对智能仪器分析及未来的展望

一、智能仪器的工作原理

智能仪器主要由硬件和软件两大部分组成。传感器拾取被测参量的信息并转换成电信号，经滤波去除干扰后送人多路模拟开关；由单片机逐路选通模拟开关将各输入通道的信号逐一送入程控增益放大器，放大后的信号经A/D转换器转换成相应的脉冲信号后送入单片机中；单片机根据仪器所设定的初值进行相应的数据运算和处理；运算的结果被转换为相应的数据进行显示和打印；同时单片机把运算结果与存储在片内FlashROM或EPROM内的设定参数进行运算比较后，根据运算结果和控制要求，输出相应的控制信号。

二、智能仪器的功能特点

（1）集成化、模块化。大规模集成电路技术发展到今天，集成电路的密度越来越高，体积越来越小，内部机构越来越复杂，功能也越来越强大，从而大大提高了每一个模块进而整个仪器系统的集成度。模块化功能硬件是现代仪器仪表的一个强有力的支持，他使得仪器更加灵活，仪器的硬件组成更加简洁，比如在需要某种测试功能时，只需增加相应的模块化功能硬件，再调用相应的软件来使用此硬件即可。（2）运程控制自测性能。由于智能仪器都备有各种标准的通信接口，所以它能很方便地与PC机和其他仪器一起组成各种近程和远程的测量系统，从而完成更复杂的测试任务。（3）数据处理功能强。由于采用了DSP或μc，使得许多原专用硬件逻辑难以解决或根本无法解决的问题，现在可以由软件灵活地实现。（4）仪器构成柔性化。智能仪器强调软件的作用，选配一个或几个带共性的基本仪器硬件来组成一个通用硬件平台，通过调用不同的软件来扩展或构成各种功能的智能仪器或系统。智能仪器将数据的采集；数据的分析与处理；显示或输出的一种或多种功能的通用硬件模块组合起来，通过编制不同的软件来构成任何一种新功能的仪器。（5）多种监测功能。在实时测量过程

中，智能仪器具有多种监测功能。

三、智能仪器发展趋势

（1）微型化：微型智能仪器指微电子技术、微机械技术、信息技术等综合应用于仪器的生产中，从而使仪器成为体积小、功能齐全的智能仪器。（2）多功能化：多功能本身就是智能仪器仪表的一个特点。（3）人工智能化：人工智能是计算机应用的一个崭新领域，利用计算机模拟人的智能，用于机器人、医疗诊断、专家系统、推理证明等各方面。（4）融合ISP和EMIT技术：伴随着网络技术的发展，Internet 技术向工业控制和智能仪器仪表系统领域渗透，实现智能仪器仪表系统基于Internet的通讯能力以及对设计好的智能仪器仪表系统进行远程升级、功能重置和系统维护。在系统编程技术（In-System Programming，简称ISP技术）是对软件进行修改、组态或重组的一种最新技术。（5）虚拟仪器是智能仪器发展的新阶段。传统的智能仪器在仪器技术中用了某种计算机技术，而虚拟仪器则强调在通用的计算机技术中吸收仪器技术。作为虚拟仪器核心的软件系统具有通用性、通俗性、可视性、可扩展性和升级性，能为用户带来极大的利益。（6）计算机化。近年来，新型微处理器的速度不断提高，采用流水线、RISC 结构和cachE等先进技术，又极大提高了计算机的数值处理能力和速度，与计算机技术紧密结合，已是当今仪器与测控技术发展的主潮流。

四、智能仪器的主要发展方向

（1）工业自动化仪器与控制系统以大工程项目为依托，致力于新一代主控系统及综合自动化开发和产业化。（2）电子与电工测量仪器，重点发展精密数字电表、自动测试技术与系统集成技术、网络技术。重点发展整机自动化测试系统，实现在线自动化检测。加快发展通信、计算机、网络技术、集成电路测量仪器及系统；航空、航天自动测试系统及设备。（3）高智能医疗仪器。重点发展医用光学仪器；以数字成像、高档彩超、彩超换能器为研发关键技术的超声医用仪器等。（4）大力发展各类传感技术及传感器的研究开发。主要是新型传感器及信息获取、传感技术。主要涉及遥感遥测、新材料、信息融合

