人工智能发展趋势的论文3000

行业垂直领域应用人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。医疗保健行业成长机器学习和大数据都是掌握海量潜在医疗数据的关键因素。基于AI的系统也能帮助医院改善其操作的流程和数据的管理。鉴于医疗保健专业人员在阅读剂量指示、或诊断数据方面难免会经常犯错，智能AI系统通过具有图像识别和光学字符辨识的功能对所有的数据进行二次检查，以减少此类错误的发生频率。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的671亿美元达到2022年的888亿美元年均复合增长率为68%。AI晶片关键在于成功整合软硬体AI晶片的核心是半导体及演算法。软件硬件成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬体选择就看产品供应商的需求考量而定。自主学习是目标AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。首先，是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。CPU和GPU结合CPU是通用于各种设备的超强性能的处理器，什么场景都可以适用，所以就需要将CPU和GPU(或其他处理器)结合起来，做到最完美的构架。为开发人员提供更多算法等。AR和 AI共进退AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺，为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。如今，基于AI的发展已经成为了主流。各种企业不仅热衷于改进其现有的流程，而且还能看到AI给他们带来的潜在增长点。这也就是为什么CIO们应当重视AI的战略意义和其创新发展的空间。

诞生1940s-1950s1950 阿兰·图灵（Alan Turing）发表论文《COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE》，预言创造出具有真正智能的机器的可能性，提出图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，则称这台机器具有智能。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。1951 马文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·爱德蒙（Dean Edmunds）打造了第一个人工神经网络。1956 约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特茅斯会议上首次提出“AI”术语。此次会议也被视为人工智能正式诞生的标志。发展1950s-1960s1956年，达特茅斯会议之后的十几年是人工智能的黄金年代。1957 弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出感知器“perceptron”，成为后来许多神经网络的基础。1958 约翰·麦卡锡（John McCarthy）开发编程语言Lisp，至今Lisp仍是人工智能研究中最流行的编程语言。1959 约翰·麦卡锡提出“AdviceTaker”概念，这个假想程序可以被看作第一个完整的人工智能系统。1964 丹尼尔·鲍勃罗（Daniel Bobrow）开发了一个自然语言理解程序“STUDENT”。低谷1960s-1970s20世纪60年代中期，人工智能开始遭遇批评，研

各行各业都在用人工智能提升效率，替代人，减少误差人开始被赶到越来越低端的工作去这就是现实和趋势