確立人工智能為研究學科的歷史事件在探討人工智能的發展歷程時，一個具有里程碑意義的事件不容忽視，那就是1956年達特茅斯會議的召開。這次會議被廣泛認為是人工智能作為一門獨立學科誕生的標志，也標志著人工智能首次正式走上人類的歷史舞臺。1956年夏天，來自數學、心理學、計算機科學、信息論和神經科學等不同領域的專家學者們聚集在美國新罕布什爾州的達特茅斯學院，共同探討和研究如何用機器模擬人的智能。這次會議不僅確立了人工智能的研究領域和目標，還提出了許多關于人工智能的基本概念和研究方法，為后續的人工智能研究奠定了堅實的基礎。達特茅斯會議的召開，使得人工智能從一個分散的、跨學科的研究領域，逐漸發展成為一個獨立的、具有明確研究方向和目標的學科。從此，人工智能開始受到越來越多的關注和重視，也成為了科學技術發展的重要方向之一。綜上所述，1956年達特茅斯會議的召開，是標志著人工智能首次走上人類歷史舞臺的重要事件。這一事件不僅確立了人工智能的研究領域和目標，還為后續的人工智能研究和發展奠定了堅實的基礎。人工智能的研究始于1956年。這一年的達特茅斯會議被廣泛認為是人工智能領域誕生的標志性事件，會議首次明確提出了“人工智能”這一術語，并確立了該領域的研究目標與方向。以下從會議背景、核心內容及后續影響三方面展開說明。達特茅斯會議的背景與意義1956年夏季，美國達特茅斯學院舉辦了一場為期八周的學術研討會，由約翰·麥卡錫（JohnMcCarthy）、馬文·明斯基（MarvinMinsky）等學者發起。會議旨在探討如何讓機器模擬人類智能，包括學習、推理和語言理解等能力。此次會議不僅聚集了當時頂尖的數學、計算機科學和認知科學專家，還首次正式使用“人工智能”（ArtificialIntelligence）一詞，標志著該領域從哲學設想轉向系統性科學研究。會議核心目標與早期研究方向達特茅斯會議提出了人工智能研究的核心命題：?“如何制造能夠自主學習和解決問題的機器”?。與會者圍繞以下方向展開討論：?符號邏輯與推理?：嘗試通過形式化規則模擬人類邏輯推理，例如艾倫·紐厄爾（AllenNewell）和赫伯特·西蒙（HerbertSimon）開發的“邏輯理論家”程序。?神經網絡模型?：探索仿生學路徑，如弗蘭克·羅森布拉特（FrankRosenblatt）提出的感知機模型，試圖通過模擬神經元連接實現模式識別。?自然語言處理?：研究機器對人類語言的解析與生成能力，為后續對話系統奠定基礎。后續影響與學科發展達特茅斯會議雖未立即產生突破性成果，但其提出的框架為人工智能研究提供了長期指導。20世紀60-70年代，基于符號邏輯的專家系統快速發展；80年代后，統計學習與神經網絡技術逐漸興起；21世紀以來，大數據與算力的提升推動了深度學習革命。這些進展均根植于1956年會議確立的核心理念，即通過多學科交叉探索智能的本質與實現路徑。?史上被稱為人工智能元年的時間是1956年?。這一年份標志著人工智能作為一個獨立研究領域的開始。以下是對這一重要歷史時刻的詳細闡述：?一、背景與起源?在20世紀50年代，隨著計算機技術的快速發展和科學家對機器智能的深入探索，人工智能逐漸成為一個備受關注的研究領域。1956年，在美國達特茅斯學院召開的一次會議上，科學家們首次提出了“人工智能”這一術語，并明確了其研究目標和方向。這次會議被視為人工智能誕生的標志性事件，因此1956年也被稱為“人工智能元年”。?二、重要意義??確立研究領域?：1956年的達特茅斯會議不僅提出了“人工智能”的概念，還確立了其作為一個獨立研究領域的地位。此后，越來越多的科學家和研究機構開始投身于人工智能的研究和開發。?推動技術發展?：人工智能元年的確立，為后續的計算機技術、機器學習、深度學習等技術的發展奠定了堅實的基礎。這些技術的不斷進步，使得人工智能在各個領域的應用變得日益廣泛和深入。?引領未來趨勢?：隨著人工智能技術的不斷發展，其對社會經濟、科技進步乃至人類生活的影響也越來越大。1956年作為人工智能的元年，引領了未來科技發展的潮流，預示著一個充滿無限可能的新時代的到來。?三、后續發展?自1956年以來，人工智能經歷了從理論探索到技術應用的不斷發展過程。如今，人工智能已經滲透到各個行業領域，如醫療、金融、教育、交通等，為人們的生活帶來了極大的便利和改變。同時，隨著技術的不斷進步和應用的不斷拓展，人工智能的未來發展前景也愈發廣闊。綜上所述，1956年作為史上被稱為人工智能元年的時間，具有深遠的歷史意義和重要的現實意義。