人工智能与信息社会 第三次热潮
人工智能芯片技术的发展与应用
未来的趋势
AI算力的 大幅提升
云 . 端变化
大数据分析处理需求增长 终端设备更加轻便和智能 关键业务型应用飞速发展
更大量的 数据
高速的信 息传输
未来的趋势：智能云数据中心
AI芯片赋能云端训练和推理，数据中心智能化升级
Speed Up
1X 20X
>100X
人工智能发展态势
端云联系亲密化
终端设备智能化
云端承载训练任务和高吞吐量的 复杂计算推理任务 终端承载需快速判断实时响应的 推理任务
5G及物联网技术推动嵌入式AI技 术发展 智能终端独立实时完成环境感知、 人机交互、决策控制等功能
AI
CPU FPGA
GPU 5G ASIC
IoT
云+边缘计算
DianNao, 2014
RedEye Cnvlutin
DianNao
ShiDianNao
Cambricon Cambricon-X
DaDianNao
PuDianNao
TPU
2014
2015
2016
2017
*数据from ISCA，HPCA，ASPLOS，MICRO，2010~2017
DianNao系列学术研究由来自法国Inria等机构的国际学术合作者共同完成
从1950年至今，人工智能历经三次发展热潮，从诞生到机器学习再到深度学习
人工智能的三大要素
人工智能发展三大要素
核心要素
算法突破：深度学习
资源突破：大数据
算力突破：智能芯片
不断优化的 人工智能算法
不断被收集的 大量数据 数据集 标定 。。。 结构化 数据量
人工智能发展的三次浪潮
人工智能发展的三次浪潮介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学。
随着计算能力、数据量和算法的不断进步，人工智能已经取得了显著的发展。
本文将介绍人工智能发展的三次浪潮，分别是符号主义浪潮、连接主义浪潮和深度学习浪潮。
我们将从不同的角度探讨这些浪潮对人工智能的发展带来的影响。
符号主义浪潮符号主义浪潮是人工智能发展的第一次浪潮，起始于上世纪五六十年代。
在这个时期，人工智能研究主要关注使用逻辑和符号推理来实现智能行为。
研究者们希望通过编写规则和程序来模拟人类的思维过程。
在这个浪潮中，一些经典的人工智能计算机程序被开发出来，比如IBM的Deep Blue和AT&T贝尔实验室的SHRDLU。
然而，符号主义浪潮也面临一些挑战。
人工智能的推理过程往往需要手工编写大量的规则和知识，这对人力和时间的要求非常高。
而且，这些规则往往是固定的，无法适应复杂和变化的环境。
因此，符号主义浪潮逐渐失去了发展的动力。
连接主义浪潮连接主义浪潮是人工智能发展的第二次浪潮，起始于上世纪八九十年代。
在这个时期，人工智能研究主要关注使用神经网络和统计模型来实现智能行为。
连接主义模型通过模拟神经元之间的连接和突触传递信息的方式，实现了类似于人脑的信息处理。
连接主义浪潮在语音识别、图像处理和机器学习等领域取得了重大突破。
例如，1997年，IBM的Deep Blue击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，引起了世界的关注。
另外，深度学习模型的兴起也是连接主义浪潮的重要成果，它使用多层神经网络来从大量数据中学习特征表示和模式识别。
连接主义浪潮的突出特点是其能够从数据中学习，并且能够处理复杂和非线性的问题。
然而，连接主义模型的可解释性较弱，很难理解学习到的特征和模式是如何作用的，这对一些应用场景来说是一个挑战。
深度学习浪潮深度学习浪潮是当前人工智能发展的主流趋势，起始于上世纪十年代中期。
智能+新生研讨智慧树知到课后章节答案2023年下德阳科贸职业学院
智能+新生研讨智慧树知到课后章节答案2023年下德阳科贸职业学院德阳科贸职业学院第一章测试1.某公司根据用户在试用期的的行为模式和所有用户过去的行为，识别出哪些用户会转变成该产品的付款用户，请问这个问题属于（）A:有监督学习 B:分类问题 C:回归问题 D:无监督学习答案:有监督学习;分类问题2.数据的爆发增长推动了人工智能的发展。
（）A:错 B:对答案:对3.地理位置、社交媒体上的聊天记录等都属于数据。
（）A:错 B:对答案:对4.第三次人工智能热潮开始于（）A:1956年 B:20世纪60年代 C:2006年 D:第二次世界大战结束后答案:2006年5.战胜李世石的AlphaGo1.0和战胜柯洁的AlphaGo2.0采用了相同的算法。
（）答案:错第二章测试1.斗鱼和（）的相继成立，正式拉开了游戏直播的大幕。