技术、传感器制造技术等。（5）科学仪器老产品更新换代。重点围绕生命科学、农业和食品、材料科学、环境与能源等直接关系到人类生存和发展的各学科和领域的需求，加强引进消化、自主研究、开发和产业化。着重发展各种科学仪器应用软件、标准化数据处理软件、提供使用可靠和扩展性强的通用性科学仪器开发平台及仪器测控数据系统与支掌系统；加强计量仪器的开发和产业化，重点是微电子制造业中的几何量在线讲师仪器、远程计量校准及计量基准的研究。

关于人工智能的展望

关于人工智能的展望人工智能自1956年在美国诞生至今已50多年了。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。从美国麻省理工学院、卡内基-梅隆大学到IBM公司、本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界许多实验室都在进行着AI技术的实验。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。一、何谓“人工智能”?“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。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》中所提出的:在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”(Artificial Intelligence)简称AI它是研究、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。人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。因此,“人工智能”与计算机软件有密切的关系。一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如,专家系统软件,机器博奕软件等。但是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,还有硬件及其他自动化的通信设备。人工智能是从思维、感知、行为三层次和机器智能、智能机器两方面研究模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。二、人工智能的研究领域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及哲学和生物学基础,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,主要研究领域有专家系统,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。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。1.机器智能例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(Expert System),简称代写论文ES。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。除了“专家系统”之外,还可列举出其他许多聪明的智能软件系统。如:机器博突的智能软件、智能控制、智能管理、智能通信……的软件等。例如:IBM 的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫,就是计算机的机器智能水平的一次荣誉记录,也是聪明的人工智能软件的一个成功范例。2.智能机器“智能机器”(Intelligent Machine),简称IM,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的

人工智能的现状及今后发展趋势展望精编版

人工智能的现状及今后发展趋势展望精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

人工智能的现状及今后发展趋势展望一．引言人工智能(ArtificialIntelligence),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ASCIWhite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”（BlueJean），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。计算机识别的显着特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

未来机器人的展望

未来机器人的展望展望未来，对机器人的需求是多面的。在制造工业由于多数工业产品的商品寿命逐渐缩短，品种需求加多，这就促使产品的生产就要从传统的单一品种成批大量生产逐步向多品种小批量柔性生产过渡。有各种加工装备、机器人、物料传送装置和自动化仓库组成的柔性制造系统，以及由计算机统一调度的更大规模的集成制造系统将逐步成为制造工业的主要生产手段之一。现在工业上运行的90%以上的机器人，都不具有智能。随着工业机器人数量的快速增长和工业生产的发展，对机器人的工作能力也提出了更高的要求，特别是需要各种具有不同程度智能的机器人和特种机器人。这些智能机器人，有的能够模拟人类用两条腿走路，可在凹凸不平的地面上行走移动；有的具有视觉和触觉功能，能够进行独立操作、自动装配和产品检验；有的具有自主控制和决策能力。这些智能机器人，不仅应用各种反馈传感器，而且还运用人工智能中各种学习、推理和决策技术。智能机器人还应用许多最新的智能技术，如临场感技术、虚拟现实技术、多真体技术、人工神经网络技术、遗传算法和遗传编程、放声技术、多传感器集成和融合技术以及纳米技术等。可以说，智能机器人将是未来机器人技术发展的方向。在智能新时代的到来下，南方ＩＴ学院应运而生，承载着时代的使命，在政府大力支持下，南方学院率先开设机器人专业，以机电工程为基

础，运用计算机控制技术实现对机器人内在的驱动控制和外在的工作应用控制。培养学生的软件开发能力、硬件研发能力和工程应用能力，从事机器人设备的设计开发、编程调试、运行维护等工作的高素质技能型人才。

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(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

