心得体会:全球化视角下的人工智能产业发展(最新)

心得体会:全球化视角下的人工智能产业发展(最新)
心得体会:全球化视角下的人工智能产业发展(最新)

心得体会:全球化视角下的人工智能产业发展(最新)

从产业创新的角度来看,人工智能是集成计算机科学、生物学、语言学、社会学、逻辑学、工程学等多个学科,能够将经济社会需求更加迅速地反馈至实体产业领域,实现人、生产设施、产品和服务等制造资源的实时交互和信息集成,使得生产效率大幅提高、产业业态大幅提升的使能技术。与“互联网+”等经济形态相比,“AI+”是更为智慧、包容的经济形态。人工智能技术跨界融合能力强、经济带动乘数效应明显且能够有效打通需求和供给,具有泛在效应、乘数效应、中介效应等方面的产业特征。

2017年,全球人工智能产业规模达到2307亿元(人民币)。据预测,2020年全球人工智能市场规模将达6800亿元。在未来10年甚至更久的时间里,人工智能将是众多智能产业技术和应用发展的突破点。

2015—2020年全球人工智能产业规模

近年来,各国竞相在人工智能领域加快布局。美国最早在官方层面推动人工智能发展,早在20世纪70年代中期,国防高级研究计划局已经开展了自动语音识别和图像理解等人工智能

技术的实际应用研发。2013年,美国又率先启动了脑科学计划,联邦政府拨款达到1.1亿美元。美国白宫于2016年5月宣布成立“人工智能和机器学习委员会”,用于协调全美各界在人工智能领域的行动,并通过人工智能技术提高政府办公效率。日本政府于2015年先期投入10亿日元在东京成立“人工智能研究中心”,集中开发人工智能相关技术。2015年底发布的第五个科学与技术基础五年计划提出“超级智能社会”的未来社会构想,计划投入26万亿日元。经济产业省、文部科学省与总务省三个部门携手成立了“项目推进委员会”,共同推进人工智能领域的研究。2016年专门制定高级综合智能平台计划(AIP),明确人工智能的发展方向。韩国于2015年发布了StarLab软件研发项目,人工智能是五大关键领域之一。2016年,韩国政府希望利用AlphaGo人机大战作为契机,启动韩国官方版人工智能“BRAIN”计划,计划投资约8.4

亿美金,希望能在人工智能领域追赶美国。

全球科技企业竞相布局人工智能。谷歌、微软、IBM、Facebook等企业通过加大研发投入力度、招募高端人才、建设实验室等方式加快关键技术研发,并通过收购等方式吸收人工智能优秀中小企业来提升整体竞争力。近十年来,全球人工智能领域企业专利申请前十名大部分为美国、日本和韩国的跨国企业。

我国将人工智能纳入国家“十三五”规划,脑科学与类脑研究列为科技创新重大项目之一。2017年,国务院出台了《新一代人工智能发展规划》,提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施,部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。

我国人工智能产业规模增长迅速,人工智能企业群体不断壮大。百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞等将人工智能作为整体战略提前布局。围绕人工智能的创业企业瞄准细分市场深耕细作,以期在未来人工智能竞争中占据一席之地。百度、小米、腾讯、科大讯飞等一批领军型企业通过专利战略稳固其市场领导者地位。我国人工智能企业数量虽不及美国,但是集聚态势明显。北京、上海、深圳三地企业占全球总数的7.4%,位居东亚地区前三,在全球范围内分别列第三、第六和第八位。北京、广东及长三角的人工智能企业占全国总数的84.95%。北京、广东、上海、X、浙江在企业数、专利申请数、融资数三项上均位居全国前列。

从当前的人工智能人才培养实力上看,我国与发达国家尚有差距。但是我国在理工科,特别是基础学科人才培养方面有深厚的底蕴,如计算机相关专业、电子与电气工程、物理、数学

等专业教学水平在全球保持领先地位,而这些学科都是从事人工智能和机器学习应用开发的核心基础。同时,从人才从业年限结构分布上来看,我国新一代人工智能人才比例较高,人才培养和发展空间广阔。

