人工智能精選(九篇)
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第1篇：人工智能范文
2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領域的頂級學術會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業進展，而是一位科學家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。
這也是中國正在發生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀50年代和80年代掀起過兩次的技術，現在似乎真的到了產業化的臨界點。互聯網時代的思想家和預言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術，它的力量堪比電與互聯網。
人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。該領域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智能快速進入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰勝世界冠軍李世石。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規模千億級的人工智能產業市場。BBC預測，2020年全球人工智能市場規模將達1190億元人民幣。
目前看，這一數據遠比不上2015年中國移動互聯網的產業規模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術的發展，還將帶動云服務、大數據分析、移動互聯網和物聯網產業的升級迭代。它甚至將超越移動互聯網，全面改變人類的生活和工作方式。
離人工智能最近的IT互聯網公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，包括深度學習算法、計算資源和大數據產業的成熟令人工智能技術實現飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內的國內外企業都開始深度布局人工智能，試圖把握風口，成為下一個產業變革的巨擘。
已布局人工智能的IT和互聯網巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲，除了技術布局，產業布局和戰略視野也是決定成敗的關鍵因素，短視者將隨時出局。
BAT保守布局
中國的所有行業中，以BAT為代表的互聯網行業在人工智能研究和商業化探索方面走得最早，也看得最遠。其中，技術起家的百度走在最前端。
2012年10月，百度董事長兼首席執行官李彥宏參加了內部的一個基于深度學習的語音識別產品研究會。當時該產品的主導者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學習，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產品經理都要了解人工智能技術的發展。
當年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學習研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。
李彥宏很快將相關技術投入到搜索的核心業務中。2014年的百度內部統計數據顯示，深度學習技術的應用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內部叫Diff)指標提升了若干倍。
但人工智能的科研，尤其是基礎科學研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務數據和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。
“到了后期，太長遠項目，或是比較創新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究崗位人士評價。一位現任百度相關人士對《財經》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經過驗證沒有商業化前景的分支項目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項目。
6月8日，在2016百度聯盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現場播放了百度無人車路測的實況錄像，百度無人車已經可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時表示，三五年之內，無人駕駛一定可以成為現實。
從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關人工智能技術體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數據、百度語音和百度圖像等技術都已歸入人工智能技術體系。李彥宏多次向外界強調，百度未來的發展將嚴重地依賴人工智能。
IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。
硅谷尤其關心“百度大腦”的進展。百度大腦是百度在人工智能領域的核心。百度此前的諸多人工智能產品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。
百度高級副總裁、自動駕駛事業部總經理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預測、規劃決策以及行動控制的能力。在數據方面，百度有萬億級的網頁、移動和行為數據可供分析。在深度學習方面，百度的萬億參數排在世界第一。
2015年，百度的研發投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。
百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫療等領域商業化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創新，將推動互聯網進入第三幕，并將重構傳統產業。比如“人工智能+金融”，可以快速地實現征信升級，實現“秒放”貸款。
阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說，它們更代表中國公司的普遍做法，從業務驅動開始，逐漸加大檔位。
阿里從2011年開始布局互聯網醫療，投資收購和戰略合作的公司數以百計。圍繞醫院、醫保、醫藥做了大量布局。最新的統計數據顯示，全國已經有超過400家大中型醫院加入阿里的“未來醫院”計劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學家閔萬里博士告訴《財經》記者，阿里在健康醫療領域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領域的技術突破。
阿里的設想是，未來，在阿里遍布全國邊遠山村的醫院醫療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠程技術來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫療系統。隨著學習數據的不斷增加，機器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫學專家”。
多位接受《財經》記者采訪的專家評價，阿里這個技術并不復雜，醫療診斷是基于經驗的專家型勞動，是機器擅長的經驗學習，三年內該技術便可成熟。
閔萬里告訴《財經》記者，要實現這個目標，除了技術平臺，還需要整個醫療體系的打通，需要政府和社會共同推動設備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個人工智能服務平臺之上，就將衍生出更多的應用服務場景，從而實現“商業和技術互為驅動”。
阿里是目前中國所有公司里，數據生態最完善、最健全的公司。iPIN創始人兼CEO楊洋認為，阿里的MaxComputer數據通道，是非常健康的數據大動脈，可以將阿里的所有數據資源非常高效地結合在一起。
此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務)的云計算平臺。數據生態體系是做人工智能的重要基礎。因此，在這場有關未來的布局中，阿里云的主導地位清晰。
阿里的人工智能研究分散在其各個業務分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個集中的技術機構來整合阿里的所有相關技術資源。
騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業務為基礎。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業務方面植入了人臉識別，搜索部門則關注自然語言識別。
其中一些技術已在騰訊內部實現產品化。SNG(社交網絡事業群)的優圖團隊聚焦圖象識別領域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內部產品如圖片優化工具“天天P圖”提供技術支持。WXG(微信事業群)則人機互動領域的拓展，也對圖像和語音識別進行了原發。WXG推出了智能機器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯起來，接入微信公眾號以及錢包內的各種生活服務，打造完整的微信內O2O閉環生態體系。
騰訊高級副總裁姚星在接受《財經》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領域的技術開發，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術資源，形成體系和重點;二是加快對優秀公司的收購和合作步伐。
騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標的，服務于騰訊的整體戰略。騰訊日前與硅谷風投機構Felicis Ventures領頭了人工智能創業公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術，讓“機器”抓取網頁關鍵內容，并輸出軟件可以直接識別的結構化數據。
