关于未来人工智能和自动化的预测
“关键是数据，傻瓜”：大多数公司都会发现，要实现他们对人工智能的期望——无论夸大与否——他们必须投资创建“一个值得使用人工智能的数据环境。”在采用人工智能的公司中，有60%的决策者都表示数据质量是一个挑战，或者是非常严峻的挑战——这是他们在尝试使用人工智能功能时遇到的最大的挑战。
预测很难，特别是对未来进行预测，但是我们可以肯定，“AI Washing”将在2019年继续兴盛，蓬勃发展。这就是市场研究公司Forrester所说的人工智能炒作和喧嚣，人工智能包含了一系列有望“改变世界”的技术。
在其2019年的预测中，Forrester尝试用一定的现实来缓和“人工智能使用方面的非理性繁荣”，期待观察企业在今天是如何实现自动化工作，并尝试在数据分析和决策中添加智能的——人工智能和人类智能。以下是我对Forrester今天发布的两份报告——《预测2019：人工智能》（Predictions 2019：Artificial Intelligence）和《预测2019：自动化》（Predictions 2019：Automation）——所做的摘要。
“关键是数据，傻瓜”：大多数公司都会发现，要实现他们对人工智能的期望——无论夸大与否——他们必须投资创建“一个值得使用人工智能的数据环境。”在采用人工智能的公司中，有60%的决策者都表示数据质量是一个挑战，或者是非常严峻的挑战——这是他们在尝试使用人工智能功能时遇到的最大的挑战。
“自动化和智能的融合是一个新生事物”：超过40%的企业将会通过把人工智能与机器人过程自动化（RPA）相结合，创造出最先进的数字化工作者。RPA市场到2019年将达到17亿美元，在2021年将达到29亿美元。到2019年底，由于认知系统、RPA和各种聊天机器人技术的成功结合，自动化将消除20%的服务台的互动。
“没有人才就一无所获”：三分之二的人工智能决策者在寻找和获取人工智能人才方面苦苦挣扎，而83%的人在如何保住这些人才方面苦苦挣扎。解决方案可能至少部分地存在于问题本身，而且听起来有点矛盾：公司应该使用人工智能来寻找稀缺的人工智能方面的人
计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009
前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作
人工智能的发展及未来畅想 最近看了电影《黑客帝国》系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？ 在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为其暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。 智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。 虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。 当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种受控于人类的智能机器或智能程序，人类输入指令后让其达到预期的目的；另一类，能自主推理、逻辑、判断、学习、进步的智能，而后一种而有吸引力，更增加了人工智能无穷的魅力。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，在不断的接近。她并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来，黑客帝国的实现就要到来了。 研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域。 一、专家系统：专家系统是依靠人类专家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较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。 二、机器学习：机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究
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
丁松老师的作业，15级信管班学生人工智能技术和发展趋势 1 / 20
摘要：人工智能，简称AI，它是当今最火的一门科学，是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。人工智能一直是人们所追求的，所向往的一门科学，它起源于近代，在电气时代随着计算机科学的发展，以及生物学，脑科学等相关科学的发展，极大的推动了人工智能的发展。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学,数理逻辑、语言学、等多门学科。导致其非常复杂，所以其研究领域也分成许多方面，从最开始的博弈论，专家系统，模式识别，神经网络，机器学习到现在大热的深度学习。其应用领域，也非常之多，比如机器翻译，语音交互，ORC,图像识别，智能驾驶等等。自从谷歌的阿法狗在围棋打败了人类棋手，人工智能也进入了一个新的发展阶段，如今各国，各大公司都在大力发展人工智能技术，争取在新时代把握先机，把握未来。人工智能即将在无人驾驶，机器翻译，语言交互等应用领域取得巨大成功。即使如此，人工智能现在还是处于弱人工智能阶段，人工智能还面临着许多问题和挑战。向强人工智能发展的道路上，仍然充满巨大的困难。 关键词：人工智能，机器学习，发展趋势，神经网络，运用 2 / 20
3 / 20
第一章人工智能 1.1人工和智能含义 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。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、心灵（包括无意识的精神等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 1.2人工智能的简介 使机器具有自主能动能力这一愿望，从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今：亚里士多德（公元前384-322年）的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐；中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器；近代“人工智能”（Artificial Intelligence）这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth学会，当时数字计算机研制成果显著，对编写有原始推理思想的程序有质的帮助；今天的各国在智能研究领域都有了重大发展，波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。 广义来讲，人工智能就是人造物的智能行为。人工智能的发展往往依靠计算机科学和认知科学的发展，在不同的发展阶段，对于人工智能有不同的理解，其概念也随 4 / 20
