人工智能计算机技术发展前景

人工智能计算机技术发展前景
人工智能计算机技术发展前景

人工智能计算机技术发展前景

人工智能得到了愈来愈广泛的关注,许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特?爱因斯坦和霍金的智能之和。人工智能相关技术更大的需求促使新的进步不断出现,人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。

1、人工智能的定义

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

2、人工智能的应用领域

2.1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2?内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:

(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。

(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAR是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:

(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。

(2)具体化机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后会有反馈。

(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。

(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前,国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣,足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统,是一个多机器人协作自治系统,同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

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

人工智能的发展前景

人工智能的发展前景 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝,而这一切很可能在我们的有生之年 发生。 上面这句话不是危言耸听,请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完 一共三万五千字,我从上星期开始翻,熬了好几个夜才翻完,因为我觉得这篇 东西非常有价值。希望你们能够耐心读完,读完后也许你的世界观都会被改变。 我们正站在变革的边缘,而这次变革将和人类的出现一般意义重大–Vernor Vinge 如果你站在这里,你会是什么感觉? 看上去非常刺激吧?但是你要记住,当你真的站在时间的图表中的时候,你是 看不到曲线的右边的,因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的:

稀松平常。 遥远的未来——就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球,那个时代没有电,畅通通讯基本靠吼,交通主要靠动物拉着跑。你在那个时代邀请了一个叫老王的人到2015年来玩,顺便看看他对―未来‖有什么感受。我们可能没有办法了解1750年的老王内心的感受——金属铁壳在宽敞的公路上飞驰,和太平洋另一头的人聊天,看几千公里外正在发生进行的体育比赛,观看一场发生于半个世纪前的演唱会,从口袋里掏出一个黑色长方形工具把眼前发生的事情记录下来,生成一个地图然后地图上有个蓝点告诉你现在的位置,一边看着地球另一边的人的脸一边聊天,以及其它各种各样的黑科技。别忘了,你还没跟他解释互联网、国际空间站、大型强子对撞机、核武器以及相对论。 这时候的老王会是什么体验?惊讶、震惊、脑洞大开这些词都太温顺了,我觉得老王很可能直接被吓尿了。 但是,如果老王回到了1750年,然后觉得被吓尿是个很囧的体验,于是他也想把别人吓尿来满足一下自己,那会发生什么?于是老王也回到了250年前的

2020年(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 壹.引言 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”壹词最初是于1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的壹门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 二.目前人工智能技术的研究和发展情况 目前,人工智能技术于美国、欧洲和日本依然飞速发展。于AI技术领域十分活跃的IBMXX公司,已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑,号称具有人脑的千分之壹的智力能力。而正于开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”(BlueJean),据其研究主任保罗·霍恩称,“蓝色牛仔”的智力水平将大致和人脑相当。 三.技术应用 随着AI技术的发展,现代几乎各种技术的发展均涉及到了人工智能技术,能够说人工智能已经广泛应用到许多领域,其典型的应用包括: 1符号计算 计算机最主要的用途之壹就是科学计算,科学计算可分为俩类:壹类是纯数值的计算,例如求函数的值;另壹类是符号计算,又称代数运算,这是壹种智能化的计算,处理的是符号。符号能够代表整数、有理数、实数和复数,也能够代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们均是用

C语言写成的,所以能够于绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境和客体统称为“模式”。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的壹个关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程和人类的学习过程相似,以“语音识别”为例:语音识别就是让计算机能听懂人说的话,壹个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。该系统实现后,人们出国预定旅馆、购买机票、于餐馆对话和兑换外币时,只要利用电话网络和国际互联网,就可用手机、电话等和“老外”通话。3机器翻译 机器翻译是利用计算机把壹种自然语言转变成另壹种自然语言的过程,用以完成这壹过程的软件系统叫做机器翻译系统。搜文网目前,国内的机器翻译软件不下百种,根据这些软件的翻译特点,大致能够分为三大类:词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件的代表是“金山词霸”,堪称是多快好省的电子词典,它能够迅速查询英文单词或词组的词义且提供单词的发音,为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”,它首先提出了“智能汉化”的概念,使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志,同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为,壹个计算机系统如果不具备学习功能,就不能称其为智能系统。机器