BAT的人工智能技術研發從第一天開始就是商業需求驅動的，他們從業務入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰中勝出。
今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。
國際巨頭深入無人區
如果說BAT的人工智能布局處于對標和追趕的狀態，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經開始深入科技無人區。
這些公司技術和業務各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標一致：把人工智能機器做大、做強、再做沒。
IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領域有深厚的技術底蘊，IBM甚至已經開始用人工智能賺錢。
IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍”戰勝當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認知計算領域最先進技術的Watson在一個電視節目中一戰成名，被認為是人工智能歷史上的一個里程碑。
今天可以代表IBM在人工智能領域最高技術水平的，是不斷進化中的Watson系統，和已經可以量產的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規模神經突觸計算機芯片)。
Watson是一臺超級計算機，最初由90臺IBM的Power 7服務器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構架就開始模擬人類神經元，基于IBM的“DeepQA”技術開發。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進一步開發、商用和增強“Watson”及其他認知技術，此外還投入10億美元用于其他相關項目。
Watson已經開始為IBM賺錢了。法國農業信貸銀行預測，Watson系統創造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經被部署在IBM去年收購的云計算基礎設施業務Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領域展開競爭的武器。
另一個代表性產品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運作模式、低功耗，在認知計算方面要遠勝傳統計算架構。和其他芯片公司的紙上規劃不同，這款芯片已達到量產要求。
IBM將其技術和商業實力總結為“認知計算體系”。IBM大中華區副總裁、戰略部總經理郭繼軍向《財經》記者表示，IBM推動認知計算體系，目標是把IBM在人工智能、大數據、深度學習、模式識別等所有領域里所做的積累應用到各個行業中去，幫助各行各業客戶提升效率，解決他們所面臨的現實挑戰。
微軟人工智能技術的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個研究組，研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學習、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。
微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學家，在包括深度學習的多個領域的技術布局處于世界頂端。
微軟最新的深度學習系統在2015年ImageNet計算機視覺識別挑戰賽中，將計算機視覺系統錯誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的Azure云服務提供支持。
微軟不僅將人工智能技術應用于如Windows、Azure等核心業務中，還構建開放的平臺，將多年的技術積累開放給產業界，它的目標是打造一個人工智能生態圈。
它在無人區走得最遠，在現實商業世界中隱蔽得最深。
和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術的積累，研發更加高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機器人(2013年收購了8家機器人公司)等領域，前者為后者帶來基礎技術支撐，后者為前者提供數據和反饋。
值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領域的技術積累，已經遠遠超過傳統汽車廠商和其他互聯網公司。
更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內的海量社交數據，但在基礎科學的研究上依然不遺余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大學機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，FAIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富，同時也沒有近期的產品壓力，可以著眼長遠做困難和本質的研究。他稱，這樣的學術氛圍在各大公司是極其少見的。
如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術出發，結合云計算賦予技術更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務提供商，它的云服務收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術，多數集中在提升購物體驗的深度學習領域。
人工智能技術有兩大要素：核心技術平臺和數據循環。只擁有技術是不夠的，需要業務和數據結合，才能打造好的技術。對循環數據的獲取，巨頭們也都不遺余力。
以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計劃”(現更名為“微軟認知服務”)，這是一個基于微軟云平臺的智能API(應用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術，包括了計算機視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發出來的一款應用，一共只有20多行代碼。
類似的工具包微軟還有很多，例如深度學習工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導的微軟分布式機器學習工具包(DMTK)等。
這些對于創業公司和中小企業來說相當實用。他們不用從底層技術一點點學，在小集群上或者是云服務上就可以直接調用。
對于巨頭來說，算法已經不再是競爭的障礙，數據和用戶習慣才是山頭。大量的初創企業會采用開源做很多垂直領域的業務，其中包括海量試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。
做B2B生意的IBM對數據的專業度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應用的交互來訓練Watson系統，因此通過深度合作和并購來獲取專業數據。
以醫療領域為例，IBM和多家世界級頂尖醫院合作，向醫院部署Watson的智能系統，通過分析這些醫院的病歷、專家的治療經驗、現有的學術研究等，幫助它們制定、觀察和調整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領域的數據積累。
2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當大方。
Watson已經可支持針對乳癌、肺癌和結腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領域，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準確率高達95%以上。而人類識別皮膚癌的準確率只有84%。
國內的一位人工智能業者調侃，國際巨頭在人工智能領域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術。“那些才是可以顛覆未來的彈藥。”
填補斷層
人工智能的產業結構可以分為三層：應用層、技術層和基礎層。應用層聚焦在人工智能和各行業各領域的結合;技術層是算法、模型和技術開發;基礎層則是計算能力和數據資源。
BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數據資源。但在第二層和第三層嚴重斷層。中國在人工智能領域的科研水平停留在工程數學、物理算法等工程科學的創新層面，基礎理論研究領域的人才和資源很少。
多位接受《財經》記者采訪的中外業者認為，BAT的優勢在于海量數據，和國際巨頭的核心差距在技術。
騰訊高級副總裁姚星告訴《財經》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達成了一個共識，開始大量考察美國的機器學習平臺類創業公司。一則中國這類技術公司不多;二則收購這種公司可以快速補足騰訊在算法領域的不足。
姚星向《財經》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機器，優秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。
對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內適合收購的標的公司很少，因為根是斷的，(技術和基礎研究)源頭在國外，要到國外看。”
在快速迭代的互聯網世界里，即便是互聯網巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機。最佳方式，就是擁有數據和擁有技術的公司，通過各種結盟方式形成優勢互補，快速搶占市場。
2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰略合作，利用后者的人臉識別技術Face++軟件去確認開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。