X在人工智能产业方面拥有较强的技术储备,建有计算机软件新技术、工业机器人等10多个省级以上重点实验室,在人工智能的研发、生产、集成、应用等上下游产业链布局较为完善,目前人工智能领域拥有高层次专家,具备了拓展产业应用领域、培育行业领军企业、做强市场竞争力的基础条件。

面对国际国内人工智能产业迅速涌起的态势,鉴于X制造业转型升级的突围选择,立足于我省人工智能领域的资源禀赋,当前亟待加快布局人工智能产业,抢占发展先机。

抢占制造业领域人工智能战略制高点。积极策应国家人工智能重大部署,结合制造业发达的省情,抢先布局人工智能领域中CPU、GPU、传感器等重要硬件的关键技术,推动自然语言处理、计算机视觉、语音识别等基础应用技术与我省优势制造业产品的结合。同时,支持企业加大工业机器人领域精密减速机、控制器、伺服系统以及高性能驱动器等关键零部件的攻关力度,夯实人工智能与制造业结合的工业基础。同时,组织相关研究力量围绕人工智能产业开展跟踪研究,组织编制人工智能发展的白皮书和产业生态地图,积极引导社会资本支持人工智能相关技术和产业的发展。

引导企业智能化发展。支持人工智能企业建立并完善基础共性、互联互通、行业应用、网络安全、隐私保护等技术标准,加大对X本土人工智能初创企业的培育力度,鼓励行业龙头企业积极开发人工智能的场景应用。一是推动企业智能化转型。实施“万企AI+”示范工程,推广智能工业控制系统深度应用,促进增材制造、工业机器人、人工智能等新手段在生产过程中的应用,推动制造业中小企业的智能化转型,打通需求端的人工智能技术和装备需求环节。二是引导企业集聚发展。积极吸引国内外知名人工智能企业在X设立总部或地区性研发总部,在南京、苏州等地建设人工智能产业集聚区。三是打造人工智能产业生态。鼓励和支持省内企业联合国内外知名人工智能企业协调行动,以自主芯片技术、深度学习技术等为基石,打通上下游产业,构建良好的区域性人工智能产业生态。

加大产业创新组织力度。发展人工智能产业,必须结合我省实际,从供给侧发力,加大产业源头创新组织力度。一是建立专业化创新载体。支持省产业技术研究院联合人工智能产业集

聚区设立人工智能研究所,引进国际一流人工智能领军人才及团队,重点推动人工智能相关技术研发及商业化转化。二是建立多方协作的产业化联盟。鼓励制造业龙头企业或人工智能技术集成企业牵头成立人工智能产业技术联盟,聚合产学研用各方力量,推出一批“AI+”标志性产品。政府部门应进一步开放公共数据资源,为业界提供高质量的人工智能训练资源,培育技术和应用互为支持的产业生态。三是进一步完善高校学科设置。依托X高校优势学科建设工程,完善高校相关专业课程设置,注重人工智能与其他学科专业的交叉融合,鼓励校企合作,建设一批人工智能实训基地。四是完善产业公共服务供给。支持公益性科研院所在智能家居、智能汽车、智能机器人、智能可穿戴设备等热点细分领域,开展网络、软硬件、数据、系统、测试等标准化工作,保障人工智能产业的开放协同、公平竞争,形成良性发展的产业生态。

实现精准政策供给。发展人工智能产业,关键靠政策引导,政策实施的关键在于精准发力。一是建设产业技术创新专项。统筹省财政预算内资金、专项建设基金、工业转型升级资金、科技专项经费等多项资金,设立人工智能产业创新专项资金,加强人工智能的基础研究布局和试点商业化应用,推进关键技术的研发,形成制造业领域X人工智能的先导优势。二是大力发展智能制造。突出集成各类政策,以制造业与人工智能的深度结合为突破口,深入推进工业化和信息化的深度融合。以产业自主可控为目标,以推进数字化、网络化、智能化制造为抓手,加快构筑自动控制与感知技术、工业云与智能服务平台、工业互联网等制造业新基础,培育制造业新模式、新业态、新产品。三是完善社会化融资渠道。引导社会多元投入,鼓励通过债券融资等方式支持企业发展,支持有条件的人工智能企业发行公司债券。