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

浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望

浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望有人将人工智能称为第四次工业革命，它已经渗透到很多领域，与人们的生活日益密切，也不断成为学术界研究的热点。文章通过文献回顾，并结合人工智能的发展状况，对其应用的领域进行了系统的分析，同时对人工智能未来可能的发展进行了展望。标签：人工智能；应用领域；发展 1 概述人工智能（Artificial Intenlligence，AI）是综合了计算机科学、生理学和哲学的一门独立的学科，通过对人的意识和思维进行模拟、延伸和拓展来解决各种需要人类智能的复杂工作。人工智能的发展与计算机科学行业的发展密切相关，但是，在应用方面，它既有具体的应用行业，比如机器人，又可以与其他行业相结合，实现完美组合，比如各种“互联网+”（例如人工智能+金融=Fintech）。目前几乎没有研究就人工智能的应用领域进行细致的划分总结，因此本文就此方面进行研究。 2 人工智能的应用领域 2.1 机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心，也是中心问题。学习顾名思义就是进行不断的知识积累，机器学习就是通过机器进行知识的积累，利用现有的信息来进行知识的更新和输出。在引言中我们提到的“AlphaGO”大战李世石，其实第一局李世石是赢了机器的，但第二天大师万万没有想到与自己对弈的机器人昨晚自己与自己下了上百万局棋，“AlphaGO”在学习中达到了大师无法到达的境界。 2.2 计算机视觉它是是指计算机来模拟人的视觉系统，代替人类的眼睛以达到识别物体、确定物体的位置以及物体的运动状态目的。从技术程序上看一般要经过三个步骤：检测目标（图像预处理、图像分割）-识别目标（特征提取、目标分类、判断匹配）-识别行为（模型建立、行为识别）。视觉识别技术在不同的细分领域发展存在较大差距，目前视觉技术较成熟的领域是生物性特征识别方面，在考勤和安防领域广泛应用。例如指纹识别、人脸识别、瞳孔识别等。然而在物体场景识别方面技术不太成熟，因为物种的类别太复杂，外貌特征多样。该领域最早的公司在1997年创建，最近三年来的到了高度的发展。去年年底，亚马孙的无人超市将会实现顾客买东西直接走人，人工智能会实现自动结账。这利用了全自动旋转的3D摄像技术，通过视觉效果识别每个人的ID，实现人与物的制动捆绑，这需要视觉技术对物体充分精确的区分。

展望人工智能的未来(续)下

展望人工智能的未来（续）下未来可能是我们最糟的恶梦我想了解人工智能的一个原因是“坏机器人”总是让我很困惑。那些关于邪恶机器人的电影看起来太不真实，我也没法想象一个人工智能变得危险的真实情况。机器人是我们造的，难道我们不会在设计时候防止坏事的发生吗？我们难道不能设立很多安全机制吗？再不济，难道我们不能拔插头吗？而且为什么机器人会想要做坏事？或者说，为什么机器人会“想要”做任何事？我充满疑问，于是我开始了解聪明人们的想法。这些人一般位于焦虑大道：焦虑大道上的人并不是恐慌或者无助的一一恐慌和无助在图上的位置是更加左边一一他们只是紧张。位于图表的中央不代表他们的立场是中立的一一真正中立的人有自己独立的阵营，他们认同极好和极坏两种可能，但是不确定究竟会是哪个。焦虑大道上的人是部分为超人工智能感到兴奋的一一他们只是很担心人类现在的表现就好像《夺宝奇兵》中的这位少年：他拿着自己的鞭子和宝物，非常开心，然后他就挂了：同时，印第安纳琼斯则更加有见识和更加谨慎，了解潜在的危险并且做出相应的反应，最后安全逃出了山洞。当我了解了焦虑大道的人们的想法后，感觉就像“我们现在傻呵

呵的，很容易像前面那小子一样被弄死，还是努力做印第安纳琼斯吧。” 那究竟是什么让焦虑大道的人们如此焦虑呢？首先，广义上来讲，在创造超人工智能时，我们其实是在创造可能一件会改变所有事情的事物，但是我们对那个领域完全不清楚，也不知道我们到达那块领域后会发生什么。科学家Danny Hillis 把这个比作“就好像单细胞生物向多细胞生物转化的时候那样，还是阿米巴虫的我们没有办法知道我们究竟在创造什么鬼。” Bostrom 则担忧创造比自身聪明的东西是个基础的达尔文错误，就好像麻雀妈妈决定收养一只小猫头鹰，并且觉得猫头鹰长大后会保护麻雀一家，但是其它麻雀却觉得这是个糟糕的主意。当你把“对那个领域完全不清楚”和“当它发生时将会产生巨大的影响”结合在一起时，你创造出了一个很恐怖的词——生存危机指可能对人类产生永久的灾难性效果的事情。通常来说，生存危机意味着灭绝。下面是Bostrom 的图表：可以看到，生存危机是用来指那些跨物种、跨代（永久伤害）并且有严重后果的事情。它可以包括人类遭受永久苦难的情况，但是这基本上和灭绝没差了。三类事情可能造成人类的生存危机： 1）自然——大型陨石冲撞，大气变化使得人类不能生活在空气中，席卷全球的致命病毒等2）外星人——霍金、卡尔萨根等建议我们不要对外广播自己的位置。他们不想我们变成邀请别人来殖民的傻子。

