第一篇：《人工智能》閱讀報告

《人工智能》閱讀報告之

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歷史、現(xiàn)狀與未來

2014/4/6

我并不是通過看書而是通過一部由斯皮爾伯格執(zhí)導(dǎo)的科幻電影——《AI》接觸到人工智能這個概念的。雖然這只是一部2001年的電影，距今已有13年之久，但是它對我的啟迪是長久的。電影劇情在此不做探究，只是它展示給我們的未來讓我對人工智能非常好奇，所以我通過圖書館和網(wǎng)絡(luò)搜集閱讀了一些材料，爭取對人工智能的歷史和現(xiàn)狀有較深入的理解，并對其未來進行合理展望。

電影名叫《A.I》，即Artificial Intelligence的首字母縮寫，而這也正是學(xué)術(shù)上的人工智能的英文名。人工智能的一個比較流行的定義，也是該領(lǐng)域較早的定義，是由當時麻省理工學(xué)院的麥卡錫在1956年的達特茅斯會議上提出的：“人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣”。這次會議可以看作人工智能的發(fā)端。自此以后，新思想、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，至今尚無統(tǒng)一定義。經(jīng)過這些年的發(fā)展，人工智能有了很多成果，前途一片光明。下面是詳細介紹。

首先是人工智能的歷史。1956年夏季，以麥卡錫、明斯基、羅徹斯特和香農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語，它標志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。

關(guān)于人工智能之父的說法，有人認為是馮·諾依曼，有人認為是圖靈，這都有一定的道理。圖靈提出過著名的圖靈測試，這是評價機器智能行為最好且唯一的方法。另外，他還寫過這方面的論文，如《機器會思考嗎？》。然而比較公認的人工智能之父還是約翰·麥卡錫，不幸的是，他于最近去世了。麥卡錫是LISP語言的發(fā)明者，曾因人工智能方面的巨大貢獻獲得過圖靈獎。

人工智能在于1956年正式提出后，取得了顯著進步。20世紀50至70年代之間，人工智能有幾個標志性的事件。1956年，塞繆爾發(fā)明了跳棋程序，于1962年擊敗了美國的一個州的跳棋冠軍。1968年，斯坦福大學(xué)的費根鮑姆等人研制了DENDRAL，被認為是專家系統(tǒng)的萌芽。1976年，“四色定理”得到證明。到了80年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展。另外，人工智能被引入了市場，并顯示出了使用價值。如智能機器人，機器翻譯及斯坦福大學(xué)的SRI地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)等。

到了90年代，可以說進入了相對穩(wěn)定階段。這個期間最著名的事件莫過于藍色巨人IBM的超級計算機“深藍”擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫了。這是人工智能的一個標志性事件，可以說是人工智能領(lǐng)域最廣為人知的事件了。這一事件顯示了人工智能的強大能力，使人們對人工智能的未來充滿了期望。

進入21世紀，對人工智能的研究又深入了一部。比如谷歌等公司推出的機器翻譯，微軟退出的語音助手Cortana，都是當今人工智能的最新成果。今年微軟build大會就進行了實時翻譯，表名語音識別工作有了很大進展。最近很出名的便是IBM公司的超級計算機“沃森”了。2011年2月17日，沃森在美國智力競猜節(jié)目《危險邊緣》中擊敗人類。與之前的深藍不同的是，沃森可以理解人類語言，然后進行推理。

以上是人工智能的基本發(fā)展歷程，下面主要介紹當前人工智能的發(fā)展情況。人工智能主要應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言理解、智能機器人、圖像識別和專家系統(tǒng)等方面。當前這些主要研究領(lǐng)域都取得了長足進步。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是我重點關(guān)注的的一個方面。從它出現(xiàn)以來，就給人們帶來很多驚喜。根據(jù)一個簡化的統(tǒng)計，人腦由百億條神經(jīng)組成，每條神經(jīng)平均連結(jié)到其它幾千條神經(jīng)。通過這種連結(jié)方式，神經(jīng)可以收發(fā)不同數(shù)量的能量。神經(jīng)的一個非常重要的功能是它們對能量的接受并不是立即做出響應(yīng)，而是將它們累加起來，當這個累加的總和達到某個臨界閾值時，它們將它們自己的那部分能量發(fā)送給其它的神經(jīng)。大腦通過調(diào)節(jié)這些連結(jié)的數(shù)目和強度進行學(xué)習(xí)。盡管這是個生物行為的簡化描述，但同樣可以充分有力地被看作是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。

閾值邏輯單元（Threshold Logic Unit，TLU）是理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一步。TLU 是一個對象，它可以輸入一組加權(quán)系數(shù)的量，對它們進行求和，如果這個和達到或者超過了某個閾值，輸出一個量。如下圖所示：

比如一個求解語言種類的感知器學(xué)習(xí)模型如下：

有一種培訓(xùn)規(guī)則叫做delta規(guī)則。感知器培訓(xùn)規(guī)則是基于這樣一種思路：權(quán)系數(shù)的調(diào)整是由目標和輸出的差分方程表達式?jīng)Q定。而delta規(guī)則是基于梯度降落這樣一種思路。

反向傳播算法同樣來源于梯度降落原理，在權(quán)系數(shù)調(diào)整分析中的唯一不同是涉及t(p,n)與 y(p,n)的差分。如下圖所示：

自然語言理解方面，目前很多公司都在做。比較出名的事件是IBM的超級計算機“沃森”。2011年2月14日至16日的3天比賽中，沃森憑借超強的運算速度和強大的人工智能算法戰(zhàn)勝了美國最受歡迎的智力競猜電視節(jié)目《危險邊緣》歷史上兩位最為成功的選手肯·詹寧斯和布拉德·魯特，這是機器挑戰(zhàn)人類智能的又一成功例子。對計算機沃森來說參與智力競賽節(jié)目最重要的難題是解析人類的語言，尤其是在充滿暗示和惡作劇的游戲里，沃森需要識別人類語言中微妙的含義，分辨諷刺口吻、謎語、構(gòu)詞斷句、詩篇線索等等這些邏輯和線索。然后才是對題目進行分解，快速搜索自己的內(nèi)存資料，尋找到最佳答案。沃森能學(xué)習(xí)人類思維分辨人類語言口氣，可選擇忽略不擅長的題目，它可以可估算節(jié)目剩余獎金和自我信心，主動選擇是否繼續(xù)回答問題，已經(jīng)取得了很大的進步。然而即使這樣，它也沒能突破圖靈測試。它只能處理文字符號，并不能真正理解它們的含義。所以它很難理解人類交流中的微妙含義，甚至出現(xiàn)了爆粗口的尷尬局面。

除了自然語言理解，智能機器人的研究也十分火熱。紀錄片《漫游火星》中介紹了兩個智能車——機遇號和勇氣號，都屬于智能機器人范疇。2010年上海世博會上展出了很多這方面的最新成果。比如，會拉小提琴的日本機器人和“海寶”機器人，美國最受歡迎的機器人吸塵器Roomba等。日本本田公司研制的仿人機器人ASIMO，是目前全球唯一具備人類雙足行走能力的類人型機器人。阿西莫(ASIMO，Advanced Step Innovative Mobility)即高級步行創(chuàng)新移動機器人。從2000年發(fā)展至今，除具備了行走功能與各種人類肢體動作之外，更具備了人工智能，可以預(yù)先設(shè)定動作，還能依據(jù)人類的聲音、手勢等指令，來從事相應(yīng)動作。此外，他還具備了基本的記憶與辨識能力。在智能機器人這方面，日本的研究成果是很多的，中國科研人員還要多加努力，迎頭趕上。

圖像識別是人工智能的重要領(lǐng)域，也是目前研究比較集中的領(lǐng)域之一。圖像識別是利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術(shù)。掃描條形碼、二維碼只是簡單的應(yīng)用，現(xiàn)在已經(jīng)有些廠商推出直接掃描圖片獲取信息的技術(shù)了。亞馬遜的Flow早在一年前就已經(jīng)可以通過圖片識別搜索商品，eBay也在嘗試在自己的應(yīng)用中加入圖像識別的功能。目前，Pounce已經(jīng)與Staples、Target、Ace等零售商合作，支持顧客利用手機掃描印刷廣告上的商品圖片，然后即時跳轉(zhuǎn)到電商移動網(wǎng)站下單。這樣移動平臺就可以與電子商務(wù)無縫對接了，從而顯現(xiàn)出了巨大的商機。

除了上面介紹的幾個研究方面，專家系統(tǒng)也在不斷發(fā)展。專家系統(tǒng)是依靠人類專家已有的知識建立起來的知識系統(tǒng)，是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。它應(yīng)用人工智能技術(shù)、模擬人類專家求解問題的思維過程求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問題，其水平可以達到甚至超過人類專家的水平。專家系統(tǒng)可分為解釋型、預(yù)測型、診斷型、設(shè)計型、監(jiān)視型和控制型等類型，各自應(yīng)用于不同的領(lǐng)域。比如控制型專家系統(tǒng)的代表為YES/MVS（幫助監(jiān)控和控制MVS操作系統(tǒng)的專家系統(tǒng)），監(jiān)視型專家系統(tǒng)代表為森林火警監(jiān)視、REACTOR（幫助操作人員檢測和處理核反應(yīng)堆事故的專家系統(tǒng)）。

當然人工智能作為一個跨越多平臺、多學(xué)科的新興技術(shù)，研究領(lǐng)域不止以上介紹的這些，并且新的技術(shù)和概念仍在不斷發(fā)展。那么，人工智能究竟能發(fā)展到什么程度呢？人工智能的終極目標是用機器代替人的腦力勞動，可以說到時候機器要比人類聰明多了。那么這一目標能否達到？若真正實現(xiàn)了，又有什么因素會使人擔憂呢？下面我就人工智能的未來做一下展望。

我對人工智能的未來充滿信心。在IT發(fā)展的不同階段，都引起了或大或小的革命。人工智能是一個新事物，前途不可限量。想當初比爾蓋茨靠著PC的蓬勃發(fā)展而起家，現(xiàn)在的人工智能所帶給我們的機遇不亞于此。隨著人工智能的發(fā)展，很多新產(chǎn)品會進入市場。如果抓住這一機遇，將智能機器放到每個家庭，那必定會造就一個商業(yè)帝國。

另一方面，美國的很多科幻電影都有對人工智能未來的探討，而且基本上都充滿擔憂。不止《A.I》，《終結(jié)者》和《黑客帝國》等電影也對人工智能的未來進行了探討?！禔.I》中人類終于在2000多年后消失，被機器代替；《終結(jié)者》中的機器更是殘忍地殺害人類，與人類展開抗爭；《黑客帝國》中的只能機器則完全統(tǒng)治了原本屬于人類的世界。

從電影回歸現(xiàn)實，人類對人工智能的看法如何呢？目前的人工智能還沒有進入大規(guī)模實際應(yīng)用階段，很多技術(shù)還不成熟，所以人工智能目前看起來還沒有那么“智能”，因而人們對它還沒有多少憂慮。若干年以后，人工智能高度發(fā)達，取代了人的工作，集自然語言理解、模式識別、圖像識別、高精度計算等能力于一身，就出現(xiàn)了所謂的“新人類”——真正意義上的智能機器人。它們具備了思想和意識，它們具備了創(chuàng)新能力，最令人不安的是，它們不想一直受人類驅(qū)使，它們要反抗。

總結(jié)來說，人工智能的發(fā)展有著廣闊的前景。我很關(guān)心的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因為未來智能機器的發(fā)展向人看齊，要模仿人腦的工作機理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當于智能機器的大腦，把它發(fā)展完善，再配合自然語言理解、模式設(shè)別和專家系統(tǒng)等技術(shù)，才能開發(fā)出真正意義上的智能機器。這樣一來，人類千百年來的腦力勞動能夠得以解放，科技高速發(fā)展，新的革命就會到來。

另一方面，技術(shù)的發(fā)展大多會伴隨著濫用。如同當今原子彈令地球處在達摩克利斯之劍下面一樣，被寄予厚望的二十一世紀三大尖端技術(shù)之一的人工智能可能有過之而不及。人工智能有著廣闊的前景，是未來人類生產(chǎn)發(fā)展的主要推動力之一，同時隱憂也如影隨形。話說回來，當前的人工智能雖然已經(jīng)經(jīng)過了半個多世紀的發(fā)展，但是還有漫長崎嶇的道路要走。人類對科技的追求是狂熱的，但是一定要進行必要的約束，這樣才能使人類在享受高科技帶來的福利的同時遠離它們帶來的危害。

第二篇：人工智能調(diào)研報告

2０1７年人工智能中國調(diào)研報告

中新經(jīng)緯客戶端 7 月 20 日電 據(jù)中國政府網(wǎng) 20 日消息，為搶抓人工智能發(fā)展得重大戰(zhàn)略機遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展得先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家與世界科技強國,國務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》.文件要求,20２0 年人工智能總體技術(shù)與應(yīng)用與世界先進水平同步,人工智能產(chǎn)業(yè)成為新得重要經(jīng)濟增長點，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1５00 億元,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1 萬億元.文件指出，新一代人工智能發(fā)展得戰(zhàn)略目標就是要分三步走:

