在人工智能領(lǐng)域的科研實(shí)力怎么樣？和的人工智能水平與美國(guó)和歐洲相當(dāng)。每個(gè)國(guó)家都有自己的優(yōu)勢(shì)。與美國(guó)相比， 美國(guó)企業(yè)和學(xué)術(shù)界對(duì)人工智能和研發(fā)同樣重視。就目前的短板來(lái)說(shuō)，比美國(guó)晚了20年。但是在新一輪的深度

在人工智能領(lǐng)域的科研實(shí)力怎么樣？

二、人工智能的發(fā)展歷史？只有熟悉歷史，才能知道在這個(gè)基地上哪些國(guó)家發(fā)展得早，發(fā)展得好。

50多年來(lái)，人工智能走過(guò)了一條跌宕起伏、曲折發(fā)展的道路?；仡櫄v史，根據(jù)不同時(shí)期的主要特征，其產(chǎn)生和發(fā)展的過(guò)程可以分為五個(gè)階段:

(1)潛伏期(1956年以前)

普羅米修斯:人與動(dòng)物。;獲得智慧之火的最初努力(對(duì)智慧的渴望會(huì)帶來(lái)不好的后果嗎？)自古以來(lái)，人類(lèi)就用機(jī)器來(lái)代替人的幻覺(jué) 的腦力勞動(dòng)；

公元前900多年就有歌舞機(jī)器人在傳播的記載。

公元前850年，古希臘就有關(guān)于制造機(jī)器人幫助人們工作的神話傳說(shuō)。

亞里士多德(亞里士多德TL)古希臘偉大的哲學(xué)家和思想家，他創(chuàng)立了演繹法。他的三段論仍然是演繹推理最基本的出發(fā)點(diǎn)。

萊布尼茨(G.W.Leibnitz，1646-1716):德國(guó)數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家，象征了形式邏輯，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)(四則算術(shù)計(jì)算器)。

圖靈(A.M.Turing，1912-1954):英國(guó)數(shù)學(xué)家，于1936年創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論。自動(dòng)機(jī)理論，也稱為圖靈機(jī)，是一種理論上的計(jì)算機(jī)模型。

在第二次世界大戰(zhàn)中，他幫助英方破譯了德國(guó) 美國(guó)著名的密碼系統(tǒng)Enigma，幫助盟軍贏得了第二次世界大戰(zhàn)。

莫克利(1907-1980):美國(guó)數(shù)學(xué)家，電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的先驅(qū)。在與他的研究生?？颂?)的合作中，世界 美國(guó)第一臺(tái)通用電子計(jì)算機(jī)ENIAC于1946年研制成功。

1945年底，世界 美國(guó)的第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)被開(kāi)發(fā)出來(lái)，它的全稱是 "電子數(shù)字集成計(jì)算機(jī)與電子技術(shù)，縮寫(xiě)為ENIAC。

(2)形成期(1956-1970年)

AI誕生于一次歷史性的聚會(huì)(達(dá)特茅斯人工智能夏季研討會(huì))。

地點(diǎn):達(dá)特茅斯學(xué)院

目的:使計(jì)算機(jī)更加智能。

創(chuàng)始人:麥卡錫()，達(dá)特茅斯的青年數(shù)學(xué)家和計(jì)算機(jī)專家，后來(lái)是麻省理工學(xué)院的教授。

米（m——對(duì)邏輯訓(xùn)練的嘗試。

1957年，心理組的n——深藍(lán)機(jī)器人(即與人類(lèi)下棋獲勝的計(jì)算機(jī))。

1956年，塞繆爾在I在BM704計(jì)算機(jī)上成功地開(kāi)發(fā)了具有自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力的跳棋程序。

