国内人工智能发展简介与展望

信息技术与工程学院

课程名称人工智能

论文题目国内人工智能发展简介与展望专业班级12级网本2班

作者廉志超1211122213

指导教师何淑贤

2015 年6月8 日

国内人工智能发展简介与展望

摘要: 随着科技在计算机领域的飞速发展，作为 20 世纪 70 年代以来的尖端科技人工智能成为各个国家以及科技巨头研究的热门领域，与此同时，在道德范畴内人工智能的讨论也没有停止过。本文主要概述国内人工智能的发展状况及前景展望，思考人工智能目前在引起科学界的争论。

关键词：人工智能；国内；发展简介；未来的发展方向。

一、人工智能的概念解析

“人工智能”(Artificial Intelligence，英文缩写为 AI)一词最初是在1956 年美国计算机协会组织的达特茅斯（Dartmouth）会议上提出的，到目前为止，人工智能的发展已经走过了近半个多世纪的历程。虽然对于什么是人工智能，学术界有各种各样的说法和定义，但就其本质而言，“人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学”。

二、人工智能在国内外的发展回顾

（一）在国外的发展局面

国外对人工智能的研究始于 20 世纪 60 年代。1956 年，美国计算机协会提出了“人工智能”一词。此后，人工智能的研究沿着三条迥异的路径不断发展成三个不同的学派：其一，以纽维尔、西蒙和威尔森等人为代表的符号主义学派，其代表性成果是纽维尔和西蒙等人研制的“逻辑理论家”的数学定理证明程序 LT 以及后来出现的各种专家系统；其二，以麦卡洛克、皮兹、罗森布拉特、霍普菲尔德等人为代表的联结主义学派，其代表性成果是 MP 模型，感知机，Hopfieid

网，BP 算法等；其三，以维纳、

布鲁克斯等人为代表的行为主义

学派，其代性成果是布鲁克斯研制

的“机器昆虫”。

●人工智能发展的重要人物：英国

数学家——图灵

1936 年，年仅 24 岁的英国数学家图灵在他的一篇“理想计算机”的论文中，就提出了著名的图灵机模型，1945 年他进一步论述了电子数字计算机设计思想，1950 年他又在《计算机能思维吗？》一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。1938 年德国青年工程师 Zuse 研制成了第一台累计数字计算机 Z-1，后来又进行了改进。此外，1946 年美国科学家莫奇利等人制成了世界上第一台电子数字计算机 ENIAC。还有同一时代美国数学家维纳控制论的创立，美国数学家香农信息论的创立，英国生物学家W.R.Ashby 所设计的脑等，这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献。

（二）人工智能在国内的发展局面

我国是从 1978 年才开始人工智能课题的研究，主要在定理证明、汉语自然语言理解、机器人及专家系统方面设立课题，并取得一些初步成果。我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。纳入国家计划的“智能模拟”研究始于 1978 年；1984年召开了智能计算机及其系统的全国学术讨论会；1981 年起，相继成立了中国人工智能学会（CAAI）等学术团体；1986 年起把智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理（含模式识别）等重大项目列入国家高技术研究计划；1993 年起，又把智能控制和智能自动化等项目列入国家科技攀登计划。进入 21 世纪后，有更多的人工智能与智能系统研究获得各种基金计划支持。

在关于人工智能理论研究方面，国内学者除沿袭国外三大人工智能学派理论之外，具有代表性的还有：我国人工智能学科的主要奠基人、中国人工智能学会的主要创始人之一涂序彦提出的广义人工智能（GAI），北京邮电大学钟义信教授提出的机制主义理论，北京师范大学教授刘晓力倡导的以“认知是算法不可完全的”理念为基础的研究纲领等。现在，我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能研究与学习。人工智能研究已在我国的深入开展，必将为促进其它学科的发展和我国的现代化建设做出新的重大贡献。

三、人工智能技术在国内各个方面的应用

经过几十年的发展，人工智能的研究领域已经扩展到了自然语言处理、模式识别、图像识别、数据挖掘、机器学习、智能接口技术、智能信息处理等。其中，数据挖掘、模式识别、机器学习和信息处理是构的核心技术，实现信息的采集、分析、处理和反馈等功能。