第一步，到 2020 年人工智能總體技術(shù)與應(yīng)用與世界先進水平同步,人工智能產(chǎn)業(yè)成為新得重要經(jīng)濟增長點，人工智能技術(shù)應(yīng)用成為改善民生得新途徑,有力支撐進入創(chuàng)新型國家行列與實現(xiàn)全面建成小康社會得奮斗目標.新一代人工智能理論與技術(shù)取得重要進展。大數(shù)據(jù)智能、跨媒體智能、群體智能、混合增強智能、自主智能系統(tǒng)等基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)實現(xiàn)重要進展，人工智能模型方法、核心器件、高端設(shè)備與基礎(chǔ)軟件等方面取得標志性成果。人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力進入國際第一方陣。初步建成人工智能技術(shù)標準、服務(wù)體系與產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈,培育若干全球領(lǐng)先得人工智能骨干企業(yè),人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過１5０0 億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過１萬億元。人工智能發(fā)展環(huán)境進一步優(yōu)化,在重點領(lǐng)域全面展開創(chuàng)新應(yīng)用，聚集起一批高水平得人才隊伍與創(chuàng)新團隊，部分領(lǐng)域得人工智能倫理規(guī)范與政策法規(guī)初步建立.第二步,到２025 年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達到世界領(lǐng)先水平,人工智能成為帶動我國產(chǎn)業(yè)升級與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型得主要動力,智能社會建

設(shè)取得積極進展。新一代人工智能理論與技術(shù)體系初步建立，具有自主學(xué)習(xí)能力得人工智能取得突破，在多領(lǐng)域取得引領(lǐng)性研究成果.人工智能產(chǎn)業(yè)進入全球價值鏈高端.新一代人工智能在智能制造、智能醫(yī)療、智慧城市、智能農(nóng)業(yè)、國防建設(shè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 4000 億元,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 5 萬億元.初步建立人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范與政策體系,形成人工智能安全評估與管控能力。

第三步，到 2030 年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，智能經(jīng)濟、智能社會取得明顯成效,為躋身創(chuàng)新型國家前列與經(jīng)濟強國奠定重要基礎(chǔ).形成較為成熟得新一代人工智能理論與技術(shù)體系。在類腦智能、自主智能、混合智能與群體智能等領(lǐng)域取得重大突破，在國際人工智能研究領(lǐng)域具有重要影響,占據(jù)人工智能科技制高點.人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力達到國際領(lǐng)先水平。人工智能在生產(chǎn)生活、社會治理、國防建設(shè)各方面應(yīng)用得廣度深度極大拓展,形成涵蓋核心技術(shù)、關(guān)鍵系統(tǒng)、支撐平臺與智能應(yīng)用得完備產(chǎn)業(yè)鏈與高端產(chǎn)業(yè)群，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1 萬億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 10 萬億元.形成一批全球領(lǐng)先得人工智能科技創(chuàng)新與人才培養(yǎng)基地，建成更加完善得人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范與政策體系。

文件提到,人工智能發(fā)展規(guī)劃得重點任務(wù)就是要立足國家發(fā)展全局,準確把握全球人工智能發(fā)展態(tài)勢，找準突破口與主攻方向，全面增強科技創(chuàng)新基礎(chǔ)能力，全面拓展重點領(lǐng)域應(yīng)用深度廣度,全面提升經(jīng)濟社會發(fā)展與國防應(yīng)用智能化水平。一就是構(gòu)建開放協(xié)同得人工智能科技創(chuàng)新體系。二就是培育高端高效得智能經(jīng)濟。三就是建設(shè)安全便捷得智能社會。四就是加強人工智能領(lǐng)域軍民融合。五就

是構(gòu)建泛在安全高效得智能化基礎(chǔ)設(shè)施體系。六就是前瞻布局新一代人工智能重大科技項目。(中新經(jīng)緯 APP)智能機器就是一種能夠呈現(xiàn)出人類智能行為得機器。人工智能（AｒtｉfｉcialＩntｅllｉgencｅ,AI)就是計算機科學(xué)或智能科學(xué)中涉及研究、設(shè)計與應(yīng)用智能機器得一個分支。人工智能得近期主要目標在于研究用機器來模仿與執(zhí)行人腦得某些智力功能，而遠期目標就是用自動機模仿人類得思維活動與智力功能.人工智能探索歷史 人類對人工智能與智能機器得夢想與追求,可以追溯到3000 多年前。中國也不乏這方面得故事與史料.近代科學(xué)技術(shù)得許多重大進展都就是人類智慧、思維、夢想與奮斗得成果.人類歷史上從來沒有出現(xiàn)過像今天這樣得思想大解放,關(guān)于宇宙、星球、生命、人類、時空、進化與智能等思想與作品,如雨后春筍破土而出,似百花爭艷迎春怒放。其中，人工智能尤其引人注目。進入２０世紀后，人工智能開始孕育于人類社會母胎。到20世紀3０—４0年代發(fā)生了兩件極其重要得事件：數(shù)理邏輯得形式化與智能可計算(機器能思維)得思想，建立了計算與智能關(guān)系得概念。被稱為“人工智能之父”(Thｅ father ｏf AI）得圖靈（Ｔuｒing AM）,于1936年創(chuàng)立了自動機理論,提出一個理論計算機模型,奠定電子計算機設(shè)計基礎(chǔ),促進人工智能特別就是思維機器得研究.1950 年圖靈得論文“機器能思考嗎？”，為即將問世得人工智能提供了科學(xué)性與開創(chuàng)性得構(gòu)思。

19５6 年夏季由麥卡錫（McCａrthyＪ）、明斯基（Minsky MＬ）、羅徹斯特（Lｏcｈｅsｔeｒ N)與香農(nóng)（Sｈanｎｏn CE）共同發(fā)起，并邀請其她6位年輕得科學(xué)家,在美國達特茅斯(Ｄartｍouth)大學(xué)舉辦了一次長達兩個月得十人研討會，討論用機器模擬人類智能問題,首次使用“人工智能“這一術(shù)語.這就是人類歷史上第一次人工智能研討會,標志著國際人工智能學(xué)科得誕生，具有十分重要得歷史意義。發(fā)起這次研討會得人工智能學(xué)者麥卡錫與明斯基,則被譽為國際人工智能得“奠基者”或“創(chuàng)始人”（The fｏunｄｉnｇ faｔhｅｒ)，有時也稱為“人工智能之父”。

中國得人工智能經(jīng)歷了怎樣得發(fā)展過程?取得哪些成績？存在什么問題？面臨何種機遇？有哪些解決方案？本文力圖逐一探討。

一、發(fā)展過程 與國際上人工智能得發(fā)展情況相比,國內(nèi)得人工智能研究不僅起步較晚，而且發(fā)展道路曲折坎坷,歷經(jīng)了質(zhì)疑、批評甚至打壓得十分艱難得發(fā)展歷程。直到改革開放之后,中國得人工智能才逐漸走上發(fā)展之路。、迷霧重重 2０世紀50—60年代，人工智能在西方國家得到重視與發(fā)展,而在蘇聯(lián)卻受到批判,將其斥為“資產(chǎn)階級得反動偽科學(xué)”。當時，受蘇聯(lián)批判人工智能與控制論(Cｙbernetics)得影響，中國在20世紀50年代幾乎沒有人工智能研究;20世紀60年代后期與70年代，雖然蘇聯(lián)解禁了控制論與人工智能得研究,但因中蘇關(guān)系惡化，中國學(xué)術(shù)界將蘇聯(lián)得這種解禁斥之為“修正主義”,人工智能研究繼續(xù)停滯。那時,人工智能在中國要么受到質(zhì)疑，要么與“特異功能“一起受到批判，被認為就是偽科學(xué)與修正主義。《摘譯外國自然科學(xué)哲學(xué)》月刊１976年第３期刊文稱:“在批判‘圖像識別”與‘人工智能“研究領(lǐng)域各種反動思潮得斗爭中，走自己得道路”。這足見中國人工智能研究迷霧重重得艱難處境。

1978年3月,全國科學(xué)大會在北京召開。在華國鋒主持得大會開幕式上,鄧小平發(fā)表了“科學(xué)技術(shù)就是生產(chǎn)力”得重要講話。大會提出“向科學(xué)技術(shù)現(xiàn)代化進軍”得戰(zhàn)略決策，打開解放思想得先河,促進中國科學(xué)事業(yè)得發(fā)展,使中國科技事業(yè)迎來了科學(xué)得春天[9］。這就是中國改革開放得先聲，廣大科技人員出現(xiàn)了思想大解放,人工智能也在醞釀著進一步得解禁.吳文俊提出得利用機器證明與發(fā)現(xiàn)幾何定理得新方法——幾何定理機器證明(圖１）,獲得19７8年全國科學(xué)大會重大科技成果獎就就是一個好得征兆。

2０世紀80年代初期，錢學(xué)森等主張開展人工智能研究，中國得人工智能研究進一步活躍起來。但就是,由于當時社會上把“人工智能”與“特異功能”混為一談，使中國人工智能走過一段很長得彎路。一方面，包括許多人工智能學(xué)者在內(nèi)得研究者把人工智能與特異功能攪在一起“研究”;另一方面,社會上在批判“特異功能”時將“人工智能”一起進行批判，把兩者一并斥之為“偽科學(xué)”。、艱難起步

2０世紀70年代末至80年代,知識工程與專家系統(tǒng)在歐美發(fā)達國家得到迅速發(fā)展，并取得重大得經(jīng)濟效益。當時中國相關(guān)研究處于艱難起步階段，一些基礎(chǔ)性得工作得以開展。

１）

派遣留學(xué)生出國研究人工智能。

改革開放后，自1980 年起中國大批派遣留學(xué)生赴西方發(fā)達國家研究現(xiàn)代科技,學(xué)習(xí)科技新成果,其中包括人工智能與模式識別等學(xué)科領(lǐng)域.這些人工智能“海歸”專家，已成為中國人工智能研究與開發(fā)應(yīng)用得學(xué)術(shù)帶頭人與中堅力量,為發(fā)展中國人工智能做出舉足輕重得貢獻。

２ ２)成立中國人工智能學(xué)會。

19８1 年９ 月，中國人工智能學(xué)會（CAＡI)在長沙成立,秦元勛當選第一任理事長。于光遠在大會期間主持了一次大型座談會,討論有關(guān)人工智能得一些認識問題.她指出：“人工智能就是一門新興得科學(xué),我們應(yīng)該積極支持;對所謂‘人體特異功能’得研究就是一門偽科學(xué),不但不應(yīng)該支持，而且要堅決反對?！?982年，中國人工智能學(xué)會刊物《人工智能學(xué)報》在長沙創(chuàng)刊,成為國內(nèi)首份人工智能學(xué)術(shù)刊物。

CAAＩ首任理事長秦元勛也頗受爭議。秦元勛獲美國哈佛大學(xué)博士學(xué)位后于1948年回國，歷任中國科學(xué)院數(shù)學(xué)研究所研究員、執(zhí)行副所長，中國核學(xué)會計算物理學(xué)會理事長,中國人工智能學(xué)會首屆理事長等職。她在常微分方程得定性理論、運動穩(wěn)定性、近似解析、機器推理等方面得研究，在中國處于開創(chuàng)得地位。其

中極限環(huán)得研究,具有國際先進水平。她曾負責完成了中國第一顆原子彈與氫彈得威力計算工作，就是1９8２年國家自然科學(xué)獎一等獎得原子彈氫彈設(shè)計原理中得物理力學(xué)數(shù)學(xué)理論項目得主要工作者之一，并開辟了計算物理學(xué)這一新得學(xué)科分支.３）

開始人工智能得相關(guān)項目研究。

20世紀70年代末至80年代前期，一些人工智能相關(guān)項目已被納入國家科研計劃。例如,在１978年召開得中國自動化學(xué)會年會上，報告了光學(xué)文字識別系統(tǒng)、手寫體數(shù)字識別、生物控制論與模糊集合等研究成果,表明中國人工智能在生物控制與模式識別等方向得研究已開始起步.又如，1９78年把“智能模擬“納入國家研究計劃。不過，當時還未能直接提到“人工智能”研究,說明中國得人工智能禁區(qū)有待進一步打開。、迎來曙光 １９84年1月與２月，鄧小平分別在深圳與上海觀瞧兒童與計算機下棋時，指示“計算機普及要從娃娃抓起”。此后,中國人工智能研究得境遇有所好轉(zhuǎn).例如，人民日報關(guān)于人工智能得報道也漸漸多了起來.20世紀8０年代中期,中國得人工智能迎來曙光，開始走上比較正常得發(fā)展道路.國防科工委于1984年召開了全國智能計算機及其系統(tǒng)學(xué)術(shù)討論會,1985年又召開了全國首屆第五代計算機學(xué)術(shù)研討會。1986年起把智能計算機系統(tǒng)、智能機器人與智能信息處理等重大項目列入國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(８6３計劃）。

