.1.1人工智能的定義與內涵1.什么是人工智能究竟什么是人工智能（ArtificialIntelligence，AI）呢？有關人工智能的常見定義有兩個：一個定義是由圖靈獎獲得者、“人工智能先驅”的美國教授馬文·明斯基（MarvinMinsky）提出的“人工智能是一門科學，是使機器做那些人需要通過智能來做的事情”；另一個定義是由美國斯坦福大學教授尼爾斯·尼爾森（NilsNilsson）提出的“人工智能是一門關于研究知識的表示、知識的獲取和知識的應用的學科”。人工智能是研究開發能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，研究目的是促使智能機器會聽（語音識別、機器翻譯等）、會看（圖像識別、文字識別、車牌識別等）、會思考（人機對弈、定理證明等）、會說（語音合成、人機對話等）、會學習（機器學習、知識表示等）、會行動（機器人、自動駕駛汽車等），如圖1所示。圖1人工智能的研究目的2.人工智能的孕育與誕生在20世紀40年代和50年代，來自數學、經濟學、心理學和工程學等不同領域的科學家開始探討制造人工大腦的可能性。（1）控制論與早期神經網絡諾伯特·維納（NorbertWiener）的控制論描述了電子網絡的控制和穩定性。克勞德·香農（ClaudeShannon）提出的信息論則描述了數字信號（即高低電平代表的二進制信號）。1943年，最早描述“神經網絡”的學者沃倫·麥卡洛克（WarrenS.McCulloch）和沃爾特·皮茲（WalterPitts）分析了理想化的人工神經元網絡，并且指出了它們進行簡單邏輯運算的機制。1951年，馬文·明斯基（MarvinMinsky）與迪恩·埃德蒙茲（DeanEdmonds）構建了第一臺人工智能計算機。1953年IBM推出IBM702，成為第一代AI研究者使用的電腦，如圖2所示。圖2IBM702第一代AI研究者使用的電腦（2）圖靈測試1950年，艾倫·圖靈（AlanTuring）針對機器能否思維，發表了一篇題為“ComputingMachineryandIntelligence（計算機器與智能）”的論文。這篇論文提出了一種通過測試來判定機器是否有智能的方法，被后人譽為“圖靈測試（Turingtest）”（3）達特茅斯會議：人工智能的誕生1956年8月，在美國漢諾斯小鎮的達特茅斯學院（DartmouthCollege），美國麻省理工學院的約翰·麥卡錫（JohnMcCarthy）和馬文·明斯基（MarvinMinsky）、美國卡內基梅隆大學的艾倫·紐厄爾（AllenNewell）和赫伯特·西蒙（HerbertSimon）以及美國IBM公司的亞瑟·塞繆爾（ArthurSamuel）等科學家參加了一個重要會議，即達特茅斯夏季人工智能研究項目，研討“如何用機器模擬人的智能”。會議使用了“人工智能（ArtificialIntelligence，AI）”這個名稱作為會議主題，標志著人工智能作為一個研究領域的正式誕生，為后續人工智能的發展奠定了學科基礎。因此，1956年被公認為人工智能元年。圖3是達特茅斯會議的10位參會人員。圖3達特茅斯會議的10位參會人員3.人工智能的內涵人工智能的內涵包括腦認知基礎、機器感知與模式識別、自然語言處理與理解、知識工程這四個方面。（1）腦認知基礎也就是闡明認知活動的腦機制，即人腦使用各層次構件，包括分子、細胞、神經回路、腦組織區實現記憶、計算、交互等認知活動，以及如何模擬這些認知活動。它包括認知心理學、神經生物學、不確定性認知、人工神經網絡、統計學習、機器學習、深度學習等內容。（2）機器感知與模式識別是指研究腦的視知覺，以及如何利用機器完成圖形和圖像的信息處理和識別任務，如物體識別、生物識別、情境識別等。在物體的幾何識別、特征識別、語義識別中，在人的簽名識別、人臉識別、指紋識別、虹膜識別、行為識別、情感識別中，目前都已經取得巨大成功。（3）自然語言處理與理解研究自然語言的語境、語用、語義和語構；大型詞庫、語料和文本的智能檢索，語音和文字的計算機輸入方法，詞法、句法、語義和篇章的分析，機器文本和語音的生成、合成和識別，各種語言之間的機器翻譯和同傳等。（4）知識工程研究如何用機器代替人，實現知識的表示、獲取、推理、決策，包括機器定理證明、專家系統、機器博弈、數據挖掘和知識發現、不確定性推理、領域知識庫；還有數字圖書館、維基百科、知識圖譜等大型知識工程。9.1.2人工智能研究的主要內容人工智能的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。1）知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網絡表示法和框架表示法等。2）常識，自然為人們所關注，目前已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。3）問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演繹的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。4）搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優先關系。可分為無信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發式搜索。啟發式知識常由啟發式函數來表示，啟發式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜索問題。5）機器學習是人工智能的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。6）知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設數據庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智能系統發展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。人工智能的研究可以分為幾個技術問題。其分支領域主要集中在解決具體問題，其中之一是，如何使用各種不同的工具完成特定的應用程序。AI的核心問題包括推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力等。強人工智能目前仍然是該領域的長遠目標。目前比較流行的方法包括統計方法，計算智能和傳統意義的AI。目前有大量的工具應用了人工智能，其中包括搜索和數學優化、邏輯推演。而基于仿生學、認知心理學，以及基于概率論和經濟學的算法等等也在逐步探索當中。9.1.3人工智能的社會價值人工智能的發展為各國的經濟、政治、軍工業等等領域的發展注入了新的活力和動力。對于人工智能的存在，社會各界還是存在分歧，但是人工智能所帶來的社會效益是不可忽視的。這里不考慮人工智能在哲學上、道德上遇到的困難，僅僅從人工智能對社會產生的正面效益方面談談其社會價值。社會價值是指人通過自身和自我實踐活動滿足社會或他人物質的、精神的需要所做出的貢獻和承擔的責任。人工智能被認為在長久的發展后一定會超越人類成為最智慧的個體。那么在人工智能的現在發展狀況下和未來發展狀況下也應該體現作為人一樣，為社會提供自己的存在價值。對于人類、個體或者群體主要是通過解決社會問題、參與公共事業、發現社會規律三個方面來實現其存在的社會價值。那么類比于人來看，人工智能如何在這三個方面來實現自己存在于此的社會價值是正面評價人工智能的主要角度。第一，解決社會問題。社會問題是關乎于一個地區、國家甚至于全球的問題，現在主要包括環境問題、人口問題、資源問題、人類安全問題等等。在這些重大、涉及面廣、高危險的問題面前，人類的能力還是不能有效地解決。但是在人工智能的發展下，這些問題就會得到有效地處理甚至于解決。比如說發展人臉識別、語音識別等技術對各國人口進行統計、甄別可以有效地緩解各國恐怖主義者的入境問題，在如今環境惡化的情況下，如果改善不良地區的環境問題。