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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。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，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。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。
VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 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(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、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。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。 计算机与人工智能 "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。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(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行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。 问: 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答: AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？ 答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。 但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。 今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。 问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？ 答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 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。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 什么是人工智能？ 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。从计算机应用系统的角度出发，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，以延伸人们智能的科学。 AI理论的实用性 在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。 这种AI机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，Internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以大大减少网络堵塞。 我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。 未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力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，预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。 麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
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人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。
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人工智能应用范围比较广
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此刻，越来越多的人工智能技术在肿瘤领域得到操作。但作为医学与工程学科交叉联结的代表，相关常识遍布、技术操作、钻研敦促、平台树立及尺度制定，仍必要来自各方的深刻交换和密切协作。日前，由中国抗癌协会肿瘤人工智能专业委员会主办、天津医科大学肿瘤医院承办的“第一届智能肿瘤学天津论坛”在天津举行，大会针对我国人工智能技术的展开计谋及其在肿瘤影像学、病理学、喷射治疗、手术机器人和大数据等方面的操作中止了讨论。 1、数据融合加速肿瘤精准诊断“人工智能在恶性肿瘤的准确诊断上具有较大操作前景。”据大会主席、天津医科大学肿瘤医院副院长徐波传授引见，人工智能可以经过深度学习等要领，实现对肿瘤影像学数据的图像支解、目的检测和分类等事情；对大量数字化信息的掘客，并与肿瘤的生物学行为相关联，将有助于临床大夫更精准地实现肿瘤的诊断和治疗。例如乳腺癌就是目前与人工智能相联结获益较多的疾病。人工智能已经在乳腺癌的良恶性判定、HER2检测、分子分型、成效评估等方面，取得了未必的钻研结果。