１９86 年,清華大學(xué)校務(wù)委員會經(jīng)過三次討論后，決定同意在清華大學(xué)出版社出版《人工智能及其應(yīng)用》著作.1987年7月《人工智能及其應(yīng)用》在清華大學(xué)出版社公開出版，成為國內(nèi)首部具有自主知識產(chǎn)權(quán)得人工智能專著。接著,中國首部人工智能、機器人學(xué)與智能控制著作分別于198７年、1988 年與1990 年問世。１９8８ 年2月,主管國家科技工作得國務(wù)委員兼國家科委主任宋健親筆致信蔡自興(圖2)，對《人工智能及其應(yīng)用》得公開出版與人工智能學(xué)科給予高度評價,指出該人工智能著作得編著與出版“使這一前沿學(xué)科得最精彩得成就迅速與中國讀者見面，這對人工智能在中國得傳播與發(fā)展必定會起到重大得推動作用……我深信，以人工智能與模式識別為帶頭得這門新學(xué)科，將為人類邁進智能自動化時期做出奠基性貢獻.”宋健對該書得高度評價，體現(xiàn)出她對發(fā)展中國人工智能得關(guān)注與對作者得鼓勵,對中國人工智能得發(fā)展產(chǎn)生了重大與深遠得影響。

在這封信中宋健還提到:“十年前,當我們與錢先生修訂工程控制論時,尚無系統(tǒng)參考書可言，只能斷斷續(xù)續(xù)介紹一些思路?，F(xiàn)在錢先生瞧到此書，也一定會欣喜萬分.”這體現(xiàn)了宋健得謙虛品德,也表現(xiàn)出錢學(xué)森當時對人工智能得熱烈支持。

１987年《模式識別與人工智能》雜志創(chuàng)刊.19８９年首次召開了中國人工智能聯(lián)合會議（CJCAI）,至200４年共召開了8次。此外,還曾經(jīng)聯(lián)合召開過6屆中國機器人學(xué)聯(lián)合會議.199３年起，把智能控制與智能自動化等項目列入國家科技攀登計劃.1993年７月，宋健應(yīng)邀為中國人工智能學(xué)會智能機器人分會成立題詞“人智能則國智科技強則國強”,向成立大會表示祝賀。本題詞很好地闡明了人工智能與提高民族素質(zhì)、增強科技實力與建設(shè)現(xiàn)代化強國得辯證關(guān)系，也就是國家科技領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)人對中國人工智能事業(yè)得有力支持以及對全國人工智能工作者得殷切期望。、蓬勃發(fā)展 進入2１世紀后，更多得人工智能與智能系統(tǒng)研究課題獲得國家自然科學(xué)基金重點與重大項目、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（863 計劃)與國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃（９73計劃)項目、科技部科技攻關(guān)項目、工信部重大項目等各種國家基金計劃支持，并與中國國民經(jīng)濟與科技發(fā)展得重大需求相結(jié)合，力求為國家做出更大貢獻。這方面得研究項目很多，代表性得研究有視覺與聽覺得認知計算、面向Ageｎｔ得智能計算機系統(tǒng)、中文智能搜索引擎關(guān)鍵技術(shù)、智能化農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)、虹膜識別、語音識別、人工心理

與人工情感、基于仿人機器人得人機交互與合作、工程建設(shè)中得智能輔助決策系統(tǒng)、未知環(huán)境中移動機器人導(dǎo)航與控制等。

２006年8月,中國人工智能學(xué)會聯(lián)合其她學(xué)會與有關(guān)部門，在北京舉辦了“慶祝人工智能學(xué)科誕生5０周年”大型慶?；顒印３巳斯ぶ悄車H會議外,紀念活動還包括由中國人工智能學(xué)會主辦得首屆中國象棋計算機博弈錦標賽暨首屆中國象棋人機大戰(zhàn).東北大學(xué)得“棋天大圣”象棋軟件獲得機器博弈冠軍；“浪潮天梭”超級計算機以11:9得成績戰(zhàn)勝了中國象棋大師.這些賽事得成功舉辦,彰顯了中國人工智能科技得長足進步，也向廣大公眾進行了一次深刻得人工智能基本知識普及教育。主辦者認為，這次中國象棋人機大戰(zhàn)“無論贏家就是人類大師或超級計算機，都就是人類智慧得勝利”。

同年，《智能系統(tǒng)學(xué)報》創(chuàng)刊(圖３),這就是繼《人工智能學(xué)報》與《模式識別與人工智能》之后國內(nèi)第3份人工智能類期刊。她們?yōu)閲鴥?nèi)人工智能學(xué)者與高校師生提供了一個學(xué)術(shù)交流平臺，對中國人工智能研究與應(yīng)用起到促進作用。

20０９ 年,中國人工智能學(xué)會牽頭組織，向國家學(xué)位委員會與國家教育部提出設(shè)置“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)位授權(quán)一級學(xué)科得建議。該建議指出:現(xiàn)在信息化向智能化邁進”得趨勢已經(jīng)顯現(xiàn)；因此，今天培養(yǎng)得智能科學(xué)技術(shù)高級人才大軍，正好趕上明天信息化向智能化大規(guī)模邁進得需要。為此,一個順理而緊迫得建議就就是:為了適應(yīng)信息化向智能化邁進得大趨勢，為了實現(xiàn)建設(shè)創(chuàng)新型國家得大目標,在中國學(xué)位體系中增設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)博士與碩士學(xué)位授權(quán)一級學(xué)科。這個建議凝聚了中國廣大人工智能教育工作者得心智心血與她們得遠見卓識,對中國人工智能學(xué)科建設(shè)具有十分深遠得意義。、國家戰(zhàn)略近兩年來,中國得人工智能已發(fā)展成為國家戰(zhàn)略。國家最高領(lǐng)導(dǎo)人習(xí)近平、李克強發(fā)表重要講話，對發(fā)展中國人工智能與機器人學(xué)給予高屋建瓴得指示與支持.２014年6月９日，習(xí)近平總書記在中國科學(xué)院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發(fā)表重要講話強調(diào)：“由于大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)同機器人技術(shù)相互融合步伐加快,3D打印、人工智能迅猛發(fā)展,制造機器人得軟硬件技術(shù)日趨成熟,成本不斷降低，性能不斷提升，軍用無人機、自動駕駛汽車、家政服務(wù)機器人已經(jīng)成為現(xiàn)實,有得人工智能機器人已具有相當程度得自主思維與學(xué)習(xí)能力?！覀円獙彆r度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進。”這就是黨與國家

最高領(lǐng)導(dǎo)人首次對人工智能與相關(guān)智能技術(shù)得高度評價,就是對開展人工智能與智能機器人技術(shù)開發(fā)得莊嚴號召與大力推動.2０15年十二屆全國人大三次會議上，李克強總理在政府工作報告中提出:“人工智能技術(shù)將為基于互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域得創(chuàng)新應(yīng)用提供核心基礎(chǔ).未來人工智能技術(shù)將進一步推動關(guān)聯(lián)技術(shù)與新興科技、新興產(chǎn)業(yè)得深度融合,推動新一輪得信息技術(shù)革命，勢必將成為我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級得新支點.”這就是對人工智能技術(shù)得重要作用給予得充分肯定，就是對人工智能得有力促進。

２0１5年5月，國務(wù)院發(fā)布《中國制造２025》（圖4)，部署全面推進實施制造強國戰(zhàn)略.這就是中國實施制造強國戰(zhàn)略第一個十年得行動綱領(lǐng).圍繞實現(xiàn)制造強國得戰(zhàn)略目標，《中國制造2０２5》明確了9項戰(zhàn)略任務(wù)與重點.這些戰(zhàn)略任務(wù),無論就是提高創(chuàng)新能力、信息化與工業(yè)化深度融合、強化工業(yè)基礎(chǔ)能力、加強質(zhì)量品牌建設(shè)，或就是推動重點領(lǐng)域突破發(fā)展、全面推行綠色制造、推進制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、發(fā)展服務(wù)型制造與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、提高制造業(yè)國際化發(fā)展水平,都離不

開人工智能得參與,都與人工智能得發(fā)展密切相關(guān)。人工智能就是智能制造不可或缺得核心技術(shù).2016年4月，工業(yè)與信息化部、國家發(fā)展改革委、財政部等三部委聯(lián)合印發(fā)了《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2０16-２０２０年）》，為“十三五”期間中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展描繪了清晰得藍圖.該發(fā)展規(guī)劃提出得大部分任務(wù),如智能生產(chǎn)、智能物流、智能工業(yè)機器人、人機協(xié)作機器人、消防救援機器人、手術(shù)機器人、智能型公共服務(wù)機器人、智能護理機器人等，都需要采用各種人工智能技術(shù).人工智能也就是智能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展得關(guān)鍵核心技術(shù)。

2016年5月,國家發(fā)改委與科技部等4部門聯(lián)合印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》，明確未來3年智能產(chǎn)業(yè)得發(fā)展重點與具體扶持項目，進一步體現(xiàn)出人工智能已被提升至國家戰(zhàn)略高度。根據(jù)方案得內(nèi)容,未來3年將在3個大方面、9個小項推進智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

國家最高領(lǐng)導(dǎo)人對人工智能得高度評價與對發(fā)展我國人工智能得指示,《中國制造２0２５》、《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2０１6-2020 年)》與《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》得發(fā)布與施行,體現(xiàn)了中國已把人工智能技術(shù)提升到國家發(fā)展戰(zhàn)略得高度,為人工智能得發(fā)展創(chuàng)造了前所未有得優(yōu)良環(huán)境，也賦予人工智能艱巨而光榮得歷史使命。

２０１5年7月在北京召開了“２015中國人工智能大會”。發(fā)表了《中國人工智能白皮書》，包括“中國智能機器人白皮書”、“中國

自然語言理解白皮書“、“中國模式識別白皮書”、“中國智能駕駛白皮書”與“中國機器學(xué)習(xí)白皮書”,為中國人工智能相關(guān)行業(yè)得科技發(fā)展描繪一個輪廓,給產(chǎn)業(yè)界指引一個發(fā)展方向。

2０１6年4月由中國人工智能學(xué)會發(fā)起，聯(lián)合2０余家國家一級學(xué)會，在北京舉行“２0１6 全球人工智能技術(shù)大會暨人工智能60 周年紀念活動啟動儀式”（圖5)。這次活動恰逢國際人工智能誕辰60周年，谷歌AｌpｈａGo與韓國圍棋九段棋手李世石上演“世紀人機大戰(zhàn)“(圖6）,將人工智能得關(guān)注度推到了前所未有得高度。啟動儀式共同慶祝國際人工智能誕辰6０周年，傳承與弘揚人工智能得科學(xué)精神,開啟智能化時代得新征程。

現(xiàn)在，人工智能已發(fā)展成為國家發(fā)展戰(zhàn)略,中國已有數(shù)以10萬計得科技人員與大學(xué)師生從事不同層次得人工智能相關(guān)領(lǐng)域研究、學(xué)習(xí)、開發(fā)與應(yīng)用，人工智能研究與應(yīng)用已在中國空前開展,碩果累累,必將為促進其她學(xué)科得發(fā)展與中國得現(xiàn)代化建設(shè)做出新得重大貢獻。

二、主要成就

中國得人工智能研究開發(fā)、學(xué)科建設(shè)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與社會服務(wù)等方面,已經(jīng)取得不俗得成就,主要可以從以下幾點得到證實。、形成人工智能學(xué)科 1981年9月建立了全國性得人工智能組織中國人工智能學(xué)會（ＣAAI)，標志著中國人工智能學(xué)科得誕生。1９８２年在長沙創(chuàng)辦中國人工智能學(xué)會刊物《人工智能學(xué)報》，成為中國人工智能學(xué)科領(lǐng)域得第一份學(xué)術(shù)刊物。中國人工智能學(xué)會大會每兩年舉行一次，至目前已舉辦1６屆.中國人工智能學(xué)會成立后,又相繼成立了中國人工智能學(xué)會智能機器人專業(yè)委員會、機器學(xué)習(xí)專業(yè)委員會、模式識別專業(yè)委員會、自然語言處理專業(yè)委員會與智能控制專業(yè)委員會、人工智能教育工作委員會等。

此外，中國計算機學(xué)會得一些二級學(xué)會也開展人工智能相關(guān)學(xué)術(shù)活動,為中國人工智能得發(fā)展做出了應(yīng)有貢獻。例如,中國計算機學(xué)會成立了人工智能與模式識別專業(yè)委員會,中國自動化學(xué)會成立了模式識別與機器智能專業(yè)委員會以及智能自動化專業(yè)委員會等二級學(xué)會.有些省市也成立了地方人工智能學(xué)會。1989-２004 年,由中國人工智能學(xué)會、中國計算機學(xué)會等多個學(xué)會聯(lián)合舉辦過7屆中國人工智能聯(lián)合會議(CＪCＡI）.與人工智能密切相關(guān)得機器學(xué)習(xí)、模式識別、智能機器人、自然語言處理、專家系統(tǒng)等領(lǐng)域得學(xué)術(shù)組織也先后成立,學(xué)術(shù)活動也十分熱烈。例如,國內(nèi)機器學(xué)習(xí)得重要學(xué)術(shù)活動包括每兩年舉行一次得中國機器學(xué)習(xí)會議與每年舉行得中國機器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用

