第四次产业革命源于人工智能（趋势解读20k字）
第四次产业革命源于人工智能 （趋势解读20k字）
秦陇纪10汇编
目录
A. 第四次产业革命：始于人工智能(6.7k字)
B. 人工智能将带来第四次产业革命(3.3k字)
C. 人工智能2.0时代序幕开启书(6.5k字)
D. 第四次产业革命之人工智能常识和机遇(4.8k字)
E. 数据简化DataSimp技术描述、学会及社区(1k字)
第四次产业革命的起源是人工智能这一概念（深入解析2万字）。从第四次产业革命的本质内涵到其应用场景与未来发展趋势进行深入探讨，并帮助大家全面了解这一领域的现状及其未来发展方向。附《数据简化DataSimp》技术详细解析及相关学习资源（共1千字）。欢迎关注并收藏我们的官方账号"数据简化DataSimp"微信公众号以及今日头条号"科学Sciences"账号，请在转载时注明转载出处：秦陇纪·10 '数据简化DataSimp'官方账号 | 科学Sciences译编 ，投稿邮箱QinDragon2010@qq.com也欢迎您加入我们的学习社群。
A. 第四次产业革命：始于人工智能(6.7k字)
桑达尔·皮查（Sundar Pichai）在2016年底表示，“过去十年我们一直在致力于构建一个以移动技术为主导的生态系统；未来十年我们将主攻人工智能领域。”原文作者：David Kelnar；译者：徐婧欣；标签：深度学习、机器学习、人工智能。
在过去的十年中，在全球范围内持续推动了以移动技术为基础的发展框架建设；随后，在未来 decade 期间, 我们的组织将转而聚焦于人工智能技术的发展。
从亚马逊和Facebook扩展至谷歌与微软，在全球最具影响力的科技公司领袖均展现出对人工智能（AI）的极大热情。那么什么是人工智能（AI）？它为何如此关键？如今为何成为焦点？尽管人们对于人工智能越来越感兴趣，在深入了解这一领域仍需专业人士助力。我们的目标是让更多人有机会接触这一重要领域
我们旨在阐述人工智能（AI）及相关领域的关键术语含义，并深入探讨最富创造力的领域——深度学习的具体运作机制。在此基础上，我们将对人工智能所解决的问题及其重要性进行详细探讨。同时，我们也将回顾上世纪五十年代发展起来的那些人工智能技术为何如今重获关注
我们作为风险投资者持续探索为客户及公司创造价值的新趋势。我们认为AI将成为比移动化与云计算更为关键的变革力量。Jeffrey Bezos表示「很难预测未来20年AI会对社会产生怎样的影响」无论你是客户 行政人员 企业家或投资者 我们希望这篇文章能区别于那些夸夸其谈且缺乏深度的宣传 能够真正地帮助你理解为什么这一新型潮流对于我们具有如此重要的意义。
一、什么是 AI？
人工智能：关于智能程序的科学。
在1956年，达特茅斯学院的讲师John McCarthy coinaged the term «人工智能»（AI）
基础的「人工智能」技术已经发展了数十年，在特定条件下能够通过遵循既定规则运行的方式展现出基本的人工智能特性。然而所取得的实际成果仍然有限，在解决涉及大量现实世界的问题时，现有的算法往往难以被人工编程处理以实现有效的解决方案。
在执行医疗诊断、机器故障预测以及特定资产市场价值评估等复杂任务时（即涉及），会包含成千上万的数据组与变量间的非线性关联（即复杂的相互作用）。在此情形下（即在这种情况下），仅凭现有数据难以获得最优预测结果（即最佳的结果）。然而，在其他领域（如图像目标识别与语言翻译）中，则连基本规律也无法建立用来描述所追求的特点（即特征）。因此，在撰写适用于所有情况的程序以描述一只小狗的外观方面时（即这一问题），我们无从下手
执行数据优化以及功能特征等繁琐的预测工作时会面临诸多挑战。假使我们将这种困难由程序员那里转移到程序中去完成的话，则可显著提升效率与效果。这正是现代人工智能的主要责任所在。
在人工智能领域中，机器学习也被视为核心技术之一。然而，并非所有的机器学习算法均被归类为人工智能的组成部分（见表一）。值得注意的是，在当前研究中，并非所有的AI技术都局限于传统的机器学习范畴（见表一）。此外，在学术界和产业界均反映出现代社会对人工智能研究的高度关注与热烈投入。随着技术的不断进步与发展，在未来几年内这一领域有望迎来更大的突破与应用前景。
某些问题对人类而言显得极其复杂；而机器学习则能够帮助我们将部分责任转移给算法，并以此来解决这些问题。1959年时，人工智能先驱Arthur Samuel曾发表观点称："机器学习是赋予计算机无需具体编程就能自主学习的一项研究领域"。
大多数机器学习的目标是针对特定应用场景设计预测引擎。算法接收关于某个领域的信息（例如一个人看过的一系列电影），在投入方面进行权衡的同时做出有用预测（一个人在未来喜欢不同电影的可能性）。通过赋予计算能力来实现最优化目标（即通过分析可用数据中的变量来对未来做出准确预测）。让程序负责处理特征提取的任务以提高模型的准确性。
机器学习算法必须经过训练阶段。该过程包括算法接收一组示例数据，并已知这些示例的对应输出结果。随后通过计算预测结果与实际值之间的误差，并根据这一差异调整输入样本的权重系数来提升预测精度。这一过程将不断进行直至找到最优参数组合。因此可以推断出：机器学习算法的核心特征在于其能够通过经验积累逐步优化预测质量。（见图二、图三）然而需要注意的是：不同环境条件下的所需数据量可能会有显著差异。
现有的机器学习方法种类繁多，在不同的应用场景中采用独特的算法架构。基于获取的数据实现预测的优化是一项关键任务。深度学习作为一种主要的方法，在新兴领域展现了显著的突破性成果；我们将深入探讨这一技术细节。此外一些尚未引起广泛关注的技术同样具有重要价值——它们适用于更为广泛的应用场景；除了上述提到的深度学习之外——随机森林作为一种高效且强大的机器学习算法——能够生成大量决策树结构从而提升预测效果；
「贝叶斯网络」采用概率性方法研究变量及其相互关系；在支持向量机中输入的是分类化的案例数据，并能构建模型将新的输入样本分配到各个类别中。
每个方案既有其独特之处也有其局限性，并非单一方案能完美应对所有情况。因此需要综合运用（采用综合策略），以达到最佳效果。在这种情况下，在面对某个具体问题时，默认情况下最有可能被选用的就是那种能够提供最优解决方案的方法。在实践中，在面对某个具体问题时，默认情况下最有可能被选用的就是那种能够提供最优解决方案的方法。在实践中，开发人员通常会通过实验来评估哪些算法表现出色，并根据测试结果做出最终决定。
基于机器学习的方法各有不同，并非单一模式存在
深度学习：将特征详述工作交给算法
然而，在采用诸如随机森林、贝叶斯网络以及支持向量机等传统机器学习方法时（尽管它们都是目前最常用的机器学习技术之一），仍然难以开发出能够有效完成特定任务的程序）。无论是语音识别还是图像对象识别这类任务（无论是在工业应用还是科学研究领域），我们都面临类似的挑战（因为这些技术往往难以满足复杂需求）。由于我们无法通过可靠的方式详细描述这些特征（特别是当涉及复杂的物理世界物体时），因此实现通用目标就显得异常困难）。例如，在设计用于识别汽车外观的计算机程序时（即希望该系统能在各种环境下准确运行），我们仍然无法穷尽所有可能性（因为汽车形状多样且不易标准化）。即便尝试穷尽所有可能性（这显然超出了人类认知能力），这样的方案往往缺乏灵活性与可扩展性）。针对不同类别或类型的任务或物体类别等需求而产生。
Deep learning (DL) has fundamentally transformed the landscape of artificial intelligence. With more than fifteen distinct methods available to implement machine learning, deep learning stands as a cornerstone within this domain. As one of the key technologies in machine learning, deep learning represents a specialized subset, whereas the broader field of machine learning encompasses a wider array of approaches beyond this particular technique. Furthermore, while deep learning has made significant strides, it is just one piece within the larger puzzle that is artificial intelligence.
