導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇人工智能的發展速度，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

五角大樓的CALO項目是史上最大的人工智能項目，它為Siri的誕生奠定了基礎；IBM超級計算機沃森（Watson）無需進行人工編程，它的每一次體驗都能讓自己更快速一些……隨著人工智能與大數據、物聯網、生物技術、虛擬現實等新興產業結合，它對其他產業乃至社會經濟的滲透速度都將越來越快。

當前，新一輪科技革命和產業變革正在孕育興起，生物技術、新材料技術、新能源技術廣泛滲透，帶動幾乎所有領域發生了以綠色、智能、泛在為特征的群體性技術革命，大數據、云計算、移動互聯網等新一代信息技術同機器人技術相互融合步伐還在不斷加快。毋庸置疑的是，未來人工智能技術的發展與飛躍，將極大地改變世界面貌，改變人們的生活方式。人工智能與虛擬現實、物聯網等技術的融合，也將對未來社會的生產方式革命、產業結構調整、商業模式革新等產生巨大而深遠的影響。在第三屆世界互聯網大會期間的《烏鎮指數：全球人工智能發展報告2016》指出，2015年全球新增人工智能企業達到了806家，平均每10.9個小時就有一家人工智能企業誕生。

篇2

近日，英特爾宣布將推出業內全面領先的人工智能產品組合――英特爾Nervana平臺。該產品組合旨在提高人工智能應用的速度和易用性，是構建高度優化的人工智能解決方案的絕佳基礎，可幫助更多的數據專家在基于行業標準的技術上解決挑戰。

據悉，英特爾Nervana平臺產品組合包括英特爾至強處理器、英特爾至強融核處理器、為工作負載優化的加速器如FPGA以及從Nervana收購的技術創新。相較于前一代處理器，下一代英特爾至強融核處理器（代為Knights Mill）的深度學習性能可提高4倍，計劃于2017年上市。此外，英特爾宣布現已向特定云服務提供商合作伙伴提供下一代英特爾至強處理器（代號為Skylake）的初期版本，該處理器采用了英特爾高級矢量指令集AVX-512集成加速技術，將極大增強機器學習工作負載的推理性能。

篇3

【關鍵詞】

人工智能；計算機網絡技術；運用

引言

到目前為止，我國的很多領域都已經開始了人工智能技術的應用，人工智能的技術應用大大方便了我們的生活，同時，也實現了生產和服務領域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發展發揮了重要作用。

1人工智能簡介

1.1概念

人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術名詞，人工智能主要應用在人工模擬操控以及實現人的智能性擴展和延伸，人工智能綜合了相關領域的智能性技術、智能操作方法以及智能技術應用，屬于一門綜合性較強的技術類應用科學。屬于一門獨立的新型技術學科。人工智能主要的應用載體為計算機，通過技術研究嘗試實現計算機實體發揮出人的智能，實現對人的智能性模擬應用，智能性延伸和擴展。從根本上來講就是尋求高應用技能的計算機，通過科學的設計和新型的建造方式實現計算機應用系統的高智能水平發揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應用方法是利用人工技術，通過人類智能行為的計算機開發和引入，綜合性研究的科學載體。近些年來，伴隨著計算機軟硬件的技術更新發展速度不斷加快，計算機的實際應用速度和效率不斷提高、實際的資源存儲能力不斷提高，同時，實際的網絡技術普及促使電子類產品價格不斷下降，許多人工無法短時間內快速完成的任務通過計算機已經可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現實應用能力和基礎。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個重要領域，其中包括了智能化的接口設計、智能化的數據搜索以及智能化的主體系統研究[1]。

1.2接口技術研究

為了實現更加便捷自然的人工智能交流技術應用，智能接口技術的研究在近些年來越來越受到關注。數據的提煉和有效信息的挖掘技術需要從大量模糊和隨機的數據中進行有效信息提取，從而實現對潛在和隱含信息中有價值數據的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個智能化的概念主體。同時具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數據處理功能模仿，實現智能化計算機的應用。未來，人工智能將會在人工神經網絡中進一步應用和普及，成為未來可具發展潛力的全新領域。在人工智能技術應用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應用中人機關系的變化將會進一步對人們生活方式以及生產模式產生重要影響，成為整體信息技術發展的新方向和新課題。在新的發展階段，人工智能也將擁有新的應用領域需要出現[2]。

