人工智能进展及应用研究概述(PPT 36张)
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2024版未来人工智能PPT模板
AI伦理道德问题探讨
数据隐私保护
如何在利用大数据进行AI 训练时确保个人隐私不受 侵犯。
算法偏见与歧视
AI算法可能继承并放大人 类社会的偏见和歧视，如 何避免这一问题。
AI决策透明度
如何提高AI决策的透明度， 使其决策过程更易于理解 和接受。
法律法规对AI产业影响
数据保护法规
如欧盟的GDPR等法规对数据隐私保 护的要求，对AI数据收集和使用的影 响。
人工智能的应用场景 包括智能语音助手、自动驾驶、智能 医疗、智能家居等，展示了人工智能 技术的广泛应用。
人工智能面临的挑战 数据安全、隐私保护、伦理问题等， 是当前人工智能发展亟待解决的问题。
未来发展趋势预测
人工智能技术不断创新
随着算法、算力、数据等技术的不断发展，人工智能技术将不断创新， 推动各行业的智能化升级。
目标检测技术
介绍目标检测的基本原理和实现方法，包 括传统方法和基于深度学习的方法。
03
典型案例分析：智慧医疗、智慧 交通等
智慧医疗中AI技术应用
辅助诊断
通过深度学习等技术， AI可以协助医生进行疾 病诊断，提高诊断准确
性和效率。
医学影像分析
AI可以对医学影像进行 自动分析和识别，辅助 医生进行病灶定位和诊
为实际产品或服务。
创新平台建设
03
政府、企业、高校共同建设AI创新平台，促进技术交流、人才
培养和产业发展。
06
总结与展望：共同迎接美好未来
本次报告内容回顾
人工智能的发展历程 从概念提出到技术落地，人工智能经历 了漫长的发展历程，逐渐渗透到各个领
域。 人工智能的核心技术 深度学习、自然语言处理、计算机视 觉等，是人工智能技术的重要支撑。
AI人工智能云计算大数据简介ppt模板
AI技术已经渗透到各行各业，成为推动产业转型升级的重要力量。同时，AI技术 也面临着数据安全、隐私保护等挑战。
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
03
云计算基础及原理
云计算概念及特点
AI人工智能云计算大数据简 介ppt模板
目录
• 引言 • AI人工智能概述 • 云计算基础及原理 • 大数据技术与应用 • AI+云计算+大数据融合创新 • 挑战与机遇并存 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
数字化时代
01
随着数字化时代的到来，数据成为新的生产要素，云计算为数
据处理提供了强大的后盾。
06
挑战与机遇并存
技术挑战及解决方案探讨
01
数据安全与隐私保护
随着大数据的快速发展，数据安全和隐私保护成为重要挑战，需要采取
加密技术、访问控制等措施来确保数据安全。
02
算法模型的可解释性与透明度
为了提高AI系统的可信度和可解释性，需要研究更加透明的算法模型，
以便人们更好地理解AI系统的决策过程。
伦理道德与社会责任
AI和大数据技术的发展需要遵循一定的伦理道德标准，企 业需要承担相应的社会责任，确保技术发展的可持续性。
产业生态构建和协同发展路径
产业链整合与协同
AI、云计算和大数据产业需要形成紧密的产业链整合，各环节之 间协同合作，共同推动产业的发展。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
05
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
03
云计算基础及原理
云计算概念及特点
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目录
• 引言 • AI人工智能概述 • 云计算基础及原理 • 大数据技术与应用 • AI+云计算+大数据融合创新 • 挑战与机遇并存 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
数字化时代
01
随着数字化时代的到来，数据成为新的生产要素，云计算为数
据处理提供了强大的后盾。
06
挑战与机遇并存
技术挑战及解决方案探讨
01
数据安全与隐私保护
随着大数据的快速发展，数据安全和隐私保护成为重要挑战，需要采取
加密技术、访问控制等措施来确保数据安全。
02
算法模型的可解释性与透明度
为了提高AI系统的可信度和可解释性，需要研究更加透明的算法模型，
以便人们更好地理解AI系统的决策过程。
伦理道德与社会责任
AI和大数据技术的发展需要遵循一定的伦理道德标准，企 业需要承担相应的社会责任，确保技术发展的可持续性。
产业生态构建和协同发展路径
产业链整合与协同
AI、云计算和大数据产业需要形成紧密的产业链整合，各环节之 间协同合作，共同推动产业的发展。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
05
以人工智能为主题的ppt
综上所述，机器学习是一种基于数据和统计学的方法，通过学习输入和预期输出之间的关系，推导出能够准确预测新的输入的模型。在了解《机 器学习简介》时，我们需要了解机器学习的分类、算法和应用领域，以便更好地应用于实际场景。
自然语言处理与语音识 别
Natural Language Processing and Speech Recognition.