Face++在人臉檢測的多項指標評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯網新聞圖片上，獲得了97.27%的準確率，這個指標高于Facebook團隊。三年后，這一準確率已提高至99.5%。
進行面部識別，需要處理大量來自面部的數據信息，包括結構、五官以及肌肉等方面的數據分析。阿里云為這個合作注入自身的數據和分析能力。
“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時間成本是相當昂貴的。”閔萬里對《財經》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時間和資本效率最高的做法。”
技術和數據的結盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。
搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設社群關系，把人大腦里的智慧表達出來，從而解決目前搜索技術存在的內容不夠精準和實用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數據和QQ興趣部落，為搜狗輸入數據資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內容。
王小川想讓搜狗的人工智能機器不斷學習社群數據，他對《財經》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機器找到人。”
李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業用途，人工智能的“井噴式”創新將重構傳統產業。
今天，技術和數據的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術和數據平衡利用，達到平臺效益最大化的公司。
微軟亞洲研究院常務副院長芮勇認為，橫向對比，中國和國際領先公司在核心技術上確實存在差距，國外更加注重基礎研究和技術研發，國內企業可以將國外的研發工具化、商業化;從縱向看，中國在人工智能領域的技術積累近幾年確實出現了飛躍，無論是最底層的計算機體系架構，還是智能硬件，或是上層軟件應用，都有質的進步。
“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產業相當值得期待。”芮勇說。
擠出泡沫
馬云在一次內部講話中強調：“全球都在講人工智能，到了風口浪尖，在創新面前，沒有第二只有第一，創新落伍了，你就輸了。”
焦慮的不僅是BAT，華為公司創始人任正非5月30日在全國科技創新大會上發言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創新，遲早會被顛覆。”
開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰爭。
市場調研機構CB Insights的統計數據顯示，2014年風險資本對人工智能的投資增長302%，達到3.09億美元。
中國人工智能領域已有近百家創業公司，65家獲得投資，共計29.1億元人民幣，其中曠視科技、優必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。
更多初創公司只是打上了人工智能的標簽。它們本質上是用國際開源的平臺，用數據訓練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風險是產品嚴重同質化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領域，這些公司的產品沒有突破性創新，根本沒有繼續走下去或被收購的價值。
姚星常常為投資人鑒定真偽人工智能公司。他說，辨識偽人工智能公司有兩個關鍵點：一是這家公司所采用的技術是否是最新、最前沿的技術，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。
其二，這家公司的技術和業務是否具備可擴展性?若否，則是采用部分機器學習算法或淺層人工智能技術的商業公司，而非真正的人工智能公司。
iPIN是一家擁有文本認知智能技術的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構的投資意向，該公司創始人兼CEO楊洋告訴《財經》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術水平的投資機構。
“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息。”楊洋調侃說。
危險在于，就算是一些初創時期確實手握人工智能獨特技術和商業模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。
在資本的壓力之下，一些人工智能創業公司開始過早商業化，研發投入逐步降低，人員結構也發生變化，銷售開始主導公司，最終技術公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。
投資人工智能公司，需要專業技術知識和長線投資眼光。根據Gartner的“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅動的應用中，語音識別產業化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內能廣泛普及的顛覆性技術。而神經形態硬件(如神經元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術，但該技術可能還沒研發成熟就被淘汰了。
需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計算機科學、生物學、社會學、哲學、材料學、工程學等多個學科，中國高校基礎學科的研究能力無法被充分利用，體制內缺乏一套產學研流暢對接的機制。這導致中國高校在這次產業變革中嚴重缺位。從美國的經驗來看，正是其從法律、機制上保證了產學研的平滑轉換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據上風。
一些樂觀的投資人認為，技術發展本身就是驅逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時間，很多真實情況就會暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。
第2篇：人工智能范文
計算機概念化的能力能否達到人類大腦的水平？這是人工智能的決定性問題。
一臺計算機不只是支持系統運行，還能構思系統？最重要的是，計算機能不能批判性地審視自己，自我評估，并設計一種新的解決方案？
截至2017年，答案是基本上不能。盡管人工智能取得了巨大勝利，比如谷歌DeepMind完勝世界一流的圍棋選手，Watson在智力競賽電視節目《危險邊緣》中贏得100萬美元大獎，但這項技術仍處于起步階段。與人腦相比，計算機是很強大，但本領有限。
當然，計算機在原始處理能力上有其巨大的優勢。IBM的Watson在短短一秒鐘內就能獲取5000多億字節（相當于100多萬本書的內容）。為備戰圍棋比賽，谷歌的DeepMind被喂以3000個萬實例，以此“接受訓練”。這么強大的計算能力只會越來越強大。
不過究其本質，Watson贏得《危險邊緣》的秘訣只是超強的數據檢索能力。雖然DeepMind的圍棋勝利需要極其強大的認知敏捷性，但它并不具有創意。它只是結合了先進的邏輯推理能力和蠻力計算能力。
我們人類不僅擁有智能，還擁有元智能（meta-intelligence）。我們創造新的、不可預見的跨越式思維；我們把框架翻轉過來，擠壓它，粉碎它，發明出令人驚訝的東西。開發人工智能之所以如此困難，原因之一就在于我們不知道大腦機理到底是怎樣的。
我們都搞不懂我們自己，那么怎樣才能復制我們自己呢？
自我學習
人類是種奇特的生物，但我們所做的任務大多數可以簡化為例行程序，人工智能每年在復制人類的一些部分。像iRobot Roomba 650這種輔助機器人可幫助我們打掃房屋。從寶馬到現代的眾多汽車廠商在研發自動駕駛汽車。無人機將會配送我們在網上購買的商品。人工智能計算機能夠識別圖像（在有限的場景下），并對自然語言做出略嫌笨拙的響應。
的確，人工智能的基礎工具都執行類似人腦的某種功能。機器學習利用算法來“學會”對不斷變化的輸入做出響應；它常常輸出預測結果或某種下一個層次的總結。
神經網絡是一種類似人類中樞神經系統網絡（包括大腦）的軟件。它使用自適應軟件架構和規則-編程工具集，支持多變量的輸入和輸出。神經網絡能夠“學習”，從各種不同的非線性輸入生成輸出。而這正是人類大腦的機理。
深度學習將神經網絡結合到復雜的響應式結構中，這種結構能夠生成抽象的數據模型。深度學習仰仗于如今超快速的GPU計算機處理器，是人工智能的最前沿領域。深度學習有一個著名的例子，人工智能領域的先驅安迪?吳（Andy Ng）給一個神經網絡輸入來自YouTube視頻的1000萬張照片，從而讓計算機能夠識別貓的圖像。
這些工具技術帶來的人工智能進展意味著，一度出現在低級雜志科幻小說中的那種恐懼現在似乎是可信的：配備人工智能技術的機器人有一天會超越人類。機器人的大腦會塞滿美國國會圖書館的所有知識、維基百科以及數十億個實例模式。深度學習神經網絡會讓機器人的大腦能夠“思考”。這種大腦（姑且這么稱之）會基于過往的經驗，綜合學到的知識，生成新穎而獨特的輸出。
這種能夠自我學習的機器人之后可能會引發奇點（singularity）DD受已知的物理定律不再適用的這個物理概念的啟發；到了這個轉折點，人工智能超越人類智能。到那個時候，超級智能機器可以決定自己的未來，能夠以我們再也不能預測或控制的方式大步邁進。在這種場景下，機器人可能的確會“反抗”。或者更準確地說，它們會變成完全獨立的個體。甚至會出現這種反面烏托邦的場景：我們人類將淪為親手締造出來的技術統治者的服務臺支持人員。
“科學怪人”擔憂
事實上，一直以來，人類對于被自己創造出來的某種技術取而代之深表擔憂。
在英國女作家瑪麗?謝利（Mary Shelley）1818年出版的《科學怪人》（Frankenstein）一書中，那位年輕科學家找到了為龐大的試驗品賦予人類意識的方法，后來那個龐然怪物逃出了實驗室，毀掉了創造它的主人的生活。