强化国际产业合作。支持省内企业、高校院所与国际一流人工智能组织开展合作,全面融入全球人工智能研发体系。支持苏州、南京、无锡、常州等国际科技合作基础好、智能制造基础强的地区协同发展人工智能产业。支持人工智能产业领域内国际标准化组织、有影响力的国际学术和产业组织在X举办活动,吸引领域内高端人才来X开展研究及交流。主动策应国家“一带一路”建设,支持人工智能企业开拓海外市场,提升服务供给能力,为人工智能领域的创新企业提供国际合作、海外创新服务。

全球人工智能发展形势介绍

全球人工智能发展形势介绍 一、全球主要国家人工智能战略布局各有侧重 人工智能正处于发展的第三次“黄金时期”,人工智能相关研究正如火如荼地进行。而此次人工智能的深入发展必将引领未来科技潮流,深刻改变世界面貌,对人类文明和世界格局产生深远影响。为了在激烈的国际竞争中抢占人工智能发展的制高点,中国、美国、英国、德国、法国、日本和韩国等全球主要国家纷纷出台政策,扶持本国人工智能产业发展。 1.中国应用层发展迅猛,基础层相对薄弱 党的十八大以来,人工智能相关产业发展逐渐上升为国家战略。在顶层设计上,国家在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学、无人驾驶、智能机器人等软硬件领域综合布局,全面发展,战略分工明确,以求弯道超车。但目前中国人工智能产业仍侧重于技术应用,在基础研发、关键核心技术等方面与美国等国家相比相对薄弱。

此外,中国在人工智能产业发展中的伦理道德风险研究和行业准则制定等方面还有待提升。 2.美国产业发展体系齐全,基础研发水平领先 美国从政府到企业都极为重视人工智能所带来的机遇,在人工智能发展方面具有明显优势,互联网巨头集团式发展,推动软硬件系统协同演进,人工智能全面布局。一方面,美国政府战略层面高度重视,通过加大政策支持、推动国会立法和加大研发投入等多项措施,不断巩固世界范围内的人工智能领先地位。特朗普上任以来,美国政府更是从国家战略层面加紧布局,发布多项人工智能发展规划,重点布局互联网、芯片与操作系统等计算机软硬件以及金融、军事、能源等领域,大力扶持技术研发机构和各类实验室,为人工智能发展提供政策、法律、资金和人才等多方面保障,力图保持人工智能时代“领头羊”地位。同时,美国政府时刻关注人工智能可能伴随的相关风险并加以保障。另一方面,美国资本与政策共同发力,巨头企业形成集团式发展。美国人工智能产业的蓬勃发展不仅得益于政府的支持,还与发达完善的风投和资本体系紧密相关。从人工智能领域的融资规模来看,美国在全球占主导地位,所占比重超过60%。美国硅谷是目前人工智能发展的前沿阵地,聚集了上下游全产业链企业,业务包括人工智能芯片研发、芯片规模制造和人工智能应用产品开发。在硅谷,以谷歌、微软、亚马逊、脸书和IBM五大巨头为代表的企业自发地形成人工智能伙伴关系,通力合作推动了人工智能的研究和普及。这种新型的巨头集团式发展模式成为人工智能时代的特点之一,能保证技术方案的

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力资料

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者,仅在2015年,两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇,而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明,中国有着全球最多的数据量,拥有巨大应用市场,正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信,AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”,渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破,推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来,我国高度重视人工智能技术创新和产业发展,当前随着全球人工智能产业的快速成长,一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件,力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告,不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件,如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中,也提到要培育人工智能产业

生态,促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年,我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面,借鉴美国、英国等的人工智能国家战略,预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件,对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面,科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件,从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署,实施一批大型项目。此外,围绕标准、安全等特定议题,相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来,语音和视觉识别准确率得到大幅提升,人工智能进入到了第三次高峰期。当前,在技术突破和应用需求的双重驱动下,人工智能技术已走出实验室,加速向产业各个领域渗透,产业化水平大幅提升,人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算,2016年,全球人工智能市场规模约为1680亿元,我国人工智能市场规模约为98亿元。今年,随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步,人工智能产业市场规模将持续扩大,预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看,语音服务相关技术和模型将趋于成熟,围绕智能语音的行业应用将不断加速,市场逐渐打开,成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破,而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间,有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破

