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    探討人工智能，就要回答什么是智能的問題，綜合各類定義，智能是一種知識(shí)與思維的合成，是人類認(rèn)識(shí)世界和改造世界過程中的一種分析問題與解決問題的綜合能力。對(duì)于人工智能，美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授提出“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”，斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授提出“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科——怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)”。綜合來看人工智能是相對(duì)人的智能而言的。其本質(zhì)是對(duì)人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。是研究、開發(fā)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)。

    感知、處理和反饋構(gòu)成人工智能的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)

    人工智能經(jīng)過信息采集、處理和反饋三個(gè)核心環(huán)節(jié)，綜合表現(xiàn)出智能感知、精確性計(jì)算、智能反饋控制，即感知、思考、行動(dòng)三個(gè)層層遞進(jìn)的特征。

    智能感知：智能的產(chǎn)生首先需要收集到足夠多的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)去表述場(chǎng)景，因此智能感知是實(shí)現(xiàn)人工智能的第一步。智能感知技術(shù)的目的是使計(jì)算機(jī)能 “聽”、會(huì)“看”,目前相應(yīng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和自然語言處理技術(shù)均已經(jīng)初步成熟，開始商業(yè)化嘗試。
 
    智能處理：產(chǎn)生智能的第二步是使計(jì)算機(jī)具備足夠的計(jì)算能力模擬人的某些思維過程和行為對(duì)分析收集來的數(shù)據(jù)信息做出判斷，即對(duì)感知的信息進(jìn)行自我學(xué)習(xí)、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應(yīng)反應(yīng)。具體的研究領(lǐng)域包括知識(shí)表達(dá)、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等，與精確性計(jì)算及編程技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等密切相關(guān)，是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的遠(yuǎn)期目標(biāo)，目前該領(lǐng)域研究還處于實(shí)驗(yàn)室研究階段，其中機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域目前熱度最高、科研成果最密集的領(lǐng)域。

    智能反饋：智能反饋控制將前期處理和判斷的結(jié)果轉(zhuǎn)譯為肢體運(yùn)動(dòng)與媒介信息傳輸給人機(jī)交互界面或外部設(shè)備，實(shí)現(xiàn)人機(jī)、機(jī)物的信息交流和物理互動(dòng)。智能反饋控制是人工智能最直觀的表現(xiàn)形式，其表達(dá)能力展現(xiàn)了系統(tǒng)整體的智能水平。智能反饋控制領(lǐng)域與機(jī)械技術(shù)、控制技術(shù)和感知技術(shù)密切相關(guān)，整體表現(xiàn)為機(jī)器人學(xué)，目前機(jī)械技術(shù)受制于材料學(xué)發(fā)展緩慢，控制技術(shù)受益于工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的積累相對(duì)成熟。

    深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前最熱的人工智能研究領(lǐng)域

    在學(xué)術(shù)界，實(shí)現(xiàn)人工智能有三種路線，一是基于邏輯方法進(jìn)行功能模擬的符號(hào)主義路線，代表領(lǐng)域有專家系統(tǒng)和知識(shí)工程。二是基于統(tǒng)計(jì)方法的仿生模擬的連接主義路線，代表領(lǐng)域有機(jī)器學(xué)習(xí)和人腦仿生。三是行為主義，希望從進(jìn)化的角度出發(fā)，基于智能控制系統(tǒng)的理論、方法和技術(shù)，研究擬人的智能控制行為。

    當(dāng)前，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)是當(dāng)前最熱的研究領(lǐng)域，被Google、Facebook、IBM、百度、NEC以及其他互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛使用，來進(jìn)行圖像和語音識(shí)別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從上世紀(jì)80年代起步，科學(xué)家不斷優(yōu)化和推進(jìn)算法的研究，同時(shí)受益于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速提升，目前科學(xué)家可以利用GPU（圖形處理器）模擬超大型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，為深度學(xué)習(xí)提供了上百萬的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，上述三個(gè)因素共同作用下使語音識(shí)別技術(shù)和圖像識(shí)別技術(shù)能夠達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確率。

    主要發(fā)達(dá)國(guó)家積極布局人工智能技術(shù)，搶占戰(zhàn)略制高點(diǎn)

    各國(guó)政府高度重視人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國(guó)都紛紛加大對(duì)人工智能的科研投入，其中美國(guó)政府主要通過公共投資的方式引導(dǎo)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2013財(cái)年美國(guó)政府將22億美元的國(guó)家預(yù)算投入到了先進(jìn)制造業(yè)，投入方向之一便是“國(guó)家機(jī)器人計(jì)劃”。

    在技術(shù)方向上，美國(guó)將機(jī)器人技術(shù)列為警惕技術(shù)，主攻軍用機(jī)器人技術(shù)，歐洲主攻服務(wù)和醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)，日本主攻仿人和娛樂機(jī)器人。