我国人工智能化行业发展现状分析和投资前景预测

中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测 在东西方神话中,上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能;而到了中世纪的欧洲,古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动;直到20世纪40年代,来自数学,心理学,工程学,经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。 1950年,Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。 同期,被誉为「计算机科学之父」的AlanT uring在Mind上发表论文,第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法,但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。 图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述,这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。 随后的1956年,在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上,「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。 在中国,关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前,直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。 而今,全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业,国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。 除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销,这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。 一、国内人工智能产业链解构 「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节,我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理,并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。 (一)基础技术提供平台 人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术,经过近几年的发展,国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同,这些平台主要集中于三个服务层面,即「基础设施即服务(IaaS)」、「平台即服务(PaaS)」和「软件即服务(SaaS)」。

人工智能的现状及今后发展趋势展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 一.引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 二.目前人工智能技术的研究和发展状况 目前,人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司,已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑,号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”(Blue Jean),据其研究主任保罗·霍恩称,“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三.技术应用 随着AI技术的发展,现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术,可以说人工智能已经广泛应用到许多领域,其典型的应用包括: 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的一个关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 未来智能制造将成为行业主战场

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为,目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础,智能制造是“中国制造2025”的主攻方向,而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步,人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段,未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段,以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发,人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合,成为应用市场一大亮点,催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景,创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。

2、政策春风利好工智能发展 2017年,人工智能被首次写入到政府工作报告中,2018年政府工作报告中提出:“发展壮大新动能,做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业,拓展智能生活。”,2019年的政府工作报告中,对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”,可见在国家层面上,对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下,中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据,2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%,高于全球平均水平(约36%)。2018年,中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中,企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。

人工智能学习研究的现状及其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要:自上世纪五十年代以来,经过了几个阶段的不断探索和发展,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来,随着信息技术的快速进步,与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用,对人工智能的需求,变得越来越迫切,也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新,就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点,尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智

能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来,随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈,对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注,且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献,而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致,特别是在计算机领域,人工智能的应用更加突出,可以说,哪里有计算机应用,哪里就在应用人工智能;哪里需要自动化或半自动化,哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前,人工智能应用的主要领域,也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲,人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的,它一方面成为人类智能的延长,另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望 :磊(10计本) 学号: 长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(M IT)、卡基-梅隆大学(CMU)到IBM公司,再到日本的本田公司、SONY公司以及国的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前,著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 (一)、人工智能的定义 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。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。

复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence,AI)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运

2020继续教育考试_人工智能技术及其发展趋势

一、单选题 1.(B)是人工智能地核心,是使计算机具有智能地主要方法,其应用遍及人工智能地各个领域。(3.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 2.(C)是自然语言处理地重要应用,也可以说是最基础地应用。( 3.0分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 3.下列对人工智能芯片地表述,不正确地是(C)。(3.0分) A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务地芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统地CPU处理器,智能芯片具有很好地并行计算性能 4.下列选项中,不属于生物特征识别技术地是(C)。(3.0分) A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 5.(A)是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。(3.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 6.生物特征识别技术不包括(A)。(3.0分)

A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 7.(A)是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取地知识,例如图像、声音和文本。(3.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 8.立体视觉是(D)领域地一个重要课题,它地目地在于重构场景地三维几何信息。(3.0分) A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 9.关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当地是(D)。(3.0分) A.人工智能地近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域地单点突破,在局部智能水平地单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备地人工智能系统应该是一个专用地智能系统 10.(B),中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。(3.0分) A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日

人工智能行业发展前景展望及市场规模预测

一、人工智能的内涵及分类 (一)人工智能的内涵 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支,既被称为20世纪世界三大尖端科技之一(空间技术、能源技术、人工智能),也被认为是21世纪三大尖端技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端,科研领域皇冠上的明珠。 (二)人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛,按照人工智能的实力可分为三大类: 1、弱人工智能:在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能:各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能:在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能,通过强人工智能,最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能,生活中弱人工智能无处不在,比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于,一些我们认为困难的事情,如微积分、金融市场策略、翻译等,对于电脑来说都十分容易;但一些人类认为容易的事情,如视觉、动态、移动、直觉,对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能,电脑必须要理解更高深的东西,比如微小的脸部表情变化,以为为什么喜欢这个而不喜欢那个,要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度,其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps(calculations per second,每秒计算次数,描述运算能力的单位),即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机,中国的天河二号,运行能力已达到3.4亿亿次,已经超过人脑,但由于其成本高、规模大、功耗高,使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps,当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候,强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps(人脑的千分之一),根据加速回报定律,科技的进步将呈指数型增长,按照这个速度,到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看,实现人工智能需经历三个阶段:计算智能(能存会算)、感知智能(能听会说、能看会认)和认知智能(能理解会思考)。