將不宜居住的地方改造成可以居住的地方，比如沙漠。這些工程往往耗資大、常人難以工作，這樣就可以利用智能機器來進行非常規環境下的工作。人口安全問題是社會上一個重要而已難以解決的問題，包括了交通安全、社會暴力安全等等。將人工智能引入到社會體系當中，可以更好的改善、控制道路交通和社會安全防護體系。主要利用人工智能的高精確、高技術、低危險等的特點來代替人做一些不能夠做或者不容易做的工作。第二，參與公共事業。公共事業是一項涉及民生、國家穩定和發展、社會效率的基礎事業。現如今的工作事業主要是對于人民的服務型事業，利用人工智能可以高效、精準、人性的促進公共事業的發展。從三個方面可以看出人工智能的社會公共事業的價值。一是對于人口統計和處理，現如今的人口是一個大問題。中國現在有14億人，但是由于很多的限制條件，并不是每一個人都能夠得到國家的照顧。此外社會上存在很多的拐賣人口、失蹤人口等的問題，人口統計和對大眾人群的服務受到了嚴重限制。而人工智能的識別領域的研究就是解決此類問題的有效途徑。例如人臉識別、掌紋識別、視網膜識別等等，利用這些技術可以很有效地識別失蹤人口、身份驗證等等的大量復雜的問題。二是信息處理，21世紀是大數據時代。可以說誰掌握了數據、掌握了數據處理方法就是掌握了21世紀的發展趨勢。人工智能領域研究智能搜索等智能處理方式可以想人類一樣思考去提取大數據中的有效數據和處理這些紙山書海的數據。三是與人相處方面。人工智能可以完全避免種族、國家之間的語言、文化差異，這樣就使世界真正地成為了一個地球村。在社會上還有一個嚴重的社會問題，那就是人口結構失衡、鰥寡孤獨類人群問題，這些問題都不是某個人或者政策的問題，也不是某個人或者政策可以徹底解決的，但是在智能機器人的幫助下。幾乎每一個人都可以得到一個家的形式上的完整，當然不能考慮在人情世故、倫理道德方面的排斥因素。第三，發現社會規律。實驗研究表明人類大腦的開發程度一般只是在5%以內，而人類智力的發展是如此的慢。而人工智能不一樣，從1956年提出人工智能這個概念之后，在各國的努力之下，人工智能已經發展了很多的分支和理論方法。近日，日本國立信息研究所在四五年的研究下，設計出來大學考試智能機器人。雖然前兩年其參加的大學考試成績很低，但是今年測試分數達到511分，首次高于平均分數416分，而總分數為950分。測試的大學考試科目包括數學、物理、英語等。這個測試分數已經有80%的機會進入日本411所私立大學和33所公立大學。人工智能機器人在數學和歷史的考試中得分很高，但卻完全無法回答物理問題。日本國立信息研究所稱，人工智能機器人還不具備語言處理的能力，所以在這方面還達不到平均分數。雖然對于物理方面的成績不是很好，但是這個成績表明，利用智能機器人來探索宇宙定律、發現社會規律是一個有著樂觀前景的方面。人工智能無論是對于國家發展還是對于世界的發展都有著不可忽視的作用。利用人工智能的類人非人性、技術精確性、高潛力性等特點來，可以很有效地解決各類問題。在這些方面可以很清楚地看到人工智能的社會價值，如果可以有效地實用、控制人工智能的研究和發展，人工智能將會是我們人類的一把利劍。不可忽視的是，在思考人工智能的正面效益的時候，我們個人和國家也應該去考慮由人工智能帶來的各種各樣的社會、道德、環境上的問題。不能夠注重效益而忽略危害，如果說人工智能是一把利劍，那么這把劍就是雙刃的。《機械姬》這部電影為智能機器人的終極發展展示了正反兩個方面的問題。作為一個可以像人一樣思考、感情的機器人在披上人皮之后到底該作為人存在還是以機器人的形勢存在將會是我們人類面臨的終極問題。9.1.4人工智能的發展歷程與主要流派1.人工智能的發展歷程神秘又令人神往的人工智能的發展并不是一帆風順，在充滿未知的探索道路上經歷了繁榮與低谷，然而，它又以新的面貌迎來了新一輪的發展。可以將人工智能的發展歷程劃分為以下6個階段：第一次繁榮期、第一次低谷期、第二次繁榮期、第二次低谷期、復蘇期和增長爆發期。人工智能發展歷程如圖1所示。圖1人工智能發展歷程（1）第一次繁榮期（1956—1976年）1959年，亞瑟·塞繆爾(ArthurSamuel)創造了“機器學習”一詞，其研制的跳棋程序打敗了Samuel本人。在此期間，機器翻譯、機器定理證明、機器博弈開始興起，掀起人工智能發展的第一個高潮。（2）第一次低谷期（1976—1982年）人工智能發展初期的突破性進展大大提升了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰性的任務。由于當時計算機運算能力的不足，程序的計算復雜度較高，導致機器翻譯等項目失敗。同時，一些學術報告對人工智能研究提出的理論質疑以及人工智能威脅論使得人工智能的研究經費普遍減少。使人工智能的發展走入低谷。（3）第二次繁榮期（1982—1987年）1985年，出現了具有更強可視化效果的決策樹模型，以及突破早期感知機局限的多層人工神經網絡；日本國際貿易和工業部投資第五代計算機的發展；具備邏輯規則推演和特定領域回答的專家系統開始盛行，專家系統在醫療、化學、地質等領域取得成功，推動人工智能走入應用發展的新高潮。（4）第二次低谷期（1987—1997年）1987年，LISP機的市場崩塌，人工智能研究的技術領域再一次陷入瓶頸，抽象推理不再繼續被人關注，基于符號處理的模型遭到諸多人工智能研究者的反對。（5）復蘇期（1997—2010年）1997年5月11日，“深藍”戰勝國際象棋世界冠軍。國際商業機器公司（簡稱IBM）研發的國際象棋電腦“深藍”(DeepBlue)戰勝了國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（CarryKasparov）。“深藍”的運算速度為每秒2億步棋，并存有70萬份大師對戰的棋局數據，可搜尋并估計隨后的12步棋。成為人工智能史上的一個重要里程碑。圖2為當時的對弈場景。圖2“深藍”戰勝卡斯帕羅夫（右邊為“深藍”操作者）2006年，杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）提出“深度學習”的神經網絡。2008年IBM提出“智慧地球”的概念。復蘇期間，計算機性能與互聯網技術快速普及，促進了AI的發展。（6）增長爆發期（2010年至今）2010年宣告了大數據時代的到來，新一代的信息技術引發信息環境與數據基礎的變革，海量的圖像、語言、文本等非結構化數據不斷出現，計算機的計算能力不斷增強。2011年，沃森（Watson）參加智力問答節目。IBM開發的人工智能程序“沃森”（Watson）在一檔智力問答節目中戰勝了兩位人類冠軍。沃森存儲了2億頁數據，能夠將與問題相關的關鍵詞從看似相關的答案中抽取出來。這一程序已被IBM廣泛應用于醫療診斷領域。2012年，谷歌（Google）無人駕駛汽車上路，人工智能迎來爆發式增長的新高潮。2014年，微軟公司發布全球第一款個人智能助理微軟小娜。2016年3月，AlphaGo以4:1戰勝世界圍棋冠軍李世石。AlphaGo是由GoogleDeepMind開發的人工智能圍棋程序，具有自我學習能力，它能夠搜集大量圍棋對弈數據和名人棋譜，可以自主學習并模仿人類下棋。圖3為AlphaGo挑戰李世石現場。圖3AlphaGo挑戰李世石現場（左邊為“AlphaGo”操作者）2017年，深度學習大熱。AlphaGoZero（第四代AlphaGo），從空白狀態學起，在無任何人類輸入的條件下，迅速自學圍棋，經過3天的訓練便以100：0的戰績擊敗了第二個版本的AlphaGoLee，經過40天的訓練便擊敗了第三個版本AlphaGoMaster。新一代人工智能隨著互聯網的普及、傳感器的涌現、大數據的助力、電子商務的充分發展，數據和知識在人類社會、物理空間和信息空間之間交叉融合、相互作用，人工智能已經進入一個新的發展階段。世界各國紛紛將人工智能作為搶抓下一輪科技革命先機的重要舉措。例如人工智能成為“中國制造2025”、德國“工業4.0”、美國“工業互聯網”、日本“超智能社會”等重大國家戰略的核心技術。