人工智能在建筑行业应用概述

人工智能在建筑行业应用概述 摘要 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科,是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的,因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。随着该学科的不断发张,其在建筑领域的应用范围也不断扩大,极大的促进了我国建筑行业从传统运作走向现代管理和经营。本文首先对人工智能进行了简要介绍,并从五个方面对该技术在建筑领域的应用进行了讨论。 关键字:人工智能;建筑领域;计算机应用。 1、引言 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科,是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的,因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。 人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。但由于研究者对于人工智能的理解存在差异,所以就形成了不同的人工智能的研究方法,其主要有三种,分别如下: 1.1、以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力,这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此,可

人工智能化学习心得

学习心得 程宇涵 113120160117 16物联网 在看李开复老师的《人工智能》之前,我有许多疑惑,人工智能是什么?是男是女,长什么样儿?漂亮吗?会不会生病?会不会老?人工智能聪明吗?会下象棋吗?会打麻将吗?会玩dota或者王者荣耀吗?会打乒乓球吗?会打篮球吗?会游泳吗?人工智能有记忆 吗?能不能教他说话、拿筷子夹花生米?人工智能好玩吗?怎么玩?怎么跟它交流?它会不会说话?能陪我唱歌吗?要不要吃饭?要不 要充电?人工智能有什么用?能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗?能用来赚钱吗?人工智能怕什么?下雨天能出门吗?天热会不会出汗?从楼上摔下去会不会变形?能修好吗?人工智能有什么危险? 会不会吃了我?它要是想伤害我,我该怎么办?我该怎么了解人工智能?学习人工智能?和人工智能和谐相处?人工智能有什么爱好? 喜欢听什么歌?吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的?会看书吗?能不能体 会“今宵酒醒何处,杨柳岸,晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑,古来征战几人回”的豪迈?人工智能有感情吗?会喜欢我吗?我离 开它的时候,它会不会难过,会不会想我? 通过学习李开复老师的《人工智能》,我获益良多,很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物,介绍了人工智能的基本理念,发展历程和对未来的展望。

下面以问答的形式,记录学习心得。 1. 人工智能是什么?在哪里? 其实,人工智能已经到处都是,什么都做:可以陪人聊天,可以写标准新闻,能画画,能翻译,能开车,能认出人的样子,能在互联网上搜答案,能在仓库搬货,能送快递到家。 人工智能是什么,众说纷纭,一般有以下五种定义(可能有交叉):1) 在某方面特别聪明的计算机程序,比如AlphaGo,下围棋下得特别好,世界冠军也下不过它。 2) 试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难,人的意识,连人自己都搞不清楚,更别说教给自己编出来的程序了。 3) 怎么想的不知道,行为方式倒是很像人,比如可以和人聊天的ELIZA。 4) 会自己学习的,刚开始笨笨的,慢慢地就越来越聪明。AlphaGo 也是因为头悬梁锥刺股,苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。 5) 根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序。

【参考借鉴】人工智能学习心得.doc

学习心得 程宇涵11312016011716物联网 在看李开复老师的《人工智能》之前,我有许多疑惑,人工智能是什么?是男是女,长什么样儿?漂亮吗?会不会生病?会不会老?人工智能聪明吗?会下象棋吗?会打麻将吗?会玩dota或者王者荣耀吗?会打乒乓球吗?会打篮球吗?会游泳吗?人工智能有记忆 吗?能不能教他说话、拿筷子夹花生米?人工智能好玩吗?怎么玩?怎么跟它交流?它会不会说话?能陪我唱歌吗?要不要吃饭?要不 要充电?人工智能有什么用?能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗?能用来赚钱吗?人工智能怕什么?下雨天能出门吗?天热会不会出汗?从楼上摔下去会不会变形?能修好吗?人工智能有什么危险? 会不会吃了我?它要是想伤害我,我该怎么办?我该怎么了解人工智能?学习人工智能?和人工智能和谐相处?人工智能有什么爱好? 喜欢听什么歌?吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的?会看书吗?能不能体 会“今宵酒醒何处,杨柳岸,晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑,古来征战几人回”的豪迈?人工智能有感情吗?会喜欢我吗?我离 开它的时候,它会不会难过,会不会想我? 通过学习李开复老师的《人工智能》,我获益良多,很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物,介绍了人工智能的基本理念,发展历程和对未来的展望。 下面以问答的形式,记录学习心得。 1.人工智能是什么?在哪里? 其实,人工智能已经到处都是,什么都做:可以陪人聊天,可以写标准新闻,能画画,能翻译,能开车,能认出人的样子,能在互联网上搜答案,能在仓库搬货,能送快递到家。 人工智能是什么,众说纷纭,一般有以下五种定义(可能有交叉): 1)在某方面特别聪明的计算机程序,比如AlphaGo,下围棋下得特别好,世界冠军也下不过它。