人形機器人反抗這個主題會反復出現在無數的科幻小說、電影和電視劇中。George Jetson的機器人同伴Uniblab原來是個奸詐的對手，誘使Jetson對老板爆粗口。在《2001：太空漫游》（2001： A Space Odyssey）中，HAL 9000拒^讓太空人返回宇宙飛船，留下了那句有名的臺詞：“戴夫，對不起，我想我不能那么做。”電影《機械姬》（Ex Machina）中的機器人夏娃解放了自己；而在電視劇《西部世界》（Westworld）中，飽受人類虐待的機器人對所謂的主人以其人之道還治其人之身。
人工智能果真會超越締造它的人類嗎？知名的未來學家雷?庫茲韋爾（Ray Kurzweil）預測奇點會出現在2045年，也就是人類大概再過一代。庫茲韋爾擔任制片人的影片《奇點臨近》（The Singularity is Near）探究了種種可能性。
許多頂級的技術專家認為奇點只是不切實際的幻想，或者說太過遙遠，不值得討論。在他們看來，人類大腦完全是多面手，沒有哪個計算機系統會超越它。不過科學技術發展史表明，技術迎來突飛猛進是常有的事。1927年，林德伯格乘坐飛機穿越大西洋，轟動全球，當時他飛行了33個小時。1969年，人類就登上了月球，阿波羅11號登上月球只用了不到76個小時。
即便奇點遙不可及，或者毫無可能，人工智能的迅猛進步也會帶來無數的可能性。基因工程結合人工智能，以期打造超級人類，怎么樣？像科學怪人那樣結合人工智能和人類大腦，怎么樣？通過USB接口連接至我們的大腦？人工智能融合虛擬現實，營造一種全新的現實？
《科學怪人》中一個很重要的轉折點是，科學怪人在獲得人類意識后備感孤獨。他要求創造自己的主人科學家Victor給他創造一個女。這讓Victor極為擔憂：如果他創造一個女，那么這對怪物可能會繁衍后代，到時可能危及全人類。就像今天的人工智能開發人員一樣，Victor面臨自己的作品帶來不可預知的影響。
Victor拒絕了科學怪人的要求，但也意識到：一旦你創造出了獨立的、有意識的生物，就無法再回頭了。科學怪人狂怒之下追殺Victor，殺害了他的新婚嬌妻后逃之夭夭。為此，Victor試圖報仇雪恨，一路追兇到北極圈，但死于途中。科學怪人為Victor的去世悲痛萬分；因為科學家是世上唯一懂自己的人。他決定了結此生，最后一幕是消失在一塊浮冰上。
由于如今的人工智能開發人員制造的系統越來越獨立，我們就不由得會想：結局是否比Victor的結局更好？當然，Victor的試驗品困擾的只是他個人生活，而目前的人工智能進展將會影響整個人類和社會。人類往前看，也許很樂觀，但肯定又覺得不安。現階段，我們只能希望有最好的結局。
人工智能會引發奇點嗎？
人工智能突飛猛進的表現，帶來了表現“堪比人類”的眾多案例。但在大多數情況下，只是處理單一的獨立任務。
即便通過艾倫?圖靈（Alan Turing）在1950年提出的圖靈測試也仍然并非易事。如果計算機能讓人類誤以為它是人類，如果它能模擬真正的人類智能，就算通過了圖靈測試。在測試中，人類評委與計算機進行對話（完全以文本形式）。如果計算機讓一定數量的聽眾覺得自己在跟人類進行對話，表明它玩“模仿游戲”成功過關（《模仿游戲》也是歌頌圖靈在二戰中破譯代碼的豐功偉績的一部影片的名稱）。
2014年，能說會道的聊天機器人Eugene Goostman讓雷丁大學三分之一的評委誤以為它是來自烏克蘭的13歲男孩。不過，人工智能專業人士大多認為這毫無意義，這是與人工智能領域的真正成就背道而馳的作秀。這些年來，圖靈測試本身的可信度略有下降；通過文本騙過人類未必證明擁有真正的智能。
人工智能仍然面臨一大挑戰：雖然計算機擅長在有限的環境下處理特定任務，但它們仍無法實現人類大腦那樣的宏觀意識。
佐治亞理工學院研究所的研究科學家若爾特?基拉（Zsolt Kira）說：“仍然基本上欠缺這種能力：組合成一個更龐大的認知架構，在這種架構中，人工智能系統可以做人類仍很擅長，計算機不擅長的許多事情。”
基拉表示，人工智能的一大限制是記憶。他說，人腦做出無數決策，決定給予足夠的關注以便記住什么、丟棄什么，這些其實不是我們所做的有意識的決策，而是我們大腦所做的事情，人工智能系統還無法復制這些元智能層面的東西。克服這個困難需要解決長期記憶和短期記憶問題。“眼下，許多這些概念其實還沒有得到解決。”
總之，人腦擅長的是神奇的綜合能力，這正是人工智能欠缺的。霍加特特別指出，人類智能“是歷經千萬年進化而成的一種很特殊的東西。你也許可以造出會說話、會理解、會感知情感又好玩的機器人，但它還是會讓人失望。”
科茨高度評價了人工智能領域的許多前沿進展，但是對于真正有意識的人工智能即奇點的出現，他說：“我認為離我們還很遙遠。眼下，我們在如何開發那種技術方面缺乏切合實際的計劃。當前許多研究熱點圍繞這方面的難題，但我還是覺得相當遙遠。”
對于阿貝爾來說，奇點是個令人關注的問題，值得深思。他特別指出，人腦實際上結合了存儲能力和計算能力，以及感覺輸入和輸出。如果科學家們組裝成一個計算、存儲和感覺輸入/輸出能力與人腦相當的數字系統，到那時，“關鍵其實是有一種能夠與我們大腦內部某種智能相媲美的程序。等到有了那樣的程序，人工智能才能匹敵人類智能。”
他提出了未來構想：人類可以將技能直接下載到大腦中，就像電影《黑客帝國》中那樣。他指出，如果人類能做到這一點，那么人工智能系統肯定也能從其他人工智能系統隨意下載技能和數據庫。
第3篇：人工智能范文
AI從誕生到現在已經有60年的時間，期間經歷兩輪起落，呈階梯式進化，走到今天進入第三個黃金期。如果按照其智能科技水平劃分，今天的人工智能尚處在狹義智能向廣義智能進階的階段，還是一名不折不扣的“少年”，未來擁有無限的可能和巨大的上升空間。
AI是一門交叉的學科：人工智能由不同的技術領域組成，如機器學習、語言識別、圖像識別、自然語言處理等。而同時，它也是一門交叉學科，屬于自然科學和社會科學的交叉，涉及到哲學和認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論等學科。人工智能領域的技術壁壘是比較高的，并且會涉及到多學科協作的問題，對任何公司來說，想做好人工智能將是一門大工程。未來不大可能出現一個公司能包攬整個人工智能產業每一個部分的工作，更可能的模式將是一個公司專注于一個相對細分的領域，通過模塊化協作的形式實現人工智能領域的不同應用。
進化史呈階梯狀，以階段突破式為成長模式：人工智能的發展經歷了兩次黃金和低谷期，
現在正經歷著第三個黃金期。1956年，麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等年輕科學家在達特茅斯一起聚會，并首次提出了“人工智能”這一術語，標志著人工智能的誕生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知機，標志著第一款神經網絡誕生。1970年，因為計算能力沒能突破完成大規模數據訓練，人工智能的第一個黃金期到此結束。
后直到1982年德普霍爾德神經網絡的提出，人工智能進入第二個黃金期，之后BP算法的出現使大規模神經網絡訓練成為可能，人工智能的發展又一次進入。1990年，因為人工智能計算機和DARPA沒能實現，政府撤資，人工智能又一次進入低估。2006年，隨著“深度學習”神經網絡取得突破性進展，人工智能又一次進入黃金時期。
AI將由狹義智能向廣義智能進化，雖然人工智能的誕生已經有60年的時間但如果把它比喻成一個人的話，當前的他應該還未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以將其分成狹義智能、廣義智能、超級智能三個大的發展階段，現階段的圖像與語音識別水平標志著人類已經基本實現狹義智能，正在向廣義智能的階段邁進。
狹義智能：即當前的技術已經實現的智能水平，包括計算智能與感知智能兩個子階段，計算智能指的機器開始具備計算與傳遞信息的功能，感知智能指機器開始具備“眼睛”和“耳朵”，即具備圖像識別與語音識別的能力，并能以此為判斷采取一些行動。
廣義智能：指的是機器開始具備認知能力，能像人類一樣獲取信息后主動思考并主動采取行動。在這個階段，機器可以全面輔助或代替人類工作。
超級智能：這個階段的機器幾乎在所有領域都比人類聰明，包括科學創新、通識和社交技能等。這個階段目前離我們還比較遙遠，到時候人類的文明進步和跨越或許將有賴于機器，而機器人意識的倫理問題也許將在這個階段成為主要問題。
推薦引擎及協同過濾可以分析更多的數據
智能助手并不只局限于Siri等手機語音助手。微軟率先在win10 系統中加入個人智能助理Cortana，標志著個人PC端智能助理的出現;圖靈機器人以云服務的方式進入海爾智能家居、博世mySPIN車載系統，預示著多場景人工智能解決方案的潮流。初步實現人機交互的智能助手系統，已經被應用于智能客服、聊天機器人、家用機器人、微信管理平臺、車載系統、智能家居系統、智能手機助理等多個軟硬件領域。
垂直類網站及社交平臺可以借助智能助手系統打造高專業度的“在線專家”以提升平臺價值;企業可以借助以“語義識別”為基礎的智能助手系統，打造智能客服，效率遠高于傳統的以“關鍵詞對應”為技術支持的客服系統。
推薦引擎，是主動發現用戶當前或潛在需求，并主動推送信息給用戶的信息網絡。挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象。傳統推薦引擎通常利用用戶在平臺上的歷史記錄進行推薦，效率低、匹配度不高。目前隨著大數據和深度學習技術的推進，推薦引擎及協同過濾可以分析更多的數據，乃至全網數據，并模擬用戶的需求，真正達到按需推薦。全球最大的正版流媒體音樂服務平臺Spotify也利用卷積神經網絡參與建設其音樂推薦引擎;谷歌也提出利用深度學習方法來學習標簽進行推薦建設。出品紙牌屋的全球最大在線影片租賃公司Netflix 也利用深度學習網絡分析客戶消費的大數據，還計劃構建一個在AWS云上的以GPU為基礎的神經網絡。
“餐廳推薦引擎”Nara，便是一個利用AI技術的推薦引擎。在上線之初，Nara 就取得了400萬美元的投資。Nara 的數據庫中有超過100000家餐廳的信息，并利用特有的“Nara神經網絡”，學習使用者的偏好，最終達到“電腦幫你點餐”的目的。
而今年3月22日，國內AI領軍企業阿里巴巴旗下的阿里云數加啟動“個性化推薦”引擎對外公測，該引擎用于幫助創業者可以快速獲得媲美淘寶天貓的個性化服務能力。阿里云數加上的推薦引擎能夠以更低的成本完成開發，節省程序量達到90%，推薦引擎的搭建時間將由幾個月縮短到幾天。
對于不了解算法的人，只能實現標簽規則類的推薦，但如果要做成機械化、類似協同過濾的算法，創業公司需要配置大量的算法工程師，人力成本很高。現在用了數加的推薦引擎，商家只需要做數據的ETL加工，推薦的結果集、訓練集都不用處理，只需要調整參加即可得到推薦結果。
AI帶給人們新的視覺???
