人工智能行业研究报告材料

人工智能行业研究报告

从去年的Alpha Go对战李世石开始，再到今年升级版的Alpha Go对战柯洁，人工智能经过一年多的发酵早已不再是一个陌生的名词。

截至目前，人工智能行业已发布了多篇报告，但我们仍致力于写出不一样的东西。除却老生常谈的算法、计算力、数据之外，我们认为人工智能的未来最重要的驱动力一定会是“场景驱动”。在人工智能的场景驱动阶段，不但可以针对不同用户做个性化服务，而且可在不同的场景下执行不同的决策，最终实现“给予决策支持”的目标。因此本报告中，我们用了较大的篇幅去描绘人工智能的场景应用。

那么，在不同的场景中，人工智能是如何发挥作用的？带着这个问题，我们研究了国内外与此领域相关的企业，写出了这份人工智能行业的研究报告。

报告摘要

人工智能（ArtificialIntelligence）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人

的意识与思维的信息过程的模拟。

1. 在AI发展的不同阶段，驱动力各有侧重，我们可以将AI的发展划分为三个阶段：技术驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段。其中技术驱动阶段集中诞生了基础理论、基本规则和基本开发工具。在此阶段，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用，其中计算力主要包含芯片、超级计算机、云计算等三个维度。

2. 在市场规模方面，综合考虑我国人工智能的爆发节点、技术成熟度以及全球AI市场规模等因素，我们保守估计最迟至2019年我国AI的市场规模将突破百亿元，而2022年这一数字应在700亿元左右。

3. 随着AI支撑技术的不断发展，AI将持续拓展更多的应用场景；而愈发多样化的应用场景需求又会反过来驱动支撑技术，从而带动整个AI行业的持续发展。但各应用场景的发展并非均衡，整体看来将从垂直领域AI逐渐过渡到通用型AI。

总体来说，AI最重要的还是要将技术与应用场景相结合，无法落地的技术很难得到资本青睐和市场认可，而有闭

环、垄断性的数据，并且其技术能够与实际应用场景结合的公司将有望产生难以被替代的商业价值。

行业概述

AI是使用机器代替人类实现认知、分析、决策等功能的综合学科

人工智能（ArtificialIntelligence）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。作为一种基础技术，理论上讲人工智能能够被应用在各个基础行业（如AI+金融、AI+医疗、AI+传统制造业等），同时也有其如机器人这样具体应用行业的概念。

本报告将以2017年上半年为时间节点，对包括发展驱动力、巨头布局、投融资情况、预测的市场规模等在内的人工智能行业到目前为止的整体发展情况做简要分析，并对包括数据标记、语音识别、语义识别、计算机视觉等技术领域以及安防、医疗、金融等应用场景在内的细分领域及其典型

企业进行简析，探索人工智能领域未来发展趋势和可能的投资/创业机会。

行业驱动力

技术驱动：算法和计算力是主要驱动力

在AI发展的不同阶段，驱动力各有侧重，我们可以将AI的发展划分为三个阶段：技术驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段。

技术驱动阶段集中诞生了基础理论、基本规则和基本开发工具。在此阶段，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用。现在主流应用的基于多层网络神经的深度算法，一方面不断加强从海量数据库中自行归纳物体特征的能力，一方面不断加强对新事物多层特征提取、描述和还原的能力。对算法来说，归纳和演绎同样重要，最终目的是提高识别效率。最新ImageNet测试结果显示，AI错误率低达3.5%，而人类对同一数据库识别错误率在5.1%，理想情况下，计算机图像识别能力已超越人类。

如上图所示，每年在ImageNet测试中错误率最低的算法模型都不尽相同（从NEC到ResNet），这也反映了人们对于算法的不断探究、更迭过程。

计算力的三驾马车：芯片、超级计算机、云计算

提高识别效率除依靠算法之外，也离不开计算力的支持。计算力可以分三个维度展开：芯片、超级计算机、云计算。

芯片：人工智能领域作为一个数据密集的领域，传统的数据处理技术难以满足高强度并行数据的处理需求。为解决此问题，继CPU之后，相继出现了GPU、NPU、FPGA、DSP等“AI”芯片。1999 年，Nvidia公司发布了全球首款图片处理芯片GPU；2016年，寒武纪发布了全球首款深度学习专用处理器芯片NPU，芯片的更迭、进步可从根本上提高计算性能。

超级计算机：其基本组成组件与个人电脑的概念无太大差异，但规格与性能则强大许多，是一种超大型电子计算机。我国自主超级计算机“神威·太湖之光”，其处理器为众核CPU“申威26010”，整台“神威·太湖之光”共包含40960

块处理器；打败李世石的AlphaGo共包含1202个CPU和176个GPU；打败柯洁的升级版AlphaGo使用到了TPU，但数量只有 4 颗。

可以发现，真正用于人工智能的超级计算机芯片还只是处于CPU、GPU层，如何将更适用于网络神经算法的NPU、FPGA 等芯片量产化并融合入超级计算机芯片矩阵，是在人工智能发展的第一阶段—技术驱动阶段应该重点努力的方向之一。