研討會。前者由中國計算機學(xué)會人工智能與模式識別專業(yè)委員會協(xié)辦,目前已歷經(jīng)15屆。后者每屆會議包括特邀報告、大會交流及Tｏp Confｅrence Review等部分，迄今已歷經(jīng)13屆.又如,中國人工智能學(xué)會智能機器人專業(yè)委員會自199３年成立以來，每兩年舉行一次全國智能機器人學(xué)術(shù)會議,已組織過11屆，還與其她學(xué)會共同舉辦過6次中國機器人聯(lián)合會議。在王湘浩倡導(dǎo)與組織下,全國高校人工智能研討會研究班自1９８0年起每年舉行一次，就是國內(nèi)最早得人工智能學(xué)術(shù)研討活動。

這些人工智能學(xué)術(shù)組織與會議開展廣泛深入得國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流，對開展人工智能學(xué)術(shù)活動與組織科技交流起到積極得作用,有力推動了中國人工智能科技發(fā)展與學(xué)科建設(shè)。

２、科學(xué)研究成績斐然 國家已先后設(shè)立了各種與人工智能相關(guān)得研究課題，如國家自然科學(xué)基金重大專項、重點項目與面上項目，國家863計劃項目,國家重大戰(zhàn)略項目智能制造２025等。在這些科研基金得支持下,國內(nèi)人工智能研究已取得許多突出成果。）人工智能基礎(chǔ)研究成果突出 除了前面提到得幾何定理證明得“吳氏方法”外,吳文俊還于200４ 年發(fā)表了重要論文“計算機時代得腦力勞動機械化與科學(xué)技術(shù)現(xiàn)代化”，宣布她在幾何定理證明“機械化”方面得系列成果,指出：“在幾何定理機器證明取得成功之后得2０多年來,筆者與許多志同道合得同志們在科技部、科學(xué)院、基金委等大力支持下，開展了一場可謂‘數(shù)學(xué)機械化’得‘運動’，在理論與應(yīng)用諸多方面都已取得了若干成功?！?/p>

國內(nèi)學(xué)者在人工智能得諸多領(lǐng)域,如問題求解、不確定推理、泛邏輯理論、拓撲學(xué)、模式識別、圖像處理、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、智能計算與智能控制等領(lǐng)域得基礎(chǔ)研究也多有建樹,取得一批具有國際先進水平得創(chuàng)造性成果.例如,在模式識別方面,對文字識別、語音識別（圖7)、指紋識別、人臉識別、虹膜識別與步態(tài)識別等進行深入研究，涉及生物醫(yī)學(xué)、衛(wèi)星遙感、機器人視覺、貨物檢測、目標跟蹤、自主導(dǎo)航、保安、銀行、交通、軍事、電子商務(wù)與多媒體網(wǎng)絡(luò)通信等應(yīng)用領(lǐng)域。

又如,機器學(xué)習(xí)也就是人工智能得核心研究領(lǐng)域之一?，F(xiàn)在機器學(xué)習(xí)得大數(shù)據(jù)往往體現(xiàn)出多源異構(gòu)、語義復(fù)雜、規(guī)模巨大、動態(tài)多變等特殊性質(zhì)，為傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)技術(shù)帶來了新得挑戰(zhàn)。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn),國內(nèi)科技企業(yè)巨頭華為、百度等與國外巨頭谷歌、微軟、亞馬遜等展開競爭，紛紛成立以機器學(xué)習(xí)技術(shù)為核心得研究院，以充分挖掘大數(shù)據(jù)中蘊含得巨大商業(yè)與應(yīng)用價值。深度學(xué)習(xí)就是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域一個新興得子領(lǐng)域與研究方向，它就是一種通

過多層表示來對數(shù)據(jù)之間得復(fù)雜關(guān)系進行建模得算法。深度學(xué)習(xí)模仿人腦結(jié)構(gòu)，具有更強得建模與推理能力，能夠更有效地解決多類復(fù)雜得智能問題。近年來,中國在深度學(xué)習(xí)研究方面也取得重要進展,一些研究成果接近或達到國際先進水平。

中國學(xué)者在自動規(guī)劃領(lǐng)域也取得開創(chuàng)性成果。１９85年提出與發(fā)展了基于專家系統(tǒng)得機器人規(guī)劃機理與方法，實現(xiàn)了人工智能專家系統(tǒng)與機器人技術(shù)得結(jié)合，為基于知識得自動規(guī)劃與高層控制開辟了一條新途徑,對提高生產(chǎn)得智能化水平具有重要意義，并推動國內(nèi)外機器人規(guī)劃研究得發(fā)展。該成果被廣泛引用，并被收入清華大學(xué)吳麒等主編得全國高校規(guī)劃教材《自動控制原理》。1９99年以來，又在機器人進化規(guī)劃方面取得創(chuàng)新性成果.國內(nèi)在認知計算、情感計算、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能駕駛、水下機器人與其她智能機器人等領(lǐng)域也取得一批具有國際先進水平得研究成果,培養(yǎng)了一批優(yōu)秀得學(xué)術(shù)帶頭人:郭愛克、任繼福、李衍達、王守覺、焦李成、賀漢根、蔡鶴皋、徐玉如與黃心漢等。

此外,有些人工智能基礎(chǔ)研究獲得國際獎勵，如１９90年張鈸獲得ＩCＬ歐洲人工智能獎，蔡自興指導(dǎo)得王勇博士獲得2015 IEＥＥ計算智能學(xué)會優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎等.值得一提得就是美籍華裔學(xué)者王浩對人工智能得杰出貢獻.195８ 年夏天，王浩在紐約州得IBM實驗室得一臺IＢM704機器上用匯編語言編寫了３個程序，證明了羅素與懷特?！稊?shù)學(xué)原理》中得２０0多個定理。她關(guān)于數(shù)理邏輯得一個命題被國際上定為

“ 王氏悖論”。1966年，她在哈佛大學(xué)指導(dǎo)得博士生Sｔepheｎ Cｏoｋ，因NP 完全性方面得開創(chuàng)性研究成果而獲得１９８2年圖靈獎。王浩還與吳文俊進行了合作研究。

２）專用人工智能開發(fā)有所突破 中國在專用人工智能領(lǐng)域取得了突破性得進展,已在自然語言處理與語音識別、圖像識別、機器學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實、智能處理器、認知計算、智能駕駛與智能機器人等方面取得一大批具有國際先進水平得應(yīng)用成果.互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)推動人工智能進入了新得發(fā)展階段。中國得智能語音技術(shù)在移動互聯(lián)網(wǎng)、呼叫中心、智能家居、汽車電子等領(lǐng)域得研究與應(yīng)用逐步深入,帶動智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)快速增長。２０13年科大訊飛以５4、2%得市場份額繼續(xù)處于國內(nèi)領(lǐng)先地位。

智能語音正在成為主流得交互方式之一。

近幾年在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上發(fā)展起來得深度學(xué)習(xí)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在中國很多模式識別領(lǐng)域獲得成功應(yīng)用。其中,中國科學(xué)院自動化研究所譚鐵牛團隊在虹膜識別領(lǐng)域，堅持從虹膜圖像信息獲取得源頭進行系統(tǒng)創(chuàng)新，全面突破虹膜識別領(lǐng)域得成像裝置、圖像處理、特征抽取、識別檢索、安全防偽等一系列關(guān)鍵技術(shù)，建立了虹膜識別比較系統(tǒng)得計算理論與方法體系,還建成目前國際上最大規(guī)模得共享虹膜圖像庫，已大規(guī)模用于煤礦人員辨

識與北京城鐵監(jiān)控等,并在70個國家與地區(qū)得3000 多個科研團隊推廣使用，有力推動了虹膜識別學(xué)科發(fā)展。

在2０10年舉行得國際上難度最高、規(guī)模最大得虹膜識別專業(yè)測評競賽中,譚鐵牛團隊提交得算法,從來自25個國家與地區(qū)得41支參賽團隊里脫穎而出，以測試性能指標超過第2名41、3%得絕對優(yōu)勢蟬聯(lián)虹膜識別算法賽事冠軍（圖8)。在2008年進行得上屆國際虹膜識別算法競賽上，譚鐵牛團隊戰(zhàn)勝來自３５個國家與地區(qū)得9７支參賽隊伍。這充分展示出中國在虹膜識別領(lǐng)域領(lǐng)先國際得整體實力。

在模式識別領(lǐng)域，石青云領(lǐng)銜得北大高科指紋技術(shù)有限公司在指紋識別領(lǐng)域取得領(lǐng)先成果，成為國家科技強警得利劍。

專家系統(tǒng)已在國內(nèi)獲得廣泛應(yīng)用，應(yīng)用領(lǐng)域涉及工業(yè)、農(nóng)業(yè)等行業(yè),其經(jīng)濟效益相當可觀。例如，在冶金專家系統(tǒng)得開發(fā)與應(yīng)用方面,已把專家系統(tǒng)技術(shù)用于高爐建模、監(jiān)控與診斷等,建立了基于多核學(xué)習(xí)得高爐自動化框架、基于Voltｅrra級數(shù)得高爐系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動建模、高爐熱風爐流量設(shè)定、高爐爐溫預(yù)測、鐵水含硅

量預(yù)報、數(shù)據(jù)采集處理、布料狀態(tài)評估、爐況分析與監(jiān)控、診斷與決策支持等專家系統(tǒng),實現(xiàn)高爐煉鐵過程得智能化(圖9）.3)計算智能與進化計算研究引人注目 計算智能就是人工智能得新領(lǐng)域，涉及模糊計算,神經(jīng)計算、進化計算與免疫計算等。近1０多年來,中國在計算智能特別就是進化計算研究方面取得不少國際領(lǐng)先成果。中國科技大學(xué)、中南大學(xué)、西安電子科技大學(xué)與中國科學(xué)院自動化研究所等院校都做出頗具影響得貢獻。蔡自興團隊在進化計算領(lǐng)域研究取得得成果就就是一個很好得例證.蔡自興團隊提出得一些進化計算算法處于國際領(lǐng)先水平，引起國際進化計算學(xué)界得廣泛重視,已成為相關(guān)算法比較得基準，不僅對算法設(shè)計觀點頗有指導(dǎo)價值，而且已成功地應(yīng)用于國內(nèi)外30多個領(lǐng)域，并得到國際高級檢索機構(gòu)得頂級檢錄，已對國際計算智能研究產(chǎn)生重要影響。例如,她們提出得一種單目標差分進化算法ＣoDE，已成為美國加州大學(xué)伯克利分校Rｉｃkarｄ Ｏ C 與Ｓitａr Ｎ 設(shè)計得商業(yè)軟件ｂSＬOP 得核心技術(shù)；該軟件已在蘋果官方網(wǎng)站上售出。Ｓａｈalos J Ｎ、Yａｏ Ｘ 與Ｎ

ajy Ｗ K A 分別把CoＤE 算法成功地直接應(yīng)用于移動通信系統(tǒng)設(shè)計、產(chǎn)品缺陷預(yù)測軟件與電網(wǎng)保護協(xié)調(diào)。很少有同類算法能夠引起國際上如此密切關(guān)注與獲得這么多得優(yōu)化問題得成功應(yīng)用.此外，她們提出得一種被國際上廣泛引用與應(yīng)用得算法，被稱為“蔡王算法”(CW Alｇorithｍ)，獲得好評.近1０多年來,計算智能“中國海外軍團”異軍突起，成績斐然.在計算智能與進化算法研究領(lǐng)域,Yao X（姚Jin Y C（金耀初)等得研究成果獲得國際同行公認,成為進化計算領(lǐng)域得國際學(xué)術(shù)領(lǐng)軍人物，并為中國得計算智能與進化計算研究起到促進作用。、著作與科技論文出版發(fā)行 據(jù)不完全統(tǒng)計,自１987 年人工智能著作開禁以來全國已編著出版了７0多部人工智能著作.這些著作有專著，也有教材,不乏深受讀者歡迎得高水平作品。例如,上面提到得引領(lǐng)人工智能著作開禁得《人工智能及其應(yīng)用》（圖１0)，已先后出版了7個版本，印刷50多次，發(fā)行40多萬冊,擁有上百萬讀者,得到廣泛應(yīng)用,對國內(nèi)人工智能基礎(chǔ)研究、開發(fā)應(yīng)用與人才培養(yǎng)發(fā)揮了重大作用。張鈸得專著《問題求解理論與應(yīng)用》先后在國內(nèi)外出版，提出基于統(tǒng)計推斷得啟發(fā)式搜索與基于拓撲得空間規(guī)劃方法,降低了計算復(fù)雜性,具有重要得應(yīng)用價值。此外,譚鐵牛、陸汝鈐、何新貴、石青云、何志均、涂序彥、鐘義信、李德毅、周志華、蔡自興、蔡文、史忠植、何華燦、施鵬飛、王萬森等在國內(nèi)外出版得人工

智能相關(guān)專著，在一定程度上反映出中國人工智能得研究成果，對進一步開展國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流起到重要作用。

此外，從事人工智能相關(guān)研究人員與高校師生,已在國內(nèi)外知名刊物與學(xué)術(shù)會議上發(fā)表了數(shù)以萬計得人工智能相關(guān)論文。其中不乏高水平文章，例如，王勇與蔡自興合作得論文曾被列為2０12 年進化計算國際頂級刊物《IEEETraｎｓａｃtioｎs ｏn Evolutｉonaｒypｕｔａt(yī)ion》她引次數(shù)最高得論文。