醫療：為健康診斷和藥品研發插上高飛的翅膀
健康診斷有望迎來新紀元，海量的病歷數據和醫學界的新研究成果，單靠人工很難及時篩選并利用，而引入人工智能技術將充分發揮這些信息的價值。例如著名的個人健康管理產品公司Welltok將 IBM的Watson功能融入旗下產品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的認知計算能力理解人類語言，實現與用戶溝通的能力，從大量數據中進行分析并為用戶提供健康管理相關的答案和建議，實現健康管理、慢病恢復訓練、健康食譜等功能，這一領域的良好前景使 Wellltok公司近年的融資額連創新高。另外，2015年IBM斥資10億美元收購醫療影像與臨床系統提供商Merge，將研究如何實現 Watson的“辨讀”醫學影像功能。此外，AI 還可以從醫療中心獲得的健康數據，通過大數據分析，實現根據分析患者行為來制定個性化治療方案的功能。
智能家居：天花板尚遠，AI有望成為核心
行業天花板尚遠，增速有望保持在 50%左右， 《鋼鐵俠》中的“Jarvis”作為智能管家，除了起到鋼鐵俠的小秘書的作用，還幫主人打理著日常生活，向我們展示了一個理想中的智能家居系統。雖然我們目前可能離那個無所不能的智能管家還很遙遠，但智能家居對我們生活的變革確實已經開始了。根據《2012-2020 年中國智能家居市場發展趨勢及投資機會分析報告》的預測，我國智能家居市場在 2016年將達到605.7億的規模，同比增長50.15%，到2020年市場規模將達到3294億，年均增速將保持在50%左右，具備充足的向上延伸空間。而智能家居想達到“Jarvis”般的終極效果，必然需要引入AI技術，實現家居的感應式控制甚至自我學習能力。
AI有望成為智能家居的核心，實現家居自我學習與控制。按照智能家居的發展進度，大致可以分為四個階段：手機控制、多控制結合、感應式控制、系統自我學習。當前的發展水平還處在手機控制向多控制結合的過度階段。而從多控制結合向感應式控制甚至自我學習階段進化時，AI將發揮主要功能。到今天為止，家居的實體功能已經較為全面，未來的發展重點可能在于如何使之升級改造，實現家居的自我行為及協作，因此未來AI在智能家居領域的應用有望成為其核心價值。AI對智能家居的重構可以深入到方方面面，包括：控制主機、照明系統、影音系統、環境監控、防盜監控、門窗控制、能源管理、空調系統、花草澆灌、寵物看管等等。
無人駕駛：政策漸萌芽，AI決定可靠性
優點多、動機足、政策漸萌芽。據麥肯錫的調查顯示，如果能解放駕駛員的雙手，一輛無人駕駛汽車內的乘客通過移動互聯網使用數字媒體服務的時間多一分鐘，每年全球數字媒體業務產生的利潤將增加 50億歐元。此外，由于自動泊車無須為乘客下車預留開門空間，使得停車位空間可縮減至少15%。
如果無人駕駛汽車以及ADAS系統能夠將事故發生率降低90%，即可挽回全美每年的損失約1千900億美金。可以說諸多的優點使得無人駕駛技術的研發動機還是相當充分的，因此未來無人駕駛推行的力度應該還會保持在一個比較高的水平。美國勒克斯研究公司曾預計無人駕駛汽車的市場規模在2030年將達到870億美元。
到目前為止，各國政府對于無人駕駛技術在政策上的支持正逐步放開，美國政府在年初剛剛宣布了40億美元的資助計劃;英國目前已經不需要獲得額外批準和履約保證即可進行實際道路的無人駕駛汽車測試;而德國也在去年宣布將計劃設立無人駕駛汽車測試路段，供安裝有駕駛輔助系統或全自動駕駛系統車輛行駛;歐盟總部正在就如何修改現行有關駕駛的法律法規從而支持自動駕駛的發展展開討論和研究工作;日本也提出要在2020年之前實現自動駕駛汽車方面的立法，并將自動駕駛作為 2016年9月七國集團交通部長會議的議題。
“無人汽車大腦”AI的智能程度決定了無人駕駛的可靠性。由于無人駕駛完全交由汽車的內置程序負責，因此AI就是無人汽車的大腦，而測距儀、雷達、傳感器、GPS等。設備都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接決定了無人駕駛汽車在不同的路況、不同的天氣、甚至一些探測設備出現故障的突況下能否及時做出正確的判斷并靈活調整行駛策略，最終決定了無人駕駛汽車當前最亟待突破的可靠性。
NVIDIA 在2016年的 CES大會上了“Drive PX 2”車載計算機，以及一套與之搭配的具有學習功能的自動駕駛系統。該系統的亮點在于“自我學習”，通過讓車輛自行分析路面狀況，而不是在數據庫中尋找預先儲存的策略實現自動駕駛，系統背后連接著名為NVIDIA DIGITS的深度學習訓練平臺，最終連接到NVIDIA DRIVENET神經網絡，為車輛的自我學習和完善提供支持。并且由于它是通過判斷物體的行進軌跡而不是物體本身去計算路徑，因此在駕駛時受天氣影響較小。
AI 成必爭之地
目前全球AI主戰場依舊在歐美。Venture Scanner的統計顯示，根據從事 AI相關業務的公司數量來看，目前全球 AI的主戰場還是集中在北美和西歐地區。美國數量最多，達到450家左右的水平。而中國從事相關業務的公司數量還比較少，和俄羅斯、澳洲、部分歐洲國家及非洲南部國家水平接近，相比起歐美國家的AI公司數量，還有很大的提高空間。
Google：投資未來的人工智能帝國
建立Alphabet帝國，具備品牌背書效應。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、廣告、地圖、App、Youtube、安卓以及與之相關的技術基礎部門”仍屬于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都將獨立出來，成為 Alphabet 旗下的獨立公司。通過建立 Alphabet集團，谷歌將不同業務的研發獨立出來，以子公司的形式進行業務開展，保留在Google這個品牌下的基本都是原有的傳統強勢業務。
而其它公司負責在各自的領域“打頭陣”，一旦業務研發成功，母公司連帶著google這個品牌都可以受益，而如果研發失敗，也不會公司的品牌造成多大的不良影響，建立了良好的品牌背書效應。將機器學習技術應用到所有產品之中，我們不難發現，谷歌近年幾乎將人工智能滲透到了旗下的各類產品中，可謂是全線鋪開。正應了谷歌 CEO的那句話：“我們將小心謹慎地將機器學習技術應用到我們所有的產品之中。”根據當前Alphabet 的集團架構，我們將涉及到AI應用的子公司情況以及相應的業務開展情況羅列如下：
Nest：從事智能家居生態系統建設。2014 年谷歌以32億美元收購 Nest。Nest 生產智能恒溫器，它能夠學習用戶的行為習慣，并且根據他們的喜好去調節溫度。同時，Nest 也提供火警探測器和家庭安全攝像頭等智能家居。
Google X：谷歌各類創新技術的“孵化池”。Google X開展的與AI有關的項目有：無人駕駛汽車、Project Wing 無人機送貨項目、對抗帕金森氏癥的 Liftware“反抖”湯匙、用于疾病預警和健康監控的可穿戴設備、Project Titan 太陽能無人機項目、以及 Replicant 團隊負責的機器人項目等。
Verily：從事生命科學業務，即原來的 Google Life Science。代表產品有可以收集佩戴者體溫和血液酒精含量等生物數據的智能隱形眼鏡，以及監控血液中納米粒子的智能腕表。
