人工智能背景与发展精编版
人工智能发展背景
人工智能发展背景引言概述：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考、学习和解决问题的科学。
近年来，随着计算机技术的飞速发展和数据的爆炸增长，人工智能得到了前所未有的发展。
本文将从五个方面介绍人工智能的发展背景。
一、科技进步的推动1.1 硬件技术的提升：随着芯片技术的不断进步，计算机的计算能力和存储容量大幅提升，为人工智能的发展提供了强大的支持。
1.2 大数据的出现：互联网的迅猛发展使得数据量呈爆炸式增长，这为人工智能的学习和训练提供了丰富的素材。
1.3 网络技术的进步：高速网络的普及和云计算的兴起使得大规模数据的传输和处理变得更加便捷和高效。
二、学术界的突破2.1 机器学习的兴起：机器学习作为人工智能的核心技术之一，通过让机器从数据中学习和自我调整，实现了人工智能的突破。
2.2 深度学习的发展：深度学习是机器学习的一种方法，通过构建多层神经网络，使得计算机能够模拟人脑的神经网络结构，大大提升了人工智能的性能。
2.3 自然语言处理的进展：自然语言处理技术使得计算机能够理解和处理人类的自然语言，为人工智能在语音识别、机器翻译等领域的应用提供了基础。
三、商业应用的需求3.1 自动驾驶技术的崛起：随着人们对自动驾驶技术的需求不断增加，人工智能在汽车行业的应用得到了快速发展。
3.2 金融领域的应用：人工智能在金融领域的应用可以提高交易效率、风险控制和客户服务水平，因此受到了金融机构的青睐。
3.3 医疗健康的创新：人工智能在医疗领域的应用可以辅助诊断、优化医疗流程等，为医疗健康带来了更多的可能性。
四、政策和资金的支持4.1 政策的扶持：各国政府纷纷出台相关政策，鼓励人工智能的发展与应用，为人工智能的研究提供了良好的政策环境。
4.2 资金的投入：大量的投资涌入人工智能领域，为人工智能的研究和创新提供了资金保障，推动了人工智能的快速发展。
4.3 人才的培养：各国高校和科研机构加大了人工智能人才的培养力度，为人工智能的发展提供了源源不断的人才支持。
人工智能发展背景
人工智能发展背景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样具备智能的科学与技术。
随着计算机技术的飞速发展和大数据时代的到来，人工智能正逐渐成为当今世界的热门话题。
本文将从人工智能的起源、发展历程、应用领域以及未来趋势等方面进行详细阐述。
一、起源与发展历程人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始研究如何使计算机具备智能。
1956年，达特茅斯会议在美国举行，被认为是人工智能领域的诞生之日。
在接下来的几十年里，人工智能经历了多次高潮和低谷，但始终没有实现真正的突破。
直到近年来，人工智能迎来了新的发展机遇。
一方面，计算机计算能力的大幅提升和存储成本的降低，为人工智能的发展提供了强有力的支持；另一方面，大数据的爆发和云计算的兴起，为人工智能的应用提供了丰富的数据资源和计算平台。
二、应用领域人工智能的应用已经渗透到各个领域，为人类的生活和工作带来了巨大的改变。
以下是几个典型的应用领域：1. 机器人技术：人工智能使得机器人能够摹拟人类的思维和行为，具备更强的自主决策和学习能力。
机器人已经广泛应用于创造业、医疗领域、农业等行业，为人类提供了更高效、更安全的服务。
2. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
目前，自然语言处理已经应用于智能助理、机器翻译、智能客服等领域，大大提高了人机交互的效率和便利性。
3. 无人驾驶：人工智能在无人驾驶领域的应用备受关注。
利用传感器和算法，自动驾驶汽车能够实现环境感知、路径规划和智能驾驶等功能，为交通运输带来了革命性的变革。
4. 金融科技：人工智能在金融领域的应用也日益普及。
利用人工智能的算法和模型，可以实现风险评估、信用评分、智能投资等功能，提高金融服务的效率和准确性。
三、未来趋势人工智能的发展前景广阔，未来将呈现以下几个趋势：1. 深度学习：深度学习是人工智能的重要技术手段，通过摹拟人脑的神经网络结构，实现对大规模数据的学习和分析。
人工智能发展背景
人工智能发展背景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟人类智能的思维和行为，使机器能够具备类似人类的智能能力。
近年来，随着科技的不断进步和人们对智能化需求的增加，人工智能得到了广泛的关注和应用。
本文将从人工智能发展的背景、技术进步、应用领域、挑战和未来发展五个方面进行阐述。
一、人工智能发展的背景1.1 科技进步的推动：随着计算机技术和互联网的快速发展，计算能力的提升和数据的爆炸式增长为人工智能的发展提供了基础条件。
1.2 数据驱动的需求：大数据时代的到来，使得人们对于数据的分析和利用需求越来越高，人工智能技术能够从大数据中挖掘出有价值的信息。
1.3 人工智能应用的成功案例：人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的成功应用，进一步推动了人工智能的发展。