人工智能学习心得

人工智能学习心得 20147932唐雪琴 人工智能研究最新进展综述 一、研究领域 在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域,每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中,这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。 在过去50多年里,已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如,能

够求解微分方程的,下棋的,设计分析集成电路的,合成人类自然语言的,检索情报的,诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,也就说什么地方有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能,我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动,哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外研究现状近年来,人工智能的研究和应用出现了许多新的领域,它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候,这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现,以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 1、分布式人工智能与艾真体 分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准,并具有互操作性,即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。 分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念,只能在团体协作中实现,因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话,包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中,分布式问题求解

广州市人工智能产业发展情况及招商重点

广州市人工智能产业发展情况及招商重点 (2018年11月) 人工智能产业是广州市正在着力推进IAB(新一代信息技术、人工智能、生物医药)产业计划的三大战略性新兴产业之一,发展人工智能产业对广州打造新的战略性支柱产业和高端高质高新现代产业体系意义重大。 一、发展情况 根据广州市工商局分类统计,广州人工智能实有企业数到2018年上半年(期末数)为3.86万户,同比增长50.57%;其中2018年1-6月新登记人工智能企业0.81万户,同比增长72.6%,占全市新登记企业总量的5.53%。我市人工智能产业聚集度高,部分领域已成为全国领先的典范并占据国际领先地位,其发展主要呈现出以下特点: (一)产业发展基础良好。 近两年,我市将人工智能产业打造成战略性主导产业,大力引进枢纽型项目,亚信数据、华为云等行业领先企业先后落户,讯飞启明、云从科技、玖的数码等一批龙头企业正从广州加速崛起,同时拥有广州数控、云从科技等本土知名企业,优秀龙头企业集聚效应显现,产业发展全链条加快构起。我市人工智能产业综合实力强,产业集聚效应强,部分领域占据国际领先地位,如科大讯飞、佳都新太科技、铂亚

公司等在语音识别、人脸识别等细分领域均具备较强实力;以广汽集团、小马智行、景驰科技、小鹏汽车、东风启辰等龙头企业为带领的智能汽车产业近年发展势头强劲,构建完善的智能汽车全线产业链,较大提升行业影响力和话语权。抓住人工智能发展的风口,加快产业布局,伴随着创新脚步的加快,广州正在国内外人工智能市场“攻城拔寨”,打造广州产业发展新的增长极。 (二)产业配套条件优越。 大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段,尤其大数据在人工智能应用中的作用十分重要。广州的数据处理能力与数据资源开放走在国内前列。“天河二号”超级计算机曾取得“世界超级计算机500强排行榜”六连冠,目前整体系统利用率达60.7%,是我国利用率最高的超级计算系统之一。同时,广州正酝酿在全国率先将城市的应用市场和数据开放给业界最领先的人工智能公司,通过应用迭代推进人工智能产业在教育、医疗、公安、大数据等方面开展应用,促进创新链与产业链融合。 (三)政策扶持力度持续加强。 《广州制造2025战略规划》将智能成套装备、机器人、智能模块及关键零部件、智能装备系统集成作为重点领域,打造国家智能制造和智能服务紧密结合的示范引领区。《广州市加快IAB产业发展五年行动计划(2018-2022年)》提出20条措施,覆盖了支持创新创造、支持企业做大做强做优、