人工智能以后的发展前景

人工智能以后的发展前景 说到人工智能,首先要明白数据科学的概念:科学学科,不是工程。结合专业问题,比如医疗、铁路、金融等。 1、数据科学计算机是基础,前期数据处理,产生一些模型,算法的计算机功底要强。计算机基础一定要强加。 2、数学统计要强。数学和统计知识一定要夯实。第三点,一个好的数据科学家一定是一个行业专家,涉及到模型出来,怎么和老板或客户去沟通,让对方或者不懂数据科学或统计的人可以听明白。 数据科学是一个非常杂的科学。 所以,数据科学和人工智能的连带关系,并不是从属关系。 数据科学主要是从大数据中截取一小块做分析,做出数据模型,数据科学并不是搞前期大数据。 人工智能在十年前就有了,但是现在才火。十年前数据不够,技术支持不够。十年前计算能力不行。 整个科技的发展,云市场慢慢起来,比如亚马逊,微软、谷歌都在发展自己的云市场。MACHINELEARNING是人工智能和数据科学一个分支,比如视觉科学专业。 ResearchScientist基本是PHD主要的选择方向,研发产品,发论文,也非常难进。 给学习人工智能与数据科学专业的新生建议: 大一新生夯实基础,数学和他统计学好,保证GPA弄好,可以积累一些专业方面的经验比领英,再着手准备下暑期实习。编程语言和所从事的领域有关系,每个领域都不一样。 目前准备去美国读研,本科是电子信息工程,科研方向涉及数据科学,请问现阶段可以自学一下哪方面的课程?

主要看本科EE的背景主要涉及了什么东西,有的学的非常数学,有的偏计算机,有的一点数学和计算机都没有。建议有数学和统计背景,学一门计算机的算法课和基础语言课,剩下的课程来美国再上。 美国人工智能专业2017年下半年就业情况数据解读: 2017年满10月份,美国top5招聘网站Glassdoor给出了一组相关数据。 在Glassdoor上有512个开放的AI和深度学习工作岗位,占据Glassdoor上开发的美国工作岗位的0.009%。 大多数公司招聘的是软件工程师和数据科学家。 然而,人工智能在工作场所的兴起,也带来了许多技术销售、业务开发、产品管理、用户体验设计等角色。 就目前招聘AI人才的公司而言,亚马逊,NVIDIA和微软等科技巨头领先。但是,越来越多的金融服务,咨询和政府部门的雇主也成为AI人才的主要雇主。 虽然使用AI的行业名单不断增长,但今天大多数开放的AI工作岗位仍然位于几个大都市地区:硅谷,旧金山,西雅图,波士顿,洛杉矶和纽约市。 人工智能岗位薪酬因岗而异,但总体偏高。 薪水最低的岗位每年的基本工资估计在2万美元至4万美元之间,而薪酬最高的AI岗位每年基本工资估计为24万至26万美元许多意想不到的与AI有关的工作岗位现在正在形成,取代了通过AI和自动化所淘汰的旧的工作岗位。包括人工智能撰稿人以及人工智能团队中的律师等。 最常见的AI工作岗位是软件工程师,占在线工作岗位机会的11%。之后是数据科学家(4%),软件开发工程师(4%)和研究科学家(4%)等等。美国开放的AI 顶级岗位 有了以上就业数据的支持,前往美国学习人工智能与数据科学专业值不值,想必小伙伴们心中已经了然了。

