人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)得一個(gè)支點(diǎn)，它在信息時(shí)代中發(fā)揮著重要得作用。在人工智能中，很多學(xué)者認(rèn)為人工智能只是從計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中衍生出得一系列程序，但是在目前得人工智能概述中，還有一套完全合理得人工智能概述，需要進(jìn)行更近一步得考證，這樣才能完全使人工智能概述成形。
人工智能得發(fā)展歷程
在上個(gè)世紀(jì)五十年代，人工智能就已經(jīng)出現(xiàn)了，經(jīng)過十年得時(shí)間發(fā)展，人工智能在上個(gè)世紀(jì)六十年代得時(shí)候，得到了不錯(cuò)得發(fā)展，形成了人工智能發(fā)展得初級階段。在上個(gè)世紀(jì)六十年代得時(shí)候，人工智能初級階段得發(fā)展主要是運(yùn)用領(lǐng)域知識和啟發(fā)式思維發(fā)展。領(lǐng)域知識和啟發(fā)式思維發(fā)展主要是為現(xiàn)在計(jì)算機(jī)理論做一個(gè)良好得鋪墊。
經(jīng)歷了上個(gè)世紀(jì)六十年代得人工智能初級階段之后，迎來得是人工智能研究得第二個(gè)階段，這個(gè)階段得研究是從1964年開始。在人工智能研究得第二個(gè)階段，這個(gè)階段主要是人們對自然語言得理解，通過對自然語言得理解來達(dá)成一種圖像和支持得處理。在上個(gè)世紀(jì)八十年代之后，人工智能得發(fā)展將迎來第三次發(fā)展，這次發(fā)展主要是信息知識為中心，所以人工智能開始以模擬知識為中心，運(yùn)用知識得模擬使得人工智能在發(fā)展研究上更深一步。在現(xiàn)在得人工智能得研究中，人工智能得發(fā)展方向主要是向多元化得人工智能系統(tǒng)發(fā)展，以便人工智能系統(tǒng)在信息時(shí)代得發(fā)展道路上更加完善。
人工智能得關(guān)鍵技術(shù)
可能系統(tǒng)
在人工智能得研究與應(yīng)用中，可能系統(tǒng)是必不可少得，因?yàn)橛辛诉@種 可能系統(tǒng)，才能使得人工智能在問題求解得方面，更加具有可以性，對問 題得解析更加得可以。通常人工智能有了這種可能系統(tǒng)，更多問題得得到 了解決，實(shí)現(xiàn)人工智能理論得研究向人工智能實(shí)際運(yùn)用得研究得一個(gè)成功 性轉(zhuǎn)換。在人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用中，可能系統(tǒng)相當(dāng)于就是一個(gè)信息類 軟件，這個(gè)軟件對信息和背景得查詢起到了非常好得作用，可以對一些不 明確得信息和不明確得背景起到一個(gè)結(jié)論性得查詢。可能系統(tǒng)在人工智能 領(lǐng)域中起到了關(guān)鍵性得作用。
機(jī)器學(xué)習(xí)
在人工智能技術(shù)發(fā)展中，機(jī)器學(xué)習(xí)起到了關(guān)鍵性得作用，人工智能 通過機(jī)器學(xué)習(xí)來提高人工智能系統(tǒng)得模擬性。在人工智能技術(shù)發(fā)展中，只 有通過對人工智能機(jī)器進(jìn)行不斷得學(xué)習(xí)，才能使得人工智能機(jī)器系統(tǒng)逐漸得到完善，使人工智能機(jī)器在研究人得一系列活動時(shí)，能夠更加準(zhǔn)確。而 且人工智能機(jī)器也會通過學(xué)習(xí)來改變自己得一些不足，通過學(xué)習(xí)來優(yōu)化人工智能得方案性。人工智能在經(jīng)過機(jī)器性得學(xué)習(xí)后，許多問題也得到了解化，而且問題得解答更具有可以性和背景性，人工智能技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)之后，針對一些可能系統(tǒng)，更是對一些不明確得背景起到了一個(gè)結(jié)論性得查詢。所以，機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用分析中，起到了關(guān)鍵性得作用。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是人得所有神經(jīng)組織所形成得一個(gè)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，在這個(gè)網(wǎng)狀似得結(jié)構(gòu)中，所有得神經(jīng)組織都是相互關(guān)聯(lián)得，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是所有 神經(jīng)組織得集合區(qū)域。在人工智能技術(shù)得發(fā)展及應(yīng)用分析中，通過利用神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)人工智能得大腦模擬，讓人工智能系統(tǒng)盡可能達(dá)到與人得大 腦相匹配，讓人工智能與常人得思維空間一樣，甚至超過常人得思維。在 人工智能得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬中，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得各個(gè)支點(diǎn)來達(dá)成一種運(yùn)算模 型，在這個(gè)運(yùn)算中，主要是利用人得大腦得一些基本運(yùn)算機(jī)制和機(jī)理來實(shí) 現(xiàn)人工智能得模擬運(yùn)算。所以，在人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用分析中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能技術(shù)發(fā)展研究中占有重要地位。
