人工智能的未来趋势论文1500

定义：“人工智能”一词最初是在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（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。未来趋势：人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能利用其技术赋予多个行业能力，实现人工智能与行业的深度结合，包括AI+金融、AI+医疗、AI+安全、AI+家庭、AI+教育等，实现传统行业的智能化。金融、医疗、安全等行业与用户生活密切相关，而且有大量消耗人力物力的程序化、优化的工作内容，在相关领域和场景中首先实现AI+。人工智能技术从国外开始，但由于互联网，特别是国内移动互联网的发展，目前中西在人工智能领域的发展差距越来越小，中国新四大发明中的移动支付、自行车共享等技术在世界领先，中国以现有成果继续大力配置人工智能。美国人工智能企业的发展比中国早5年。美国最初从1991年开始萌芽的1998进入发展期间的2005年后开始高速成长期的2013年后发展稳定。中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期。2015年高峰后进入稳定期。中国将在人工智能领域继续追逐发达国家。

未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。目前的人工智能还只能解决一些功能性问题。比如Alpha Go，只能下围棋。在不更改模型结构的情况下她不能学习和实现其他功能。另外，目前的人工智能还不能真正做到一边学习一边使用。我们通常只能在训练完成后才能使用模型。

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。

虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 26% 增长至2017 年的 68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 64% 。 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。

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