云计算：与主要应用于密集型计算的超级计算机不同，云计算依靠其灵活的扩展能力主要应用于社交网络、企业IT 建设和信息化等数据密集型、I/O密集型的领域。

我们分析认为，当AI跨越入第二阶段—数据驱动阶段后，算法和计算力将变成人工智能领域的基础设施—“水、电、煤”。就目前看来，多项算法开源平台已将AI算法引入统一、公用阶段，运算力也必将向同样的趋势发展。云计算则是一个初步尝试，未来，计算力的发展方向或将是云计算和超级计算机技术结合，为企业提供既可密集运算又可灵活扩展的计算服务，将人工智能赋能全行业。

数据驱动：描绘个性化画像；场景驱动：给予决策支持

人工智能发展的第二个阶段，算法和计算力已基本不存在壁垒，数据将成为主要驱动力，推动人工智能更迭。此阶段，大量结构化、可靠的数据被采集、清洗和积累，甚至变现。例如，大量的数据基础上可以精确地描绘消费者画像，制定个性化营销方案，提高成单率，缩短达到预设目标的时间，推动社会运行效率提升。

到了人工智能发展的第三个阶段，场景驱动作为主要驱动力，不仅可以针对不同用户做个性化服务，而且可在不同的场景下执行不同的决策。此阶段，对数据收集的维度和质量的要求更高，并且可实时根据不同的场景，制定不同的决策方案，推动事件向良好的态势发展，帮助决策者更敏锐的洞悉事件根本，产生更精准更智慧的决策。

人工智能产业链综述

AI产业链主要包括技术支撑层、基础应用层和方案集成层

正如报告开头所述，人工智能是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。完整的人工智能产业链可以分为技术支撑层、基础应用层和方案集成层，或者说应用场景层。

技术支撑层主要由AI芯片、传感器等硬件和算法模型（软件）和两部分构成。其中传感器与IoT的感知层相似，包括GPU、FPGA、NPU等在内的AI芯片负责运算，算法模型则负责训练数据。

基础应用层的技术则是为了让机器完成对外部世界的探测，主要由计算机视觉、语音识别等感知层和语义识别等认知层构成，这些技术是机器能够做出分析判断的基础。此外，在感知与认知技术之下还有数据标注作为其底层支撑。

方案集成层是集成了某种或多种基础应用技术的、面向如工业、自动驾驶、家居、仓储物流、金融、医疗等不同应用场景的产品或方案。

本篇报告将主要围绕AI中基础应用层和方案集成层，即应用场景层进行分析。

语音识别：语音识别过程虽存在难点，但目前技术已趋于成熟

语音识别是将语音转换为文本的技术，是自然语言处理的一个分支。前台主要步骤分为信号搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后台由经过语音大数据训练得到的语音模型对其进行解码，最终把语音转化为文本，实现达到让机器识别和理解语音的目的。根据公开资料显示，目前语音识别的技术成熟度较高，已达到95%的准确度。然而，需要指出的是，从95%到99%的准确度带来的改变才是质的飞跃，将使人们从偶尔使用语音变到常常使用。

语音识别作为一种一维时域信号，在实际操作中主要有两个难点。首先是数据的获取、清洗。语音识别需要大量细分领域的标准化语料数据作为支撑，尤其是各地方言的多样性更是加大了语料搜集的工作量。据媒体消息，苹果iOS 10.3版本中Siri已支持上海话。

第二个难点是语音特征的提取，目前主要通过具备多层神经网络的深度学习来解决，多层的神经网络相当于一个特

征提取器，可对信号进行逐层深化的特征描述，最终从部分到整体，从笼统到具象，做到最大程度地还原信号原始特征。

语音识别虽市场庞大但已出现领航者，留给创业公司的机会不多

据Research andMarkets研究报告显示，全球智能语音市场将持续显著增长，预计到2020年，全球语音市场规模预计将达191.7亿美元。根据Capvision报告显示，从语音行业市场份额角度来看，全球范围内，由Nuance领跑，国内则是科大讯飞占据主导地位。

企业案例：科大讯飞

科大讯飞专注于To B的语音识别技术，目前已领跑中文语音市场

科大讯飞创办于1999年，主要从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品的开发，而应用集

成则由下游的开发商或客户自己完成。根据公开资料显示，科大讯飞是目前我国少数掌握核心技术的语音领域企业之一，已于2008年5月在深圳证券交易所挂牌上市。

科大讯飞拥有六大核心技术，分别是语音识别、语音合、自然语言处理、语音评测、声纹识别和手写识别。其中更重要的是其同时拥有语音合成和语音识别，能够把“听”和“说”组合起来。此外科大讯飞还提出讯飞超脑计划，瞄准语音理解力市场。

