人工智能

       人工智能亦稱智械、機(jī)器智能，指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計(jì)算機(jī)程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。通過醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、機(jī)器人學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)等的進(jìn)步，有些預(yù)測則認(rèn)為人類的無數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。

　　人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

基本簡介

　　人工智能，英文單詞Artilect，來源于雨果·德·加里斯的著作“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算，而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因此當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。[1]目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計(jì)等方面。

基本定義

　　人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時(shí)我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

　　關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（Consciousness）、自我（Self）、思維（Mind）（包括無意識的思維（Unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

　　人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。

　　著名的美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。”而另一個(gè)美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

　　人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。這是因?yàn)榻陙硭@得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。

　　人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，但沒有一個(gè)統(tǒng)一的定義?！　?/p>

　　人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科?？梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。

發(fā)展階段

　　1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語，它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。

　　從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學(xué)?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺機(jī)器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機(jī)器，那就必須知道什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車、火車、飛機(jī)和收音機(jī)等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？我們也僅僅知道這個(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的器官，我們對這個(gè)東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

　　當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的專利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（DEEP BLUE）計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計(jì)算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作，計(jì)算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計(jì)算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科，計(jì)算機(jī)編程語言和其它計(jì)算機(jī)軟件都因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄艿倪M(jìn)展而得以存在。

　　2019年3月4日，十三屆全國人大二次會議舉行新聞發(fā)布會，大會發(fā)言人張業(yè)遂表示，已將與人工智能密切相關(guān)的立法項(xiàng)目列入立法規(guī)劃。

　　《深度學(xué)習(xí)平臺發(fā)展報(bào)告(2022)》認(rèn)為，伴隨技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、政策等各方環(huán)境成熟，人工智能已經(jīng)跨過技術(shù)理論積累和工具平臺構(gòu)建的發(fā)力儲備期，開始步入以規(guī)模應(yīng)用與價(jià)值釋放為目標(biāo)的產(chǎn)業(yè)賦能黃金十年。

　　2023年4月，美國《科學(xué)時(shí)報(bào)》刊文介紹了正在深刻改變醫(yī)療保健領(lǐng)域的五大領(lǐng)先技術(shù)：可穿戴設(shè)備和應(yīng)用程序、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、機(jī)器人技術(shù)、3D打印。

科學(xué)介紹

　　實(shí)際應(yīng)用

　　機(jī)器視覺：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設(shè)計(jì)，智能控制，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程等。

　　學(xué)科范疇

　　人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉。

　　涉及學(xué)科

　　哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論

　　研究范疇

　　自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計(jì)軟計(jì)算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法

　　意識和人工智能

　　人工智能就其本質(zhì)而言，是對人的思維的信息過程的模擬。

　　對于人的思維模擬可以從兩條道路進(jìn)行，一是結(jié)構(gòu)模擬，仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制，制造出“類人腦”的機(jī)器；二是功能模擬，暫時(shí)撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，而從其功能過程進(jìn)行模擬?，F(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

　　弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)后，美日歐希望借機(jī)器人等實(shí)現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機(jī)器人以比以往任何時(shí)候更快的速度發(fā)展，更加帶動了弱人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多以前必須用人來做的工作現(xiàn)在已經(jīng)能用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)。

　　而強(qiáng)人工智能則暫時(shí)處于瓶頸，還需要科學(xué)家們和人類的努力。

應(yīng)用成果

　　美國人工智能公司OpenAI的大語言模型ChatGPT在推出約兩個(gè)月后，1月已達(dá)到1億月活躍用戶，成為歷史上增長最快的消費(fèi)者應(yīng)用程序。相關(guān)專家預(yù)計(jì)，ChatGPT不僅是新一代聊天機(jī)器人的突破，也將為信息產(chǎn)業(yè)帶來巨大變革，但由此帶來的學(xué)術(shù)造假、技術(shù)濫用、輿論安全等風(fēng)險(xiǎn)亦不容忽視。 

　　2022年6月，Michael Chazan等利用一款深度學(xué)習(xí)人工智能工具，發(fā)現(xiàn)100萬年前人類用火的證據(jù)，這被認(rèn)為是有史以來最重要的創(chuàng)新之一。

　　韓國計(jì)劃到2027年將人工智能技術(shù)用于軍事目的，包括自行榴彈炮的無人操作和無人機(jī)的使用。

　　在人工智能技術(shù)“芯片-框架-模型-應(yīng)用”四層結(jié)構(gòu)中，百度是全球?yàn)閿?shù)不多在這四層進(jìn)行全棧布局的公司，從昆侖芯，到飛槳深度學(xué)習(xí)框架，再到文心一言預(yù)訓(xùn)練大模型，到百度搜索等應(yīng)用，各個(gè)層面都有自研技術(shù)。 

　　在電子競技領(lǐng)域，隨著人工智能等新科技的不斷涌現(xiàn)，AI可以變身高端玩家，作為“神對手”與電競選手展開對練，也可化身“神隊(duì)友”輔助配合，在幫助電競選手調(diào)整戰(zhàn)術(shù)、提升技巧的同時(shí)，提升人工智能的自我學(xué)習(xí)能力。 

　　人工智能已應(yīng)用于養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)。第九屆中國國際養(yǎng)老服務(wù)業(yè)博覽會近期在北京舉辦，人工智能機(jī)器人等智慧養(yǎng)老產(chǎn)品備受關(guān)注。 