它不僅標志著人工智能作為一個獨立研究領域的開始，還推動了相關技術的快速發展和應用的不斷拓展。人工智能的起源與演變??人工智能（AI）的發展歷程中，有一位關鍵人物不可或缺，那就是艾倫·麥席森·圖靈。1950年，圖靈提出了著名的“圖靈測試”，為AI的界定提供了標準。如果計算機能在5分鐘內回答測試者提出的一系列問題，并且有超過30%的回答讓測試者認為這是人類所答的，那么就可以說計算機具備了人工智能，即通過了圖靈測試。1954年，世界上第一臺可編程機器人誕生，標志著機器人技術的開始。同年，美國人喬治·戴沃爾設計了第一臺可編程機器人。1956年，人工智能正式誕生。這一年，美國達特茅斯學院舉行了歷史上第一次人工智能研討會，被認為是人工智能誕生的標志。這次會議后，人工智能正式被確認為一門學科。隨著時間的推移，AI每十年都會有新的創新。1950年代至1960年代，研究人員嘗試使用符號邏輯和推理規則來模擬人類思維。1960年代至1970年代，專家系統開始發展，利用知識庫和推理規則來解決特定領域的問題。1980年代至1990年代，連接主義AI階段開始，轉向神經網絡和機器學習，通過模擬神經元的連接和規則來實現智能。1997年，IBM的DeepBlue戰勝了國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫，標志著機器在某種程度上能夠超越人類的智能。2000年以后，隨著大數據、硬件和計算能力的提升，機器深度學習得到廣泛應用。這些技術基于統計模型和神經網絡，能夠自動從數據中學習，并在圖像識別、自然語言處理等領域取得了重大突破。如今，AI已經廣泛應用于我們的生活中，包括AI語音、AI答案、AI視頻等AI產品層出不窮。那么，AI對我們的生活是利還是弊呢？這是一個值得深思的問題。人工智能（AI）作為計算機科學的一個重要分支，自誕生以來，經歷了漫長而曲折的發展歷程，期間涌現出許多具有代表性的事件。一、人工智能的起源與早期發展人工智能的概念最早可以追溯到20世紀40年代。當時，科學家們開始探索計算機是否可以模擬人類的智能行為。1950年，艾倫·圖靈提出了著名的圖靈測試，為人工智能的發展奠定了基礎。隨后，在1956年的Dartmouth會議上，人工智能這一術語被正式提出，標志著人工智能作為一門學科的誕生。二、人工智能的重要里程碑1.早期符號主義：在人工智能的早期發展階段，符號主義占據主導地位。研究者們試圖通過符號和規則來模擬人類的思維過程。這一階段的代表性成果包括專家系統和規則推理系統等。2.連接主義的興起：隨著神經網絡研究的興起，連接主義逐漸成為人工智能領域的重要流派。神經網絡通過模擬大腦神經元之間的連接關系，實現了對復雜模式的識別和學習。這一階段的代表性事件包括反向傳播算法的提出和深度學習框架的發展。3.深度學習的突破：進入21世紀后，深度學習取得了重大突破。通過構建深層神經網絡，研究者們實現了對圖像、語音等復雜數據的高效處理。2012年，AlexNet在ImageNet圖像識別競賽中的優異表現，標志著深度學習時代的到來。4.人工智能的廣泛應用：隨著算法和計算能力的不斷提升，人工智能開始在各個領域得到廣泛應用。從智能家居、自動駕駛到醫療診斷、金融風控，人工智能正逐漸滲透到我們生活的方方面面。三、未來展望展望未來，人工智能將繼續保持高速發展勢頭。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，人工智能有望在更多領域發揮重要作用。同時，我們也應關注人工智能帶來的倫理、安全等問題，確保其在為人類帶來便利的同時，不會對社會造成負面影響。綜上所述，人工智能的發展歷史充滿了曲折與輝煌。從最初的符號主義到如今的深度學習時代，人工智能經歷了多次重大變革。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，人工智能有望在更多領域發揮重要作用。隨著ChatGPT大模型的火爆發布與廣泛運用，人工智能（AI）已然成為社會熱議的焦點。那么，AI的起源與發展歷程究竟是怎樣的呢？那些曾經轟動一時的超級AI，如“深藍”和“AlphaGo”，在AI的發展歷程中又占據了怎樣的地位？接下來，讓我們一起回顧AI發展史上的幾個關鍵事件。——圖靈測試——自數字電子計算機問世以來，科學家們便開始致力于探索計算機實現“智能”的可能性。1950年，阿蘭·圖靈在《心靈》雜志上發表了一篇具有劃時代意義的論文——《計算機器與智能》，這篇論文為AI的發展奠定了重要基礎。