随着人工智能热度高涨，科大讯飞等企业技术得以规模性落地

科大讯飞以讯飞超脑、AIUI 为内核，积极打造基于讯飞开放平台的AI 生态，面对不同场景，推出覆盖全行业的语音产品及服务，深耕智慧教育、智慧城市、智慧汽车、智慧医疗以及智慧家居五个行业，全方位挖掘G 端、B 端及C 端客户。

随着全球范围内人工智能热度的高涨，语音识别作为其中重要的技术应用层落地项目也愈加多元化。科大讯飞在智慧教育、智慧城市、智能家居、智能汽车、机器人等领域规模化的应用，促进了其营收近几年内持续稳定走高，尤其是在教育行业，科大讯飞构建了智慧考试、智慧校园、智慧课堂、智慧学习等一体化的智慧教育产品体系，2017年智慧课堂产品有望成为其在教育行业收入和毛利的重要增长点。

企业案例：Nuance＆云知声

Nuance领衔全球市场，云知声重点布局家居领域

从世界范围来看，Nuance是全球最大的独立语音识别公司之一。Nuance于1994年成立于美国麻省伯灵顿，并于2000年4月在纳斯达克上市。Nuance曾为苹果、三星提供语音支持服务，在语音识别领域一度处于垄断地位，后随深度算法的普及，各巨头逐渐开始自主研发语音识别技术，差距逐渐缩小。但直到今天，其发布的Dragon Drive（声龙驾驶）——互联汽车语音和内容平台，仍为众多知名车企提供着车载语音技术支持，如梅赛德斯-奔驰、戴姆勒、宝马、丰田、雷克萨斯、荣威等汽车品牌。

此外，还有重点布局家居领域的语音企业—云知声。云知声于2012年6月创办于北京，目前融资轮次为B+，是智能语音领域新锐玩家。据官方数据显示，云知声目前已覆盖了476个城市，覆盖用户超过1.8亿，代表客户有网易易信、锤子手机、乐视超级电视等。

语义识别：解决“听得懂”的语义识别领域中，新进入者仍具有一定机会

语义识别是人工智能的重要分支之一，解决的是“听得懂”的问题。其最大的作用是改变人机交互模式，将人机交互由最原始的鼠标、键盘交互转变为语音对话的方式。此外，我们认为目前的语义识别行业还未出现绝对垄断者，新进入的创业公司仍具备一定机会。

语义识别是自然语言处理(NLP)技术的重要组成部分。NLP在实际应用中最大的困难还是语义的复杂性，此外，深度学习算法也不是语义识别领域的最优算法。但随着整个AI 行业发展进程加速，将为NLP带来长足的进步。

语义识别技术拥有多样性的应用领域以及行业参与者

我们认为，基于语音识别和语义识别的智能语音交互技术在车载场景中存在刚需，也会成为最先爆发的领域之一。并且，随着车联网的纵深化发展，相关硬件趋于免费，依靠语音交互天然流量入口，做个性化增值服务将是未来车载领域的主要盈利点。

从1996年至今，国内至今仍在运营的人工智能公司接近400家1。从下图可看出，自然语言处理（NLP）无论在创业热度、获投数量还是获投金额都处于细分领域的前三。据Global Market Insights数据，预计到2024年市场规模达到110亿美元。

科技巨头乐衷于收购，小而美的企业更偏好细分场景

科技巨头尤其是微软早在2008年就已开始布局语义技术领域。对于巨头来说，自主研发耗时久、投入高，同时效果也是未知的，直接收购是多数巨头选择的最快方式。

关于语义识别领域的创业公司，国内代表企业有出门智能360、出门问问、三角兽、蓦然认知等。其中，三角兽的

智能语音交互功能已被应用在Rokid、锤子手机、威马汽车等产品上。此外，由于自然语境和细分行业语境下，同一名词可能具备不同含义，因此除了行业通用型的语义识别公司之外，还存在一些深耕细分场景的公司，例如律师行业国外有基于IBM Watson的ROSS，国内有无讼、法律谷等。

计算机视觉：计算机视觉主要研究如何使机器具备“看”的能力

计算机视觉（computer vision，简称CV）是指用计算机来模拟人的视觉系统，实现人的视觉功能，以适应、理解外界环境和控制自身运动。主要解决的是物体识别、物体形状和方位确认以及物体运动判断这三个问题。计算机视觉识别系统通常需要三个过程：目标检测、目标识别、行为识别，分别解决了“去背景”、“是什么”、“干什么”的问题。

计算机视觉在技术流程上，首先要得到实时数据，此步骤可通过一系列传感器获取，少部分数据可直接在具备MEMS 功能的传感器端完成处理，大部分数据会继续传输至大脑平台，大脑由运算单元和算法构成，在此处进行运算并给出决策支持。

动态人脸识别是最热领域，金融和安防是最热场景

计算机视觉应用场景可分为两大类：图像识别和人脸识别，每类又可继续划分为动、静共四个类别，基本覆盖了目前计算机视觉的各项应用场景。其中动态人脸识别技术是目前创业热度最高的细分领域，尤其是金融和安防场景，是其重点布局场景。