计算机视觉与图像识别
Computer vision and image recognition.
计算机视觉基础
图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一。该任务的目标是将图像分配到 预定义的类别中。现代计算机视觉中常用的图像分类方法主要基于卷积神经 网络（CNN）。使用深度学习技术，能够有效的提取图像特征，从而实现准 确快速的图像分类。 目标检测是计算机视觉中更高级的任务。它的目标是在图像中找出感兴趣的 物体，并进行定位和分类。现代目标检测算法常采用的方法是基于锚框的算 法，如Faster R-CNN、YOLO和SSD等。这些方法不仅具有高精确度，而且 在实际应用中也具有较好的鲁棒性和实时性。 图像分割是将图像分成不同区域的任务。该任务可以用于图像识别、人工智 能游戏、自动驾驶等领域。现代图像分割算法主要采用基于深度学习的方法 ，如Mask R-CNN、FCN、UNet和SegNet等。这些方法结合了卷积神经网 络和循环神经网络的优势，能够实现高效准确的图像分割。
语音信号处理பைடு நூலகம்术介绍
1. 声音识别技术：声音识别是一种基于语音信号处理的技术，可以将人类语音转化为文本或命令。该技术广泛应 用于智能助手、智能家居、智能车载等领域。目前，声音识别技术已经得到了大量研究和发展，可以实现高准确 率的中文语音识别，并具备一定的上下文理解和语音交互能力。 2. 语音合成技术：语音合成是一项将文字转化为语音的技术，可以实现计算机自动生成语音，为人机交互提供自 然的语音输出。该技术也广泛应用于智能助手、语音导航、广播电台、智能游戏等领域。随着深度学习、自然语 言处理等关键技术的不断发展，语音合成技术已经越来越贴近自然语言，呈现出更加自然、流畅的语音输出效果。
自然语言处理与语音识 别
Natural Language Processing and Speech Recognition.
计算机视觉与图像识别
Computer vision and image recognition.