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

人工智能现状与前景

人工智能:现状与前景 1.有时候科学的发展要比我们原先料想得要慢,人工智能 (简写作AI) 的发展情况就是这方面的一个极好的例证。计算机刚发明出来的时候,人们最初对其怀有极大的热情。当时人们相信如今我们终于有了可用来突破大脑难题的工具了,并且几年后我们就可以目睹到新的一族智能化机器的问世。然而现在我们比当时要成熟和聪明多了。当初的那一股冲动的热情现已消失。那个时候令我们印象难忘的计算机如今已不再对我们有如此的影响。现在我们已经清醒,并且平静了下来,认识到了人工智能这一问题的解决实际上是多么样地艰难。 2.人工智能究竟是什么?在某种意义上,它是受到生物学启发的工程学。在我们的四周,动物和人随处可见,于是我们就想自己有能力造一些能像这些动物和人一样行事的机器。我们希望这些机器能像动物和人那样学会说话,学会推理,并且最终学会拥有自我意识。人工智能是工程学,然而在现阶段,它是不是也是一门科学?比如说,它的情形是否与认知科学相仿?我们更愿意在将它视为工程学的同时也将其视为科学,然而,人们迄今为止对认知科学所做出的贡献,远比不上生物学对工程学所做出的贡献。 情况也许永远不会如此(但却不是因为你所认为的那些原因) 3.人工智能已在部分人中引起了一些认识上的混乱。有些人倾向认为随着人工智能技术的发展,有一天会说话、能推理的机器人将会接管这个世界。有这种想法的人应该去参加一次机器人学研讨大会,看一看那些机器人是如何试着走路的。它们不住地摔跟头,撞墙,有的倒下不能动了,脚在空中抖动个不歇,或者是轮子在空中旋转个不停。我听人说在今年夏天举行的机器人足球赛上,那输了球的队员共得了5分----2分是赢了对手所得,而另外3分是赢了它自己而得。那个胜利者大概老是跌跟头。 4.与其说机器人对人类有威胁倒不如说它们其实是无能为力的。实际上它们很可爱。我曾有一次去过MIT机器人实验室,看到过罗德尼·布鲁克斯最新发明的机器人科格。科格多多少少有一些人的特点。它还只是一个被塞在一个架子上的半成品,有胳膊,有抓握器,有双目望远镜式的眼睛和其他的一些东西。我是在一个星期六的下午,在一间昏暗的实验室里见到科格的,其时所有的人都回家了。当时我很为科格感到难过,我知道产生这样的感情是很愚蠢的。但那是一个星期六的下午,没人会来同它玩耍。大多数动物在它们生命中所经历过的东西----如生活在与之同样年幼或同样成熟的同一群体之中,在父母的照应下成长,父母们总是同它们在一起,不断地给它们以激励----与机器人的截然不同,考虑到这一点,你就会明白这种人造系统在经历上的局限性简直令人难以置信。 5.我将在这里展开的论点是人工智能或许有其局限性,但这并不是由于“十足的人工智能”的假设是错误的缘故,其原因却要世俗得多。我的论点是:你不能期望仅仅在实验室里就可以创建出单一而又孤立的人工智能,并能取得任何成就。除非你的那些创造物能拥有形成一种丰富的文化的发展空间,并能和与之同类的东西有着经常的社会交往,否则你就别指望能超越过某个阶段。如果你从研究昆虫着手,再往下研究狗类、会直立行走的灵长类动物,直至人类,那么我敢断言,人工智能这一科研项目在研究到会直立行走的灵长类动物的某个阶段时便会难以为继。这是因为我们没有能力为其提供一个真实的文化环境。我们也不可能再制造出数以百万计的这种动物,并且给它们一个生活空间,好让其发展出自己的原始社会、语言和文化。这点我们无法做到,因为我们这个星球已经人满为患了。 那么它会怎样呢? 6.那么情况究竟会怎样呢?在未来的三十年中将会发生的是:我们将会见到一种受动物启发而造出来的新型机器,它们比我们迄今为止见过的任何机器都要“麻烦”和不可预测。作为同我们和这个世界相互作用的结果,这些机器将会随着时间的推移而发生变化。这些沉默的、预先储备好了语言的、类似动物的机器将与人类没有丝毫相像之处,然而它们将