還有一些論文被評為國內(nèi)外學(xué)術(shù)會議與學(xué)術(shù)刊物得優(yōu)秀論文。、人工智 能教育培養(yǎng)大批專門人才 人工智能教育與人才培養(yǎng)就是人工智能學(xué)科發(fā)展得重要基礎(chǔ)。國內(nèi)自20世紀８0年代中期始,在少數(shù)高校開設(shè)各種人工智能類課程。經(jīng)過推廣與提高,３0年前得人工智能星星之火如今已形成燎原之勢，數(shù)以百計得高校開設(shè)了各種層次得人工智能課程,有些課程已成為我國高校教育園地上得奇葩。

例如，中南大學(xué)得“人工智能“課程已成為首批國家級精品課程、教育部新世紀優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)課程、國家級全國雙語示范課程、首批國家級精品視頻公開課與國家級精品資源共享課程。表1所示為入

選國家級質(zhì)量工程得人工智能類相關(guān)精品課程名單。這些人工智能類課程在改革中不斷發(fā)展壯大，已為國家培養(yǎng)了成千上萬得人工智能專門人才。雖然這些課程只占數(shù)以千計得國家級質(zhì)量工程課程得冰山一角，但也表明人工智能課程仍然占有一席之地,并具有不可替代得作用，產(chǎn)生了非常得影響力。

全國智能科學(xué)與技術(shù)教育暨教學(xué)學(xué)術(shù)會議就是國內(nèi)人工智能教育與教學(xué)領(lǐng)域具有特色得最權(quán)威得學(xué)術(shù)盛會，自20０3年起已舉辦１０次，對于人工智能及其相關(guān)學(xué)科得教育教學(xué)、學(xué)科建設(shè)與人才培養(yǎng)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

20０5年在北京大學(xué)開設(shè)得智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，已在全國近３0所大學(xué)開設(shè)，僅這些大學(xué)得“智能”專業(yè)每年就培養(yǎng)大約2000名人工智能專業(yè)人才.據(jù)估計，近3０年來,全國高校已培養(yǎng)人工智能及其相關(guān)學(xué)科得碩士與博士數(shù)以千計,本科畢業(yè)生數(shù)以萬計。這些高層次得人工智能專門人才就是中國發(fā)展人工智能得最為寶貴得財富。她們有幸遇上難逢得人工智能大好發(fā)展機遇，必將成為中國人工智能跨越式發(fā)展得中堅力量。

５、人工智能產(chǎn)業(yè)化蓬勃發(fā)展

盡管中國得人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用尚存在較大不足,但仍然已建立了一定得基礎(chǔ)，并呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展得勢頭。據(jù)不完全統(tǒng)計，最近5年內(nèi),中國在人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用領(lǐng)域得投資已超過1000多億元.下面略舉數(shù)例說明中國人工智能產(chǎn)業(yè)化得發(fā)展情況。

1)模式識別 在虹膜識別、步態(tài)識別、身份識別等領(lǐng)域取得新成果.近年來，在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上發(fā)展起來得深度學(xué)習(xí)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多模式識別應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn)生了領(lǐng)先得性能，成為當前最熱門得方法。前面提到得虹膜識別及其在身份識別等方面得成功應(yīng)用，已形成產(chǎn)業(yè)，占領(lǐng)國內(nèi)外市場,就就是很好得例證。）語音識別 中國在自然語言處理特別就是語音識別領(lǐng)域已經(jīng)達到國際先進水平。

2０１5 年中國智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到40、3億元，較2０14年增長41、0%,遠高于全球語音產(chǎn)業(yè)增長速度。預(yù)計到2017年,中國語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計達到100、７億元。2015年智能語音市場繼續(xù)保持寡頭壟斷格局，科大訊飛已躋身全球排名前五,占有中文語音技術(shù)市場70%以上市場份額,語音合成產(chǎn)品市場份額達到70％以上?，F(xiàn)在中國智能語音得應(yīng)用需求不斷增加，應(yīng)用市場更加廣闊，已在智能家居、智能車載、智能客服、智能金融、智能教育與智能醫(yī)院等場合得到越來越多得應(yīng)用。此外，一些海外

留學(xué)人員也在語音識別領(lǐng)域取得國際領(lǐng)先水平得成果，微軟研究院黃學(xué)東就就是該領(lǐng)域得一位突出代表。

３）人機博弈

中國象棋就是中華民族得文化瑰寶，就是一種怡神益智得活動,千百年來長盛不衰，深受廣大群眾得喜愛。自200６年8月舉行“浪潮杯”首屆中國象棋人機大戰(zhàn)（圖１１）,至今已有10年,共舉行過5屆大賽,產(chǎn)生深遠影響.同樣中國也就是國際圍棋得發(fā)源地，無論就是國際圍棋或中國象棋,在國內(nèi)具有眾多得人機博弈愛好者，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展與市場前景十分瞧好.僅一款象棋對戰(zhàn)游戲平臺軟件，就可以萬人同時參與在線對決。

４ ４)專家系統(tǒng) 自２0世紀80年代以來，專家系統(tǒng)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、科技、教育、服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。以農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)為例，開展了各種農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得研究、開發(fā)及推廣應(yīng)用（圖12）。例如,作物病蟲預(yù)測專家系統(tǒng)、農(nóng)作制度專家系統(tǒng)、玉米低溫冷害防御專家系統(tǒng)、蠶育種專家系統(tǒng)、小麥專家系統(tǒng)等。

20世紀90年代以后，中國農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得到了迅速發(fā)展，已成為農(nóng)業(yè)信息技術(shù)得突破口.國家自然科學(xué)基金委、科技部、農(nóng)業(yè)部與許多省級部門都安排了相應(yīng)得攻關(guān)課題；863計劃項目已將農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)等智能化農(nóng)業(yè)信息技術(shù)列為國家重點課題，搭建了中國農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)研究開發(fā)得戰(zhàn)略平臺,為農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得進一步開發(fā)起到了積極催化作用.進入2ｌ 世紀以后,農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得開發(fā)速度日益加快，不僅數(shù)量增多，而且涉及得領(lǐng)域也更加全面，開發(fā)得深度與廣度有了很大得進展,為大范圍推廣應(yīng)用農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)鋪平了道路。如小麥栽培管理農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)、水稻高產(chǎn)栽培專家決策系統(tǒng)、番茄栽培管理專家系統(tǒng)、溫室番茄病蟲害缺素診斷與防治系統(tǒng)等。這些農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)得開發(fā),促進了農(nóng)業(yè)科技成果得轉(zhuǎn)化，為發(fā)展高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效農(nóng)業(yè)做出了巨大貢獻。

此外,我國在機器學(xué)習(xí)、智能機器人、智能駕駛等人工智能領(lǐng)域，也已有不同程度得產(chǎn)業(yè)集聚,產(chǎn)業(yè)化步伐逐步加快。

在中國人工智能產(chǎn)業(yè)化過程中，企業(yè)巨頭搶灘布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，各大ＩT公司積極投入人工智能產(chǎn)業(yè)研發(fā).她們非常關(guān)注深度學(xué)習(xí)得應(yīng)用前景，紛紛成立以機器學(xué)習(xí)技術(shù)為核心得研究院，充分挖掘大數(shù)據(jù)中蘊含得巨大商業(yè)與應(yīng)用價值.例如,2012年，華為成立諾亞方舟實驗室，運用以深度學(xué)習(xí)為代表得人工智能技術(shù)對移動信息大數(shù)據(jù)進行挖掘，尋找有價值得規(guī)律。2013年,百度成立深度學(xué)習(xí)研究院,研究如何運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對大數(shù)據(jù)進行智能處理，提高分類與預(yù)測等任務(wù)得準確性。近

年來還涌現(xiàn)出寒武紀、甲骨文、地平線、北京云知音與湖南自興等一批初露頭角得涉及人工智能得創(chuàng)業(yè)實體,從某種程度上體現(xiàn)出人工智能領(lǐng)域大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新得磅礴生機。

從整體來瞧,中國得人工智能產(chǎn)業(yè)化仍處于起步階段。毫無疑問，在人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)與競爭過程中，會出現(xiàn)多家實力強大得企業(yè),有些企業(yè)也會在某些領(lǐng)域內(nèi)形成領(lǐng)先優(yōu)勢甚至壟斷局面。

６、開設(shè)多種人工智能獎項 為了總結(jié)中國人工智能得研究成果，表彰人工智能工作者得突出貢獻,鼓勵更多得人員投身人工智能得創(chuàng)造性研究，設(shè)立了一些人工智能獎項,其中比較重要得有如下幾種。

吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎就是中國智能科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域唯一以個人名字命名、依托社會力量設(shè)立得科學(xué)技術(shù)獎。該獎項以“尊重知識、尊重人才、尊重創(chuàng)造”為方針，獎勵在智能科學(xué)技術(shù)活動中做出突出貢獻得單位與個人，以不斷推進中國智能科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新與發(fā)展.該獎項就是經(jīng)國家科學(xué)技術(shù)獎勵委員會批準設(shè)立得全國獎項，被譽為“ 中國人工智能科技最高獎”，于2010年起開設(shè)，已舉行了５屆.其中，有4位人工智能杰出學(xué)者獲得(終身）成就獎。中國計算機學(xué)會也于2010年始設(shè)立終身成就獎，授予70歲以上、在計算領(lǐng)域做出卓越成就與貢獻、被業(yè)界廣泛認可得老科學(xué)家,其中，有2位從事人工智能研究取得突出成果得計算機學(xué)者獲得此項殊榮。

“中國象棋人機大戰(zhàn)”計算機博弈大賽始于20０6年，已舉行5屆，引起國內(nèi)外人工智能學(xué)界與主流媒體得高度重視。隨著今年AlpｈａGo與圍棋九段李世石人機對決引發(fā)得新一輪得人工智能與機器博弈熱潮，中國象棋得人機大戰(zhàn)必將攀上新得高度,為推動中國人工智能發(fā)展做出其獨特得貢獻.自199８ 年以來,已在中國舉行了數(shù)百場智能系統(tǒng)、智能機器人與智能小車比賽,其中包括一些國際比賽。這些比賽吸引了成千上萬得青少年學(xué)生參加，并獲得大批國內(nèi)外獎勵,這對于提高她們對信息科技特別就是人工智能得興趣，培養(yǎng)她們得創(chuàng)新思維與創(chuàng)新能力，鍛煉人工智能科技接班人具有不可替代得重要作用。

中國一些學(xué)者與學(xué)生還獲得國際重要獎勵。例如，王勇獲得2015 年IEEE計算智能學(xué)會優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎（圖17）,這就是中國大學(xué)首次獲得該項殊榮。

據(jù)不完全統(tǒng)計，表2給出獲得國內(nèi)外人工智能重要獎項得名單。

7、國際交流 改革開放以來，特別就是進入21世紀以來,中國得人工智能國際交流與合作進一步開展。

20０６ 年,中國人工智能學(xué)會聯(lián)合美國人工智能學(xué)會與歐洲人工智能協(xié)調(diào)委員會，共同發(fā)起在北京召開了Inteｒnatioｎal Conｆerｅnce oｎ ＡrｔificｉalIntｅｌligeｎce(人工智能國際學(xué)術(shù)會議,圖18）,隆重慶祝國際人工智能學(xué)科誕生50周年。時任全國人大常委會副委員長得許嘉璐等在大會上致詞。中國人工智能研究開拓者與領(lǐng)軍人物吳文俊、模糊數(shù)學(xué)創(chuàng)始人美國Ｚａｄeｈ LA、國際ＥBMT機器翻譯方法發(fā)明人Ｎagao M等在大會上做主題報告.大會開得非常成功，影響廣泛。

2013年還承辦了第23屆國際人工智能聯(lián)合會議（ＩｎtｅrnatｉｏnalJointConfereｎce on Arｔificial Inｔelｌigｅnce,IＪCAI），這就是國際人工智能領(lǐng)域規(guī)模最大、影響最廣泛、學(xué)術(shù)地位最高得綜合性會議.承辦國際人工智能聯(lián)合會議表明中國得人工智能研究與應(yīng)用已在世界范圍內(nèi)產(chǎn)生積極影響。

中國還創(chuàng)辦與主辦一些人工智能或與人工智能密切相關(guān)得國際會議.例如，2010 年舉辦了全球智能控制與自動化國際會議（The Ｗoｒｌd Ｃonｇｒeｓｓｏｎ Ｉnｔelｌｉgeｎｔ Coｎtrol and Autoｍaｔion，WCICA),自1993年以來每2年舉行一次,共舉行了１２屆。本會議已成為具有國際影響力得智能科技盛會。此外，中國人工智能學(xué)會還發(fā)起組織“國際高級智能會議”，已經(jīng)舉辦了2次.、人工智能對社會得影響日益擴大 人工智能得發(fā)展已對人類及其未來產(chǎn)生深遠影響，這些影響涉及人類得經(jīng)濟利益、社會作用與文化生活等方面。僅社會影響而言,就包括勞動就業(yè)問題、社會結(jié)構(gòu)變化、思維方式與觀念、心理上得威脅等。

１）勞務(wù)就業(yè)問題.由于人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動,將會使一部分人不得不改變她們得工作方式或工種,甚至造成失業(yè)。

