制约人工智能进步的门槛，是计算能力
原标题：制约人工智能进步的门槛，是计算能力人工智能权威谢诺夫斯基（TerrenceSejnowski）是推动深度学习技术成为主流应用的人之一。正是深度学习技术，让人工智能走出寒冬，重新成为热门技术领域。
在他看来，深度学习的价值是，它可以让人类通过自然语言和视觉同人工智能沟通。此前，人工智能一直缺少同人类和现实世界交互的方式。现在，包括语音识别、图像识别等技术可以让人工智能做到这一点。
2016年，AlphaGo战胜韩国围棋国手李世石非常轰动，一下子让全世界见识到了人工智能的威力。但在他看来，AlphaGo使用的，其实是上世纪80年代就已经开发出的神经网络学习算法。谷歌真正做到的是，有能力提供足够的计算能力和计算资源给这个围棋人工智能，让它学习到足以战胜人类选手。
在这个逻辑下，“只要计算能力继续扩大，就会解决越来越复杂的问题。每个问题都有一个计算阈值，低于这个阈值，解决方案就不可行，高于这个阈值，奇迹就会发生。”因此，基于深度学习的人工智能，制约它进步的门槛，其实是计算能力的不断提升程度。
对于大家普遍担心的工作问题，谢诺夫斯基也有自己的看法。他把数据比喻成矿井。工业革命期间，需要有大量的人去开采煤矿，提供煤炭给蒸汽机。现在，数据矿井就是新的煤矿。只不过，“这里要比真正的煤矿干净，适宜于工作”。他说，这是一场类似的工作革命。蒸汽机革命提供了新的就业机会，人工智能革命也会同样。
总之，人工智能权威谢诺夫斯基认为，深度学习的价值，就是让人工智能找到了可以同人类和世界沟通的手段。而制约人工智能进步的门槛，是计算能力。返回搜狐，查看更多
责任编辑：2023世界人工智能大会：站在人工智能时代的门槛
7月8日，时隔一年，2021世界人工智能大会（WAIC）如约而至。
三年，四届，从2018年的“赋能新时代”、2019年的“无限可能”到2020年的“共同家园”、2021年的“众智成城”，大会主题的变化，不仅意味着上海作为“人工智能会客厅”的风范越来越有腔调，同时也展现出，人工智能正以前所未有的速度和广度链接万物和世界。
第一次参加世界人工智能大会（WAIC）华为轮值董事长胡厚崑，在开幕前一天逛了逛本届大会的展览，最大感受是“酷炫”的技术少了，实际落地的AI应用多了。看似平淡无奇的变化，却恰恰是2021年人工智能走到关键时间节点的印证：从云到雨，从天到地，AI正从科学变为技术，是离我们更近的未来。
火星车数字人祝融号
去年因疫情而首次出现的“全息影像”，今年差点让主持人“下岗”。泠鸢、火星车数字人祝融号、小爱同学、小冰……开幕式上轮番上场，个个能言善辩、肤白貌美，比去年的“马云”看上去精致许多。AI技术的突飞猛进，体现在种种细枝末节中。
泠鸢
和火星车数字人祝融号对话的百度董事长李彦宏，显然更加看重人工智能的社会价值，AI最终目的是为了服务人，而不是超越人和替代人。因此，人与AI并存的未来，不再只是科学家考虑的范畴，历史学家认为，人类的大脑不再是真理的最终仲裁者，机器智能可以到达人脑无法到达的极限，这或许意味着，站在人工智能时代的门槛上，人类进化史将迎来最重要的变革。
Part1 打造人工智能“上海方案”身在上海的你我，将毫无疑问站在这个伟大变革的潮头。
全面推进城市数字化转型的上海，正将人工智能作为转型的重要驱动力，发挥人工智能的头雁效应，打造全球AI应用场景的超级试验场和重要风向标。
这里，有完备的人工智能产业链条，截至2020年，上海人工智能重点企业1149家，上海人工智能产业规模达到2246亿元，实现50%左右逆势增长；这里，有日趋完善的创新体系，上海人工智能实验室、期智研究院、白玉兰开源开放研究院等创新集群平台纷纷落“沪”；这里，有国际顶尖人工智能专家，图灵奖得主姚期智、微软亚洲研究院院长洪小文、商汤科技创始人汤晓鸥如今都是“新上海人”，截至2020年7月，上海人工智能重点企业从业人员达18.7万人；这里，有全球最丰富的应用场景，过去三年间，陆续发布了58个应用场景，而在本届WAIC上，更是发布了世界级的人工智能重大应用场景：“数字治理浦东引领”、临港数字孪生城、人工智能开源平台、“数字伙伴计划”和嘉定未来出行，2018年至2020年，上海人工智能产业的年均增速为29.5%。
“让智能时代的美好图景在上海这座城市得到充分演绎和生动展现。”上海市委书记李强指出，人类正在进入一个“人机物”三元融合的万物智能互联时代，这应当是人机协同、跨界融合的时代，群智赋能、共创分享的时代，也应当更好成为普惠包容、协同治理的时代，因此，我们要热情拥抱潮流、拥抱未来，理性应对风险、应对挑战，更好统筹发展和安全，让人工智能真正为人所用、为人类造福。