二、人工智能的技术进步2.1 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让机器从数据中学习和优化算法，使其能够自动进行模式识别和决策。
2.2 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经元的结构和工作方式，实现了更加复杂和高效的模式识别和学习能力。
2.3 自然语言处理：自然语言处理技术使得机器能够理解和处理人类的自然语言，实现了智能对话和智能翻译等功能。
三、人工智能的应用领域3.1 交通与物流：人工智能技术可以通过智能交通管理系统和智能物流系统，提高交通拥堵的解决效率和物流的运输效率。
3.2 医疗与健康：人工智能在医学影像诊断、疾病预测和个性化治疗等方面的应用，可以提高医疗的准确性和效率。
3.3 金融与保险：人工智能技术可以通过智能风控系统和智能投资顾问，提高金融风险管理和投资决策的能力。
四、人工智能的挑战4.1 数据隐私和安全：人工智能需要大量的数据作为训练和学习的基础，但数据隐私和安全问题也随之产生，如何保护用户的数据安全成为一个重要的挑战。
4.2 伦理和道德问题：人工智能的发展也带来了一系列的伦理和道德问题，如自动驾驶车辆的道德决策、人工智能对人类工作岗位的影响等。
人工智能发展背景
人工智能发展背景
一、人工智能的发展背景
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究和发展对于自然语言能力、智能推理能力、智能行为能力的有机组合，以及能够实现机器运行的机器人技术等方面的科学技术。
AI的研究于20世纪50年代被提出，最初主要采用符号技术，而后逐步发展到当今的智能主义与深度学习技术。
在过去几十年，随着计算能力的不断提升，硬件设备日益精简，软件算法和算法优化也有了显著的改进，给予了人工智能发展良好的社会环境和技术支撑背景。
加之社会经济发展的需要，机器人技术得到了更多的关注，并成为许多技术公司数字化战略的重点工程，这也是人工智能发展的重要推手。
二、人工智能的主要发展阶段
1、初期阶段
20世纪50年代，随着“符号技术”的提出，第一代人工智能技术---AI研究开始兴起。
当时的研究重点主要是对象识别、自动控制、知识表示和智能机器。
这一阶段的人工智能的具体体现就是建立有限数量的规则形式，藉此达到让计算机自动完成任务的效果。
2、符号主义阶段
20世纪60年代，人工智能开始离开硬件的环境，开始把重点放在符号主义的理论上，也就是通过建立一些规则，来解决问题。
人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
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THANKS
感谢观看
2024/1/26
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06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
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AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
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机器翻译与语音识别
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。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
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04
计算机视觉技术
2024/1/26
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图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
人工智能发展背景
人工智能发展背景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过摹拟人类智能的理论、方法、技术和应用系统，使机器能够像人一样思量、学习、判断和决策的科学与技术领域。
随着技术的不断进步和应用的广泛推广，人工智能正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
1. 发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始研究如何使机器能够摹拟人类的思维和行为。
随着计算机技术的不断进步，人工智能的研究和应用也取得了长足的发展。
20世纪80年代，专家系统、机器学习和自然语言处理等技术逐渐成熟，人工智能开始进入实际应用阶段。
21世纪以来，随着大数据、云计算和物联网等技术的兴起，人工智能迎来了爆发式的发展。