這個(gè)程序可以借鑒棋譜，也可以在下棋的過(guò)程中積累經(jīng)驗(yàn)，提高棋藝。

通過(guò)不斷學(xué)習(xí)，該程序在1959年擊敗了塞繆爾本人，并在1962年贏得了州冠軍。1958年，馬卡西建立了一個(gè)行動(dòng)計(jì)劃咨詢系統(tǒng)。

1960年，Macassey開(kāi)發(fā)了人工智能語(yǔ)言LISP。

1961年，明斯基發(fā)表了論文 "走向人工智能的步驟，推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。

基本上，它 相當(dāng)于一堆人。在酒吧吃完飯后，他們吹牛說(shuō) "我 將來(lái)我會(huì)做人工智能。 "問(wèn)題是人家有實(shí)力實(shí)現(xiàn)。

(3)知識(shí)應(yīng)用期(1970-80年代末)

以知識(shí)為中心的研究:專家系統(tǒng)是人工智能發(fā)展史上的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

1972年，F(xiàn)eigenbaum開(kāi)始研究霉素專家系統(tǒng)，并于1976年研制成功。從應(yīng)用的角度來(lái)看，它可以幫助醫(yī)師診斷細(xì)菌感染，并提供最佳的處方。

從技術(shù)角度，他解決了知識(shí)表示、不精確推理、搜索策略、人機(jī)接觸、知識(shí)獲取以及專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)等一系列重要技術(shù)問(wèn)題。

1972年，法國(guó)馬賽大學(xué)的Clomerauer發(fā)明了Prolog邏輯程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。

1976年，斯坦福大學(xué)的杜達(dá)等人開(kāi)始開(kāi)發(fā)地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)PROSPECTOR。1970年，《國(guó)際人工智能雜志》創(chuàng)刊。

1977年，feigenbaum提出了知識(shí)工程的概念，專家系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用。

(4)從分科到綜合(20世紀(jì)80年代末至本世紀(jì)初)

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重新出現(xiàn)和Brooke s機(jī)器人蠕蟲(chóng)，人工智能研究形成了三大流派:象征主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義。

(5)智能科技的興起(本世紀(jì)以來(lái))

現(xiàn)代人工智能，從單一的人工智能研究轉(zhuǎn)向自然智能、人工智能、集成智能的協(xié)同研究；

從人工智能的獨(dú)立研究，到與腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等學(xué)科的交叉研究；從眾多不同學(xué)派的獨(dú)立研究到眾多學(xué)派的綜合研究；

從對(duì)個(gè)體和集中智能的研究到對(duì)群體和分布式智能的研究。

總結(jié)人工智能的發(fā)展，可以概括為:原始積累基本在歐美。得益于硬件設(shè)備和計(jì)算機(jī)的發(fā)明，美國(guó)比其他國(guó)家更早的啟動(dòng)了整個(gè)人工智能。

同時(shí)，美國(guó)對(duì)各種社會(huì)學(xué)模型的研究也比其他國(guó)家豐富。

3.你現(xiàn)在能看到的人工智能是什么樣子的？

目前我們看到的人工智能主要集中在幾個(gè)領(lǐng)域:

1、智能語(yǔ)言，也由我們。It 這叫做語(yǔ)音智能。手機(jī)、電腦、小家電都能認(rèn)出你，甚至和你說(shuō)話。這個(gè)看似愚蠢的功能，其實(shí)是人工智能。

這些都是語(yǔ)音智能。

2.面部識(shí)別:

3.圖像搜索:識(shí)別圖像，人類(lèi)識(shí)別物體的。

4、OCR識(shí)別:圖片轉(zhuǎn)文字

第四，人工智能的核心技術(shù)

狹義的機(jī)器學(xué)習(xí)就是給定一些訓(xùn)練樣本(xi，易)，1 ≤ i ≤ N(其中為輸入，易為待預(yù)測(cè)目標(biāo))，讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)尋找一個(gè)決策函數(shù)f()來(lái)建立x和y之間的關(guān)系