生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词：人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 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。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II语音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。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在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KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 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连网技术的发展，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，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年，当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内，以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化，1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘；1997年，升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生
关于人工智能的展望 人工智能自1956年在美国诞生至今已50多年了。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。从美国麻省理工学院、卡内基-梅隆大学到IBM公司、本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界许多实验室都在进行着AI技术的实验。 随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 一、何谓“人工智能”?“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。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》中所提出的:在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”(Artificial Intelligence)简称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。人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。因此,“人工智能”与计算机软件有密切的关系。一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如,专家系统软件,机器博奕软件等。但是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,还有硬件及其他自动化的通信设备。人工智能是从思维、感知、行为三层次和机器智能、智能机器两方面研究模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。 二、人工智能的研究领域人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。1.机器智能例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(Expert System),简称代写论文ES。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。除了“专家系统”之外,还可列举出其他许多聪明的智能软件系统。如:机器博突的智能软件、智能控制、智能管理、智能通信……的软件等。例如:IBM 的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫,就是计算机的机器智能水平的一次荣誉记录,也是聪明的人工智能软件的一个成功范例。2.智能机器“智能机器”(Intelligent Machine),简称IM,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的
论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要：人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字：人工智能、阿尔法围棋、AI 正文：近几年，人工智能这个话题变得越来越热门，尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后，人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜，不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所，可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了，那么，人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢，它的未来又会是如何？我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。
一、什么是人工智能 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。 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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。
人工智能技术及其发展趋势 1.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，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 我的答案：A√答对 2.（），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 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别
D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（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 我的答案：D√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的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的单点突破，在局部智能水平的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.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 7.（）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 我的答案：A√答对 8.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（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的芯片 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.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 9.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片
