未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业
生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破
人工智能的发展前景 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年 发生。 上面这句话不是危言耸听，请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完 一共三万五千字，我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完，因为我觉得这篇 东西非常有价值。希望你们能够耐心读完，读完后也许你的世界观都会被改变。 我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大–Vernor Vinge 如果你站在这里，你会是什么感觉？ 看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是 看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的：
稀松平常。 遥远的未来——就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球，那个时代没有电，畅通通讯基本靠吼，交通主要靠动物拉着跑。你在那个时代邀请了一个叫老王的人到2015年来玩，顺便看看他对―未来‖有什么感受。我们可能没有办法了解1750年的老王内心的感受——金属铁壳在宽敞的公路上飞驰，和太平洋另一头的人聊天，看几千公里外正在发生进行的体育比赛，观看一场发生于半个世纪前的演唱会，从口袋里掏出一个黑色长方形工具把眼前发生的事情记录下来，生成一个地图然后地图上有个蓝点告诉你现在的位置，一边看着地球另一边的人的脸一边聊天，以及其它各种各样的黑科技。别忘了，你还没跟他解释互联网、国际空间站、大型强子对撞机、核武器以及相对论。 这时候的老王会是什么体验？惊讶、震惊、脑洞大开这些词都太温顺了，我觉得老王很可能直接被吓尿了。 但是，如果老王回到了1750年，然后觉得被吓尿是个很囧的体验，于是他也想把别人吓尿来满足一下自己，那会发生什么？于是老王也回到了250年前的
译文资料： 机器人 首先我介绍一下机器人产生的背景，机器人技术的发展，它应该说是一个科学技术发展共同的一个综合性的结果，同时，为社会经济发展产生了一个重大影响的一门科学技术，它的发展归功于在第二次世界大战中各国加强了经济的投入，就加强了本国的经济的发展。另一方面它也是生产力发展的需求的必然结果，也是人类自身发展的必然结果，那么随着人类的发展，人们在不断探讨自然过程中，在认识和改造自然过程中，需要能够解放人的一种奴隶。那么这种奴隶就是代替人们去能够从事复杂和繁重的体力劳动，实现人们对不可达世界的认识和改造，这也是人们在科技发展过程中的一个客观需要。 机器人有三个发展阶段，那么也就是说，我们习惯于把机器人分成三类，一种是第一代机器人，那么也叫示教再现型机器人，它是通过一个计算机，来控制一个多自由度的一个机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的话机器人可以重复的根据人当时示教的结果，再现出这种动作，比方说汽车的点焊机器人，它只要把这个点焊的过程示教完以后，它总是重复这样一种工作，它对于外界的环境没有感知，这个力操作力的大小，这个工件存在不存在，焊的好与坏，它并不知道，那么实际上这种从第一代机器人，也就存在它这种缺陷，因此，在20世纪70年代后期，人们开始研究第二代机器人，叫带感觉的机器人，这种带感觉的机器人是类似人在某种功能的感觉，比如说力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉和人进行相类比，有了各种各样的感觉，比方说在机器人抓一个物体的时候，它实际上力的大小能感觉出来，它能够通过视觉，能够去感受和识别它的形状、大小、颜色。抓一个鸡蛋，它能通过一个触觉，知道它的力的大小和滑动的情况。第三代机器人，也是我们机器人学中一个理想的所追求的最高级的阶段，叫智能机器人，那么只要告诉它做什么，不用告诉它怎么去做，它就能完成运动，感知思维和人机通讯的这种功能和机能，那么这个目前的发展还是相对的只是在局部有这种智能的概念和含义，但真正完整意义的这种智能机器人实际上并没有存在，而只是随着我们不断的科学技术的发展，智能的概念越来越丰富，它内涵越来越宽。 下面我简单介绍一下我国机器人发展的基本概况。由于我们国家存在很多其
附录 About Modenr Industrial Manipulayor Robot is a type of mechantronics equipment which synthesizes the last research achievement of engine and precision engine, micro-electronics and computer, automation control and drive, sensor and message dispose and artificial intelligence and so on. With the development of economic and the demand for automation control, robot technology is developed quickly and all types of the robots products are come into being. The practicality use of robot not only solves the problems which are difficult to operate for human being, but also advances the industrial automation program. Modern industrial robots are true marvels of engineering. A robot the size of a person can easily carry a load over one hundred pounds and move it very quickly with a repeatability of 0.006inches. Furthermore these robots can do that 24hours a day for years on end with no failures whatsoever. Though they are reprogrammable, in many applications they are programmed once and then repeat that exact same task for years. At present, the research and development of robot involves several kinds of technology and the robot system configuration is so complex that the cost at large is high which to a certain extent limit the robot abroad use. To development economic practicality and high reliability robot system will be value to robot social application and economy development. With he rapid progress with the control economy and expanding of the modern cities, the let of sewage is increasing quickly; with the development of modern technology and the enhancement of consciousness about environment reserve, more and more people realized