计算机视觉基础
图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一。该任务的目标是将图像分配到 预定义的类别中。现代计算机视觉中常用的图像分类方法主要基于卷积神经 网络（CNN）。使用深度学习技术，能够有效的提取图像特征，从而实现准 确快速的图像分类。 目标检测是计算机视觉中更高级的任务。它的目标是在图像中找出感兴趣的 物体，并进行定位和分类。现代目标检测算法常采用的方法是基于锚框的算 法，如Faster R-CNN、YOLO和SSD等。这些方法不仅具有高精确度，而且 在实际应用中也具有较好的鲁棒性和实时性。 图像分割是将图像分成不同区域的任务。该任务可以用于图像识别、人工智 能游戏、自动驾驶等领域。现代图像分割算法主要采用基于深度学习的方法 ，如Mask R-CNN、FCN、UNet和SegNet等。这些方法结合了卷积神经网 络和循环神经网络的优势，能够实现高效准确的图像分割。
语音信号处理பைடு நூலகம்术介绍
1. 声音识别技术：声音识别是一种基于语音信号处理的技术，可以将人类语音转化为文本或命令。该技术广泛应 用于智能助手、智能家居、智能车载等领域。目前，声音识别技术已经得到了大量研究和发展，可以实现高准确 率的中文语音识别，并具备一定的上下文理解和语音交互能力。 2. 语音合成技术：语音合成是一项将文字转化为语音的技术，可以实现计算机自动生成语音，为人机交互提供自 然的语音输出。该技术也广泛应用于智能助手、语音导航、广播电台、智能游戏等领域。随着深度学习、自然语 言处理等关键技术的不断发展，语音合成技术已经越来越贴近自然语言，呈现出更加自然、流畅的语音输出效果。
人工智能概论课件完整版
自然语言处理
研究如何让计算机理解和生成人类自然语言 文本。
深度学习
研究如何构建和训练深度神经网络模型，以 模拟人脑处理信息的方式。
人工智能的应用领域
智能家居
通过人工智能技术实现家庭设备 的自动化和智能化控制，提高生
活便利性和舒适度。
智能交通
利用人工智能技术提高交通系统 的效率和安全性，如自动驾驶汽 车、智能交通信号控制等。
05
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护问题
01
数据采集与使用的透明度不足
在人工智能应用中，大量个人数据被采集和使用，但很多时候用户并不
清楚自己的数据是如何被使用的，于网络安全威胁和技术漏洞的存在，人工智能系统所处理的数据可能
面临泄露和滥用的风险，对个人隐私造成侵害。
人工智能概论课件完整版
目录
• 人工智能概述 • 人工智能基础知识 • 人工智能算法与模型 • 人工智能技术应用 • 人工智能伦理与安全问题 • 人工智能发展趋势与挑战
01
人工智能概述
人工智能的定义与发展
人工智能的定义
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和 扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
恶意使用风险
人工智能技术可能被恶意使用，如用于网络攻击、欺诈行为或制造虚假信息，这对社会和个 人都构成了安全威胁。
人工智能与人类未来关系探讨
劳动力市场变革
人工智能的发展将导致劳动力市 场的深刻变革，一些传统职业可 能会消失，而新的职业和就业机 会将出现。
社会伦理挑战
随着人工智能技术的广泛应用， 社会将面临一系列伦理挑战，如 人类与机器的权利关系、责任归 属以及道德准则的制定等。
高中信息技术必修课件第六章人工智能及其应用
深度学习方法
通过预先定义的规则对文本进行处理，如 模板匹配、正则表达式等。
利用大量语料库进行统计学习，如隐马尔 可夫模型、条件随机场等。
通过神经网络模型对文本进行表征学习， 如循环神经网络、卷积神经网络等。
自然语言处理的应用案例
01
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译 成另一种自然语言文本。
02
情感分析
自然语言处理的基本任务
词法分析
对文本进行分词、词性标注等基本处理 。
语义理解
分析文本中词语、短语和句子的含义， 以及它们之间的关联。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，如主 谓关系、动宾关系等。
信息抽取
从文本中提取出关键信息，如实体、事 件、关系等。
自然语言处理的技术与方法
03
基于规则的方法
基于统计的方法
目标检测
在图像中定位并识别出感 兴趣的目标，通常使用矩 形框标注目标的位置。
图像分割