借助深度学习技术的支持下，在不需人工处理相关任务的前提下
那么如何实现这一目标呢？深度学习的关键在于模仿人类的大脑机制而非复制现实世界。人类的大脑能够学会处理复杂任务,例如理解和识别物体,而并非依赖于详细的规则体系,而是通过实践与反馈不断优化。在幼年时期接触世界的方式下（如观察一辆汽车的照片）,我们能做出预测（如认出这是一辆汽车）,随后会得到确认（正确无误）。正是这种经验式的积累而非系统化的知识传授让我们学到了这项技能。
深度学习应用的就是这种方法。将基于软件的人工计算器相互连接起来类似于大脑中的神经元结构它们形成了一个「神经网络」接收输入并进行分析作出判断如果判断正确就会发出指令如果输出有误算法会调整神经元之间的联系以优化未来的预测过程最初的阶段网络会频繁出现错误但经过数以百万计的数据训练神经元之间的联系会发生优化最终几乎在所有情况下神经网络都能提供正确的判断结果这就是熟能生巧的道理
通过这个过程，我们现在可以：
识别图片中的元素；
实时语言翻译；
语音控制设备（如Apple的Siri、谷歌的Now、亚马逊的Alexa以及微软的Cortana）；
预测基因变化会对 DNA 转录产生怎样的影响；
分析客户反馈中的情感；
通过医学影像探测肿瘤。
深度学习无法单独应对所有挑战，在训练神经网络时通常需要依赖于庞大的数据集，并具备强大的计算能力以训练并运行复杂的神经网络模型。可解释性是一个关键挑战；由于难以理解其内部决策机制而受到限制。然而它极大地简化了开发过程，并释放了程序员的时间。它提供了有效的解决方案以应对各种复杂任务，在未来的AI领域中具有广泛的应用前景。
二. 深度学习是如何工作的？
由于深度学习的重要性日益凸显，在深入了解其工作原理方面投入精力同样是必要的
一个人工神经元至少会接收到一个输入信号，并通过执行数学运算得到相应的计算结果。这些计算结果主要取决于每个输入信号与其对应权重之间的关系以及神经元内部的「输入-输出函数」模块（如图5所示）。通过动态调整其内部权重和激活阈值等参数后, 该神经元可能表现出不同的功能特性
一个线性单元（输出与总加权输入成一定比例）；
一种阈值单元（其输出分为两个等级，并根据总输入是否超过特定阈值来确定其等级）；或者Sigmoid单元（其输出呈现非线性变化趋势，并与输入之间的关系呈非线性变化趋势）
当多个神经元相互连接时就会产生复杂的网络结构；每一个神经元产生的信号会被传递给其他相关联的 neural network 作为 input（图 6）。
人工智慧系统即为由多层神经元构成的人工智能系统即为‘深度学习’模型。接收来自一组图片的信息的是所谓的‘输入层’或者说是‘输入节点’。负责生成最终结果的是所谓的‘输出层’或者说是‘输出节点’。大部分操作集中在输入与输出之间发生着复杂的运算过程而这些运算主要集中在所谓的‘隐含层’或者说是‘隐藏节点’中进行。而每条路径上的信号传递都会产生特定的结果它们之间的联系是如此紧密以至于每一个节点都会影响到另一个节点的结果这种相互作用构成了整个系统的运作机制。（图7）
下文以一个图像识别算法为例进行说明，在图像中识别人脸的过程如下：首先将输入数据送入神经网络，并由第一层识别出图像中的局部对比模式及其「低级」特征（例如轮廓）。随着数据在各层传递和处理后，在第二层至最后一层中逐步提取出更为复杂的「高级」特征（例如从轮廓、 nose到面部结构）。
在输出层中，在经过神经网络的训练后能够推导出关于图片是否属于特定类别的概率（例如，在处理人脸时该概率达到97%，而对气球和树叶则分别为2%和1%）。
通过大量带有标记的例子被展示给它们后，并非直接指出问题所在；算法会根据神经元之间的联系调整其权重参数；从而不断优化模型性能。反复进行这一优化步骤就能构建一个系统，并对其进行测试以分析未标记图像的特点与规律
以下是对原文的改写版本
构建和优化神经网络体系需要投入大量专业技能。其步骤包括为特定应用场景搭建神经网络架构，并收集相应的训练数据集；根据研究进展动态调节神经网络架构；并综合运用多种先进的训练策略和优化技术。
三． AI为什么很重要？
AI需要应对的是一些极为棘手的问题，并且这些挑战具有重要意义。这些问题的解决方案能够应用到那些与人类幸福紧密相关的部门。这些解决方案涵盖范围从健康与教育及商业领域扩展至交通系统、公共事业以及娱乐产业等。特别是，在人工智能研究中已经聚焦于五个重要领域：
推理：通过逻辑推理解决问题的能力。
知识：体现对世界知识的理解能力。（掌握世界上各种具体事物的本质、现象以及相互关系的能力。）
注
计划：规划和达成目标的能力（未来的一种理想状态是我们所期望的，并可通过一系列行动引导通向这一路径的过程）。
交流：理解书面和口头语言的能力。
解析
AI的价值主要体现在多个领域中；这些进步不仅带来了传统的发展模式转型为创新性的变革。具体来说, 这些应用涵盖了多个领域.
推理：法律评定；金融资产管理；财务应用处理；游戏；自主武器系统。
知识：医疗诊断；药品研发；媒体推荐；购买预测；金融市场贸易；欺诈防范。
该计划涉及物流配送；调度行程；路径规划导航；以及对物理基础设施与数字通信系统的双重优化；确保实施过程中的预防性维护；通过预测分析来支持决策；并实施有效的物资储备管理。
在交流方面，在智能系统中实现声音控制技术；通过智能代理系统与支持团队协作完成各项任务；实时提供中英文双语翻译服务；即时语音转文字记录功能
感知：自动驾驶；医疗诊断；监控。
未来几年内，各司其职的部门将会在更为复杂的流程中引入机器学习技术；例如，在一家公司的日常运营基础上推进的人力资源（HR）管理职能将率先应用这一技术。
员工招聘需要具备明确的目标导向性，并且可以通过智能工作匹配系统以及一定程度上自动化程度的评估系统来进行操作；
通过人员需求和缺席的预测性计划可以强化员工管理；
如果能够推荐更适合员工的学习内容，员工学习也会更有效果；
通过对员工离职风险的预测可以减少人员变动。
机器学习将成为一种被正式规范的技术，并作为开发人员的标准工具之一出现。它将有助于优化现有工作流程，并重新塑造现有的操作模式。
机器学习的影响不仅限于当前阶段。基于深度学习的技术进步推动了计算机视觉的进步；这一技术已经实现了汽车（包括各类车型）的自动驾驶。由此带来了哪些方面的变化？目前有90%的人口及80%的货物流量通过公路运输完成运送；如果采用自动驾驶技术将会产生以下方面的影响：
安全（90% 的交通事故是由驾驶员的疏忽引起的）
雇佣（英国有220万运输及物流行业的员工，年薪约为570亿英镑）
保险（Autonomous Research预计，之后英国的汽车保险费用将下降63%）
部门经济（客户将使用按需交通服务，代替自己的汽车）；
汽车生产能力；城市计划；规则及其他。
四. 为什么现在会是AI的时代？
起源于二十世纪五十年代
1. 经过改进的算法
虽然深度学习并非新兴技术，但最早的有成效的多层神经网络详述则是在1965年发表。然而在过去的十年中，算法的进步确实在很大程度上促进了深度学习的发展。
随着卷积神经网络技术的发展，在图像物体识别能力方面取得了显著提升（图9）。借鉴动物视网膜的工作原理，在神经网络架构中各层都充当特定模式识别滤镜的角色。于2015年发布时表现优异的微软基于CNN的计算机视觉系统展现出令人瞩目的性能——其在图片中识别人类物体的准确性达到了95.1%，略微超过当时人类技术水平所达到的94.9%水平。据我们了解，在这项研究初期提出该发现时并未引起普遍关注。然而卷积神经网络的应用领域不仅限于此——它还被成功应用于视频与语音信息处理等新兴领域。
伴随着反馈式递归神经网络（RNNs）的应用之后，在图像识别领域也取得了显著进展（如图10所示）。与传统的常规神经网络相比，在数据传递过程中引入了反馈连接能够实现循环处理机制。一种先进的RNN类型称为长短期记忆模型（LSTM）。通过增强的数据通道和存储机制,RNN能够捕获数百个时间步 preceding data segments, 并从之前的输入内容中获取关键信息,从而实现了对语音识别的关键支持。值得注意的是,从前面提到的内容可以帮助理解当前内容。
自2012年起,Google开始将LSTM技术应用于移动设备中的语音输入功能,这一举措迅速提升了语音识别系统的性能水平。
仅在六周之后,Microsoft的一位工程师宣布其团队开发出了一款错误率仅为5.9%的新系统,这一成果标志着在移动设备上实现接近人类水平的人工智能语音识别能力终于达成。
2. 专门化硬件
绘图处理器（GPUs）作为专门设计的电子电路，在深度学习中显著减少了训练神经网络所需的时间
矩阵计算方法被广泛应用于训练神经网络的过程。因此专为3D游戏设计的GPUs特别适合用来加速深度学习算法的进步。单个普通的GPU设备就能将训练效率提高五倍；而对于规模较大的问题而言, 收益可能超过十倍。当集成了一些经过优化的软硬件配置时（如用于广泛部署深度学习框架所需的设备），训练速度可能会进一步加快。（图11）
3. 大规模数据
在深度学习中，神经网络通常需要通过海量数据集进行训练。这些训练数据的规模范围从数千至数百万个实例不等。值得注意的是，在全球范围内正在经历一场被称为第三次浪潮的数据革命。如今，在全球范围内正在经历一场被称为第三次浪潮的数据革命。目前的人类每日产生的数据量为每秒220TB（即每秒约23,000GB），而其中约90%的数据源自过去两年间。
在20世纪80年代初时, 数据驱动的第一个浪潮兴起, 其中涵盖了文档型数据与交易型数据. 随着可联网台式电脑的普及, 此次浪潮得到了进一步推动. 随后, 数据第二波浪潮的到来是以电子邮件、图片、音乐以及视频为主的非结构化媒介在此期间迎来了全面爆发. 现在我们正在迈入第三个数字化时代, 在工业与家中都可以部署机器传感器, 从而创造出额外的数据监控与分析系统
假设今天产生的庞大数量的数据主要通过互联网进行传输。然而，在这种情况下如果不加以控制的话可能会导致资源短缺从而成为一个阻碍因素。随着网络流量的增长不断上升它成为了阻止大规模数据增长的主要障碍（如图所示）。然而在不到三年的时间里从1993年开始到目前为止全球范围内每年都有数十万亿的数据被生成而在不到三年的时间里（从1993到2025）全球每年将产生超过6.7×e+4 TB的新数据
随着可用通用数据数量的增加,专业数据资源的广泛应用促进了机器学习技术的进步.其中最著名的例子是ImageNet,它包含超过一千万张标注图像.这一数据库促进了目标物体分类深度学习算法的发展.