人工智能的现状及今后 发展趋势展望精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(ArtificialIntelligence),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ASCIWhite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”（BlueJean），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。计算机识别的显着特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
未来机器人的展望 展望未来，对机器人的需求是多面的。在制造工业由于多数工业产品的商品寿命逐渐缩短，品种需求加多，这就促使产品的生产就要从传统的单一品种成批大量生产逐步向多品种小批量柔性生产过渡。有各种加工装备、机器人、物料传送装置和自动化仓库组成的柔性制造系统，以及由计算机统一调度的更大规模的集成制造系统将逐步成为制造工业的主要生产手段之一。 现在工业上运行的90%以上的机器人，都不具有智能。随着工业机器人数量的快速增长和工业生产的发展，对机器人的工作能力也提出了更高的要求，特别是需要各种具有不同程度智能的机器人和特种机器人。这些智能机器人，有的能够模拟人类用两条腿走路，可在凹凸不平的地面上行走移动；有的具有视觉和触觉功能，能够进行独立操作、自动装配和产品检验；有的具有自主控制和决策能力。这些智能机器人，不仅应用各种反馈传感器，而且还运用人工智能中各种学习、推理和决策技术。智能机器人还应用许多最新的智能技术，如临场感技术、虚拟现实技术、多真体技术、人工神经网络技术、遗传算法和遗传编程、放声技术、多传感器集成和融合技术以及纳米技术等。可以说，智能机器人将是未来机器人技术发展的方向。 在智能新时代的到来下，南方ＩＴ学院应运而生，承载着时代的使命，在政府大力支持下，南方学院率先开设机器人专业，以机电工程为基
础，运用计算机控制技术实现对机器人内在的驱动控制和外在的工作应用控制。培养学生的软件开发能力、硬件研发能力和工程应用能力，从事机器人设备的设计开发、编程调试、运行维护等工作的高素质技能型人才。
Welcome To Download !!! 欢迎您的下载，资料仅供参考！
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
人工智能与未来 摘要：5盘人机围棋大战，让“人工智能”这个时髦词汇飞入寻常百姓家，伴随这股热潮，国内互联网公司种种基于人工智能技术的创新应用也不断涌现。最近这段时间，从智能客服、投资指导再到人脸识别，多项与人工智能技术紧密联系的新应用与新服务先后浮出水面。 什么是人工智能 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。 其实，人工智能技术本身的火热已经持续了一段相当长的时间。一项不完全统计显示，2015年，我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，投资额为14.2亿元，同比增长分别为71.4%、75.7%。预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元。 不但以百度、腾讯、阿里巴巴为代表的互联网巨头已开始在人工智能上发力，上百家创业企业也开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型。目前，中国人工智能领域已覆盖了工业机器人、服务机器人、智能硬件等硬件产品层，智能客服、商业智能等软件与服务层，视觉识别、机器学习等技术层，数据资源、计算平台等基础层。 但人工智能到底能做什么，又将怎样改变我们的生活？ 解放枯燥劳动的“双手” “利用人工智能技术，每一通电话，可以节约客服人员225秒的时间，以一个客服一天接听200通电话计算，人工智能可以为他节约3个小时。”网易七鱼产品总监段毓铮这样告诉记者。 4月12日，网易正式上线了自己的云客服产品“七鱼”，其中最重要的卖点之一就是取代传统客服的重复琐碎的枯燥劳动。“网易七鱼智能客服机器人可以同时响应百万级客户请求，大量的常见问题会被智能机器人准确解答，节省超过80%人工客服成本。”段毓铮如是说。 通过自我学习，完成对语音、视频、图片等非结构化数据的识别，从而“将鲜活的人从低效工作中解放出来”，的确是现阶段人工智能最主要的应用。
主持人：接下来有请华为诺亚方舟实验室主任李航上台演讲。 李航：大家上午好！非常高兴今天有机会跟大家一起交流。首先感谢新智元以及大会组委会提供这样的机会。今天跟大家分享一下我对人工智能未来发展的一些想法。现在人工智能很热，大家有很多期待、也有一些不安；有一些正确的认识也有一些误解；有一些合理的宣传，也有一些误导。对我们做AI的，用AI 的，一个很重要的问题，就是我们应该期待什么？在可预见的未来，在更遥远的未来，我们对AI应该抱着什么样的期待，进行什么样的努力。我的报告分两部分，第一部分关于我们对人工智能AI应该有什么样的期待，我将从三个角度来谈这个问题。第二部分介绍一下诺亚方舟实验室在人工智能及通信领域做的一些工作。 大家知道人工智能分强人工智能和弱人工智能。首先看一下人的大脑和计算机到底有什么相同的地方，什么不同的地方。这个资料是从MOOC得到的。我们可以看到，现在的计算机和人的大脑在规模上已经相当了，人的大脑有10的11次方个神经元，10的15次方个突触，大概一千亿个神经元，一千万亿个连接。一个典型的计算机有10的10次方个晶体管和稀疏连接。人脑和计算机达到同等的规模，但是在架构上是非常不同的，人脑拥有紧密联系，计算机是稀疏连接的。处理的速度上，计算机有很大的优势，基本上计算机的计算速度是人脑的处理速度的100万倍。但是人脑进行的是并行处理，计算机进行的是顺序处理，这方面有很大的不同。人脑能够做并行处理，在处理某些问题上效率比计算机更高。 从能力的角度来看，计算机往往擅长能够用数学模型很好刻画的任务。
但是计算机不擅长做什么事？我们不知道怎么样用数学去刻画的任务，这个恰恰是我们人脑擅长做的事情，我们人脑平时做的感知、认知的处理很多都是很难用数学模型，至少现在很难用数学模型去刻画的。 我的第一个观点，强人工智能是否能够实现还是不太清楚的，强人工智能希望计算机能够跟人做同等以上智能性的事情。至少从几个方面来看，从情感、创造力和自由意志这几个角度来看，强人工智能是非常困难的。这些都是人的智能的一些非常重要的特点，但是我们不清楚这些重要的人的智能特点是否能在现代的计算机上去实现。 情感，喜怒哀乐是人最基本的情感。现代科学知道，这个情感基本是在人的大脑边缘系统产生，也就是说在人的下意识产生情感。比如我们最典型的代表的情感，恐惧。当你处在一个非常危险的状况的时候，你会瞬间感触到危险，这时候大脑边缘系统杏仁核产生大量的化学物质，你的心跳会加快，血压上升，能够促使你全身采用必要的行动，之后这些信息传到大脑，你意识到发生了什么。下意识的情感在很快的时间里就做出了这样的反应。这样的情感在智能体的智能活动里面其实起着非常重要的作用。大家会说，如果一个人没有情感的话，他是不是做事情变得非常理智，它的判断是不是都是理性的？结论不是这样的。有一些病人非常不幸大脑因为受伤，情感部分的功能丧失，后来观察这些人时发现，离开了情感，他们很难做出理性的判断。 创造力。人很重要的特点是拥有创造力。创造力的主要特点是把看似不相关联的东西关联在一起。认知学者，比如George Lakoff做了很多研究。人的创造力可以从语言中发现出来，人在语言中使用的比喻就是创造力的体现，比如我们说在微信里面潜水就是一个比喻，就是一个暗喻，这个比喻实际把两个看似不相