2. 技术基础人工智能的发展离不开以下几个关键技术：- 机器学习：通过让机器从大量数据中学习和提取规律，使其具备自我学习和适应能力。
- 深度学习：一种机器学习的方法，通过构建多层神经网络模型，实现对复杂数据的高层次抽象和分析。
- 自然语言处理：使机器能够理解、处理和生成自然语言，实现与人类的交互。
- 计算机视觉：使机器能够识别、理解和分析图象和视频。
- 机器人技术：将人工智能应用于机器人领域，实现机器人的自主行动和智能决策。
3. 应用领域人工智能在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于：- 交通运输：通过智能交通管理系统和自动驾驶技术，提高交通效率和安全性。
- 金融服务：利用人工智能进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
- 医疗健康：应用人工智能技术进行疾病诊断、药物研发和个性化治疗等。
- 教育培训：通过智能教育系统和个性化学习平台，提供个性化的教育服务。
- 创造业：利用人工智能技术提高生产效率和产品质量，实现智能创造。
- 安防监控：利用计算机视觉和模式识别技术进行视频监控和异常检测。
- 媒体娱乐：应用人工智能技术进行内容推荐、智能游戏和虚拟现实等。
4. 发展挑战尽管人工智能在各个领域都有广泛的应用，但仍面临一些挑战和问题：- 数据隐私和安全：人工智能需要大量的数据支持，但数据的隐私和安全问题向来是人们关注的焦点。
人工智能发展背景
人工智能发展背景引言概述：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟人类智能的方式，使机器能够像人类一样进行思考、学习和决策的技术和应用领域。
人工智能的发展背景可以追溯到上世纪50年代，但直到近年来，随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能才迎来了爆发式的发展。
一、技术突破1.1 算法进步：人工智能的发展离不开算法的突破。
从最早的逻辑推理到现在的深度学习，算法的不断演进为人工智能的发展提供了坚实的基础。
1.2 计算能力提升：随着计算机硬件的不断升级，计算能力得到了大幅提升。
这使得人工智能能够更快地进行数据处理和模型训练，加速了人工智能的发展。
1.3 大数据支持：大数据的普及为人工智能的发展提供了丰富的数据资源。
通过对大数据的深入挖掘和分析，人工智能能够从中学习到更多的知识和规律。
二、应用需求2.1 产业升级：随着经济的发展和产业结构的调整，人工智能成为推动产业升级的重要引擎。
通过人工智能技术的应用，企业能够提高生产效率、降低成本，实现更高质量的发展。
2.2 社会需求：随着人口老龄化和医疗水平的提高，人工智能在医疗、养老等领域的应用需求不断增加。
人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、辅助老人日常生活等，提高生活质量。
2.3 安全保障：在面对日益复杂的安全威胁时，人工智能的发展为安全保障提供了新的手段。
例如，人工智能可以应用于网络安全领域，帮助检测和预防网络攻击。
三、政策支持3.1 技术创新：各国政府纷纷加大对人工智能技术创新的支持力度，通过资金投入、政策扶持等方式，推动人工智能技术的研发和应用。
3.2 人才培养：政府加强对人工智能人才的培养和引进，通过设立人工智能专业课程、提供奖学金等方式，培养更多的人工智能专业人才。
3.3 法律法规：随着人工智能应用的不断扩大，各国政府纷纷出台法律法规，对人工智能的开发和使用进行规范和监管，保障人工智能的安全和合法性。
四、未来展望4.1 智能化生活：随着人工智能技术的不断发展，智能化生活将成为未来的主流。
人工智能背景与发展
人工智能背景与发展人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在实现机器能够像人类一样具备智能思维和决策能力。
本文将从人工智能的背景出发，探讨其发展历程和未来前景。
一、背景介绍随着计算机技术的迅猛发展，人们对于人工智能的概念和应用不断提高。
人工智能起源于20世纪50年代，当时计算机科学家们开始思考如何能够让机器具备类似人类智能的能力。
尽管那时的计算机运算能力有限，但研究人员们对于人工智能的梦想从未停止。
二、发展历程1. 早期研究人工智能研究在早期主要集中在模拟人类思维过程和推理能力上。
根据符号逻辑学、推理和推断等方法，研究者们设计了一系列智能系统，如推理机和专家系统。
虽然这些系统在某些特定任务上取得了一些进展，但在实际应用和通用智能方面仍然面临一定的局限性。
2. 强化学习和机器学习20世纪80年代，强化学习和机器学习等新的研究方向为人工智能的发展带来了新的希望。
通过让计算机基于环境反馈进行学习和优化，使得机器能够根据经验来改进性能。
这种学习模式使得人工智能系统可以逐步自我完善和发展。
3. 深度学习和大数据随着计算机硬件和算法的进步，深度学习和大数据技术的兴起也为人工智能的发展提供了强大的支持。
深度学习是一种通过建立多层次的神经网络模型来实现机器学习的技术，它能够高效地处理大规模的数据，提取和学习数据的特征，从而实现更加准确和智能的决策。