2017年7月20日,我國國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》,開啟了我國新一代人工智能的新征程。《新一代人工智能發展規劃》中預計，到2025年，人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術和應用達到世界領先水平，核心技術規模超過4000億元。認識現在：新一代人工智能的主要驅動因素當前，隨著移動互聯網、大數據、云計算等新一代信息技術的加速迭代演進，人類社會與物理世界的二元結構正在進階到人類社會、信息空間和物理世界的三元結構，人與人、機器與機器、人與機器的交流互動愈加頻繁。人工智能發展所處的信息環境和數據基礎發生了深刻變化，愈加海量化的數據，持續提升的運算力，不斷優化的算法模型，結合多種場景的新應用已構成相對完整的閉環，成為推動新一代人工智能發展的四大要素。（1）人機物互聯互通成趨勢，數據量呈現爆炸性增長互聯網、社交媒體、移動設備和傳感器的大量普及，大數據技術的廣泛應用為通過深度學習訓練人工智能提供了良好的土壤。目前，全球數據總量每年都以倍增的速度增長。海量的數據將為人工智能算法模型提供源源不斷的素材，人工智能正從監督式學習向無監督學習演進升級，不斷優化機器學習算法，從而積累經驗、發現規律。（2）數據處理技術加速演進，運算能力實現大幅提升人工智能領域富集了海量數據，傳統的數據處理技術難以滿足高強度、高頻次的處理需求，然而人工智能芯片的出現，加速了深層神經網絡的訓練迭代速度，極大地促進了人工智能行業的發展。（3）深度學習研究成果卓著，帶動算法模型持續優化全球科技巨頭紛紛成立實驗室，開源算法框架，打造生態體系等方式推動算法模型的優化和創新。目前，深度學習等算法已經廣泛應用在自然語言處理、語音處理以及計算機視覺等領域，并在某些特定領域取得了突破性進展。（4）資本與技術深度耦合，助推行業應用快速興起在技術突破和應用需求的雙重驅動下，人工智能技術已走出實驗室，迅速向各個產業領域滲透，產業化水平大幅提升。在此過程中，資本成為產業發展的加速器發：一方面，跨國科技巨頭以資本為杠桿，展開投資并購活動，不斷完善產業鏈布局；另一方面，各類資本對初創型企業的支持，使得優秀的技術型公司迅速脫穎而出。目前，人工智能已在智能機器人、無人機、金融、醫療、安防、駕駛、搜索、教育等領域得到了較為廣泛的應用。認識現在：新一代人工智能的主要發展特征在數據、運算能力、算法模型、多元應用的共同驅動下，人工智能的定義正從用計算機模擬人類智能演進到協助引導提升人類智能，通過推動機器、人與網絡相互連接融合，更為密切地融入人類生產生活，從輔助性設備和工具進化為協同互動的助手和伙伴，新一代人工智能主要發展特征如圖4所示。圖4新一代人工智能主要發展特征（1）大數據成為人工智能持續快速發展的基石隨著新一代信息技術的快速發展，計算能力、數據處理能力和處理速度極大提升，機器學習算法快速演進，大數據的價值逐漸凸顯。新一代人工智能以大數據驅動的，基于給定的學習框架，不斷優化參數設置及環境信息，具有高度的自主性。（2）文本、圖像、語音等信息實現跨媒體交互計算機圖像識別、語音識別和自然語言處理等技術的不斷發展，在準確率及效率方面取得了明顯進步，在無人駕駛、智能搜索等垂直行業得到了廣泛應用。與此同時，文本、圖像、語音、視頻等信息突破了各自的局限，實現跨媒體交互，智能化搜索、個性化推薦的需求進一步的發展。（3）基于網絡的群體智能技術開始萌芽隨著互聯網、云計算等新一代信息技術的快速應用及普及，人工智能研究的焦點，已從打造具有感知智能及認知智能的單個智能體向打造多智能體協同的群體智能轉變。群體智能充分體現了“通盤考慮、統籌優化”思想，具有去中心化、自愈性強和信息共享高效等優點，相關的群體智能技術已經開始萌芽并成為研究熱點。（4）自主智能系統成為新興發展方向當前，隨著生產制造智能化改造升級的需求日益凸顯，通過嵌入智能系統對現有的機械設備進行改造升級成為更加務實的選擇，也是中國制造2025、德國工業4.0、美國工業互聯網等國家戰略的核心舉措。在此引導下，自主智能系統正成為人工智能的重要發展及應用方向。（5）人機協同正在催生新型混合智能形態人類智能在感知、推理、歸納和學習等方面具有機器智能無法比擬的優勢，機器智能則在搜索、計算、存儲、優化等方面領先于人類智能，兩種智能具有很強的互補性。人與計算機協同，互相取長補短將形成一種新的“1+1>2”的增強型智能，也就是混合智能，這種智能是一種雙向閉環系統，既包含人，又包含機器組件，人可以接受機器的信息，機器也可以讀取人的信號，兩者相互作用，互相促進。2.人工智能的主要流派目前人工智能的主要學派有下面三家：（1）符號主義(symbolicism)，又稱為邏輯主義(logicism)、心理學派(psychologism)或計算機學派(computerism)，其原理主要為物理符號系統(即符號操作系統)假設和有限合理性原理。符號主義認為人工智能源于數理邏輯。數理邏輯從19世紀末起得以迅速發展，到20世紀30年代開始用于描述智能行為。計算機出現后，又再計算機上實現了邏輯演繹系統。其有代表性的成果為啟發式程序LT邏輯理論家，證明了38條數學定理，表了可以應用計算機研究人的思維多成，模擬人類智能活動。正是這些符號主義者，早在1956年首先采用“人工智能”這個術語。后來又發展了啟發式算法->專家系統->知識工程理論與技術，并在20世紀80年代取得很大發展。符號主義曾長期一枝獨秀，為人工智能的發展作出重要貢獻，尤其是專家系統的成功開發與應用，為人工智能走向工程應用和實現理論聯系實際具有特別重要的意義。在人工智能的其他學派出現之后，符號主義仍然是人工智能的主流派別。這個學派的代表任務有紐厄爾(Newell)、西蒙(Simon)和尼爾遜(Nilsson)等。（2）連接主義(connectionism)，又稱為仿生學派(bionicsism)或生理學派(physiologism)，其主要原理為神經網絡及神經網絡間的連接機制與學習算法。連接主義認為人工智能源于仿生學，特別是對人腦模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理學家麥卡洛克(McCulloch)和數理邏輯學家皮茨(Pitts)創立的腦模型，即MP模型，開創了用電子裝置模仿人腦結構和功能的新途徑。它從神經元開始進而研究神經網絡模型和腦模型，開辟了人工智能的又一發展道路。20世紀60至70年代，連接主義，尤其是對以感知機(perceptron)為代表的腦模型的研究出現過熱潮，由于受到當時的理論模型、生物原型和技術條件的限制，腦模型研究在20世紀70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年發表兩篇重要論文，提出用硬件模擬神經網絡以后，連接主義才又重新抬頭。1986年，魯梅爾哈特(Rumelhart)等人提出多層網絡中的反向傳播算法(BP)算法。此后，連接主義勢頭大振，從模型到算法，從理論分析到工程實現，為神經網絡計算機走向市場打下基礎。現在，對人工神經網絡(ANN)的研究熱情仍然較高，但研究成果沒有像預想的那樣好。（3）行為主義(actionism)，又稱為進化主義(evolutionism)或控制論學派(cyberneticsism)，其原理為控制論及感知-動作型控制系統。行為主義認為人工智能源于控制論。控制論思想早在20世紀40至50年代就成為時代思潮的重要部分，影響了早期的人工智能工作者。維納(Wiener)和麥克洛克(McCulloch)等人提出的控制論和自組織系統以及錢學森等人提出的工程控制論和生物控制論，影響了許多領域。控制論把神經系統的工作原理與信息理論、控制理論、邏輯以及計算機聯系起來。早期的研究工作重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自尋優、自適應、自鎮定、自組織和自學習等控制論系統的研究，并進行“控制論動物”的研制。到20世紀60至70年代，上述這些控制論系統的研究取得一定進展，播下智能控制和智能機器人的種子，并在20世紀80年代誕生了智能控制和智能機器人系統。