2人工智能在網絡技術中的應用

在網絡安全領域，人工智能技術應用也逐步廣泛發展起來。互聯網信息時代人們的交流和聯系日益密切起來。人們的生產生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時也必然引起網絡信息的安全系數降低，網絡安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術的網絡安全維護應用將成為重要的突破口，大大提高網絡安全系數，同時實現網絡安全性能的提高，對用戶的信息安全進行充分保護。人工智能最突出的特點就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網絡安全維護中的重要技術優勢。能夠很好的對入網訪問者進行智能識別，提高信息的安全和穩定性[3]。同時，人工智能技術還可以很好的應用到計算機網絡信息服務領域中，一般被稱為智能信息處理技術，通過這一技術的融合可以有效提高人工智能的個性化任務設置，豐富實用方式，提高綜合服務水平。在軟件方面，各類新型開發工具都在不斷應用，人工智能的領域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術革新帶來了性能的不斷提高，同時價格也在不斷降低。

3結論

綜上所述，我國的人工智能科學技術在很多領域的應用已經得到了很大的突破，科學技術與計算機網絡都是在人工智能發展過程中得到自身應用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網絡應用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發展提供理論研究和參考價值。

作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業學院

參考文獻

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最近幾天，“圍棋人機大戰”吸引了廣大網友的廣泛關注。由谷歌公司開發的圍棋人工智能程序“阿爾法圍棋”以3∶0完勝圍棋世界冠軍李世石。比賽勝負已分，但帶給人的思考卻未就此停止。“阿爾法圍棋”簡單來說就是人工智能技術的一個發展成果，但是基于目前“阿爾法圍棋”的表現，能夠明顯看出它雖然展現出來的能力還主要是計算機基本邏輯推理能力，但是其已經具有極強的學習能力。在“圍棋人機大戰”中，面對李世石的“奇招”，“阿狗”從容應對，直接引發了人們對未來人工智能取代企業人工操作的若干思考。

但是就目前而言，距離實現成熟的人工智能技術還很遙遠，甚至可以說，未來能不能實現還是個謎。因為有兩個重要的技術屏障無法突破，一是當前馮?諾依曼型計算機還不具備模擬人腦的強大能力；二是腦科學的發展速度仍然緩慢，人類對于自身大腦詳細的深層結構和運作方式知之甚少。雖然基于目前科學研究結果能夠提出以上建議，但是通過“圍棋人機大戰”，讓人們充分見識到了人工智能技術的強大能力，那么一旦這種技術突破障礙，對當前企業發展、人工操作將具有怎樣的影響，一時間成為討論熱點。

關于人工智能技術對人們生活和工作的具體影響還無法預測，但是有一點不可否認，人工智能技術的出現也就代表著人類的很多事情在未來完全有可能被計算機、機器人所替代，并且可以明確斷定計算機、機器人能憑借它們強大的能力幫助人類做出更多出色的成績。到那時，機器人會走入家庭，像朋友一樣與人類相處，甚至還可能成為人類家庭中的一員。那么對于經營者來講，在企業發展中也就可以大量應用人工智能技術，提高企業生產的程序化設計，從而顯著提高企業的生產效率及生產質量。企業中的大部分人工操作也就可以采用計算機、機器人代替，一方面可以最大化地節約成本；另一方面可以日夜操作，從而顯著提高企業的生產效率，對生產質量也能夠有最直觀的控制。總之，人工智能技術的發展對企業發展具有明顯的促進作用，相信也將成為企業未來發展的主要方向。

篇5

薩曼莎是《她》的女主角，只不過她是個智能操作系統。薩曼莎擁有直覺，以人類完全不能想象的速度學習，飛速進化，她能在0.02秒里看完一本書，然后從18萬個名字中選中那個代表著傾聽的“薩曼莎”；這個名字雖然來源于希臘文的“花”，但更重要的意義是“上帝聽到了”―一個全知的傾聽者，以及能夠完全接受所有訊息。感情當然也包括在內。

這個名字顯然不是隨意選擇的。這正是人工智能領域的發展方向：讓計算機做得更多一些，再多一些；讓機器理解人類，讓計算機完成那些傳統上只有人才能完成的任務，變成更好的幫手，也許變成完美戀人。的確，一位英國的人工智能研究者認為，在2050年左右，我們將可以和擁有足夠智能和感情的機器人結婚。