A:9158 B:yy C:虎牙 D:六间房答案:虎牙2.微博的直播战略合作伙伴是（）A:花椒直播 B:熊猫直播 C:映客直播 D:一直播答案:一直播3.低配版直播团队在初期直播时长最好为（）A:3小时左右 B:2小时左右 C:1小时左右 D:4小时左右答案:1小时左右4.为了让人设“立得住”，直播团队还需要通过（）积极渲染主播人设。
A:策划一系列故事 B:其他全选 C:打造自媒体的传播矩阵 D:在直播间讲故事答案:其他全选5.下列不属于分析对比法的环比分析的是（）A:本月与上月的对比 B:本周一与上周一对比 C:本年与去年的对比 D:今天与答案:本周一与上周一对比第三章测试1.网络安全领域最高的国家管理部门（）。
A:公安部 B:工信部 C:CNCERT D:中央网信办答案:中央网信办2.“攻陷网站”攻击的描述正确的是（）。
A:攻陷网站目的是通过漏洞入侵和暴力破解后，获取网站存储客户的隐私的方式 B:攻陷网站的对象是都小型自建网站 C:攻陷网站就是恶意网站，诱导用户填入隐私信息 D:攻陷网站是指通过军事攻打占领该网站答案:攻陷网站目的是通过漏洞入侵和暴力破解后，获取网站存储客户的隐私的方式3.网络安全相关的法律（）。
人工智能三次浪潮
第一次人工智能浪潮
第一次人工智能浪潮在1956年，当时在人工智能研讨会上，约翰.麦卡锡提出了“人工智能”的概念，这被认为是人工智能的起源，于是约翰.麦卡锡被称为人工智能之父。
这个阶段产生了很多理论基石，这些不仅成为了人工智能的理论基石，还成为了计算机领域的基石。
这个时间段的人工智能发展还是很快的，比如约翰.麦卡锡提出了逻辑语言LISP、通过机器学习出能够玩游戏的机器、实现了初步的自动驾驶（特定环境）。
第二次人工智能浪潮
此时的科学家们开始从公用的人工智能技术转变为了能够解决某一领域问题的专家系统，并且实现了应用。
科学家们将大量的规律和知识存入到计算机中，而计算机就是执行知识库的自动化工具，不过这并不是我们所追求的真正人工智能，但也算从实验室走了出来。
第三次人工智能浪潮
随着大数据时代的到来，以及计算机算力的提升，人工智能终于迎来了属于它的时代，2012年AlexNet在ImageNet大赛中战火冠军，让人们看到了深度学习的力量。
同时AlphaGo第一次战胜人类围棋选手，震惊了整个世界，这就像一个爆点，彻底点燃了第三次人工智能浪潮，
这也让人工智能的发展延续到现在。
此时的人工智能技术、比如语音识别、人脸识别、机器人、文本生成已经在现实生活中得到了应用。
人工智能发展中的第三次浪潮的时间和特点
人工智能发展中的第三次浪潮的时间和特点近几年，机器学习、图像识别等技术在人们的日常生活与工作中得到了更广泛的应用。
比如，人们可以通过Google Photos更快地寻找自己需要的图片，可以利用Google Now 的自动推送功能获取所需信息，可以通过Inbox自动撰写邮件回复等。
人工智能为我们的工作、生活带来了极大的便利。
一、第一次人工智能浪潮1956年，在美国达特茅斯学院举办的夏季学术研讨会上，助理教授John McCarthy提出的“人工智能”概念被正式使用。
此后，人工智能的先驱艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”：将人和机器分开进行测试，如果30%以上的被测试者无法确定他面对的是人还是机器，这台机器就顺利通过测试，被认为具有人工智能功能。
受图灵测试的刺激，全球范围内出现了第一波人工智能浪潮。
在此阶段，研究方法方面符号主义方法盛行，数学证明、专家系统、知识推理等形式化的方法在人机交互过程中得到了广泛应用。
但因为那个时候计算机和互联网技术刚刚起步，运算速度有限，在很大程度上制约了人工智能的发展。
二、第二次人工智能浪潮进入20世纪80年代之后，人工智能出现了第二次浪潮。
因为传统的符号主义学派发展缓慢，有研究者尝试使用基于概率统计模型的新方法，促使语音识别、机器翻译实现了进一步发展。
在模式识别领域，人工神经网络大放异彩。
在这个阶段，由于数据量不足，再加上测试环境有限，人工智能只限于学术研究，没能走出实验室，不具备实用价值。
三、第三次人工智能浪潮2006年，Hinton等人提出深度学习技术掀起了人工智能的第三次浪潮。
2015年，在图像识别领域，基于深度学习的人工智能算法的准确率首次超过了人类肉眼识图的准确率，人工智能实现了飞跃式发展。
随着机器视觉研究领域的突破，在语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域，深度学习都取得了突破性进展。