行為主義是20世紀末才以人工智能新學派的面孔出現的，引起許多人的興趣。這一學派的代表作者首推布魯克斯(Brooks)的六足行走機器人，它被看作是新一代的“控制論動物”，是一個基于感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統。9.1.5人工智能與傳統產業的融合傳統產業轉型升級面臨的問題。改革開放以來，中國迅速從一個落后的農業大國成長為第一工業大國，但在取得驚人成績的背后，產業發展正面臨著“大而不強”、產業發展不平衡以及環境污染和資源約束等瓶頸問題。從農業看，人多地少是中國的基本國情，中國農戶被認為是“超小的土地經營者”，平均可經營土地規模較小，且呈零散化特征。小規模、分散化的農業經營模式導致中國農業生產成本較高，且難以實現產業化發展，使農業在國際競爭中處于劣勢地位。另外，長期以來，中國政府更偏重于工業和服務業的支持，導致農業科技投入水平低、農產品產業鏈不完整現象嚴重，制約著中國農業轉型升級。有學者的實證研究表明，中國農業發展出現了資本報酬遞減現象，且過度依賴政府補貼和保護，缺乏自立性和競爭力。從制造業看，2010年中國制造業在全球制造業總值中的比例為19.8%，超過美國的19.4%，成為世界制造業第一大國，對此歐美國家紛紛提出針對中國的“再工業化”戰略，扼制中國制造業轉型升級。另外，中國制造業“大而不強”的特征導致大多企業集中在產業鏈低端位置，隨“人口紅利”消失，勞動成本上浮和人均增加值的下滑嚴重影響中國制造業的發展。從區域發展的角度來看，中國制造業受各地區要素稟賦和經濟水平的影響，東西部制造業發展差距較大。從制造業產品來看，中國制造業受制于核心技術的瓶頸，產品難以滿足高質量、個性化的市場需求。從服務業來看，改革開放以來，中國服務業保持穩定增長趨勢，占全國GDP總量比重由1978年的23.7%上升為2018年的52.16%。互聯網的快速發展，更推動了中國新興服務業的發展，使中國服務業產值躍居世界第三位。然而，中國服務業主要以傳統服務業為主，而生產性服務業發展緩慢，且呈現出規模小、不均衡、產業融合度低等特點，關于研發設計、節能環保等高新技術服務產業比重較低，難以支撐制造業轉型升級。人工智能與傳統產業深度融合。面對人工智能技術進步帶來的全球競爭格局，中國新常態經濟發展需要開發新的經濟增長點，人工智能與傳統產業深度融合是建設現代化經濟體系的需要，也是推動農業現代化、制造業轉型升級以及服務業智能化的需要。“智能+農業”主要是指物聯網、大數據、云計算等技術實現農業生產的精準投入和智能化管理。據MarketsandMarkets報告顯示，2017年全球智慧農業市場規模已達67億美元，預計2023年將達到135億美元。早在1984年，日本就頒布了《人工智能與農業——精農技術與尖端技術的融合》，旨在利用人工智能技術提高農業生產力；美國作為全球第一農業強國，一直引領智能農業的發展，高盛研究報告《精確農場：用數字農業欺騙馬爾薩斯》認為，美國通過智能農業能夠實現到2050年將玉米產量提高70%。中國近幾年經過不斷探索，在農產品生產加工和水產、畜牧業養殖等方面不斷實現智能化、精準化控制，從而提高農業經濟效益，加速農業現代化發展。例如，京東的“京東農場”和阿里云的ET農業大腦均是國內農業現代化發展的代表。“智能+制造”是以新一代信息技術為基礎，配合新能源、新材料、新工藝，貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能的先進制造過程、系統與模式的總稱，是“中國制造”能否轉型升級為“中國智造”的關鍵路徑，也將在很大程度上影響到中國能否從如今的“經濟大國”走向世界“經濟強國”。《中國制造2025》戰略實施以來，智能制造產業得以快速發展，據前瞻產業研究院報告顯示，2017年中國智能制造產業規模約達15000億元，預計2023年將達到2.81萬億元，產業增長潛力巨大。當前中國智能制造產業可分為基礎、平臺和應用三個層面，其中基礎層包括工業機器人、制造業物聯網，平臺層包括制造云、制造業大數據及商業分析、制造業人工智能(算法)，應用層包括智能工廠應用/解決方案。“智能+服務”是智能時代發展的必然趨勢，將改變人們的生活和工作方式。一方面，人工智能技術能夠改變傳統服務業現有業態，有效連接企業與客戶需求，解決行業痛點問題，從而提高企業服務質量和服務效率，促進傳統服務業轉型升級。例如，政務利用計算機視覺、機器學習等技術提高自助服務能力，減少了政府服務巨大的工作量；金融行業用語音識別等技術打造智能客服，并且用大數據開發智能投顧提供更多的個性化服務，解決了運營成本和個性化服務問題；零售行業利用機器學習、計算機視覺等技術精準分析顧客需求，提高顧客消費體驗。另一方面，人工智能技術直接應用于服務業，如醫療機器人、醫療影像輔助診斷技術可以快速進行病癥篩選、診斷，同時健康管理通過移動端設備連接健康醫療，改變人們的健康習慣。在教育、娛樂、家政等領域，智能服務機器人也被廣泛地應用，智能服務極大地提高了人們的生活質量，逐漸成為人們生活中必不可少的一部分。9.1.6大數據的定義與主要特征1.大數據的定義大數據研究專家維克托·邁爾-舍恩伯格曾經說過：世界的本質是數據。在他看來，認識大數據之前，世界原本就是一個數據時代；認識大數據之后，世界不可避免地分為大數據時代、小數據時代。隨著社會不斷發展的腳步，各類數據不斷累積，如果說小數據時代的各類分析調研更多的是靠樣本采集，那么現在，不管從數據的維度還是層次來看，數據體量的累積已經到了一個非常夯實的階段。在這兩個時代的過渡中，人們也自然而然地從先前的樣本思維轉變成大數據時代需要具備的整體思維，以更好地運用大數據，或者說，抽樣調查將成為過去時，對所有數據進行分析處理才是大數據時代應有的思維方式。對于大數據的具體定義和價值，大多數人都停留在知其然而不知其所以然的階段。但這也并不妨礙大數據這一詞匯在大眾心中的高度，它代表著先進，代表著高科技，代表著不可預知但可以預見的未來世界。麥肯錫最早提出了大數據時代的到來：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”對于大數據的定義，權威機構們給出了不同的表述。世界知名咨詢企業Gartner給出的定義是：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。還有一些是這樣表述的，大數據是指“無法用現有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合”。大數據的主要特征不管是信息資產還是數據集合，這些定義無不在昭示著大數據對于人們未來社會的價值。（1）大數據的特征一：規模性隨著信息化技術的高速發展，數據開始爆發性增長。大數據中的數據不再以幾個GB或幾個TB為單位來衡量，而是以PB（1千個T）、EB（1百萬個T）或ZB（10億個T）為計量單位。（2）大數據的特征二：多樣性多樣性主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強這三個方面。①數據來源多，企業所面對的傳統數據主要是交易數據，而互聯網和物聯網的發展，帶來了諸如社交網站、傳感器等多種來源的數據。而由于數據來源于不同的應用系統和不同的設備，決定了大數據形式的多樣性。大體可以分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據間的因果關系弱。②數據類型多，并且以非結構化數據為主。傳統的企業中，數據都是以表格的形式保存。而大數據中有70％—85％的數據是如圖片、音頻、視頻、網絡日志、鏈接信息等非結構化和半結構化的數據。③數據之間關聯性強，頻繁交互，如游客在旅游途中上傳的照片和日志，就與游客的位置、行程等信息有很強的關聯性。（3）大數據的特征三：高速性這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。