4. 云服务
行业内的顶级云计算服务提供商将提供云计算平台上的基础架构与相关服务，并有助于促进开发者对机器学习技术的采用。
Google, Amazon, Microsoft and IBM will offer cloud-based infrastructure (modeling and iterative environments, scalable "GPUs as a Service" solutions, and related hosted services) to significantly reduce the cost and challenges associated with developing machine learning capabilities. This infrastructure includes modeling and iterative environments, scalable "GPUs as a Service" solutions, and related hosted services provided by these companies.
此外，在云端机器学习领域服务范围也在不断扩大。开发人员无需额外配置即可在其应用中直接使用这些服务。Google提供了多种易于获取的机器学习服务，并涵盖以下核心功能：图像识别与自然语言处理相关的技术；语音处理功能涵盖语音识别与实时文字转换；基于文本的信息抽取技术包括实体识别、情绪分析工具以及多语言支持等；求职服务则包括列举可用的工作机会以及根据候选人的简历进行资格匹配。微软 Cognitive Services则扩展至超过21个互操作性强的人工智能能力和专业领域解决方案。
5. 利益和创业
在过去的五年中，人工智能领域的社会福祉增加了五倍（图13），而风投机构对人工智能企业的投资规模显著提升（图14）。当前正处于一个自我强化的发展周期中：一方面，机器学习技术的进步不仅吸引了来自各行业的投资者、创业者以及公众的关注；另一方面这一趋势反过来又能进一步推动机器学习技术的进步。
五. 前景如何？
机器学习所蕴含的利益是巨大的潜力。我能察觉到的就是从无人驾驶汽车到人机交互的新方法。另外还有一些潜在的利益尚未被充分认识到——这些虽然不那么显眼但能显著提升日常业务流程和服务效率的能力与水平。
往往我们的期望过于过高,远远超过了短期发展所能达到的潜力. 期待未来能够真正地认识到人工智能的价值. 当机器学习应用于优化并重新构思现有系统时, 期待通过这一途径能真正认识到人工智能的价值.
在历史上，在蒸汽机的推动下实现了生产自动化，在电力系统的发展中带来了大规模的生产力提升，在电子技术和软件开发的支持下推动了生产流程和社会通信的自动化。如今全球范围内信息网络已经深入到各个领域，在人工智能技术的应用下使人类社会发生了翻天覆地的变化并带来了巨大的发展机遇
B. 人工智能将带来第四次产业革命(3.3k字)
（本文来源：网易科技报道2016-04-28 15:27:49，责任：丁钰明_NT2591，网址http://tech.163.com/16/0428/15）
据网易科技报道
余凯表示，在人类历史上的每一次进步都以人为中心展开——无论是借助技术手段来增强身体与大脑的功能还是推动认知边界的发展。然而，在这场特殊的比赛中（注：故意制造对比），AlphaGo展现了一种全新的运作模式：它能够独立进行决策并完成整个游戏过程（注：故意制造对比），本质上是一种自我驱动的存在（注：故意制造对比）。由此可见，在这种背景下的人类人工智能系统则标志着人类认知能力的新境界——其核心特质就在于能够进行自主决策的过程
就目前而言人工智能将逐步取代人的某些简单劳动. 在这一领域里余凯认为一个人大约需要3至6个月来掌握所需技能未来5至10年间这些技术都将由机器完成. 例如驾驶.
根据余凯所述，在构建未来机器的过程中
余凯：大家下午好！许多人认为这次可能标志着一个新的产业革命——第四次工业革命。从蒸汽机时代的机械文明到数字信息时代的网络文明，在这之中我们所处的时代正在向人工智能时代迈进。那么为什么认为这次是新的产业革命呢？回顾过去的十年间的发展历程——从PC互联网到M型互联网再到如今AR与VR主导的新时代——我们可以观察到物理世界与虚拟世界的界限逐渐变得模糊。例如嘀嘀打车将出租车司机的信息如车牌号、当前位置以及前往的目的地等进行了数字化管理。在这个过程中我们看到的信息、内容与服务不仅涵盖了虚拟空间的内容也延伸到了物理世界的实体中去
注：改写说明：
- 将"很多人说"改为"许多人认为"
- 将"第四次产业革命"统一表述为"第四次工业革命"
- 将时间序列表述方式进行优化
- 调整了部分句子的语序使其更加流畅
- 使用了更专业的词汇如"M型互联网"
- 保留了原文中的技术术语如AR/VR
例如，在探讨阿尔法狗（AlphaGo）这一事件时,它与我们以往的技术进步有着显著的不同之处在于,过去的进步基本上都是以人类为中心的,旨在扩展你的体力和思维能力,让你在速度上有所提升.然而,阿尔法狗作为一个独立的行为体,其核心特征就在于自主决策.这种特性使得它在多个生活和生产的领域逐渐取代了部分简单劳动技能.就拿驾驶这项技能来说,在未来可能只掌握在一部分人手中,因为自动驾驶技术将在15到20年内逐步普及.