Part2 AI爆发期后的冷静思考不过，李强也指出，站在智能时代的门槛上，我们既要热情地拥抱潮流，拥抱未来，又要理性地应对风险，应对挑战，更好地统筹发展和安全，让人工智能真正为人所用，为人类谋幸福。
2020年，经历了AI爆发期，上海从产业链到产业集群，已形成了完备格局。
AI发展初期，推动行业快速成长的是数据红利，上海政府在首届世界人工智能大会前一年，便开放了人口、法人、空间地理三大基础数据库。经历一波爆发后，上海智能视觉相关场景陆续落地，小样本学习、知识图谱等新的AI算法不断涌现。
这一阶段，上海逐渐搭建了坚实的AI基础，一方面通过人工智能实验室等推动产学研发展，另一方面通过建设公共算力平台、公共治理平台、开源平台等基础设施，降低AI的发展成本，提高AI发展效率，并实时规正AI的发展方向。
去年此时，商汤“新一代人工智能计算与赋能平台”项目于临港奠基，目前已完成主体建筑封顶。
今年7月8日，上海人工智能实验室治理研究中心揭牌，同一时间，上海人工智能实验室开源平台OpenXLab启动，首批发布了OpenMMLab（计算机视觉开源平台）和OpenDILab（决策智能开源平台）两个开源平台。
人工智能高地建成的源动力是人才。截至2020年7月，上海人工智能重点企业从业人员达到18.7万人。如今，上海还在不断优化人工智能人才引进政策，更将人才培养前置。
目前，上海11所高校成立了人工智能研究院，9所高校设置本科人工智能专业，38所高校开设104个人工智能相关学科专业，2019年招生数11490人、在校生数35492人。
在为人工智能储备大量后备人才这点上，高校的态度是冷静而清醒的。
“不要跟风去学AI，你今年学的AI知识明年可能已经过时。从中科大走出去的多位AI领域的校友都说，当年在中科大不要命地学习数学、物理等基础学科，让他们具有了更强的适应力”“自愿加入AI行业，不要被卷入”“AI应该要聚焦于解决人民健康、国家工业体系等重点领域的问题。”来自复旦、交大、中科大的三位校长都发表了对AI的冷静思考，在打好基础学科底座的同时，利用交叉学科的方式推动人工智能的产学研发展。
有了技术、人才、应用场景，于是，智联世界，众智成城。
大咖说每年的WAIC都是全球人工智能界最高级的“头脑风暴”，但今年的主题演讲大咖阵容，与往年略有不同。除了技术方面的顶尖科学家、人工智能领域的互联网大厂、WAIC2021开幕式上多了不少初次见面的产业界人士：华为轮值董事长胡厚崑、格力电器董事长兼总裁董明珠、红杉资本全球执行合伙人沈南鹏、软件银行集团代表社长孙正义，而压轴演讲的则是美国前国务卿基辛格……
这似乎从侧面反映出人们对AI认知的逐渐成熟，从科幻到科学再到技术，人工智能不仅必然、而且已经开始改变现在的世界，机遇和挑战扑面而来。
01 李彦宏：未来的汽车不是手机，而是机器人举行四届的WAIC，第一次迎来“星际嘉宾”——祝融号。这个有着方方的大脑、圆圆的眼睛和两个太阳能光伏板翅膀的小可爱，是百度智能云带来的“火星车数字人”。尽管都是“车”，火星上的祝融号与百度正在地球上造的Apollo显然完全不同，但这并不妨碍李彦宏考虑，如果将来人类登上火星，是否能把自家的汽车也送到“乌托邦平原”上逛一逛。
对于人工智能，李彦宏认为，过去人们往往集中于人工智能对于未来经济发展和效率提升以及于人工智能的伦理道德问题，但他觉得人工智能的社会价值也值得社会各界认真对待。
比如，对于智能交通，人们往往热衷于通行效率提升与GDP增长的关系，却忽略了交通其实是个民生问题，有着明显的社会属性，公共属性和服务属性。人们对于交通拥堵、限行限购的感受，远远超越了它对经济所产生的负面影响。因此通过聪明的车和智慧的路构建一个智能交通系统，不仅可以明显降低交通事故发生，提升安全通行效率，而且对人们美好生活的向往有帮助。
很多人觉得，智能汽车会是1个大号的智能手机，或者是一台电脑加上4个轮子，但李彦宏觉得，智能汽车未来更像是一个智能机器人，比如郊区农场的苹果熟了，你可以让汽车机器人去帮你把它取回来，而不必自己舟车劳顿。
人工智能无疑将会影响未来40年人类的发展进程，交通、金融、工业、能源、媒体等各个行业人工智能技术的应用，都给出了行业数字化升级的新思路和新解法，甚至已经开始重塑整个行业的面貌，进而影响人类社会的未来。
李彦宏介绍，不久前百度刚刚推出了新一代共享无人车，目标就是让出行比现在的网约车更便宜。未来2~3年，百度计划将共享无人车的服务全面开放到国内30个城市，服务更广泛的用户。
同时，百度希望将自己打造成一个数字城市运营商，帮助中国城市构建世界级的智能交通系统集群。
一个全新的人工智能社会即将到来，AI正在不经意间融入到社会的脉络当中，人工智能技术带来的便利也终将演变成为人与社会的常态。