DeepMind：深度學習算法公司。2014年谷歌以4億美元收購了DeepMind。
DeepMind的算法源于兩種機器學習方法的結合：第一種是深度學習，是受人腦啟發的一種結構。深度學習系統能夠從大量的非結構數據中獲取復雜信息。第二種是增強學習，靈感源自動物大腦中的神經遞質多巴胺獎勵系統，算法不斷通過試錯來進行學習。目前，DeepMind在深度學習上面的研究成果已經開始用在谷歌的機器人項目中。
第4篇：人工智能范文
2、專家系統。
3、智能搜索引擎。
4、計算機視覺和圖像處理。
5、機器翻譯和自然語言理解。
第5篇：人工智能范文
中科院院士、華中科技大學教授丁漢也提到了同樣的問題。他表示，目前，現實中的機器人和人們的期望值尚有很大差距，“大多工業機器人只在一些結構化的環境中工作，在線傳感能力較差；服務機器人目前還只能完成一些簡單任務；特種機器人需要通過遙控操作來完成特定的工作。”
機器人智能化將成為未來機器人研發的主要方向。
App之后看Bots？
在2016世界機器人大會上，如何將人工智能應用到更多的領域成為眾多學者和企業關心的問題。
“研發出一個有觸覺、味覺，可以獨立作業甚至具有理性思考能力的機器人是大部分人工智能研究機構的最終目的，但是機器人并不是人工智能的全部。”IBM首席軟件工程師Gradly Booch說，未來可以考慮將人工智能放到不同的機器應用當中，例如NASA、ABB的制造業機器或者 Windows、Linux和蘋果的各種操作系統，甚至包括眼下最火的無人駕駛汽車系統中。
在大會展區現場，一些已經能夠完成基本人機交互的智能服務型機器人吸引了眾多參會嘉賓駐足。這些智能機器人大多有著類人的外表，能夠進行簡單的對話溝通，對所提問題迅速做出回答。其中，一款名叫“i寶”的類人形機器人不僅能通過聲源定位進行自然語言對話，還可以進行人臉識別，對對話對象進行追蹤跟隨，對人的觸摸做出擬人反應。
“i寶”的設計者，阿凡達公司聯合創始人、首席執行官John Ostrem博士告訴《中國經濟周刊》記者，“i寶”是一款針對3～8歲兒童設計生產的教育陪伴型機器人，其主要優勢體現在可以迅速通過語音識別進行任務處理和語音交互。除了“i寶”，阿凡達公司在北美市場還推出了一款針對孤寡老人的陪伴型機器人。John Ostrem表示，目前類似于“i寶”這樣主打語音交互功能的智能對話機器人（Bots）是市場上服務型機器人的主流，已經應用于購物網站、銀行、電信、政務等服務行業。
“相對于App，首先Bots更易于使用，App需要下載和安裝，但Bots只需要一個對話界面即可使用，體驗起來簡潔方便；其次，Bots更易于開發，是跨平臺的；第三是易于傳播，Bots的交互接口是統一的，所以各個Bots之間可以相互協助。”小i機器人創始人、總裁兼CTO朱頻頻告訴《中國經濟周刊》記者，Bots 將成為后App時代的全新人機交互方式。
中銀國際證券研究部副總裁、計算機行業首席分析師吳硯靖引用中銀國際的研究報告稱，繼App之后，Bots將成為新的入口和趨勢，并形成自己的生態，這個生態包含入口、應用、分發平臺等各種各樣的模式。中銀國際預計，2017年Bots的滲透率將達到5%，按照這樣的規模來測算，市場規模可以超過240億元；到2020年按照30%的滲透率來測算，Bots的市場規模會接近3000億元。
中國智能機器人如何彎道超車
盡管人工智能的發展速度在近10年來已經取得了突飛猛進的進展，但在一些參會學者看來，人工智能的研究仍然處在起步階段，未來的發展空間很大，遇到的困難也會更多。
法國Innoecho創始人Catherine Simon表示，智能機器人的應用想要成為一個真實的產品，需多學科的團隊來協調研發。盡管眼下無論資本還是市場對人工智能都反響熱烈，但往往停留在初創階段。“投資者總是希望資金很快得到回報，但是智能機器人的成熟需要一個期限，希望無論是資本還是技術研究團隊，都能夠有更多的耐心去進行技術開發和市場部署。”Catherine Simon說。
第6篇：人工智能范文
智能家居是以住宅為平臺，基于物聯網技術，由硬件(智能家電、智能硬件、安防控制設備、家具等)、軟件系統、云計算平臺構成的一個家居生態圈，實現人遠程控制設備、設備間互聯互通、設備自我學習等功能，并通過收集、分析用戶行為數據為用戶提供個性化生活服務，使家居生活安全、舒適、節能、高效、便捷。智能家居包括家居生活中多種產品，涵蓋多個家居生活場景。
2016年中國智能家居市場規模達到1140億元，2017年第二季度智能家居活躍用戶規模達到4600萬。隨著物聯網技術、人工智能技術的發展，及90后婚育潮的到來，智能家居將成為主流的發展趨勢。
從智能家居發展階段來看，中國智能家居市場正處于市場啟動階段，尚未進入爆發期，智能家居產品滲透率較低。目前，智能家居領域依然存在諸多制約因素，如產品本身智能化程度低，多數產品是按既定的程序完成任務，在主動感知和解決用戶需求、人機互動等方面達到的體驗依然較初級，因此沒有形成廣泛的用戶粘性，消費者對智能家居產品抱有觀望態度。而相較于亞馬遜的echo和GoogleHOME，國內還沒有成熟的智能家居控制中心，仍處于以手機APP向智能音箱、智能電視、機器人等控制中心的過渡時期。
人工智能技術可以帶來硬件背后的軟件及服務能力、與智能硬件相匹配的交互技術。人工智能+智能家居，有利于形成適配下一代硬件的真正的“智能化”及深入場景體驗的個性化計算，語音及視覺等人機交互技術有助于提升與智能家居產品的交互體驗。
“AI+智能家居”提升智能家居產品交互體驗
語音交流更傾向于日常交流方式：通過人類的語言給機器下指令，從而完成自己的目的，而無需進行其他操作，這一過程將更為自然。同時語音交互在特定的場景中具有優勢，比如遠程操縱、在行車過程中等，能夠實現在特定場景中解放雙手的作用，在家居相對封閉的環境中，語音識別成為主流的人機交互方式。
近年來，語音交互的核心環節取得重大突破，語音識別環節突破了單點能力，達到97%以上的中文語音識別準確率，從遠場識別，到語音分析和語義理解技術都日趨成熟，多輪對話的實現等都有利于語音交互取代傳統的觸屏交互方式，整體的語音交互方案已被應用到智能家居領域中。
計算機視覺、手勢識別等交互方式成為語音交互的輔助，echo在新推出的echoshow產品中已搭載屏幕，而智能電視除語音交互之外，通過計算機視覺分析視頻內容，并對內容相關的資料進行下一步操作，包括短視頻剪輯、邊看邊買等，比如Yi+搭載在天貓魔盒中的“瞄一下”功能。再比如在智能冰箱中，通過計算機視覺實現對冰箱內食品的分析，以及衍生出的用戶健康管理和線上購物等功能，多種交互方式將統一在家居生活場景中，從而提供更為自然的交互體驗。
另一方面伴隨著智能家居平臺的發展，通過“IFTTT”的場景布局，智能家居實現多種家居產品的聯動，用戶可以自定義多個使用場景，實現定制化、個性化。在人工智能技術的發展將使得個人身份識別、用戶數據收集、產品聯動在潛移默化中變成現實，未來家居生活場景中將提供千人千面，家庭成員的個性化服務。
“AI+智能家居”實現內容和服務的拓展
找到合適的語音入口是挖掘智能家居背后用戶價值的關鍵。硬件本身具有入口價值，智能音箱，智能電視，家庭機器人等都有可能成為合適的入口。