　　金融領(lǐng)域AI大模型呈現(xiàn)出“百花齊放”的景象。騰訊云發(fā)布了金融行業(yè)大模型解決方案，招聯(lián)金融、度小滿、星環(huán)科技、奇富科技等均發(fā)布了金融大模型。AI與金融相遇，為金融科技領(lǐng)域帶來了創(chuàng)新和變革的可能。在傳統(tǒng)的金融業(yè)務(wù)中，紙質(zhì)資料的處理占據(jù)了大量的人力、物力和時(shí)間。如今AI大模型可以在十幾秒鐘的時(shí)間內(nèi)輕松讀完公司年報(bào)，從中提煉出重要的觀點(diǎn)和關(guān)鍵詞，并生成財(cái)務(wù)分析、業(yè)務(wù)發(fā)展預(yù)測等專業(yè)化內(nèi)容。同時(shí)，AI數(shù)字人已經(jīng)成為許多銀行大模型業(yè)務(wù)應(yīng)用落地的“標(biāo)配”之一，數(shù)字員工可以24小時(shí)無休地承擔(dān)客服等工作。

　　人工智能技術(shù)在國內(nèi)金融領(lǐng)域的價(jià)值潛力備受矚目，尤其是在手機(jī)銀行方面，用戶基數(shù)龐大，可供應(yīng)用的場景豐富，這些特點(diǎn)都為人工智能技術(shù)的落地提供了良好的機(jī)會。在此背景下，不少手機(jī)銀行近期推出迭代升級新版本，重點(diǎn)提升了人工智能技術(shù)的應(yīng)用。例如，交通銀行推出手機(jī)銀行8.0版本，新版本依托人工智能大數(shù)據(jù)分析能力，從海量信息中提煉，推出基金大數(shù)據(jù)榜單，助力客戶進(jìn)行投資決策。郵儲銀行手機(jī)銀行9.0版本打造“AI空間+數(shù)字員工+視頻客服”服務(wù)。其中，AI空間通過下拉手機(jī)銀行首頁進(jìn)入，向客戶直觀展示本月收支、常用繳費(fèi)、最近收款人等信息，為客戶提供定制服務(wù)。

　　人工智能（AI）的應(yīng)用成果已經(jīng)滲透到社會的各個(gè)領(lǐng)域，帶來了顯著的變革和進(jìn)步。以下是一些主要領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用成果：

1. 生成式人工智能（AIGC）

　　視頻生成：以O(shè)penAI的Sora模型為代表，AIGC在視頻生成領(lǐng)域取得了重大突破。Sora能夠根據(jù)提示詞生成長達(dá)60秒的連貫視頻，遠(yuǎn)超行業(yè)平均的4秒生成長度，預(yù)示著一個(gè)全新的視覺敘事時(shí)代的到來。

　　游戲互動：在游戲領(lǐng)域，AIGC的應(yīng)用催生了智能NPC（非玩家操控的游戲角色）。這些NPC能夠自主交互，具備記憶功能，并與玩家進(jìn)行多樣化的互動，極大地提升了游戲的趣味性和沉浸感。

　　創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)：AI在音樂、圖像創(chuàng)作等方面也展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。例如，OpenAI的DALL·E能夠根據(jù)文本描述生成圖像，AI音樂程序則能創(chuàng)作出動人的旋律，為藝術(shù)創(chuàng)作提供了新的維度和靈感。

2. 智能家居

　　全屋智能管理：通過物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和人工智能技術(shù)，智能家居系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對家庭環(huán)境的全方位智能化管理。包括智能照明、安防、環(huán)境控制、家電控制等多個(gè)方面，提升了生活的便捷性和舒適度。

　　個(gè)性化服務(wù)：AI通過分析用戶的日常習(xí)慣和需求，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)和推薦。例如，智能冰箱可以根據(jù)用戶的飲食習(xí)慣推薦健康食譜，智能音響則能根據(jù)用戶的音樂喜好播放個(gè)性化音樂列表。

3. 工業(yè)與自動化

　　智能制造：AI技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用推動了智能制造的發(fā)展。通過集成AI大模型和多種傳感器技術(shù)，智能機(jī)器人和自動化設(shè)備能夠精準(zhǔn)識別、定位和操作物體，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

　　智能物流：在物流領(lǐng)域，AI賦能的智能物流機(jī)器人能夠自主導(dǎo)航、精準(zhǔn)識別貨物并進(jìn)行高效裝卸，顯著提升了物流效率。

4. 醫(yī)療健康

　　輔助診斷：AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)能夠精準(zhǔn)輔助診斷。例如，Google Health的深度學(xué)習(xí)模型在乳腺癌篩查中的準(zhǔn)確率已超越人類專家，通過圖像識別和模式分析技術(shù)從X光片中識別出細(xì)微變化。

　　健康管理：智能穿戴設(shè)備和AI算法的結(jié)合，使得健康管理更加個(gè)性化和精準(zhǔn)。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測用戶的生理數(shù)據(jù)，AI能夠提供個(gè)性化的健康建議和預(yù)警（未直接提及，但根據(jù)AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢推斷）。

5. 自動駕駛

　　自動駕駛技術(shù)：特斯拉的Autopilot、谷歌的Waymo等自動駕駛系統(tǒng)展示了AI在高度復(fù)雜和動態(tài)環(huán)境中的執(zhí)行任務(wù)能力。這些系統(tǒng)利用先進(jìn)的傳感器陣列和AI算法實(shí)現(xiàn)車輛的自主導(dǎo)航和決策。

