一文读懂人工智能的过去、现在和未来
究竟什么是人工智能（AI）？
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
机器，特别是计算机系统对人类智力过程的模仿被称为人工智能，专家系统、自然语言处理、语音识别和机器视觉是人工智能应用的几个典型应用。
人工智能是如何工作的？
随着围绕AI的热情不断增长，企业一直在争先恐后地展示他们的商品和服务如何包含AI。他们所说的人工智能通常只是人工智能的一个组成部分，比如机器学习。AI需要专门的硬件和软件来编写和训练机器学习算法。目前没有一种编程语言能够成为AI的代名词，但有少数是比较突出的，包括Python、R和Java。
人工智能系统通常会消耗大量标记的训练数据，评估数据的相关性和模式，然后使用这些模式来预测未来状态。通过学习数百万个实例，给出文本聊天示例的聊天机器人可以学会与人类进行逼真的对话。相比之下，图像识别程序可以学习识别和描述照片中的项目。
学习、推理和自我纠正是人工智能编程关注的三个认知功能。
学习过程——人工智能编程的这个组成部分涉及收集数据和制定将数据转换为可用信息的规则。这些规则称为算法，算法教计算机设备如何逐步执行特定任务。
推理过程——人工智能编程的这一领域与选择最佳方法来实现给定结果有关。
自我校正程序——人工智能编程的这一功能旨在不断微调算法并确保它们提供最准确的结果。
了解各种类型的人工智能分类
由于人工智能研究旨在使计算机模仿人类的功能，因此人工智能系统可以复制人类技能的程度被用作人工智能分类的标准。因此，可以根据机器在多样性和性能方面与人类的比较情况，将人工智能分为几类之一。
在这样的系统中，能够执行更多类似人类功能并具有相当能力水平的人工智能被认为是更先进的。相比之下，功能和性能受限的AI被认为更直接且进化程度更低。
基于这个标准，人工智能通常分为两类。一种分类是基于人工智能和支持人工智能的机器人与人类思维的相似性，以及它们“思考”甚至“感觉”像人类的能力。根据这个分类系统，有四类人工智能或基于人工智能的系统：反应性机器、有限记忆机器、心智理论和自我意识人工智能。
反应式机器没有内存并且是特定于任务的。如深蓝，这是1990年代击败加里卡斯帕罗夫的IBM国际象棋软件。深蓝可以识别棋盘上的棋子并做出预测，但由于缺乏记忆，它无法利用过去的经验来影响未来的经验。
有限的记忆——因为这些人工智能系统有记忆，它们可能会利用以前的经验来指导未来的判断。这就是自动驾驶汽车的一些决策机制是如何创建的。
心理理论是心理学中使用的一个词。当应用于人工智能时，这表示机器具有理解情绪的社交智能。这种人工智能可以预测人类行为并推断人类意图，这是人工智能系统成为人类团队不可或缺的成员的必备能力。
自我意识——这一类的人工智能系统有一种自我感觉，这赋予了他们意识。具有自我意识的机器知道他们目前的状况。目前，这种形式的人工智能还不存在。
不过，在技术术语中更常用的替代分类方案是将技术分类为：人工狭义智能(ANI)、人工通用智能(AGI)和人工超智能(ASI)。
狭义人工智能(ANI)
这种形式的人工智能涵盖了所有现存的人工智能，包括迄今为止构建的最复杂和最有能力的人工智能。狭义人工智能是指人工智能系统只能独立完成一项工作，同时表现出与人类相似的技能。这些机器只能完成它们的设计目标，赋予它们有限或狭窄的能力范围。根据上述分类，这些系统涉及所有反应性和有限记忆的人工智能。ANI甚至包括最先进的人工智能，它采用机器学习和深度学习来训练自己。
通用人工智能(AGI)
人工智能代理完全像人类一样学习、感知、理解和运作的能力被称为通用人工智能。通过模仿我们的多功能能力，人工智能系统将具有与人类同等的能力。这些系统将能够独立构建大量能力，并跨领域建立联系和概括，从而显着减少培训时间。
超级人工智能(ASI)