他提出了著名的圖靈測試，這一測試方法要求一個人在不與對方直接接觸的情況下，通過某種特定方式與對方進行一系列的問答。若在長時間內，提問者無法根據這些問答判斷出回答者是人還是計算機，那么便可認為該計算機已經達到了智能的水平。AI的定義AI，即人工智能，是指通過計算機算法和數據分析來模擬人類智能的一門技術。它涵蓋了機器學習、深度學習等多個領域，旨在讓計算機具備類似于人類的思考、學習和決策能力。在1956年的6月，達特茅斯學院匯聚了來自不同領域的十余位專家，他們共同度過了一個近兩月的學術研討會。這場研討會專注于探討機器智能的諸多議題，而它也成為了后來著名的達特茅斯會議。達特茅斯會議不僅匯聚了眾多專家學者，更在學術研討中達成了重要共識，首次提出了“人工智能”的命名，并正式將其確立為一個獨立的研究領域。這一里程碑式的事件，不僅標志著人工智能學科的誕生，也被后人譽為現代人工智能的起點。在1959年，IBM的科學家亞瑟·塞繆爾精心編制了一套西洋跳棋程序。這套程序獨具特色，擁有“學習能力”，它能通過對眾多棋局進行深入分析，逐步區分出哪些棋局是“佳作”，哪些是“劣作”，進而不斷提升自身的棋藝。由于亞瑟·塞繆爾率先提出了“機器學習”這一創新概念，他被尊為“機器學習之父”，這一稱號在學術界和工業界廣受贊譽。繼亞瑟·塞繆爾提出“機器學習”概念后，又一位發明家在機器人領域取得了重大突破。1959年，喬治·德沃爾與約瑟夫·英格伯格聯手創造了人類歷史上第一臺工業機器人——Unimate。這臺重達兩噸的機器人，被安裝在通用汽車的生產線上，憑借其控制多自由度機械臂的能力，高效地搬運和堆疊熱壓鑄金屬件。——通用機器人的誕生——在1966年，美國斯坦福研究所（SRI）由查理·羅森帶領，成功研發出首臺人工智能機器人——Shakey。這臺機器人全方位運用了人工智能技術，配備了電子攝像機、三角測距儀、碰撞傳感器以及驅動電機，從而能夠初步解決感知、運動規劃和控制等復雜問題。值得一提的是，Shakey被譽為首個通用移動機器人，為后續機器人技術的發展奠定了堅實基礎。——聊天機器人ELIZA的誕生——在1966年，麻省理工學院的魏澤鮑姆創作并發布了世界上首個聊天機器人——ELIZA。這個名字取自蕭伯納戲劇《賣花女》中的主人公，象征著機器人在人工智能領域的初步嘗試。雖然ELIZA的對話能力相對簡單，但它開啟了機器人與人類進行自然語言交互的新篇章，為后續聊天機器人的發展提供了重要啟示。僅憑200行程序代碼和有限的對話庫，ELIZA便能對提問中的關鍵詞作出回應。這種初步的交互能力，為后續聊天機器人的智能發展奠定了堅實基礎。ELIZA堪稱當今Siri、小愛同學等智能問答系統的先驅。——專家系統探秘——專家系統，實質上是一個集“知識庫”與“推理庫”于一身的強大系統。它匯聚了眾多專家，對浩如煙海的專業知識和經驗進行系統性的搜集、整理與分析，進而構建出繁雜的規則庫。這些規則被精心導入系統后，便能借助邏輯推理的力量，模擬甚至超越人類專家的決策能力，從而應對各種復雜的挑戰。1968年，美國科學家愛德華·費根鮑姆首次提出了專家系統——DENDRAL，并初步界定了知識庫的概念。這一里程碑事件標志著專家系統的正式誕生。DENDRAL系統專注于化學領域，旨在協助化學家分析物質的分子結構。其推出后，憑借在節省人力成本和提升工作效率方面的卓越表現，贏得了化學行業的廣泛贊譽。——深藍與神經網絡的嶄露頭角——在1997年5月3日至11日間，IBM公司的超級電腦“深藍”經過一番激戰，以2勝1負3平的優異成績，險勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。這一驚人之舉，不僅在AI發展史上留下了濃墨重彩的一筆，更標志著人工智能領域的一大飛躍。深藍的勝利，離不開20世紀80年代人工智能研究領域的重大變革。當時，機器學習和神經網絡（聯結主義）開始嶄露頭角，并逐漸取代了專家系統（符號主義），成為人工智能領域的新寵。而深度學習與GPU技術的飛速發展，更是為這一轉變注入了強大動力。2006年，多倫多大學的杰弗里·辛頓發表了具有里程碑意義的論文《Reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks》，其中他首次提出了深度信念網絡（DeepBeliefNetworks，DBNs）的概念。這一重大突破標志著深度學習的正式誕生，從而開啟了人工智能領域的新篇章。因此，2006年也被后人譽為深度學習元年，而杰弗里·辛頓則被譽為“深度學習之父”。