6. 金融科技

　　市場預(yù)測與風(fēng)險(xiǎn)管理：金融機(jī)構(gòu)利用AI算法預(yù)測市場趨勢、管理風(fēng)險(xiǎn)并自動執(zhí)行交易。AI能夠在高頻交易中捕捉到微小的市場變化并迅速做出反應(yīng)。

　　綜上所述，人工智能的應(yīng)用成果已經(jīng)遍布多個(gè)領(lǐng)域，從生成式內(nèi)容創(chuàng)作到智能家居管理，從智能制造到自動駕駛技術(shù)，再到醫(yī)療健康和金融科技等各個(gè)方面，AI正在以前所未有的方式改變著我們的生活和工作方式。

流行語

　　2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。

　　入選理由：經(jīng)過多年的演進(jìn)，人工智能發(fā)展進(jìn)入了新階段。為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國，2017年7月20日，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》?！兑?guī)劃》提出了面向2030年我國新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和保障措施，為我國人工智能的進(jìn)一步加速發(fā)展奠定了重要基礎(chǔ)。

　　2024年1月8日，人工智能入選2023勞動熱詞。

　　背景：2023年初，由AI（人工智能）技術(shù)驅(qū)動的聊天機(jī)器人ChatGPT風(fēng)靡互聯(lián)網(wǎng)。隨后，國內(nèi)外不少科技企業(yè)先后發(fā)布人工智能大模型。這些大模型具有大量參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能夠處理海量數(shù)據(jù)、完成各種復(fù)雜的任務(wù)，如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等。

　　觀察：我的工作，會被AI取代嗎？

　　2023年，這似乎是職場人最熱門的議題，但這并不是一個(gè)新問題。隨著制造業(yè)迎來以機(jī)械臂為代表的智能化轉(zhuǎn)型，一些技術(shù)工人已經(jīng)面臨過職業(yè)危機(jī)了。

　　事實(shí)上，每一次技術(shù)變革，根本目的都是解放人而非取代人，這一次也不例外。無論是將工位讓給機(jī)械臂、與代碼打交道的技術(shù)工人，還是最近才與“AI繪畫”遭遇的插畫師，都發(fā)現(xiàn)AI可以幫人們完成部分重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化的工作，但在面對復(fù)雜情況或需要?jiǎng)?chuàng)意時(shí)，“老師傅”依然不可代替。

　　AI會對某些職業(yè)產(chǎn)生影響，但也必將創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會。對勞動者來說，適應(yīng)新的技術(shù)并培養(yǎng)與之合作的技能，是讓AI“為我所用”的必經(jīng)之路。

主要成果

人機(jī)對弈

　　1996年2月10～17日， GARRY KASPAROV以4：2戰(zhàn)勝“深藍(lán)” （DEEP BLUE）。

　　1997年5月3～11日， GARRY KASPAROV以2.5：3.5輸于改進(jìn)后的“深藍(lán)”。

　　2003年2月GARRY KASPAROV 3:3戰(zhàn)平 “小深”（DEEP JUNIOR）。

　　2003年11月GARRY KASPAROV 2:2戰(zhàn)平 “X3D德國人” （X3D-FRITZ）。

模式識別

　　采用 $模式識別引擎，分支有2D識別引擎 ，3D識別引擎，駐波識別引擎以及多維識別引擎

　　2D識別引擎已推出指紋識別，人像識別 ，文字識別，圖像識別 ，車牌識別；駐波識別引擎已推出語音識別

自動工程

　　自動駕駛（OSO系統(tǒng)）

　　印鈔工廠（￥流水線）

　　獵鷹系統(tǒng)（YOD繪圖）

知識工程

　　以知識本身為處理對象，研究如何運(yùn)用人工智能和軟件技術(shù)，設(shè)計(jì)、構(gòu)造和維護(hù)知識系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)

　　智能搜索引擎

　　計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理

　　機(jī)器翻譯和自然語言理解

　　數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)

專業(yè)機(jī)構(gòu)

　　美國

　?、?MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY麻省理工學(xué)院

　　⒉ STANFORD UNIVERSITY斯坦福大學(xué)(CA)

　?、?CARNEGIE MELLON UNIVERSITY卡內(nèi)基美隆大學(xué)(PA)

　?、?UNIVERSITY OF CALIFORNIA-BERKELEY加州大學(xué)伯克利分校

　?、?UNIVERSITY OF WASHINGTON華盛頓大學(xué)

　　⒍ UNIVERSITY OF TEXAS-AUSTIN德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校

　?、?UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA賓夕法尼亞大學(xué)

　?、?UNIVERSITY OF ILLINOIS-URBANA-CHAMPAIGN 伊利諾伊大學(xué)厄本那—香檳分校

　?、?UNIVERSITY OF MARYLAND-COLLEGE PARK馬里蘭大學(xué)帕克分校

　　⒑ CORNELL UNIVERSITY 康奈爾大學(xué) (NY)

　?、?UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS-AMHERST馬薩諸塞大學(xué)AMHERST校區(qū)

　?、?GEORGIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY佐治亞理工學(xué)院

　　13. UNIVERSITY OF MICHIGAN-ANN ARBOR 密西根大學(xué)-安娜堡分校

　?、?UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNIA南加州大學(xué)

　?、?COLUMBIA UNIVERSITY哥倫比亞大學(xué)(NY)

　　16. UNIVERSITY OF CALIFORNIA-LOS ANGELES加州大學(xué)洛杉磯分校

　?、?BROWN UNIVERSITY布朗大學(xué)(RI)

　　⒙ YALE UNIVERSITY耶魯大學(xué)(CT)