国内，计算机视觉领域的企业最早出现在1997年，2014年出现创业高潮，企业平均年龄在3.9岁。下表格为该领域目前存续的具备代表性的创业公司。

各细分领域成熟度相差大，其中人脸识别未来几年市场潜力巨大

计算机视觉作为一种人工智能的基础技术应用，使用场景多样，市场潜力巨大。其中人脸识别领域在2016年已接近百亿规模，中国市场在全球范围扮演着十分重要的角色。

由此可见，计算机视觉各细分领域的成熟度目前相差较大。人脸识别、指纹识别等所在的生物特征识别领域相对来说技术成熟度、工业化程度较高。在物体和场景识别方面，

由于识别的物体种类繁杂，表现形态多样，技术成熟度较低。

对于计算机视觉而言，其主要瓶颈在于受图片质量、光照环境的影响，现有图像识别技术较难解决图像残缺、光线过爆、过暗的图像。此外，受制于被标记数据的体量和数量，若无大量、优质的细分应用场景数据，该特定应用场景的算法迭代很难实现突破。

企业案例：商汤科技

专注计算机视觉算法研发，推动视觉技术融入各行各业商汤科技创办于2014年11月，位于北京，2017年4月完成了赛领资本领投的战略投资6000万美元。商汤科技专注于核心算法开发，通过视觉技术赋予计算机视觉感知和认知的能力，业务覆盖金融、商业、安防、互联网+等行业，意图为企业提供低门槛的计算机视觉技术，打造“商汤驱动”的人工智能商业生态。

商汤科技的核心能力在于其能够自主开发原创深度学习模型，其自有的高性能算法库相对行业内开源平台库，较大程度提高了算法效率，带来2-5倍的性能提升。性能的提升直接导致的是极大地降低了计算机视觉硬件门槛，例如一

般情况下双目、深度摄像头才具备视频处理能力，但利用商汤科技的算法模型，单目摄像头也具备此能力。此外，商汤科技自身构建了具备200块GPU链接能力的DeepLink超算平台，过去耗时1个月的运算，现在只需5-6个小时即可完成。硬件门槛降低+计算能力提升，使得大部分企业快速接入计算机视觉技术成为现实。

作为算法层企业，商汤科技通过与京东、小米、新浪微博等应用层级公司合作，使得自己的算法可以很好地融合多类细分领域的特点，快速移植复制到各行各业。除此之外，商汤还在技术层与多家企业合作，例如，商汤科技与科大讯飞合作研发具备人脸+语音双重识别的产品；与英伟达合作研发适用于深度学习的GPU芯片，该芯片可实时处理双路视频，为智慧视频提供支持。

商汤科技诞生于香港中文大学的多媒体实验室，团队成员主要由两部分构成，其一是来自MIT、斯坦福、香港大学、清华大学等高校及其实验室的科研人员；其二是来自谷歌、百度、微软、阿里巴巴等产业界的商业人员。商汤科技意图将实验室最新成果与商业变现之间的时空差距缩到最低限度。2017年4月，商汤科技宣布完成了新一轮的战略融资，

将进一步加速商业化布局。

企业案例：触景无限

触景无限专注嵌入式感知模组的研发，试图在前端解决感知问题

除商汤科技这类依靠算法作为计算机视觉解决方案的流派之外，还存在触景无限这类专注于前端嵌入式硬件并搭载软件的打法。触景无限成立于2010年，提供嵌入式智能感知平台——视觉卡，并于2017年3月完成A+轮5000万元人民币融资。

触景无限视觉卡基于英伟达、英特尔等嵌入式芯片，融合了人脸识别、物体识别、双目测距、GPS、TOF、IMU等多种传感器、数据处理平台和压缩算法模型，提供的嵌入式智能感知平台，具备体积小、功耗低、实时图像处理、处理能力高、多目摄像头支持、通用API接口等特点。例如基于深度学习的人脸识别技术运行在视觉卡上能达到每帧100ms的速度（分辨率为1080P时的检测+识别速度），在1:1人证比对的情况下识别率大于99%，在1:50000的情况下识别率大于90%。通过该视觉卡，信息处理可以直接在前端完成，帮助前端硬件完成“感”与“知”的融合。

在具体产品方面，截止2017年6月，触景无限视觉卡已完成两代视觉卡的研发，其中一代V10X系列已于2016年底实现量产，二代V20X系列亦于日前发布。相较于一代，二代基于Intel-Movidius芯片研发，芯片体积更小（一元硬币大小），功耗更低（低至2瓦），处理速度更强（约1Tflops）。两代视觉卡产品均可用于安防、无人机、机器人、智能家居、智能汽车辅助驾驶等领域。

人工智能的应用场景层

AI+医疗：融合目前主要体现在智能设备和识别诊断两方面

人工智能在医疗领域的应用，我们认为主要体现在“软”和“硬”两方面。“硬”指的是主要用于医院、诊所的医疗或辅助医疗的智能型服务机器人。种类包括手术机器人、假肢机器人、康复机器人、心理康复辅助机器人、个人护理机器人和智能健康监控系统等六大类。