人工智能的应用及展望

人工智能应用及展望唐小军内容摘要：人工智能 (Artificial Intelligence)诞生于1956年的美国，至今已接近七十年。它属于自然科学和社会科学的交叉。人工智能基于认知科学、哲学、不定性论的边缘科学研究项目，在上世纪80年代中期人工神经网络取得重大进展，其成果大量应用于系统的感知,模型建立和控制。神经网络通过对输入输出样本的学习,不断地调整网络的权值和阈值,使网络实现给定的输入输出映射关系,并具有一定的学习和自适应运用能力。智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，借助大数据技术，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统、符号计算、模式识别的发展指明了方向。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。关键词：认知科学专家系统神经网络大数据前言人工智能(Artificial Intelligence)，人工智能可以分为两部分，“智能”是什么，我们可以从不同方面去定义。这关联到到如意识、自我、心灵等问题.我们唯一理解的智能也就是灵长类动物拥有的能自由做出反应的能力，这种能力也是现在和未来人工智能科研的主要奋斗目标。目前我们对灵长类动物的智能的理解，可以用只可意不可言来准确形容，现阶段还不能对自身智能的理解用科学的表达方式表达出来。 1 人工智能的定义人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，主要研究方向是模拟、延伸、扩展人类智能的。人们通过对外界

事物进行长期实践做出一些归纳并对其用数值量化，用传感设备和用严密的逻辑思维进行推理并干预其结果的差错，通过逻辑计算然后再用于控制终端设备服务于受众，智能包含能力包括感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应的能力，行为能力/涉及哲学、认知科学、数学、神经生理学、不定性论、计算机科学、控制论、信息论、仿生学、心理学等；人工智能产品也逐渐融入人类的生活中密不可分。 2 人工智能的发展人工智能的传说可以追溯到古埃及，但在历史的长河中大部分的传说都基于人们的假想，随着近代特别是二战之后世界格局的发展，1946年世界第一台计算机的诞生以来，计算机在欧美国家得以迅速发展，人工智能终可以辅以计算机系统来实现，技术已最终可以创造出机器智能，1956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，人工智能领域的研究也从此正式开始，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。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，已经建立了一些智能程度不同的人工智能系统，例如能够求集成设计分析电路、字符计算、求解积分方程、合成人类自然语言，而进行基于字符的情报检索，提供语音识别、触控识别的多模式接口输入模式，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。我们熟知的年初的谷歌"Alphago"计算机在棋盘上击败了韩国国际象棋大师李世石就是比较突出的例子。 3 人工智能发展的依托神经网络神经网络（artificial neural network. ANN）是设置输出的是一个灵感来自系统的模拟生物激励的输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的

展望人工智能的未来

展望人工智能的未来（续）文章的第一部分讨论了已经在我们日常生活中随处可见的弱人工智能，然后讨论了为什么从弱人工智能到强人工智能是个很大的挑战，然后我们谈到了为什么技术进步的指数级增长表面强人工智能可能并不那么遥远。第一部分的结束，我们谈到了一旦机器达到了人类级别的智能，我们将见到如下的场景：

这让我们无所适从，尤其考虑到超人工智能可能会发生在我们有生之年，我们都不知道该用什么表情来面对。再我们继续深入这个话题之前，让我们提醒一下自己超级智能意味着什么。很重要的一点是速度上的超级智能和质量上的超级智能的区别。很多人提到和人类一样聪明的超级智能的电脑，第一反应是它运算速度会非常非常快——就好像一个运算速度是人类百万倍的机器，能够用几分钟时间思考完人类几十年才能思考完的东西这听起来碉堡了，而且超人工智能确实会比人类思考的快很多，但是真正的差别其实是在智能的质量而不是速度上。用人类来做比喻，人类之所以比猩猩智能很多，真正的差别并不是思考的速度，而是人类的大脑有一些独特而复杂的认知模块，这些模块让我们能够进行复杂的语言呈现、长期规划、或者抽象思考等等，而猩猩的脑子是做不来这些的。就算你把猩猩的脑子加速几千倍，它还是没有办法在人类的层次思考的，它依然不知道怎样用特定的工具来搭建精巧的模型——人类的很多认知能力是猩猩永远比不上的，你给猩猩再多的时间也不行。