人工智能学习心得

人工智能学习心得 目录 第一篇:人工智能学习心得 第二篇:人工智能学习论文 第三篇:《人工智能》学习报告 第四篇:对人工智能学习的感想 第五篇:人工智能学习 正文 第一篇:人工智能学习心得 人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如

意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称ai。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。 dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议 第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么

大数据和人工智能产业发展的思考

拓尔思总裁施水才在第七届中国智能产业高峰论坛作主题报告 发布时间:2017-10-16 2017年10月12日-13日,由中国人工智能学会主办的CIIS2017第七届中国智能产业高峰论坛在广东顺德隆重举行。本届高峰论坛以“创新、协调、绿色、开发、共享”为主题,中国人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英近300人齐聚一堂,共同探讨人工智能发展的科技创新与行业变革战略,破解人工智能创业和商业模式的密码。李德毅院士、李伯虎院士、清华大学孙富春教授、拓尔思总裁施水才在大会上作主题报告,施总的演讲主题是“大数据和人工智能产业发展的思考”。 施总在大会上发表主旨演讲 以下是精彩要点: 大家上午好。非常感谢中国人工智能学会邀请我在大会上做分享报告。今天我想给大家分享一下对于大数据和人工智能产业的发展思考。 第一点,我认为大数据和人工智能产业进行比对非常有意义; 第二点,针对“人工智能+行业”和“行业+人工智能”,谈一下个人理解和认识;

第三点,我认为对于未来人工智能的研究和应用,仅有计算能力、数据和算法是不够的,需要加入其他重要因素; 第四点,探讨人工智能现在的几个方向中,哪些还有大机会; 最后,讲一讲拓尔思基于NLP平台的一些人工智能应用实践。 大数据对人工智能产业的四大启示 一方面,人工智能产业的发展和数据密不可分,另一方面,数据驱动的商业比智能驱动的商业更符合产业本质,大数据产业的落地能力强于人工智能产业,因此观察大数据产业发展对人工智能产业很有意义。 目前大数据产业发展处于非常早期的阶段,仍然是大数据投资和创业的最好时机,但数据魔咒难破局,数据霸权、数据质量、灰色数据等问题凸显,中国大数据变现之路是垂直行业下的场景服务。 大数据对人工智能产业发展的启示:人工智能产业仍处于非常早期的阶段;数据的重要性不容置疑,但问题也不少;应用场景才是驱动力;垂直行业才是大部分参与者的机会所在。 行业+人工智能是智能产业发展的主流 在智能产业发展中,“行业+人工智能”占了90%,而“人工智能+行业”则占10%,可以看出,“行业+人工智能”仍然是智能产业发展的主流。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质:人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理:利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即,AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代,2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局,2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟:人脑工程项目(HBP) (8) 2.2.2、美国:大脑研究计划(BRAIN) (8) 2.2.3、日本:大脑研究计划(Brain/MINDS) (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型,人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动,人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视,2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革,AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起,科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增,科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化,机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿,有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素,人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加,2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段,预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆:企业数量激增发展迅猛,机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新,创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景,未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业,软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域:IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域:Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域:Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域:Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域:Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑:短期看好应用开发领域,长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

人工智能学习心得

人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的: 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议

2019全球人工智能发展白皮书

全球人工智能发展白皮书 (2019年度)

全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业 一、AI创新融合新趋势4 1.1人工智能正全方位商业化4 1.2AI全面进入机器学习时代5 1.3市场对投资回归理性8 1.4城市逐渐成为AI创新融合应用主战场13 1.5AI支持体系不断发力21 1.6顶层政策倾斜力度持续增加23 1.7全球AI市场超6万亿美元29 1.8京津冀、长三角、珠三角AI企业云集31 二、人工智能技术发展腾飞40 2.1人工智能关键技术日趋成熟40 2.2人工智能开放平台建设稳步推进42 2.3“人机大战”谁更能更胜一筹?45 三、中国在全球AI地位52 3.1中国拥有更为庞大的数据规模以及更丰富数据使用环境53 3.2中国是全球芯片需求量最大的市场,但高端芯片依赖进口54 3.3中国机器人企业快速成长核心零部件技术国产化加速54 3.4美国人工智能底层技术实力更为雄厚,中国则在语音识别技术上更优55 3.5中国在AI应用上呈现追击态势55 四、人工智能重塑各行业58 4.1金融:人工智能提升金融企业商业效能并变革企业内部经营60 4.2教育:人工智能技术应用覆盖教学全流程65 4.3数字政务:政策利好加速政府智能化变革70 4.4医疗:人工智能应用日趋成熟71 4.5无人驾驶:主导汽车产业革新75 4.6零售:人工智能驱动行业走向聚合79 4.7制造业:智能制造应用潜力巨大82 4.8智慧城市:人工智能塑造城市基础设施创新系统86