三、人工智能应用1. 自动驾驶技术自动驾驶技术是当前人工智能应用的热点之一。
通过搭载各种传感器和智能控制系统，汽车能够实时感知周围环境，做出智能决策，实现无人驾驶。
这不仅可以提高交通安全性，还能减少交通拥堵和能源消耗。
2. 智能机器人智能机器人是另一个人工智能应用的重要领域。
智能机器人可以执行复杂的任务，如工厂生产、医疗服务、家庭助理等。
它们能够感知和理解人类语言和动作，与人类进行交互，并具备学习和适应的能力。
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人工智能背景与发展精
编版
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人工智能的主要背景与进展
数学1704高芷晗
1、人类智能和人工智能的概念
和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。
人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。
隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。
更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。
人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。
隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。
这三者就是隐性智慧定义的工作框架。
在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。
在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。
由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。
人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。
（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。
（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为认识论信息。
（4）通过信息传递（通信）单元，把认识论信传送到信息处理单元。
（5）通过信息处理（计算）单元，使认识论信息成为适用信息。
（6通过知识生成（认知）单元，根据求解问题的需要生成专门知识。
（7）通过策略创建（决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。
（8）通过策略传递（通信）单元，把智能策略传递到策略执行单元。
（9）通过策略执行（控制）单元，把智能策略转换成为智能行为，反作用于实际问题。
（10）如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标，就把误差作为新的信息反馈到信息获取（感知）单元，通过学习，补充新的知识，优化智能策略，改善执行效果，减小求解误差。
2、人工智能技术
以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。
而这是现今其他各类技术做不到的。
不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，第（1）步中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，第（2）步中人类预设的求解目标也不见得完全合理，第（3）步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。
因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。
如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。
至于一些人所宣传的机器超越人类甚至机器淘汰人类的说法，是没有根据的。
无论是人工智能系统，还是其他各种机器系统，它们共同的问题之一是：机器没有生命，没有目的，不可能自主发现应当解决的实际问题，不可能自主形成机器的智慧，尤其不可能无中生有地形成超越人类和淘汰人类的荒唐愿望，因此更不可能产生淘汰人类或灭绝人类的行为。
4、“新型”信息技术
近十多年来，先后出现了大数据、云计算、物联网、移动互联网以及各种互联网的应用技术。
人们把它们称为“新型”信息技术或“新一代”信息技术。
深入分析可以发现，这些新型信息技术的核心技术正是核心人工智能系统的知识生成和策略创建技术。
不妨以大数据技术为例加以说明。
由于有着多种来源、多种背景以及多种格式，大数据通常是病态结构的或不良结构的大规模数据集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻击程序。