02 胡厚崑：AI正从天上的“云”变成地下的“雨”第一次参加世界人工智能大会（WAIC）的华为轮值董事长胡厚崑，在大会当天早上，还做了另一件事，拨打上海市民热线12345。早在来上海之前，胡厚崑便听同事说，引入AI技术的12345，实现了自动派单、语音识别、情绪感知，派单事件大大加快。去年疫情期间，12345热线平均一个月要处理60多万单的咨询，平均每单的处理时间只需几秒钟。
短短两天的体验，让胡厚崑充分感受到上海作为人工智能超级场景城市的魅力，有了AI的加持，与市民生活息息相关的城市服务力度和温度都提升了。
人工智能发展到今天，处在一个关键的时间点上，胡厚崑认为，它正从“天上的云变成了地下的雨，它将改变我们身边的每一件事。”
对现阶段人工智能的发展，胡厚崑提出三点建议。第一，应该汇聚各方力量，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AI算力像水和电一样成为新的城市公共资源，让智能触手可及。让算力成为一种人们可广泛获得、能负担得起的公共资源。
目前，全国有20多个城市正在积极开展人工智能技术中心的规划和建设工作，但胡厚崑认为，算力中心一定要合理规划，在算力需求集中的地方和建设，而不应该漫天撒网，尤其要避免重复性的建设。此外，架构规划应以终为始，而部署和建设则应该从小处着手，由近及远跟随需求变化，小步快速不断迭代升级，技术的提供方与广大的应用单位要通力合作，一边建设一边引导应用落地，才能推动本地的产业升级和发展。
第二，技术要扎到根，根深才能叶茂。我们应该大力发展“根技术”，尤其是处理器、AI、计算框架等，增强人工智能产业的发展韧性。硬件方面，华为与10多家合作伙伴推出基于生成模组板卡的AI系统，同时，华为的AI计算框架已经成为国内主流的AI计算框架，有500多家合作伙伴。如今，华为已经构建了一个相对完整的人工智能产业与生态。
第三，应该大胆运用技术手段突破当前AI普惠的瓶颈。AI发展当前的瓶颈，不是技术和应用，而在于开发效率。
人工智能旧有的“手工作坊式”模型，已经严重地阻碍了技术和应用的结合，而基于预训练的大模型，开发者只需要少量的行业数据，就可以快速开发出精准度更高、方法能力更强的AI系统，胡厚崑称之为“工业化开发的游戏”。因此，华为发布了业界首个兼具语义生成与理解能力的中文NLP大模型和通用思维大模型——盘古。
这种工业化开发模式会大大促进AI产业的发展，华为也为这种模式的转变在技术创新上做好了准备。
03 董明珠：数字化时代，世界会爱上中国造“铁娘子”董明珠也是第一次参加世界人工智能大会，自带“网红”体质的她上台时，场下响起的掌声明显要更热切一些。
作为中国传统制造业的“灯塔工厂”，格力的黑灯工厂早已盛名在外，但这似乎是董明珠第一次在公开场合，介绍格力数字化转型的成果。
2016年开始，格力将数字化融入了工业制造业，实现了全线覆盖、无人操作的“黑灯工厂”，对精度、质量、项目带来颠覆性变化，原本上万人的工厂，如今只需要1000多人。
一直在和小米“打赌”的董明珠，对于工业总是被戴上“非先进性产业”的帽子很是不满，她认为，互联网不是不属于传统企业，而是和传统企业完美结合，才能实现真正的数字化时代。
如今，从物流进场到成品入库再走向市场，格力电器全产业链已经实现了智能化，从过去10万人企业做800亿产值，到今天8万人完成2000亿产值。格力的人员结构也发生了根本性变化，研发人员从初期的800人到现在的16000人，拥有16个研究院、1000多个实验室，智能化对制造业而言，是如虎添翼。
2021年4月，格力和清华合作的“零碳源”空调在全球首届制冷技术创新大赛中，从2100多支队伍中脱颖而出，获得最高奖，空调技术碳排放量较传统技术降低80%以上。董明珠表示，这就是互联网大数据带来的变革，提高了研发技术的能力，特别是在各种不同设备交接过程中，可以起到很好的作用。
“科技助力打造我们人与自然生命的共同体”，对于中国造的未来，董明珠向来信心满满，当中国制造业进入数字化时代，世界一定会爱上中国造。
04 基辛格：AI将带来人类进化史上的重要变革康德说，我们相信的客观事实，只是人类大脑真实结构的反映，但我们并不知道真正的事实是什么。
五六年前，美国前国务卿基辛格偶尔间参加了一场讨论大西洋两岸关系会议，其中一个主题是关于人工智能的讨论，于是在接下来一年的时间里，基辛格每周都会用两个晚上参加与AI有关的讨论，因为，他看到了另一个时代来临的可能。
无论是康德时代的启蒙运动，还是爱因斯坦和埃森伯格推动的启蒙科学，即使是微观物理中的量子理论，也无法达到AI如今可以探索到的极限。“我们仅仅处于这一进程的开端，在过程中我们会有惊人的发现，这是人类进化史上一次重要的变革。”基辛格此前从未想到，机器能产生如此重要的成果，而AI将导致启蒙运动的终结。
