资源简介

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走进人工智能
CONTENTS
目录
01
人工智能概述
02
人工智能的起源
03
人工智能的发展
04
我国人工智能的发展
05
人工智能的未来
人工智能概述
01
概念定义
人工智能在全球范围内蓬勃发展，已影响着人们生活的方方面面。
语音识别、图像识别、自然语言处理等基础性技术，语音交互、机器翻译、智能机器人、人机博弈等应用性技术，自动驾驶、智慧医疗、智慧农业、智能交通等综合应用技术，在各个领域得到了广泛应用。
发展历程
符号主义：人工智能的早期阶段，主要研究符号表示和推理
01
连接主义：20世纪80年代，神经网络的研究和应用逐渐兴起
02
深度学习：2010年代，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得突破性进展
03
人工智能+：人工智能与其他领域的融合，如医疗、金融、教育等，推动人工智能的应用和发展
04
应用领域
教育：个性化教学、智能辅导、在线教育等
金融：风险评估、量化交易、智能客服等
娱乐：游戏AI、虚拟偶像、智能创作等
工业：智能制造、工业机器人、质量检测等
环保：污染监测、生态保护、资源管理
医疗：辅助诊断、药物研发、手术机器人等
交通：自动驾驶、智能交通系统、无人机配送等
零售：智能推荐、库存管理、物流配送等
智能家居：智能家电、语音助手、家庭安防等
农业：智能灌溉、无人机监测、智能养殖等
人工智能的起源
02
起源
自计算机发明以来，人类一直不懈努力，试图让机器模拟人类的智能,从而提升生产能力，帮助人类完成更为复杂或有危险的工作,更多地造福人类社会。
1956年8月，在美国达特茅斯学院召开的研讨会上,与会的科学家共同讨论了机器如何模拟智能。这次会议长达2个月。对人工智能进行了广泛深入的探讨，提出了通过编程使机器能使用语言、能用神经网络感知与分类、能自我学习与提高等设想。这些设想成了此后多年人工智能的发展指南和研究范畴。这次会议正式提出了“人工智能”(Artificial Intelligence，简称AI）一词，1956年也被认为是人工智能元年。
而早在20世纪50年代初,英国数学家阿兰·图灵 (Alan Turing）就在他的论文《计算机器与智能》中提出并尝试回答“机器能否思考”的问题，还提出了“图灵测试模型”,一种用于判定机器是否具有智能的试验方法。
人工智能的发展
03
人工智能的发展
从人工智能诞生以来，科学家在机器定理证明、机器翻译、人机博弈、识图辨物等领域进行了研究。人工智能的发展并非一帆风顺，经历了三起两落的过程。
1.第一阶段（20世纪50年代至70年代中期)
从达特茅斯会议到20世纪70年代中期，人工智能迅速发展。基于数理逻辑的符号知识表示与推理是这一阶段的主要特色。定理证明√棋类博弈、感知器的提出等，是当时人工智能研究的方向。
但是，由于时代局限性,人工智能的第一次低容很快来临。1973年，英国数学家詹姆士·莱特希尔 (James Lighthill)发表报告，该报告对当时英国的人工智能研究进行了评估,认为研究集中在自动机、机器人和中央神经系统领域，并得出如下结论:自动机和中英神经系统的研究有价值，但进展令人失望;机器人的研究没有价值,进展非常令人失望，建议取消机器人的研究。
2.第二阶段（20世纪80年代至90年代末)
这一阶段,“知识”逐渐成为人工智能领域的核心观念。符号推理的理论框架添加了“知识”的核心观念后，使机器能够解决更实用、更专业和更复杂的问题。专家系统迅速发展，同时神经网络、统计学习与并行信息处理等领域也有长足进步,自然语言和机器视觉的起步为人工智能的发展注入了新的动力。
但是，由于专家系统在知识获取、推理能力等方面的不足，以及开发成本高等因素，人工智能的发展又一次进入低谷期。具体标志为日本在1982年开始研制的第五代（智能）计算机，计划研制具有1000个处理单元的并行推理机，连接10亿信息组的数据和知识库，具备听说能力。到1992年，因没能突破关键性的技术难题，该计划最终以失败告终。
这一时期的人工智能专家试图以专家手工构建方式，来生成包含人类所有知识的“知识大脑”，并期望基于此来对所有问题进行推理。当时的人工智能专家认为，如果拥有了包罗万象、囊括万物的“知识大脑”，就可以通过“知识大脑”构建专家系统，回答任何问题。后来他们发现，将人类所有知识完整收集且形式化描述的任务根本无法完成。因此，单纯依赖规则和知识的专家系统未能表现出所期望的效果。
3.第三阶段（20世纪90年代后期至今)
到20世纪90年代后期，计算机性能得到高速发展，通过海量数据的积累和人工智能研究者的不懈努力，人工智能在许多领域取得了突破性成果。到了2010年左右，人工智能迎来了全面爆发期，人工智能在大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、智能自主系统等方面的应用，加速了新一轮科技革命进程，成为新一轮产业变革的核心驱动力。
我国人工智能的发展
04
我国人工智能的发展
自1978年“智能模拟”纳入国家研究计划以来，我国不断地加大对人工智能相关领域项目研发的支持，并先后成立了“模式识别与机器智能”“人工智能和模式识别”等学术团体。该阶段的研究主要集中于定理证明、自然语言理解、机器人和专家系统等方面!