将图像划分为具有相似性 质的区域或对象，包括语 义分割和实例分割等任务 。
计算机视觉的技术与方法
特征提取
通过设计或学习特定的特征提取方法 ，从图像中提取有用的信息，例如 SIFT、HOG等手工特征或深度学习中 的卷积神经网络特征。
识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达。
03
智能问答
根据用户提出的问题，自动检 索相关信息并生成简洁明了的
回答。
04
文本摘要
自动提取文本中的关键信息， 生成简洁的摘要。
04
计算机视觉
计算机视觉的基本任务
01
02
03
图像分类
将输入的图像划分到预定 义的类别中，例如识像分析
2024版人工智能概述ppt课件
02
AI系统如何做出决策往往缺乏透明度，难以解释和理解。
人工智能对就业的影响
03
自动化和智能化技术可能导致部分传统岗位的消失，引发就业
结构和社会经济问题。
隐私保护策略及实现方式
01
02
03
数据匿名化
通过去除或修改数据中的 个人标识符，保护用户隐 私。
差分隐私
在数据分析过程中引入随 机噪声，使得攻击者无法 推断出特定个体的信息。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法、 语义网络、框架表示法等。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂 决策问题中的应用。
自监督学习
利用无标签数据进行预训练，提升模型在少 样本或无监督任务中的表现。
计算机视觉技术及应用
计算机视觉定义
常见计算机视觉技术
研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、 理解内容并作出决策的一门学科。
图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别 等。
计算机视觉应用
发展趋势
智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业 自动化等。
随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉 技术的应用领域也在不断扩展，未来将有更 多的创新应用涌现。
ai人工智能PPT模板(2024)
04
8
非监督学习
01
02
03
04
聚类分析（Clustering）
降维技术（Dimensionality Reduction）
关联规则学习（Association Rule Learning）
异常检测（Anomaly Detection）
2024/1/27
9
强化学习
马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes） 策略梯度方法（Policy Gradient Methods）
5
应用领域与前景展望
应用领域
人工智能已经广泛应用于各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能家居、智慧医疗、智慧交 通等。它正在改变我们的生活方式和工作方式，提高生产力和生活质量。
前景展望
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。它将帮助我们解决许多复 杂的问题和挑战，推动社会的进步和发展。同时，随着人工智能技术的不断成熟和完善，其应用场景也将更加广 泛和深入。
应用场景
智能家居控制、虚拟现实、增 强现实、智能机器人等。
2024/1/27
26
07
人工智能伦理、法律 与社会影响
2024/1/27
27
数据隐私保护问题探讨
2024/1/27
数据收集和使用
AI系统需要大量数据进行训练和优化，但数据的收集和使 用必须符合相关法律法规和伦理规范，确保个人隐私得到 保护。
2024/1/27
池化层
对卷积层输出进行降采样 ，减少数据维度，提高模 型泛化能力。
全连接层
将卷积层和池化层提取的 特征进行整合，输出最终 分类或回归结果。
52人工智能的应用ppt课件
27
教育行业：个性化教育、智能评估等
个性化教育
通过人工智能技术，对学生的学 习能力、兴趣爱好等进行评估和 分析，提供个性化的学习资源和
教学方案，提高教学效果。
2024/1/27
智能评估
运用自然语言处理、机器学习等技 术，对学生的学习成果进行自动评 估和反馈，为教师提供更加客观、 准确的教学评价工具。
2024/1/27
17
计算机视觉概述
1 2 3
计算机视觉定义
通过图像传感器等设备获取图像或视频，并利用 计算机对图像或视频进行处理、分析和理解，以 模拟人类视觉功能的技术。