（一）在工业方面的应用

2006 年，合肥工业大学的研究

人员在深入分析热变形工艺参数对

Ti21523 合金显微组织及成形载荷

的影响的基础上, 以变形温度、变形

程度和变形速率等热变形工艺参数

作为设计变量, 以显微组织和成形

力的最佳综合为目标, 建立了该合

金热塑性成形工艺参数的多目标优

化数学模型。以显微组织参数和成形

力的人工神经网络预测模型作为优

化算法的知识源,将人工神经网络与

修正的遗传算法相结合, 对合金的

热塑性成形工艺参数成功地进行了

优化。

中国矿业大学的研究人员利用

神经网络 (ANN) 技术结合模糊逻辑

的方法进行井筒周围的裂缝密度分

布状况的研究,在裂缝识别过程中以测井资料(中子孔隙度、体积密度、声波时差、深浅侧向电阻率、自然伽马能谱) 的综合组合作为 ANN网络的输入参数,利用成像测井解释和岩心描述的裂缝密度作为输出参数,应用BP运算法则和作用函数构成训练模型，成功地开发出能够识别单井裂缝, 表征研究区内裂缝带的纵向分布特征的人工智能系统。

（二）在环境保护方面的应用

内蒙古农业大学水资源与水土工程研究所的研究人员根据区域水环境监测与评价的要求, 采用基于人工智能计算技术的BP神经网络模型成功对二维区域性土壤水盐环境动态进行监测。

浙江大学的研究人员分析了管涌发生的过程和影响管涌发生的因素, 提出了一种预测判定管涌发生可能性的机理模型。根据机理模型从影响堤防和土石坝管涌发生的诸多复杂因素中选出既便于测量、建立观测又对管涌发生影响显著的几种因素作为系统输入, 把理论机理模型和改进的 BP 人工神经网络模型相结合,建立预测判定堤防和土石坝中管涌发生的人工智能方法, 对管涌发生的可能性因子进行了预测。并通过数据库功能, 在应用中不断增加训练样本的规模, 使神经网络能够学习到更全面的知识。

（三）在交通方面的应用

上海交通大学的研究人员采用人工智能的基于感知-计划-动作的agent 结构,解决了 ITS 自动驾驶中遇到的诸多问题。通过自动驾驶知识库的建立及知识的推导,为自动驾驶提供了决策的依据并动态的规划出车辆行驶路径。

（四）在儿童玩具方面的应用

2014 年 1 月 6 日至 9 日，在第 40 届香港玩具展中智能玩具已经占有一席之地。有别于以往的数码玩具，智能玩具不仅有精密的设计、绚丽的外表，同时，其具备的多种功能应用能够充分地满足儿童的好奇心，智能技术的应用让

每个儿童都拥有了一个个性化的玩具。而且不少智能玩具还具有特定的功能，比如治疗型玩具，其主要目的是帮助孩童和老人舒缓压力，或解决其他相关问题。许多传统玩具也通过App 与智能装置合二为一，可见，将智能技术应用于儿童玩具之中也是未来发展的趋势之一。

四、目前人工智能引起的思考

在今年年初，生命未来研究所发出了一封公开信，马斯克、霍金以及著名演员摩根·弗里曼等科学家和名人呼吁人们关注人工智能对社会产生的影响，以及如何规避人工智能越来越智所带来的潜在风险。著名的史蒂芬·霍金教授可能是对人工智能最充满“敌意”的名人了，以他在科学界的影响力，让人们对这种技术充满抵触，并不是难事。霍金在伦敦举办的“2015时代精神”会议上说，与其担心谁来控制人工智能的问题，人类更应该担心人工智能到底愿不愿意受人类控制。不仅如此，霍金早前的观点远远比这要振聋发聩。比如，人工智能可能会导致人类的灭绝，人工智能计算机可能在接下来的100年之内就将人类取而代之。

●人工智能在《超能陆战队》的电影中，充当的是拯救者的角色

最近，好莱坞的两部电影都或多或少地讲到了人工智能，一个是迪斯尼的《超能陆战队》，另一个是漫威工业的《复仇者联盟之奥创纪元》，前者的主人公是一个叫做“大白”的定位于医疗健康的机器人，后者则是奥创，由钢铁侠缔造的希望他拯救人类的智能机器人。在电影里，大白拯救了人类，而奥创则脱离了人类的控制拥有了自己的思维，试图毁灭人类。最终的结局我们都能想见得到，人类总是在濒临覆亡时被拯救。而拯救者，都是人性。