人工超级智能(ASI)的诞生无疑将标志着人工智能研究的巅峰，因为ASI将成为地球上最具竞争力的智能形式。除了模仿人类智力之外，由于内存大大增加，数据处理和分析速度更快，决策能力更强，ASI在它们执行的所有方面都将更加出色。AGI和ASI的进步将导致一种称为奇点的场景。虽然拥有如此强大的工具可供我们使用很诱人，但这些设备可能会危及我们的生存，或者至少危及我们的生活方式。
机器学习和深度学习有什么区别？
机器学习是人工智能(AI)的一个子集或应用，它允许系统从经验中学习和成长，而无需编码到该级别。机器学习使用数据来学习并获得正确的结果。机器学习涉及创建读取数据并利用它从自身学习的计算机软件。
深度学习是机器学习的一个子集，包括人工神经网络和循环神经网络。它使用算法及其方法来解决任何复杂的问题。算法的构建方式与机器学习相同。但是，还有更多层的算法。该算法的网络被称为人工神经网络。用更简单的术语来说，它模拟了人类的大脑工作模式，因为大脑中的所有神经网络都是相连的，这就是深度学习的概念。
简单统计学习、传统机器学习和具有各种隐藏层的神经网络的能力和数据量之间的关系
下表将机器学习与深度学习进行了比较：
机器学习深度学习
1机器学习是深度学习的超集深度学习是机器学习的一个子集
2机器学习数据与深度学习数据有很大不同，因为它使用结构化数据。深度学习的数据格式有很大不同，因为它使用了神经网络(ANN)。
3机器学习是人工智能发展的下一步深度学习是机器学习发展的下一步。本质上，它指的是机器学习的深度
4机器学习中使用了数千个数据点数百万个数据点构成大数据
5输出：数值，例如分数分类。从数字到自由文本和声音等自由格式特征的任何内容都是可以接受的。
6各种自动化算法用于将输入转换为模型函数并预测未来的行动。为了分析数据特征和关系，使用了通过处理层发送数据的神经网络。
7数据分析师发现算法来评估数据集中的某些变量。一旦实施，算法本质上是在数据分析中自我描述的。
8机器学习通常用于在竞争中保持领先并学习新技能。深度学习用于解决具有挑战性的机器学习问题。
https://www.researchgate.net/figure/Relationship-between-the-capabilities-and-amount-of-data-of-simple-statistical-learning_fig1_340134117
全球人工智能市场规模
2021年，全球人工智能(AI)市场价值870.4亿美元，预计到2030年将达到15,971亿美元，2022年至2030年的复合年增长率为38.1%。全球COVID-19大流行非同寻常且令人震惊，与大流行前的水平相比，这项技术在所有领域的需求都高于预期。据估计，与2019年相比，2022年全球市场将增长150%。
https://www.edureka.co/blog/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning/
成长因素
技术创新一直是大多数行业的重要组成部分。近年来，数字技术和互联网的日益普及极大地促进了全球人工智能产业的发展。科技巨头在研发方面的巨额支出正在不断推动各个行业的技术进步。汽车、医疗保健、银行和金融、制造、食品和饮料、物流和零售等多个最终用途领域对人工智能技术的需求不断增长，这可能会在未来几年推动全球人工智能市场。
众多医疗设备的日益普及以及新型电动汽车的自动驾驶能力正在显着推动全球人工智能市场的发展。全球数字化趋势正在对市场增长产生有利影响。包括谷歌、微软、IBM、亚马逊和苹果在内的全球顶级IT巨头正在加大力度推进和开发不同的人工智能应用。预计科技巨头在改善人工智能访问方面的努力将在预测期内推动全球人工智能市场的增长。
在过去五年中，医学和医疗保健吸引了全球最多的人工智能私人投资(289亿美元)
https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-market
人工智能重要的市场发展
AdvancedMicroDevices和OxideInteractive于2020年4月达成战略合作，为云游戏市场开发图形技术。