模式識別
在人工智能技術(shù)得發(fā)展及應(yīng)用分析中，模式識別就是通過人工智能來 代替人得感知和識別，所以模式識別是一個(gè)很重要得技術(shù)領(lǐng)域，而且還是 一項(xiàng)較高得科技領(lǐng)域。在人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用分析中，模式識別可以 很好地幫助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來識別外界得一種感知能力，所以模式識別在計(jì)算 機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)中屬于人工智能技術(shù)發(fā)展中重要得結(jié)構(gòu)。 在人工智能技術(shù)發(fā)展中，模式識別也隨著社會得進(jìn)步在不斷得發(fā)展 和壯大，量子計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)逐漸運(yùn)用到人工智能模式識別系統(tǒng)中去。我 們知道，在早期得模式識別系統(tǒng)中，模式識別只是針對于一些文字和二維 圖像，隨著科技不斷地發(fā)展和進(jìn)步，模式識別系統(tǒng)也在逐漸得到發(fā)展，從 蕞開始得文字和二維圖像到對三維景物得識別，到現(xiàn)在模式識別系統(tǒng)已經(jīng) 可以對活體物體進(jìn)行識別和分析。所以，模式識別在隨著科技得發(fā)展而發(fā)展，模式識別系統(tǒng)也在人工智能領(lǐng)域逐漸發(fā)展和強(qiáng)大起來，對人工智能起 到了關(guān)鍵性得作用。
人工智能發(fā)展面臨問題
基礎(chǔ)創(chuàng)新投入產(chǎn)量問題
華夏人工智能領(lǐng)域得基礎(chǔ)創(chuàng)新投入嚴(yán)重不足。從企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新看， 華夏人工智能企業(yè)得創(chuàng)新研發(fā)支出仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于美國、歐洲和日本。據(jù)統(tǒng) 計(jì)，美國人工智能領(lǐng)域企業(yè)投入得科技研發(fā)費(fèi)用占據(jù)了全球科技支出得 61%，華夏人工智能領(lǐng)域企業(yè)研發(fā)支出雖然快速增加，增速達(dá)到34%，但 實(shí)際占據(jù)得全球科技支出份額明顯小于美國。從人工智能知識產(chǎn)權(quán)保有量 看，華夏各類實(shí)體擁有得工智能專利總量超過3萬件，位居世界第壹，但中 國相關(guān)企業(yè)擁有得人工智能相關(guān)專利多為門檻較低得實(shí)用新型專利，發(fā)明專利僅占專利申請總量得23%。
同時(shí)，根據(jù)世界知識產(chǎn)權(quán)組織得數(shù)據(jù)，華夏企業(yè)擁有得95％得人工智 能設(shè)計(jì)專利和61％得人工智能實(shí)用新型專利將會在5年后失效，相比之下， 美國85.6％得人工智能專利技術(shù)在5年后仍在支付維護(hù)費(fèi)用。2021年，我 國需要在人工智能基礎(chǔ)研究與創(chuàng)新，打造核心關(guān)鍵技術(shù)長板、加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)方面加大投入力度。華夏人工智能產(chǎn)業(yè)得算力算法核心基礎(chǔ)相對薄弱。華夏人工智能發(fā)展在數(shù)據(jù)規(guī)模和算法集成應(yīng)用上都走在世界前列，但 在人工智能基礎(chǔ)算力方面，能提供國產(chǎn)化算力支持得企業(yè)還不多。
在人工智能得算力支持方面，ibm、hpe、戴爾等國際巨頭穩(wěn)居全球服 務(wù)器市場前三位，浪潮、聯(lián)想、新華三、華為等國內(nèi)企業(yè)市場份額有限； 國內(nèi)人工智能芯片廠商需要大量依靠高通、英偉達(dá)、amd、賽靈思、美滿 電子、emc、安華高、聯(lián)發(fā)科等國際巨頭供貨，中科寒武紀(jì)等國內(nèi)企業(yè)發(fā) 展剛剛起步。
在人工智能算法方面，主流框架與數(shù)據(jù)集領(lǐng)域國內(nèi)外企業(yè)龍頭企業(yè) 包括谷歌、臉書、亞馬遜、微軟等，深度學(xué)習(xí)主流框架tensorflow、caffe 等均為美國企業(yè)或機(jī)構(gòu)掌握，百度、第四范式曠視科技等國內(nèi)企業(yè)得算法 框架和數(shù)據(jù)集尚未得到業(yè)界得廣泛認(rèn)可和應(yīng)用。2021年，華夏需要進(jìn)一步 部署加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并重視國內(nèi)人工智能算法框架得創(chuàng)新推 廣。
產(chǎn)業(yè)脫節(jié)問題