在基辛格看来，启蒙运动的原则是，人类理性是真理的最终仲裁者，但在人工智能时代，机器或许能够到达人脑所无法改变的那些推动启蒙运动基本假设的地方。
在Sornay董事长兼CEO、基辛格国际咨询公司资深顾问乔舒亚·雷看来，基辛格有此看法，很大程度上因为他是一名欧洲历史学家。欧洲是启蒙运动的结果，四百年来，被一场又一场的战争撕裂，而基辛格的首要任务是避免悲剧、维护和平，那么在什么基础上才能做到这点呢？沟通！没有什么比沟通更基本的防范，而当技术本身可以成为沟通工具的时候，那将代表着通往希望的未来，而巴别塔终将出现。
作为中国人的老朋友，对于中美当前的摩擦，研究人工智能之后的基辛格指出，双方应该建设互利共赢的关系，“我们不可能事事达成一致，在很多问题本质上，中美不可避免地会有分歧，比如目前在高科技商业领域出现的垄断性倾向”。他认为，任何一方都不能谋求垄断，只有双方在达成一致的前提下设置相应的限制，并且要符合各自的安全利益、未来的商业利益和人文发展利益。
学习人工智能必须攻克三道门槛：数学基础、英语水平与编程技术
来源：搜狐
广义的说，人工智能包含诸多不同方法，其主旨是让程序像一个智能体一样解决问题。机器学习是实现人工智能的一种方法，它不完全依靠预先设计，而是从数据中进行总结，达到模拟记忆、推理的作用。包括诸如支持向量机(SVM)、各类基于决策树的算法(包括Boosting、Bagging、RandomForest等)，各类基于人工神经网络的算法(例如简单网络及深度网络等)，以及多方法的集成等。
基于人工智能的发展优势，很多小伙伴都想要在这个领域大展宏图，但摆在面前的三道门槛是需要你逐一攻克的。下面，武汉维识教育科技给大家具体分析一下人工智能入门的三道门槛。
门槛一：数学基础
我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程！数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：
1、线性代数：如何将研究对象形式化？
事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。
着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是n维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。
总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。
2、概率论：如何描述统计规律？
除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。
同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。
3、数理统计：如何以小见大？
在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。
虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。
用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。
4、最优化理论：如何找到最优解？
本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值(最小值)的数值。如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。
通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。
5、信息论：如何定量度量不确定性？
近年来的科学研究不断证实，不确定性就是客观世界的本质属性。换句话说，上帝还真就掷骰子。不确定性的世界只能使用概率模型来描述，这促成了信息论的诞生。
信息论使用“信息熵”的概念，对单个信源的信息量和通信中传递信息的数量与效率等问题做出了解释，并在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。
总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。
6、形式逻辑：如何实现抽象推理？
1956年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·闵斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智。”通俗地说，理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。