大數據與海量數據的重要區別在兩方面：一方面，大數據的數據規模更大；另一方面，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析，數據輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。（4）大數據的特征四：價值性盡管企業擁有大量數據，但是發揮價值的僅是其中非常小的部分。大數據背后潛藏的價值巨大。由于大數據中有價值的數據所占比例很小，而大數據真正的價值體現在從大量不相關的各種類型的數據中。挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，并通過機器學習方法、人工智能方法或數據挖掘方法深度分析，并運用于農業、金融、醫療等各個領域，以期創造更大的價值。（5）大數據的特征五：真實性真實性是指數據的質量和保真性。大數據環境下的數據最好具有較高的信噪比。信噪比與數據源和數據類型無關。大數據的類型傳統企業數據（Tradi\o"TI社區"TIonalenterprisedata）：包括CRMsystems的消費者數據、傳統的ERP數據、庫存數據以及賬目數據等。機器和傳感器數據（Machine-generated/sensordata）：包括呼叫記錄（CallDetailRecords）、智能儀表、工業設備傳感器、設備日志（通常是Digitalexhaust）、交易數據等。社交數據（Socialdata）：包括用戶行為記錄、反饋數據等。如微信、Facebook這樣的社交媒體平臺。9.1.7大數據與人工智能的區別與聯系人工智能（AI）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。它是指計算機系統具備的能力，該能力可以履行原本只有依靠人類智慧才能完成的復雜任務。人工智能在20世紀80至90年代曾經一度低迷。近年來，由于成本低廉的大規模并行計算、大數據、深度學習、人腦芯片4大催化劑的齊備，導致人工智能的發展出現了井噴趨勢。大數據（BigData）是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據是不斷采集、沉淀、分類等數據積累，人工智能是基于大數據的支持和采集，運用于人工設定的特定性能和運算方式來實現。因此，人工智能離不開大數據，人工智能需要依賴大數據平臺和技術來幫助完成深度學習進化。當今人工智能立足于深度（多層）神經網絡，進行深度機器學習，可以根據大量的訓練數據來提高模型優化能力。但這一顯著優點需要增加海量的運算。隨著計算機運算能力提升，深度神經網絡發揮了杰出的實際應用價值。高速并行運算、海量數據、更優化的算法共同促成了人工智能發展的突破－所釋放出來的力量將徹底改變和優化人們的工作和生活。人工智能涉及的領域非常廣泛，且深入人們的工作和生活各個方面。人工智能，特別是深度學習，需要大量數據的應用和積累。這就需要高容量存儲設備來支持大量數據的留存。隨著數據的不斷增加，人們開始在其中發現某種規律，引發了分析的需求。分析讓大量的數據有了價值，嵌有人工智能的機器開始懂得用戶想要什么，需要干什么，可以預測未來變化或趨勢，這種人工智能與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。很多過去只有人能做的事情，現在更多的情況下能夠通過機器實現，比如語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬件性能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。人工智能和大數據區別大數據是需要在數據變得有用之前進行清理、結構化和集成的原始輸入，而人工智能則是輸出，即處理數據產生的智能。這使得兩者有著本質上的不同。人工智能是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似于人類的做法。人工智能系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化并修改它們的反應。人工智能系統旨在分析和解釋數據，然后根據這些解釋來解決實際問題。人工智能是關于決策和學習做出更好的決定。在某些方面人工智能會代替或部分代替人類來完成某些任務，但比人類速度更快，錯誤更少。大數據是一種傳統計算。它不會根據結果采取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的數據集，可以存在結構化數據或非結構化數據（在使用上也有差異）。大數據主要是為了獲得洞察力。人工智能和大數據協同雖然人工智能和大數據有很大的區別，但它們仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智能需要數據來建立其智能，特別是機器學習。機器學習中，為了訓練模型，需要大量的數據，而且數據需要結構化和集成到足夠好的程度，以便機器能夠可靠地識別數據中的有用模式。大數據技術滿足這樣的要求。人工智能是基于大數據的支持和采集，運用于人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷采集、沉淀、分類等數據積累。大數據提供了大量的數據，并且能從大量繁雜的數據中提取或分離出有用的數據，然后供人工智能來使用。即人工智能和機器學習中使用的數據已經被“清理”了，無關的、重復的和不必要的數據已經被清除。這些“清理”工作是由大數據技術來完成或保障的。大數據可以提供訓練學習算法所需的數據。有兩種類型的數據學習：初期離線訓練數據學習和長期在線訓練數據學習。人工智能應用程序一旦完成最初離線培訓，并不會停止數據學習。隨著數據的變化，它們將繼續在線收集新數據，并調整它們的行動。因此，數據分為初期的和長期的（持續的）。機器學習從初期和長期收集到的數據中不斷學習和訓練。不斷學習和磨煉其人工智能的模型和參數。人工智能發展的最大飛躍是大規模并行處理器的出現，特別是GPU，它是具有數千個內核的大規模并行處理單元。這大大加快了人工智能算法的計算速度。人工智能需要通過試驗和錯誤學習，這需要大量的數據來教授和培訓人工智能。人工智能應用的數據越多，其獲得的結果就越準確。因此可以看出，人工智能是依托于大數據，或者說人工智能底層基于大數據。此外，在大數據發揮作用的同時，人工智能研發者也一定不要忘了，大數據的應用必然會帶來個人隱私保護方面的挑戰。有效、合法、合理地收集、利用、保護大數據，是人工智能時代的基本要求。最后還要澄清的一點是：大數據在人工智能中的作用是將人類或物體行為活動抽象為或轉變為海量數據，對數據清洗、提質等預處理，供人工智能系統使用，而對數據進行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。9.1.8大數據對人工智能發展的推動作用近幾年，人工智能技術在無人駕駛、金融服務、語音識別等領域的創新應用層出不窮。生產制造業中，自動視覺檢測、機器參數調整、產量優化、維護預測等技術的應用極大地提高了生產效率；服務型機器人深入翻譯、會計、客服等領域，服務業正在發生重要變革；此外，金融、醫療等領域，也因人工智能技術的加入而更加繁榮。某種意義上，人工智能為這個時代的經濟發展提供了一種新的能量。人工智能的飛速發展，背后離不開大數據的支持。目前，人工智能發展所取得的大部分成就都和大數據密切相關。通過數據采集、處理、分析，從各行各業的海量數據中，獲得有價值的洞察，為更高級的算法提供素材。人工智能離不開深度學習，通過大量數據的積累探索，在任何狹窄的領域，如圍棋博弈、商業精準營銷、無人駕駛等等，人類終究會被機器所超越。而AI技術要實現這一跨越式的發展，把人從更多的勞力勞動中徹底解放出來，除了計算能力和深度學習算法的演進，大數據更是其中的關鍵。大數據所賦能的人工智能正在加速破壞性變革的發生。無處不在的數據結合大規模、高速、靈敏捕捉并分析海量數據的技術，正推動傳統數據分析望塵莫及的創新和進步。基于最新最具時效性的信息做出明智決策，正迅速成為主流和常態。大數據的影響遠遠不止于簡單的數據和分析。它和人工智能的結合，刺激推動了本在快速退潮的創新和行業變革。