2016年，微软英语语音识别错词率降至5.9%，与人类不相上下。
人工智能基础概念习题(含答案)
人工智能基础概念习题（含答案）一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、在数据产品研发的过程中，以下()属于低层次数据。
A、一次数据B、三次数据C、二次数据D、零次数据正确答案：D2、在人工神经网络算法中，不属于实现“人工神经元”的方法的有()。
A、感知器B、线性单元C、Sigmoid单元D、Untied单元正确答案：D3、下列哪项不是构建知识图谱用到的主要技术（）A、关系抽取B、命名实体识别C、词性标注D、实体链接正确答案：C4、以下关于机器学习说法错误的是A、机器学习可以解决图像识别问题B、监督学习和非监督学习都属于机器学习C、机器学习在一定程度上依赖于统计学习D、目前机器学习已经可以代替人类正确答案：D5、图像识别任务可以分为三个层次，根据处理内容的抽象性，从低到高依次为A、图像分析，图像处理，图像理解B、图像分析，图像理解，图像处理C、图像理解，图像分析，图像处理D、图像处理，图像分析，图像理解正确答案：D6、2010年谷歌推出以顶点为中心的图处理系统（），其专为大规模图数据处理而设计，将图数据保存在主存储器中并采用并行计算的BSP模型A、PregelB、DregelC、CregelD、Aregel正确答案：A7、()是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。
A、深度学习B、智能芯片C、机器学习D、人机交互正确答案：C8、标准AdaBoost只适用于（）任务A、二分类B、分类C、回归D、多分类正确答案：D9、阿尔法狗是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，它的主要工作原理是什么？A、深度学习B、卷积神经网络C、机器学习D、BP神经网络正确答案：A10、下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）A、声纹识别B、文本识别C、步态识别D、虹膜识别正确答案：B11、对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是()。
人工智能第三次浪潮以及若干认知
人工智能第三次浪潮以及若干认知（来源：科学杂志，2017-06-02）长期以来，智能一直用来表示大脑思维的能力。
智能究竟是什么？这个问题至今没有公认的答案，不断有人试图从本质上给出一个简短而精确的定义。
其实，早在60年前，就有一个接受度较高的提法——智能的本质是大脑的信息处理或计算能力。
这比思维能力具体了一些，有信息理论和人造的计算机做参照，但仍太笼统，除了思辨没有多大用途。
追求智能的简要精确定义可能是个迷思，因为大脑是一个非常复杂的系统，智能是该系统多种属性、功能和外在表现的综合。
大脑智能的外在描述和内在探索对大脑智能的了解，可以通过对大脑智能外在描述的观察，及对其内在的进一步探索。
大脑智能的外在描述可以从广义和狭义两个角度来讨论。
广义上，所有需要经过大脑的信息处理或计算都可以视作智能活动，主要包括心智方面的感知、注意、识别、反应、情绪、推理、理解、觉悟、发现、动机、意图、规划、搜索、评估、决策，以及更为一般的控制和通信活动等。
狭义上，常用“智、慧、聪、能”等字描述大脑智能，多指人类大脑独有的、而非人类大脑所不具有的能力。
随着时代发展，人们开始发现，过去被认为是“智、慧、聪、能”的能力，人造计算机以及某些动物的大脑也具备。
换言之，这种狭义的智能概念是随着人们认识的扩展而不断发展的。
大脑智能的内在探索至少应该包含信息处理和神经科学两个方面。
信息处理方面，率先探索的是大脑的最基本元件。
回顾历史，对这方面存在一系列疑问，比如大脑系统究竟存在几个基本单元？每个单元担任什么样角色？这些基本元件将形成几种不同的基本通路并发挥什么作用？这些通路以怎样的结构形成不同功能的模块，并如何构成系统？更进一步，还想了解在这个系统里信息是如何流动的，有几种机制协调管理这些流动实现各种智能活动等。
与由电阻、电容、电感、互补金属氧化物半导体（complementary metal oxide semiconductor，CMOS）等基本元件构成的电路系统相类似，脑信息系统也应该不止有一种元件。
专技人员工程专题学时(人工智能专题讲座)答案