　?、?UNIVERSITY OF CALIFORNIA-SAN DIEGO加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校

　　⒛ UNIVERSITY OF WISCONSIN-MADISON威斯康星大學(xué)麥迪遜分校

中國

　　1、中國科學(xué)院自動化研究所

　　2、清華大學(xué)

　　3、北京大學(xué)

　　4、南京理工大學(xué)

　　5、北京科技大學(xué)

　　6、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)

　　7、吉林大學(xué)

　　8、哈爾濱工業(yè)大學(xué)

　　9、北京郵電大學(xué)

　　10、北京理工大學(xué)

　　11、廈門大學(xué)人工智能研究所

　　12、西安交通大學(xué)智能車研究所

　　13、中南大學(xué)智能系統(tǒng)與智能軟件研究所

　　14、西安電子科技大學(xué)智能所

　　15、華中科技大學(xué)圖像與人工智能研究所

　　16、重慶郵電大學(xué)

　　17、武漢工程大學(xué)

發(fā)展歷史

　　人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展，技術(shù)已最終可以創(chuàng)造出機(jī)器智能，“人工智能”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一詞最初是在1956年DARTMOUTH學(xué)會上提出的，從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展，在它還不長的歷史中，人工智能的發(fā)展比預(yù)想的要慢，但一直在前進(jìn)，從40年前出現(xiàn)，已經(jīng)出現(xiàn)了許多AI程序，并且它們也影響到了其它 技術(shù)的發(fā)展。

計(jì)算機(jī)時(shí)代

　　1941年的一項(xiàng)發(fā)明使信息存儲和處理的各個(gè)方面都發(fā)生了革命.這項(xiàng)同時(shí)在美國和德國出現(xiàn)的 發(fā)明就是電子計(jì)算機(jī).第一臺計(jì)算機(jī)要占用幾間裝空調(diào)的大房間，對程序員來說是場噩夢：僅僅為運(yùn)行一 個(gè)程序就要設(shè)置成千的線路.1949年改進(jìn)后的能存儲程序的計(jì)算機(jī)使得輸入程序變得簡單些，而且計(jì)算機(jī) 理論的發(fā)展產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)科學(xué)，并最終促使了人工智能的出現(xiàn).計(jì)算機(jī)這個(gè)用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明，為人工智能的可能實(shí)現(xiàn)提供了一種媒介.

　　雖然計(jì)算機(jī)為AI提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ)，但直到50年代早期人們才注意到人類智能與機(jī)器之間 的聯(lián)系. NORBERT WIENER是最早研究反饋理論的美國人之一.最熟悉的反饋控制的例子是自動調(diào)溫器.它將收集到的房間溫度與希望的溫度比較，并做出反應(yīng)將加熱器開大或關(guān)小，從而控制環(huán)境溫度.這項(xiàng)對反饋 回路的研究重要性在于：WIENER從理論上指出，所有的智能活動都是反饋機(jī)制的結(jié)果.而反饋機(jī)制是有可能用機(jī)器模擬的.這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對早期AI的發(fā)展影響很大.

　　1955年末，NEWELL和SIMON做了一個(gè)名為"邏輯專家"（LOGIC THEORIST）的程序.這個(gè)程序被許多人 認(rèn)為是第一個(gè)AI程序.它將每個(gè)問題都表示成一個(gè)樹形模型，然后選擇最可能得到正確結(jié)論的那一枝來求解 問題."邏輯專家"對公眾和AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使它成為AI發(fā)展中一個(gè)重要的里程碑.1956年，被認(rèn)為是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學(xué)會，將許多對機(jī)器智能感興趣的專家學(xué)者聚集在一起進(jìn)行了一 個(gè)月的討論.他請他們到 VERMONT參加 " DARTMOUTH人工智能夏季研究會".從那時(shí)起，這個(gè)領(lǐng)域被命名為 "人工智能".雖然 DARTMOUTH學(xué)會不是非常成功，但它確實(shí)集中了AI的創(chuàng)立者們，并為以后的AI研究奠定了基礎(chǔ).

　　DARTMOUTH會議后的7年中，AI研究開始快速發(fā)展.雖然這個(gè)領(lǐng)域還沒明確定義，會議中的一些思想 已被重新考慮和使用了. CARNEGIE MELLON大學(xué)和MIT開始組建AI研究中心.研究面臨新的挑戰(zhàn)：下一步需 要建立能夠更有效解決問題的系統(tǒng)，例如在"邏輯專家"中減少搜索；還有就是建立可以自我學(xué)習(xí)的系統(tǒng).

　　1957年一個(gè)新程序，"通用解題機(jī)"（GPS）的第一個(gè)版本進(jìn)行了測試.這個(gè)程序是由制作"邏輯專家" 的同一個(gè)組開發(fā)的.GPS擴(kuò)展了WIENER的反饋原理，可以解決很多常識問題.兩年以后，IBM成立了一個(gè)AI研 究組.HERBERT GELERNETER花3年時(shí)間制作了一個(gè)解幾何定理的程序.

　　當(dāng)越來越多的程序涌現(xiàn)時(shí)，MCCARTHY正忙于一個(gè)AI史上的突破.1958年MCCARTHY宣布了他的新成 果：LISP語言. LISP到今天還在用."LISP"的意思是"表處理"（LIST PROCESSING），它很快就為大多數(shù)AI開發(fā)者采納.

　　1963年MIT從美國政府得到一筆220萬美元的資助，用于研究機(jī)器輔助識別.這筆資助來自國防部 高級研究計(jì)劃署（ARPA），已保證美國在技術(shù)進(jìn)步上領(lǐng)先于蘇聯(lián).這個(gè)計(jì)劃吸引了來自全世界的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，加快了AI研究的發(fā)展步伐.