如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战。
门槛二：英语水平
这里说的英语，不是说的英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。
门槛三：编程技术
就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目，但是现在还没有任何一种完美的编程语言是可以完全速配人工智能项目的。编程语言的选择往往取决于对人工智能应用程序的期望功能。关于最佳人工智能编程语言的争论从未停止，目前比较常用的5种人工智能编程语言包括：Python、C++、Java、Lisp、Prolog。
Python
由于其语法的简单性和多功能性，Python成为开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。Python最打动人心的地方之一就是便携性，它可以在Linux、Windows、MacOS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式的、解释的、模块化的、动态的、可移植的和高级的代码。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，过程式和功能式编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。
优点：Python有丰富多样的库和工具。支持算法测试，而无需实现它们。Python的面向对象设计提高了程序员的生产力。与Java和C++相比，Python的开发速度更快。
缺点：习惯使用Python来编写人工智能程序的程序员很难适应其它语言的语法。与C++和Java不同的是，Python需要在解释器的帮助下工作，这就会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。此外，Python不适合移动计算。
C++
优点：C++是最快的计算机语言，如果你的人工智能项目对于时间特别敏感，那么C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间（这也是为什么它经常应用于搜索引擎和游戏）。C++允许广泛使用算法，并且在使用统计人工智能技术方面是有效的。另一个重要的因素是C++支持在开发中重用代码。此外，C++适用于机器学习和神经网络。
缺点：C++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础，多任务处理不佳。它遵循自下而上的方法，因此非常复杂。
Java
Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行(WORA)的原则。它是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行，而无需重新编译。
在各种项目的开发中，Java都是常用语言之一，它不仅适用于NLP和搜索算法，还适用于神经网络。
Lisp
Lisp是一门计算机编程语言，是继Fortran之后的第二古老的编程语言。随着时间的推移，LISP逐渐发展成为一种强大的、动态的编码语言。有人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展，例如，Lisp有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。与大多数人工智能编程语言不同，Lisp在解决特定问题时更加高效，因为它适应了开发人员编写解决方案的需求，非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。
但很少有开发人员熟悉Lisp编程。作为一种较古老的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件来适应它的使用。
Prolog
Prolog也是古老的编程语言之一，与Lisp一样，它也是人工智能项目开发的常用语言，拥有灵活框架的机制，它是一种基于规则和声明性的语言，包含了决定其人工智能编码语言的事实和规则。Prolog支持基本的机制，例如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了在人工智能项目中广泛使用外，Prolog还用于创建医疗系统。
人工智能入门的三道门槛，都是一些必备的基础知识，所以不要嫌麻烦，打好基础很关键!