手术机器人领域代表公司Intuitive Surgical成立于1995年，其产品达芬奇手术机器人是目前全球范围内应用最广泛、技术水平最高的手术机器人之一。达芬奇手术机器人

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。

人工智能的发展现状与前景探析

人工智能的发展现状与前景探析 大数据、人工智能、物联网等，这些新网络时代名词每天都会充斥在我们眼前，其实这些名词早已存在数十年之久，可今天仍然会成为各大新闻媒体争相报道内容。本文就目前人工智能的发展给各领域带来的进步和影响普通生活的各个方面进行深入的探讨，结合生活中相关人工智能的生活体验，对人工智能的发展前景提出一些观点，希望对人工智能热爱和感兴趣以及专业涉及的人工智能专业的人们提供一些参考。 标签：人工智能；发展现状；前景 1 引言 随着互联网时代的到来，我国各行各业对于智能化的需求越来越大，其更多的还是作为技术的载体来推动各个行业智能化的应用。在这一过程中，人工智能技术得到了迅猛的发展，并且和各个行业的结合也是更加的紧密。 2 人工智能技术的发展历程和方向 2.1人工智能技术的兴起 早在20世纪50年代，人工智能概念就已经被提出来了，随后很多的研究学者对其进行深入研究，并且取得了一定的成果，具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域，由于其他技术的发展没能跟上脚步，并且还受到很多解法推理能力的限制，进而导致很多的机器不能够实时翻译，这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。 2.2人工智能技术的发展高潮 经过早期短暂的低谷期之后，各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃，一直到20世纪70年代，经过坚持不懈的努力，部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统，正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。 2.3人工智能技术的应用分析 自知识工程含义提出之后，各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生，并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值，不过由于专家系统自身的局限性，进而使得其再一次的受到严峻的挑战。 2.4人工智能技术的发展方向

自然辩证法概论结课论文 人工智能对人类未来社会的影响

2016秋《自然辩证法概论》课程期末论文 班级__ 学号__ 姓名__ 开课学院马克思主义学院任课教师_ 成绩________

人工智能对人类未来社会的影响 摘要：近年来，由于“深度学习”神经网络的提出，突破瓶颈的人工智能迅速发展，各大科技公司也纷纷布局。人工智能逐渐融入人们生活，并极大的促进了社会发展，同时其飞速的发展也引发了人们对于人工智能未来与人类关系的忧虑。 关键词：人工智能人类未来 一、人工智能的发展 今年全球最热门的词汇，“人工智能”无疑是其中之一。前不久谷歌AlphaGo与李世石的围棋人机大战,是继1997年IBM计算机“深蓝”战胜人类国际象棋冠军之后，人工智能领域的又一重大里程碑。提到人工智能，因为受科幻小说或电影的影响，大多数人会想到屠杀人类的机器人大军，但就其本质而言，人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟，现代人工智能主要依靠数据和算法。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。随后，人工智能与众多学科产生融合并飞速进展，但在90年代暴力破解需要的呈指数增长的计算量使人工智能发展陷入僵局。直到2006年“深度学习”神经网络的提出，才取得了突破性进展。深度学习算法体现出来的高性能，掀起了新一代人工智能技术的革新浪潮。“近年来，谷歌、微软、IBM、 百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显着进展。”[1] 二、人工智能对现代人类社会的影响 人工智能在我们的生活中早已是随处可见，例如，大多数智能手机上都有的语音助手，使用搜索引擎时跳出的快捷项等。人工智能也对社会生产产生众多影响，例如，富士康每年计划打造1万台机器人同时裁掉6万员工，报社使用人工智能进行简单的新闻编辑，甚至有机构在研发已在研发能写药物处方的算法。“技术的社会价值可以表现为积极的正面价值，推动社会发展增进人类幸福，但也可以表现为消极的负面价值，给社会带来诸多风险。”[2]人工智能在初步发展阶段会极大的造福人类，这也正是人类研发其的原因，但也有人担心现阶段人工智能带来的问题，如失业，对科技的依赖等。首先，对于失业，新闻编辑，富士康员工，药师等人员所做的重复性工作由人工智能代替可以把人类从繁重的劳动中解放出来，提高生产生活的效率和质量。被替换掉的人力资源可以进行更高级的生产，促进社会进步。当年工业化刚开始的时候也曾出现过这样的忧虑，现在看来那时的忧虑完全没有必要，现在情况依旧如此。当然让人们放弃熟悉的事物做出改变是比较困难的，却也是无法违背的。其次，对科技的过分依赖，生活中经常听到不要过度的使用手机这类“善良”的劝告，但在我看来，经常使用手机是必须的。手机是当前人与人连接最高效的方式，在信息时代线上生存是大势所趋，如有必要，时刻保持在线。现在只是处于过渡阶段，虽然人们已经通过手机连接，但线下生活依旧是主流，所以在习惯于线下生活的较年长人的眼里，花费大量时间看手机是不务正业。认识趋势，看到趋势，顺应趋势才是明智得做法。所以老师们不应徒劳的去劝说同学们上课不要看手机，而应积极地结合趋势寻找新的传授知识的