全球人工智能发展白皮书 | 主要发现主要发现: 1

全球人工智能发展白皮书 | 主要发现 2

全球人工智能产业发展和趋势(下)试卷

一、单选题 1.AlphaZero训练()击败日本将棋程序。(3.0分) A.2小时 B.4小时 C.8小时 D.24小时 我的答案:D ×答错 2.《人工智能:未来决策的机遇与影响》,这是下列哪个国家发布的报告?( 3.0分) A.美国 B.日本 C.德国 D.英国 我的答案:D √答对 3.DQN在49种Atari视频/像素游戏中,()达到乃至超过人类职业选手的水平,以智商比喻,远超人类。(3.0分) A.9种 B.19种 C.29种 D.39种 我的答案:C √答对 4.Google Waymo于()10月在美国凤凰城Chandler镇100平方英里范围内,对500辆L4自动驾驶汽车进行社会公测,这是Waymo自动驾驶商业化落地的前奏。(3.0分) A.2014年 B.2015年 C.2016年 D.2017年 我的答案:D √答对 5.IBM超级电脑程序“深蓝”,于()击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。(3.0分) A.1996年 B.1997年 C.1998年 D.1999年 我的答案:B √答对 6.智能音箱Echo是下列哪家企业推出的产品?(3.0分) A.亚马逊 B.百度 C.阿里巴巴 D.小米 我的答案:A √答对 7.邓志东教授预测,()是无人驾驶汽车元年。(3.0分) A.2020年 B.2021年 C.2022年 D.2023年

我的答案:B √答对 8.国务院是在哪一年印发《新一代人工智能发展规划》的?(3.0分) A.2015年 B.2016年 C.2017年 D.2018年 我的答案:C √答对 9.在人工智能速记领域,2016年10月17日,()的语音识别系统实现了5.9%的词错率。(3.0分) A.科大讯飞 B.惠普 C.英特尔 D.微软 我的答案:D ×答错 10.IBM的自动问答系统,于()2月在美国最受欢迎的智力竞答电视节目《危险边缘》中战胜了人类冠军。(3.0分) A.2011年 B.2012年 C.2013年 D.2014年 我的答案:A √答对 二、多选题 1.中国人工智能产业发展的短板包括()。(4.0分)) A.原始创新能力不足 B.投资界过于追求短线逐利 C.体制机制障碍 D.缺乏高端基础性研究人才和AI工程开发人才 我的答案:ABCD √答对 2.根据邓志东教授所讲,AlphaGo如何进行学习?(4.0分)) A.深度监督学习 B.深度强化学习 C.大数据 D.TPU 我的答案:AB ×答错 3.下列哪些行业未来可以通过人工智能实现自动化?( 4.0分)) A.传统制造业 B.长途运输 C./物流运输行业 D.翻译 我的答案:ABCD √答对 4.智能音箱Echo基于语音助手Alexa可以实现()、外卖预定等服务。(4.0分)) A.音乐播放 B.新闻搜索

人工智能学习心得

第一篇、人工智能心得体会大作业 人工智能学习心得 我眼中的人工智能 人,没有熊一样的力量,却能把熊关进笼子,这笼子的钥匙,叫智慧。 人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用,而不是只想着如何获取食物来填饱肚子,人类之所以会凌驾于食物链顶端,就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担,人类开始学会使用火,让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程,为了提高生产效率,也为了减轻工人手工劳作的负担,人们开始了工业革命,无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力,也正是从此刻起,人类使用资源的能力有了质的发展,由使用已有资源,到创造新的资源。第一台计算机应运而生,人类开启了无限创造的时代。时至今日,计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域,甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算,但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算,还渐渐开始要求计算机做人类能做的事,这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。