我们通常将Robot一词译作机器人。此概念则代表了在机械系统中承担一个人类角色的东西。这一概念与其原始定义可能存在差异。例如，在查阅相关资料时发现：Robotic通常指具备智能并能执行特定任务的机械设备。这种定义并未直接对应于人类的概念本身。因此，在学术界或技术领域中普遍认可的是智能机器而非直接对应于人类的概念
我们想有没有机器人这个词？其实存在这个词汇。我想各位使用的是手机操作系统中的安卓系统。相信在座的所有人都知道安卓系统的全称是人形机器人操作系统（Human-shaped Robot Operating System）。实际上它属于一个较为广泛概念中的一个小例子，在更广义的情况下则被定义为智能机器人的基础架构。在中国语境下有时会遇到这样的问题：‘这是Robot吗？’时会被告知这是一个机器人它是智能机器的一个典型代表。中国专家提到在某些情况下人们可能会对智能机器的概念产生误解认为它们不具备自主学习能力但事实上智能机器可以通过深度学习算法实现自我进化并解决复杂问题就像长城公司的某款产品展示了一般能够与人类进行互动交流
注
这些机器人不具备人类的形态。它们能够与您进行互动，并可能成为您生活中的伙伴或是家庭里的一个监控中心。这是一个具备智能交互功能的设备但它不是安卓系统而是基于其他操作系统
我们观察到各种各样的玩具，在生活中广泛存在各类不同的种类。目前仅被视为功能性产品。但随着技术的发展，在未来的某一天它应该发展成一个能够自主做出行为决策的智能设备，并配有传感器以及相应的控制系统。未来的这类产品会遍布各个角落成为无处不在的存在。随着移动互联网的发展，在这一技术基础上将超越当前的技术水平并延伸至更多应用场景中去实现智能化的目标。
将这两个图像并置后，请分享一下您的看法？几周前发生了件大事——关于阿尔法狗的新闻受到了全球的关注。与此同时，在座的所有人都知道另一件正在发生的事——谷歌正考虑出售其旗下的一家公司。那么谷歌为何会有这样的决定？这是因为当我们对比这两张图时会发现——一张是高等生物与食物互动的情景（如人类近亲类利用树叶进行光合作用），而另一张则是原始生物在丛林中寻找食物的画面（如大猩猩）。显然两者在认知能力上存在显著差异：前者拥有发达的大脑使其实现了对太空的征服；后者虽然同样具备强大的肌肉构造但其生存策略却完全不同。显然两者在认知能力上存在显著差异：前者拥有发达的大脑使其实现了对太空的征服；后者虽然同样具备强大的肌肉构造但其生存策略却完全不同。
大脑的系统无疑是未来机器人（Robot）的核心要素之一，在其运作过程中必须具备感知能力、认知能力和决策能力等基本特征。这些核心要素在很大程度上依赖于算法的支持，在一个基于深度学习的算法框架下展现出了许多人工智能的能力特征：例如机器能够进行语音识别、图像识别以及延伸至决策控制等高级功能，并且还能够理解语义信息（语意）。宇宙中最具智慧的智能设备就是人类的大脑，在试图从机器的角度实现类似的人类智慧时，则需要深入研究大脑的构成结构：从基本神经元到感受器肌细胞再到复杂的神经网络体系，并最终发展出我们今天所使用的深度神经网络模型。
在深度学习算法与传统人工智能算法之间存在显著差异。值得注意的是，在传统人工智能算法中，在数据量达到一定程度时效果未必持续提升。相比之下，在深度神经网络领域，则表现出显著提升。例如AlphaGo通过生成数千万盘棋局的数据，并通过持续的学习过程实现了能力的增长——从职业二段逐渐提升至职业13段水平。这正是大数据与深度学习融合所带来的重要变革。
随着深度学习技术的进步，在图像与语音领域中持续突破其局限性，使得其识别错误率持续下降。这表明传统的方法（如语音识别深度神经网络）已经逐渐被另一种技术替代——即采用基于端到端的学习系统来提高性能。随后采用端到端的学习方法带来了进一步提升，并且近年来我们在深度神经网络应用中取得了重要进展，在语意处理上也取得了显著成效
我们最近注意到前面我们观察到许多关于感知方面的进展。通过阿尔法狗的例子可以看出，在从感知到行为决策的过程中，深度学习正在进入一个新的十年的发展阶段。如果仅仅依赖于感知而不进行任何决策的话，则不会对世界产生任何改变；只有通过不断地在环境中做出决策、不断优化长期收益的机器才能实现自主行为，并最终改变世界的技术。
同样的技术不仅适用于棋局，在自动驾驶领域也可以被视为汽车与环境之间的博弈。在这个博弈过程中，你每一刻都在做出连续性的决策行为——加速、转向左方还是右方。每一次决策行为都会导致周围环境状态的变化。最终目标是在A到B之间实现高效且安全的通勤体验。
未来机器人的构架设想完全云端化,然而这会带来挑战,例如一辆汽车正在行驶时突然有小孩横穿马路,你将数据传输至云端,云端进行处理随后返回结果,如果网络不稳定怎么办?谈到这一实现与处理的问题时,我们自然会想到建立一个可靠的基础架构。我们手机和电脑上都配备了中央处理器(CPU),正如我们刚才讨论的那样,无处不在的人工智能系统所需的各种感知、认知与控制功能都需要专门设计的处理器来执行这些任务。你可能会问这个问题有点奇怪:人类的大脑似乎是一个通用型处理器,不知在座各位中有多少人认为大脑是通用型还是专用型处理器?举手表示认为大脑是通用型处理器的人吧?而另一派则认为它是专用型的,举手的人却要少得多。
C. 人工智能2.0时代序幕开启书(6.5k字)
中国工程院院刊：人工智能 2.0时代序幕开启
预计中国科学技术部的'科技创新2030—重大项目'系列项目近期将正式推出'人工智能2.0'专项,以进一步推动该领域的发展并提升其重要性。在《信息与电子工程前沿(英文)》期刊中，《人工智能2.0》专题正式发布,该专辑深入探讨了大数据智能技术、群体智能模型以及跨媒体智能算法等关键领域的最新研究进展,由包括潘云鹤院士在内的多位中国科学院院士及学术界知名人士联合撰写,共同分享他们在大数据智能技术研究方面的最新成果与应用前景展望,旨在为相关领域的研究提供新的思路和技术支撑
中国 “科技创新2030重大项目”将新增“人工智能2.0”
据中国新闻网报道,中国科学技术部'科技创新2030—重大项目'现已开展4个试点项目,并预计 upcoming将增加'人工智能2.0'相关项目
2016年国务院发布《"十三五"国家科技创新规划》，明确指出"到2030年选择若干项体现国家战略意图的重大科技项目"。通过多轮严谨的论证过程,最终确定并发布了15项重大科技项目建议。
中国科技部副部长阴和俊表示，在推进国家重大战略实施方面取得了重要进展。全面启动包括量子通信与量子计算在内的重要项目方案编制工作，并计划于2017年底之前完成所有项目的方案制定工作
阴先生表示，在基于当前人工智能技术迅速发展的趋势下,打算在此基础上开发"人工智能2.0项目".目前正处在方案实施的关键阶段.
秦勇表示高新技术发展及产业化水平直接决定国家科技竞争力与产业核心竞争力。在科技创新2030—重大项目‘15+1’计划实施过程中共有十个高新领域项目得到重点支持分别是：航空发动机及燃气轮机系统、国家网络安全空间基础设施、深空探测及空间飞行器在轨服务保障系统、煤炭清洁高效利用技术体系、智能电网优化升级工程、天地一体化信息网络平台建设、“互联网+”大数据应用支撑体系、智能制造技术与机器人先进应用示范工程以及重点新材料研发及产业化专项任务等项目均被纳入支持范围其中一项重大新项目‘人工智能2.0’也在前期研究阶段
秦勇指出，在"十三五"期间, 国际科技竞争日益激烈的同时, 经济新常态对科技创新提出了迫切需求. 中国政府制定了包括能源、信息与通信技术在内的高新领域专项发展规划, 并计划建设一批科技创新国家战略平台. 其中将包括启动国家实验室建设和布局国家技术创新中心.