這里y是模型輸出，θ是決策函數(shù)的參數(shù)，(x)表示樣本x對(duì)應(yīng)的特征表示，因?yàn)閤不總是數(shù)值輸入，所以需要用(x)把x轉(zhuǎn)換成數(shù)值輸入。如果我們假設(shè)X是一個(gè)經(jīng)過(guò)處理的標(biāo)量或向量，那么等式3.1也可以直接寫(xiě)成y = f(x，θ)。

我寫(xiě)這個(gè)的時(shí)候，幾乎看不懂。我也在引用內(nèi)容。但問(wèn)題是，我得說(shuō)清楚，人工智能技術(shù)的核心是什么？

人工智能的核心是深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)就是用一個(gè)模型教會(huì)計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)。你只需要做兩件事:

(1)讓無(wú)數(shù)編碼員寫(xiě)出優(yōu)化的代碼，修復(fù)bug。

(2)喂不可想象的數(shù)據(jù)。

1.圖像識(shí)別:有幾千萬(wàn)個(gè)訓(xùn)練樣本，也就是我們所說(shuō)的圖像樣本庫(kù)。也許你不知道。;我不知道，你變成了一個(gè)樣本。

2.OCR:數(shù)千萬(wàn)訓(xùn)練樣本；

美國(guó)一家公司掃描圖片，把圖書(shū)館的課本圖片剪下來(lái)，都是驗(yàn)證碼的形式，讓各種平臺(tái)的人輸入數(shù)據(jù)。這是最典型的人機(jī)訓(xùn)練。

3.語(yǔ)音識(shí)別:數(shù)百億訓(xùn)練樣本。

目前語(yǔ)音樣本庫(kù)由國(guó)家管理，只有符合條件的企業(yè)才能使用。國(guó)內(nèi)公司如百度、科大訊飛、騰訊和阿里都有資格。

4.無(wú)人駕駛

很多朋友一直不明白，為什么百度、滴滴、騰訊都在競(jìng)爭(zhēng)無(wú)人駕駛研發(fā)；amp測(cè)試。因?yàn)槟阋葼?zhēng)票，你就有了龐大的道路交通數(shù)據(jù)的使用權(quán)。最大的道路實(shí)況數(shù)據(jù)都在對(duì)道路交通的監(jiān)控中。但這顯然不是對(duì)所有人開(kāi)放的。這是當(dāng)前競(jìng)賽的重點(diǎn)內(nèi)容。

動(dòng)詞 （verb的縮寫(xiě)）人工智能的現(xiàn)狀與趨勢(shì)

從我們上面介紹的四大人工智能場(chǎng)景來(lái)看。 s的產(chǎn)品成熟度和技術(shù)實(shí)力確實(shí)達(dá)到了世界第一陣營(yíng)。

百度無(wú)人駕駛，已經(jīng)開(kāi)始上路測(cè)試。在語(yǔ)音智能領(lǐng)域，科大訊飛和百度是世界領(lǐng)導(dǎo)者。圖像識(shí)別領(lǐng)域:商湯科技、曠視科技、百度智能均具有世界領(lǐng)先水平，基本與google、facebook屬于同一梯隊(duì)。

對(duì)于人工智能的未來(lái)發(fā)展:

有一個(gè)龐大的大使。利用市場(chǎng)。畢竟金錢(qián)可以驅(qū)動(dòng)一切。

2.的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為人工智能的深度學(xué)習(xí)提供了極其強(qiáng)大的訓(xùn)練資源。是的，在5-10年內(nèi)，人類(lèi)所有的操作其實(shí)都是在訓(xùn)練機(jī)器人。

從哲學(xué)的角度來(lái)說(shuō)，人類(lèi)發(fā)展了這么多年，陽(yáng)光底下已經(jīng)沒(méi)有什么新鮮事了，這只是時(shí)間問(wèn)題，那么人工智能的深度學(xué)習(xí)一定會(huì)創(chuàng)造出頂級(jí)的智能體。