中国西部科技
２００９年１０月（下旬）第０８卷第３０期 总第１９１期
浅谈人工智能
李轶博
（吉林石化信息网络公司软信公司，吉林 １３２０２１） 摘 要： 人工智能作为计算机学科的一个分支，有其自身的特点，现已在社会生活各个领域都有应用，并将有更为广阔 的发展前景。 关键词： 人工智能；ＡＩ；模拟
关于人工智能的定义众说不一，美国斯坦福大学人工 智能研究中心尼尔逊教授下过这样的一个定义：“人工智 能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎么样获得知 识并使用知识的科学。”而麻省理工学院的温斯顿教授认 为：人工智能就是如何使用计算机去做过去只有人才能做的 工作。”人们普遍认为人工智能，它是研究、开发用于模 拟、延伸和扩展人的智能的理念、方法技术以及应用系统 的一门新的技术科学。它是从计算机应用系统的角度出 发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟 人类智能活动能力，以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的 模拟，人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能，对 于人的思维模拟可是结构模拟，仿照人脑的结构机制，暂 时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。 人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工 智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能 机器，并且，这样的奇迹将被认为是有知觉的，有自我意 识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正的地推理 和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能 的，但并不真正拥有智能，也不会有自主意识。 １ 人工智能研究的历史与现状 人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：２０世纪５０年代人工智能的兴起和冷落。人工
此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的 热潮。 第四阶段：２０世 纪 ８０年代末，精神网络飞速发展。 １９８７年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一 新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增 大，精神网络迅速发展起来。 第五阶段：２０世纪９０年代，人工智能出现新的研究高 潮。由于网络技术特别是国际互联网的技术发展，人工智 能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式 人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求 解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智 能面向实用。 人工智能研究范畴有自然语言处理、知识表现、智能 搜索、推理、知识获得、组合调度问题，感知问题，模式 识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理， 人工生命，精神网络，复杂系统等。 ２ 人工智能是与具体领域相结合 目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有 如下领域：①专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的 知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展最早、最 活跃、成就最多的领域。②机器学习。主要在三个方面进 行：首先是研究人类学习的机理、人脑思维的过程。其次 是机器学习的方法。最后是建立针对具体任务的学习系 统。③模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研 究听觉模式和视觉模式的识别。④理解自然语言，计算机 如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机， 这将给人们带来极大的便利。⑤机器人学。机器人是一种 模拟人的行为的机械，对它的研究历经三代发展过程：第 一代机器人只能按程序完成工作。第二代机器人配备了像 样的感觉传感器，能取得作业环境、操作对象等简单的信 息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人 的动作。第三代机器人具有类似人的智能，它装备了高灵 敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、嗅觉、触觉 的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处 理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。而且有自我学 习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。⑥智能决策支 （下转第４１页）
智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理 证明、跳棋程序、ＬＩＳＰ表处理语言等。但由于揭发推理能力 有限，以及其翻译失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段 的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段：２０世纪６０年代末到７０年代，专家系统出现使 人工智能研究出现新高潮，ＤＥＮＤＡＬ化 学 质 谱 分 析 系 统 、 ＭＴＣＩＮ疾 病 诊 断 和 治 疗 系 统 、 ＰＲＯＳＰＥＣＴＩＯＲ探 矿 系 统 ， Ｈｅａｒｓａｙ－ＩＩ语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工 智能引向了实用化。１９６９年成立了国际人工智能联合会。 第三阶段：２０世纪 ８０年代，随着第五代计算机的研 制，人工智能得到了很大发展。日本１９８２年开始了“第五 代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统 ＬＩＰＳ”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然
收稿日期： ２００９－０９－０６ 修回日期：２００９－１０－１６