而且人和猩猩的智能差别不只是猩猩做不了我们能做的事情，而是猩猩的大脑根本不能理解这些事情的存在——猩猩可以理解人类是什么，也可以理解摩天大楼是什么，但是它不会理解摩天大楼是被人类造出来的，对于猩猩来说，摩天大楼那么巨大的东西肯定是天然的，句号。对于猩猩来说，它们不但自己造不出摩天大楼，它们甚至没法理解摩天大楼这东西能被任何东西造出来。而这一切差别，其实只是智能的质量中很小的差别造成的。而当我们在讨论超人工智能时候，智能的范围是很广的，和这个范围比起来，人类和猩猩的智能差别是细微的。如果生物的认知能力是一个楼梯的话，不同生物在楼梯上的位置大概是这样的：

人工智能的现状及发展展望

人工智能的现状及发展展望从1961年世界上第一个真正意义上的实用机器人在美国问世，到40余年后的今天，机器人的应用领域不断扩大，从工业到农业再到服务业，从工厂走向寻常百姓家，从北非沙漠到南美丛林，从深水世界到浩瀚太空，机器人的触角已经伸向四面八方，成为我们社会生活中一道独特的科技风景。机器人没到人类等级从1956第一次使用“人工智能”这个字汇。到50年后的今天，回顾人工智能这50年的发展中，我们在不断地尝试着把人类的原创性加到机械思考中，虽然我们取得了许多成就，但目前我们所有的知识并不足以到达人类的智能等级，还没有完成一个人类等级的人工智能。用电脑来模拟人脑的高度功能，早在50年前，有人就曾指出，真正的障碍，并不是机器的功能不足，而是我们无法写出程序，来彻底利用我们拥有的资源。人工智能的设备并不是问题，真正难以克服的是关于人工智能基本概念的问题，而且这个问题在50年后的今天依旧存在。人工智能未来继续探索对于人工智能的未来，存在两种不同的观点。第一种观点认为，人工智能是有关于人类智慧，有关于通用机器的。而第二个观点存在于信息科技的前沿。比如，将数据信息化，让它们在网络上产生作用，让基因发挥其作用，让机器人数据发挥作用。机器人人工智能研究的下一个目标是常识知识与推理能力的固定化。但今天的人工智能领域还有很多其它的研究目标。目前，机器人研究存在很多的方向，一些人将机器人人性化，希望越接近人类越好，而另一个方向却正好相反。机器人领域还有一些其他的问题。因为他们必须要在人类的环境中运作，有时候甚至面对一些尚未解决的问题，比方像人类一样抬起两条腿而不是拖着脚的方式行走，或是要能了解物体的三度空间视觉等等。这些问题已经被分别研究，但机器人目前仍旧无法在混乱的房间里行走或是上下楼梯，更不要说爬树了。科幻电影中会有形形色色的机器人，电影往往会让这些机器人有一些人类的动机，变成一个有个性的角色，要假设这些机器人像人类一样十分容易，比如电影《人工智能》里的机器人，会陪伴人还会觉得孤单。电影中假设机器人可以模仿十岁的小孩，然而他们没想到，收养机器人的女主人会变老，当她七十岁或八十岁时，他的机器人小孩还是十岁大。在电影的观点里，甚至不需要思考这个问题，而这只是人们很容易被电影误导的例证之一。机器人潜在威胁尽管目前人工智能的发展还未达到人类智能的水平，但许多人仍存在着顾虑。当机器人真的被赋予了人类式的情感和意志，它将像我们一样，具备各方面的人性特征：创造性的思维、独立的思考与决策、自觉性的行为及各种人情世故，面对与我们一样有人格自尊的机器人，人类该如何以待？机器人是不是也该像我们一样拥有生存与发展的基本权利，谋求政治上的自由和平等。它们会不会打着“人权”的旗号揭竿而起，来一场人工智能的反叛以摆脱人类的控制？一手缔造了机器人神话的我们，是否已经准备好迎接未来的机器人时代？这些场景已在各种科幻作品中提到。机器人三大定律

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望姓名：张磊(10计本) 学号：22051040102 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)、卡内基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国内的清华大学、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。 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。

