人工智能的前世今生
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人工智能的前世今生：原理、技术和未来
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。
您的智能手机、房子、银行和汽车已经每天都在使用AI。对许多人来说，AI仍然很神秘。
什么是人工智能？
全球产业发展面临三大难题
尽管目前人工智能很热，但人工智能的发展依然面临三大难题。
一是数据流通和协同化感知有待提升。
基础设施层的仿人体五感的各类传感器缺乏高集成度、统一感知协调的中控系统，对于各个传感器获得的多源数据无法进行一体化的采集、加工和分析。
二是强人工智能尚未实现关键技术突破。
在技术研发层，目前取得的进度依然属于初级阶段，对于更高层次的人工意识、情绪感知环节还没有明显的突破。
人工智能不是魔术，但我们已经看到它如何像魔法一样大幅推进科学研究，并在照片中识别物体、识别语音、驾驶汽车或将在线文章翻译成几十种语言的日常奇迹中扮演重要角色。
人Hale Waihona Puke Baidu智能产业几起几落
人工智能产业概念界定。概念定义上，人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能侧重于思维能力，指机器不仅是一种工具，而且本体拥有知觉和自我意识，能真正的推理和解决问题。弱人工智能指人造机器具备表象性的智能特征，包括像人一样思考、像人一样感知环境以及像人一样行动。
三是智能硬件平台易用性和自主化存在差距。
应用层的智能硬件平台，服务机器人的智能水平、感知系统和对不同环境的适应能力受制于人工智能初级发展水平，短期内难以有接近人的推理学习和分析能力，难以具备接近人的判断力。
中国AI发展重点在哪儿？
1、建立完善的数据生态系统
数据是未来的货币。中国可以通过建立并落实数据规范、向私营领域开放公共数据、鼓励跨国数据交流来构建一个更为完善的数据生态系统。
现代神经网络可以学习识别模式、翻译语言、学习简单的逻辑推理，甚至创建图像并且形成新的想法。其中，模式识别是一项特别重要的功能——AI十分擅于识别大量数据中的模式，而这对于人类来说则没有那么容易。
所有这些都通过一组编码程序以惊人的速度发生，运行这些程序的神经网络具有数百万单位和数十亿的连接。智能就源于这些大量简单元素之间的交互。
减税和补助等传统经济工具可以解决一些问题。同时，政府还应率先垂范应用人工智能系统。此外，鼓励物联网在传统行业的应用将有助于人工智能产生更多的价值。
3、加强AI专业人才储备
中国面临着巨大的人工智能人才缺口。政府需要大力投资人工智能相关教育和研究项目；重新设计教育体系，突出创新和数字技术的重要性；制订吸引全球顶尖人才的移民政策。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
不是魔法，只是代码
首先，有一些重要的事要知道：AI是一门严谨的科学，专注于设计智能系统和智能机器，其中使用的算法技术在某些程度上借鉴了我们对大脑的了解。
许多现代AI系统使用人工神经网络和计算机代码，模拟非常简单的、通过互相连接的单元组成的网络，有点像大脑中的神经元。这些网络可以通过修改单元之间的连接来学习经验，有点像人类和动物的大脑通过修改神经元之间的连接进行学习。
人工智能的发展从起源到如今的全面推进经历了近70年的发展，期间更是起起落落经历过二次低谷期。
三大因素促使人工智能重获新生。随着深度学习重燃、海量大数据支撑、计算能力提升与成本下降等三大因素的出现，为进入21世纪的人工智能迎来了重生期。
未来3~5年将迎来智能应用快速普及。从谷歌组建研发团队到击败李世石仅仅花费2年多时间，进一步证明了深度学习的强大潜力。
4、升级教育和培训体系
未来的一项长久挑战是帮助受到人工智能冲击的行业劳动力重新适应并获得新技能，政府要及时识别哪些是最有可能被自动化取代的工作。同时，政府也应着力加强数据和人工智能在各个阶层的教育。
5、在国内及国际上建立伦理和法律共识
中国应建立一套透明和广泛的质询程序来确保公众做好迎接变革的准备。一些法律问题，比如隐私保护和自动驾驶汽车的责任认定等将对人工智能的发展及应用产生举足轻重的影响。在国际方面，中国可以牵头组建国际性的监管机构，以促进人工智能技术的和平、全面和可持续发展。
首先，建立数据标准是进行广泛数据分享和实现系统间交互操作的重要前提条件，有助于提升物联网及人工智能技术的价值。其次，为了提升数据的多样性，政府应提高公共数据的开放程度，并带头建设行业数据库。最后，中国政府还需考虑国际数据流的价值。
2、拓宽AI在传统行业的应用
人工智能在一些传统行业的发展存在障碍，主要表现在：第一，部分商业领袖还没有意识到改变现有业务运作方式的紧迫性；第二，专业技术知识缺失，而能将人工智能知识转化为商业应用，创造价值的人才同样紧缺；第三，实施成本较高。