作者简介： 李轶博（１９８２－），男，吉林籍，本科，助理工程师，主要研究方向为信息技术应用和管理。
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人工智能的形成及其发展现状分析 冯海东 （长江大学管理学院荆州434023） 摘要：人工智能的历史并不久远，故将从人工智能的出现、形成、发展现 状及前景几个方面对其进行分析，总结其发展过程中所出现的问题，以及发展现状中的不足之处，分析其今后的发展方向。 关键词：人工智能，发展过程，现状分析，前景。 一．引言 人工智能最早是在1936年被英国的科学家图灵提出，并不为多数人所认知。 当时，他编写了一个下象棋的程序，这就是最早期的人工智能的应用。也有著名的“图灵测试”，这也是最初判断是否是人工智能的方案,因此，图灵被尊称为“人工智能之父”。人工智能从产生到发展经历了一个起伏跌宕的过程，直到目前为止，人工智能的应用技术也不是很成熟，而且存在相当的缺陷。 通过搜集的资料，将详细的介绍人工智能这个领域的具体情况，剖析其面临的挑战和未来的前景。 二．人工智能的发展历程 1. 1956年前的孕育期 (1) 从公元前伟大的哲学家亚里斯多德(Aristotle)到16世纪英国哲学家培根(F. Bacon)，他们提出的形式逻辑的三段论、归纳法以及“知识就是力量”的警句，都对人类思维过程的研究产生了重要影响。 （2）17世纪德国数学家莱布尼兹(G..Leibniz)提出了万能符号和推理计算思想，为数理逻辑的产生和发展奠定了基础，播下了现代机器思维设计思想的种子。而19世纪的英国逻辑学家布尔（G. Boole）创立的布尔代数，实现了用符号语言描述人类思维活动的基本推理法则。 （3） 20世纪30年代迅速发展的数学逻辑和关于计算的新思想，使人们在计算机出现之前，就建立了计算与智能关系的概念。被誉为人工智能之父的英国天才的数学家图灵（A. Tur-ing）在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机之后,1946年就由美国数学家莫克利（J. Mauchly）和埃柯特（J. Echert）研制出了世界上第一台数字计算机，它为人工智能的研究奠定了不可缺少的物质基础。1950年图灵又发表了“计算机与智能”的论文，提出了著名的“图灵测试”，形象地指出什么是人工智能以及机器具有智能的标准，对人工智能的发展产生了极其深远的影响。 （4） 1934年美国神经生理学家麦克洛奇(W. McCulloch) 和匹兹(W. Pitts )建立了第一个神经网络模型，为以后的人工神经网络研究奠定了基础。 2. 1956年至1969年的诞生发育期 (1)1956年夏季，麻省理工学院（MIT)的麦卡锡（J．McCarthy）、明斯基（M. Minshy）、塞尔夫里奇（O. Selfridge)与索罗门夫(R. Solomonff)、 IBM的洛
中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测 在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。 1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。 同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanT uring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。 图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。 随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。 在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。 而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。 除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。 一、国内人工智能产业链解构 「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。 （一）基础技术提供平台 人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
人工智能 【摘要】：人工智能是一门极富挑战性的科学，但也是一门边沿学科。它属于自然科学和社会科学的交叉。涉及的学科主要有哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等。人工智能(Artificial Intelligence)，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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等1。 【关键词】：人工智能；应用领域；发展方向；人工检索。 1．人工智能描述 人工智能(Artificial Intelligence) ，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2。人工智能是计 算机科学的一个分支，它企图了解智 能的实质，并生产出一种新的能以人 类智能相似的方式作出反应的智能 机器，该领域的研究包括机器人、语 言识别、图像识别、自然语言处理和 专家系统等。“人工智能”一词最初 是在1956 年Dartmouth学会上提出 的。从那以后,研究者们发展了众多 理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复 1.蔡自兴，徐光祐.人工智能及其应用.北京：清华大学出版社，2010 2元慧·议当人工智能的应用领域与发展状态〖Ｊ〗．2008
2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。
2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智
能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具
人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。
复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运
一、单选题 1.（B）是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 2.（C）是自然语言处理地重要应用，也可以说是最基础地应用。（ 3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 3.下列对人工智能芯片地表述，不正确地是（C）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务地芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统地CPU处理器，智能芯片具有很好地并行计算性能 4.下列选项中，不属于生物特征识别技术地是（C）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 5.（A）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 6.生物特征识别技术不包括（A）。（3.0分）