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

浅析人工智能的现状及发展趋势

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/ec14104862.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者：范胜廷陈华 来源：《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要：人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学，主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中，笔者主要对人工智能的现状进行了分析，并探讨了人工智能的发展趋势，以供参考。 关键词：人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学，是其中的一个重要分支，人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来，人工智能理论和技术逐渐发展成熟，在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质，企图以此为根据，开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步，不仅可以替代脑力劳动，还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说，电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现，这些人工智能设备可以自拟人的精神活动，同时也致力于在一些方面做出优化与改善，最终使其具备超人的功能，来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时，一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发，这些机器人的实际应用，可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看，只能用于制造一些只有某一种功能的机器人，要研发人性化、多功能的机器人，还需要很长的一段时间。除此之外，还出现了一些用于商业用途的人工智能产物，如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中，还有诸多人工智能产物，如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说，人工智能的应用范围十分广泛，在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用，由此可见，人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果，诸多人工智能产物已经投入实际应用，并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是，任何一种技术都是有利有弊的，人工智能也不例外，超智能概念的提出，让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样，随着人工智能的高速发展，未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治，这是摆在人类面前的一个重要问题。然而，若是因为害怕人工智能产物的负面影响，而采取抑制人工智能的发展的这一措施，却是万万不可取的。面对风

【参考借鉴】人工智能学习心得.doc

学习心得 程宇涵11312016011716物联网 在看李开复老师的《人工智能》之前，我有许多疑惑，人工智能是什么？是男是女，长什么样儿？漂亮吗？会不会生病？会不会老？人工智能聪明吗？会下象棋吗？会打麻将吗？会玩dota或者王者荣耀吗？会打乒乓球吗？会打篮球吗？会游泳吗？人工智能有记忆 吗？能不能教他说话、拿筷子夹花生米？人工智能好玩吗？怎么玩？怎么跟它交流？它会不会说话？能陪我唱歌吗？要不要吃饭？要不 要充电？人工智能有什么用？能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗？能用来赚钱吗？人工智能怕什么？下雨天能出门吗？天热会不会出汗？从楼上摔下去会不会变形？能修好吗？人工智能有什么危险？ 会不会吃了我？它要是想伤害我，我该怎么办？我该怎么了解人工智能？学习人工智能？和人工智能和谐相处？人工智能有什么爱好？ 喜欢听什么歌？吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的？会看书吗？能不能体 会“今宵酒醒何处，杨柳岸，晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回”的豪迈？人工智能有感情吗？会喜欢我吗？我离 开它的时候，它会不会难过，会不会想我？ 通过学习李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物，介绍了人工智能的基本理念，发展历程和对未来的展望。 下面以问答的形式，记录学习心得。 1.人工智能是什么？在哪里？ 其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能在仓库搬货，能送快递到家。 人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）： 1)在某方面特别聪明的计算机程序，比如AlphaGo，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。

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

人工智能完成总结报告

完成总结报告 项目名称：数独游戏设计与实现组员：王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士，由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明，是一种数字拼图游戏，其游戏规则是： ①在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的数字，每个小九宫格里也有1到9的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及，在当今世界上有着大量的数独爱好者，本项目的目的就是按照数独的游戏规则，通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，所以本项目致力于设计一种算法，使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题，以满足不同水平游戏者的需求。同时，该算法还要考虑到三个方面要求：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法，事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后，要想在空格中填入正确的数字，先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断，然后选择正确的数字填入空格。另外，由于某个格子填入数据时，有可能还要对原来已填入的数据进行修正，所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题 出题时，要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法，将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度，通过避免重填一个被“挖去”的格子，或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子，来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时，可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要，本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来，以便用户下次使用本系统时，可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后，选则读取一道之前保存起来的题目进行解答，被读取的题目将会显示到程序界面上。

浅议人工智能对社会发展的影响

大学研究生学位课程论文 课程名称：科学技术与社会 论文题目：浅议人工智能对社会发展的影响 浅议人工智能对社会发展的影响 内容摘要：人工智能作为20世纪以来发展极为迅速的一个学科领域，其对社会的影响也越来越引起人们的重视。本文试图从STS的角度着重说明人工智能对人类的经济利益、社会和文化生活 等方面的影响。 关键字：人工智能、经济利益、社会和文化生活 人工智能，也称机器智能，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。人工智能的研究及应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索和智能调度与指挥等等。自人工智能出现以来，科学家们在这些领域的研究已经取得了非常惊人的成果，同时，这些人工智能研究成果也证明了在某一特定方面计算机可以超越人的能力。人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这里我们抛开其对科学技术发展中的作用不谈，从STS的角度着重说明这一技术对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。 一、人工智能对经济发展的促进 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益。科学家要发展人工智能技术是需要很大的投入的，咋看起来不仅没有促进经济的发展，反而是在大量消耗着资金。其实，在当今时代，技术的发展是以人类的意志为转移的，人类开发人工智能最主要的目的还是要为人类服务，当然经济利益的回报，无疑是最直接最有效的，尤其是对企业而言，如果这个技术能为其带来高额的经济利益，那无疑会得到优先的发展。 人工智能对经济的促进作用不单是对个别企业和行业，随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大范围的推广，产生更大的经济效益。专家系统的应用就是一个很好的例子。 一般的说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