人工智能目前还没有在人们生活中普及,但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统,如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品,相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面,与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别,而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用,最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询,但这款搜索引擎推出的初衷,就是为了帮助人工智能的深度学习,通过上亿的用户一次又一次地查询,来锻炼人工智能的学习能力,由于我的水平还很低,对于深度学习还不敢妄自拽测。但是,近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项,为人们熟知的便是智能汽车。不得不说,人工智能想要进一步发展,必须依靠这些大公司的研究和不断推广,由经济促创新。 纵览时间长河,很多新生的技术在一开始都是举步维艰的,人工智能也不例外,但幸运的是,人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短,对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此,在我看来,将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场,使其进入人们的生活只是时间的问题,但要想真正掌握人工智能,开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题,我的看法是,人工智能的开发和应用是需要监管的,但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。

人工智能讲座心得体会word版本

人工智能讲座心得体 会

精品文档 心得体会——人工智能 2016级网络工程,1601103086,杨奥通过这次李元甲老师的讲座,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一一门科学,简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段: 50年代人工智能的兴起和冷落。 人工智能概念首次提出后,相继出现了-批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新 高潮。dendral 化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior 探矿系统、hearsay-ii 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969 年成立了国际人工智能联合会议。 第三阶段: 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80 年代末,神经网络飞速发展。 1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。 收集于网络,如有侵权请联系管理员删除

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者,仅在2015年,两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇,而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明,中国有着全球最多的数据量,拥有巨大应用市场,正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信,AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”,渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI 关键技术领域获得重大突破,推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来,我国高度重视人工智能技术创新和产业发展,当前随着全球人工智能产业的快速成长,一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件,力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告,不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件,如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中,也提到要培育人工智能产业生态,促进人工智

能在经济社会重点领域推广应用。今年,我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面,借鉴美国、英国等的人工智能国家战略,预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件,对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面,科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件,从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署,实施一批大型项目。此外,围绕标准、安全等特定议题,相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来,语音和视觉识别准确率得到大幅提升,人工智能进入到了第三次高峰期。当前,在技术突破和应用需求的双重驱动下,人工智能技术已走出实验室,加速向产业各个领域渗透,产业化水平大幅提升,人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算,2016年,全球人工智能市场规模约为1680亿元,我国人工智能市场规模约为98亿元。今年,随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步,人工智能产业市场规模将持续扩大,预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看,语音服务相关技术和模型将趋于成熟,围绕智能语音的行业应用将不断加速,市场逐渐打开,成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破,而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间,有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破 当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的

人工智能讲座心得体会

心得体会——人工智能 2016级网络工程,1601103086,杨奥通过这次李元甲老师的讲座,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一一门科学,简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段: 50年代人工智能的兴起和冷落。 人工智能概念首次提出后,相继出现了-批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。dendral 化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969 年成立了国际人工智能联合会议。 第三阶段: 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80 年代末,神经网络飞速发展。 1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。

人工智能行业发展概述

人工智能行业发展概述

目录 1.概要 (3) 2.启示 (4) 3.方向 (10) 4.行业现状 (19)

1.概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导控制才能运行的计算机,到计算机拥有可以自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大的影响。虽然此时此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。 与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探

讨的那样,这个变化的原因有显而易见的(更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 这个AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。虽然深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别,但是AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也就是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识别技术可以提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商可以利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习可以用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开辟新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发现其可被利用场景的早期阶段,这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化,我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中创造新的赢家和输家。 AI 的广泛应用让我们得出了一个结论:它是一种可以变革全球经济的技术,是提高生产力并结束美国生产率停滞增长的驱动力。结合GS 首席经济学家Jan Hatzius 的研究,我们明确了资本深化目前的停滞及其对美国生产率的相关影响。我们相信,AI 技术将会驱动生产力的提高,就像20 世纪90 年代那样,驱动企业投资更多的资本和劳动密集型项目,加快发展的脚步,提高盈利能力以及提高股票的估值。 2.启示

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