但是在電影里，我們甚至都沒有見過薩曼莎；雖然按照這部電影中的技術水平，實時渲染出一個虛擬人物形象也不會有什么問題。這樣也許更好。以語言溝通的確是我們和計算機交互的最好方式，而人物形象不過是錦上添花――如果不是不幸畫蛇添足的話。今天手機上類似Siri的應用已經能以不錯的準確率將自然語言轉換成文本，而IBM的超級計算機Watson已經能夠很好地理解雙關語和隱喻；有些技術評論家認為，自然語言識別將會在未來四五年內成熟，計算機可以聽懂人們所說的任何內容，讓口述取代打字，把鍵盤變成傳說。但是，能夠識別語言并不意味著擁有智能。在過去六十年中，人們嘗試了多種實現人工智能的方法，但是都碰到了難以逾越的鴻溝。早在1955年，人工智能的奠基人物艾倫?紐厄爾和赫伯特?西蒙就開發了一套叫作“邏輯理論家”的程序，嘗試把解決問題的方法流程化，以樹形結構解決通用問題；馬文?明斯基在20世紀60年代探索過如何改用計算機軟硬件結合模擬動物大腦的結構來產生人工智能，并催生了瑞士洛桑理工學院和IBM公司一起以超級計算機運行的“藍色大腦”計劃，目前已經能夠實現與大鼠差不多的智力。

今天，一些人工智能服務已經成為了我們生活的一部分。1951年，威廉?格雷?瓦爾特在控制論的基礎上，實踐過讓計算機軟件學習對不同刺激的反應，并且最終導致了iRobot公司的誕生，讓掃地機器人Roomba在全球賣出了數百萬個；Google和微軟這樣的公司正在利用它們收集到的海量數據，研究用大量的數據統計來為問題選出最有可能的答案，讓機器翻譯和語音識別的準確率大幅提升。

這些方案雖然都已有了些進展，但現在的人工智能依然十分弱小。最近幾年中，Google已經用多重神經元技術開發出了一套“深度學習”系統，讓機器集群通過1000萬張來自YouTube視頻的圖片學習如何分辨出小貓小狗。以這樣的發展速度來看，也許在二十年之內，與人類智力相當的人工智能可能都不會出現，更不要說感情問題了。我們無法制造出自己都無法理解的東西；感情之于人類，正是如此。雖然有些學者認為人工智能將會擁有感情，變成另一個更強大的物種，但并非所有人都認同這種觀點。更多的學者認為感情是人類所獨有的，無論如何發展，機器也無法擁有人類的感情。

篇6

劉慈欣：1997年IBM的超級計算機“深藍”戰勝了國際象棋冠軍弗加里?卡斯帕羅夫；2015年10月“阿狗”以5：0戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾；這次“圍棋人機大戰”中“阿狗”再度力克世界冠軍李世石。實際上，前兩次的比賽就已經能夠證明計算機在棋類方面超越人類，結果屬于意料之中。雖然圍棋在復雜程度和組成數量上遠超國際象棋，它最多有3361種局面，這個數字大概是10170，比已觀測到的宇宙中的原子數量還多。但不管怎樣，計算機下棋的思維方式沒有發生根本變化，可以說本質上是一樣的。

計算機在很多方面超越人類已經是不爭的事實，這點毋庸置疑。相較于前兩次人類與計算機的對決，這次比賽的進步之處在于計算機的處理速度、數據庫容量、檢索和分類速度都有巨大提高。但總體來看，仍屬于量變，而不是質變。對于人工智能技術而言，想要實現計算機模擬人的意識、思維以及信息判斷，還需要計算機技術從本質上發生變化。舉個例子，人工智能技術中包括模式識別功能，當前計算機能夠識別出人的面孔，但是還不能理解表情，更無法通過人的肢體動作獲取人類內心的想法。

網友提問：據谷歌公司介紹，“阿狗”已經擁有了極強的學習能力。“圍棋人機大戰”中，面對李世石“奇招”，“阿狗”從容應對，似乎看出它除了有超強的計算能力之外，還具備了一定的學習能力。如果它具備了這種能力，那成熟的人工智能技術離我們還遠嗎？ 李世石（中）

劉慈欣：從“阿狗”的表現來看，它主要展示出的能力還是計算機基本邏輯推理能力，至于谷歌所說的學習能力還沒有得到完全驗證。從人工智能的角度來講，計算機最需要向人類學習的能力是基于有限信息基礎上所產生的想象力和判斷力，當計算機的邏輯推理能力和這些能力實現完美結合時，才意味著人工智能進入成熟階段。

當前距離實現成熟的人工智能技術還很遙遠，甚至可以說，未來能不能實現還是個謎。因為有兩個重要的技術屏障無法突破，一是當前馮?諾依曼型計算機還不具備模擬人腦的強大能力；二是腦科學的發展速度仍然緩慢，人類對于自身大腦詳細的深層結構和運作方式知之甚少。如果腦科學無法實現重大突破，那產生真正意義上的人工智能就是天方夜譚。