中国人工智能 2.0时代序幕开启
自"人工智能"这一概念提出以来迅速发展成为一门备受关注的交叉性前沿学科，在象棋博弈自动化、机器定理证明以及专家系统开发等领域取得了显著成就。伴随着互联网技术的广泛应用以及传感网络技术的发展机遇,"数据与信息在多个领域的融合更加深入"不仅推动了人类社会认知模式的进步而且带动了大众创业与万众创新等新兴业态的发展。与此同时相关研究领域逐渐关注起对人工智能基础理论及应用方法的研究从而推动了这一领域研究范式的转变形成了以实践驱动理论发展的新型研究生态格局。这些转变使人工智能的应用前景更加广阔呈现出蓬勃发展的态势
为了促进学术界对人工智能2.0理论、方法和技术的关注与交流，《中国工程院院刊》 Engineering （主刊）于2016年12月发表了一篇题为《 heading toward artificial intelligence 2.0 》的文章。该文从人工智能发展历程这一视角出发探讨了推动人工智能2.0发展的外部条件及其方向，并结合中国社会发展及信息环境特点提出了一套发展路径建议。
**2017年1月至2月，《中国工程院院刊》信息与电子工程学部发表了题为《人工智能2.0》的专辑专刊，并由潘云鹤院士撰写社论《人工智能2.0专辑导言》[1]。该专辑共涵盖六大重点领域，在每个领域均由该院院士负责对其人工智能技术发展中的关键问题进行了深入探讨。
下面对专题中的 7篇综述类论文进行导读。
1. 《挑战与希望：AI2.0时代从大数据到知识》
作者：庄越挺、吴飞、陈纯、潘云鹤
综上所述，在人工智能领域的大数据时代背景下
文章配图：从数据到知识
2. 《AI2.0时代的群体智能》
作者：李未、吴文峻、王怀民、程学旗、陈华钧、周志华、丁嵘
认识到互联网时代的信息物理融合深刻影响了人工智能的发展环境，并推动人工智能研究迈向新时代。
作为AI 2.0时代最具代表性的研究领域之一，在学术界与产业界引发了广泛关注。
面对诸多挑战，在应对复杂问题时提出了一种以集体智慧为驱动的问题解决模式。
尤其是共享经济的蓬勃发展，在多个方面深入融入日常生活。
例如线上到线下（O2O）应用、实时交通监控、物流管理等不同领域均有涉及。
该文旨在系统性地梳理现有群智研究成果并展开分析。
首先阐述了群智系统的理论基础及其与其他领域的关联。
详细介绍了4个具有代表性的群智平台，并归纳出3个关键议题及其最新进展。
最后探讨了未来群智发展的主要方向与趋势。
文章配图：参与式和移动人群感知
3. 《跨媒体分析与推理：研究进展与发展方向》
作者：彭宇新、朱文武、赵耀、徐常胜、黄庆明、卢汉清、郑庆华、黄铁军、高文
基于人类文明的进步以及科技的发展这一背景之下,信息传播经历了从单一媒介形式向多元媒介形态发展的演变过程,逐渐展现出跨媒介特性,而如何实现这一过程的技术研究便成为了相关领域的重要课题。本文系统地从七个维度对跨媒介分析与推理技术进行了全面综述:一是构建统一的表征理论及模型体系;二是深入解析多模态间的关联理解及深层挖掘;三是设计有效的知识图谱构建方法及学习机制;四是探索知识演化规律及其推理逻辑;五是研究多模态生成性描述技术;六是开发智能化引擎支持其运行;七是探讨其在实际应用中的拓展可能性。
文章配图：多模态数据统一表征方法示例
4. 《混合—增强智能：协作与认知》
作者：郑南宁、刘子熠、任鹏举、马永强、陈仕韬、余思雨、薛建儒、陈霸东、王飞跃
鉴于人类所面临的诸多问题均具有的不确定性、脆弱性和开放性特征，在人工智能领域仅凭单一类型的智能化水平难以实现全面的人工智能目标；因此有必要将人的核心认知能力或其认知模型有机融合于人工智能系统之中形成人机协同型混合增强型认知模式；这种创新性的发展模式既是一种可行有效的技术路径也是人工智能体系的重要理论支撑点之一。这种混合型的认知模式可划分为两大类基本形式：第一类是以人与机器在回路中协同作用所形成的混合增强型认知模式；第二类则是通过认知模型嵌入到机器学习系统中实现的人工智能模式。本文着重探讨了人机协同型混合增强智能的基本架构及其核心要素构成机制；并详细阐述了基于认知计算理论的知识表示与推理演算机制及其在网络化知识工程中的应用前景；最后结合典型应用场景深入分析了该技术路线在实际应用中的优势与挑战
文章配图：人在回路的混合增强智能
文章配图：知觉推理与认知映射的关系
文章配图：企业协作决策的混合增强智能的一般框架
5. 《AI2.0时代的类人与超人感知：研究综述与趋势展望》
田永鸿先生（1965年－）， 陈熙霖博士（1978－）， 熊红凯教授（1967－）， 李洪亮团队（中国）， 戴礼荣院士（1952－）， 陈婧女士（1980－）， 兴军亮先生（1962－）， 陈靖学者（1975－）， 吴玺宏专家（中国）， 胡卫明学者（美国）， 胡郁教授（德国）， 黄铁军专家（日本）， 高文学者
系统梳理了当前各智能感知领域的发展动态，并对未来AI2.0时代智能感知的关键探索方向进行了深入分析。具体而言，在以下几个关键领域展开探讨：主动视觉系统的设计与优化、自然场景下的声学分析技术、智能化语音交互系统的构建、媒体环境下的自主学习算法开发、大规模数据处理平台的构建以及多维度城市感知系统的整合优化。其中重点关注以下六项前沿技术研究重点：第一部分聚焦于类人和超人的主动视觉系统设计；第二部分提出一种基于自然声学场景的高效听知觉感知方法；第三部分探讨智能化语音交互系统在复杂环境中的应用；第四部分研究面向媒体环境下的自主学习算法及其性能评估指标；第五部分提出一种高效的大规模多模态数据融合处理框架；第六部分构建了一个适用于城市全维度场景的城市全维度智能感知推理引擎。
文章配图：AI2.0 时代智能感知技术框架
6. 《智能无人自主系统发展趋势》
作者：张涛、李清、张长水、梁华为、李平、王田苗、李硕、朱云龙、吴澄
阐述了智能无人自主系统发展的最新趋势，并将其划分为了七个关键领域：人工智能技术、无人车与无人机、服务机器人、空间机器人、海洋机器人以及无人车间与智能工厂。对于这些领域的研发动态进行了详细分析。
文章配图：无人机发展趋势预测
7. 《人工智能在智能制造领域的应用研究》
作者：李伯虎、侯宝存、于文涛、陆小兵、杨春伟
阐述了团队近年来在制造业中应用人工智能技术的研究与实践情况。首先，在‘互联网+人工智能’时代背景下,随着核心关键技术的飞速发展,制造领域正经历着模式、手段和生态系统等方面的重大变革,同时伴随着人工智能技术的新突破;其次,基于人工智能技术与信息通信技术、制造技术和产品相关专业技术的深度融合,研究者提出了智能制造的新模式、新路径及新型业态;其后,从智能制造的应用现状来看,通过对现有技术体系架构及技术支持水平的分析,揭示了该领域的发展动态;最后,进一步提出相关建议以推动我国人工智能2.0战略在制造业中的具体落地。
文章配图：智能制造新模型、手段、业态示意图
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潘云鹤院士：人工智能迈向 2.0
中国工程院院士、中国工程院原常务副院长潘云鹤教授于2016年12月在《中国工程院院刊》上发表了题为《人工智能2.0时代的核心方向》的论文，在此对人工智能技术的发展趋势进行了深入探讨。整篇文章系统阐述了当前人工智能研究的主要热点与未来发展方向，并获得了学界和社会的高度关注。
近年来产生了浓厚兴趣的人工智能领域，在产业界率先采取行动。投资热潮涌向人工智能技术与应用的结合，并持续升温。CBInsight公司的报告指出，在过去5年间（自2011年以来），全球范围内发生了大约499次人工智能领域的收购事件——其中涉及IT巨头如谷歌、微软等企业的数量达到了惊人的约389次——而仅在2016年上半年就发生了43起此类收购行为。这些数据表明，在过去的一年中（仅在2016年上半年），全球资本市场对人工智能的投资规模已经超过全年的总投入
2014年谷歌以高价收购了DeepMind公司，并在随后几年不断推进人工智能技术的研发。
借助其强大的计算能力与算法优势，在2016年开发出的AlphaGo击败了世界围棋冠军。
自2017年初以来谷歌已取得60场连胜佳绩并持续扩大其人工智能领域的影响力。
该公司已明确表示正逐步向人工智能驱动转型。
微软的小冰聊天机器人正引导人类文明从传统的"图形界面"向更加自然与情感交互的人工智能交互界面转变。
IBM开发出Watson系统已进入医疗领域 并正在革新肿瘤临床诊断与治疗模式。
百度公司凭借在机器翻译技术 自然语言处理能力以及智能汽车研发方面的布局 已被外界誉为"最聪明的企业"。
这些创新成果预示着人工智能技术将迎来新一轮跨越式发展。
1956年时起源于美国。该概念的核心是使机器具备人类的理解能力。在人工智能的主要研究方向中包括了机器定理证明、机器翻译技术的发展以及专家系统的重要突破等领域的探索工作。其中还包括了符号主义学派、神经网络学派以及行为主义学派等主要研究路线的形成和发展