2)社會結(jié)構(gòu)變化。社會結(jié)構(gòu)正在悄然改變,人－機器得社會結(jié)構(gòu)終將被人－智能機器(人工智能)-機器得社會結(jié)構(gòu)取代。從發(fā)展得角度瞧，從醫(yī)院里瞧病得“醫(yī)生”與護理病人得“護士”，旅館、飯店與商店得“服務(wù)員”,辦公室得“秘書”,指揮交通得“交通警察”，到家庭得“勤雜工”與“保姆”等，都將由智能機器人取代。因此,人們將不得不學(xué)會與智能機器相處,并適應(yīng)這種變化了得社會結(jié)構(gòu).3）思維方式與觀念得變化。一旦智能系統(tǒng)得用戶開始相信系統(tǒng)(智能機器）得判斷與決定,那么她們有可能不愿多動腦筋,變得懶惰,并失去對許多問題及其求解任務(wù)得責任感與敏感性。過分地依賴計算機得建議而不加分析地接受,將會使智能機器用戶得認知能力下降，并增加誤解。

4)心理上得威脅.人工智能還使一部分社會成員感到心理上得威脅，或叫做精神威脅。人們一般認為,只有人類才具有感知精神,而且以此與機器相別。如果智能機器得人工智能會超過人類得自然智能,那么人類可能淪為智能機器與智能系統(tǒng)得奴隸。

上述這些影響在國內(nèi)同樣存在。針對社會各界廣泛關(guān)注人工智能對人類社會得影響，國內(nèi)已開展人工智能科技知識得普及宣傳。例如，通過視頻公開課普及人工智能知識.精品視頻公開課就是向大學(xué)生與社會大眾免費開放得科學(xué)與文化素質(zhì)教育網(wǎng)絡(luò)視頻課程與講座，著力廣泛傳播人類文明優(yōu)秀成果與現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)前沿知識,提升大學(xué)生及社會大眾得科學(xué)文化素養(yǎng),服務(wù)社會主義先進文化建設(shè)，增強中國文化軟實力與中華文化國際影響力。國家級精品視頻公開課“人工智能PK人類智能”與“從自然世界到智能時代”等，在國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)媒體播出后,反映熱烈，深受歡迎，對擴大人工智能對社會得正面影響,減少人工智能對社會得負面影響起到積極引導(dǎo)得應(yīng)有效果。

三、存在得問題

雖然國內(nèi)人工智能已取得許多驕人成就，但與國家發(fā)展戰(zhàn)略要求相差甚遠，與國際先進水平差距較大。概括起來存在如下幾方面得問題。

1)經(jīng)濟效益至上，缺乏遠大眼光。

許多人工智能企業(yè)與一些地方政府缺乏遠大眼光,追求短期得經(jīng)濟效益,企望1～2年或２～3年內(nèi)獲得明顯得經(jīng)濟回報，致使很大一部分人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)急功近利,底氣不足，發(fā)展乏力。需要追求經(jīng)濟效益,但像人工智能這樣得高科技產(chǎn)業(yè),或把人工智能技術(shù)用于促進其她產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級得產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展應(yīng)當遵循一定得規(guī)律,需要一個過程，需要一定得時間，不能急于求成,過早追求經(jīng)濟效益。）人工智能整體水平亟待提高。

由于國內(nèi)人工智能起步較晚,未能較早參與相應(yīng)得人工智能國際技術(shù)、專利及標準制定,因此奉上了數(shù)額不菲得“學(xué)費”.在國內(nèi)人工智能領(lǐng)域，有很多科研機構(gòu)與企業(yè)在參與技術(shù)研發(fā)，并在某些領(lǐng)域處于與國外基本同步甚至領(lǐng)先水平，這對于提升中國在未來人工智能領(lǐng)域得技術(shù)、標準話語權(quán)以及市場應(yīng)用主導(dǎo)權(quán)至關(guān)重要.但就是,中國人工智能得整體能力與水平遠未達到通用智能化程度,人工智能基礎(chǔ)研究得總體水平,與國際先進水平仍然存在明顯差距。要在整體上趕上國際先進水平依然任重道遠，需要時日。

3)國家得決策有待落實于行動。

中國雖已公布了一批與人工智能相關(guān)得發(fā)展規(guī)劃,如《智能制造202５》、《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年)》與《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》等，但尚未制定全面發(fā)展人工智能得國家戰(zhàn)略。上述規(guī)劃與方案也需要把政策規(guī)劃轉(zhuǎn)化為行動,變成瞧得見得效益.４ ４)國家資金支持力度有待進一步提高。

如前所述,中國已經(jīng)在許多國家級科學(xué)研究與科技發(fā)展項目中,支持人工智能及其相關(guān)科技項目得研究，而且支持力度不斷加大。不過，與“ 互聯(lián)網(wǎng)+”、智能制造等項目，與歐美一些...

第三篇：《人工智能》學(xué)習(xí)報告

深圳大學(xué)碩士研究生課程作業(yè)—人工智能

《人工智能》學(xué)習(xí)報告

深圳大學(xué)機電與控制工程學(xué)院彭建柳

學(xué)號：0943010210

1.引言

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，曾經(jīng)有一部電影，著名導(dǎo)演斯蒂文?斯皮爾伯格的科幻片《人工智能》(A.I.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學(xué)院(MIT)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著AI技術(shù)的實驗。

一直以來，關(guān)于人工智能的理論，我一直認為是科學(xué)的前沿，理解起來較為飄渺。但是，從本學(xué)期《人工智能》課程的學(xué)習(xí)中，本人較系統(tǒng)的接觸到了關(guān)于人工智能的理論，從有限的課程中，通過老師的詳細介紹和查閱人工智能方面的書籍，學(xué)習(xí)了關(guān)于人工智能幾個主要方面的知識，如模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。下面是本人關(guān)于人工智能理論的一些基本認識。

2.人工智能的形成與發(fā)展

說到人工智能，首先先認識下自動控制理論，自動控制理論從形成到發(fā)展至今，已經(jīng)經(jīng)歷了六十多年的歷程，其主要分為三個階段：

務(wù)和現(xiàn)實模型的描述、符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機的開發(fā)上，即智能控制的關(guān)鍵問題不是設(shè)計常規(guī)控制器，而是研制智能機器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高層控制是對實際環(huán)境或過程進行組織、決策和規(guī)劃，以實現(xiàn)問題求解。為了完成這些任務(wù)，需要采用符號信息處理、啟發(fā)式程序設(shè)計、知識表示、自動推理和決策等有關(guān)技術(shù)。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

隨著人工智能和計算機技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)有可能把自動控制和人工智能以及系統(tǒng)科學(xué)中一些有關(guān)學(xué)科分支(如系統(tǒng)工程、系統(tǒng)學(xué)、運籌學(xué)、信息論)結(jié)合起來，建立一種適用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制理論和技術(shù)。智能控制正是在這種條件下產(chǎn)生的。它是自動控制技術(shù)的最新發(fā)展階段，也是用計算機模擬人類智能進行控制的研究領(lǐng)域。1965年，傅京孫首先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。1985年，在美國首次召開了智能控制學(xué)術(shù)討論會。1987年又在美國召開了智能控制的首屆國際學(xué)術(shù)會議，標志著智能控制作為一個新的學(xué)科分支得到承認。智能控制具有交叉學(xué)科和定量與定性相結(jié)合的分析方法和特點。

3.模糊控制

在傳統(tǒng)的控制領(lǐng)域里，控制系統(tǒng)動態(tài)模式的精確與否是影響控制優(yōu)劣的最主要關(guān)鍵，系統(tǒng)動態(tài)的信息越詳細，則越能達到精確控制的目的。然而，對于復(fù)雜的系統(tǒng)，由于變量太多，往往難以正確的描述系統(tǒng)的動態(tài)，于是工程師便利用各種方法來簡化系統(tǒng)動態(tài)，以達成控制的目的，但卻不盡理想。換言之，傳統(tǒng)的控制理論對于明確系統(tǒng)有強而有力的控制能力，但對于過于復(fù)雜或難以精確描述的系統(tǒng)，則顯得無能為力了。因此便嘗試著以模糊數(shù)學(xué)來處理這些控制問題。通過課堂中，導(dǎo)師生動的講解，以及引用到生活當中鮮活的例子，如冰箱溫度的模糊控制，智能汽車的行駛路線控制等等，充分的認識到，模糊控制在當今社會的應(yīng)用已經(jīng)很廣泛，只是理論知識的缺乏而感覺不到它們的存在。

一般控制架構(gòu)包括：定義變量、模糊化、知識庫、邏輯判斷及反模糊化，詳細如下：

(1)定義變量：也就是決定程序被觀察的狀況及考慮控制的動作，例如在一般控制問題上，輸入變量有輸出誤差E與輸出誤差之變化率CE，而控制變量

則為下一個狀態(tài)之輸入U。其中E、CE、U統(tǒng)稱為模糊變量。

(2)模糊化（fuzzify）：將輸入值以適當?shù)谋壤D(zhuǎn)換到論域的數(shù)值，利用口語化變量來描述測量物理量的過程，依適合的語言值（linguisitc value）求該值相對之隸屬度，此口語化變量我們稱之為模糊子集合（fuzzy subsets）。

(3)知識庫：包括數(shù)據(jù)庫（data base）與規(guī)則庫（rule base）兩部分，其中數(shù)據(jù)庫是提供處理模糊數(shù)據(jù)之相關(guān)定義；而規(guī)則庫則藉由一群語言控制規(guī)則描述控制目標和策略。

(4)邏輯判斷：模仿人類下判斷時的模糊概念，運用模糊邏輯和模糊推論法進行推論，而得到模糊控制訊號。此部分是模糊控制器的精髓所在。

(5)解模糊化（defuzzify）：將推論所得到的模糊值轉(zhuǎn)換為明確的控制訊號，做為系統(tǒng)的輸入值。

模糊控制很重要的一點就是模糊規(guī)則的制定，其規(guī)則制定的來源主要由專家的經(jīng)驗和知識、操作員的操作模式、自學(xué)習(xí)提供。模糊規(guī)則的形式則分為狀態(tài)評估和目標評估兩種。但都是以模糊控制為基礎(chǔ)，達到自動控制的目的。

4.專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)(expert system)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的課題之

一。運用特定領(lǐng)域的專門知識，通過推理來模擬通常由人類專家才能解決的各種復(fù)雜的、具體的問題，達到與專家具有同等解決問題能力的計算機智能程序系統(tǒng)。它能對決策的過程作出解釋，并有學(xué)習(xí)功能，即能自動增長解決問題所需的知識。

專家系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)歷了3個階段，正向第四代過渡和發(fā)展。第一代專家系統(tǒng)（dendral、macsyma等）以高度專業(yè)化、求解專門問題的能力強為特點。但在體系結(jié)構(gòu)的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱。第二代專家系統(tǒng)（mycin、casnet、prospector、hearsay等）屬單學(xué)科專業(yè)型、應(yīng)用型系統(tǒng)，其體系結(jié)構(gòu)較完整，移植性方面也有所改善，而且在系統(tǒng)的人機接口、解釋機制、知識獲取技術(shù)、不確定推理技術(shù)、增強專家系統(tǒng)的知識表示和推理方法的啟發(fā)性、通用性等方面都有所改進。第三代專家系統(tǒng)屬多學(xué)科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機制及控制策略，并開始運用各種知識工程語言、骨架系統(tǒng)及專家系統(tǒng)開發(fā)工具和

環(huán)境來研制大型綜合專家系統(tǒng)。在總結(jié)前三代專家系統(tǒng)的設(shè)計方法和實現(xiàn)技術(shù)的基礎(chǔ)上，已開始采用大型多專家協(xié)作系統(tǒng)、多種知識表示、綜合知識庫、自組織解題機制、多學(xué)科協(xié)同解題與并行推理、專家系統(tǒng)工具與環(huán)境、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識獲取及學(xué)習(xí)機制等最新人工智能技術(shù)來實現(xiàn)具有多知識庫、多主體的第四代專家系統(tǒng)。

對專家系統(tǒng)可以按不同的方法分類。通常，可以按應(yīng)用領(lǐng)域、知識表示方法、控制策略、任務(wù)類型等分類。如按任務(wù)類型來劃分，常見的有解釋型、預(yù)測型、診斷型、調(diào)試型、維護型、規(guī)劃型、設(shè)計型、監(jiān)督型、控制型、教育型等。

簡而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機程序系統(tǒng)。

5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多學(xué)科交叉的產(chǎn)物，各個相關(guān)的學(xué)科領(lǐng)域?qū)ι窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)都有各自的看法，因此，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義，在科學(xué)界存在許多不同的見解。目前使用得最廣泛的是T.Koholen的定義，即“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體所作出的交互反應(yīng)。”

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學(xué)系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理。雖然單個神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)極其簡單，功能有限，但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所能實現(xiàn)的行為卻是極其豐富多彩的。

6.小結(jié)

關(guān)于人工智能的學(xué)習(xí)，我現(xiàn)在所學(xué)習(xí)到的僅僅是皮毛。但對于一個剛剛接觸人工智能學(xué)習(xí)的學(xué)生，了解如模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能的知識入門尤為重要，為將來進一步學(xué)習(xí)人工智能的理論打下基礎(chǔ)，并將理論應(yīng)用于生活和工作當中，這才是學(xué)習(xí)的最終目的。