2012年，杰弗里·辛頓攜手其學生伊利亞·蘇茨克沃（后成為OpenAI的創始人）與亞歷克斯·克里切夫斯基，共同打造了深度神經網絡模型AlexNet。這一杰作在ImageNet視覺識別挑戰賽中嶄露頭角，以顯著優勢榮獲冠軍。他們三人訓練AlexNet模型時，主要依賴于兩張英偉達GTX580顯卡的強大計算能力。這標志著GPU在深度神經網絡訓練領域開始展現出其令人矚目的性能。黃仁勛領導英偉達將戰略重心全面轉向人工智能，公司深入探索深度學習領域，對AI基礎設施的每一層級進行全方位、系統性的改造。這些改進不僅涵蓋了芯片設計、互連技術、網絡構建，還包括軟件開發、模型優化以及系統集成。這一系列變革使英偉達成功實現了從單一的GPU制造商到涵蓋AI全鏈條的行業領軍地位的轉變。與此同時，AlphaGo的誕生和深度學習技術的崛起，也進一步推動了人工智能領域的發展。盡管深藍在國際象棋上展現過卓越表現，但圍棋的復雜性遠超國際象棋，使得電腦在圍棋上的表現一度被視為不可能。然而，隨著深度學習技術的突破，AlphaGo以驚人的成績證明了電腦在圍棋上也能超越人類。2016年3月，DeepMind公司推出的AlphaGo（阿爾法狗）圍棋程序，在與世界圍棋冠軍、職業九段選手李世石的激烈對決中，以4:1的總比分大獲全勝，這一輝煌成就再次震驚了全球。AlphaGo的設計基于深度神經網絡算法，其強大的算力得益于176塊GPU的集群支持。這使得AlphaGo擁有出色的自我學習能力，能夠匯聚海量的圍棋對弈數據和名人棋譜，進而進行深入學習和模仿人類圍棋的技藝。2022年11月，OpenAI重磅推出了基于GPT大模型的人工智能對話應用服務——ChatGPT，這一創新舉措迅速引爆了全球的關注。不僅如此，生成式AI的技術邊界也在不斷拓展，如今已能處理圖像、音頻、視頻等多種媒體形式，展現出多模態的強大能力。ChatGPT在訓練過程中，依托于一個由數萬塊英偉達GPU構成的龐大集群，運算速度極快，每秒能進行一千萬億次計算。其模型參數更是高達1800億，為生成式AI的進一步發展提供了強大的支持。——結語——在短短六十年的發展歷程中，人工智能（AI）已經歷了數次重大的技術飛躍。當前，算法、算力和數據被視為AI不可或缺的三要素。隨著算力瓶頸的進一步突破，AI有望在金融、醫療、服務、制造等眾多領域釋放出前所未有的潛能。人工智能進化史一、孕育階段（1943年以前）公元前4世紀：亞里士多德提出形式邏輯和三段論，為符號推理奠定基礎。17世紀：萊布尼茨提出“通用符號語言”設想，啟發了現代計算機邏輯設計。19世紀：布爾創立布爾代數，將邏輯推理數學化。1936年：艾倫·圖靈提出“圖靈機”理論模型，為計算機科學和人工智能奠定理論基礎。二、形成階段（1943-1956年）1943年：麥卡洛克和皮茨提出首個神經網絡模型（M-P模型），模擬神經元工作原理。1950年：圖靈發表《計算機器與智能》，提出“圖靈測試”，定義機器智能的標準。1951年：首臺神經計算機SNARC誕生，實現簡單學習功能。三、學科確立與早期探索（1956-1970年）1956年：達特茅斯會議召開，麥卡錫、明斯基等學者正式提出“人工智能（AI）”術語，標志AI成為獨立學科。1957年：羅森布拉特發明感知機（Perceptron），開啟連接主義研究。1959年：塞爾夫里奇開發首個模式識別程序，推動計算機視覺發展。1966年：首臺擊敗國際象棋大師的電腦程序誕生，AI在博弈領域初顯潛力。1969年：國際人工智能聯合會議（IJCAI）成立，全球AI研究社群形成。四、知識工程與專家系統時代（1970-1990年）1972年：法國科麥瑞爾開發邏輯編程語言PROLOG，支持知識表示與推理。1977年：費根鮑姆提出“知識工程”概念，推動專家系統發展。1965-1980年：斯坦福大學開發DENDRAL（化學分析專家系統）、MYCIN（醫學診斷系統），后者準確率超人類專家。1980年：卡內基梅隆大學推出XCON系統，實現計算機配置自動化，每年為一家公司節省4000萬美元，驗證AI商業化潛力。五、機器學習與算法突破（1990-2016年）1997年：IBM“深藍”擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，AI在復雜策略領域實現里程碑式突破。2006年：辛頓提出深度學習理論，突破神經網絡訓練瓶頸，開啟AI新紀元。2012年：AlexNet在ImageNet競賽中奪冠，深度學習推動計算機視覺飛躍。