人工智能专题讲座(一)单选题（共10题，每题3分）1、（C），为落实《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，加快人工智能产业发展，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办制定了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。
A、2016年1月12日B、2017年7月12日C、2016年5月18日D、2017年5月18日2、2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，其中提到主攻方向是（D）。
A、提升人工智能技术B、扩大人工智能应用场景C、引进人工智能人才D、提升新一代人工智能科技创新能力3、（B）是规范类脑计算算法基本模型、性能和应用，为人工智能系统提供新的计算架构，提高人工智能处理复杂问题的能力。
A、机器学习标准B、类脑智能计算标准C、知识图谱标准D、量子智能计算标准4、“十四五”规划纲要提出，分级分类推进新型（C）建设，将物联网感知设施、通信系统等纳入公共基础设施统一规划建设，推进市政公用设施、建筑等物联网应用和智能化改造。
A、智慧农村B、智慧交通C、智慧城市D、智慧物流5、杭州市提出，要打造电子商务、视觉智能、人工智能、云计算、大数据、物联网、区块链等具有国际竞争力的数字产业集群。
推动智能网联汽车等若干个（C）先进制造业集群发展。
A、十亿级B、百亿级C、千亿级D、万亿级6、人工智能通用芯片主要用于（B）使用。
A、降低能耗B、GAN推断C、深度学习D、测试终端7、“十四五”规划纲要提出，加强社会治安防控，编织全方位、立体化、智能化社会安全网，推进（B）大数据智能化平台建设。
A、司法B、公安C、法院D、城管8、（C）训练指在后台进行训练。
A、在线B、智能C、离线D、行为9、下列不属于人机交互标准的是（D）。
A、智能感知C、多模态交互D、生物特征描述10、（C）阶段非常接近于人的智能，需要脑科学的突破。
A、弱人工智能B、中级人工智能C、强人工智能D、超级人工智能多选题（共10题，每题4分）1、智能芯片标准包括（ABCDE）。
人工智能发展中的三次浪潮
人工智能发展中的三次浪潮第一次浪潮（1956-1974年）：AI思潮赋予机器逻辑推理能力。
伴随着“人工智能”这一新兴概念的兴起，人们对AI的未来充满了想象，人工智能迎来第一次发展浪潮。
这一阶段，人工智能主要用于解决代数、几何问题，以及学习和使用英语程序，研发主要围绕机器的逻辑推理能力展开。
其中20世纪60年代自然语言处理和人机对话技术的突破性发展，大大地提升了人们对人工智能的期望，也将人工智能带入了第一波高潮。
但受限于当时计算机算力不足，同时由于国会压力下美英政府于1973年停止向没有明确目标的人工智能研究项目拨款，人工智能研发变现周期拉长、行业遇冷。
第二次浪潮（1980-1987年）：专家系统使得人工智能实用化。
最早的专家系统是1968年由费根鲍姆研发的DENDRAL系统，可以帮助化学家判断某特定物质的分子结构；DENDRAL首次对知识库提出定义，也为第二次AI发展浪潮埋下伏笔。
20世纪80年代起，特定领域的“专家系统”AI程序被更广泛的采纳，该系统能够根据领域内的专业知识，推理出专业问题的答案，AI也由此变得更加“实用”，专家系统所依赖的知识库系统和知识工程成为了当时主要的研究方向。
然而专家系统的实用性只局限于特定领域，同时升级难度高、维护成本居高不下，行业发展再次遇到瓶颈。
1990年人工智能DARPA项目失败，宣告AI的第二次浪潮步入低谷。
不过，同时期BP神经网络的提出，为之后机器感知、交互的能力奠定了基础。
第三次浪潮（1993年至今）：深度学习助力感知智能步入成熟。
不断提高的计算机算力加速了人工智能技术的迭代，也推动感知智能进入成熟阶段，AI与多个应用场景结合落地、产业焕发新生机。
2006年深度学习算法的提出、2012年AlexNet在ImageNet训练集上图像识别精度取得重大突破，直接推升了新一轮人工智能发展的浪潮。
2016年，AlphaGo打败围棋职业选手后人工智能再次收获了空前的关注度。
人工智能发展正迎来第三波浪潮
三是提升融合发展水平。
深入实施智能制造工程，培育一批标杆性企业，推广应用国家智能制造标准，发展壮大智能制造系统解决方案供应商。
深入推进“互联网++”和“智能+”，为制造业转型升级赋能。
实施制造业数字化转型行动，加快两化融合标准体系建设和贯标的推广。
