现在的ai技术是什么样的？ai到底是啥技术

现在人工智能发展到什么程度了

2017-11-30请点蓝字＞慎思行慎思行

文章来源中国人工智能学会，罗兰贝格公司

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人工智能概念介绍

人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说：机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。

通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。我们的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。

人工智能发展历史与现状

人工智能的发展历史

人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶段经历了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代；第二次是70-80年代依托知识积累构建模型的专家系统时代；这一次是2006年起开始的重视数据、自主学习的认知智能时代。在数据、算法和计算力条件成熟的条件下，本次浪潮中的人工智能开始真正解决问题，切实创造经济效果。

本次人工智能浪潮的驱动因素

近年来，人工智能应用领域市场规模、人工智能领域的资金投入都迅速增长，反映了社会与市场整体对其认知程度与信心的高涨。驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值；另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。

高质量、大规模的大数据成为可能。1986—2007年，全球单日信息交换量增长了约220倍，全球信息储存能力增加了约120倍。海量数据为人工智能技术的发展提供了充足的原材料。

计算力提升突破瓶颈：以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助人工智能模型可以在更大的数据集上运行。

机器学习算法取得重大突破：以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在图像识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高。

社会理解与接受程度广泛提升：随着社会信息化及互联网/移动互联网的普及，以及受AlphaGo等大量热点舆论事件影响，全社会对人工智能的态度已逐渐从怀疑、恐惧转变为好奇、接受和认同。

物联网、大数据、云计算技术提供了人工智能的发展基础

物联网、大数据、云计算技术为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素。物联网为人工智能的感知层提供了基础设施环境，同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。大数据技术为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力，并降低了计算成本。

人工智能产业发展状况

技术方向方面

人工智能方向的企业目前主要分为两类：专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、 Facebook AI Research、Google Brain与Baidu AI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。

应用方向方面

从应用方向上来看，金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业方向应用场景目前相对成熟，相关方向企业的融资热度也较高。以自动驾驶领域为例，谷歌、百度、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷纷加入；人工智能在金融领域的智能风控、智能投顾、市场预测、信用评级等领域都有了成功的应用；在医疗领域，人工智能算法被应用到新药研制，提供辅助诊疗、癌症检测等方面都有突破性进展，凡此种种，不一而足。

地域发展方面

纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现：全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。

借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。

人工智能未来发展的预测

我们认为，短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGo Zero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。

在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者Michael I.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。

编辑 Yibin.P

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中国人工智能现在到底是一个什么样的水准

工业和信息化部部长苗圩：从技术上来说，我们跟像美国这样的西方发达国家相比，还有差距。但是在有些技术，比如像语音识别、图像识别、刷脸这些方面，我们局部上可能走在世界的前列。对这个我们要保持一个冷静客观的评价，不是说我们完全走在世界前列了。但是从应用上来说，我觉得中国的应用肯定会走在发达国家之前。

从会上记者了解到，2016年我国电子信息产业积极落实国家“十三五”规划纲要部署，全面推进《中国制造2025》、“互联网+”行动计划，产业发展保持平稳较快增长态势，全年规模以上电子信息制造业增加值同比增长10%，电子信息产业销售收入突破17万亿元，同比增长10.8%，手机、微型计算机、网络通信设备等主要电子信息产品产量继续位居全球首位，企业实力显著增强，涌现出众多国际先进水平的领军企业和一大批引领行业创新发展的中小微企业。

在当天举行的人工智能产业发展高峰论坛上，工信部副部长刘利华介绍，不久前，麻省理工科技评论公布了2017年度全球十大突破技术，包括深度学习、刷脸支付、自动驾驶等在内的人工智能领域热门技术均被选中。而这几项技术的主要研究者包括了科大讯飞、阿里巴巴、百度等多家中国企业，说明我国在人工智能技术研究方面已经走在了世界前列。刘利华说：“目前，我国人工智能领域的科研工作者和企业家已经立于全球潮头，一批中国科技企业已展现了在人工智能方面的良好业绩，在核心算法等关键技术上有所创新。”

中国电子信息博览会是亚洲规模最大的电子信息行业综合展览会。本届展会展览面积超过10万平方米，吸引了国内外超过1700家企业参展，同期举办超过100场行业研讨活动，展会现场发布超过5000件新产品新技术。展会集中展示人工智能、高端芯片、智能制造、虚拟现实及增强现实、智慧家庭等电子信息产业创新成果。

ai的核心技术是什么

1. AI（人工智能）是当今最先进的技术之一，它主要基于模拟人类智能行为的研究。

2. AI将人类的认知、感知、学习、决策、创造等智能行为融合到人工系统中，以实现智能化的功能。

3. AI的核心技术包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉。

4.机器学习是实现AI的基础，它让系统能够通过数据学习并改进。

5.自然语言处理涉及语音识别和自然语言生成，使机器能够理解和生成人类语言。

6.计算机视觉赋予机器“视觉”，让机器能够感知和理解周围环境。

7. AI技术在医疗、金融、教育、交通等领域得到广泛应用。

8.在医疗行业中，AI技术辅助医生诊断疾病，降低误诊率。

9.在金融领域，AI技术用于股票预测和风险控制。

10.在教育方面，AI技术实现个性化教学，满足每个学生的学习需求。

11.在交通领域，AI技术推动自动驾驶的发展。

12.随着技术的不断进步，AI技术也将不断进化，变得更加智能化和全面化。

13.未来AI技术将更好地满足人类的需求，提高生活便捷性、舒适度和安全性。

14.鉴于AI技术对机器和人类发展的重要性，它必将受到更多关注和研究。

15.我们有信心，在不远的将来，AI技术的发展将使人们的生活更加美好。