大數據的第一波浪潮，解決的是速度和靈活性問題。下一波浪潮，則是關于如何充分利用人工智能和機器學習的力量來大規模傳遞商業價值。人工智能即將成為遠大于移動互聯網的產業，而大數據一體化將是通往這個未來的必要條件。大數據和人工智能的發展一直密不可分，隨著互聯網的快速發展，綜合應用大數據和人工智能一直在進行深層次的研究和發展。人工智能的更全面更智慧發展需要依托大數據技術，需要大數據的支撐。隨著計算機硬件方面以及計算能力的提升，大數據方面的相關技術為人工智能的發展提供了多樣豐富的學習樣本。大數據的發展為人工智能提供了有力的技術支持，同時計算機計算能力以及存儲能力的提升，也為人工智能擴展性存儲以及成長提供了有力的硬件基礎。9.1.7我國人工智能的發展現狀目前，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是全球科技領域矚目的焦點之一，也是我國新一代信息技術中最為核心重要的技術。伴隨著“新基建”“新型基礎設施”等政策的出臺，我國人工智能行業蓬勃發展，已成為支撐社會經濟各領域創新與升級的關鍵動力。這里將從政策、數據資源、應用場景和現存問題等四個方面探討我國人工智能行業的發展現狀和優勢。一、政策自2018年發布《新一代人工智能發展規劃》以來，我國人工智能行業政策不斷涌現，各種創新發展舉措不斷推出。政策的有力支持對于人工智能行業的健康快速發展起到了至關重要的作用。1.《新一代人工智能發展規劃》該規劃是我國首個針對人工智能發展的長期規劃，明確了我國加快人工智能發展的戰略目標、重點任務和實現路徑。規劃提出了到2025年和2030年人工智能的發展目標。到2025年，人工智能核心產業規模達到4000億元左右，相關產業規模超過1萬億元；人工智能技術要突破一批關鍵核心技術，在智能制造、智慧醫療、智能交通等領域形成應用基礎；個人數據權益得到保障，普遍采用數據共享規則和人工智能倫理行為準則；打造一批擁有核心知識產權、市場占有率較高的人工智能企業，在世界人工智能舞臺上具有重要話語權和影響力。到2030年，人工智能核心產業規模達到1萬億元左右，相關產業規模超過5萬億元；人工智能技術要突破多個瓶頸，在智慧城市、智能家居、智能金融、智能制造等各領域得到廣泛應用；成為世界人工智能的主要創新中心之一，發揮重要的全球引領作用。2.《產業創新發展指導意見》2019年，國家工信部發布了《產業創新發展指導意見》，明確了產業發展的方向。文件要求加強頂層設計和政策引領，完善人工智能相關法規和標準體系，并推動相關技術和產業標準的建立。此外，文件還提出加強全球化戰略合作，通過建設開放共享的人工智能試驗區域，集聚一批創新企業和專業團隊，打造人工智能應用示范區域。3.《關于深化“互聯網+先進制造業”發展的實施意見》2016年提出“互聯網+”行動計劃以來，我國開始大力推廣信息化技術在傳統制造業中的應用。國務院于2018年發布《關于深化“互聯網+先進制造業”發展的實施意見》，規劃了“互聯網+先進制造業”的發展藍圖，明確了以人工智能等新基礎技術為核心的智能制造體系建設路線。二、數據資源人工智能行業在各個領域的應用需要大量的數據支撐，數據資源是人工智能發展的重要基礎。我國擁有豐富的數據資源，包括政府公共數據、企業內部數據以及公眾生成的數據等多種形式的數據來源。政府公共數據我國政府高度重視公共數據的共享開放和應用，先后出臺了一系列的政策法規。2014年，《國務院關于促進大數據發展加快培育數字經濟發展的若干意見》發布，指出政府要推動公共數據的共享和利用，支撐大數據產業的發展。隨著“互聯網+”“數字中國”等政策的推廣，目前我國政府公開數據量已經達到數萬億級別，涉及多個行業和領域。企業內部數據作為人工智能應用的主體之一，企業內部數據具有非常重要的價值。目前，我國互聯網巨頭在數據的收集、整合、分析和利用方面占據了一定的優勢。同時，多項國家政策鼓勵企業共享自身數據資源，這為企業間資源整合、協作開發提供了政策支持。公眾生成的數據隨著物聯網、智能設備等新興技術的普及，個人數據的產生量也越來越大。在不侵犯個人隱私的情況下，公眾生成的數據可以被應用到人工智能領域中，以促進人工智能技術的發展。三、應用場景人工智能技術的應用場景非常廣泛，涵蓋了醫療、金融、教育、交通、安防等多個領域。我國在人工智能技術與各行業深度融合的過程中，不斷探索創新，加速推動人工智能的規模化應用。醫療領域人工智能技術在醫療領域的應用可以說是開創了全新的局面，它不僅可以提高醫療效率和精準度，還可以為醫學研究和發展帶來創新動力。以下是我國人工智能在醫療領域上的應用：醫療影像診斷：醫學影像是臨床診斷的重要手段之一，而人工智能技術可以在醫學影像預測、自動分析、智能診斷等方面發揮巨大的作用。比如，人工智能可以通過深度學習算法，實現對影像數據的自動分析和識別，從而更加快速、精確地診斷出疾病和異常情況，包括肺癌、乳腺癌等多種疾病。電子病歷管理：電子病歷是醫院日常管理中的重要手段，它不僅方便了醫生診療，還可以大幅度降低醫療事故的風險。人工智能技術可以通過自然語言處理算法和機器學習算法，優化電子病歷數據的分類和儲存方式，實現病歷的快速查找和診斷分析。醫學輔助決策：醫學輔助決策是人工智能技術在醫療領域中的重要應用之一。通過對病人的數據進行分析和處理，人工智能系統可以幫助醫生快速、準確地做出醫療決策。例如，人工智能可以通過分析患者的病史、體征、檢查結果等多方面的數據，為醫生提供量身定制的治療方案。藥物研發：藥物研發是醫學領域中的一項重要任務，它需要耗費大量的時間和資源。而人工智能技術可以通過分析大量的藥物數據和研究成果，以及深度學習等技術手段，預測藥物效果和副作用，設計更加精準有效的藥物，從而大幅度縮短藥物研發周期和降低研發成本。總的來說，我國在醫療領域的人工智能應用已經取得了很多成果，并在不斷地推進創新與發展。未來，結合醫療行業的特殊性和需求，人工智能將在醫療領域中發揮更重要的作用，為人類健康事業做出更大的貢獻。金融領域人工智能技術在金融領域的應用起到了重要的作用，可以大大提高金融行業的風控管理和金融服務質量。我國金融行業目前的人工智能應用主要涉及反欺詐、風險判斷、互聯網金融等方面。3.教育領域人工智能應用在教育領域主要涉及智能教學、個性化學習推薦和智能評價三個方面。通過人工智能技術的應用，可以實現學生學習數據的快速分析和處理，標準化測評結果的自動生成等功能。4.交通領域人工智能技術在交通領域的應用可以提高交通管理效率和安全性，提升出行體驗，帶來更加便利和舒適的城市交通環境。以下是我國人工智能在交通領域上的應用：智能交通系統：智能交通系統采用人工智能技術，通過自動化、信息化、智能化等手段，實現對交通流量和交通狀態的實時監測和控制。這種系統可以根據路況、車輛流量等情況，智能調度道路交通信號燈和公共交通運營計劃，優化路況和車速，從而提高交通效率和安全性。自動駕駛技術：自動駕駛技術是人工智能在交通領域的核心應用之一。其基本原理是通過深度學習、計算機視覺和高精地圖等技術手段，使車輛能夠進行自主控制和導航，從而實現無人駕駛。目前，國內外許多企業都在探索和開發自動駕駛技術，如百度、騰訊、華為等。智慧出行服務：智慧出行服務是通過人工智能技術，將城市交通、地圖導航、公共交通等信息整合起來，為用戶提供更加便捷和全面的出行服務。智慧出行產品包括多個應用軟件和硬件，如地圖導航、公共交通系統、共享單車、共享汽車等。智能停車系統：智能停車系統是一種集成了人工智能技術的車輛管理系統。它可以通過視頻監控和感應設備，自動識別車輛類型、車牌號碼等信息，并對車位進行智能分配和管理。這種系統可以幫助駕駛員更快速、精準地找到車位，緩解城市停車難問題。總的來說，我國在交通領域的人工智能應用已經取得了許多成果，并在不斷地推進創新與發展。未來，隨著人工智能技術的不斷成熟和應用的深入推廣，人工智能將在交通領域中發揮更加重要的作用，為城市交通的智能化和可持續發展做出更大的貢獻。四、現存問題隨著人工智能技術的飛速發展，我國在這一領域中不斷取得大量的成果，包括自動駕駛技術的突破、智能語音助手的廣泛應用等等。但是，仍然存在很多問題和挑戰，需要持續不斷地解決和攻克。