推动大数据应用和试点示范，遴选出94个具有行业代表性和示范性的优秀案例，推动约50家企业完成数据管理能力成熟度评估。
四是支持中小企业发展，深入贯彻《中小企业促进法》，落实促进中小企业发展的各项政策措施，完善中小企业公共服务平台建设，培育更多专精特新“小巨人”企业和单项冠军企业，公布了首批248家专精特新“小巨人”企业名单，开展促进大中小企业融通发展的行动计划，提升中小企业专业化能力和水平。
五是营造良好的发展环境。
制造业增值税税率由16%降到了13%，印发实施促进中小企业健康发展的指导意见，组织开展清理拖欠民营企业中小企业工作专项行动，落实金融支持制造业发展的政策措施，推进产融合作试点。
与中国太保集团、中国建设银行等金融机构签署了战略合作协议，深化制造业高质量发展。
明确汽车开放的时间表，取消稀土等矿物资源冶炼环节、宣纸和墨锭生产对外资的限制，一般制造业已全面实现了对外开放。
（来源：人民网）人工智能发展正迎来第三波浪潮人工智能可谓当今社会的“明星”，许多国家都制定了人工智能发展计划。
但人工智能的发展并不完全是一个技术问题，其对人类社会的改变是多方面的，影响也是深远的。
超人工智能的“奇点”，有可能在什么时候出现第一波发生在1950年至1970年，当时的主要工作是计算机科学家在从事机器推理系统，同时发明了早期的神经网络和专家系统。
这一时期的理论流派被称为符号主义。
第二波出现在1980年至2000年。
我们现在讲的统计学派、机器学习和神经网络等概念，在这一阶段都已提出。
此时的主流理论流派被称为联结主义。
第三波是在2006年之后，主要得益于大数据的推广。
谷歌利用大数据成功地对流感进行预测，引起了卫生部门的关注，这是大数据和人工智能密切关联的一个重要例子。
人工智能的第三次浪潮
人工智能的第三次浪潮最近状态一直不是很好，一直没怎么更新，今天假期更新一波几十年来，各种编程技术的结合使人工智能的进展缓慢- 偶尔突破，如某些专家，决策和计划系统，掌握国际象棋和危险！这些方法，特别是那些专注于符号表示的方法，通常被称为GOFAI（Good Old-Fashioned AI）。
重要的是，他们共享的一个关键特性是应用程序是手工制作和定制设计的：程序员弄清楚如何解决特定问题，然后将他们的见解转化为代码。
这基本上代表了“第一波”。
从2010年初开始，大量的训练数据和大量的计算能力（由一些大型参与者）引发了一些特定的30年历史神经网络算法的重新评估。
令许多研究人员惊讶的是，在新的创新的帮助下，这种组合迅速地使这些“深度学习”系统超越了传统方法在几个领域的表现- 特别是在语音和图像识别方面，以及大多数分类任务。
深度学习（DL）是一种统计学，机器学习（ML）方法，因此与GOFAI非常不同。
在DL / ML中，我们的想法是为系统提供训练数据，使其能够“编程”自己 - 无需人工编程！在实践中，需要大量的人工智能才能使DL系统在现实世界中发挥作用。
事实上，这个领域的顶级专家的报酬是顶级程序员的几倍：首先，必须仔细选择，标记和格式化训练数据;其次，必须选择DL网络的类型和配置才能使用;第三，需要调整无数的系统参数，以使整个过程有效地发挥作用。
所有这些步骤都需要大量的技能，经验和实验。
尽管存在这些困难，但DL在以下几个方面取得了巨大的成功：例如，如果没有它，我们在自动驾驶汽车和Alexa等语音助手中所看到的进步是不可能实现的。
毫不夸张地说，深度学习是人工智能的一次革命，投入了数百亿美元来进一步开发和利用这项技术。
它值得称为“第二波”。
AI还有很长的路要走。
尽管最近取得了这一进展，但人工智能还有很长的路要走近人类学习，思考和解决问题的能力- 这一目标被称为AGI（人工智能）。
今天的AI非常狭隘和严格。
绝大多数研究人员认为，就一般认知能力而言，目前的技术远不及人类（甚至动物）智力。
人工智能第三次发展浪潮来袭
人工智能第三次发展浪潮来袭作者：霍娜来源：《中国信息化周报》2016年第47期“人工智能在将来的5到10年，就像我们现在的水、电和互联网一样，在我们的生活中成为我们的必需品。
以语音为主、键盘触摸为辅的人机交互正逐渐成为刚需，人工智能产业迎来第三次发展浪潮”。
11月23日，在人工智能学科诞生60周年之际，以“人工智能+ 共创新世界”为主题的科大讯飞2016年度发布会在北京国家会议中心隆重举行，科大讯飞董事长刘庆峰畅谈人工智能。
语音识别与合成去年，科大讯飞推出的讯飞听见产品，实时将语音转写成文字，速度和准确率远超人工速记，现场识别正确率达到99%以上。
今年的发布会上，讯飞听见进行实时语音转写，并以字幕形式呈现，再次将这一刚需产品进行了推广。