如《三體》中所說，當半人馬座α星人發現地球存在生命體后，派出智子將人類的基礎科學鎖死，因為只要基礎科學不能實現重大突破，那么應用型科學的發展是有瓶頸的。同樣，人工智能技術的發展也遵循這個道理，在人工智能技術之下還有更為基礎的計算機科學、腦科學等領域，只有這些科學技術取得重大突破后，人工智能技術才能迎刃而解。

另外，有些網友對人工智能心懷恐懼，這是大可不必的。假如有朝一日成熟的人工智能技術真的誕生了，人類還是有很多辦法可以對它進行約束的。 李世石專心參賽

網友提問：作為人工智能程序的“阿狗”還需要進一步提升、完善，谷歌公司的負責人也表示，希望通過“圍棋人機大戰”找出它的弱點。不過經此一戰，人類已經見識到了人工智能技術的強大能量，那么未來當這種技術成熟后，人類生活會發生哪些變化呢？

劉慈欣：這個現在還無法進行預測，不過可以肯定的是，人工智能的出現，意味著人類所做的很多事情都可以完全被計算機、機器人所替代。而且可以斷定，計算機、機器人能憑借它們強大的能力幫助人類做出更多出色的成績。到那時，機器人會走入家庭，像朋友一樣與人類相處，甚至還可能為成為人類家庭中的一員。

將思路拉回現實，“圍棋人機大戰”再次讓科技成為輿論熱點，并引發公眾對基礎科學的高度關注，對于科學推廣與普及有著積極的意義，會讓越來越多的人真實感受到科學技術的魅力，從而產生濃厚的興趣。同時，對于國家一直以來倡導的科技創新理念也有助推意義，相信人工智能技術會因此受到各方面的關注，吸引更多國家、企業與個人投入力量進行研究。

延伸閱讀：

AlphaGo贏了之后 人工智能的必然

20年前，IBM的計算機“深藍”打敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，當時引起不少討論與關注。而被視為“智力巔峰”的圍棋，卻是計算機所遇到的一個壁壘，一直無法攻破。如今歷史終于被打破，當學習了人類職業棋手和頂尖棋手上萬份的棋譜，并且進行了上千萬場次自我博弈的AlphaGo出現時，不得不說這是一次質的飛躍。《自然》雜志總結了AlphaGo具備的四套重要算法，如走棋網絡、快速走子、估值網絡、蒙特卡羅樹搜索等，已然具備了高水平的智能決策。

有人質疑AlphaGo沒有情感，沒有創造力，那么試想如果在比賽前不告訴人類，他對戰的是AlphaGo，人類多半會肯定對方棋手的創造力。因為此前，機器的創造力一直不被人類認可，它們看上去死板而且麻煩。但是隨著技術的發展，它們變得越來越簡易而又快速，甚至成了必不可缺的“助手”。在大量工作中，按照固定流程處理的步驟正在變得完全自動化，而且這些自動化的流程還會像AlphaGo那樣，在多種算法與自我博弈中尋求最佳優化。雖然不是每一個公司都像世界級棋手那樣高超得屈指可數，但還是有大量公司對人工智能帶來的智能水平優化趨之若鶩。

篇7

申明:本網站內容僅用于學術交流，如有侵犯您的權益，請及時告知我們，本站將立即刪除有關內容。 李開復，1961年生于中國臺灣，曾在蘋果、SGI、微軟和Google等多家公司擔任要職。2009年創辦創新工場，并任董事長兼首席執行官，新作《人工智能》已經上市。

01 基因功能代表的“生物改造”和人工智能為代表的“機械改造”，哪個更像人類的未來？

一個是對人類身體的理解，另一個能提升整個人類的效率。這兩者之間可能還有交叉。但我覺得人工智能更重要，它給整個社會結構帶來的機會和挑戰更多。算法延伸到生物和醫學等領域。它是通用的，所以價值更大一點。

02《未來簡史》作者提出生物都是算法，算法很快就會比人類更了解它自己。你怎么看？

他太簡化了人工智能能做和不能做的事。人類沒有因為計算器的發明就停止數學的創新，也沒有因為汽車就停止了賽跑。很多問題上確實人工智能超過人類。在一個數據量夠大、場景夠單一、決策夠客觀、非黑即白的領域里，人沒有辦法做幾千維度的精細判斷，是永遠不會超過機器的，AlphaGo是個例子。但不能延伸下去就說它有常識。我也不同意生物等同于算法。安慰劑效應是什么算法算出的？愛上一個人是什么算法？當我們幫助弱勢群體，感覺到自我實現，又是什么算法？我不會算，它更不會算。