2019年12月，英特尔完成了对以色列深度学习公司HabanaLabs的收购，以提升其人工智能产品组合。
2019年9月，IBM宣布与位于法国的医学影像公司Guerbet合作，创建基于人工智能的癌症监测和诊断系统。
垂直领域的主要人工智能推动者
汽车行业：人工智能几乎被用于全球汽车制造过程的各个方面。通过机器人组装车辆的第一批螺母和螺栓，或者在使用机器学习和视觉来安全导航交通的自动驾驶汽车中，可以看到人工智能发挥其魔力。
以下是创新机械和人工智能技术如何提高汽车行业效率的一些探索者：
Motional
RefractionAI
OptimusRide
Waymo
Zoox
AutoX
SapientX
CarVi
https://www.researchandmarkets.com/reports/5402710/in-cabin-automotive-ai-market-a-global-and
计算机视觉：全球的计算机视觉公司正在通过让深度学习和机器学习“让计算机看到”来推动人工智能的发展与应用。虽然AI愿景越来越受到关注，但不仅仅是大型IT公司在尝试尖端AI技术。相反，一些计算机视觉初创公司和小公司为人工智能的广泛落地和使其应用向公众开放做出了重大贡献。
以下是2022年的一些计算机视觉巨头：
SenseTime
MegVii
viso.ai
NAUTO
Verkada
Tractable
Airobotics
Hawk-EyeInnovations
https://www.researchandmarkets.com/reports/5350928/ai-in-computer-vision-market-with-covid-19-impact
医疗保健：医疗保健中的人工智能是指使用复杂的算法和软件或人工智能(AI)，在分析、解释和理解复杂的医疗保健数据时模仿人类认知。前十大最佳人工智能医疗保健公司预计将引领全球医疗保健人工智能市场，预计到2025年将达到280亿美元。
以下是在医疗AI领域的领先企业：
SubtleMedical
NetBaseQuid
BioSymetrics
Sensely
InformAI
Owkin
Binah.ai
OncoraMedical
https://www.researchandmarkets.com/reports/5451294/global-ai-in-healthcare-market-2021-2027-by
神经网络：是模拟人类如何发现模式、发展新能力和解决问题的经验数学模型。当超过电阈值时，哺乳动物大脑中的一个神经元被激活并“激发”另一个神经元。主要代表企业如下：
IBM
Intel
Microsoft
Qualcomm
OpenAI
NeuralWare
机器人技术：随着工作性质的发展，自动化方法也在发展。RPA、认知和人工智能可以使企业运营更具创新性和效率。主要代表如下：
MisoRobotics
PiaggioFastForward
UiPath
BrainCorp
HansonRobotics
StarshipTechnologies
ElroyAir
Neurala
SeaMachines
语音处理：语音和语音识别技术支持对各种设备和设备进行非接触式控制，为自动翻译提供输入并创建可打印的听写。语音识别设备可以识别并响应语音指令。代表企业如下：
NuanceCommunications
GoogleLLC
Amazon.com
Apple
IBMCorporation
MicrosoftCorporation
Baidu
iFLYTEK
Sensory
LumenVoxLLC
自然语言处理：提供自然语言处理的公司使用人工智能和语言来阅读和分析内容。NLP企业处于使用人工智能技术更好地理解语言的最前沿。NLP模型可以成功地总结数十万行文本，同时发现语言的细微之处。主要领先代表如下：
GoogleCloud
AWS
IBMCorporation