当前人工智能处于从“不能实用”到“可以实用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈，理论创新和产业应用发展空间巨大。可以说，人工智能的春天刚刚开始。 人工智能宏观发展趋势 1、从专用智能到通用智能 如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展，即是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的挑战问题。通用智能被认为是人工智能皇冠上面的明珠，是全世界科技巨头竞争的焦点。美国军方也开始规划通用智能的研究，他们认为通用人工智能喝自主武器，是显著优于现在人工智能技术体系发展方向，现有人工智能仅仅是走向通用人工智能的一小步。 2、从机器智能到人机混合智能 人类智能和人工智能各有所长，可以互补。所以人工智能一个非常重要的发展趋势，是From AI(Artificial Intelligence) to AI(Augmented Intelligence)，两个AI含义不一样。人类智能和人工智能不是零和博弈，“人+机器”的组合将是人工智能演讲的主流方向，“人机共存”将是人类社会的新常态。
3、从“人工+智能”到自主智能系统 人工采集和标注大样本训练数据，是这些年来深度学习取得成功的一个重要基础或者重要人工基础。比如要让人工智能明白一副图像中哪一块是人、哪一块是草地、哪一块是天空，都要人工标注好，非常费时费力。此外还有人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、用户需要人工适配智能系统等。所以有人说，目前的人工智能有多少智能，取决于付出多少人工，这话不太精确，但确实指出了问题。下一步发展趋势是怎样以极少人工来获得最大程度的智能。人类看书可学习到知识，机器还做不到，所以一些机构例如谷歌，开始试图创建自动机器学习算法，来降低AI 的人工成本。 4、机器视觉： 人工智能使机器能够执行需要人工处理的任务。而这些任务需要做出一定的决策，机器必须能够根据当时的环境做出比较好的决策。这将需要一个计算机不仅可以计算,也可以有一定的情报。为了对周围环境做出好的决策，您需要分析周围环境，也就是说，机器可以看到周围环境并理解它们。就像人们一样。因此，机器视觉是人工智能中一个非常重要的领域。
人工智能及未来的发展方向 作者：XXX 琼州学院，海南省三亚市，电子信息工程学院软件工程，邮编：572000 人工智能（Artificial Intelligence, AI）主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和拓展人的智能，实现机器的智能。其长期目标是实现人类水平的智能。近年来，人工智能获得很大的发展，它引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前沿科学。现代计算机的发展已能够存储极其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件功能均取得了长足进步，从而使人工智能获得进一步的应用。 人工智能的进一步发展，已超越了人们的早期预料。生物和自然智能在算法建模方面所取得的巨大成功，导致了计算智能系统的建立和应用。这些智能算法设计人工神经网络、模糊系统、进化计算、群优化智能和人工生命等领域这些新领域与人工智能的谓词逻辑、演绎推理、事例推理、符号学习系统和专家系统的传统领域相结合，拓宽了人工智能的研究领域，并丰富了人工智能的研究内容。 目前，人工智能的主要学派有下列三家： 符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。认为人工智能的研究方法应该是功能模拟方法。通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。符号主义力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系，但遇到了不少暂时无法解决的困难，并受到了其他学派的否定。 连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络之间的联结机制与学习算法。主张人工智能应着重于结构模拟，即模拟人的生理神经网络结构，并认为功能、结构和智能行为是密切相关的。不同结构表现出不同的功能和行为，已经提出多种人工神经网络结构和众多的学习算法。 行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法，也认为功能、结构和智能行为是不可分的。不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。行为主义的研究方法也受到其他学派的怀疑与批判，认为行为主义最多只能创造出智能昆虫的行为，而无法创造出人的智能行为。 人工智能研究的领域有很多方面，这里重点介绍以下几种类型。 1、问题求解：人工智能的第一大成就就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程
1.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C √答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B √答对 3.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的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的单点突破，在局部智能水平的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.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 4.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分）
A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 5.（），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 我的答案：B √答对 6.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，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 我的答案：A √答对 7.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对
8.（）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 我的答案：A √答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（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的芯片 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.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 10.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（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 我的答案：D √答对 未答标记 1.量子计算加速人工智能的好处包括（）。（4.0分）） A.处理速度快 B.所需数据量更小