另外，讯飞听见在实时中文语音转写的基础上，融合全新的多语种翻译技术，实时将中文演讲翻译成英语、日语、韩语以及维吾尔语并同步展示在大屏幕上，引发现场的一个高潮，这也是全球首次基于人工智能技术的实时机器多语种翻译技术在大型活动上的展示，准确率比肩同传翻译。
会上，科大讯飞推出了两款语音合成技术相关的产品——讯飞快听和配音阁。
讯飞快听APP，通过打造个性化音库，为用户提供个性化语音合成服务，能随时随地朗读任何文章，并有每日好文推荐，解放双眼，想听就听，满足用户个性化需求，特别是在老人、恋人、儿童等人群有着广泛的应用空间。
比如，空巢老人可以每天听到使用自己儿女的声音播报的新闻以及生活提醒，拉近时空距离，增进亲情。
配音阁，致力于为用户提供智能语音合成、真人配音及各种特色化、个性化配音服务。
科大讯飞还发布了中英互译神器——“晓译翻译机”和完全自主产权的智能客服机器人——晓曼。
晓曼机器人是一款专用于银行业务的接待机器人，集成了AIUI人工智能技术，以及人脸、声纹、远场识别等科技，可以识别已登记过的顾客、提供个性化的推荐。
目前，已有20多台晓曼机器人在徽商银行、建设银行等地试点上岗，可以独立办理超过70%的业务。
人工智能迎来第三次高潮
人工智能迎来第三次高潮展开全文大众证券报 2016-03-12 07:34财信网综合消息近期，谷歌公司研发的人工智能系统与韩国世界冠军对弈使得人工智能热度再起。
有分析师认为，作为信息技术发展的趋势，伴随着产业的持续投入，人工智能将成为2016年的科技焦点之一。
事件驱动：人机大战谷歌人工智能“阿尔法围棋”(Al-phaGo)与韩国九段棋手李世石进行的五番棋人机对决3月9日在首尔拉开战幕。
根据日程安排，此次围棋人机对决余下的后4盘棋分别于3月10日、12日、13日和15日举行，即使一方率先取得3胜，也会下满5盘。
“阿尔法围棋”是一个人工智能软件，可运行于不同的硬件平台，其单机版本使用了48个CPU(中央处理器)，另外一个分布式运算的版本，则可同时使用多台计算机的1202个CPU。
2010年，德米什.哈萨比斯等人在伦敦创建了“深度思维”公司，开发出“阿尔法围棋”软件，2014年谷歌将“深度思维”收入囊中。
今年1月底，GoogleDeepMind团队在英国《自然》杂志上发文，在英国围棋协会见证下，“阿尔法围棋”以5∶0战胜欧洲围棋冠军、职业围棋二段樊麾，成为第一个击败人类职业棋手的电脑程序。
兴业证券（601377）分析师认为，此次人工智能获得的进展具有里程碑意义。
国联证券分析师表示，AlphaGo能够在短短几个月实现性能的大幅提升，用五个月走完了深蓝走了4年的路，体现了当前人工智能系统学习速度之快，只要规则机制有效后面准确率与性能的提升将会很快。
说明弱人工智能时代的智能也很智能，能够替代人类很多领域的工作，这必将颠覆当前各个产业的生产方式，重塑各个产业格局。
行业动态：全球数千亿美金投入研究人工智能(ArtificialInteligence，缩写AI)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（300024）、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
原创人工智能发展的三次浪潮
原创人工智能发展的三次浪潮人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）自从诞生以来，经历了多次浪潮式的发展。
这些发展浪潮不仅推动了科技的进步和社会的改变，也对人类的生活产生了深远的影响。
本文将探讨人工智能发展的三次浪潮，并分析每一次浪潮的特点和意义。
第一次浪潮：符号主义的兴起人工智能的第一次浪潮可以追溯到上世纪五十年代末到六十年代初。
当时，人们对于模拟人类智能的研究充满了热情和兴趣。
研究者们主要采用了符号主义的方法来实现人工智能。
符号主义认为，人工智能可以通过符号的表示和处理来实现。
著名的例子就是推理系统Expert系统，它使用了符号逻辑来模拟人类的推理过程。
然而，符号主义的方法存在一些局限性。
首先，符号主义很难处理现实世界中复杂的、模糊的信息，因为符号逻辑只关注符号本身的意义，而缺乏对于语义和语境的理解。
其次，符号主义对于知识的表示和获取也面临困难，因为人类的知识是大量的、复杂的、分散的，很难通过简单的符号表示来表达。
第二次浪潮：连接主义的崛起人工智能的第二次浪潮可以追溯到上世纪八十年代。
在这个时期，连接主义成为了主流的人工智能研究方法。