Microsoft
Intel
SoundHound
机器学习(ML)：机器学习(ML)是一种人工智能(AI)，它支持软件在预测结果方面变得越来越准确，而无需专门设计。这些IT巨头通过其流行的云平台提供AI和ML，从而推动行业发展，允许企业将AI整合到应用和系统中，而不会产生内部开发的成本。主要的代表企业如下：
AmazonWebServices
GoogleCloudPlatform
IBMCloud
MicrosoftAzure
AlibabaCloud
SalesforceAI
硬件：预计专用AI硬件分配的带宽将是普通CPU的4-5倍。这是必需的，因为由于并行处理，AI应用需要处理器之间更高的带宽才能获得最佳性能。领先的AI硬件代表企业如下：
IBM
Nvidia
Intel
GoogleAlphabet
AdvancedMicroDevices(AMD)
SambaNovaSystems
CerebrasSystems
Graphcore
Groq
Mythic
关于人工智能的有趣和令人惊讶的统计数据和事实
人工智能是世界上发展最快的技术之一，预计到2027年将达到2700亿美元的市场价值。预计到2030年将达到15.7万亿美元。如今，77%的人已经在以某种方式使用机器的人工智能功能，但只有33%的人意识到这一点。
在COVID-19流行期间，人工智能的就业人数急剧增加。工作场所的人工智能技术从2015年的10%增加到2021年的37%。人工智能的使用在银行业增加了37%，在零售行业增加了27%，在IT行业增加了20%。据83%的公司称，构建和部署人工智能算法对其战略目标至关重要。
人工智能在各个行业的采用
AI现在主要用于企业分析(33%)、安全(25%)以及销售和营销(16%)。然而，40%的企业表示实施新技术的最重要原因是改善客户体验。54%的部署AI的组织看到了生产力的提高。然而，80%的企业高管表示生产力还有提升空间。44%的使用AI技术的组织报告运营费用较低。在客户服务业务中，人工智能可以将通话时间缩短70%，从而节省40%到60%的成本。
在销售部门使用人工智能可以将潜在客户提高50%以上。28%的企业使用人工智能进行营销。然而，84%的营销人员认为人工智能(AI)比任何其他技术都更重要。到2025年，农业机器人业务价值将达到206亿美元。总计62亿美元将用于无人机或无人驾驶飞行器(UAVs)(UnmannedAerialVehicles)。预计到2024年，人工智能在教育中的使用价值将达到60亿美元。到2027年，80%的零售公司希望以某种方式采用人工智能。
可穿戴设备和人工智能
到2025年，可穿戴AI产业价值将达到1800亿美元。到2027年，仅手表可穿戴AI应用预计将达到963.1亿美元，比2020年增长19.6%。到2022年底，市场上将有超过7.8亿台智能穿戴设备。预计到2025年，美国将拥有最大的可穿戴技术市场份额(35%)，其次是拉丁美洲(20%)。
自动驾驶汽车中的人工智能
现在有25个国家在研究自动驾驶汽车。到2021年，全球自动驾驶汽车市场预计将超过540亿美元。自动驾驶汽车业务正以每年36%的速度增长。到2030年，预计将有超过800,000辆汽车上路。自动驾驶汽车可以将出租车等待时间减少多达88%。到2050年，无人驾驶汽车行业可能会将道路事故减少约90%。
机器人中的人工智能
2020年，全球有1200万台机器人。汽车行业使用了42%的机器人。到2025年，工业机器人业务预计价值338亿美元，比2016年增长61%。到2025年，35%的工业机器人将是协作的，旨在与人类员工一起工作。生命和制药行业是机器人技术最激进的用户之一，在2020年至2021年期间增长了70%。每次使用Kiva协作机器人开设仓库时，亚马逊可节省约2200万美元。
语音搜索中的人工智能