未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能，互联网和脑科学交叉研究机构。
未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。
如果您对实验室的研究感兴趣，欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
中小学引入人工智能 理论强、门槛高 孩子如何入门
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原标题：中小学引入人工智能理论强、门槛高孩子如何入门？
经济观察网记者沈怡然国家培养产业人才、高校加强素质教育的背景下，人工智能的课程已经被越来越多省市地区学校纳入中小学选修课。但是，这门课程的强理论性、抽象性，让学生觉得枯燥，难以入门。这正在成为很多公立校教师的困惑。对此，9月9日，亚马逊云科技(AmazonWebServices）宣布携七方教育机构成立“AI赋能未来构建者联盟”，并与其中四方教育机构开设圆桌论坛进行讨论，共同推进中小学人工智能教育。这家科技巨头的信息基础设施已经遍及25个地理区域的81个可用区（AZ），服务全球245个国家和地区，如今，正在将目光放到中国科技教育上。亚马逊云科技中国区公共事业部总监段微之表示，首先，可以尝试以赛促学，跳脱出学校本身的课程思维，为此，公司开发了一套人工智能教学工具，包括全自动驾驶赛车、具有机器学习功能的智能音乐键盘等。中国人民大学附属中学研究性学习科技教师徐乾表示，竞赛等趣味形式是推进人工智能的一个思路，侧重培养人工智能的思维，而非专注知识和技巧。目前人工智能课程在本校是一门选修课，在探索人工智能的过程中，老师们发现，只有课程好玩、容易上手，学生才能投入精力和思考，从而培养一种计算的思维能力。人工智能也是校外培训的热点。AE86青少年无人车俱乐部负责人许可表示，人工智能门槛并不低，所以对中小学生来说，还是兴趣第一，重点学理念和方法，技能是次要的。许可曾成立AE86青少年无人车俱乐部，作为校外机构，专注人工智能的素质培训，形式以无人车竞赛为主。令他印象深刻的是，有的学生本身不懂编程，但是在过程中学到了方法，为了让车跑得更好，学生将所有模型列表，分析在不同赛道位置上的表现，寻求最适合赛制的模型。段微之表示，推进人工智能教育，也可以从技术上降低开课的门槛。亚马逊云科技与合作伙伴联合研发了一个数字平台，集成了课程资源、训练平台、赛道模拟环境和竞技场景，学生能在平台进行一站式的学习和训练，教师能够在该平台上获取课件等教学资源。目前该平台已经在中国人民大学附属中学、北京德威英国国际学校、北京四中、北京十一中学等落地。中西部等教育资源相对匮乏地区的学生没有机会接触前沿的人工智能教育课程，更多机构在挖掘普惠教育的可能性。北京情系远山公益基金会秘书长时腾飞，最初，对于将人工智能课程引入乡村的提议，基金会并不看好，因为觉得偏远地区学生首先的任务是应试、走出乡村。后来基金会尝试把课程引入贵州一些贫困地区的县城学校，结果却令人意外。学生不但能够学会，而且互动热烈，还有学生在人工智能的全国竞赛中名列前茅。或许过去的乡村教育缺乏挖掘，人工智能在普惠教育上仍有很大空间。2017年,国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中明确提出，在中小学阶段引入人工智能相关课程。北京圣陶教育发展与创新研究院院长王本中表示，在公立教育体系中，人工智能属于综合实践活动类课程，从2017年开始，国家开始从政策上引导人工智能进入教育，在义务教育阶段，强化了人工智能培训的地位，至今，从理念到标准的制定逐步完善，甚至将相关课程覆盖至小学一年级。王本中表示，国家也在高中阶段落实人工智能课程，最初在高中阶段设置了信息技术课程，中间加入了人工智能板块，作为选择性必修和选修。未来，受“双减”政策推动，更多人工智能课程会在公立校开展。当前，人工智能产业发展迅速，需要吸纳专业人才，高校中对于人工智能的普适性教育是不够的，还要建设专门的培养体系。长远来看，在未来二十年里，人和机器的关系会发生很大变化，这一代青少年需要更好地适应未来机器和智能的时代，学习人工智能是一个很好的抓手。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP责任编辑：邓健
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