（一）关于“图灵万能机器与图灵实验”的思考

众所周知，当下的计算机其思想原理来自图灵的一篇著名论文，如今的计算机架构更被称之为“图灵机架构”。早期的人工智能研究的关键便是阿兰·图灵本人。图灵最卓越的成就便是正是提出了“万能计算机”这一概念，即尽管各个计算机的细节结构不同，但所有计算机从本质上来说其实是等价的。图灵假设有一台虚构的机器，这台机器主要包括三个部分：处理盒、纸袋和一个能从来回移动的纸带上读取信息并记录的装置。在这个假设中，处理盒就是现在的中央处理器（CPU）。纸袋便是记载了 0 和 1 这些代码的载体。这就是被称为“图灵万能机器”的其中一种等效计算机。从逻辑上进一步来说，任何一台数字计算机都是等效的。

图灵的这一结

论令人瞩目，取得

了巨大的成功，推

动了后世计算机领

域的发展。由此，

图灵进一步思考计

算机是否能智能

化。然而，这里有

个最根本的问题：

究竟什么是智能

呢？图灵没有给出

任何定义，并且也

没在这方面做出任

何尝试，最后，图

灵只是给出了一个

智能存在的证据，

即图灵实验：若一

台计算机可以骗过

一个询问者，使得

该询问者相信它是

一个人，那么从定义上来说，这台机器就具有智能。由这个图灵试验出发，人工智能的领域便被开创了，自此以后，无数的人工智能研究以此为基础，对计算机的智能进行着开发。事情发生到了这里，似乎人们已经驾驭了电脑与智能思维之间的桥梁，计算机的人工智能实现似乎指日可待。然而，事实真就如此吗？

（二）关于“中文屋”的思考

美国加州伯克利分校的知名哲学教授约翰·塞尔据此提出了一个著名的思考实验，即“中文屋”实验，由此来证明计算机无法拥有智能。

实验的内容如下：假设一个只会说英语的人坐在一个只有一面墙上开了一个小孔的屋子里，他的旁边只有一个放了一本指令手册和各种可能需要的笔和便签纸的桌子。指令手册上用英文记载了各种指令，包括汉字的处理、分类及比较的方法。值得注意的是，这些指令没有任何提及汉字的意义，只是说明了如何对汉字进行复制、删除、排列和撰写等。现在好戏开始了，站在屋子外的一个人从小孔中塞进一张纸，纸上用中文写着一系列问题和一个故事，屋子里的人对纸上的

内容如读天书，但是他在指令手册的指导下开始工作，对纸上的汉字参照指令手册进行一系列的操作，并将结果记录在另一张纸上。这个人进行了很多无聊的操作后，终于“写出”了一篇汉语文章。他将结果从小孔中传了出去，心中想着这究竟是在写什么鬼玩意。这时屋外的人接到了满是汉字的纸，他读了纸上的文章，感叹屋里的人太有才，竟能写出如此文章！然而，屋里的人真的知道他在写什么吗？毫无疑问不知道，他连中文都不认识。现在问题就来了，我们的计算机不是也在做同样的事吗？计算机只是不停地对高低信号 0 和 1 进行操作罢了，那么能说计算机有智能吗？智能在哪呢？其中最关键的“理解”从何而来？计算机只不过按照某个规则运行罢了，根本不存在“理解”，不存在智能。

“中文屋”这个思考实验一出来就遭到了众多激烈的讨论，有人赞成计算机没有智能，当然，也有人反驳说智能是有的，“理解”是发生在这个屋子的整体之上，这个屋子作为一个整体“理解”了汉字文章。事实果真如此吗？就因为整个屋子输出了正确的结果就有了智能？这其中真的有“理解”产生吗？那什么是“理解”呢？

五、人工智能未来的发展展望

目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。由多学科相互渗透、相互联系而构成的人工智能系统，是把为人类服务作为最终目的。因此，伴随着智能系统、认知科学和知识技术基本科学的发展,人工智能的发展目标也将更加贴近人们的日常生活。

人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的。因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力。许多科学家断言,机器的智能会迅速超过爱因斯坦和霍金的智能之和。到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化。神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求。大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。