2015年后，我国将人工智能作为国家“互联网＋”战略中11个具体行动之一，提出要“加快人工智能核心技术突破，培育发展人工智能新兴产业，推进智能产品创新，提升终端产品智能化水平”。在国家各种政策的推动下，经过科技工作者的不懈努力，我国的人工智能在人工智能芯片、自动驾驶、医疗影像、机器人等方面都取得了一系列成果。
经过60多年的发展，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展的强烈需求的共同驱动下，人工智能正加速发展,皇现出跨界融合、人机协同等新特征。目前，人工智能发展进入新阶段，芯片化、硬件化、平台化趋势更加明显。
目前，人工智能正加速发展，呈现出跨界融合、人机协同等新特征，推动着与各行各业的深度融合，为未来的智能化社会和产业带来更多的机遇和挑战。
思考一下：
查找并交流我国在人工智能技术研究处于国际领先的有哪些？
2020年，我国在人工智能领域的论文发表总量、引用总量均已超过美国，成功登顶世界。2004年，我国人工智能论文量曾首次超过美国，此后于2017年再次超越美国居世界首位，并延续至今。根据斯坦福大学发布的报告《人工智能索引报告2021》（Artificial Intelligence Index Report 2021），2019年，中国在世界人工智能出版物中所占的份额为22.4%，超过同期欧盟的16.4%及美国的14.6%。不仅在数量上，2020年我国人工智能论文引用量也第一次超越美国（在过去十年中，美国的人工智能会议论文被引用次数一直显著多于中国），占世界人工智能论文总引用量的20.7%。
相比美国、欧盟，中国在人工智能应用及支撑性基础设施方面处于世界领先地位，中国人工智能技术的应用领域广泛、应用场景多样，数字基础设施完善程度远超其它国家；同时，我国也是世界人工智能应用与数据生产、流通第一大国，各类型数据的生产、应用、流通更是远超世界其它国家，从而形成了我国在世界人工智能领域较为突出的比较竞争优势。
人工智能的未来
05
技术突破
01
02
03
04
深度学习：算法和模型的不断优化和改进
自然语言处理：理解、生成和翻译自然语言的能力不断提高
计算机视觉：图像识别、目标检测和跟踪等技术的进步
强化学习：智能体在复杂环境中的自主学习和决策能力不断提升
产业变革
自动化：人工智能将取代大量重复性劳动，提高生产效率
智能化：人工智能将推动产业向智能化方向发展，提高产品质量和生产效率
创新驱动：人工智能将推动产业创新，催生新的产业形态和商业模式
产业融合：人工智能将推动产业间的跨界融合，形成新的产业链和价值链
人工智能与人类的关系
01
人工智能将取代部分人类工作，但也会创造新的就业机会
03
人工智能可以辅助人类进行决策，提高决策的准确性
02
人工智能可以帮助人类提高工作效率和生活质量
04
人工智能可以促进人类社会的发展，提高人类的生活水平
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