连接主义认为，人工智能可以通过模拟大脑神经元之间的连接和信息传递来实现。
著名的例子就是神经网络，它由大量的人工神经元和它们之间的连接组成，通过学习和训练来实现智能的表现。
连接主义相对于符号主义有一些优势。
首先，连接主义可以处理更为复杂和模糊的信息，因为神经网络能够学习和提取出数据中的模式和潜在规律。
其次，连接主义的学习能力很强，可以通过大量的数据进行训练，从而改善系统的性能和准确度。
然而，连接主义也存在一些问题。
连接主义的模型往往是黑盒子，无法提供对于决策和推理的解释。
此外，连接主义在训练过程中需要消耗大量的计算资源和时间，限制了其实际应用的广度和效率。
第三次浪潮：深度学习的革新人工智能的第三次浪潮可以说是深度学习的时代。
深度学习是连接主义的一种演进，它利用深层神经网络来实现更加复杂和高级的智能表现。
你所不了解的人工智能三次革命
你所不了解的人工智能三次革命今天我们来简单概括下人工智能发展的三次热潮。
他们分别是第一次发生在20世纪50年代至60年代，图灵提出的图灵测试——验证一个智能机器人的智能的一个标准，从而引发了大量的人去挑战这个测试，然后从而引发了第一次的那个人工智能热潮。
那时候人们对人工智能普遍过分乐观。
图灵测试刚提出没几年，人们似乎就看到了计算机通过图灵测试的曙光，其实事实上，更多的这种所谓的通过只是通过一些作弊的手段，并非真正的带有人工智能。
那第二次人工智能的革命的主要集中在20世纪80年代至90年代，这其中的语音识别就是当时最具代表性的突破成果之一。
那这个领域里面最具代表性的人物就是李开复了。
当时基于人工神经网络的深度学习技术，受限于计算机能力和数据不足，这两大顽疾呢，还远远达不到，哪怕是演示的效果。
所以那时候，对基于数据的统计建模相比于最早的专家系统，有更进一步的深化，它比模仿人类思维方式总结知识规律更容易解决计算机领域的问题。
计算机的思维方法与人类思维方法之间的似乎存在着非常微妙的关系，以至于在计算机科学的实践中，越是抛弃人类既有的知识，经验依赖于问题的本身的数据特征越是容易得到更好的结果。
后来李开复等人尝试着脱离专家系统的研究，打算从数据本身着手建立大型的基于语音数据的语料库，并在大规模语料库的基础上尝试基于统计模型的新方法而进行的研究，大大提高了机器识别的准确率，而这样的研究也基本上代表了第二次人工智能的大革命。
那第三次的不言而喻，以2006年二为一个界限，，2006年是深度学习发展史上的一个分水岭啊，那个时候，所有大型的IT企业已经拥有了足够的数据基础和计算机的算力，已经达到了这个人工神经网络的运算和设计要求，数据也足够庞大，足够他们去做这样的模型测算。
因此呢，推动了技术领域的又一次变革，至今为止，这种技术还是持续突破着人们对计算机的固有认识，带给人们意料之外的惊喜。
完整解析AI人工智能：3大浪潮+3大技术+3大应用
完整解析AI人工智能：3大浪潮＋3大技术＋3大应
用
所谓人工智能（Artificial Intelligence；缩写：AI），是指以人工方式来实现人类所具有之智慧的技术。
只不过，目前能实现与人类智能同等的技术还
不存在，世界上绝大多数的人工智能还是只能解决某个特定问题。
本篇文章
是在我阅读了几本AI的相关书籍后，所概略统整出的架构，希望让初次接触AI的读者，能透过333口诀，快速理解AI到底是什幺。
一、AI的三次浪潮
人工智能AI发展史
第一次AI浪潮
第一次AI浪潮起于1950～1960年，止于1980年代。
由于出现在网络之前，因此又被称为“古典人工智能”。
这时期出现的“符号主义”与“联结主义”，分
别是日后“专家系统”与“深度学习”的雏形。
只不过，虽然当时的成果已能解
开拼图或简单的游戏，却几乎无法解决实用的问题。
第二次AI浪潮
第二次AI热潮伴随着计算机的普及，出现在1980年代。
这时期所进行的
研究，是以灌输「专家知识」作为规则，来协助解决特定问题的“专家系统”（Expert system）为主。
然而，纵使当时有商业应用的实例，应用范畴却很有限，热潮也因此逐渐消退。
第三次AI浪潮
第三次AI浪潮则出现于2010年代，伴随着高性能计算机、因特网、大数据、传感器的普及，以及计算成本的下降，“机器学习”随之兴起。
所谓机器学。
人工智能基础概念练习题+答案
人工智能基础概念练习题+答案1、一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（）。
A、VJB、C#C、FoxproD、LISP答案：D2、智能机器人可以根据（）得到信息。