03 量子計算如果成功，人工智能會得到怎樣的發展？

有可能帶來質的變化。人類的當務之急，是看到人工智能將產生的社會效應和結果，以及怎么面對這些必然的結果。

04 人工智能將取代許多人的工作，那如何重新解釋人的價值？

好消息是，人工智能將創造大量財富，解決了溫飽問題，下一步就是人類的自我實現。人工智能的弱點在只會做邊界清晰的事，炒股就炒股、下棋就下棋，它不會做跨領域的東西。它還做不了模糊的東西，人類可以多做跨領域的文化藝術工作。

05 在與AlphaGo的對弈中，“棋感”的概念已經被消解，下一步會是“審美”“情緒”等概念么？

對圍棋的認知錯了嘛，這是一個非常客觀、大數據的、非贏即輸的問題，所以非常適合機器，相對不適合人，所謂的棋神、棋圣把非常不適合人的問題，組合出了一種認知方法，讓不適合的人居然也能下得這么好，已經是個奇跡了。但在非大數據、非單一、非客觀領域，人類還沒被大數據人工智能碾軋，還有機會。

06 人類能理解AlphaGo么？若不能，未來有機會了解么？

完全了解是很難的。人類的決策機制，是簡單粗暴的，舉個貸款的例子，人工智能可能有著1200個維度的貸款條件，建一個非常復雜的數學模型，來判斷借不借錢。但把這1200維度的數學模型，用人能夠聽得懂的方法，說明為什么不借錢，那是不可能的。

07 各類技術公司都在宣魅斯ぶ悄埽是否新一輪泡沫在產生？

肯定是有泡沫的，尤其是國內二級市場炒的人工智能概念，在一級市場，很多VC都想投，但不很懂，很容易被忽悠。

08 未來如果有“人工智能”的平臺，能否預測大致的框架？

可能有點像今天的iOS或安卓平臺。以后可能會有人工智能的工具箱，提供深度學習的工具。很厲害的工程師，能把這些工具拿出來用，不用太了解工具是怎么工作的，就像木匠不必知道鋸子是什么金屬做的。到這樣的狀態時，人工智能的應用就會井噴。

09 你能想到最保守的未來“人工智能”的形態是什么？

篇8

“人工智能”是在1956年的Dartmouth學會上提出的，英文縮寫是AI。它是計算機科學等多種學科互相滲透而發展起來的綜合性、交叉性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何模擬人類智能活動，使機器能夠勝任一些需要人類智能才能完成的復雜工作，以延伸人類智能的科學。

二、人工智能技術的發展狀況

隨著計算機、信息和并行程序設計技術的發展，人工智能的研究已經發展成為智能體系的研究。到目前為止，人工智能程序已經知道考慮他們要解決的問題，從而尋找比較好的答案。智能體體系可以被認為是智能體的軟件工程模型，智能體語言是智能體的軟件系統。在我國，智能體技術多被應用到處理具有異構、布、態、規模及自主性的系統中，如Internet，是人工智能技術的新應用。

目前，人工智能技術在美國等歐洲國家仍保持非常快的發展速度。在人工智能技術領域十分活躍的IBM公司，已經為加州勞倫斯利佛摩爾國家實驗室制造了號稱具有人腦的千分之一智力能力的ASCIWhite電腦。據稱，其正在開發的更為強大的blue jean電腦的智力水平將與人腦相當。

三、新一代計算機和人工智能技術的應用

隨著人工智能技術的不斷發展，越來越多的技術發展都涉及到人工智能，人工智能已經被廣泛應用到許多領域。

（一）人工智能技術在計算機符號計算中的應用

計算機最主要的用途之一就是科學計算，通常分為純數值的計算和符號計算兩種。其中符號計算是一種智能化的計算。隨著新一代計算機的開發和普及以及人工智能技術的發展，多種功能計算機代數系統軟件相繼出現，都是用C語言寫成的，可以在絕大多數計算機上使用。

（二）人工智能技術在計算機模式識別中的應用

計算機用數學方法研究模式的自動處理就是模式識別。用計算機實現模式的自動識別和判斷，是利用人工智能技術開發智能機器的關鍵，計算機模式識別的特點是效率高，速度快，準確率高，也為人類認識自身智能提供了有利線索。