2014年：生成對抗網絡（GAN）問世，推動圖像生成技術發展。2016年：AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，強化學習技術引發全球關注。六、通用AI與產業爆發（2017-2024年）2017年：Transformer架構提出，奠定大語言模型（LLM）基礎。2018年：OpenAI發布GPT-1，開啟自然語言處理新范式。2020年：GPT-3發布，參數量達1750億，展現強泛化能力。2022年：ChatGPT全球爆火，AI進入大眾應用階段。2024年：多模態大模型（如GPT-4o、Claude3.5）成熟，支持文本、圖像、音頻跨模態交互。七、2025年：AI技術革命與社會融合算力革命：中國DeepSeekR1發布，訓練成本降至OpenAI模型的1/70，推動全球算力效率躍升。AIAgent普及：微軟Copilot、SalesforceAgentforce等工具重塑企業流程，AI從“助手”升級為“數字勞動力”。多模態與推理能力突破：OpenAI的o3-mini模型在數學、編程等領域超越人類專家水平；谷歌“雙子座2.0”解決復雜物理問題；Meta推出“概念模型”，實現語義層推理。多模態AI在醫療領域整合病歷、影像與基因組數據，推動個性化治療；零售業中結合視覺識別與自然語言處理，提升客戶體驗。硬件集成：端側AI設備（如AI手機、機器人）加速落地，技術滲透日常生活。人文社科融合：復旦大學發布《藍皮書》，AI賦能考古、歷史、社會治理研究，推動第五范式（數據與機理雙驅動）。行業滲透與就業轉型：AI在互聯網、金融、制造業滲透度最高；金融AI風控系統提升決策效率；制造業中具身智能機器人實現工廠自動化。德勤預測，AI將替代30%重復性崗位，但創造數據分析師、AI倫理顧問等新職業，要求從業者具備更高創造力與情感智能。未來展望：技術民主化與認知智能開源與低成本化：DeepSeek開源策略推動技術平權，中小開發者可低成本部署AI應用。認知智能突破：AI或實現自主推理與復雜決策，從“感知智能”邁向“認知智能”。人機協同新范式：端側AI設備（如AR眼鏡、人形機器人）普及，技術融入生活肌理。倫理與治理：全球加速AI倫理框架構建，中美歐競逐治理話語權。技術民主化：開源模型與低成本算力推動“AI平權”，中小企業和個人開發者廣泛參與創新。總結：人工智能歷經80余年發展，從符號邏輯到深度學習，從實驗室到產業爆發，其核心驅動力始終是算法、數據與算力的協同突破。2025年作為關鍵轉折點，既展現技術革命（如DeepSeek算力效率躍升、AIAgent普及），也暴露倫理與地緣挑戰。未來，AI將深度重構經濟、社會與文明，其發展軌跡取決于技術創新與人類價值觀的平衡。人工智能（AI）這一概念首次在1956年的達特茅斯會議上被提出，這場會議標志著AI作為一門學科的誕生。本文將從多個角度探討達特茅斯會議的背景、會議中的重要人物、AI的發展歷程，以及其對現代社會的影響。01“人工智能”的起源與圖靈的關鍵性貢獻《人工智能簡史》有提及,“人工智能”這一術語雖然被廣泛認為是在1955年或1956年左右出現，但其背后的思考和探索早在這之前就開始了。英國人一直使用的“機器智能”與“人工智能”實際上是同義詞，這顯示了早期對于機器與智能結合的思考。圖靈在這一領域做出了杰出的貢獻。他在1948年的NPL報告中首次系統性地探討了“智能機器”的概念，這被認為是“人工智能”早期的重要論述。圖靈不僅區分了“肉體智能”和“無肉體智能”，還進一步在1950年的文章中提出了“模仿游戲”，即后來廣為人知的“圖靈測試”。此外，圖靈對于機器與智能的結合有著深入的見解，他探討了大腦皮層的特性，并提出了機器可以模仿人體的任何小部件的觀點，這顯示了他在人工智能領域的遠見卓識。他的這些觀點和理論為后來的人工智能研究奠定了堅實的基礎。一般人認為“人工智能”這是麥卡錫的原創，但麥老晚年承認他也是從別人那兒聽來的。事實上，英國人在此之前一直就有“機器智能”(MachineIntelligence)的說法。在維基百科上，“機器智能”這一詞條被重定位到“人工智能”，這兩個詞是同義詞。圖靈1950年在英國哲學雜志《心》上發表文章“計算機與智能”，文中提出“模仿游戲”，被后人稱為“圖靈測試”。這篇文章被廣泛認為是機器智能最早的系統化科學化論述。但圖靈在1941年戰時就開始思考機器與智能的問題，1947年圖靈在倫敦皇家天文學會就機器智能發表演講。