參考文獻：

《人工智能控制》作者：蔡自興，出 版 社：化學(xué)工業(yè)出版社，2005-7-1

第四篇：人工智能相關(guān)材料

應(yīng)用：

個人助理（智能手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人）產(chǎn)品舉例：微軟小冰、百度度秘、科大訊飛等、Amazon Echo、Google Home等

安防（智能監(jiān)控、安保機器人）產(chǎn)品舉例：商湯科技、格靈深瞳、神州云海

自駕領(lǐng)域（智能汽車、公共交通、快遞用車、工業(yè)應(yīng)用）產(chǎn)品舉例：Google、Uber、特斯拉、亞馬遜、奔馳、京東等

醫(yī)療健康（醫(yī)療健康的監(jiān)測診斷、智能醫(yī)療設(shè)備）產(chǎn)品舉例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等

電商零售（倉儲物流、智能導(dǎo)購和客服）產(chǎn)品舉例：阿里、京東、亞馬遜

金融（智能投顧、智能客服、安防監(jiān)控、金融監(jiān)管）產(chǎn)品舉例：螞蟻金服、交通銀行、大華股份、kensho

教育（智能評測、個性化輔導(dǎo)、兒童陪伴）產(chǎn)品舉例：學(xué)吧課堂、科大訊飛、云知聲

發(fā)展方向思路：

（一）人工智能新興產(chǎn)業(yè)

這部分主要任務(wù)是進行人工智能前沿技術(shù)布局，推動核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，并為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定公共基礎(chǔ)。本部分涉及核心技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化、基礎(chǔ)資源公共服務(wù)平臺兩大工程。其中，核心技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化工程主要涉及三個方面的技術(shù)。一是人工智能基礎(chǔ)理論，包括深度學(xué)習(xí)、類腦智能等。二是人工智能共性技術(shù)，包括人工智能領(lǐng)域的芯片、傳感器、操作系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)、高端服務(wù)器、關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)設(shè)備、中間件等基礎(chǔ)軟硬件技術(shù)。三是人工智能應(yīng)用技術(shù)，包括基于人工智能的計算機視聽覺、生物特征識別、復(fù)雜環(huán)境識別、新型人機交互、自然語言理解、機器翻譯、智能決策控制、網(wǎng)絡(luò)安全等?；A(chǔ)資源公共服務(wù)平臺工程主要涉及四個方面的建設(shè)內(nèi)容。一是各種類型人工智能海量訓(xùn)練資源庫和標準測試數(shù)據(jù)集建設(shè)，包括文獻、語音、圖像、視頻、地圖及行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)集需要面向社會開放，為廣大科研機構(gòu)和企業(yè)進行人工智能研究和開發(fā)提供服務(wù)。二是基礎(chǔ)資源服務(wù)平臺建設(shè)，包括滿足深度學(xué)習(xí)計算需求的新型計算集群共享平臺、云端智能分析處理平臺、算法與技術(shù)開放平臺、智能系統(tǒng)安全情報共享平臺等。三是類腦智能基礎(chǔ)服務(wù)平臺建設(shè)，要能夠模擬真實腦神經(jīng)系統(tǒng)的認知信息處理過程。四是產(chǎn)業(yè)公共服務(wù)平臺建設(shè)，可以為人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供相關(guān)研發(fā)工具、檢驗評測、安全、標準、知識產(chǎn)權(quán)、創(chuàng)業(yè)咨詢等專業(yè)化服務(wù)。

（二）重點領(lǐng)域智能應(yīng)用

這部分主要任務(wù)是加快人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進程，推動人工智能在家居、汽車、無人系統(tǒng)、安防、制造、教育、環(huán)境、交通、商業(yè)、健康醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)安全、社會治理等重要領(lǐng)域開展試點，使得人工智能能夠在第一時間轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力并惠及民生。本部分以基礎(chǔ)較好的智能家居、智能汽車、智能無人系統(tǒng)、智能安防等領(lǐng)域為主。智能家居示范工程主要支持利用健康醫(yī)療、智慧娛樂、家庭安全、環(huán)境監(jiān)測、能源管理等應(yīng)用技術(shù)，進行具有人工智能的酒店、辦公樓、商場、社區(qū)、家庭等建設(shè)，提升百姓生活品質(zhì)。智能汽車研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化工程主要面向自動駕駛和安全駕駛，支持智能汽車芯片和車載智能操作系統(tǒng)、高精度地圖及定位、智能感知、智能決策與控制等，支持智能汽車試點。智能無人系統(tǒng)應(yīng)用工程主要面向無人機、無人船等無人設(shè)備，支持與人工智能相關(guān)的結(jié)構(gòu)設(shè)計、智能材料、自動巡航、遠程遙控、圖像回傳等技術(shù)研發(fā)，及其在物流、農(nóng)業(yè)、測繪、電力巡線、安全巡邏、應(yīng)急救援等重要行業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。智能安防推廣工程主要面向與百姓安全息息相關(guān)的社會治安、工業(yè)安全以及火災(zāi)、有害氣體、地震、疫情等問題，支持利用圖像精準識別、生物特征識別、編碼識別、智能感知等技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。

（三）智能化終端產(chǎn)品

這部分的主要任務(wù)是希望通過合適的終端，實現(xiàn)智能化生產(chǎn)和服務(wù)。本部分涉及三大工程。智能終端應(yīng)用能力提成工程主要是面向具有一定智能計算能力的終端及附屬應(yīng)用，支持其在智能交互、智能翻譯等云端協(xié)同方面及圖像處理、操作系統(tǒng)基礎(chǔ)軟硬件方面進一步改進。智能可穿戴設(shè)備發(fā)展工程主要支持輕量級操作系統(tǒng)、低功耗高性能芯片、柔性顯示、高密度儲能、快速無線充電、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等關(guān)鍵技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。智能機器人研發(fā)與應(yīng)用工程主要支持智能感知、模式識別、智能分析、智能控制等技術(shù)在機器人方面的研發(fā)和應(yīng)用，包括生產(chǎn)用智能工業(yè)機器人，救災(zāi)救援、反恐防暴等特殊領(lǐng)域的智能特種機器人，醫(yī)療康復(fù)、教育娛樂、家庭服務(wù)等領(lǐng)域的智能服務(wù)機器人。

（四）標準體系和知識產(chǎn)權(quán)

目前人工智能標準領(lǐng)域還處于一片空白狀態(tài)，關(guān)于人工智能的概念仍然沒有達成一致意見，人工智能也還沒有一個統(tǒng)一的技術(shù)體系架構(gòu)，平臺與應(yīng)用之間的接口五花八門，而且基本上都是私有協(xié)議，網(wǎng)絡(luò)、軟硬件、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)、測試評估等方面的研發(fā)、應(yīng)用、服務(wù)也無章可循。這直接導(dǎo)致了人工智能領(lǐng)域進入門檻過高，無法形成良性發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。因此，建設(shè)人工智能領(lǐng)域標準化體系，建立并完善基礎(chǔ)共性、互聯(lián)互通、行業(yè)應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)安全、隱私保護等技術(shù)標準，已經(jīng)成為擺在眼前的現(xiàn)實問題。當然，標準化工作需要相關(guān)各方的積極參與，并積極開展國際合作，才能保證對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有效促進，推動標準走出去才能增強國際話語權(quán)。另一方面，在我們所處的這個全球經(jīng)濟一體化時代，專利已經(jīng)成為發(fā)展的硬實力，必須要加快重點技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域的專利布局，同時加強專利合作，提高知識產(chǎn)權(quán)成果轉(zhuǎn)化效率，積極防控專利風險，增強標準與專利政策的有效銜接，才能保證我國人工智能產(chǎn)業(yè)擁有強大的競爭力并得到持續(xù)健康發(fā)展。

政策：

2015年5月國務(wù)院在《中國制造2025》提出“加快發(fā)展智能制造裝備和產(chǎn)品”，指出“組織研發(fā)具有深度感知、智慧決策、自動執(zhí)行功能的高檔數(shù)控機床、工業(yè)機器人、增材制造裝備等智能制造裝備以及智能化生產(chǎn)線，統(tǒng)籌布局和推動智能交通工具、智能工程機械、服務(wù)機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設(shè)備等產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。”

2015年7月4日國務(wù)院在《國務(wù)院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的知道意見》明確提出人工智能作為11個重點布局的領(lǐng)域之一，促進人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機器人等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用。

2016年1月國務(wù)院在《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》提出智能制造和機器人成為“科技創(chuàng)新2030項目”重大工程之一。

2016年3月18日國務(wù)院在《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要（草案）》提出人工智能概念進入“十三五”重大工程。

2016年5月18日國家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦在《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》明確了要培育發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)、推進重點領(lǐng)域智能產(chǎn)品創(chuàng)新、提升終端產(chǎn)品智能化水平、并且政府將在資金、標準體系、知識產(chǎn)權(quán)、人才培養(yǎng)、國際合作、組織實施等方面進行保障。

人工智能技術(shù)帶來的產(chǎn)業(yè)影響

當前，人工智能技術(shù)對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)生的影響和變革主要有如下三個方面：

其一，在理論技術(shù)層面，人工智能技術(shù)為基于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，提供理論基礎(chǔ)。例如，自動定理推理，為網(wǎng)絡(luò)信息檢索、問題求解、遠程診斷等問題提供了自動求解方案；自然語言理解，為計算機人類語言理解提供理論和方法；數(shù)據(jù)挖掘為從數(shù)據(jù)庫中挖掘有意義，提煉出具有必然性、蘊含本質(zhì)規(guī)律的數(shù)據(jù)提供了規(guī)則、聚類等數(shù)據(jù)處理、建模、評估標準。

其二，在技術(shù)應(yīng)用和創(chuàng)新層面，人工智能技術(shù)的發(fā)展，為未來ICT等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展指引了方向。當前，以智能算法、深度學(xué)習(xí)、云計算為代表的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用已經(jīng)成為ICT產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展方向。各大互聯(lián)網(wǎng)公司在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域在不斷做積極探索，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個重點關(guān)注領(lǐng)域，其研究側(cè)重于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在創(chuàng)新方面，深度學(xué)習(xí)帶來了機器學(xué)習(xí)的新浪潮，推動“大數(shù)據(jù)＋深度模型+數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)挖掘”時代的來臨。人工智能技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的融合，是兩個領(lǐng)域發(fā)展到一定階段，探索創(chuàng)新的必然結(jié)果，深度學(xué)習(xí)為擁有強大計算能力和數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司帶來下一次全面領(lǐng)跑的機會。例如，谷歌、百度在硅谷的研發(fā)實驗室，在對深度學(xué)習(xí)、算法升級，對機器學(xué)習(xí)模仿人腦的智能活動，讓機器像人腦一樣識別圖像、理解自然語言，解析網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容之間關(guān)系做深度探索。百度語音和圖像等相關(guān)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品應(yīng)用的快速崛起，正是受益于對機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的技術(shù)突破。

其三，在融合發(fā)展層面，人工智能技術(shù)的發(fā)展促進多種科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的深度融合。從國際上看，人工智能技術(shù)在美國，歐洲和日本發(fā)展迅速，并且?guī)恿硕喾N信息科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，信息學(xué)、控制學(xué)、仿生學(xué)、計算機學(xué)等領(lǐng)域的技術(shù)突破均被運用到人工智能應(yīng)用中去。從技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)發(fā)展上，人工智能很多技術(shù)一直處于創(chuàng)新的前沿，未來會在很大程度上影響信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向。人工智能發(fā)展至今涉及到多個研究領(lǐng)域，研究方向包括符號計算、語言識別、模式識別和計算機視覺、機器翻譯與機器學(xué)習(xí)、智能信息檢索、問題求解與專家系統(tǒng)、邏輯推理與邏輯證明、自然語言處理等，逐漸成為更為廣泛的智能科學(xué)學(xué)科。

新時期下面對人工智能快速發(fā)展對策：

在人工智能技術(shù)發(fā)展過程中，我們總體上應(yīng)該貫徹落實創(chuàng)驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，立足自主創(chuàng)新的同時，放眼國內(nèi)國際兩個大局技術(shù)發(fā)展情況，加強跟蹤高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，統(tǒng)籌全局發(fā)展，切實推進由技術(shù)革新到推進經(jīng)濟發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)型升級，同步大力支持我國人工智能相關(guān)研究和產(chǎn)業(yè)化工作。在具體工作上，我們應(yīng)該采取以下策略：

一是要建立針對相關(guān)科研成果的產(chǎn)業(yè)追蹤機制。針對國際國內(nèi)相關(guān)企業(yè)和科研機構(gòu)正在進行的相關(guān)科研活動進行動態(tài)追蹤，對其科研成果在各行各業(yè)的信息化應(yīng)用進行預(yù)研預(yù)判，為制定信息化發(fā)展相關(guān)政策規(guī)劃提供線索和根據(jù)。