计算机视觉发展历程
从早期的图像处理、模式识别，到近年来的深度 学习等技术的广泛应用，计算机视觉技术不断取 得突破性进展。
计算机视觉研究内容
包括图像分类、目标检测、图像分割、场景理解 等多个方面。
2024/1/27
18
图像识别、目标检测等核心技术
图像识别技术
通过提取图像中的特征，将图像 划分到不同的类别中。常用的图 像识别算法包括基于纹理、形状 、颜色等特征的传统算法，以及 基于深度学习的卷积神经网络（ CNN）等算法。
目标检测技术
从图像或视频中检测出感兴趣的 目标，并确定其位置和类别。目 标检测算法通常包括基于滑动窗 口、区域提议网络（RPN）、 YOLO、SSD等。
语音识别
将待识别的语音特征向量 输入到训练好的声学模型 中，通过搜索算法找到最 可能的词序列作为识别结 果。
2024/1/27
22
语音合成方法介绍
2024/1/27
基于规则的方法
利用语言学规则和声学规则来合成语音，如基于音素拼接的语音 合成方法。
基于统计的方法
教育行业：个性化教育、智能评估等
个性化教育
通过人工智能技术，对学生的学 习能力、兴趣爱好等进行评估和 分析，提供个性化的学习资源和
教学方案，提高教学效果。
2024/1/27
智能评估
运用自然语言处理、机器学习等技 术，对学生的学习成果进行自动评 估和反馈，为教师提供更加客观、 准确的教学评价工具。
2024/1/27
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计算机视觉概述
1 2 3
计算机视觉定义
通过图像传感器等设备获取图像或视频，并利用 计算机对图像或视频进行处理、分析和理解，以 模拟人类视觉功能的技术。
计算机视觉发展历程
从早期的图像处理、模式识别，到近年来的深度 学习等技术的广泛应用，计算机视觉技术不断取 得突破性进展。
计算机视觉研究内容
包括图像分类、目标检测、图像分割、场景理解 等多个方面。
2024/1/27
18
图像识别、目标检测等核心技术
图像识别技术
通过提取图像中的特征，将图像 划分到不同的类别中。常用的图 像识别算法包括基于纹理、形状 、颜色等特征的传统算法，以及 基于深度学习的卷积神经网络（ CNN）等算法。
目标检测技术
从图像或视频中检测出感兴趣的 目标，并确定其位置和类别。目 标检测算法通常包括基于滑动窗 口、区域提议网络（RPN）、 YOLO、SSD等。
语音识别
将待识别的语音特征向量 输入到训练好的声学模型 中，通过搜索算法找到最 可能的词序列作为识别结 果。
2024/1/27
22
语音合成方法介绍
2024/1/27
基于规则的方法
利用语言学规则和声学规则来合成语音，如基于音素拼接的语音 合成方法。
基于统计的方法
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（一）各国政策助力人工智能发展
中国： “脑科学与类脑科学研究”
国家层面推出加快人工智能发展的指导文件。
时间 2015年3月 2015年4月 2015年5月 2015年7月 2015年11月 战略、规划 国家发改委出台《工业机器人产业项目》 科技部发布《智能制造科技发展“十二五”专 项规划》。 《中国制造2025》出台，明确提出“加快 发展智能制造装备和产品” 国务院出台关于“积极推进互联网+行动” 的指导意见 中国工业机器人高峰论坛召开，工信部与 财政部考虑对于工业机器人等领域相关支 持政策。 “科技创新—2030项目”智能制造和机器 人成为重大工程 《国民经济和社会发展第十三个五年规划 纲要(草案)》 国家发展改革委、科技部等联合发布 《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 重点突破新兴领域人工智能技术等 到2018年，打造人工智能基础资源 与创新平台，形成千亿级的人工智 能市场应用规模 明确提出人工智能作为重点布局的 11个领域之一 备注 对于机器人集成、本体、关键部件 等会有30%补贴 针对机器人领域发布了《服务机器 人科技发展“十二五”专项规划》
（一）
2016年2月 2016年5月
一
国内外人工智能发展回顾
（一）各国政策助力人工智能发展
欧盟：人类工程项目（HBP) 2013年初，欧盟宣布未来十年“新兴旗舰技 术项目”——人脑计划（HBP）。总投资12亿欧元 。计划2018年前开发出第一个智能人造大脑。
（二）
一