参考文献：

[1]https://www.wendangku.net/doc/9b7316043.html,_TED演讲集：头脑游戏

[2]人工智能的发展现状与展望_黄乾贵

[3]国内人工智能应用研究进展_沈威

[4]人工智能技术简明教程_廉师友编著

[5]网易公开课：中南大学公开课：人工智能pk人类智能_蔡自星，刘丽珏

[6]网易公开课：霍德利普建造的“自我感知”机器人

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力资料

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业

生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破

人工智能的发展前景

人工智能的发展前景 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年 发生。 上面这句话不是危言耸听，请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完 一共三万五千字，我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完，因为我觉得这篇 东西非常有价值。希望你们能够耐心读完，读完后也许你的世界观都会被改变。 我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大–Vernor Vinge 如果你站在这里，你会是什么感觉？ 看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是 看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的：

稀松平常。 遥远的未来——就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球，那个时代没有电，畅通通讯基本靠吼，交通主要靠动物拉着跑。你在那个时代邀请了一个叫老王的人到2015年来玩，顺便看看他对―未来‖有什么感受。我们可能没有办法了解1750年的老王内心的感受——金属铁壳在宽敞的公路上飞驰，和太平洋另一头的人聊天，看几千公里外正在发生进行的体育比赛，观看一场发生于半个世纪前的演唱会，从口袋里掏出一个黑色长方形工具把眼前发生的事情记录下来，生成一个地图然后地图上有个蓝点告诉你现在的位置，一边看着地球另一边的人的脸一边聊天，以及其它各种各样的黑科技。别忘了，你还没跟他解释互联网、国际空间站、大型强子对撞机、核武器以及相对论。 这时候的老王会是什么体验？惊讶、震惊、脑洞大开这些词都太温顺了，我觉得老王很可能直接被吓尿了。 但是，如果老王回到了1750年，然后觉得被吓尿是个很囧的体验，于是他也想把别人吓尿来满足一下自己，那会发生什么？于是老王也回到了250年前的

智能机器人的现状和发展趋势

智能移动机器人的现状和发展 姓名 学号 班级：

智能移动机器人的现状及其发展 摘要：本文扼要地介绍了智能移动机器人技术的发展现状，以及世界各国智能移动机器人的发展水平，然后介绍了智能移动机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能移动机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能移动机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能移动机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能移动机器人；发展现状；应用；趋势 1引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能移动机器人则是一个在感知 - 思维 - 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能移动机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能 力。智能移动机器人与工业机器人的根本区别在于，智能移动机器人具有感知功 能与识别、判断及规划功能[1] 。 随着智能移动机器人的应用领域的扩大，人们期望智能移动机器人在更多领 域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能移动机器人所处的环境 往往是未知的、很难预测。智能移动机器人所要完成的工作任务也越来越复杂; 对智能移动机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对 智能移动机器人的研究不断深入。 本文对智能移动机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能 移动机器人的发展，讨论了智能移动机器人在发展中存在的问题，最后提出了对 智能移动机器人发展的一些设想。 1

2020年(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

（发展战略）人工智能的状态及今后发展方向展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 壹．引言 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”壹词最初是于1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的壹门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展情况 目前，人工智能技术于美国、欧洲和日本依然飞速发展。于AI技术领域十分活跃的IBMXX公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之壹的智力能力。而正于开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致和人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展均涉及到了人工智能技术，能够说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之壹就是科学计算,科学计算可分为俩类:壹类是纯数值的计算,例如求函数的值;另壹类是符号计算,又称代数运算,这是壹种智能化的计算,处理的是符号。符号能够代表整数、有理数、实数和复数,也能够代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们均是用

C语言写成的,所以能够于绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境和客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的壹个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程和人类的学习过程相似，以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，壹个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、于餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等和“老外”通话。3机器翻译 机器翻译是利用计算机把壹种自然语言转变成另壹种自然语言的过程，用以完成这壹过程的软件系统叫做机器翻译系统。搜文网目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致能够分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件的代表是“金山词霸”，堪称是多快好省的电子词典，它能够迅速查询英文单词或词组的词义且提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，壹个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器

人工智能的现状及今后发展趋势展望精编版

人工智能的现状及今后 发展趋势展望精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显着特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