因此，大数据技术的第一个环节就是智能分类：把无用的数据识别分类出来加以过滤和抑制，把有用的数据按照某些特征进行分类，再分门别类地送到恰当的云计算（和云存储）系统，进行相应的信息处理，为知识生成（知识挖掘）做好必要的准备。
通过知识挖掘生成了足够的知识之后，才可以把这些知识（结合求解目标）转换成为用来解决问题的智能策略。
其中，智能分类、知识挖掘和策略创建都是人工智能的基本技术。
可见，如果没有这些人工智能技术，大数据就只能是数据，而不可能转换成为有用的知识和可以用来解决问题的智能策略。
由此可知，大数据技术的核心就是人工智能技术，可以把它比较确切地称为面向大数据的智能技术。
近来人们在密切关注着“互联网＋”。
其实，“互联网＋”可以有两种不同的理解。
一种理解是当前人们所关注的互联网推广，这里的“＋”就相当于信息化的“化”，就是互联网的各种应用。
另一种更有意义的理解则把“互联网＋”理解为互联网升级，就是把以计算机为终端的现有互联网升级为以人工智能系统为终端的智能互联网。
应当认为，互联网推广即把互联网应用到各行各业是完全必要的，这是信息化建设的正常要求。
但是，从信息化建设的发展大势来看，互联网升级即把当前常规互联网升级为智能互联网则更为必要，这将为中国信息化建设注入更为强大的新活力，是转变经济发展方式的需要，是国民经济产业升级的需要。
综上所述，大数据技术、云计算技术、智能物联网技术，其实都是人工智能技术的相关具体应用。
可以这么说，如果没有人工智能技术，单凭信息技术很难有效地应对大数据和物联网以及未来更多更复杂的技术挑战。
5、人工智能（如alphago）军事应用展望
一般来说,按照作战活动的不同,可以将战争空间划分为物理域、信息域、认知域和社会域4个交叠构成的具有跨域特性的作战域。
随着机器学习和人工智能的快速发展,以谷歌AlphaGo、微软智能图像识别、IBM沃森等为代表的人工智能技术必然会应用于战争空间的各作战域.美国国防部高级研究计划局(DefenseAdvancedResearchProjectsAgency,DARPA)作为美国先进科技的引领者,在人工智能领域正在和计划开展大量研究项目.表1列出了人工智能技术在各个作战域中的可能应用情况以及DARPA开展项目的情况
物理域是各种军事力量进行交战、打击、防护和机动的作战域.人工智能技术在该域的应用,必然导致大量智能化无人作战平台的出现,如智能作战机器人、无人驾驶汽车、无人船、无人机等.这些智能化的无人作战平台与当前的无人系统将具有本质性的区别,是一类具有思考决策能力的系统,而不是简单地应对大致有限
的既定环境.这必然导致打击、机动和防护能力的全面提升.如DARPA正在研发的X 战车(GXV-T),依赖先进的人工智能技术具备更快行驶速度,超强侦察外部环境躲避敌方侦察的能力.
信息域是信息化战争对抗发生的主战场,是信息产生、处理、共享与对抗发生
的领域.长期以来,由于信息的处理共享等环节需要大量的人工操作,例如战场侦察卫星传回的图像、无人机侦察图像、各类人员语音信息等非结构化数据需要人工
判读,这直接导致信息的处理速度和利用效率极低,甚至可能使指挥员淹没在“信
息洪流”中.微软的ImageNet图像识别理解、科大讯飞的语音识别等人工智能技
术的发展,使智能化处理非结构化战场数据越来越接近实战要求,由此正在催生各
类传感器、数据处理器以及信息网络的全面智能化,使得信息收集的范围更为广泛,信息处理的速度更快质量更好.另外,信息域中的网电对抗,借助于人工智能技术将能够实现自主敏捷反应,如DARPA资助的“认知电子战”计划使用最新的人工智能和机器学习方法,能够自主识别对手的信号频谱并作出反应.
认知域和社会域是感知、认知和决策产生的作战域,智能态势感知理解和自主
决策是目前人工智能亟待解决的领域,是通向真正意义的智能化战争的关键一环.
由于战场环境具有高度的复杂性和不确定性,长期以来,态势理解及预测等认知活
动机器智能还无法胜任,主要依赖人工完成.现代化战争复杂程度越来越高,陆、海、空、天、电、网各维度态势相互铰链,单纯依赖人工对态势图判读来理解和预测态势将会变得越来越困难.另外,由于战争内在的复杂性,对手行为的高度不确定性,长期以来,辅助决策功能一直饱受诟病.为了解决这一问题,DARPA从2008年开
始支持“深绿”计划,试图研究一种能够嵌入美军C4ISR系统的先进辅助决策模块.“水晶球”和“闪电战”是两大核心模块.水晶球负责生成和更新未来作战可
能的各个分支,即绘制和更新战争的博弈树,而闪电战模块用来对每个分支进行模
拟并给出交战结果,即完成对博弈树的剪枝和搜索,这与AlphaGo采用的方法极为
类似.因此,AlphaGo的成功极有可能带来这类智能军事决策的突破,这也是AlphaGo技术最有借鉴意义之所在.在社会域上,共享感知和协同决策是实现联合作战行动的基础,是整合其他各作战域智能作战力量形成作战体系的关键所在.DARPA 正在大力发展的“人机协作”(“半人马模式”)等计划,其目标就是实现将人与机深度融合为共生的有机整体,让机器的精准和人类的可塑性完美结合,利用机器的
速度让人类做出最佳判断,以协助人类提升认知速度和精度,快速作出决策并指挥
无人系统协同行动.。