基礎理論尚未完備我國在人工智能的基礎理論方面尚未完全發展。雖然我國在深度學習（DeepLearning）以及卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks）方面取得了長足的進步，但是在人工智能的其他領域，如語義理解、推理機制、知識表達等方面，仍然存在很多問題和挑戰。這些領域涉及高度復雜的技術及理論，研究難度較高，需要人們進行更加深入的探索和研究。核心技術需要提高雖然我國的人工智能技術在某些領域上已經達到了國際領先水平，如圖像和語音識別技術的準確率、自然語言處理的智能化和個性化要求等等，但是在機器學習算法的時效性和高效性以及人工智能應用系統的穩定性和安全性等方面仍需提高。例如，在圖像識別領域，雖然我國已經可以進行人臉識別、視覺檢測等任務，但是在某些復雜的場景下，如夜間或低光環境，仍然會出現識別率偏低的情況。高端器件缺乏我國在人工智能領域中缺乏高端AI芯片和服務器等基礎設施來支撐人工智能的發展。由于人工智能技術的應用需要大量的數據和計算資源，服務器、存儲設備、GPU等硬件資源需求巨大，但是目前國內的芯片和其他設備相對不足，尤其在一些高端器件領域，如集成電路、量子計算機等方面，還沒有實現重大突破。發展環境存在問題雖然我國政府已經投入了大量資金支持人工智能的研究和發展，但是在人工智能的發展環境方面仍需要改善。例如，當前人工智能領域的知識產權保護、數據安全等問題仍需進一步加強。此外，也需要推動相關法律法規的建設和完善，以提供更加穩定和可靠的環境。高端人才儲備不足盡管我國人工智能專業人才培養呈現井噴式增長，但是高端人才儲備還是相對不足，特別是與發達國家的人才儲備相比還有一定差距，這對于人工智能未來的發展將帶來不小的挑戰。因此，需要在人才引進、培訓、激勵等方面進行深入探討和思考，以吸引更多的高端人才參與到人工智能的研究和發展中來。針對以上問題，我們可以采取以下措施加以解決：加強基礎理論研究加強人工智能的基礎理論研究，從而拓寬人工智能應用的領域。可以通過加大科研經費的投入，建立更多的研究機構，吸引更多的頂尖學者和科研團隊參與人工智能的理論研究。突破核心技術難點加強在機器學習算法的時效性和高效性以及人工智能應用系統的穩定性和安全性等方面的技術研究，進一步推動人工智能技術的不斷創新和發展。可以通過開展產學研合作、扶持創新型企業等方式，推動人工智能技術的產業化。加強對高端器件的研發加大對高端芯片和服務器等基礎設施的投入和支持力度，促進國內制造業的發展，提升我國的人工智能技術和實力水平。同時，也可以通過優惠政策來吸引國際知名公司在我國擴大生產，以加速國內高端器件的崛起。優化發展環境加強知識產權保護，制定完善相關法律法規，打擊侵權行為；加強網絡安全保障，保護數據的安全，建立一套規范的數據管理體系等。同時，亦可鼓勵大眾科普教育，提高公眾對人工智能的認識和了解，增加人工智能技術的社會認可度。培養高端人才加大對人才的培養和引進力度，建立更加完善的人才激勵機制，吸引更多的高端人才參與到人工智能領域的研究中來。可以通過多種方式來實現，如學校和企業合作舉辦人工智能專業課程、設立海外專家聯合研究項目等。總之，我國在人工智能領域內擁有巨大的發展潛力，需要針對存在的問題和挑戰，采取一系列有效措施，加快人工智能技術的推廣和應用，以提升我國在人工智能領域的競爭力和地位。9.2.1無人便利店近年來，無人配送、無人值守等智能化技術迅速發展，無人便利店火熱，各個商家紛紜推行自家的無人便利店。商家無需安排輪流值班的收銀員，從而減少了人工成本。一天二十四小時經營，可以隨時購物，輕松買單。你無須排長隊等候。對消費者而言十分便捷，那么關于無便利店里面主要采用了哪些高科技技術呢？大家一起來看一看吧。無人便利店工作原理介紹智慧無人便利店，大多采用了圖像識別技術，利用計算機視覺、深度學習、傳感器融合處理等核心技術實現了用戶自動識別、商品自動識別以及無感知結賬等功能，可實現全過程個人消費數字可視化精確分析，統計每個消費者的消費愛好及消費習慣；對消費者錯拿錯放、貨物入包、現場食用等多種購物習慣都能精確識別；消費者可使用微信小程序等多種方式進場購物，真正為消費者帶來快捷高效的“無人化”感受。無人便利店的自動售貨系統主要需要解決3個問題：消費者身份認證購置商品自動確認支付結算消費者身份認證消費者在進入便利店前，必須確認進入者是否具有選購資格，一部分無人便利店采用手機掃碼方式，而另一些則采用人臉識別技術，這也是一種更先進性的身份認證方式。如果一旦驗證通過，入口處大門口開啟，消費者就可以順利進入到無人便利店。（2）購置商品自動確認從你進入到無人便利店的那一刻開始，商家確認了你的真實身份。里面到處的攝像頭都是在記錄你的足跡。可以說，無人便利店里每個人的行為都是透明化的。這樣的記錄方式也方便商家對店里的實時客流量、復購率、退貨率等運營數據進行統計分析，進而形成消費者行為分析報告，為便利店的經營提供數據支持。智能識別系統通過攝像頭精準捕捉顧客的拿放行為和相關商品信息，顧客拿了什么東西，這件東西就會被自動添加到和他關聯的虛擬購物車中。實時掌握客戶最新購買商品，挑選完畢無需任何操作出店即自動結算。支付結算顧客選購完商品后，出店通過閘機，系統會通過顧客綁定的支付寶或微信賬號進行自動結算，并發送扣費通知消息。2.無人便利店圖像識別系統介紹（1）系統概述無人值守便利店的圖像識別系統，是一種利用人工智能技術實現人臉識別、行為識別、商品識別等功能的系統。其主要作用是通過攝像頭等設備實時采集便利店內部的圖像信息，拍攝顧客進店、購物、離店等行為，通過圖像識別算法，實現對顧客購買行為的分析，以及購買商品的自動識別和分類，從而自動完成商品銷售、收銀、庫存管理等工作，實現便利店自動化管理。（2）系統組成系統的工作原理和組成結構，主要包括以下幾個方面：圖像采集模塊:該模塊由攝像頭和傳輸設備組成，主要用于采集便利店內部的圖像信息，并將這些信息傳輸至圖像處理模塊。攝像頭會實時采集店內的圖像，包括顧客進店、瀏覽商品、選擇購買、離開等行為。攝像頭可以采用多種類型，如普通攝像頭、全景攝像頭、深度相機等，以滿足不同場景下的需求。傳輸設備是用于將采集到的圖像信息傳輸至圖像處理模塊，主要包括網絡設備、存儲設備等，常用的網絡傳輸設備主要包括有線網絡、無線網絡以及藍牙等。圖像處理模塊:圖像處理是將采集到的圖像進行處理，提取出有用的信息。系統會對圖像進行預處理，包括圖像去噪、圖像增強、邊緣檢測、圖像分割、特征提取等操作，用于提高圖像的質量和準確度。然后，使用圖像識別算法對圖像進行分析，提取出顧客的行為信息。圖像識別模塊:圖像識別模塊是利用深度學習、卷積神經網絡等技術，實現人臉識別、商品識別、購買行為識別等功能。系統通過圖像識別模塊，對顧客的行為進行識別和分類，包括進店、選購商品、結算、離店等，從而實現自動化銷售、收銀、庫存管理等功能。數據管理:系統會將顧客的行為數據進行存儲和管理，包括銷售記錄、庫存記錄、顧客購買記錄等信息。同時，系統會根據數據分析制定相應的經營策略，提高店鋪的經營效益。（3）系統優勢自動化管理：系統通過自動化管理技術實現便利店的自動化管理，減少了人力成本，提高了管理效率。數據精準：系統通過圖像處理技術實現對便利店內部信息的精準采集和處理，提高了數據的精度和準確性。實時監控：系統通過實時監控功能，實現對便利店內部信息的實時監控和處理，提高了便利店的安全性和管理效率。總的來說，無人值守便利店的圖像識別系統主要通過采集、處理、識別、管理等步驟，實現自動化的銷售、收銀、庫存管理等功能，有效提高便利店的管理效率和安全性，也為顧客提供更加便捷、高效的購物體驗。9.2.2計算機視覺的定義大家都知道人有基本的五感，即視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺，除此之外，還有平衡感、熱感等各種感官功能。據統計，對于人類而言，通過視覺輸入的信息占所有感官信息的80%以上。俗話說“百聞不如一見”，西方人也常說“Onepictureisworthtenthousandwords”。可見視覺對于人類的重要性。對于計算機、機器而言，能夠識別圖像，像人一樣產生視覺也是重中之重。