競賽

　　LOEBNER（人工智能類）

　　以人類的智慧創(chuàng)造出堪與人類大腦相平行的機(jī)器腦（人工智能），對人類來說是一個(gè)極具誘惑的領(lǐng)域，人類為了實(shí)現(xiàn)這一夢想也已經(jīng)奮斗了很多個(gè)年頭了。而從一個(gè)語言研究者的角度來看，要讓機(jī)器與人之間自由交流那是相當(dāng)困難的，甚至可以說可能會是一個(gè)永無答案的問題。人類的語言，人類的智能是如此的復(fù)雜，以至于我們的研究還并未觸及其導(dǎo)向本質(zhì)的外延部分的邊沿。

大量程序

　　以后幾年出現(xiàn)了大量程序.其中一個(gè)叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項(xiàng)目的一部分，包括 在微型世界（例如只有有限數(shù)量的幾何形體）中的研究與編程.在MIT由MARVIN MINSKY領(lǐng)導(dǎo)的研究人員發(fā)現(xiàn)，面對小規(guī)模的對象，計(jì)算機(jī)程序可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現(xiàn)的"STUDENT"可以解決代數(shù) 問題，"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程序的結(jié)果對處理語言理解和邏輯有所幫助.

　　70年代另一個(gè)進(jìn)展是專家系統(tǒng).專家系統(tǒng)可以預(yù)測在一定條件下某種解的概率.由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)已 有巨大容量，專家系統(tǒng)有可能從數(shù)據(jù)中得出規(guī)律.專家系統(tǒng)的市場應(yīng)用很廣.十年間，專家系統(tǒng)被用于股市預(yù) 測，幫助醫(yī)生診斷疾病，以及指示礦工確定礦藏位置等.這一切都因?yàn)閷＜蚁到y(tǒng)存儲規(guī)律和信息的能力而成為可能.

　　70年代許多新方法被用于AI開發(fā)，如MINSKY的構(gòu)造理論.另外DAVID MARR提出了機(jī)器視覺方 面的新理論，例如，如何通過一副圖像的陰影，形狀，顏色，邊界和紋理等基本信息辨別圖像.通過分析這些信 息，可以推斷出圖像可能是什么.同時(shí)期另一項(xiàng)成果是PROLOGE語言，于1972年提出. 80年代期間，AI前進(jìn)更為迅速，并更多地進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域.1986年，美國AI相關(guān)軟硬件銷售高達(dá)4.25億 美元.專家系統(tǒng)因其效用尤受需求.象數(shù)字電氣公司這樣的公司用XCON專家系統(tǒng)為VAX大型機(jī)編程.杜邦，通用 汽車公司和波音公司也大量依賴專家系統(tǒng).為滿足計(jì)算機(jī)專家的需要，一些生產(chǎn)專家系統(tǒng)輔助制作軟件的公 司，如TEKNOWLEDGE和INTELLICORP成立了。為了查找和改正現(xiàn)有專家系統(tǒng)中的錯(cuò)誤，又有另外一些專家系統(tǒng)被設(shè)計(jì)出來.

日常生活

　　人們開始感受到計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的影響.計(jì)算機(jī)技術(shù)不再只屬于實(shí)驗(yàn)室中的一小群研究人員. 個(gè)人電腦和眾多技術(shù)雜志使計(jì)算機(jī)技術(shù)展現(xiàn)在人們面前.有了像美國人工智能協(xié)會這樣的基金會.因?yàn)锳I開發(fā) 的需要，還出現(xiàn)了一陣研究人員進(jìn)入私人公司的熱潮。150多所像DEC（它雇了700多員工從事AI研究）這樣的公司共花了10億美元在內(nèi)部的AI開發(fā)組上.

　　其它AI領(lǐng)域也在80年代進(jìn)入市場.其中一項(xiàng)就是機(jī)器視覺. MINSKY和MARR的成果如今用到了生產(chǎn)線上的相機(jī)和計(jì)算機(jī)中，進(jìn)行質(zhì)量控制.盡管還很簡陋，這些系統(tǒng)已能夠通過黑白區(qū)別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個(gè)公司生產(chǎn)機(jī)器視覺系統(tǒng)，銷售額共達(dá)8千萬美元.

　　但80年代對AI工業(yè)來說也不全是好年景.86-87年對AI系統(tǒng)的需求下降，業(yè)界損失了近5億美元.象 TEKNOWLEDGE和INTELLICORP兩家共損失超過6百萬美元，大約占利潤的三分之一巨大的損失迫使許多研究領(lǐng) 導(dǎo)者削減經(jīng)費(fèi).另一個(gè)令人失望的是國防部高級研究計(jì)劃署支持的所謂"智能卡車".這個(gè)項(xiàng)目目的是研制一種能完成許多戰(zhàn)地任務(wù)的機(jī)器人。由于項(xiàng)目缺陷和成功無望，PENTAGON停止了項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi).