1948年圖靈把這次演講整理成文章，題為“智能機器”，作為英國國家物理實驗室(NPL)的內部報告，但沒有公開發表。這篇文章遲至1969年才在年刊型論文集《機器智能》上發表。嚴肅的“機器智能”的概念應該就是由圖靈1948年在這篇NPL報告中最早提出的。圖靈1948年的文章提到了“肉體智能”和“無肉體智能”的區分，他明確列出五個領域屬于無肉體智能。而在1950年的文章開頭第一節標題就是“模仿游戲”。在“模仿游戲”中，如果C不能識別房間里是人還是機器，那么機器就是有智能的。二戰結束后，NPL準備研發電子計算機，圖靈于1946年初加入NPL。但一年后，達爾文爵士認為圖靈的報告像是中學生作文不宜發表。圖靈認為達爾文爵士和主管是官僚，因此前往劍橋大學度假一年，但后來感覺在劍橋并不受歡迎，只得離開。02全球人工智能發展概覽《資本大格局：千億操盤者的投資邏輯》一書指出,自1956年人工智能概念提出至今，已走過60年歷程，經歷了從運算智能到感知智能，再到認知智能的發展階段。全球范圍內，人工智能技術的應用日漸廣泛，預計將有大量設備集成AI技術，加強與互聯網、家電、汽車等產品的關聯。在主流應用方面，人工智能已滲透到圖像識別、語音識別、語義識別及預測規劃、智能控制等多個領域。將目光轉向國內，雖然中國的人工智能產業尚處于起步階段，與美國在技術成熟度和企業規模上存在差距，但也有一些地區和企業在此領域取得了顯著成績。例如，南京物聯在智能家居領域擁有多項技術專利，全球排名靠前。大疆創新在消費級無人機市場占據領先地位，市場份額高達70%以上。此外，中國政府已將人工智能列為重點發展領域，在“中國制造2025”和“‘互聯網+’人工智能三年行動實施方案”等政策中明確提出推廣人工智能在各個領域的應用。隨著技術的不斷進步和政策的推動，人工智能產業有望迎來快速發展期。投資領域也對人工智能表現出極大的熱情。紅杉資本等投資機構看好人工智能的發展潛力，認為其是下一個重要的技術創新平臺。國內外科技巨頭積極布局人工智能領域，帶動了整個行業的快速發展。同時，金融資本也在加速進入這一領域，尋求投資機會。綜上所述，人工智能行業在全球范圍內正迎來全面爆發時期，無論是技術發展、政策推動還是投資熱情都顯示出其巨大的發展潛力和市場前景。自1956年達特茅斯會議首次提出人工智能這一概念至今，作為一個學科人工智能已經走過60年的發展歷程，其間經歷了運算智能(能存會算)、感知智能(能聽會說、能看會認)、認知智能(能理解會思考)三個發展階段。當前，我們對于人工智能的研究已經在運算智能和感知智能方面取得了較大的突破，而對認知智能的研究仍然處于起步階段，認知智能正是當前機器與人差異最為明顯的地方，各大科技巨頭均力圖在這一領域取得突破。可以肯定地說，未來人們對于這一領域的投入會繼續加大。研究機構Gartner表示，預計到2018年，全球將有60億臺設備會應用上人工智能技術，人工智能將加強相關設備與互聯網家電、汽車等產品的關聯。目前，人們對于人工智能的主流應用集中在圖像識別、語音識別、語義識別以及預測規劃、智能控制幾個方面，計算機通過圖像識別、語音識別、語義識別等技術對數據進行采集、處理、解讀，進而根據需求進行預測判斷，再結合各種智能硬件設備實現最終的智能控制。將目光轉回國內。雖然現階段包括BAT在內的一些科技巨頭都在加緊在人工智能領域的布局，但從整體上來看，我國人工智能產業只能說尚處于剛剛起步的階段，無論是在技術成熟度還是企業規模上都和美國存在著較大的差距：數量上，美國以2905家的企業總數占據全球第一的位置，而我國雖然名列第三，實際數量卻僅僅為709。有一點值得關注，即我國人工智能企業的地域集中度較高，北京、上海、深圳三個城市人工智能企業的總數合計就占了全球總數的7.4%，在全球城市中的排名分別是第3、6、8。不過，與美國比起來，我們也并非沒有局部優勢。正如樂搏資本創始合伙人楊寧所說：“總體而言，在人工智能領域，美國的技術要比我們好一些，畢竟人家搞了半個世紀了，有積累，但我們的產品化程度要高于他們，我們更貼近用戶。技術與產品是兩個概念，不是技術好就一定產品好。”這話絕不是空穴來風，放眼當前國內人工智能市場，的確不乏一些取得了不錯成績的公司，比如研發、生產、銷售智能家居的南京物聯。據統計，該公司現在已經擁有100多項智能家居技術專利，全球排名第二，僅次于三星。還有大疆創新（DJI）、極飛（XAIRCRAFT）、億航（Ehang）等公司，在消費級無人機領域都取得較為出色的成績。市場研究機構Frost&Sullivan2015年對外公布的數據顯示，大疆在全球消費級無人機市場的份額高達70%，位居全球首位。