A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 7.（A）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取地知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 8.立体视觉是（D）领域地一个重要课题，它地目地在于重构场景地三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当地是（D）。（3.0分） A.人工智能地近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域地单点突破，在局部智能水平地单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备地人工智能系统应该是一个专用地智能系统 10.（B），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日
附件 毕业生毕业论文(设计)翻译原文 论文题目远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现系别_____ ______ _ 年级______ _ _ _ _ _ 专业_____ ___ ___ 学生姓名______ _____ 学号 ___ __ _ 指导教师______ ___ _ __ _ 职称______ __ ___ 系主任 _________________ _ _ ___ 2012年 04月22 日
EXPERT SYSTEMS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE Expert Systems are computer programs that are derived from a branch of computer science research called Artificial Intelligence (AI). AI's scientific goal is to understand intelligence by building computer programs that exhibit intelligent behavior. It is concerned with the concepts and methods of symbolic inference, or reasoning, by a computer, and how the knowledge used to make those inferences will be represented inside the machine. Of course, the term intelligence covers many cognitive skills, including the ability to solve problems, learn, and understand language; AI addresses all of those. But most progress to date in AI has been made in the area of problem solving -- concepts and methods for building programs that reason about problems rather than calculate a solution. AI programs that achieve expert-level competence in solving problems in task areas by bringing to bear a body of knowledge about specific tasks are called knowledge-based or expert systems. Often, the term expert systems is reserved for programs whose knowledge base contains the knowledge used by human experts, in contrast to knowledge gathered from textbooks or non-experts. More often than not, the two terms, expert systems (ES) and knowledge-based systems (KBS), are used synonymously. Taken together, they represent the most widespread type of AI application. The area of human intellectual endeavor to be captured in an expert system is called the task domain. Task refers to some goal-oriented, problem-solving activity. Domain refers to the area within which the task is being performed. Typical tasks are diagnosis, planning, scheduling, configuration and design. An example of a task domain is aircraft crew scheduling, discussed in Chapter 2. Building an expert system is known as knowledge engineering and its practitioners are called knowledge engineers. The knowledge engineer must make sure that the computer has all the knowledge needed to solve a problem. The knowledge engineer must choose one or more forms in which to represent the required knowledge as symbol patterns in the memory of the computer -- that is, he (or she) must choose a knowledge representation. He must also ensure that the computer can use the knowledge efficiently by selecting from a handful of reasoning methods. The practice of knowledge engineering is described later. We first describe the components of expert systems. The Building Blocks of Expert Systems Every expert system consists of two principal parts: the knowledge base; and the reasoning, or inference, engine.
一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。