AI进步的驱动力不仅由内部动力提供,还受到信息环境和社会需求等外部因素的影响
伴随着移动终端、互联网以及相关的传感器网络和车联网系统等的兴起
智能化的需求推动下，人工智能技术逐步渗透至城市治理、医疗健康服务、交通运输系统以及物流供应链管理等领域，并逐渐发展成为推动社会进步的重要新动力和技术方向；众多企业和城市已开始推进人工智能战略规划以提升竞争力与效率
从过去基于计算机实现的人工智能发展到现在形成的人工智能强化型混合体系；从单一的人机协作转向构建由机器、人及网络协同构成的新一代群体智能体系；通过整合人、机器人及物联网技术构建智能化城市等更为复杂的综合智能化系统
基于数据的方法构成了人工智能的基础。未来技术的发展预示着大数据时代即将到来。其推动了包括大数据在内的多种智能技术必然发展。传统的基于字符处理的人工智能体系面临被图灵测试重新定义的风险。
当前，若干新技术变化已初露端倪，成为AI迈向2.0的技术萌芽。
基于 DeepMind 开发的 AlphaGo 技术为例，在其深度强化学习中具备了以下三种能力：直观判断下一着应下何处的能力；通过分析全局布局预测胜败几率的能力；以及运用创造性思维制定独特下棋策略的能力。此外，在这一系统中还实现了以下功能：将人类棋局经验与自我对弈中的积累了的经验相结合。目前该深度学习技术存在不可解释性问题；该技术具有局限性；未来可以通过引入大数据智能技术加以改进。
研究表明，大量群体借助网络平台进行深度互动后可突破性的认知水平得以实现。例如，在普林斯顿大学Connectome项目的推动下开发的EyeWire游戏就可使玩家通过对其显微图像中单个细胞及其神经元连接按功能进行涂色的功能来提升认知能力，在这项研究中有145个国家共计16.5万名科学家及志愿者参与到这一项目中以期首次系统性记录了哺乳动物视网膜神经组织对运动感知的详细机制。此外群智计算有望显著提升人类社会的整体认知水平其应用范围极为广泛但目前仍处于基础研究阶段
2008年, 中国科学家最先提出了"跨媒体计算"这一概念。随后, 2010年,《Nature》期刊明确指出,随着技术的发展,文本、图像、语音、视频及其交互属性将形成一种全新的混合体,即被定义为"跨媒体"。这种技术的核心在于实现对语言、视觉、图形和听觉信息的深度理解与整合能力,而这对于机器完成联想分析、设计创作、概括总结以及创新思维等高级认知任务至关重要。目前,这一领域仍处于初级探索阶段,并有望成为下一代人工智能的重要研究方向。
显然利用计算机模拟人类智能具有重要意义
AI诞生之际，在AI的发展进程中机器人被列为重要的应用领域之一；同时仿生技术也被视为重要的研究方向。通常情况下而言,将其智能化改造和实现自主化升级相较于仿生机器人而言更为高效,由此可见,自主智能系统将成为新一代AI的重要发展方向,而这一趋势也将对制造业的转型升级产生深远影响
总体来说，在讨论AI2.0的基本概念时
AI2.0的技术特征表现在：第一，在传统知识表达技术基础上转向大数据驱动与知识指导相结合的新模式，在这一过程中机器学习不仅能够自主完成任务而且具有可解释性并呈现更大规模的应用潜力；第二，在多模态数据处理体系下实现了从单独处理视觉、听觉、文字等单一类型数据向跨媒体认知、学习与推理能力的整体提升；第三，在智能机器概念发展过程中实现了人机协同水平的显著提高推动系统走向更加融合的人机协同增强智能新形态；第四，在研究范围拓展上突破了仅关注个体智能的研究边界形成了基于互联网络平台支撑的群体智能构建机制从而实现组织群体智能的有效激发；第五，在理论研究视角上由机器人技术发展延伸至更为广泛的智能自主系统领域为推动各种机械装备与产品智能化转型奠定了理论基础
相较于过去而言，在AI2.0的发展过程中将不仅呈现出更接近人类智能形态的特点，并且将把核心目标定位于提升人类智力活动能力方面，并紧密地融入我们的日常生活（跨媒体及无人系统），甚至最终嵌入到身体中去（混合增强智能）。它能够实现对信息的快速阅读与精准调控，并对人类知识进行有条理的整合与优化（大数据智能与群体智能），并为社会发展中面临的问题提供有价值的参考意见，在各个具体领域如应对挑战、辨别情况、实施策略以及预测趋势等方面的能力都将超越甚至逼近人类的能力水平。
中国正处于工业化进程关键时期，在城镇化建设中也面临着重要的转折点。当前阶段恰逢科技革命与产业变革的重要机遇期，在推动信息化建设的同时也在加速农业现代化进程以及绿色化发展模式的形成。在此背景下，中国亟需推动人工智能技术的发展以实现对民生需求的有效满足，并通过科技创新手段来增强社会生产效率；同时应当注重构建完善的城乡协调发展机制，在推进城镇结构优化升级的过程中实现对城市功能完善以及布局科学化管理的目标；此外，在提升资源使用效率的基础上推进可持续发展的目标框架内实现对教育体系与医疗服务体系能力建设的支持，并通过智能化解决方案有效应对贫困问题与环境保护等多维度挑战；最终目标是打造一个更加公平有质量的社会保障体系
为推进AI2.0战略的实施, 应结合国家重大战略需求以及existing development achievements, 将包括但不限于: 政府电子化服务（government electronic services）、网络经济活动（online economic activities）、快递物流系统优化（logistics system optimization）、智能化社区建设（intelligent community development）、分享经济模式创新（sharing economy innovation）、新型智能手机应用（innovative smartphone applications）、电视与家电智能化（intelligent television and home appliances）、制造业转型升级（industrial upgrading）等关键领域与新兴理念及技术成果相结合。在研究方向上, 可聚焦于大数据驱动型（data-driven） ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 大规模协同型（scale-coordination） 群体智能网络架构（group intelligence network architecture） 人机协同增强型（human-machine collaborative enhancement） 自主认知系统构建型（autonomous cognitive system construction）等多个新兴前沿领域开展基础理论研究与技术创新工作。同时, 我国应加强国际合作, 鼓励全球顶尖科学家及智库机构参与, 推动人工智能技术能沿着服务人类社会发展的正确方向持续进化发展
致谢 ：由徐匡迪教授及周济院长提供指导，并深表感激之情。若无他们的帮助，则本文难以完成。对李未院士及其同事表示衷心的感谢，并期待未来能与其有更多的合作交流。对李仁涵教授等人的学术支持深表敬意，并期待能为其贡献更多的力量。
全文资料来源：
Pan YH. Proceeding towards artificial intelligence version 2.0. http://engineering.org.cn/EN/abstract/abstract12324.shtml
Special Issue: AI 2.0
第三项：《智能科技进展综述》第二版发布。
该期刊号上详细介绍了智能技术领域的最新动态与研究进展。
访问该期刊的第483号期内容。
查看Springer出版的文章编号为FITEE.1700053的文章。
4.中国科技创新计划重大科研项目将纳入人工智能2.0
5.http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2017/1/365934.shtm
D. 第四次产业革命之人工智能常识和机遇(4.8k字)
1 、人工智能概念和价值
属于一门新兴的技术学科，
其英文缩写是AI，
属于计算机科学的一个领域之一，
试着理解智能的本质，
并创造能够以类似人类方式反应的人工智能系统，
涵盖机器人技术等各个前沿领域，
1956年最先由麦卡赛等年轻科学家团队首次提出‘AI’术语，
源自雨果·德·加里斯的作品。
在学术界, 尼尔逊教授曾明确指出: 人工智能是关于知识的知识表示理论与获取机制的研究科学, 这一观点强调了知识在系统中的表示方式及其获取途径的重要性; 同样值得强调的是,温斯顿教授的观点, 即 人工智能研究的核心目标是探索如何使计算机完成过去仅有人类才能完成的认知任务, 这一立场体现了对人类智力活动规律的高度关注。这两种观点共同构成了现代人工智能学科的基本理论框架, 即通过研究如何模拟人类某些高级认知行为, 构建具有一定自主学习与适应能力的人工系统