仅在美国就有大约110个数字语音和虚拟助手。亚马逊Echo设备数量为5300万台，占语音助手市场的30%。谷歌智能助理控制着17%的市场。55%的客户表示，使用语音识别AI工具的主要动机是免提管理他们的设备。到2024年，预计将有84亿名助手使用各种小工具，这比世界上目前的人口还要多。GoogleAssistant是最准确的语音助手，准确率高达98%。亚马逊的Alexa有93%的准确率，而苹果的Siri有68%的准确率。
用于网络安全的人工智能
到2027年，人工智能网络安全领域的价值将达到463亿美元，比2020年增长23.6%。每39秒，网上就会发生一次网络数据攻击，每天识别出超过300,000件恶意软件。到2021年，全球超过65%的组织将遭受网络数据攻击。然而，其中只有12%实施了基于AI的安全分析。如果没有人工智能，61%的公司认为很难检测到数据安全漏洞。
医疗保健中的人工智能
38%的医疗保健公司使用人工智能来协助医疗诊断。2020年，约有100种不同的AI开发小工具获得了药用认证。放射学、心脏病学和血液学是最受欢迎的专业。2020年，医疗手术机器人的使用价值将超过46亿美元。预计到2027年，这一数字将增长17.4%。斯坦福大学创建了一种机器学习算法，可以准确预测住院病人的死亡率。
预计到2027年，医疗保健将拥有最智能的人工智能研究和使用设备。据估计，到2022年，无需人帮助即可工作的医疗保健机器的成功率将达到75%。到2026年，人工智能有可能为临床医疗保健业务节省超过1500亿美元。
突破发展瓶颈，未来人工智能“爬坡”要靠什么
原标题：突破发展瓶颈，未来人工智能“爬坡”要靠什么？7月9日，华为在2021世界人工智能大会暨昇腾人工智能高峰论坛上与大连签署大连人工智能计算中心建设协议。7月10日，华为还将和上海签订一个同样指向普惠算力的重要协议。
而我国第一个正式投运人工智能计算中心的城市是武汉。5月31日，它的人工智能计算中心上线即满载运营，正在持续扩容中。
随着人工智能的深入应用，算力建设分散，中小企业或科研单位难以展开复杂模型、海量数据研究的问题日益凸显，建设大规模人工智能计算中心正在成为推动人工智能产业进一步发展的关键要素。
顶层设计引导落地应用
如百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏所言，过去几百年间，资源消耗型的工业发展被认为是社会进步的基石保障。未来几百年，科技的进步足以支撑人类回归到低碳社会这一最初人与自然的相处模式。在这个过程中，人工智能正在帮助人类做出改变，它将成为影响未来40年人类发展的变革力量。
我国高度重视人工智能的发展，《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代工人智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等多个国家政策的陆续出台，推动我国初步形成了较为完善的人工智能产业链。
科技部战略规划司司长许倞在《我国新一代人工智能发展规划实施进展与未来展望》中介绍，在国家整体战略部署下，20多个省市发布了人工智能相关规划及相应的实施方案，出台了若干相应发展的政策。为推动人工智能的发展，科技部支持北京、上海等15个地方建设了国家新一代人工智能创新发展试验区，先行先试积累经验的同时，打造了一批人工智能发展的样本。
当越来越多的人不再仰视一项技术的炫酷，就意味着这项技术已逐渐深入各个行业得以应用。
随着人工智能位列前沿科技领域的最高优先级，上升为国家战略，越来越多高校、科研院所及企业加速入局，我国人工智能技术已经进入行业规模应用推广的关键期。
怎样稳妥加速这一进程，全面重塑行业风貌？华为轮值董事长胡厚崑提出三点建议。一是大力发展以人工智能计算中心为代表的新型城市基础设施，让人工智能算力像水和电一样，成为新型的城市公共资源，让智能触手可及。二是技术要扎到根，根深才能叶茂。三是大胆运用技术手段，改变人工智能应用开发模式，突破人工智能普惠瓶颈。
算力普惠是“破三关”的首要任务
人工智能技术的发展和落地生根有三大难关亟需攻克，算力、算法昂贵，数据孤岛现象依然存在，产业尚未形成增量效应。