　　盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復(fù)發(fā)展.新的技術(shù)在日本被開發(fā)出來，如在美國首創(chuàng)的模糊邏輯，它可以從不確定的條件作出決策；還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被視為實(shí)現(xiàn)人工智能的可能途徑.總之，80年代AI被引入了市場，并顯示出實(shí)用價(jià)值.可以確信，它將是通向21世紀(jì)之匙. 人工智能技術(shù)接受檢驗(yàn) 在"沙漠風(fēng)暴"行動中軍方的智能設(shè)備經(jīng)受了戰(zhàn)爭的檢驗(yàn).人工智能技術(shù)被用于導(dǎo)彈系統(tǒng)和預(yù)警顯示以 及其它先進(jìn)武器.AI技術(shù)也進(jìn)入了家庭.智能電腦的增加吸引了公眾興趣；一些面向蘋果機(jī)和IBM兼容機(jī)的應(yīng)用 軟件例如語音和文字識別已可買到；使用模糊邏輯，AI技術(shù)簡化了攝像設(shè)備.對人工智能相關(guān)技術(shù)更大的需求促 使新的進(jìn)步不斷出現(xiàn).人工智能已經(jīng)并且將繼續(xù)不可避免地改變我們的生活。

強(qiáng)弱對比

　　人工智能的一個(gè)比較流行的定義，也是該領(lǐng)域較早的定義，是由約翰·麥卡錫（JOHN MCCARTHY）在1956年的達(dá)特矛斯會議（DARTMOUTH CONFERENCE）上提出的：人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來就象是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。但是這個(gè)定義似乎忽略了強(qiáng)人工智能的可能性（見下）。另一個(gè)定義指人工智能是人造機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能性。總體來講，對人工智能的定義大多可劃分為四類，即機(jī)器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和“理性地行動”。這里“行動”應(yīng)廣義地理解為采取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。

　　強(qiáng)人工智能(BOTTOM-UP AI)

　　強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機(jī)器，并且，這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺的，有自我意識的。強(qiáng)人工智能可以有兩類：

　　類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣。

　　非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。

　　弱人工智能(TOP-DOWN AI)

　　弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。

　　主流科研集中在弱人工智能上，并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就。強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。

　　對強(qiáng)人工智能的哲學(xué)爭論

　　“強(qiáng)人工智能”一詞最初是約翰·羅杰斯·希爾勒針對計(jì)算機(jī)和其它信息處理機(jī)器創(chuàng)造的，其定義為：

　　“強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為計(jì)算機(jī)不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦?，?jì)算機(jī)本身就是有思維的?！保↗ SEARLE IN MINDS BRAINS AND PROGRAMS. THE BEHAVIORAL AND BRAIN SCIENCES,VOL. 3,1980）這是指使計(jì)算機(jī)從事智能的活動。在這里智能的涵義是多義的、不確定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用計(jì)算機(jī)解決問題時(shí)，必須知道明確的程序。可是，人即使在不清楚程序時(shí)，根據(jù)發(fā)現(xiàn)（HEU- RISTIC）法而設(shè)法巧妙的解決了問題的情況是不少的。如識別書寫的文字、圖形、聲音等，所謂認(rèn)識模型就是一例。再有，能力因?qū)W習(xí)而得到的提高和歸納推理、依據(jù)類推而進(jìn)行的推理等，也是其例。此外，解決的程序雖然是清楚的，但是實(shí)行起來需要很長時(shí)間，對于這樣的問題，人能在很短的時(shí)間內(nèi)找出相當(dāng)好的解決方法，如競技的比賽等就是其例。還有，計(jì)算機(jī)在沒有給予充分的合乎邏輯的正確信息時(shí)，就不能理解它的意義，而人在僅是被給予不充分、不正確的信息的情況下，根據(jù)適當(dāng)?shù)难a(bǔ)充信息，也能抓住它的意義。自然語言就是例子。用計(jì)算機(jī)處理自然語言，稱為自然語言處理。

　　關(guān)于強(qiáng)人工智能的爭論不同于更廣義的一元論和二元論（DUALISM）的爭論。其爭論要點(diǎn)是：如果一臺機(jī)器的唯一工作原理就是對編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，那么這臺機(jī)器是不是有思維的？希爾勒認(rèn)為這是不可能的。他舉了個(gè)中文房間的例子來說明，如果機(jī)器僅僅是對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，而數(shù)據(jù)本身是對某些事情的一種編碼表現(xiàn)，那么在不理解這一編碼和這實(shí)際事情之間的對應(yīng)關(guān)系的前提下，機(jī)器不可能對其處理的數(shù)據(jù)有任何理解。基于這一論點(diǎn)，希爾勒認(rèn)為即使有機(jī)器通過了圖靈測試，也不一定說明機(jī)器就真的像人一樣有思維和意識。

　　也有哲學(xué)家持不同的觀點(diǎn)。DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EXPLAINED 里認(rèn)為，人也不過是一臺有靈魂的機(jī)器而已，為什么我們認(rèn)為人可以有智能而普通機(jī)器就不能呢？他認(rèn)為像上述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器是有可能有思維和意識的。

　　有的哲學(xué)家認(rèn)為如果弱人工智能是可實(shí)現(xiàn)的，那么強(qiáng)人工智能也是可實(shí)現(xiàn)的。比如SIMON BLACKBURN在其哲學(xué)入門教材 THINK 里說道，一個(gè)人的看起來是“智能”的行動并不能真正說明這個(gè)人就真的是智能的。我永遠(yuǎn)不可能知道另一個(gè)人是否真的像我一樣是智能的，還是說她/他僅僅是看起來是智能的。基于這個(gè)論點(diǎn)，既然弱人工智能認(rèn)為可以令機(jī)器看起來像是智能的，那就不能完全否定這機(jī)器是真的有智能的。BLACKBURN 認(rèn)為這是一個(gè)主觀認(rèn)定的問題。