A、思维能力B、行为能力C、感知能力D、学习能力答案：C3、当相关系数r=O时，说明()。
A、现象之间相关程度较小B、现象之间完全相关C、现象之间无直线相关D、现象之间完全无关答案：C4、以下不属于对抗生成网络的应用是?A、文字生成B、图像生成C、图像识别D、数据增强答案：C5、2018年开发者大会，百度发布了国内首款云端通用AI处理器（）。
A、百度鸿鹄B、百度昆仑C、百度灵云D、百度鸿基答案：B6、（）是一切AI模型的基础，完善数据的基础设施建设对于AI项目开发至关重要。
A、算法B、算力C、程序D、数据答案：D7、()算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定A、原型聚类B、密度聚类C、层次聚类答案：B8、()是概率框架下实施决策的基本方法。
A、决策树B、神经网络C、贝叶斯决策论D、支持向量机答案：C9、Apriori算法主要使用标准的发现关联规则的步骤，先发现数据中的()，然后从中产生关联规则。
A、聚类数据集B、中位数C、拟合数据集D、频繁项目集答案：D10、人工智能发展的第三次热潮，是从以下哪个时间段开始的（）A、2000年后B、2006年后C、2012年后D、2015年后答案：B11、第一个成功应用的专家系统是()。
A、ELIZAB、DendralC、XconD、Deepblue答案：B12、对于神经网络的说法,下面正确的是:()A、增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率B、减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率C、增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率答案：A13、()的目的是进行粗粒度计算。
A、平滑处理B、特征构造C、聚集D、离散化答案：C14、用于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤的专家系统是（）。
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深蓝
〉 基于象棋规则的搜索、剪枝 〉 基于大量开局库、终局库的统计估值
结果
北京大学地球与空间科学学院/陈斌/2018
大数据
〉 由于互联网的繁荣，使得可用的数据 量剧增，数据驱动方法从量变到质变
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统计模型
〉 通过对大量样本进行建模，把建好的 模型应用于分类、对应等进一步工作
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次不同，第三次人工智能热潮的很多 产品都能够投入到生活中使用
〉 社会需求
如今的人工智能能够解决许多问题，社会对 其的需求也日渐增加
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北京大学地球与空间科学学院/陈斌/2018
机器翻译
〉 人工规定特征
按照单字、短语等统计对应
〉 机器自动提取特征
由机器自行计算出哪些文本相互对应
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图像分类
〉 分类错误下降，识别精度不断提高
北京大学地球与空间科学学院/陈斌/2018
AlphaGo
〉 分类错误下降，识别精度不断提高
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深度学习
〉 多重神经网络
更加复杂的模型，更高维度分类能力
北京大学地球与空间科学学院/陈斌/2018
强大算力
〉 多达数万台高性能计算机并行计算
满足对大数据处理、复杂模型计算能力
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机器翻译
〉 统计机器翻译
没有规则，没有词典，所有的结论都是机器 根据统计数据得出的。 “如果人们都这么翻译，我也这么翻”
人工智能与信息社会
人工智能发展简史：第三次热潮
第三次热潮
〉 第三次人工智能热潮大约从20世纪90 年代至今
〉 传统的基于符号主义学派的技术被抛 在一边，基于统计模型的技术悄然兴 起
北京大学地球与空间科学学院/陈斌/2018
深蓝
〉 1997年战胜世界冠军卡斯帕罗夫
北京大学地球与空间科学学院/陈斌/2018