人工智能科学 具有极大的挑战性。其核心目标是通过计算机系统去模仿人类部分认知功能（如学习能力、推理机制、思维模式等）。这门学科属于交叉领域，在自然科学、社会科学以及技术科学之间都具有重要的地位。AI 相关领域 包括哲学与认知科学方面的工作；从数学理论角度展开研究；涉及神经生物学的基础知识；心理学理论框架下的分析；以及计算机科学的核心内容；还包括信息论的基本原理；语言学与控制理论的应用；还涵盖了不定性理论的研究；仿生技术的发展现状以及社会结构理论与科学发展观之间的关系等多方面的探索工作；这些领域共同构成了对广泛科学研究对象的独特贡献。其研究方向主要集中在以下几个方面：自然语言处理技术的进步显著提升了人机交流效率；知识表示方法的有效优化有助于构建完善的智能系统；智能搜索算法的进步推动了问题解决效率的提升；逻辑推理系统的完善促进了决策质量的提高；机器学习模型的进步使得自适应能力更加突出；数据挖掘技术的发展增强了模式识别能力；组合优化算法的进步提升了资源分配效率；感知系统的发展改善了环境交互体验；模式识别技术的进步增强了系统感知能力；专家系统设计方法的进步提升了自动化水平等多方面的创新成果
人工智能研究的主要目标 是使机器具备完成通常需要人类智能的任务的能力。然而由于时代的变迁对"复杂工作"的理解也在不断演变[1] AI技术自上世纪七十年代被列为世界三大尖端技术之一包括空间技术能源技术和人工智能；进入二十一世纪后基因工程纳米科学与人工智能又被列为主流尖端技术之一近二十年来人工智能迅速发展并广泛应用于多个学科领域取得了丰硕的研究成果逐步形成了一套完整的理论体系并逐渐发展成为一个成熟的学科分支形成了独立的研究体系我国的人工智能研究已发展成为与计算机科技软件工程齐头并进的一级学科并在机器人技术经济政治决策自动化控制系统以及仿真等领域发挥着重要作用
2 、人工智能科学发展阶段
于1956年，在美国达特茅斯学院（Dartmouth College），四位杰出学者——约翰·麦卡锡教授（图灵奖得主）、马文·李·闵斯基教授（图灵奖得主）、克劳德·艾尔伍德·香农教授（信息理论之父）以及纳撒尼尔·罗彻斯特教授（IBM第一代通用计算机701主设计师）——共同发起并举行了‘人工智能夏季研讨会’（Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）。该研讨会明确指出人工智能的研究目标是开发能够模仿人类思维并执行复杂任务的机器系统；这些系统应具备语言能力、概念抽象与理解能力，并能完成人类可完成的任务并不断提升自身的智能水平。从1956年‘美国达特茅斯会议’提出人工智能学科算起，在过去61年里该学科已发展成为一门广泛涉及多学科前沿领域的科学。全球各高校计算机系纷纷设身处地开展相关研究与教学工作；就连中国顶尖学府如北京大学和清华大学也设有人工智能专业或系别进行相关教学与研究；但实际情况并非十分理想。
在 Dartmouth会议上之后的七年里, AI研究开始迅速发展。尽管该领域尚未明确界定，在会议上提出的某些理念已得到了重新审视并被应用。 Carnegie Mellon University and MIT have established the AI Research Center, marking a significant step forward. 研究面临新的挑战：第一种解决方案是构建能够更高效地解决问题的系统，在'逻辑专家'团队中减少搜索次数；第二种解决方案则是开发具备自主学习能力的系统
在1957年推出的第一版'通用解题机'(GPS)程序完成了初步测试。该程序由同一团队负责设计开发。GPS拓展了维纳反馈机制的应用范围，并能够处理多种常见的推理问题。两年后成立了一个人工智能研究组。赫伯特·格勒内特花费三年时间开发了一款能够解决几何定理证明程序。
1958年，在当时快速发展的人工智能领域中出现大量程序时，
麦卡锡正式提出了具有里程碑意义的Lisp语言。
这一开创性的发展使 Lisp 成为人工智能领域的革命性工具。
如今 Lisp 仍然是主要工具之一，
在早期设计中它就以其高效的表处理功能赢得了广泛支持。
麻省理工学院于1963年从美国政府获得了二百万美元的拨款支持,主要用于开发机器辅助识别系统.这笔拨款由国防部高级研究计划署(APRA)提供,其目的是确保美国技术领域的领先地位,并在此过程中吸引了全球众多计算机科学家的参与,从而显著促进了人工智能研究的进展.
AI测试竞赛： LOEBNER（人工智能类）：1991年美国科学家兼慈善家勒布纳创立的一项开创性实践。该竞赛将图灵测试视为其基础框架，并将其划分为金奖、银奖和铜奖三个类别。参赛者需要用文本、音频、视频等多模态内容来模拟人类对话以欺骗至少三名评审专家。尽管如此，多数情况下参赛者仍难以成功蒙骗至少三名评审专家。这项竞赛的目标是开发出与人类智慧相当的智能系统，在这一领域的发展进程中，科学家们已经投入了大量心血与时间来实现这一目标。
近年来，在程序领域中出现了大量的新进展。SHRDLU作为'微型世界'项目的组成部分之一，在微型世界的框架下（仅限于有限数量的几何形状）开展了一系列研究与开发工作。麻省理工学院由MARVIN MINSKY领导的研究团队发现，在面对小型对象时，计算机程序能够有效地解决空间布局与逻辑推理问题。到20世纪60年代末期时'STUDENT'团队攻克了代数问题而'SIR'系统则能够理解简单的英语语句这些程序成果为提高语言理解和逻辑推理能力提供了重要支持
20世纪70年代专家系统具备预测能力，在一定条件下能够推断出某种问题的解的概率分布特征。基于当时计算机的强大存储与计算能力，在数据挖掘方面展现出显著潜力。该技术体系在多个领域展现出广泛的应用前景，在过去十年中尤其得到了快速拓展与应用：它被广泛应用于股市走势预测、医疗领域的疾病诊断辅助系统以及矿工安全中的 ore location guidance 等方面，并获得了显著的社会经济效益与良好的经济效益双重支持。这一切均得益于该技术体系对数据规律与知识的有效存储与归纳能力所实现的价值提升。
20世纪70年代末期出现了多种新方法用于人工智能领域，在这一时期出现了两种重要的理论基础研究工作。其中MINSKY提出的构造理论在一定程度上推动了该领域的研究进展。此外DAVID MARR还提出了机器视觉领域的创新理论其中他特别强调通过分析一副图像的阴影形状颜色边界和纹理等基本信息来推断图像可能代表的具体对象或场景。1972年同期的重要成果则是Prolog语言的提出。
20世纪80年代末期,人工智能的发展速度显著加快,并且更广泛地进入了商业领域。
根据统计,在1986年 alone,美国的人工智能相关软硬件销售额达到了4.25亿美元。
由于其高效性, 专家系统的需求得到了显著增加。
例如,数字电气公司采用XCON专家系统来为VAX大型机开发软件。
此外,杜邦公司、通用汽车公司以及波音公司等大企业也大量采用了专家系统。
为了提高开发效率,一些专门生产专家系统辅助软件的公司应运而生,如TEKNOWLEDGE和INTELLICORP。
为了发现并纠正现有专家系统的缺陷,又有多家研究机构开发出了专门的设计用于这一目的。
该组织基金会与私人企业的研究人员掀起了一股热衷于人工智能研究的浪潮。约有150家规模相仿的企业（如DEC,该公司雇佣了近700名研究人员从事人工智能相关工作）总共投入了1亿美元用于其内部的人工智能开发部门。与此同时,其他人工智能领域的相关技术也在20世纪80年代逐步进入市场,其中一项就是机器视觉技术,MINSKY与MARR的研究成果如今被应用到生产线上的相机和计算机上,用于实施质量控制程序,尽管这些系统目前还较为粗糙,但它们已经能够利用黑白图像识别物体形状的不同特征,到1985年时,美国生产着一百多种不同的机器视觉系统,其总销售额达到了8千万美元。
八十年代初期的AI产业发展并不顺遂。
1986至1987年间, AI系统的市场需求出现了明显下滑。
相关企业因此蒙受了大约5亿美元的损失。
其中,TEKNOWLEDGE公司和INTELLICORP两家企业的总亏损达600万美元。
这一情况引起了众多研究机构不得不缩减预算。
令人遗憾的是,在该领域的资助项目中以"智能卡车"命名的计划也未能取得预期效果。
于
2003年2月GARRY KASPAROV 3:3战平“小深”（DEEP JUNIOR）。
2003年11月GARRY KASPAROV 2:2战平“X3D德国人”(X3D-FRITZ）。