　　需要要指出的是，弱人工智能并非和強(qiáng)人工智能完全對立，也就是說，即使強(qiáng)人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意義的。至少，今日的計(jì)算機(jī)能做的事，像算術(shù)運(yùn)算等，在百多年前是被認(rèn)為很需要智能的。

政策措施

　　2019年6月17日，國家新一代人工智能治理專業(yè)委員會發(fā)布《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和行動指南。這是中國促進(jìn)新一代人工智能健康發(fā)展，加強(qiáng)人工智能法律、倫理、社會問題研究，積極推動人工智能全球治理的一項(xiàng)重要成果。

相關(guān)著作

　　《視讀人工智能》：機(jī)器真的可以思考嗎？人的思維只是一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)程序嗎？本書著眼于人工智能這個(gè)有史以來最為棘手的科學(xué)問題之一，集中探討了其背后的一些主要話題。人工智能不僅僅是一個(gè)虛構(gòu)的概念。人類對智能機(jī)體結(jié)構(gòu)半個(gè)世紀(jì)的研究表明：機(jī)器可以打敗人類最偉大的棋手，類人機(jī)器人可以走路并且能和人類進(jìn)行互動。盡管早就有宣言稱智能機(jī)器指日可待，但此方面的進(jìn)展卻緩慢而艱難。意識和環(huán)境是困擾研究的兩大難題。我們到底應(yīng)該怎樣去制造智能機(jī)器呢？它應(yīng)該像大腦一樣運(yùn)轉(zhuǎn)？它是否需要軀體？從圖靈影響深遠(yuǎn)的奠基性研究到機(jī)器人和新人工智能的飛躍，本書圖文并茂的將人工智能在過去半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展清晰的呈現(xiàn)到讀者面前。

　　《人工智能的未來》：詮釋了智能的內(nèi)涵，闡述了大腦工作的原理，并告訴我們?nèi)绾尾拍苤圃斐稣嬲饬x上的智能機(jī)器——這樣的智能機(jī)器將不再僅僅是對人類大腦的簡單模仿，它們的智能在許多方面會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人腦?；艚鹚拐J(rèn)為，從人工智能到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，早先復(fù)制人類智能的努力無一成功，究其原因，都是由于人們并未真正了解智能的內(nèi)涵和人類大腦。所謂智能，就是人腦比較過去、預(yù)測未來的能力。大腦不是計(jì)算機(jī)，不會亦步亦趨、按部就班的根據(jù)輸入產(chǎn)生輸出。大腦是一個(gè)龐大的記憶系統(tǒng)，它儲存著在某種程度上反映世界真實(shí)結(jié)構(gòu)的經(jīng)驗(yàn)，能夠記憶事件的前后順序及其相互關(guān)系，并依據(jù)記憶做出預(yù)測。形成智能、感覺、創(chuàng)造力以及知覺等基礎(chǔ)的，就是大腦的記憶-預(yù)測系統(tǒng)……

　　《人工智能哲學(xué)》：人工智能哲學(xué)是伴隨現(xiàn)代信息理論和計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展起來的一個(gè)哲學(xué)分支。本書收集了人工智能研究領(lǐng)域?qū)W者的十五篇代表性論文，這些論文為計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展和人工智能哲學(xué)的建立作出了開創(chuàng)性的貢獻(xiàn)。這些文章總結(jié)了人工智能發(fā)展的歷程，該學(xué)科發(fā)展的趨勢，以及人工智能中的重要課題。在這些劃時(shí)代的著作中，包括有：現(xiàn)代計(jì)算機(jī)理論之父艾倫·圖靈的“計(jì)算機(jī)與智能”；美國哲學(xué)家塞爾的“心靈，大腦與程序”；J·E·欣頓等人的“分布式表述”，以及本書編者、英國人工智能學(xué)者M(jìn)·A·博登的“逃出中文屋”。

　　《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》：本書以詳盡和豐富的資料，從理性智能體的角度，全面闡述了人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容，并深入介紹了各個(gè)主要的研究方向，是一本難得的綜合性教材。全書分為八大部分：第一部分"人工智能"，第二部分"問題求解"，第三部分"知識與推理"，第四部分"規(guī)劃"，第五部分"不確定知識與推理"，第六部分"學(xué)習(xí)"，第七部分"通訊、感知與行動"，第八部分"結(jié)論"。本書既詳細(xì)介紹了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的進(jìn)展，同時(shí)收集整理了詳實(shí)的歷史文獻(xiàn)與事件。因此本書適合于不同層次和領(lǐng)域的研究人員及學(xué)生，可以作為信息領(lǐng)域和相關(guān)領(lǐng)域的高等院校本科生和研究生的教材或教學(xué)輔導(dǎo)書目，也可以作為相關(guān)領(lǐng)域的科研與工程技術(shù)人員的參考書。

       關(guān)于人工智能的著作非常豐富，涵蓋了理論、應(yīng)用、歷史、未來等多個(gè)方面。以下是一些值得推薦的人工智能相關(guān)著作：

經(jīng)典教材與理論書籍

       1、《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》：

       作者：Stuart Russell和Peter Norvig

       簡介：這本書是人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典教材，詳細(xì)介紹了人工智能的概念、方法和應(yīng)用，包括知識表示、推理、規(guī)劃、自然語言處理等方面的內(nèi)容。

       2、《深度學(xué)習(xí)》：

       作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville

       簡介：這本書是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的奠基性著作，深入介紹了深度學(xué)習(xí)的概念和方法，包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

      3、 《機(jī)器學(xué)習(xí)》：

       作者：周志華

       簡介：這本書是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典教材，詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念和算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等。