（三）計算機的機器翻譯

計算機把一種語言轉變為另一種語言的過程就是機器翻譯。目前，我國的機器翻譯軟件的翻譯特點，大致可以分為三類：詞典翻譯、漢化翻譯和專業翻譯。詞典翻譯軟件可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義，并提供發音；漢化翻譯軟件提出“智能漢化”的概念，輔助翻譯作用更加明顯。

（四）人工智能技術在計算機機器學習中的應用

計算機的機器學習主要研究如何使計算機能夠模擬或實現人類的學習能力。機器學習是機器具有智能能力的重要標志，也是機器獲取知識的根本途徑。機器學習是一個難度較大的研究領域，它與認知科學和邏輯學等學科都有著密切的聯系，并對人工智能的其他分支也會起到重要的推動作用。

（五）人工智能技術在計算機問題求解中應用

人工智能技術在今天的計算機程序已能夠達到各種方盤棋和國際象棋的錦標賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手的表達能力和洞察能力等。人們通常都能根據具體問題找到思考問題和解決問題的辦法，目前，人工智能技術已能通過計算機程序知道如何考慮要解決的問題，尋找較為準確的解答方法。

（六）人工智能技術在計算機推理證明中應用

邏輯推理在人工智能研究中是最持久的探究領域之一，其別重要的是，通過找到合理準確的方法，集中注意力在大型數據庫中的有效事實上，關注可信證明，并在出現新信息時適時修正這些證明。因此，在人工智能方法的研究中，定理證明是一個極其重要的論題。

（七）人工智能技術在計算機語言處理中的應用

自然語言處理是人工智能技術應用于實際領域的典型范例，經過多年艱苦努力，這一領域已獲得了大量令人矚目的成果。目前該領域的主要課題是：計算機系統如何以主題和對話情境為基礎，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復雜的編碼和解碼問題。

（八）人工智能技術在計算機專家系統中的應用

專家系統是人工智能技術中最活躍、最有成效的研究領域，是具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，已出現成功應用人工智能技術的趨勢。計算機程序如果能體現和應用人類知識，就應該可以幫忙解決問題，而且能發現人類專家在推理過程中出現的差錯。

四、新一代計算機和人工智能技術的發展趨勢

新一代計算機和人工智能技術的發展潛力巨大，其作為一個整體的研究才剛剛開始。人工智能技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來，從目前一些前瞻性的研究中可以看出，未來人工智能技術可能會朝以下幾個方向發展：模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。

（1）自動推理是新一代計算機和人工智能技術最經典的研究分支，其基本理論是新一代計算機和人工智能技術其它分支的共同基礎。其中知識系統的動態演化特征及可行性推理的研究，是最新的熱點，很有可能取得突破。

（2）機器學習的研究使得許多新的學習方法相繼問世，并獲得了成功應用。但是也應看到，現有的機器學習方法尚不夠有效，尋求一種新的方法，以解決新一代計算機和人工智能技術研究中的在線學習問題，是研究人員共同關心的問題。

（3）自然語言處理是新一代計算機和人工智能技術應用于實際領域的典型范例，這一領域已獲得了大量令人矚目的理論與應用成果。智能信息檢索技術近年來已成為新一代計算機和人工智能技術的一個獨立研究分支，將新一代計算機和人工智能技術應用于計算機科學與技術領域的研究，是人工智能走向應用的突破口。

五、結束語

很多新一代計算機和人工智能技術研究的成果已經進入人們的日常生活。未來，人工智能技術的發展將會給人類的知識、思考、生活、工作和教育產生巨大的影響，在人類的生活中占據一席之地，成為人類生活的伙伴。

參考文獻：

篇9

語音識別、文字識別、機器翻譯、搜索引擎、廣告平臺以及自動駕駛技術，在百度內部各個項目組，我們均搭建了信息技術平臺，這些技術平臺全世界任何研究人員都可以進行訪問。

現在任何小型的、剛起步的創業公司都可以借助百度、谷歌、微軟這些大型企業所提供的平臺來完成相應的技術開發。人工智能的研究需要一些硬性資源來支撐，其中之一就是強大的計算能力和大數據，這些只有一些大型企業才能提供。此外，百度也很愿意與全世界分享其擁有的世界最大的深度神經網絡。

進展超出想象

人工智能對研發環境的要求日益提升，但其發展速度超乎大家想象。

百度有很多數據，我們有很多用戶。比如在無人車駕駛這個問題上，這是個很神奇的事情，百度無人車駕駛團隊剛剛在北京完成了第一次路測。從百度的辦公大樓出發，包括在關閉狀態下的普通路段、高速公路路段等不同路況上都進行了測試。