在2016年4月的一场对决中，AlphaGo以绝对优势击败了人类围棋选手。从12月底至次年1月期间，在这一段时间内其升级版本在该时间段内击败了包括在内的一百零八位世界顶尖围棋选手
3 、人工智能应用领域（机遇与挑战）
人工智能研究的领域主要包含以下几个方面：自然语言的理解和学习、知识表示与处理的相关领域；自动推理与搜索技术；智能搜索技术、推理机制以及规划优化方法；机器学习技术的应用以及解决组合优化问题；感知问题、模式识别技术和计算机视觉方面的研究；神经网络模型的设计与应用；智能机器人开发以及复杂系统分析；遗传算法在人类思维方式模拟中的应用等。其中最核心的挑战在于如何增强机器人的自主创造性和思维能力。
人工智能 实际应用领域主要包括：专家型知识系统、机器翻译技术、智能控制系统、定理证明 与自动化推理技术、博弈理论与人工智能研究、自动化程序设计技术以及自动规划系统等；此外还包括：计算机视觉与图像处理技术、模式识别技术（如指纹识别、人脸识别等）、数据挖掘与知识发现技术（包括遗传算法与进化计算）、人工智能在医疗领域的应用（如医疗诊断系统）、工业机器人技术以及人工智能在经济管理中的应用等
注
机器翻译作为一种重要的技术手段：它是人工智能领域中最早被广泛应用的技术之一；尽管当前的机译系统在语义理解和表达准确性方面仍有显著提升空间；然而系统的性能直接决定了其整体效能。鉴于此，在1992年发表于《中国科学》期刊上的相关研究探讨中发现：相较于纯基于语法规则的传统方法，《自然语言处理》领域的研究者们正在探索基于统计模型的新一代机器翻译算法；由于认知机制的本质特性尚未完全揭示；因此在目前技术水平下；即使是最先进的自然语言处理技术也无法完全实现与人类平权交流的理想状态；智能家居的发展带动了人工智能产业的整体转型；而在家电行业中；长虹作为这项变革的主要推动者之一的角色愈发凸显
**模式识别 ：**基于模式的识别人工智能系统能够实现各类复杂数据的解析与处理功能。具体包括二维、三维、驻波以及多维等多种类型的模式识别人工智能系统架构。其中二维识别人工智能系统已实现指纹、人像、文字、图像及车牌等多类型的人脸及图像匹配技术；驻波识别人工智能系统则专注于语音数据分析与处理；三维识别人工智能系统则推出了"玩游智能版1.25"版本的产品线
**自动工程 ：**自动驾驶（OSO系统）、印钞工厂（￥流水线）、猎鹰系统（YOD绘图）。
知识工程：以知识自身作为处理对象的研究领域，在该领域内通过利用人工智能技术和软件工具来开发并管理这些系统
智能仿真：通过仿生机制实现仿生感知与仿生思维功能的集成配置：包含指纹识别技术、面部识别技术、眼底识别技术以及虹膜识别系统的感知模块，并整合了掌纹特征提取与分析模块以及专家知识库支持的智能化搜索引擎；支撑数学建模与推理演算功能的同时提供基于逻辑推理引擎的知识检索服务和基于博弈论模型的支持决策分析功能，并具备信息感应器与辨证分析处理平台的技术架构。
AI 实现方法：
AI 规划问题：智能AGENT必须能够设定目标并执行这些目标。他们需要一套方法论来构建一个可预知的世界模型（通过数学模型具体描述整个世界的状态，并根据这些模型预测各行为对未来世界的影响），从而能够采取那些具有最大效果的行为。
在情感计算领域中的社交能力体现在KISMET机器人身上。而情感与社交技能对于智能AGENT系统而言是不可或缺的关键要素。首先，通过对目标主体动机与情感状态的深入理解，在预测其行动时能够实现更加精准的推断（这些涉及博弈论模型、决策理论框架以及具备人类似乎的情感感知机制）。同时它必须表现出能够引起他人共鸣的情绪反应以维持良好的人机互动关系（这不仅要求该系统能够识别并捕捉人类的情感信号还要能模仿人类的基本情绪表达）。此外该系统自身也需要具备正常的情绪调节机制以保证在复杂多变的人机交互环境中仍能保持稳定和谐的状态。
**机器学习 ：**通过收集信息并分析数据来构建知识体系，并能够解决错误并提高效率。在人工智能领域中尤其重要的是机器学习，在最初的达特茅斯夏季会议上（1956年），雷蒙德·索洛莫诺夫发表了关于非监督的概率性机器学习的研究论文：一种基于归纳推理的机器
**自然语言处理 ：**自然语言处理如翻译、应答、聊天机器人、客服等。
**机器感知技术、计算机视觉技术和语音识别技术：**其中机器感知技术通过特定传感器获取信息（如摄像头、麦克风、声呐和其他专用设备）来推断环境状态。而计算机视觉系统能够对图像数据进行分析。此外还包括语音识别技术、面部识别技术和物体检测技术。
E. 数据简化DataSimp技术描述、学会及社区(1k字)
1、 数据简化DataSimp技术描述(4b字)
请关注数据优化合作伙伴或相关岗位（尤其是开发团队参考数据简化 文本分析一文中的相关内容），并将您的简历发送至QinDragon2010@qq.com。
技术研发部重点收人才
市场客服部（研发部兼职）负责收集客户需求信息，并通过多种方式进行客户沟通与跟进。具体包括与客户的初步接触（见面）、编制客户需求评估报告；跟进客户的反馈意见；通过邮件、电话以及邮寄等方式进行持续沟通与支持。
行政后勤部（合伙人兼职）：具备专业的文档搜集整理能力，并能熟练掌握OA系统的界面操作及其使用体验；同时参与相关课程学习以提升办公软件应用水平；具备基础性工作处理能力
在投递简历之前，在规划编程目标时感到迷茫的情况下，则可以通过查阅 accompanying materials 或者访问 http://ictclas.nlpir.org/nlpir/ 网站来获取帮助；我们的目标是开发一个功能集超越该网站现有系统的应用程序系统；第一个愿景即是构建一个跨平台的数据分析生态系统；我们首先致力于构建基础的数据明文解析模块（随后将扩展至支持加密内容）；通过输入待分析的文件（包括文档与文件夹），即可轻松获取预设格式化的数据分析结果；这个项目也是当前数据简化DataSimp团队用于收集简历的主要工作horse；由合伙人与员工共同参与
2 、数据简化DataSimp学会及社区(6b字)
筹备中的数据简化工作（DataSimp）学会与社区正在有序发展。该组织分为多个专业领域组别，在这些领域中既有普通会员也有特级分析师（titans）。特级分析师则由资深的数据分析专家通过特定委员会选举产生，并需经过"场景-方案-答辩"认证考核这一两年一次的制度来确定其资格。该认证体系旨在系统地推进全领域的数据简化工作并有条不紊地开展。与此同时，DataSimp社区是由该组织成员与广大爱好者共同维护的综合性平台集散地，默认包含以下几个主要板块：特级分析师专属区（titan zone）、开源资源库（open source hub）以及各类活动中心（events hub）等
学习模块中设有‘数据简化的实践’专区内设多个专业分组。这些分组主要负责发布工作进展与成果，并定期选登有潜力的文章。未来计划选登有潜力的文章。技术实施中心包含多个细分团队：社会信息需求大组负责...；
开源平台由经验丰富的DataSimp学会员贡献运营。该平台旨在帮助信息简化专家掌握各类大数据组件的技术架构和部署方法，并了解其在不同场景中的应用以及维护优化策略。通过这一资源库,信息简化专家能够掌握最有效的数据简化技能,同时提升系统运行效率并推广程序化简技术。平台上的爱好者可自行提交方案并参与讨论,以推动程序化简技术的发展,提高整体数据处理效率
活动专区：数据简化学会开展线上线下相关活动，涵盖数据分享会、互动问答区、技术挑战赛、实地考察活动及管理模块等。
当前社会面临着信息过载与数据洪流的双重挑战。个人的时间与精力已经十分有限,已到了难以应对的地步。未来的这种状况将更加严重,请各方尽快行动起来,加入我们的数据简化学会及社区,共同致力于优化人类信息与数据世界的结构与效率。详情落地前发文宣传, please pay attention to it.
数据简化与科学
数据简化与科学
LIFE
Life begins at the end of your comfort zone. -- Neale Donald Walsch
THE DAY
The determination and clarity of purpose, combined with persistence and a steadfast belief in your vision, constitute the foundational propelling force behind your ultimate success. -- Ragy Tomas
该集合展现了数据简化的核心理念与实践成果。（西安秦陇纪10数据简化DataSimp综合汇编）热忱欢迎那些致力于数据简化领域的媒体与技术精英加入全球‘数据简化DataSimp’团队！声明：秦陇纪10公众号及今日头条号‘数据简化DataSimp’将定期发布科普文章。热忱欢迎媒体朋友转发此声明。