2016年大疆銷售突破100億，全球市場份額已達80%以上。2015年上半年，我國政府提出“中國制造2025”的發展規劃，其中最核心的工程就是智能制造。這項規劃的具體目標是到2025年我國的工業生產制造智能化水平應達到進人國際第一方陣的程度，從而實現從制造大國到智造強國的轉型。2016年5月，中央政府在《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》中明確指出要推廣人工智能在家居、無人系統、安防等各個領域的應用。可以說，人工智能已經成為我國科技發展的重點，有望成為新一輪產業革命的風口。紅杉資本中國基金創始人沈南鵬曾指出：“人工智能是下一個技術創新中重要的平臺型方向。”伴隨著移動互聯網、大數據、物聯網等技術的飛速發展，近幾年人工智能技術的發展達到了歷史轉折點。自2010年以來，中國便迎來了人工智能技術的井噴時期，大量人工智能企業應運而生，同時眾多投資機構也開始加大了對人工智能領域的投入。渤海證券分析師稱：“目前，國內外科技巨頭均積極布局人工智能，科技巨頭的進入勢必對行業產生巨大的帶動作用。未來人工智能必將廣泛用于醫療健康、刑偵監測、智慧教育等眾多領域，擁有巨大的產業前景，投資者可積極關注人工智能領域的投資機會。”實際上，智能穿戴、智能家居、智能醫療等概念一直是最近幾年的投資熱點。除了上述科技巨頭產業資本外，一些敏銳的金融資本也早已盯上這塊巨大的“蛋糕”。回顧歷史，我們不難發現，在任何一個產業的發展過程中，金融資本的推動作用都是不可或缺的。演化經濟學家卡蘿塔·佩蕾絲曾經在其著作《技術革命與金融資本泡沫與黃金時代的動力學》一書中將金融資本比作“創造性毀滅的執行者”，并認為在技術革命中金融資本比產業資本能起到更為直接的幫助傳播的作用。在當下的人工智能革命中這一點也同樣適用，金融資本的活躍性一點也不比產業資本差。在被稱為全球科技產業領頭羊的美國，最近幾年投資人工智能項目的案子可謂是一個接一個。《三聯生活周刊》2015年第10期刊發的《人工智能一個新的春天》一文就曾指出，現在美國風險投資公司對人工智能行業的發展明顯“看多”。同樣，全球人工智能企業的數量自2010年后也日漸增多，近兩年更是呈現出爆發式增長態勢。與此對應，全球人工智能產業資本形成總額（GCF）在此期間也保持了穩定增長的態勢，兩者呈現正相關性。2016年11月烏鎮智庫與網易科技共同發布了《烏鎮指數：全球人工智能發展報告（2016）》。該報告中指出，近幾年人工智能領域的投資金額和投資頻次都在顯著增長。回到中國。我國金融資本對于人工智能領域的追捧絲毫不遜于美國等一些發達國家。《烏鎮指數：全球人工智能發展報告（2016）》指出，近兩年來，我國（臺灣地區除外）人工智能領域的投資活動明顯增加，但每次投資活動的平均交易額并沒有明顯增加。總之，當前在政策、技術發展以及人類社會文明進程等多重驅動之下，人工智能行業迎來了全面爆發時期，其正在步入狂歡來臨前的大熱身。無論是金融資本還是產業資本，都在加緊在人工智能領域的布局和投入，人工智能的投資潮已經席卷全球，智能化新型投資領域被不斷地挖掘和拓展，吸引著越來越多的企業和資本加入到對人工智能的探索之中。03人工智能的定義與主要學派《農業信息化導論》有相關描述,人工智能作為一個廣泛探討和研究的領域，其定義并非一成不變，而是隨著技術的發展和研究的深入而不斷演化。最初由麥卡錫等科學家在1956年提出，旨在探索機器模擬智能的可能性。人工智能期望了解智能的實質，并生產出能以人類智能相似方式反應的機器。其研究領域涵蓋了運算、機器人、語言識別、機器學習等多個方面。在定義上，人工智能有多種解釋，如智能機器、關于知識的科學、計算機科學的一個分支，以及涉及判斷、推理等思維活動的能力。這些定義從不同角度揭示了人工智能的本質和目標。在學派發展上，由于對人工智能研究角度的不同，形成了符號主義、連接主義和行為主義等學派。符號主義強調符號運算和邏輯推理，連接主義則側重于模擬大腦神經系統的信息處理過程，而行為主義則注重通過模擬生物進化過程中的行為來實現智能。“人工智能”一詞于1956年由麥卡錫(J.McCarthy)提出。1956年夏季，以麥卡錫、明斯基(M.L.Minsky)、羅切斯特(N.Lochester)和香農(ClaudeElwoodShannon)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家相聚在一起，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并首次提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。