在這一過程完全沒有人力的介入，這樣的情況下無人車的最高時速達到了100公里每小時，并且能夠完成人開車時進行的各種復雜的操作。

當然要達到商業量產還需要一定的時間，因為在這個過程中還存在一定的困難，不僅僅是電腦技術的革新，還要能夠感知物體，知道行人的位置，還需要一些基礎的裝置。比如需要完全不同、高精度的地圖，需要更精準的定位，能夠精準定位到幾厘米的雷達掃描設備，所以我們真的需要更多的投入和基礎裝置準備。

人工智能是個很有意思的事情，但是它的發展比大多數人想象得要快，不會花費20年的時間。我們曾經以為輔助人工智能的地圖項目可能需要15年的時間，但現在看來花費的時間要少得多。

我的團隊提議進行研究并且應該投資人工智能項目。

可靠可控

如何確保人工智能可靠且可控，需要全世界共同思考。

對一個公司而言，要做人工智能的研究就必須意識到、考慮到一個大體的方向。強大的人工智能會超越人類智力的發展，顯然這存在一個合法性的問題，當下存在很多爭議。

我們需要確保人工智能是可靠且可控的。但短期內，顯然從產業發展的角度我們投資的是弱人工智能。這事實上是人類智力的放大，然而，當我們考慮事情的另一面，我們會發現，隨著機器變得越來越智能、隨著人類越來越依賴這些精妙的機器，人類在某種意義上顯得不那么聰明了。

我們通過搜索引擎查找資料，要不了多久我們可能連車都不會開了。沒錯，我們變懶了，我們不會像從前那樣花時間去思考。這種情況在本質上可以視作一種社會行為的變化。在這種情況下，人們的思維與其通常的思維方式以及決策方式大為不同。

舉個例子，大概一個月前，我和我妻子開車從西雅圖到溫哥華，出發后差不多一兩個小時左右，我們接到物業公司的電話說我們家被非法闖入了。

我們趕緊開車回去，警察在那里調查，但沒有發生什么侵入，什么事都沒發生。然后他們回放監控視頻，發現是我們家的吸塵器不知怎么的啟動了，正在打掃屋子，打掃完畢后歸位。這樣的事情很奇怪、很有趣。但是，隨著機器自動化越來越高，越來越多的智能機器人出現在尋常百姓家，這些都是我們應當考慮的問題。

現在來看，未來幾十年的技術，人工智能都是其基礎，也是發展其他一切的動力，所以如果你在創業、在投資，考慮人工智能吧，它是其他一切事物的必需品。（本文根據張亞勤在2016世界經濟論壇年會（冬季達沃斯）上的演講速記整理，有刪改，標題為編者所加，未經本人確認。）

互聯網極大縮短認知時間

互聯網真正的革命在于極大縮短大家統一認知的時間。下一步生產力大爆發必然會到來。

近日，傅盛表示，人類社會通過20年的互聯網革命，進一步解決了認知問題。沒有“蒸汽機思維”，為什么就不能有“互聯網思維”呢？

王堅

阿里巴巴CTO

相信人眼看不見的數據世界

在互聯網上點擊鼠標就能知道用戶的興趣，能創造價值，這是互聯網真正的能力，這是顯微鏡的作用。

1月21日，王堅在云棲大會上海峰會上表示，因為有了互聯網+數據+計算產生了巨大的價值，使得人類有機會看到以前從來沒有看到的東西。

馮幸

樂視移動總裁

篇10

近兩年，我們經常聽到一些諸如“這是一個千億元級別的市場”“一定能夠顛覆BAT”的豪言壯語，如今卻很少聽到了；中關村的創業咖啡也涼了許多，“什么都不缺，就差一個程序員了”的創業者在資本的萎靡下也開始考慮為了明天的早餐開始找工作；盛極一時的iOS培訓也偃旗息鼓了，培訓出來的iOS學員發現市場上很難薪資溢價了，因為和他們一起應聘的，可能就是當時的培訓老師……

經濟不好，創業前景、公司發展遇阻的時候就會搞概念。

“過去大家普遍認為好概念對互聯網企業最重要。但Google的成功案例使人們猛然發現，憑借技術在行業里樹立最大壁壘，可以獲得產業最有價值的利益鏈條，現在連微軟這種典型的技術型企業也開始涉足互聯網了。”阿里巴巴CTO吳炯說。而馬云笑稱，自己雖然算不上懂技術，但懂得尋找“適應市場需求的技術”。

