人工智能的发展概况
人工智能理论,应用,目前的发展阶段
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探讨人工智能,就要回答什么是智能的问题,综合各类定义,智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能,美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”,斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟,是人的智能的物化。是研究、开发模拟、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。
(一)感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节
人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节,综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制,即感知、思考、行动三个层层递进的特征。
智能感知:智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景,因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能 “听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟,开始商业化尝试。
智能处理:产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断,即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策,并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等,与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关,是大数据技术发展的远期目标,目前该领域研究还处于实验室研究阶段,其中机器学习是人工智能领域目前热度最高,科研成果最密集的领域。
智能反馈:智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备,实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式,其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关,整体表现为机器人学,目前机械技术受制于材料学发展缓慢,控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。
(二)深度学习是当前最热的人工智能研究领域
在学术界,实现人工智能有三种路线,一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线,代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线,代表领域有机器学习和人脑仿生,三是行为主义,希望从进化的角度出发,基于智能控制系统的理论、方法和技术,研究拟人的智能控制行为。
当前,基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域,被Google,Facebook,IBM,百度,NEC以及其他互联网公司广泛使用,来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步,科学家不断优化和推进算法的研究,同时受益于计算机技术的快速提升,目前科学家可以利用GPU(图形处理器)模拟超大型的人工神经网络;互联网业务的快速发展,为深度学习提供了上百万的样本进行训练,上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。
(三)主要发达国家积极布局人工智能技术,抢占战略制高点。
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今,各国都纷纷加大对人工智能的科研投入,其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展,2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业,投入方向之一便是“国家机器人计划”。
在技术方向上,美国将机器人技术列为警惕技术,主攻军用机器人技术,欧洲主攻服务和医疗机器人技术,日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术,二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及,云计算、大数据等技术的不断发展,未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现,机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括:建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功,学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展,将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆,同时可以触类旁通并实现对知识的创造,这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力,与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中,美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划,宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”,以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布,石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”,并为此设立专项研发计划,每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片,利用这些芯片,人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程,预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。
(四)高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资,加快产业化进程。
谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购,在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才,收购了DeepMind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman,又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究,并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元,历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目,是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015 年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业
(五)人工智能的实际应用
人工智能概念从1956年提出,到今天初步具备产品化的可能性经历了58年的演进,各个重要组成部分的研究进度和产品化水平各不相同。人工智能产品的发展是一个渐进性的过程,是一个从单一功能设备向通用设备,从单一场景到复杂场景,从简单行为到复杂行为的发展过程,具有多种表现形式。
人工智能产品近期仍将作为辅助人类工作的工具出现,多表现为传统设备的升级版本,如智能/无人驾驶汽车,扫地机器人,医疗机器人等。汽车、吸尘器等产品和人类已经有成熟的物理交互模式,人工智能技术通过赋予上述产品一定的机器智能来提升其自动工作的能力。但未来将会出现在各类环境中模拟人类思维模式去执行各类任务的真正意义的智能机器人,这类产品没有成熟的人机接口可以借鉴,需要从机械、控制、交互各个层面进行全新研发。
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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、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等
简介
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”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,因此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杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发 具有人工智能的机器人展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
目前能够用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能的AI(人工智能)的英文缩写。这是人类智能的理论,方法,技术及应用系统的一个新的科学的研究,模拟分机的发展和壮大。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的本质,并生产一种新的智能机可以响应人类的智慧在该领域的研究,包括机器,语音识别,图像识别,术语“人工智能”自然语言处理和专家系统
关于人工智能,的英文单词Artilect的,雨果de Garis的作品的来自
最初提交的Dartmouth学会上1956年。从那时起,研究人员已经开发出了一系列的原则和理论,人工智能的概念也将扩大。人工智能是一个具有挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括一个广泛的科学,它是由不同的领域,如机器学习,计算机视觉,人工智能研究的一个主要目标是在一般情况下,通常使机器能够完成复杂的工作需要人类智慧的。然而,不同的时代,不同的人有不同的理解这个复杂的工作。如重科学与工程承担的要人脑,现在的电脑不仅能够完成这个计算,可以做到这一点比人脑快,更准确的当代人不再是这样计算的“需要人类的智慧来完成复杂的任务,可以看到复杂的工作定义不同时代的人工智能机器人的发展和技术的进步,人工智能科学自然与时代发展变化的具体目标。一方面,它不断的发取得新的进展,另一方面,转向更有意义,更困难的目标。
物质基础,可以用来研究人工智能,以及机是计算机,人工智能的发展历史计算机科学与技术与人工智能技术平台的发展史。除了计算机科学,人工智能,信息论,控制论,自动化,仿生学,生物学,心理学,数理逻辑学,语言学,医学,和哲学的人工智能研究的纪律。包括:知识表示,自动推理和搜索方法,机器学习和知识获取,知识处理系统,自然语言理解,计算机视觉,智能机器人,自动编程。
人工智能的发展现状处于成长期,由于相关人才的数量比较少,人工智能的人才市场处于空缺,出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展;一些省份也比较重视人工智能的发展
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