【完整版】2020-2025年中国人工智能行业市场突围策略研究报告

（二零一二年十二月） 2020-2025年中国人工智能行业市场突围战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场突围战略概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节研究企业市场突围战略的意义 (9) 第二章市场调研：2019-2020年中国人工智能行业市场深度调研 (10) 第一节人工智能走向产业应用 (10) 一、人工智能行业图谱 (10) 二、人工智能的商业模式 (12) 第二节人工智能助力企业数字化转型 (13) 一、人工智能价值创造的三个层次 (13) 二、人工智能助力企业业务智能化 (14) 第三节2019-2020年人工智能行业发展情况分析 (15) 一、美国规定10项AI监管原则 (16) 二、发展人工智能各国争先 (16) 三、人工智能以人为本 (18) 四、2019年人工智能发展的热点透视 (18) 五、人工智能将在回归理性中走向新的飞跃 (23) 第四节2020年人工智能行业发展展望 (25) 一、2020年形势的基本判断 (26) （一）从产业链建设看 (26) （二）从政策推动来看 (26) （三）从投融资情况看 (26) （四）从外部形势看 (27) 二、2020年新一代人工智能将围绕五大方向持续攻关 (27) 三、需要关注的几个问题 (28) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足 (28) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱 (28) （三）以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给经济社会带来严重负面影响 (29) 四、应采取的对策建议 (29) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设 (29) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状 (29) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力 (29) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能” (29) 第五节全球主要经济体人工智能发展战略 (30) 一、美国：政府高度重视，旨在继续“全面领先” (30) 二、欧盟：伦理价值观引领，协同合作推进战略 (32) 三、英国：积极推动产业创新发展 (33) 四、德国：借势工业4.0打造国家品牌 (34) 五、日本：以人工智能构建“超智能社会” (35)

人工智能学习心得

人工智能学习心得 20147932唐雪琴 人工智能研究最新进展综述 一、研究领域 在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。 在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能

够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外研究现状近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 1、分布式人工智能与艾真体 分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。 分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中，分布式问题求解

浅议人工智能对社会发展的影响

浅议人工智能对社会发展的影响 摘要人工智能的出现，给社会发展带来了更多有利的影响，对于人们生活的改善有大的作用。以智能导盲系统为例，其就像盲人的另外一双眼睛，让盲人能够更好地自理自己的生活。本文主要对智能导盲系统的发展进行了相关研究。 关键词人工智能；智能导盲系统；科技发展 引言 随着科技、电子技术以及计算机普及，这些应用到人们的日常生活中，促进了人们生活的不断改变，仅仅依赖于计算机技术以及没法适应人们日益增长的生活所需求。由于计算机技术不仅仅是提供智能化的服务，并且也能提供更加接近人的哪种理性化的需求，只有采用这种方式才能满足人们日常的需求。随着人工智能水平不断提升，人工智能技术被广泛应用到社会的各个方面，并且相对于其他技术，人工智能技术的优势更加明显[1]。 1 人工智能的定义 其实人工智能在很久以前已经被很多学者论证过，证明很早就出现。早在1957年，美国计算机协会主席就在华盛顿的一次计算机高峰论坛会中指出“人工智能”这个词。尼尔逊教授在哈佛大学对于人工智能的定义为：“人工智能是关于知识的学科一一怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科”[2]。但是给出不同结论的美国著名的马生灵大学温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使用计算机去做过去只有人才能做到的智能工作”。因为人类的智能存在并非偶然性，也并非单一性，而是智能的研究是由多个方面共同体构成的，并且共同作用的结果，并且每个学科都具有其自身的研究背景以及研究环境组成，对于人工智能的理解不同，那么因在其基础上提出的观点不一样。对于这些的总结得出，直到目前位置还没有统一的对于智能的定义的标准[3]。 2 智能导盲系统的发展 就当前世界各地所研制的多模式盲人辅助路径的诱导模式来分析，就简单的电子式辅助行进模式到较为复杂的导盲机器人再发展到现在比较智能的导盲拐杖，特别是在近几年的非常智能化、系统化的导盲系统的开发成功给盲人带来第二双“眼睛”，能让盲人在数字化环境下得到更加出行便捷化，并且生活质量更好[4]。 2.1 移动式导盲机器人 导盲机器人属于服务型机器人范畴，是为视觉障碍者或盲人提供环境导引的辅助工具，通过多种传感器对周围环境进行探测，将探测的环境信息反馈给用户，以便用来弥补他们视觉信息的缺失。移动式导盲机器人作为新生的计算机控制领