       4、《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》：

       作者：李航

       簡介：這本書介紹了常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，如感知器、決策樹、支持向量機(jī)等，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要參考書。

實(shí)戰(zhàn)與應(yīng)用書籍

       1、《Python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程》：

       作者：Andreas C. Müller和Sarah Guido

       簡介：這本書介紹了如何用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇和評估、深度學(xué)習(xí)等方面的內(nèi)容。

       2、《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》：

       作者：Peter Harrington

       簡介：這本書介紹了如何用Python實(shí)現(xiàn)一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并提供了一些實(shí)際應(yīng)用案例。

       3、《深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》：

       作者：Aurélien Géron

       簡介：這本書介紹了如何用TensorFlow實(shí)現(xiàn)一些常用的深度學(xué)習(xí)算法，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

科普與未來展望

       1、《人工智能簡史》：

       作者：劉韓（也有其他作者版本）

       簡介：這本書通過歷史故事講述了人工智能的發(fā)展歷程，從多個(gè)角度介紹了AI的起源、發(fā)展和未來展望。

       2、《人工智能時(shí)代》：

       作者：李開復(fù)等

       簡介：這本書從個(gè)人、商業(yè)與社會的角度解讀了AI如何重塑未來，探討了AI在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和潛在影響。

       3、《未來已來：人工智能時(shí)代的人類生活》：

       作者：楊愛喜等

       簡介：這本書不僅回顧了AI的歷史，還著重探討了AI如何改變我們的生活，展望了未來的發(fā)展趨勢。

特定領(lǐng)域與技術(shù)書籍

       1、《智能媒體與智能傳播：技術(shù)驅(qū)動下的革新》：

       作者：徐涵

       簡介：這本書從計(jì)算社會科學(xué)的角度探討了智能媒體與智能傳播的多重層面，包括智能媒體的定義、背景、未來發(fā)展圖景以及其在社交網(wǎng)絡(luò)、輿情監(jiān)控等領(lǐng)域的應(yīng)用。

       2、《TensorFlow技術(shù)解析與實(shí)戰(zhàn)》：

       作者：不詳

       簡介：這本書詳細(xì)介紹了TensorFlow框架的原理和應(yīng)用，適合想要深入了解深度學(xué)習(xí)框架的讀者。

       3、《Python自然語言處理》：

       作者：基于Python編程語言和NLTK

       簡介：這本書是自然語言處理領(lǐng)域的實(shí)用入門指南，介紹了如何用Python進(jìn)行自然語言處理任務(wù)。

       這些書籍涵蓋了人工智能領(lǐng)域的多個(gè)方面，從經(jīng)典理論到實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，從科普讀物到未來展望，適合不同背景和需求的讀者。

市場前景

       人工智能市場前景非常廣闊，以下是對其市場前景的詳細(xì)分析：

一、市場規(guī)模持續(xù)增長

       近年來，全球人工智能市場規(guī)模持續(xù)增長。

       一方面，隨著AI算力不斷提升、算法有效性持續(xù)提升及互聯(lián)網(wǎng)日益普及，海量數(shù)據(jù)得以積累；

       另一方面，政府政策的支持、資本的青睞及優(yōu)秀人才的引入等也成為促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展的利好因素。

二、應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展

       人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域正在不斷拓展。目前，人工智能在城市管理及運(yùn)營、工業(yè)、金融、互聯(lián)網(wǎng)、零售、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域都有不同程度的應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場景的不斷拓寬，其將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

三、技術(shù)演進(jìn)與突破

       展望未來，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)來增強(qiáng)大模型能力仍是近期技術(shù)演進(jìn)的重點(diǎn)方向。專業(yè)大模型、多模態(tài)大模型有望加速突破，具備更強(qiáng)規(guī)劃、決策、執(zhí)行能力的智能體和具身智能成為邁向通用人工智能的重要一步。面向中遠(yuǎn)期，類腦智能等顛覆性技術(shù)的成熟，有可能為人工智能發(fā)展帶來更廣闊的想象空間。

四、政策支持與產(chǎn)業(yè)集群

       為了促進(jìn)人工智能行業(yè)的發(fā)展，我國陸續(xù)發(fā)布了許多政策，如推動面向復(fù)雜環(huán)境和多應(yīng)用場景的特種智能機(jī)器人、無人機(jī)等技術(shù)裝備研發(fā)等。這些政策為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了有力支持。同時(shí)，我國人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出明顯的集群化趨勢，京津冀、長三角、珠三角等地區(qū)成為人工智能企業(yè)集聚的主要區(qū)域。

五、市場預(yù)測與投資機(jī)會

       機(jī)構(gòu)預(yù)測，隨著AI技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場景的拓展，未來幾年AI產(chǎn)業(yè)鏈的市場增長空間將非常廣闊。特別是在算力快速增長的背景下，AI Agent等前沿技術(shù)的發(fā)展前景更加可期。此外，多地發(fā)布推動人工智能相關(guān)行動計(jì)劃，從底層技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施、平臺建設(shè)、市場應(yīng)用等方面推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，也為投資者提供了更多機(jī)會。

       綜上所述，人工智能市場前景非常廣闊，將在技術(shù)演進(jìn)、應(yīng)用領(lǐng)域拓展、政策支持與產(chǎn)業(yè)集群等方面迎來更多發(fā)展機(jī)遇。投資者可以關(guān)注AI產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)子行業(yè)以及前沿技術(shù)的發(fā)展動態(tài)，把握投資機(jī)會。