我国人工智能化行业发展现状分析和投资前景预测

中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测 在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。 1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。 同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanT uring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。 图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。 随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。 在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。 而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。 除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。 一、国内人工智能产业链解构 「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。 （一）基础技术提供平台 人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。

人工智能的现状及今后发展趋势展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。

复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 未来智能制造将成为行业主战场

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。

2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。

人工智能学习研究的现状及其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智

能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

2020继续教育考试_人工智能技术及其发展趋势

一、单选题 1.（B）是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 2.（C）是自然语言处理地重要应用，也可以说是最基础地应用。（ 3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 3.下列对人工智能芯片地表述，不正确地是（C）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务地芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统地CPU处理器，智能芯片具有很好地并行计算性能 4.下列选项中，不属于生物特征识别技术地是（C）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 5.（A）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 6.生物特征识别技术不包括（A）。（3.0分）

A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 7.（A）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取地知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 8.立体视觉是（D）领域地一个重要课题，它地目地在于重构场景地三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当地是（D）。（3.0分） A.人工智能地近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域地单点突破，在局部智能水平地单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备地人工智能系统应该是一个专用地智能系统 10.（B），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日

人工智能背景与发展精编版

人工智能背景与发展精 编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

人工智能的主要背景与进展 数学1704高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念 和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。 在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。 人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为认识论信息。（4）通过信息传递（通信）单元，把认识论信传送到信息处理单元。（5）通过信息处理（计算）单元，使认识论信息成为适用信息。（6通过知识生成（认知）单元，根据求解问题的需要生成专门知识。（7）通过策略创建（决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。（8）通过策略传递（通信）单元，把智能策略传递到策略执行单元。（9）通过策略执行（控制）单元，把智能策略转换成为智能行为，反作用于实际问题。（10）如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标，就把误差作为新的信息反馈到信息获取（感知）单元，通过学习，补充新的知识，优化智能策略，改善执行效果，减小求解误差。 2、人工智能技术 以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。 不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，第（1）步中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，第（2）步中人类预设的求解目标也不见得完全合理，第（3）步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。

人工智能行业发展前景展望及市场规模预测

一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。

人工智能以后的发展前景

人工智能以后的发展前景 说到人工智能，首先要明白数据科学的概念：科学学科，不是工程。结合专业问题，比如医疗、铁路、金融等。 1、数据科学计算机是基础，前期数据处理，产生一些模型，算法的计算机功底要强。计算机基础一定要强加。 2、数学统计要强。数学和统计知识一定要夯实。第三点，一个好的数据科学家一定是一个行业专家，涉及到模型出来，怎么和老板或客户去沟通，让对方或者不懂数据科学或统计的人可以听明白。 数据科学是一个非常杂的科学。 所以，数据科学和人工智能的连带关系，并不是从属关系。 数据科学主要是从大数据中截取一小块做分析，做出数据模型，数据科学并不是搞前期大数据。 人工智能在十年前就有了，但是现在才火。十年前数据不够，技术支持不够。十年前计算能力不行。 整个科技的发展，云市场慢慢起来，比如亚马逊，微软、谷歌都在发展自己的云市场。MACHINELEARNING是人工智能和数据科学一个分支，比如视觉科学专业。 ResearchScientist基本是PHD主要的选择方向，研发产品，发论文，也非常难进。 给学习人工智能与数据科学专业的新生建议： 大一新生夯实基础，数学和他统计学好，保证GPA弄好，可以积累一些专业方面的经验比领英，再着手准备下暑期实习。编程语言和所从事的领域有关系，每个领域都不一样。 目前准备去美国读研，本科是电子信息工程，科研方向涉及数据科学，请问现阶段可以自学一下哪方面的课程?