這種提醒針對的是新一輪互聯網創業風潮。目前的創業者們總是堅持，一個好概念暗示著輝煌的未來。

但新一輪互聯網的輝煌遲遲沒有到來，代表著中國互聯網新興力量的Web2.0公司，不管是在流量指標上，還是在盈利模式上，至今都沒有出現過像美國的社區網站YouTube、Myspace那樣的顛覆性力量，伴隨它們的反倒是裁員、資本枯竭等不利消息。

IDG亞洲區裁熊曉鴿認為，風投最先選擇的是能創造服務和技術的人，其次才會考慮公司對行業的影響。而“技術大拿”們對這種現象的評價更為苛刻，在他們看來，互聯網的迅速崛起，靠的是打破常規的奇思妙想。如今的互聯網企業則經常缺乏創新精神，害怕失敗，于是炒作概念往往成為捷徑，很多新概念就出來了：移動互聯網時代已經結束、下半場開始、新零售變革……

移動互聯網時代結束了？

首先是李彥宏提出的：“移動互聯網時代已經結束。”核心概念是，靠移動互聯網的風口已經沒有可能再出現獨角獸了，因為市場已經進入相對平穩的發展階段，下一個發展階段是人工智能和物聯網的時代。

互聯網人口發展到一個瓶頸期，這是不爭的事實，但是講移動互聯網時代已經結束，可能還為時尚早吧。如果說移動互聯網時代已經結束，那么百度豈不是完美錯過了整個移動互聯網時代？

移動互聯網的出現沖擊了PC互聯網，但也并沒有出現能夠取代移動互聯網的新型互聯網方式。移動互聯網這一波已經過了幾年，它的體量已經很大，所以它的發展速度自然會慢慢放緩。但是在移動互聯網上面還有很多可以創新的地方，比如Wi-Fi通訊方式還并沒有像流量一樣，隨時隨地統一入口覆蓋，隨時隨地可獲取流量的發展也沒有達到成本可忽略的程度，新的獨角獸仍然未出現。還有諸如“互聯網+自行車”這樣的模式出來，所以現在移動互聯網時代只是梯度放緩，絕不是結束。

李彥宏提出移動互聯網時代已經結束，人工智能與物聯網的時代才是未來。我們完全可以理解百度錯過移動互聯網時代，并急于在人工智能方面抓緊迎頭趕上的迫切心態，畢竟曾經騰訊加阿里也不如百度的市值高。但是經此移動互聯網一役，百度已經只是這兩家市值的零頭了，可見人工智能并不是靠造概念就行的。

人工智能更多的還是在云端，終端客戶不需要去理解什么是人工智能、如何使用人工智能，他們只需要關心人工智能可以為他們提供哪些服務。

所以在云端怎么讓它更智能，如何運用大數據，這才是風口，但是現在是到了一個最關鍵的時間了嗎？我認為還需要很多基礎的東西。人工智能談了幾十年也是在這兩年才有了比較大的突破，后面就可以很簡單地應用在各行各業了嗎？我覺得未必。因為差距還有很遠，就像移動互聯網時代，不可能讓用戶去編程機App一樣，人工智能時代肯定不可能試圖讓用戶去理解人工智能，需要給用戶提供的只是人工智能物化了的產品和服務。

這些服務如何提供給終端用戶？我認為目前在沒有更好的互聯網服務的基礎上，還會繼續通過移動互聯網的方式提供。獨角獸的出現并不一定要互聯網人口紅利，和PC互聯網發展到移動互聯網不同，人工智能和物聯網的發展并沒有拋開移動物聯網。相反，還需要緊密結合移動互聯網。移動互聯網的發展在硬件鋪設上還沒有達到完美的程度，所以何談移動互聯網時代結束呢？

互聯網下半場開始了？

下半場是美團CEO王興在公司內部提出的一個概念，核心意思是，就像中國經濟用三十多年的時間，吃光了人口紅利，于是“新常態”就成為中國經濟的下半場；互聯網的人口紅利吃了二十幾年，也吃光了，互聯網公司的發展不得不從追求速度和規模，轉向追求縱深和創新，這就是互聯網的下半場。

互聯網從1995年開始到現在短短21年時間，如果非要拿上半場下半場這種概念來說，也就算開場踢了5分鐘，何來發展如此迅猛的上半場下半場？如果按王興的說法，現在是進入到了下半場，到2037年之后算加時賽嗎？需不需要搞個新賽季，再搞個甲級、乙級、晉級、降級比賽？