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。

人工智能学习心得

人工智能学习心得 目录 第一篇：人工智能学习心得 第二篇：人工智能学习论文 第三篇：《人工智能》学习报告 第四篇：对人工智能学习的感想 第五篇：人工智能学习 正文 第一篇：人工智能学习心得 人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。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。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如

意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议 第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么

(完整word版)人工智能在军事领域的发展现状及应用前景

人工智能在军事领域的发展现状及应用前景 知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军事领域的应用前景，文章还重点分析了人工智能技术实现的可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文章编译如下：目前，关于人工智能的说法和文章很多，这让人觉得，人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分，而且计算机已经学会语音和脸部识别，操控汽车和分析大量数据。图像识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现，还需要进行研究，它的应用领域确实非常广泛。国防领域也在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用到网络武器和既可用于监视敌人，也可用于袭击敌人的自主式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所谓的“第三次抵消战略”，该文件中提出的主要目标是“必须集中力量进行创新，旨在通过创新发展美国近年来与对手和敌人已经接近的关键能力，保持并恢复传统遏制力”，这里说的对手和敌人指的也

就是俄罗斯和中国。实际上，世界上已经开始了创新武器竞赛，全部主要大国都将卷入其中。此外，西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯的未来，也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者，谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称，人工智能最终将消灭人类。因此，他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向联合国发出请求书，呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调，运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后，战争中出现的第三次革命，毫无疑问，他们说的没错。但显而易见，联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的，而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护，阻止其地缘政治对手，首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而，履带式装甲车和打击无人机并非战略武器，而是战术武器。这些武器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞复制了无数遍，但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚，所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁，首先必须弄清，什么是人工智能，它与机器智能，超级计算机的深度学习有什么不同，还有最主要的是人工智能在军事领域的地位和运用范围。国家安全领域

人工智能重点总结

人工智能重点总结 第一章：发展简史（此处为简答题） 1.人工智能的萌芽（1956年以前） 1936年，图灵创立了自动机理论（后人称为图灵机），提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了基础，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。 麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型（MP模型），开创了从结构上研究人类大脑的途径。 1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。 1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基 础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是 系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。 Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。 3、德国数学家、哲学家 Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数 理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 4、英国数学家、逻辑学家 Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼 茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词 的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。

2020凉山州公需科目信息化、人工智能发展对就业与工作的影响专题答案(二)

2020凉山州公需科目信息化、人工智能发展 对就业与工作的影响专题答案（二） 二、多选题 1.本课程讲述了“亚洲四小龙”包括哪些国家和地区？（）。（0.5分） A.中国台湾 B.中国香港 C.韩国 D.新加坡 E.越南 我的答案：A,B,C,D √答对 2.根据本讲，我国经济增长、科技发展、社会进步最主要有哪些因素？（）。（0.5分） A.教育 B.体制 C.道路 D.需求 E.科技 我的答案：B,C,D,E √答对 3.本课程讲述了国民经济有哪两大支柱？（）。（0.5分）

A.外贸企业 B.跨国公司 C.外资企业 D.民营企业 E.国有企业 我的答案：D,E √答对 4.本课程讲述了中国成功发展背景下的技术进步包括哪些内容？（）。（0.5分） A.长期经济增长 B.持续发展动因 C.技术引进升级 D.适逢科技革命 E.科技创新迭代 我的答案：A,B √答对 5.本课程中讲述了中国成功发展背景下的哪些技术进步内容？（）。（0.5分） A.长期经济增长 B.持续发展动因 C.技术引进升级 D.适逢科技革命 E.科技创新迭代 我的答案：C,D,E √答对

6.根据本讲，劳动需求量由哪些要素计算？（）。（0.5分） A.总有效供给 B.劳动时间 C.总有效需求 D.技术装备水平 E.劳动效率 我的答案：C,D,E √答对 7.本课程讲述了世界上最伟大的哪三位经济学家？（）。（0.5分） A.亚当斯密 B.罗斯托 C.恩格斯 D.马克思 E.凯恩斯 我的答案：A,D,E √答对 8.本课程中，一般来说哪些类型的失业不影响充分就业？（）。（0.5分） A.摩擦性失业 B.自愿性失业 C.技能性失业 D.技术性失业 E.需求性失业

对人工智能现状及发展思考

《人工智能》课程论文 对人工智能现状及发展的思考 【摘要】：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，并对人工智能的发展进行讲述，最后对人工智能进行人文思考。 【关键词】：人工智能，发展，思考 "人工智能"一词最早是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为Artificial Intelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。 对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。 人工智能的定义可以分为两部分，即"人工"和"智能"。对于"人工"，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。诞生对于"智能"，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是"人工"制造的"智能"了。 人工智能的实现方式有2 种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20 世纪的50 年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。 第二个阶段从20 世纪的60 年代末到70 年代。专家系统的出现