主要看本科EE的背景主要涉及了什么东西,有的学的非常数学，有的偏计算机，有的一点数学和计算机都没有。建议有数学和统计背景，学一门计算机的算法课和基础语言课，剩下的课程来美国再上。 美国人工智能专业2017年下半年就业情况数据解读： 2017年满10月份，美国top5招聘网站Glassdoor给出了一组相关数据。 在Glassdoor上有512个开放的AI和深度学习工作岗位，占据Glassdoor上开发的美国工作岗位的0.009%。 大多数公司招聘的是软件工程师和数据科学家。 然而，人工智能在工作场所的兴起，也带来了许多技术销售、业务开发、产品管理、用户体验设计等角色。 就目前招聘AI人才的公司而言，亚马逊，NVIDIA和微软等科技巨头领先。但是，越来越多的金融服务，咨询和政府部门的雇主也成为AI人才的主要雇主。 虽然使用AI的行业名单不断增长，但今天大多数开放的AI工作岗位仍然位于几个大都市地区：硅谷，旧金山，西雅图，波士顿，洛杉矶和纽约市。 人工智能岗位薪酬因岗而异，但总体偏高。 薪水最低的岗位每年的基本工资估计在2万美元至4万美元之间，而薪酬最高的AI岗位每年基本工资估计为24万至26万美元许多意想不到的与AI有关的工作岗位现在正在形成，取代了通过AI和自动化所淘汰的旧的工作岗位。包括人工智能撰稿人以及人工智能团队中的律师等。 最常见的AI工作岗位是软件工程师，占在线工作岗位机会的11%。之后是数据科学家(4%)，软件开发工程师(4%)和研究科学家(4%)等等。美国开放的AI 顶级岗位 有了以上就业数据的支持，前往美国学习人工智能与数据科学专业值不值，想必小伙伴们心中已经了然了。

人工智能技术及其发展趋势2020年

1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）

A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对

2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对

人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 1.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别

D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题

D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 8.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 9.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片

全球人工智能产业发展和趋势(下)试卷

一、单选题 1.AlphaZero训练（）击败日本将棋程序。（3.0分） A.2小时 B.4小时 C.8小时 D.24小时 我的答案：D ×答错 2.《人工智能：未来决策的机遇与影响》，这是下列哪个国家发布的报告？（ 3.0分） A.美国 B.日本 C.德国 D.英国 我的答案：D √答对 3.DQN在49种Atari视频/像素游戏中，（）达到乃至超过人类职业选手的水平，以智商比喻，远超人类。（3.0分） A.9种 B.19种 C.29种 D.39种 我的答案：C √答对 4.Google Waymo于（）10月在美国凤凰城Chandler镇100平方英里范围内，对500辆L4自动驾驶汽车进行社会公测，这是Waymo自动驾驶商业化落地的前奏。（3.0分） A.2014年 B.2015年 C.2016年 D.2017年 我的答案：D √答对 5.IBM超级电脑程序“深蓝”，于（）击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。（3.0分） A.1996年 B.1997年 C.1998年 D.1999年 我的答案：B √答对 6.智能音箱Echo是下列哪家企业推出的产品？（3.0分） A.亚马逊 B.百度 C.阿里巴巴 D.小米 我的答案：A √答对 7.邓志东教授预测，（）是无人驾驶汽车元年。（3.0分） A.2020年 B.2021年 C.2022年 D.2023年

我的答案：B √答对 8.国务院是在哪一年印发《新一代人工智能发展规划》的？（3.0分） A.2015年 B.2016年 C.2017年 D.2018年 我的答案：C √答对 9.在人工智能速记领域，2016年10月17日，（）的语音识别系统实现了5.9％的词错率。（3.0分） A.科大讯飞 B.惠普 C.英特尔 D.微软 我的答案：D ×答错 10.IBM的自动问答系统，于（）2月在美国最受欢迎的智力竞答电视节目《危险边缘》中战胜了人类冠军。（3.0分） A.2011年 B.2012年 C.2013年 D.2014年 我的答案：A √答对 二、多选题 1.中国人工智能产业发展的短板包括（）。（4.0分）） A.原始创新能力不足 B.投资界过于追求短线逐利 C.体制机制障碍 D.缺乏高端基础性研究人才和AI工程开发人才 我的答案：ABCD √答对 2.根据邓志东教授所讲，AlphaGo如何进行学习？（4.0分）） A.深度监督学习 B.深度强化学习 C.大数据 D.TPU 我的答案：AB ×答错 3.下列哪些行业未来可以通过人工智能实现自动化？（ 4.0分）） A.传统制造业 B.长途运输 C./物流运输行业 D.翻译 我的答案：ABCD √答对 4.智能音箱Echo基于语音助手Alexa可以实现（）、外卖预定等服务。（4.0分）） A.音乐播放 B.新闻搜索