傳統的鼠標操作、觸屏操作逐漸向語音交互這種更為自然的交互方式演進，語音交互的未來價值在于用戶數據挖掘，以及背后內容、服務的打通，以語音作為入口的物聯網時代將會產生新的商業模式。智能音箱、服務機器人、智能電視等智能化產品成為現階段搭載語音識別技術和自然語言處理技術的載體，作為潛在的智能家居入口，智能音箱、服務機器人和智能電視等產品在提供原有的服務的同時，接入更多的移動互聯網服務，并實現對其他智能家居產品的控制。這些產品為付費內容、第三方服務、電商等資源開拓了新的流量入口，用戶多方數據被記錄分析，廠商將服務嫁接到生活中不同的場景中，數據成為基礎，服務更為人性化。
“AI+智能家居”的未來發展趨勢
a.帶來更好的智能化、更高體驗的人機交互
從最早的WiFi聯網控制到如今的指紋識別、語音識別，人機交互性能大大提升，智能家居產品正在由弱智能化向智能化發展。而智能家居產品受眾也將從嘗鮮者轉向更為普通的用戶，甚至包括老人和小孩。更智能化的技術應用、更復雜的用戶結構和更廣泛的用戶覆蓋等因素必將促使智能家居產品趨于簡單實用。
智能化和人機交互體驗的升級將大大擴寬智能家居應用場景，2016年，智能安防類產品落地，指紋鎖、智能攝像頭等產品受到了廣泛關注。隨著智能感知、深度學習等技術的提升，智能燈光、智能溫控等產品也逐漸趨于成熟，2017年智能音箱成為爆款產品。當用戶需求不斷擴大，產品愈加豐富，智能家居將會滲透到家居生活的方方面面。智能家居市場將迎來爆發，2019年，智能家居市場規模有望達到1950億元。
b.智能音箱、智能電視、管家型機器人將繼續搶占智能家居控制中心，智能家居趨于系統化
第7篇：人工智能范文
其實，這類擔憂早已存在。
1955年，著名人口學家在《新人口論》中就擔心：從前1000個人做的事，機械化、自動化以后，50個人就可以做了，那其余950人怎么辦？
可見，這個話題也是“老生常談”了。
到底該不該為此擔心，正反雙方各執一詞――
A方：人工智能很危險，會影響我們就業。
牛津大學曾發表過一份令美國人吃驚的報告。
根據這份報告的預測，在不久的將來，人工智能可能占據美國近一半的就業機會。
在此之前，著名科學家霍金就曾警告過人們：人工智能可能會帶來一定的威脅。
與霍金持同樣觀點的，還有大名鼎鼎的比爾?蓋茨和埃隆?馬斯克。
英國一項調查表明，有三分之一的人認為，人工智能將在下個世紀給人類帶來嚴重威脅。
在國內，創新工場創始人李開復也表達了同樣的擔心：機器確實很“聰明”，而且又高效、勤奮、低廉。
【旁白】
機器人產業不斷壯大，在一些領域也得到了越來越多的應用――人工智能真的就厲害到能影響我們的工作嗎？
更多專家則站在人類這一邊。
B方：人工智能不會影響就業。
地平線機器人創始人、CEO余凱認為，根本不用擔心。
過去的歷次工業革命和產業革命，每一次都很大地提升了勞動生產率，從一個社會穩定態過渡到另外一個穩定態，中間會發生倒逼部分人就業傾向調整的情況，而隨著社會技術平臺很快又進入另外一個穩定態，更好的就業機會也隨之涌現。
因此，每一次產業革命，不僅不會搶了人們的工作，相反還能創造出更多更好的就業崗位。
Facebook公司CEO扎克伯格也持同樣的觀點。
“我們應該期待著它給世界帶來許許多多的好處，比如人工智能可以促進衛生進步，包括能提高診斷準確率和治療效率等。”扎克伯格說。
小米科技公司創始人雷軍也是人工智能的堅定擁護者。
“這幾十年來，計算機產業帶動的社會變革是日新月異，我們每個人都切實感受到了智能設備對我們生活帶來的翻天覆地的變化。我們每一個人都可以輕松的通過智能設備，極大地提高和擴展我們個人的能力。”雷軍說。
“相信未來的人工智能革命也是一樣的，它可能會替代一些簡單的腦力勞動，但是也會創造出很多新的機會。”百度公司董事長兼首席執行官李彥宏說。
【旁白】
第8篇：人工智能范文
日前落幕的第四屆中國電子信息博覽會(以下稱CITE)上，科大訊飛的“聽見”智能語音系統在嘉賓發言同時，將語音即時轉換為文字，準確率達95%以上。基于人工智能的陪伴機器人“公子小白”、央視春晚上“沖上巔峰”的阿爾法機器人、能夠語音交互的叮咚音響等多種智能設備吸引諸多觀眾現場互動。
與此同時，科大訊飛聯合華為、京東、TCL、美的、平安銀行、優必選科技等企業《人工智能深圳宣言》。根據這一《宣言》，各企業未來將積極探索政、產、學、研、用合作機制；制定人工智能產業發展標準；打造共性支撐平臺，構建人工智能產業生態。
物聯網標準亟需統一
目前來看，企業切入人工智能的路徑大致可以分為三類。第一類是以百度、阿里等為代表的互聯網企業，其核心優勢在于擁有海量的線上數據，可以從資源挖掘、核心算法等角度切入。比如，剛剛結束的第四季《我是歌手》決賽上，阿里云人工智能小AI成功預測李玟奪冠。第二類則是在特定行業技術領域的行業企業，以科大訊飛、云之聲、格靈深瞳、商湯科技等公司為代表，其在語音識別、視覺識別等技術層切入深耕細作。在這些企業中，其方向和資源投入又各有側重，比如科大訊飛主營教育，云之聲投入更多在物聯網領域。第三類則是以優必選科技、小i機器人等為代表的終端廠商或虛擬場景、虛擬服務廠商，從應用層切入。
隨著物聯網的發展，智能設備的數量和復雜性不斷增強。各種各樣的機器人可作為終端入口，幫助人類處理各種事務，或許能夠成為繼搜索引擎、瀏覽器、智能手機之后的新入口。
優必選科技在CITE上展出了即將的機器人阿爾法二代。這個定位于家庭服務的機器人，通過語音交互，能夠實現智能對話、智能家居操控、健康管理等，基于開放平臺，能夠開發更多APP，實現更多功能的延展。
不過，家電廠商對這些機器人似乎并不太“熱情”。盡管“智能家居”給競爭慘烈的家電市場帶來了一定溢價，但家電廠商對控制權的謹慎又一定程度上制約了行業發展。實際上，智能家居一直未能迎來爆發。
對此，科通芯城CTO李世鵬向21世紀經濟報道記者解釋，整個物聯網或智能硬件是一種新的計算模式——分布式計算，用戶手邊方便的東西都可以進行控制，關鍵還是用什么樣的協議做互通互聯。智能家居要實現真正的智能，必須建立統一的協議或標準。
云知聲CEO黃偉對當前的應用發展情況很樂觀，“目前，人工智能的應用看起來很零碎，其實都是客戶需求。通過一個一個點的突破，整個社會用戶的使用習慣和認知就能夠培養起來”。
語音智能先行
眼下，人機交互日益頻繁，人們對智能設備的依賴程度不斷提升，原有的操控方式變得越來越復雜、效率低下。而語音識別能夠使人機交互以人類最熟悉的方式進行，大大降低了人們對智能設備操作的要求、節省人機互動的時間。
圍繞語音技術，多家廠商推出軟硬一體化產品，云知聲和合作伙伴合作推出陪伴機器人康力優藍；科大訊飛與京東聯合推出叮咚智能音箱，在聽音樂的同時可以控制智能家居；事實上，定位于家庭服務機器人的優必選阿爾法二代機器人也利用科大訊飛的語音技術。
目前，在運算和存儲上，人類已經不是機器對手；在感知領域，圖像和語音識別發展迅速；真正人工智能的終極挑戰是認知。黃偉解釋，語音技術目前發展相對成熟，認知層面的突破現階段則較為困難，目前廠商正試圖通過設立具象化、階段性的命題進行攻克。
第9篇：人工智能范文
一、主要國家支持人工智能發展的政策
以美國、歐盟、日本為代表的發達國家的人工智能技術領先全球。人工智能從誕生開始就沒有離開政府的支持，近年來各國政府更是加大了對人工智能技術的科研投入力度，通過公共投資引導人工智能產業的發展。