人工智能对海量的基因组学信息中止技术阐明，也可认为大夫在临床诊治过程中提供更多的信息，更精确地对症状、疗效中止判别，是乳腺癌得以做到个别化精准治疗的前提和根本，未来也将为乳腺癌患者带来更为丰富有效的临床方案。再以目前国内肿瘤发病率排名第一的肺癌为例。在肺癌治疗中，本性化治疗关于晋升患者保留率具有严重意义，基于EGFR基因渐变的靶向治疗是往常主流的治疗形式之一。为了保障治疗的有效性，运用EGFR靶向药物前，大夫必要先确认患者有EGFR基因渐变情况。当前常规的临床诊断必要经过穿刺活检取得肺癌组织，再中止基因测序来必定EGFR基因渐变状态。但穿刺活检是一项有创审查，对患者会发生未必伤害，且覆盖面有限，只能取得目的区域内的部门组织，难以做到完整的精准诊断，存在基因渐变组织后果假阴性的可能。“我们与上海肺科医院、天津医科大学肿瘤医院团队一起，以数百例实践病例中止阐明和考证，研发了人工智能新算法，完成了肺癌CT影像的分层特色提取，并抵达较好的预测精度。”中科院分子影像重点试验室钻研员田捷引见说，人工智能模型可符号出肿瘤中EGFR基因渐变可疑度较高的区域，带领临床穿刺时穿刺位点的选取，也为临床大夫术前无创的EGFR基因渐变预测提供参考。田捷示意，医学影像学是当前与人工智能技术联结最紧密的学科，但融合人工智能技术钻研的医学数据的不能仅限于影像学。只要融合影像学数据、病理学数据、临床诊疗数据来钻研、描画和量化，威力完成人工智能技术从钻研走向临床，从而进一步拓宽其在医学上的操作。 2、工智能技术可助力医师发展除了为患者带来实践获益，人工智能的操作，也为年轻医师的疾速发展搭建起“倏地通道”。徐波指出，人工智能技术的展开可以更好地让阅历缺乏的基层大夫，倏地精确地学习到更多的临床阅历，也为基层大夫制定治疗方案提供更有效的依据。尤其是在我国各地区医疗程度、人才资源尚不均衡的情况下，人工智能技术的操作，能为各级医疗机构提供倏地、精确、便捷的帮助诊断东西，助力基层医疗机构和基层大夫诊疗程度的改进和进步。例如肿瘤临床审查名目中最广泛的超声审查，是当前甲状腺结节筛查评价最罕用的手腕。超声审查受主观影响较多，操纵者个别间的差别以及超声图像的明晰度都可能直接影响后果判别，因而对影像医师的程度请求较高，个别审查的耗费光阴也较长。据了解，天津医科大学肿瘤医院以30余万张甲状腺超声图像作为熬炼集中止人工智能模型开发，用3个独立数据集作为考证，成长了基于深度学习算法阐明超声图像，完成甲状腺癌人工智能诊断的回想性、多核心诊断钻研，发明该模型在识别甲状腺癌的敏理性和特异性方面，可以媲美具有10年以上丰富阅历的影像专家，具有倏地及可重现的特性。尽管往常的模型零碎还有一些局限性，无奈思考过多的临床参数，尚不能完整代替甲状腺癌的人工诊断，但可以帮助增强大夫在甲状腺癌诊断中的本领，进步阅片效率，制止因疲劳发生的不对。出格是我国城乡医疗资源尚有不均衡情况仍然存在，此类人工智能零碎有助于改进基层医疗机构甲状腺超声诊疗程度，为各级医疗机构提供一种倏地、精确和便捷的甲状腺癌超声诊断东西。未来通过随机临床尝试的进一步评价，人工智能还将有助于缩小不消要的细针抽吸活组织审查。 3、行业准入机制和评估尺度亟须健全近年来，人工智能技术展开迅猛。2018年，人工智能的展开与操作被正式写入当局事情陈诉，成为“2030安康中国”计谋的重要内容。人工智能行业如沐东风，数十家人工智能公司和研发机构进入医疗行业，大量的翻新技术和操作软件进入医疗领域，出格是医学影像三维重建、肺部小结节人工智能诊断等技术初步操作于临床。首都医科大学肺癌诊疗核心主任支修益示意，目前看来，人工智能已经操作到了病理阐明之中，而且表示出未必的劣势。例如关于中国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤肺癌而言，人工智能可操作于肺小结节的诊疗之中。《“安康中国2030”结构大纲》中大白指出，到2030年要完成总体癌症5年年保留率进步15%，因而，如何进步肺癌早诊早治，真实降低肺癌死亡率，成为国度科研攻关和临床科研事情的重点。支修益引见说，此刻，在肺癌高发地区，锁定肺癌高危人群，操作胸部低剂量螺旋CT中止肺癌筛查已造成宽泛共识。全国许多地区和企事业单元，也都在积极推进成长高危人群胸部CT肺癌筛查和中老年职工安康体检，而如何敦促胸部低剂量螺旋CT在高危人群中的肺癌筛查，如何使用人工智能和三维重建技术，科学精准诊断在肺癌筛查和安康体检事情中发明的肺部小结节，制止过度诊断和过度治疗等，均成为我国肺癌早诊早治和肺癌防治事情的重点。而人工智能技术能倏地高效地中止肺小结节自动检测识别，进步早期肺癌诊断效率和精确率，大幅缩小临床大夫事情量。经过肺小结节良恶性鉴别诊断，锁定疑似早期肺癌患者，资助判别肺小结节患者随访光阴、决议能否必要中止医疗干涉干与，这些都是人工智能技术的劣势地址。因此，关于肺癌来说，应联结先进的人工智能技术，组织多学科跨领域专家奇特讨论肺癌筛查与早期诊断、肺部小结节精准诊疗和外科术前导航定位等成长临床多核心钻研与临床理论，同时建设有中国特征的肺癌与人工智能的高程度数据库。“但与此同时，人工智能在医疗领域钻研与操作仍面临诸多问题。”支修益坦言，目前，人工智能在医疗领域的要害技术开发和临床操作钻研尚属低级阶段，亟须建设和健全行业准入机制和评估尺度，尽快造成人工智能医工交叉学科的专家共识，建设高程度、可复制且可延续展开的人工智能大数据，加强行业内部跨专业的交换与合作，推进医工联结和医工企融疏散等。别的，他提出，目前大大都的肺癌人工智能公司还处于摸索阶段，还没有绝对的数据标明其诊断成效高于大夫的临床阅历。另外，人工智能的展开，还必要依赖大的临床数据核心、大的肿瘤核心、肺癌钻研核心的专家的阅历和数据支持。但愿人工智能除了能在诊断、疏导、结构方面给以资助以外，还可以资助我们中止治疗。这也是目前人工智能在肺癌领域摸索所欠缺的部门。
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人工智能与机器人期刊上的专业文献不知道有没有你这类课题的研究，你可以通过关键词去检索下相关文献参考参考哈