那么什么是計算機視覺呢？計算機視覺是人工智能的一個領域，是指讓計算機和系統能夠從圖像、視頻和其他視覺輸入中獲取有意義的信息，并根據該信息采取行動或提供建議。計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步來說，就是指用攝影機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理。計算機視覺技術利用機器學習和神經網絡來訓練計算機，使計算機能夠及時檢測到缺陷和問題，以免影響正常工作。目前基于深度學習的方法已經成為很多計算機視覺任務的前沿技術。計算機視覺的定義計算機視覺（ComputerVision，簡稱CV）是一門研究如何使機器“看”的科學，即用攝影機和電腦等設備，代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺操作。計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。人類認識了解世界的信息中80%來自視覺，同樣計算機視覺成為機器認知世界的基礎，終極目的是使得計算機能夠像人一樣“看懂世界”。先理解視頻和靜止圖像的內容，然后從中收集有用的信息，以便解決越來越多的問題。計算機視覺與人類視覺的關系人眼存在長短錯覺，平行錯覺、大小錯覺，那這些視覺的錯覺現象在計算機視覺中會不會發生呢?答案是否定的，不會發生。人類在執行這類視覺任務時并沒有明顯的計算過程，而且對各個形狀也不是單獨地進行感知，是整體感知，人類視覺產生錯覺，都是因為受到其他因素的影響而產生的。在計算機視覺中，平面形狀的幾何參數和特性通過數值的計算獲得，所以不受圖中其他形狀的影響。人類視覺具有對知覺的理解性，人根據以往所獲得的知識和經驗對感覺的信息進行解釋，知覺不是簡單地被刺激模式決定的，而是在有限的資料中尋找最好的解釋。也就是說人類視覺能夠根據自己的理解對圖像做出解釋，這是目前計算機視覺無法做到的。總得來說，計算機視覺和人類視覺的區別有以下幾點：計算機視覺是機器視覺，人類視覺是生物視覺。人類的眼睛比攝像機更加靈活。人類的神經比計算機視覺更加復雜。計算機只是按照人類的指示做事，人類大腦有自己的思維。計算機視覺可以獲取人類視覺獲取不到的信息，例如：紅外攝像機。計算機視覺可以到人類到不了的地方，例如：真空作業。計算機視覺的三個優勢：在圖像處理方面上，可實現超人類的準確性，例如圖片顏色、細節敏感度等方面。在細微變化識別方面上，性能遠勝于人類，例如醫療圖像分析、芯片質檢等方面。在計算能力方面上，計算速度與精確性完勝人類，例如超級計算機。計算機視覺技術的發展歷程20世紀50年代：人們開始研究生物視覺工作原理，科學家從電生理學的角度來分析貓的視覺皮層系統，從中發現了視覺通路中的信息分層處理機制，并提出了感受野的概念。20世紀60年代：嚴格意義上來講，計算機視覺是在20世紀60年代逐步發展起來的。這個時期還誕生了人類歷史上的第一位計算機視覺博士，即LarryRoberts(拉里·羅伯茨)。他在論文中將物體簡化為幾何形狀(如立方體、棱柱體等)來加以識別。當時人們相信只要提取出物體形狀并加以空間關系的描述，那么就可以像“搭積木”一樣拼接出任何復雜的三維場景。人們的研究熱情空前高漲，研究范圍遍布角點特征、邊緣、顏色、紋理提取以及推理規則建立等很多方面。20世紀70～80年代：MIT（麻省理工學院）的人工智能實驗室在這一時期的計算機視覺領域中發揮了相當積極的推動作用。設置了機器視覺課程；同時該實驗室還吸引了眾多研究人員參與到計算機視覺的研究中。20世紀80年代：邏輯學和知識庫等理論在人工智能領域占據了主導地位。人們試圖建立專家系統來存儲先驗知識，然后與實際項目中提取的特征進行規則匹配。20世紀90年代：此時計算機視覺雖然已經發展了幾十年，但仍然沒有得到大規模的應用，很多理論還處于實驗室的水平，離商用要求相去甚遠。21世紀初：隨著機器學習的興起，CV領域開始取得一些實際的應用進展。例如，科學家利用Adaboost算法出色地完成了人臉的實時檢測，并被富士公司應用到商用產品中。2010年之后：計算機視覺技術的研究和應用得到跨越性的發展，主要得益于三個方面：算力：計算機運算能力呈現指數級的增長。數據（算料）：ImageNet、PASCAL等超大型圖片數據庫使得深度學習訓練成為可能(注：大型圖片數據庫雖然在2000年后期就已經出現了，但真正大放異彩還是在最近十年)，同時，業界一些極具影響力的競賽項目(例如ILSVRC)激勵了全世界范圍內的學者們競相加入，從而催生了一個又一個優秀的深度學習框架。算法：模型算法的不斷演進革新。資料來源：AI每日一解丨計算機視覺（1）/s?id=1761936407375278255&wfr=spider&for=pc9.2.3計算機視覺技術的典型應用近年來，計算機視覺已成為人工智能和機器學習最熱門的子領域之一。隨著算法的迭代、算力持續提升、以及數據的爆發式增長，計算機視覺不僅在技術方面了取得了快速的發展，而且在工業、農業、交通、服務等各個領域也實現了廣泛地落地使用，并展現了巨大的市場潛力。以下我們舉例描述計算機視覺在各個領域的典型應用場景。手機拍照（1）自動美顏：計算機視覺可以識別人臉和五官，自動對圖片進行美顏處理，例如調整皮膚色澤、磨皮、祛斑、提亮等。（2）智能姿勢識別：計算機視覺可以識別人體姿勢，自動對拍攝的照片進行剪裁和調整，例如自動裁剪頭像、自動調整照片角度等。（3）智能拍攝場景識別：計算機視覺可以識別拍攝場景，自動選擇最佳拍攝模式和參數，例如自動切換到夜景模式、自動調整曝光時間等。（4）照片分類和管理：計算機視覺可以識別照片中的物體和場景，自動將照片分類和管理，例如將照片按照時間、地點、人物等進行分類。（5）人臉識別和標簽添加：計算機視覺可以識別照片中的人臉，自動為每個人添加標簽，方便用戶進行搜索和管理。（6）智能相冊制作：計算機視覺可以自動將用戶的照片進行篩選和剪輯，制作出具有情感和故事性的相冊，例如自動生成旅游相冊、婚禮相冊等。圖像視頻審核隨著網絡技術的不斷進步，催生了自媒體的高速發展。隨著2009年新浪微博、2011年手機微信、2016年抖音平臺的陸續上線，自媒體進入國人的視野，到現在，平臺依然在不斷涌現，參與者不斷增加，我國自媒體行業進入蓬勃發展期。與此同時，圖像、視頻信息傳播量井噴式增長，這對網絡安全管理造成了巨大的挑戰。基于計算機視覺的圖像視頻審核技術，可以實現自動審核過濾色情、暴力、政治敏感等非法語言、圖片或視頻信息，以及對視頻直播內容進行實時審核，成為網絡凈化的重要助力。智能制造工業質檢在工業流水線中，很關鍵的一個環節就是對零部件做質量檢測。目前，大多數工廠的零部件檢測還是采用人眼觀察為主的檢測方式。但是，人工視覺檢測很大程度上取決于檢驗員的能力、經驗、專心程度，容易導致遺漏、分類錯誤等問題。隨著機器視覺（計算機視覺在工業領域應用時，通常被稱為機器視覺）的迅速發展，越來越多穩定可靠的機器視覺缺陷檢測產品被實際應用。通過機器視覺對零部件進行缺陷檢測，可實現持續、穩定、可靠、非接觸的工作輸出，有效提高產品質量，降低返工概率，減少人力投入。圖1所示是采用機器視覺技術進行電子元器件的質檢方式，表1列舉出人工質檢與機器視覺質檢效能的對比。圖1機器視覺電子元器件質檢表1人工質檢與機器視覺質檢效能對比維度人工檢測機器視覺檢測效率效率低（s級），且因人而異效率高（ms級）精度受主觀影響，精度一般高精度可靠性易疲勞，受情緒影響穩定可靠工作時間工作時間有限，注意力集中時間更少24小時不眠不休數字化需要人工登記，無法細化到零件個體自動記錄、可追溯成本人力、管理成本高規模化后成本降低環境適應性不適合惡劣危險環境適合惡劣危險環境智慧農業在農作物生長過程中，作物的葉、莖桿、果實的顏色、外觀形態、紋理等特征時刻發生變化，利用計算機視覺技術實時動態地監測作物形態變化，研究外界環境對作物生長狀況產生的影響和作物生長機制具有重要意義。可以應用在以下場景：（1）作物病蟲害檢測：計算機視覺可以通過拍攝植物葉片的照片，自動識別作物病蟲害，提高農作物的防治效率