人工智能未来发展趋势

人工智能 ?Artificial Intelligence 【关键词】人工智能 未来发展 趋势 人们已经能够逐步的感受到智能时代带来的优势,以往智能模式只能给工业、农业等生产提供便利,近年来愈发的走进人们的生活中,利用人与机器的互动,涉猎生活的各个视角,为人们提供了便捷的环境,科学领域更加关注引起人们生活生产大幅度变革的人工智能,对其研究始终没有停下脚步,人工智能已经作为一项独立的研究任务,罗列在科学要求下,人工智能模式下如何衡量机械化与人力化的发展可能也是目前较为重要的研究命题,将会极大的影响人工智能的未来发展,将渗透更多生理化、数字化的学科信息,联通互联网、机械科技等手段,使得人工智能控制更为高端。 1 人工智能的应用领域研究 1.1 计算机视觉领域 人工智能使得人们的视觉发展了极大的空间扭曲,通过平面转化为三维立体,又逐步的转化为多视角虚拟仿真,能够快速的锁定目标,从网络海量咨询中识别图片、文字内容,提纯资料信息并进行有关资源的检测,目前应用于刑侦方面的人脸、指纹检测等已经日趋成熟,可快速还原现场情境,具有了更为成熟的技术手段,人工智能依托在计算机的运算与数据层面上,能够对人体外貌、性别特征等进行识别,应用在检索上,可快速的通过图片等线索或者大量的相应资讯,更加精准化、速度化的区分信息内容,并基于这种理念,开通了娱乐模式,使得仿真游戏体验下,人们对于智能视觉的接触面积更多元化。人工智能未来发展趋势文/方中理 张祖奡 1.2 自然语言处理领域 通过对自然语言的处理,使得机器更加具有生命力,通过人机的交互,与人机的沟通等模式,极大的借助机械化的手段代替人类语言模式下的自然活动,较为常见的是近年来网络上引起热议的银行客服机器人,不仅能够帮助银行引导客户完成一系列的操作,还能够通过自然语言的设定,针对客户提出的问题予以回应,使得机器本身的智能反应能力体现的更加淋漓尽致,另外还有针对儿童的机器人导学,机械电子产品辅助教育,机器人同声传译,机器人会计计算,机器人稿件编写,机器人超市收银等,一系列的语言处理攻略虽然十分新奇有趣,又带给了人们便捷与周到的服务,他们计算精准鲜少出错,还极大的缩减了劳动力,但机器人逐渐的渗透到各个行业,导致人类面临失业的问题也逐渐凸显,未来的“无人超市”到底是时代发展的必然,还是智能化语言模式下人类过分依赖机械设备的弊病,仍旧是需要探索的问题,而这也是近年来发达国家不再推进智能语言处理的根本所在,如何衡量人类活动与机械语言替代活动之间的关系,未来的发展走势又会如何,想必会与我国的经济、工业、科技、教育等关联甚广,难以一一言表,让我们拭目以待。 2 未来人工智能协助人类完成智能任务 2.1 智能化的工作推进 人工智能的衍生,可以帮助人类完成很多看似人力难以完成的任务,具有快、准的高效优势,遥感卫星与定位系统能够帮助人们建设绿色环境,对于林木的种植发展提供了有效的参考依据,在农业层面,可掌握我国农耕的布局,借助智能数据的整合,参考全面的资料了解到更加适宜当地环境、土壤等情况下的合理种植要求,可避免人们少走弯路,极大的提高了生产力,且智能模式下,能够建立更加系统化的供应链,以农业来说,原材料的购置,种植技术与管理,农产品的营销等均在智能模式下,实现一条龙式发展,能够收集市场的反馈,准确的结合环境的变化等更替信息,给予人们更加实时性的工作指导。另外在医疗、教育、旅游、金融等层面,可为相应的人员提供更加全面的指标,显现出客户潜在的需求与自身问题,审核体系可自动屏蔽风险,使得服务更加周到化,无人驾驶、智能匹配等已经循序步入人们的视野,智能工作仿佛无所不能,智能任务的推进仍在摸索中。 2.2 人工智能实现跨越式发展 人工智能已经不满足单一层面的供应与任务设定,而是跨越学科与行业,依托较为复杂的算法与多平台,实现社会渠道的交互运作。现阶段诸多的智能手段依然需要借助计算机的模式来完成,逐步为拓展人工智能的发展空间,已然开创出与人工智能相匹配的优等平台,INTERNET、GOOLE、寒武纪、英伟达等诸多优秀的国际化企业将开发新型人工智能处理器作为核心,已经实现了相当可观的进步。结合较为传统的互联网连接形式,搭建出能够满足不同任务需求的智能模块,独立化的智能设定体系,借助量子计算方法,实现多行业跨越性的发展,包含节能环保等理念,使得智能应用不受限制,带给社会翻天覆地的改变。 3 结束语 综上所述,无论智能手段是生存的核心技术,还是生活质量的飞跃式变革,伴随互联网、计算机等基础载体,通过计算、数据归纳、交互等模式,使得智能化的应用已经逐渐的渗透到人们的生活视野,显而易见的快捷科技手段,背后隐藏的人类活动大调整,都将颠覆认知、颠覆行业、颠覆人们的活动规律,要明确的衡量人类操作与机械化操作之间存在的问题,能够互相配合,而不是完全替代,打造精彩的人机合作空间,实现未来科技世界的共荣。 参考文献 [1]张永民.人工智能在智慧城市中的研 究应用和发展前景[J].中国建设信息 化,2016(15). [2]赵永新.人工智能将全方位影响人类社会 [J].冶金企业文化,2017(06). [3]张静.人工智能的发展现状与发展前景分 析[J].无线互联科技,2017(14). 作者单位 方中理(1999-),男,甘肃省白银市人。在校大学生。研究方向为探测制导与控制技术。 作者单位 西北工业大学电子信息学院 陕西省西安市 710100 238 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering