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（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。
您的智能手机、房子、银行和汽车已经每天都在使用AI。对许多人来说，AI仍然很神秘。
什么是人工智能？
全球产业发展面临三大难题
尽管目前人工智能很热，但人工智能的发展依然面临三大难题。
一是数据流通和协同化感知有待提升。
基础设施层的仿人体五感的各类传感器缺乏高集成度、统一感知协调的中控系统，对于各个传感器获得的多源数据无法进行一体化的采集、加工和分析。
二是强人工智能尚未实现关键技术突破。
在技术研发层，目前取得的进度依然属于初级阶段，对于更高层次的人工意识、情绪感知环节还没有明显的突破。
人工智能不是魔术，但我们已经看到它如何像魔法一样大幅推进科学研究，并在照片中识别物体、识别语音、驾驶汽车或将在线文章翻译成几十种语言的日常奇迹中扮演重要角色。
人Hale Waihona Puke Baidu智能产业几起几落
人工智能产业概念界定。概念定义上，人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能侧重于思维能力，指机器不仅是一种工具，而且本体拥有知觉和自我意识，能真正的推理和解决问题。弱人工智能指人造机器具备表象性的智能特征，包括像人一样思考、像人一样感知环境以及像人一样行动。
三是智能硬件平台易用性和自主化存在差距。
应用层的智能硬件平台，服务机器人的智能水平、感知系统和对不同环境的适应能力受制于人工智能初级发展水平，短期内难以有接近人的推理学习和分析能力，难以具备接近人的判断力。
中国AI发展重点在哪儿？
1、建立完善的数据生态系统
数据是未来的货币。中国可以通过建立并落实数据规范、向私营领域开放公共数据、鼓励跨国数据交流来构建一个更为完善的数据生态系统。
现代神经网络可以学习识别模式、翻译语言、学习简单的逻辑推理，甚至创建图像并且形成新的想法。其中，模式识别是一项特别重要的功能——AI十分擅于识别大量数据中的模式，而这对于人类来说则没有那么容易。
所有这些都通过一组编码程序以惊人的速度发生，运行这些程序的神经网络具有数百万单位和数十亿的连接。智能就源于这些大量简单元素之间的交互。
减税和补助等传统经济工具可以解决一些问题。同时，政府还应率先垂范应用人工智能系统。此外，鼓励物联网在传统行业的应用将有助于人工智能产生更多的价值。
3、加强AI专业人才储备
中国面临着巨大的人工智能人才缺口。政府需要大力投资人工智能相关教育和研究项目；重新设计教育体系，突出创新和数字技术的重要性；制订吸引全球顶尖人才的移民政策。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
不是魔法，只是代码
首先，有一些重要的事要知道：AI是一门严谨的科学，专注于设计智能系统和智能机器，其中使用的算法技术在某些程度上借鉴了我们对大脑的了解。
许多现代AI系统使用人工神经网络和计算机代码，模拟非常简单的、通过互相连接的单元组成的网络，有点像大脑中的神经元。这些网络可以通过修改单元之间的连接来学习经验，有点像人类和动物的大脑通过修改神经元之间的连接进行学习。
人工智能的发展从起源到如今的全面推进经历了近70年的发展，期间更是起起落落经历过二次低谷期。
三大因素促使人工智能重获新生。随着深度学习重燃、海量大数据支撑、计算能力提升与成本下降等三大因素的出现，为进入21世纪的人工智能迎来了重生期。
未来3~5年将迎来智能应用快速普及。从谷歌组建研发团队到击败李世石仅仅花费2年多时间，进一步证明了深度学习的强大潜力。
4、升级教育和培训体系
未来的一项长久挑战是帮助受到人工智能冲击的行业劳动力重新适应并获得新技能，政府要及时识别哪些是最有可能被自动化取代的工作。同时，政府也应着力加强数据和人工智能在各个阶层的教育。
5、在国内及国际上建立伦理和法律共识
中国应建立一套透明和广泛的质询程序来确保公众做好迎接变革的准备。一些法律问题，比如隐私保护和自动驾驶汽车的责任认定等将对人工智能的发展及应用产生举足轻重的影响。在国际方面，中国可以牵头组建国际性的监管机构，以促进人工智能技术的和平、全面和可持续发展。
首先，建立数据标准是进行广泛数据分享和实现系统间交互操作的重要前提条件，有助于提升物联网及人工智能技术的价值。其次，为了提升数据的多样性，政府应提高公共数据的开放程度，并带头建设行业数据库。最后，中国政府还需考虑国际数据流的价值。
2、拓宽AI在传统行业的应用
人工智能在一些传统行业的发展存在障碍，主要表现在：第一，部分商业领袖还没有意识到改变现有业务运作方式的紧迫性；第二，专业技术知识缺失，而能将人工智能知识转化为商业应用，创造价值的人才同样紧缺；第三，实施成本较高。
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。