如果说算力、算法、数据是人工智能的三驾马车，那么算力就是其中的基础核心。
计算是人类认知世界的一种模式。从大型机到个人计算机，从智能手机到可穿戴设备，计算能力日益成为人类能力的延深。
2012年以来，以深度学习为代表的新一代人工智能技术得到快速突破和应用，并逐渐成为最重要的计算算力资源需求之一。
在人工智能算法愈发复杂、模型规模不断提升，图片、语音、视频等非结构化数据爆炸式增长的同时，人工智能与5G、物联网等行业领域结合落地日益深化，使得人工智能的发展对算力的需求呈指数级增长，带来了人工智能算力的成本也同步高涨。
MIT计算机科学家CharlseLeiserson在《Science》发表的一篇文章中指出：深度学习正在逼近现有芯片的算力极限；计算能力提高10倍相当于三年的算法改进；算力提高的硬件、环境和金钱成本将越来越高。
因此，公众的眼睛看到的是人工智能一派繁荣的景象，现实情况却不乐观。数据显示，当前人工智能全行业整体渗透率只有4%，人工智能初创企业的存活率不到10%。
造成这种局面的根本原因就是，稀缺且昂贵的算力，抬高了人工智能研究和应用的门槛，甚至制约了AI的发展速度。
这直接导致了大量高校、科研院所和中小初创企业等组织普遍面临一个难题：他们研究的课题和项目在技术深度和预期目标上并不输于大型龙头企业，但缺乏难以持续获取算力的研发条件，直接影响创新效率和成果。
算力普惠因此成为普遍而迫切的需求。
赋予人工智能更强“爬坡力”
突破人工智能发展瓶颈，填平AI算力的鸿沟，一个普惠、集约、开放、融合全栈技术的产业平台至关重要，人工智能计算中心的产业价值因此凸显。
算力建设与社会发展需求紧密结合，在不同历史阶段出现了超级计算中心、云计算数据中心、人工智能计算中心等不同形态的算力基础设施。
中国科学技术信息研究所发布的《人工智能计算中心发展白皮书》这样定义人工智能计算中心：以基于人工智能芯片构建的人工智能计算机集群为基础，涵盖基建技术设施、硬件技术设施和软件技术设施的大规模系统工程，是新型技术设施建设的重要组成部分。
该白皮书这样描述具备训练复杂现金模型和处理海量数据能力的人工智能计算中心的价值：可以打造公共算力服务平台、应用创新孵化平台、算力聚合发展平台、科研创新和人才培养平台，形成“1个人工智能计算中心+4个平台”的人工智能产业布局，赋能区域产业集群。
人工智能计算中心是建设国家新一代人工智能创新发展试验区的重要基础设施。
已获批国家新一代人工智能创新发展试验区的武汉集聚了500多家人工智能企业，相关产业规模超200亿元。
武汉智能计算中心的算力底座是由数千颗昇腾AI处理器组成的Atlas900AI集群，一期建设规模为100PFLOPSAI算力（FLOPS即每秒浮点运算次数，或每秒峰值速度），将形成每秒十亿亿次浮点计算的算力，相当于5万台计算机的计算能力。
武汉企业库柏特的智能机器人补药系统，需要对机械臂每一次抓取药盒后进行“拍照”，在武汉人工智能计算中心的支持下，通过视觉处理算法创新，让过去200毫秒一次的拍照时间缩短到50毫秒，效率大大提升。
武汉库柏特科技有限公司总经理闫琳说：“智能计算中心提高了我们的分拣能力，拣药等待时间从每人等待50秒降到3秒。”
从我国多地政府牵头布局人工智能计算中心的趋势看，这样一个共识已达成：建设人工智能计算中心是推动中国人工智能产业发展的关键一步和最佳路径。
但是，人工智能计算中心建设过程中的新挑战不能忽视。如人工智能专用芯片和人工智能框架发展协同问题、大规模建设带来的高能耗问题和赋能企业应用问题等。
胡厚崑说：“就像一个现代化的城市不可能没有电力，一个智能化的社会也不可以没有人工智能的算力。人工智能计算中心虽然已属社会基础资源，它的能力建设一定要跟着需求走，边建设边进行应用落地的推广非常关键。尤其不能搞重复建设，最后变成了面子工程。”（记者刘艳）
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