    現(xiàn)階段的技術(shù)突破的重點(diǎn)一是云機(jī)器人技術(shù)，二是人腦仿生計(jì)算技術(shù)。美國(guó)、日本、巴西等國(guó)家均將云機(jī)器人作為機(jī)器人技術(shù)的未來研究方向之一。伴隨著寬帶網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的普及，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，未來機(jī)器人技術(shù)成本的進(jìn)一步降低和機(jī)器人量產(chǎn)化目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，機(jī)器人通過網(wǎng)絡(luò)獲得數(shù)據(jù)或者進(jìn)行處理將成為可能。目前國(guó)外相關(guān)研究的方向包括：建立開放系統(tǒng)機(jī)器人架構(gòu)（包括通用的硬件與軟件平臺(tái)）、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)機(jī)器人系統(tǒng)平臺(tái)、機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的算法和圖像處理系統(tǒng)開發(fā)、云機(jī)器人相關(guān)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的研究等。

    由于深度學(xué)習(xí)的成功，學(xué)術(shù)界進(jìn)一步沿著連接主義的路線提升計(jì)算機(jī)對(duì)人腦的模擬程度。人腦仿生計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，將使電腦可以模仿人類大腦的運(yùn)算并能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)習(xí)和記憶，同時(shí)可以觸類旁通并實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的創(chuàng)造，這種具有創(chuàng)新能力的設(shè)計(jì)將會(huì)讓電腦擁有自我學(xué)習(xí)和創(chuàng)造的能力，與人類大腦的功能幾無二致。在2013年年初的國(guó)情咨文中，美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計(jì)劃，宣布投入30億美元在10年內(nèi)繪制出“人類大腦圖譜”，以了解人腦的運(yùn)行機(jī)理。歐盟委員會(huì)也在2013年年初宣布，石墨烯和人腦工程兩大科技入選“未來新興旗艦技術(shù)項(xiàng)目”，并為此設(shè)立專項(xiàng)研發(fā)計(jì)劃，每項(xiàng)計(jì)劃將在未來10年內(nèi)分別獲得10億歐元的經(jīng)費(fèi)。美國(guó)IBM公司正在研究一種新型的仿生芯片，利用這些芯片，人類可以實(shí)現(xiàn)電腦模仿人腦的運(yùn)算過程，預(yù)計(jì)最快到2019年可完全模擬出人類大腦。

    高科技企業(yè)普遍將人工智能視為下一代產(chǎn)業(yè)革命和互聯(lián)網(wǎng)革命的技術(shù)引爆點(diǎn)進(jìn)行投資，加快產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程

    谷歌在2013年完成了8 家機(jī)器人相關(guān)企業(yè)的收購(gòu)，在機(jī)器學(xué)習(xí)方面也大肆搜羅企業(yè)和人才，收購(gòu)了DeepMind和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)軍企業(yè)Andrew Zisserman，又聘請(qǐng)DARPA原負(fù)責(zé)人 Regina Dugan負(fù)責(zé)顛覆性創(chuàng)新項(xiàng)目的研究，并安排構(gòu)建Google基礎(chǔ)算法和開發(fā)平臺(tái)的著名計(jì)算機(jī)科學(xué)家Jeff Dean轉(zhuǎn)戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。蘋果2014 年在自動(dòng)化上的資本支出預(yù)算高達(dá)110 億美元。蘋果手機(jī)中采用的Siri智能助理脫胎于美國(guó)先進(jìn)研究項(xiàng)目局（DARPA）投資1.5億美元，歷時(shí)5年的CALO（ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）項(xiàng)目，是美國(guó)首個(gè)得到大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的人工智能項(xiàng)目。Amazon計(jì)劃在2015年能夠使用自己的機(jī)器人飛行器進(jìn)行快遞服務(wù)。韓國(guó)和日本的各家公司也紛紛把機(jī)器人技術(shù)移植到制造業(yè)新領(lǐng)域并嘗試進(jìn)入服務(wù)業(yè)

    人工智能的實(shí)際應(yīng)用

    人工智能概念從1956年提出，到今天初步具備產(chǎn)品化的可能性經(jīng)歷了58年的演進(jìn)，各個(gè)重要組成部分的研究進(jìn)度和產(chǎn)品化水平各不相同。人工智能產(chǎn)品的發(fā)展是一個(gè)漸進(jìn)性的過程，是一個(gè)從單一功能設(shè)備向通用設(shè)備，從單一場(chǎng)景到復(fù)雜場(chǎng)景，從簡(jiǎn)單行為到復(fù)雜行為的發(fā)展過程，具有多種表現(xiàn)形式。

    人工智能產(chǎn)品近期仍將作為輔助人類工作的工具出現(xiàn)，多表現(xiàn)為傳統(tǒng)設(shè)備的升級(jí)版本，如智能/無人駕駛汽車、掃地機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人等。汽車、吸塵器等產(chǎn)品和人類已經(jīng)有成熟的物理交互模式，人工智能技術(shù)通過賦予上述產(chǎn)品一定的機(jī)器智能來提升其自動(dòng)工作的能力。但未來將會(huì)出現(xiàn)在各類環(huán)境中模擬人類思維模式去執(zhí)行各類任務(wù)的真正意義的智能機(jī)器人，這類產(chǎn)品沒有成熟的人機(jī)接口可以借鑒，需要從機(jī)械、控制、交互各個(gè)層面進(jìn)行全新研發(fā)。

    摘自 人民郵電報(bào)