中国人工智能未来发展的五大战略

中国人工智能未来发展的五大战略一、人工智能：拐点来临人工智能是对人的意识、思维过程进行模拟的一门新学科。似乎在一夜之间人工智能从虚无缥缈的幻想成为了现实。计算机科学家们在机器学习和深度学习领域已取得重大突破，可以赋予机器认知及预测能力。如今在现实世界中，这些系统的应用已不鲜见。回顾变革前的简史人工智能意为机器对人脑思维认知功能的模拟。这一概念长期以来只存在于人类幻想和科幻小说中，直至20世纪五六十年代，有关人工智能的理论初步形成后，才开始引发普遍乐观情绪和第一波热潮。但由于技术未能实现突破性进展，人工智能无法达成预期效果，因此陷入了一段沉寂期。往后数十年间虽然不乏成功案例（如IBM的超级计算机“深蓝”击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫），但因为人工智能在现实世界的成功案例太过孤立，所以不足以支撑大规模商业化。让我们快进至21世纪。数据收集及整理、算法以及高性能计算等技术的突飞猛进促成了革命性进步。例如，在以往被认为是机器“无法取胜”的围棋比赛中，AlphaGo成功击败人类世界冠军，从而赋予了这场获胜历史性的意义。而变革不仅发生在理论前沿。被视为未来超级智能系统的先锋——各类应用机器学习技术的分析工具已现身市场。金融、医疗、制造等行业应用发展迅速，人工智能领域的全球风投也从2012年的5.89亿美元猛增至2016年的50多亿美元。麦肯锡预计，至2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。了解人工智能及其能力以往人们借助计算机的运算能力可以更高效地完成任务（例如，比人类更快地处理更复杂的计算）。传统的软件程序由人类编写，包含具体的指令要求。人工智能的工作模式完全不同。它们依据通用的学习策略，可以读取海量的“大数据”，并从中发现规律、联系和洞见。因此人工智能能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。利用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力；而深度学习更将这一能力推向了更高的层次。这些计算机系统能够完全自主地学习、发现并应用规则。虽然深度学习领域近来的突破可使人工智能系统在一些关键能力上媲美甚至赶超人类，但距离实现“通用人工智能”，即机器能够完全模拟人类认知活动，仍需数十年的努力。不过机器学习系统已经有了某些商业化落地，且应用广泛，可以担当客服、管理物流、监控工厂机械、优化能源使用以及分析医学资料。麦肯锡全球研究院最近的研究显示机器学习技术可广泛应用于各行各业。

2018年百度人工智能战略发展趋势未来展望研究报告

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内容目录 1. 百度引领中国人工智能浪潮 (3) 2. 百度为什么选择All in AI？ (3) 3. 国内最完整的AI 平台：百度大脑+智能云 (4) 4. 两大开放生态占据AI行业制高点 (5) 4.1. DuerOS是人工智能时代的安卓系统 (6) 4.2. Apollo 平台占据全球自动驾驶生态制高点 (9) 5. 投资建议 (15) 6. 风险提示 (15) 图表目录图1：人工智能革命的本质是知识革命 (3) 图2：AI是新一代的计算平台。 (3) 图3：AI是中国的历史性机遇 (4) 图4：AI也是百度的机遇 (4) 图5：百度AI 平台构成 (5) 图6：百度AI 平台开放各类能力 (5) 图7：百度AI 平台拥有各类最前沿人工智能技术 (5) 图8：百度AI 平台已经在各领域取得广泛应用 (5) 图9：百度AI 开放生态 (6) 图10：每一次人机交互系统的更迭推动着时代的变革。 (6) 图11：全球科技巨头都在争抢语音交互变革的机会 (6) 图12：DuerOS的庞大合作伙伴 (7) 图13：DuerOS 业务新进展 (7) 图14：百度拥有海量数据支撑自然语言理解能力 (8) 图15：DuerOS 丰富的内容与服务资源 (8) 图16：DuerOS 提供多样开发套件和参考设计 (8) 图17：DuerOS 开放福能 (8) 图18：Apollo 开放生态全景图 (10) 图19：Apollo 技术框架 (11) 图20：百度能够提供业界领先的自动驾驶数据标注服务 (4) 图21：百度高精度地图具备较高精细化程度 (12) 图22：百度高精度地图覆盖 (12) 图23：百度高精度地图数据自动化程度已达到90% (12) 图24：百度将开放自身的数据仿真平台，在2018 年在仿真平台上实现日行百万公里 (13) 图25：Apollo 平台提供的参考硬件 (13) 图26：Apollo 开放路线图 (14) 图27：Apollo 业务新进展 (14) 表1：Apollo 主要生态合作伙伴 (9)