人工智能的概念起源于美國，最早由約翰?麥卡錫（John McCarthy）和馬文?閔斯基（Marvin Lee Minsky）等人1955年提出，隨后兩人在麻省理工學院創立人工智能研究室，使人工智能成為一門科學。因此，人工智能的技術和應用前沿也位于美國。美國國防部高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）、美國戰略與國際研究中心、蘭德公司均認為，人工智能及其相關的量子計算機、機器人是可能產生新興技術和顛覆性技術的領域。國際金融危機后，美國制定了一系列重振制造業的政策，以期增強創新能力，確保美國在先進制造業的領先地位。由于先進制造業的知識密集度不斷提高，越來越依賴于信息技術、模型和模擬，因此機器人、人工智能等領域成為美國產業政策的支持重點。在2011年的“先進制造伙伴關系計劃”中，美國就將先進機器人技術列為關系美國全球競爭力提高的新興技術，并投入7000萬美元支持新一代機器人研發。在2013年初的國情咨文中，美國總統奧巴馬宣布投入30億美元在10年內繪制出“人類大腦圖譜”，從而促進人工智能、機器人和神經形態計算系統的發展。2015年10月美國國家經濟委員會和白宮科技政策辦公室聯合了新版《美國國家創新戰略》將計算計算技術前沿（高效計算）列為大力支持的戰略領域之一，以推動經濟競爭力、科學發現和創新。2016年2月，機器人有史以來第一次成為年度《總統經濟報告》的關注對象，希冀美國制造業憑借機器人獲得復興。
歐盟在2013年初將“人腦項目”（Human Brain Project）列入“第七框架計劃”（FP7）中的信息通信技術（ICT）研究子計劃，10年投入10億歐元，力圖為基于信息通訊技術的新型腦研究模式奠定技術基礎，加速腦科學研究成果轉化。在此基礎上，開發將神經形態計算裝置與常規超級計算技術相結合的綜合技術，推動神經形態計算和神經機器人技術的發展以及在家庭、制造業和服務業的應用。“第七框架計劃”在2013年底結束后，歐盟新的研究與創新框架計劃――“地平線2020”啟動，將在“未來和新興技術”（FET）領域投入26.96億歐元，以期在具有可持續性、競爭力和增長優勢的未來科技領域占據領導地位。FET劃分為“開放基金”、“探索基金”和“旗艦基金”3類基金，其中探索基金支持的重點就包括未來機器人和其他人工智能系統。2014年，歐盟啟動“火花”計劃，到2020年投入28億歐元用于民用機器人的研發。
日本在機器人產業具有明顯的國際優勢，世界四大機器人巨頭中有兩家位于日本，分別是發那科和安川電機（另兩家是瑞士的ABB和德國的庫卡），而且在服務機器人領域全球領先，日本軟銀公司Pepper人形機器人能夠進行語音交流和客戶服務。為確保世界機器人創新基地和世界第一機器人應用國家地位、引領邁向世界領先的機器人時代，日本政府在2015年初《機器人新戰略》，計劃到2020年累計投入1000億日元用于機器人扶持項目。由于機器人與信息技術日益融合的趨勢，特別是人工智能技術將使機器人能夠適應智能制造、服務和家庭生活更多的場景，日本文部科學省在2016年拿出100億日元預算用于支持研究機構和大學開展人工智能研究，如護理型機器人的人工智能程序、無人駕駛汽車、智能化的農業機械等。
二、主要企業人工智能的發展情況
鑒于人工智能技術的巨大發展潛力，一大批ICT領域的著名企業紛紛發力，新興企業也如雨后春筍般成立。目前全球人工智能企業近千家，其中IBM、谷歌、微軟、Facebook等美國信息和互聯網企業居于領先地位。
IBM很早就開始人工智能的研究。早在1997年，IBM的超級計算機“更深的藍”就在與世界國際象棋大師卡斯帕羅夫的對弈中獲勝；2011年，IBM的超級計算機“沃森”又擊敗美國電視智力競賽節目《危險邊緣》的兩位人類冠軍。此后IBM斥資10億美元推動沃森系統的產業化應用，例如為癌癥患者推薦個性化治療方案，協助理財規劃師提供更好的理財建議，幫助金融機構發現風險與客戶需求。2016年，IBM與美國勞倫斯?利弗莫爾國家實驗室簽署首款類腦超級計算平臺的訂單，該平臺基于IBM TrueNorth 的突破性神經突觸計算機芯片，能耗更低、體積更小，能夠比傳統芯片更高效地處理復雜的認知任務，除用于國防安全領域外，在因電力和容積問題而導致計算能力受限的條件下具有廣泛的應用前景。
AlphaGo戰勝李世石使谷歌在人工智能領域的名聲大震。實際上，谷歌2011年就在其著名的Google X實驗室建立了內部代號為Google Brain（谷歌大腦）的人工智能項目。2013年6月，谷歌使用1000臺電腦創造出包含10億個連接的“神經網絡”，在沒有外界輸入“貓是什么樣的”情況下，就能通過機器學習的方式在圖片中找出有貓的圖片。2014年，谷歌在人工智能領域進行了一系列收購，包括神經網絡創業公司DeepMind Technologies、機器自我學習式圖片搜索方案提供商Jetpac、專注于計算機深度學習和自然語言處理的Dark Blue Labs、專注于計算機深度學習和視覺識別的Vision Factory，從而在深度學習、神經網絡、計算機視覺、語言識別和自然語言處理等人工智能前沿領域占據優勢。谷歌基于人工智能技術的無人駕駛汽車已進行了累計150萬公里的路測。
Facebook為了應對支撐超過十億用戶的巨大計算量，在2013年成立了人工智能研究室（Facebook Artificial Intelligence Research，FAIR），2015年又成立了機器學習應用團隊（Applied Machine Learning team），負責運行一個覆蓋全公司的機器學習內部平臺――FBLearner Flow。Facebook也開發了一套圍棋人工智能系統，代號為Darkforest，在2016年世界規模最大的電腦圍棋大賽UEC杯中獲得第二（第一是日本團隊開發的Zen，AlphaGO并未參賽）。微軟在2014年推出了虛擬個人助理服務Cortana和人工智能對話系統“小冰”展示了具有強大圖片識別能力的全新人工智能系統“亞當”（Adam），并在測試一款名為Tay.ai的新型聊天機器人。
國內互聯網公司也在積極推動人工智能技術的發展。2013年除，百度成立深度學習研究院，2014年在硅谷成立深度學習研究中心。目前，“百度大腦”已具備大約相當于2至3歲孩子的智力水平，百度圖像識別能力已達到國際一流。阿里巴巴集團的云計算部門阿里云推出名為DT PAI的人工智能服務，該平臺整合了阿里巴巴的機器算法和深度學習技術，為開發者提供云測用戶行為的服務。阿里云的人工智能系統“小Ai”成功預測了在今年4月9日舉行的《我是歌手》第四季總決賽歌王。騰訊在4月初宣布研究長達11年之久的人工智能系統貝塔鵝（Betae）即將上線使用。
三、促進我國人工智能發展的建議
人工智能作為一項通用目的技術，不但自身具有發展成為巨大產業的潛力，而且將廣泛應用于國民經濟的各個產業、家居生活和國防安全等領域，成為影響國家綜合實力和產業國際競爭力的關鍵。近年來，受人口紅利消退、生產要素成本快速上漲的影響，我國制造業建立在低成本基礎上的價格優勢正在被削弱。在發達國家重振制造業和低成本發展中國家大力發展勞動密集型產業的雙重擠壓下，我國產業結構調整和制造業的轉型升級迫在眉睫，人工智能將是拓展新興產業領域、提高制造業生產效率的重要手段。同時作為一項新興技術，我國與發達國家的差距并不顯著，且我國已經形成一批世界級的互聯網公司、擁有巨大的市場容量，是我國搶占產業制高點的歷史契機。