從那以后，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。人工智能是研究怎樣讓人工系統（例如計算機等）去代替人做事，人工系統通過軟硬件來完成人類的某種智能行為。人工智能期望了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。該領域的研究包括運算、機器人、語言識別、機器學習、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。關于人工智能的定義，有如下幾種：定義1：智能機器(IntelligenceMachine)。能夠在各類環境中自主地或交互地執行各種擬人任務(AnthropomorphicTasks)的機器。定義2：人工智能。斯坦福大學的尼爾遜(Nilsson)提出：人工智能是關于知識的科學(知識的表示、知識的獲取以及知識的運用)。定義3：人工智能(學科)。是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。它的近期主要目標在于研究用機器來模仿和執行人腦的某些智能功能，并開發相關理論和技術。定義4：人工智能(能力)。是智能機器所執行的通常與人類智能有關的功能，如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動(從人工智能所實現的功能來定義)。由于對人工智能的研究角度的不同，從不同的途徑認識和模擬人類的智能行為，就產生了不同的人工智能的理論和技術，形成了不同的研究學派：符號主義學派、連接主義學派、行為主義學派等。傳統人工智能是符號主義學派。符號主義認為人工智能起源于數理邏輯，人類認識的基本元素是符號，認知過程是符號表示上的一種運算。它以Neell和Simon提出的物理符號系統假設為基礎。物理符號系統假設認為，物理符號系統是智能行為的充分和必要條件。主要工作是“通用問題求解程序”(GeneralProblemSolver,GPS)，通過抽象將一個現實系統變成一個符號系統，基于此符號系統使用動態搜索方法求解問題。連接主義學派是從人的大腦神經系統結構出發，研究非程序的、適應性的、大腦風格的信息處理的本質和能力，研究大量簡單的神經元的集團信息處理能力及其動態行為，也稱之為神經計算。研究重點是側重于模擬和實現人的認識過程中的感覺、知覺過程、形象思維、分布式記憶和自學習、自組織過程。它是基于神經網絡及網絡間的聯結機制與學習算法的人工智能學派。行為主義學派認為人類的智能是從生物的進化中得到的，從對生物演化的模擬產生了演化算法。行為主義認為人工智能起源于控制論，提出智能取決于感知和行為，取決于對外界復雜環境的適應，而不是表示和推理。注重研究人在社會中的行為，將人類模擬成由多種智能品質構成的有機整體Agent，綜合考察Agent本身及其在Agent環境中的行為，這就是智能Agent的理論。04人工智能的三次浪潮與工業應用《數字基建》有相關描述,人工智能的發展經歷了多個階段，每一次的興起與低谷都標志著技術的不斷進步與社會的認知變化。首次浪潮與低谷：1956年，隨著達特茅斯會議的召開，AI的概念被正式提出，開啟了人工智能的首次發展浪潮。然而，到了20世紀70年代，由于技術限制和數據規模的不足，人工智能研究陷入了首次低谷。第二次浪潮與再次低谷：20世紀80年代，隨著專家系統的出現，人工智能的商業價值開始被廣泛認可。但隨后，由于硬件設備的問題，人工智能再次進入寒冬。平穩發展與深度學習浪潮：90年代中期以后，隨著神經網絡技術的發展，人工智能研究進入平穩期。2006年，深度學習的突破為人工智能帶來了新的發展機遇。在谷歌、微軟等巨頭的推動下，深度學習在學術界和工業界掀起了大浪潮。工業應用的影響：近年來，隨著“深度學習+大數據”的結合，人工智能正逐漸從實驗技術轉變為產業化應用，尤其在工業領域產生了深遠影響。智能化產品正在重塑工業生態，智能技術從研發到銷售的各個環節都在提升工業效率，同時，智能價值也在悄然改變著世界工業格局。1956年，人工智能之父約翰·麥卡錫與馬文·明斯基(人工智能與認知學專家)、克勞德·香農(信息論的創始人)、艾倫·紐厄爾(計算機科學家