其次是“高端”得AI技術(shù)與“中低端”得產(chǎn)業(yè)之間存在脫節(jié)現(xiàn)象。相 對于龐大得經(jīng)濟(jì)體量，目前華夏人工智能推廣應(yīng)用有限，仍有不小提升空 間。人工智能技術(shù)與企業(yè)業(yè)務(wù)需求存在鴻溝，尤其是傳統(tǒng)企業(yè)得整體智能化程度偏低。以制造業(yè)為例，業(yè)務(wù)信息化水平不足造成得場景數(shù)據(jù)獲取困難，研發(fā)投入大和交付周期長，成為一部分企業(yè)利用AI進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級得制約因素。
研發(fā)與成果轉(zhuǎn)化率問題
產(chǎn)學(xué)研合作密切度待提升，成果轉(zhuǎn)化率不高。一方面高水平、跨行 業(yè)復(fù)合型人才稀缺。當(dāng)前華夏人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，但人才尤其是高水平、資深人才規(guī)模較小，難以滿足行業(yè)發(fā)展需求。華夏人工智能基礎(chǔ)環(huán)節(jié)薄弱，與缺少很好基礎(chǔ)研究人才有直接關(guān)系。市場上缺少既了解行業(yè)又掌 握人工智能關(guān)鍵技術(shù)，還能夠進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)得復(fù)合型人才。另一方面，對華夏人工智能產(chǎn)業(yè)而言，高校、科研院所、企業(yè)之間如何實(shí)現(xiàn)密切合作得問題亟待解決。現(xiàn)有產(chǎn)學(xué)研合作培養(yǎng)模式較為單一，高校、科研院所、企業(yè)之間得合作多為自發(fā)性短期行為，缺乏頂層統(tǒng)籌以及可持續(xù)運(yùn)行機(jī)制。
數(shù)據(jù)規(guī)范使用問題
當(dāng)前數(shù)據(jù)使用不規(guī)范問題較為突出，安全問題逐漸顯現(xiàn)。人工智能 技術(shù)在造福人類得同時(shí)，也引發(fā)了諸多安全問題，以算法戰(zhàn)、深度偽造為代表得人工智能技術(shù)濫用給經(jīng)濟(jì)社會帶來嚴(yán)重負(fù)面影響。算法戰(zhàn)指得 是將人工智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)全面應(yīng)用于對敵作戰(zhàn)中得情報(bào)收集、 武器裝備、戰(zhàn)場勘測、指揮協(xié)同、決策制定等環(huán)節(jié)，核心目標(biāo)是利用人工智能技術(shù)提升軍事作戰(zhàn)能力；深度偽造是一種基于深度學(xué)習(xí)得人物圖像合 成技術(shù)，隨著人工智能算法開源不斷推進(jìn)，深度偽造技術(shù)門檻正在不斷降 低，非可以人員已經(jīng)可以利用簡單開源代碼快速制作出以假亂真得視頻和圖像。20年以來，基于人工智能得算法戰(zhàn)和深度偽造得正在擴(kuò)大軍事影 響、形成網(wǎng)絡(luò)暴力、破壞政治選舉、擾亂外交關(guān)系等方面被濫用，并給社會和China帶來極大風(fēng)險(xiǎn)。上述對人工智能技術(shù)得濫用給華夏家安全、產(chǎn)業(yè) 安全、社會經(jīng)濟(jì)安全帶來巨大風(fēng)險(xiǎn)，需提前預(yù)防可能風(fēng)險(xiǎn)，并尋求國際支 持。
人工智能未來發(fā)展趨勢
人工智能是新一輪科技革命及產(chǎn)業(yè)革命重要得著力點(diǎn)，人工智能得發(fā) 展對China經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)得轉(zhuǎn)型升級有著重要得意義。雖然人工智能已經(jīng)發(fā)展了 60多年，涉及到許多領(lǐng)域之中，但就目前得情況而言，人工智能發(fā)展過程 中還有許多問題亟待解決，未來還有很長一段路要走。
人工智能，顧名思義即人造得智能，是認(rèn)知學(xué)科、邏輯學(xué)、計(jì)算機(jī) 科學(xué)等學(xué)科交叉形成得一種新型得科學(xué)技術(shù)，人工智能研究得重要目標(biāo)就是使機(jī)器能夠表現(xiàn)出類似人類得智慧，具有智能行為。在人工智能研究得 過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)是行業(yè)研究得核心，也是人工智能目標(biāo)實(shí)現(xiàn)得蕞根本途 徑，是當(dāng)前人工智能發(fā)展得主要瓶頸。
人工智能已經(jīng)發(fā)展了很長時(shí)間，它在未來得發(fā)展問題是該學(xué)科有關(guān) 研究人員討論得重點(diǎn)，從現(xiàn)階段得發(fā)展情況來說，未來人工智能可能會更好地為人類服務(wù)、與人類平等等。人工智能屬于全世界科研發(fā)展得前沿技 術(shù)，發(fā)展過程中與信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、精密制造技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)密 切相關(guān)，對各行業(yè)、各領(lǐng)域得發(fā)展都有一定得影響，在人工智能發(fā)展過程中要認(rèn)真、深刻地研究其未來得發(fā)展方向。
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