国内外人工智能发展回顾 （一）各国政策助力人工智能发展 日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） 2014年9月，启动大脑研究计划 Brain/MINDS 。计划为期10年，旨在理解大脑如何工作以及通过 建立动物模型，研究大脑神经回路技术，从而更好 地诊断以及治疗大脑疾病。
模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、
技术及应用系统。
学术界分类
弱人工智能 基于机器学习算法， 程序设计者预测情况、 做出执行方案。 强人工智能 程序自己思维， 分析、理解外部事物， 并做出决策。
一
国内外人工智能发展回顾
•
强人工智能 也指通用人工智能（AGI），是人工智能研究的主要目标之一
。其诞生的时间点被人们成为“技术奇点”或“奇异点”。（如图）从这个点开 始，计算机智能将取代目前地球上最聪明的人类智慧。
人工智能进展及应用研究概述
航天科工二院 2016.07
1
国内外人工智能发展回顾
主 要 内 容
2
人工智能应用概述
3
人工智能产业发展方向及建议
一
国内外人工智能发展回顾
？
人工智能
(Artificial Intelligence)
： 是用机器去实现所有目前必须借助人类智 慧才能实现的任务。其具体研究、开发用于
表1 人工智能原理及流派
主要流派 主要原理 基本观点 代表性成果 符号主义(又称逻主义、心理学派) (又称 符号操作系统 “认知即计算”：认知过程就是在符 专家系统的成功开发与应用。 逻主义、心理学派) 号表示上的一种运算。因此可以用 计算机的符号操作 来模拟人的认知 过程，从而实现人工智能。 联结主义(又称仿生学派或生理学派) (又 神经网络、神 “神经计算”：通过大量的非线性并 称仿生学派或生理学派) 经网络间的连 行处理器来模拟人脑中众多的神经 接 机制、学 细胞（神经元）。 习算法 1943 年，麦克洛奇和皮兹提出形式化 神经元模型，即 M-P 模型； 1982 年，美国物理学家霍普菲尔特提 出离 散神经网络模型；1984 年，他又 提出连续神经网络模 型； 1986 年，鲁梅尔哈特等人提出多层网 络中的反向 传播（BP）算法； 2006 年，Geoffrey Hinton 等人提出 深 度学习算法。 控制论、感 智能取决于感知和行为，取决于对 80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。 年代诞生 知——动作型 外界复杂环境的适应，人工智能系 了智能控制和智能机器人系统。 控制系统 统的建立应采用对 自然智能进化过 程仿真的方法。
（四）
2016年1月 2016年3月 2016年5月
一
国内外人工智能发展回顾
（二）人工智能发展原理
人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。根据技 术原理不同，可以把人工智能分为符号主义、联结主义和行为主义三个流派， 不同流派对人工智能发展的观点不同，研究方法也不相同，但在不同2014年 2015年10月 2015年11月 战略、规划 “推进创新神经技术脑研究计 划”（BRAIN） HIN小组制定未来十年详细计划 DARPA“未来技术论坛” CSIS发布《国防2045：为国防 政策制定者评估未来的安全环 境及影响》报告 DARPA表示正在发展人工智能 技术，以奠定其理论基础 美国白宫探讨制定人工智能发 展相关政策和法律 备注 政府拨款1.1亿美元 十年总投资45亿美元 未来30年技术发展预测 指出人工智能是影响未来 安全环境的重要因素 支撑美国第三次“抵消战 略”
一
国内外人工智能发展回顾
（一）各国政策助力人工智能发展
美国“大脑研究计划” 2013年4月，美国正式公布“推进创新神经技 术脑研究计划”（BRAIN） 。
（一）
一
国内外人工智能发展回顾
（一）各国政策助力人工智能发展
美国已充分认识到人工智能的战略意义，陆续开展了人工 智能相关计划，并从国家战略层面开始加紧布局。
行为主义(又称进化主义或控制论学派) (又称进化主义或控制论学派)
一
国内外人工智能发展回顾
（二）人工智能发展原理
人工智能至今经历了诞生、黄金时代（1956-1974）、遭遇基础障碍（ 1974-1980）、繁荣（1980-1987）、 低潮（1987-1993）、爆发（1993-现在） 多个时期，在波折中不断发展。
（三）
一
国内外人工智能发展回顾
（一）各国政策助力人工智能发展
中国： “脑科学与类脑科学研究” 中国脑计划主要有两个研究方向：以探索大脑 秘密、攻克大脑疾病为导向的脑科学研究以及以建 立和发展人工智能技术为导向的类脑研究。 该计划将于2016年底前启动，国家资助15年。
（四）
一
国内外人工智能发展回顾