人工智能现状与前景

人工智能：现状与前景 1.有时候科学的发展要比我们原先料想得要慢，人工智能 (简写作AI) 的发展情况就是这方面的一个极好的例证。计算机刚发明出来的时候，人们最初对其怀有极大的热情。当时人们相信如今我们终于有了可用来突破大脑难题的工具了，并且几年后我们就可以目睹到新的一族智能化机器的问世。然而现在我们比当时要成熟和聪明多了。当初的那一股冲动的热情现已消失。那个时候令我们印象难忘的计算机如今已不再对我们有如此的影响。现在我们已经清醒，并且平静了下来，认识到了人工智能这一问题的解决实际上是多么样地艰难。 2.人工智能究竟是什么？在某种意义上，它是受到生物学启发的工程学。在我们的四周，动物和人随处可见，于是我们就想自己有能力造一些能像这些动物和人一样行事的机器。我们希望这些机器能像动物和人那样学会说话，学会推理，并且最终学会拥有自我意识。人工智能是工程学，然而在现阶段，它是不是也是一门科学？比如说，它的情形是否与认知科学相仿？我们更愿意在将它视为工程学的同时也将其视为科学，然而，人们迄今为止对认知科学所做出的贡献，远比不上生物学对工程学所做出的贡献。 情况也许永远不会如此（但却不是因为你所认为的那些原因） 3.人工智能已在部分人中引起了一些认识上的混乱。有些人倾向认为随着人工智能技术的发展，有一天会说话、能推理的机器人将会接管这个世界。有这种想法的人应该去参加一次机器人学研讨大会，看一看那些机器人是如何试着走路的。它们不住地摔跟头，撞墙，有的倒下不能动了，脚在空中抖动个不歇，或者是轮子在空中旋转个不停。我听人说在今年夏天举行的机器人足球赛上，那输了球的队员共得了５分----２分是赢了对手所得，而另外３分是赢了它自己而得。那个胜利者大概老是跌跟头。 4.与其说机器人对人类有威胁倒不如说它们其实是无能为力的。实际上它们很可爱。我曾有一次去过MIT机器人实验室，看到过罗德尼·布鲁克斯最新发明的机器人科格。科格多多少少有一些人的特点。它还只是一个被塞在一个架子上的半成品，有胳膊，有抓握器，有双目望远镜式的眼睛和其他的一些东西。我是在一个星期六的下午，在一间昏暗的实验室里见到科格的，其时所有的人都回家了。当时我很为科格感到难过，我知道产生这样的感情是很愚蠢的。但那是一个星期六的下午，没人会来同它玩耍。大多数动物在它们生命中所经历过的东西----如生活在与之同样年幼或同样成熟的同一群体之中，在父母的照应下成长，父母们总是同它们在一起，不断地给它们以激励----与机器人的截然不同，考虑到这一点，你就会明白这种人造系统在经历上的局限性简直令人难以置信。 5．我将在这里展开的论点是人工智能或许有其局限性，但这并不是由于“十足的人工智能”的假设是错误的缘故，其原因却要世俗得多。我的论点是：你不能期望仅仅在实验室里就可以创建出单一而又孤立的人工智能，并能取得任何成就。除非你的那些创造物能拥有形成一种丰富的文化的发展空间，并能和与之同类的东西有着经常的社会交往，否则你就别指望能超越过某个阶段。如果你从研究昆虫着手，再往下研究狗类、会直立行走的灵长类动物，直至人类，那么我敢断言，人工智能这一科研项目在研究到会直立行走的灵长类动物的某个阶段时便会难以为继。这是因为我们没有能力为其提供一个真实的文化环境。我们也不可能再制造出数以百万计的这种动物，并且给它们一个生活空间，好让其发展出自己的原始社会、语言和文化。这点我们无法做到，因为我们这个星球已经人满为患了。 那么它会怎样呢？ 6.那么情况究竟会怎样呢？在未来的三十年中将会发生的是：我们将会见到一种受动物启发而造出来的新型机器，它们比我们迄今为止见过的任何机器都要“麻烦”和不可预测。作为同我们和这个世界相互作用的结果，这些机器将会随着时间的推移而发生变化。这些沉默的、预先储备好了语言的、类似动物的机器将与人类没有丝毫相像之处，然而它们将