论《人工智能的未来发展前景》

人工智能的未来发展前景:当前困境和未来可能 定义人工智能不是困难,而简直是不可能,这完全不是因为我们并不理解人类智能。奇怪的是,人工智能的进步更多的将帮助我们定义人类智能不是什么,而不是定义人工智能是什么? 但不管人工智能是什么,过去几年我们确实已经在从机器视觉到玩游戏等众多领域取得了很多进展。人工智能正在从一项研究主题向早期的企业采用转变。谷歌和Facebook 等公司已经在人工智能上投入了巨大的赌注,并且已经在它们产品中应用了这一技术。 但谷歌和Facebook 只是开始而已:在未来十年,我们将见证人工智能蔓延进一个又一个的产品。我们将与Bot 交流——它们不是照本宣科的机器人拨号程序(robo-dialer),我们甚至不能

意识到它们不是人类。我们将依赖汽车进行路线规划,对道路危险做出反应。 可以毫不夸张地估计:在未来几十年中,我们所接触的每一种应用程序都将整合进一些人工智能功能,而如果使用应用程序,我们将无法做任何事。 鉴于我们的未来将不可避免地与人工智能捆绑在一起,我们就必须要问:我们现在发展得如何了?人工智能的现状是怎样的?我们将走向何方? 人工智能的未来发展前景:当前困境和未来可能 如今人工智能的能力和局限 对人工智能的描述围绕着以下几个中心:强度(有多智能)、广度(解决的是范围狭窄的问题,还是广义的问题)、训练(如何学习)、能力(能解决什么问题)和自主性(人工智能是辅助技术还是能够 只靠自己行动)。这些每一个中心都有一个范围,而且这个多维空间中的每一个点都代表着理解人工智能系统的目标和能力的 一种不同的方式。 在强度(strength)中心上,可以很容易看到过去20 年的成果,并认识到我们已经造出了一些极其强大的程序。深蓝(Deep Blue)在国际象棋中击败了Garry Kasparov;沃森(Watson)击败了Jeopardy 的常胜冠军;AlphaGo 击败了可以说是世界上最好的围棋棋手李世石。

(完整版)人工智能技术发展趋势及应用

一) 单选题,每题 2 分,共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中,不正确的是(B)。 (A) 人工智能是以机器为载体的智能 (B) 人工智能是以人为载体的智能 (C) 人工智能是相对于动物的智能 (D) 人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是(A)。 (A) 为人处事方面的知识 (B) 行业性知识 (C) 分析性知识 (D) 创造性知识 3. 本课程提到,人工智能皇冠上的明珠是(D)。 (A) 数据智能 (B) 读写智能 (C) 逻辑智能 (D) 语言智能 4. 根据本课程,以下哪项不属于情感分析四维模型的内容(D)。 (A) 读音知情 (B) 读脸知情 (C) 读搏知情

(D) 读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是(C)。 (A) 1986年启动“863计划” (B) 1977年,吴文俊创立吴方法 (C) 1957年,罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D) 1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过(A)获得“棋感”。 (A) 视觉感知 (B) 扩大存储空间 (C) 听觉感知 (D) 提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段(A)。 (A) 教育创新化 (B) 教育技术化 (C) 教育智能化 (D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是(C)。 (A) 制造 (B) 教育

(C) 艺术 (D) 金融 9. 2013年,麻省理工学院的基础评论把(D)列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C) 智能围棋 (D) 深度学习 10. 根据本课程,过去生产一台哈雷机车需要21天,但在工业4.0时代,只需要(D)就可以把私人定制的摩托车交给客户,极大提高了生产效率,同时满足用户的个性化需求。 (A) 2天 (B) 24小时 (C) 12小时 (D) 6小时 11. 根据本课程,根据相关机构数据分析,中国制造业总体成本与美国相比(C) (A) 远远低于美国 (B) 远远高于美国 (C) 已经几乎相等同 (D) 无法判断

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