二是適時引導(dǎo)和推動人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)應(yīng)用。加強對人工智能和人腦科學(xué)工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的深入調(diào)研分析，掌握工業(yè)機器人、新型計算產(chǎn)品、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀，堅持應(yīng)用牽引，整合產(chǎn)學(xué)研現(xiàn)有資源，形成一批人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)的實驗室和技術(shù)中心，推動人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)、通訊等行業(yè)快速發(fā)展的應(yīng)用示范。

三是要加大對人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)的資金支持力度，引導(dǎo)人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)向通用技術(shù)領(lǐng)域的演進和轉(zhuǎn)化。

未來人工智能技術(shù)將進一步推動關(guān)聯(lián)技術(shù)和新興科技、新興產(chǎn)業(yè)的深度融合，推動新一輪的信息技術(shù)革命，其人工智能技術(shù)將成為我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的新支點。

第五篇：《人工智能》教學(xué)大綱

人工智能原理及其應(yīng)用

一、說明

（一）課程性質(zhì)

隨著信息社會和知識經(jīng)濟時代的來臨，信息和知識已成為人們的一個熱門話題。然而，在這個話題的背后還蘊含著另外一個更深層的問題——智能。一般來說，信息是由數(shù)據(jù)來表達的客觀事物，知識是信息經(jīng)過智能性加工后的產(chǎn)物，智能是用來對信息和知識進行加工的加工器。在信息社會，人類面對的信息將非常龐大，僅靠人腦表現(xiàn)出來的自然智能是遠遠不夠的，必須開發(fā)那種由機器實現(xiàn)的人工智能。

《人工智能導(dǎo)論》是計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科生的一門限選課程。

（二）教學(xué)目的

使學(xué)生掌握人工智能的基本原理、方法及研究應(yīng)用領(lǐng)域。了解人工智能中常用的知識表示技術(shù)，啟發(fā)式搜索策略，了解原理以及非確定性推理技術(shù)。通過對典型專家系統(tǒng)的分析、解剖、進一步深入掌握人工智能的主要技術(shù)，去解決人工智能的一些實際問題。增強學(xué)生的邏輯思維與實驗?zāi)芰?，為人今后處理各門學(xué)科的智能奠定基礎(chǔ)。

（三）教學(xué)內(nèi)容

人工智能的基本原理和方法，人工智能的三個重要研究領(lǐng)域（機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和自然語言理解），人工智能的兩個重要應(yīng)用領(lǐng)域（專家系統(tǒng)和智能決策支持系統(tǒng)）。

（四）教學(xué)時數(shù)

36學(xué)時

（五）教學(xué)方式

課堂講授和上機實驗相結(jié)合。

二、本文

第1章 人工智能概述

教學(xué)要點

討論人工智能的定義、形成過程、研究內(nèi)容、研究方法、技術(shù)特點、應(yīng)用領(lǐng)域、學(xué)派之爭及發(fā)展趨勢。教學(xué)時數(shù)

3學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

1.1 人工智能及其研究目標（0.5學(xué)時）

了解人工智能的定義及其研究目標。

1.2 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展（0.5學(xué)時）

了解人工智能產(chǎn)生與發(fā)展的四個階段。

1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容及其特點（0.5學(xué)時）

了解人工智能研究的基本內(nèi)容及特點。

1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域（0.5學(xué)時）

了解人工智能研究和應(yīng)用領(lǐng)域。

1.5 人工智能研究的不同學(xué)派及其爭論（0.5學(xué)時）

了解三大學(xué)派及其理論的爭論和研究方法的爭論。1.6 人工智能的近期發(fā)展分析

（0.5學(xué)時）

了解更新的理論框架研究，更好的技術(shù)集成研究，更成熟的應(yīng)用方法研究。（0.5學(xué)時）考核要求

了解人工智能研究的基本內(nèi)容和應(yīng)用領(lǐng)域。

第2章

知識表示

教學(xué)要點

知識表示的基本概念和各種確定性知識表示方法。教學(xué)時數(shù)

6學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

2.1 知識與知識表示概念

（0.5學(xué)時）

了解知識表示的概念和表示形式； 理解知識的定義。

2.2 一階謂詞邏輯表示法

（0.5學(xué)時）

理解一階謂詞邏輯表示的邏輯基礎(chǔ)； 掌握謂詞邏輯表示方法及其應(yīng)用。2.3 產(chǎn)生式表示法（0.5學(xué)時）

了解產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本過程、控制策略及其類型和特點； 掌握產(chǎn)生式表示的基本方法、基本結(jié)構(gòu)。2.4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法（1學(xué)時）

理解語義網(wǎng)絡(luò)的基本概念；

會應(yīng)用語義網(wǎng)絡(luò)表示事實和進行推理。2.5 框架表示法（2學(xué)時）

了解框架系統(tǒng)的問題求解過程和框架表示法的特點； 掌握框架結(jié)構(gòu)和實例框架； 理解框架理論。2.6 腳本表示法

掌握腳本的結(jié)構(gòu)及其推理。（0.5學(xué)時）2.7 過程表示法（0.5學(xué)時）

了解過程表示的特性；

掌握過程表示的問題求解過程； 理解表示知識的方法。

2.8 面向?qū)ο蟊硎痉?/p>

（0.5學(xué)時）

了解面向?qū)ο蟮奶卣鳎?/p>

理解面向?qū)ο蟮幕靖拍睿?掌握知識的面向?qū)ο蟊硎??？己艘?/p>

掌握邏輯詞謂表示法及其應(yīng)用，會用框架去描述一些具體問題，能用腳本來描述特定范圍內(nèi)的一些事件的發(fā)生順序。

第3章 確定性推理

教學(xué)要點

推理的基本概念及歸結(jié)、演繹等確定性推理方法。教學(xué)時數(shù)

5學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

3.1 推理的基本概念（0.5學(xué)時）

了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的沖突消解策略； 掌握推理的方法、推理的控制策略； 理解推理的概念。

3.2 推理的邏輯基礎(chǔ)（1學(xué)時）

掌握謂詞公式的各種特性和置換與合一的過程。3.3 自然演繹推理（0.5學(xué)時）

了解自然演繹推理的概念及其三段論推理規(guī)則。3.4 歸結(jié)演繹推理（2學(xué)時）

掌握子句集及其化簡，魯賓遜歸結(jié)原理；

會應(yīng)用謂詞邏輯歸結(jié)證明問題，會用歸結(jié)演繹推理的歸結(jié)策略證明問題，會用歸結(jié)反演求取問題的答案。

3.5 基于規(guī)則的演繹推理（1學(xué)時）

會應(yīng)用規(guī)則正向演繹推理和規(guī)則逆向演繹推理。3.6 規(guī)則演繹推理的剪枝策略（0.5學(xué)時）

了解剪枝策略的基本思想。考核要求

理解確定性推理的思維過程，會應(yīng)用謂詞邏輯歸結(jié)去求證問題，會應(yīng)用規(guī)則正向演繹推理和規(guī)則逆向演繹推理。

第4章 不確定與非單調(diào)推理

教學(xué)要點

不確定性推理的有關(guān)概念及各種不確定性的表示和推理方法。教學(xué)時數(shù)

4學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

4.1 不確定性推理的基本概念（0.5學(xué)時）

了解不確定推理的基本問題； 理解不確定推理的含義。

4.2 不確定性推理的概率論基礎(chǔ)（0.5學(xué)時）

了解全概率公式與Bayes公式；

理解樣本空間與隨機事件，事件的概率。

4.3 確定性理論（0.5學(xué)時）

理解可信度的概念，C-F模型； 掌握帶加權(quán)因子的可信度推理。

4.4 主觀Bayes方法（0.5學(xué)時）

了解組合不確定性計算；

掌握知識不確定性表示，證據(jù)不確定性表示，結(jié)論不確定性的合成。4.5 證據(jù)理論（1學(xué)時）

掌握D-S理論的形式描述，證據(jù)理論的推理模型，推理實例。4.6 可能性理論和模糊推理（0.5學(xué)時）掌握模糊知識表示，模糊概念的匹配，模糊推理。4.7 非單調(diào)推理（0.5學(xué)時）

了解非單調(diào)推理的概念及起具有代表性的理論。考核要求

理解不確定性推理的含義、非單調(diào)推理的概念、確定性理論，掌握主觀Bayes方法，能用D-S理論從不同角度刻劃命題的不確定性，能在模糊集的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)對模糊命題和模糊知識的表示。

第5章 搜索策略

教學(xué)要點

搜索的基本概念和狀態(tài)空間、與或樹的各種搜索算法。教學(xué)時數(shù)

6學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

5.1 搜索的基本概念（1學(xué)時）

了解搜索的含義；

掌握狀態(tài)空間法，問題歸約。

5.2 狀態(tài)空間的盲目搜索（2學(xué)時）

了解一般圖搜索過程；

掌握廣度優(yōu)先搜索，深度優(yōu)先搜索，代價樹搜索。5.3 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索（0.5學(xué)時）

了解A算法；

理解啟發(fā)性信息和估價函數(shù)。

5.4 與/或樹的盲目搜索（0.5學(xué)時）

了解與/或樹的一般搜索；

掌握與/或樹的的廣度優(yōu)先搜索，與/或樹的深度優(yōu)先搜索。5.5 與/或樹的啟發(fā)式搜索（0.5學(xué)時）

了解與/或樹的啟發(fā)式搜索過程； 理解解樹的代價與希望。

5.6 博弈樹的啟發(fā)式搜索（0.5學(xué)時）

了解極大極小過程，α-β剪枝。考核要求

了解搜索概念，博弈樹的啟發(fā)式搜索；掌握狀態(tài)空間的盲目搜索和與/或樹的盲目搜索。

第6章 機器學(xué)習(xí)

教學(xué)要點

機器學(xué)習(xí)的基本概念和各種符號學(xué)習(xí)方法。教學(xué)時數(shù)

4學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

6.1 機器學(xué)習(xí)的基本概念（0.5學(xué)時）

了解機器學(xué)習(xí)的發(fā)展過程，學(xué)習(xí)系統(tǒng)，機器學(xué)習(xí)的分類； 理解學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的概念。

6.2 機械式學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時）

了解機械學(xué)習(xí)的過程及其設(shè)計要考慮的三個問題。6.3 指導(dǎo)式學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時）

了解指導(dǎo)式學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程。

6.4 歸納學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時）

了解歸納學(xué)習(xí)的類型。

6.5 基于類比的學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時）

了解屬性類比學(xué)習(xí)、轉(zhuǎn)換類比學(xué)習(xí)； 理解類比學(xué)習(xí)的概念。

6.6 基于解釋的學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時）

了解解釋學(xué)習(xí)的空間描述及學(xué)習(xí)模型； 理解解釋學(xué)習(xí)的概念；

掌握解釋學(xué)習(xí)的基本原理及基本過程。考核要求

了解機器學(xué)習(xí)的概念，機械式學(xué)習(xí)，指導(dǎo)式學(xué)習(xí)，歸納學(xué)習(xí)；掌握基于解釋學(xué)習(xí)的基本原理及其基本過程。

第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及連接學(xué)習(xí)

教學(xué)要點

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念和各種連接學(xué)習(xí)方法。教學(xué)時數(shù)

2學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

7.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述（0.5學(xué)時）

了解人工神經(jīng)元及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性； 理解生物神經(jīng)元及腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及特征。

7.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)及其學(xué)習(xí)機理（0.5學(xué)時）

了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和記憶的心理學(xué)基礎(chǔ)； 理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)； 掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。

7.3 感知器模型及其學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時）

了解有關(guān)感知器XOR問題求解的討論； 理解感知器模型，感知器學(xué)習(xí)。

7.4 誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)（0.25學(xué)時）

理解B-P網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

掌握B-P網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的傳播公式，B-P網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。7.5 Hopfield網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)

（0.25學(xué)時）

了解Hopfield模型的穩(wěn)定性

理解Hopfield網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)； 掌握Hopfield網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法?？己艘?/p>

了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)機理；理解感知器、B-P網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)及其B-P網(wǎng)絡(luò)；掌握Hopfield網(wǎng)絡(luò)的算法。

第8章 自然語言理解

教學(xué)要點

自然語言理解的基本概念和分析方法。教學(xué)時數(shù)

2學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

8.1 語言及其理解的基本概念（0.25學(xué)時）

了解自然語言與自然語言理解，自然語言理解的研究任務(wù)，自然語言理解的發(fā)展，自然語言理解的層次。

8.2 語法規(guī)則的表示方法（0.25學(xué)時）

掌握句子結(jié)構(gòu)的表示，上下文無關(guān)文法，變換文法。8.3 語法分析（0.5學(xué)時）

掌握自頂向下與自底向上分析； 理解擴充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)分析。

8.4 語義的分析（0.5學(xué)時）

理解語義文法； 掌握格文法。

8.5 自然語言的生成（0.25學(xué)時）

了解自然語言生成的概念及生成步驟。

8.6 自然語言理解系統(tǒng)的層次模型（0.25學(xué)時）

了解語言理解的層次模型。考核要求

了解自然語言理解的概念，會用語法分析和語義的分析，了解自然語言理解系統(tǒng)的層次模型。

第9章 專家系統(tǒng)

教學(xué)要點

專家系統(tǒng)是人工智能的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域,它目前正在從集中、封閉模式向分布、開放模式發(fā)展。教學(xué)時數(shù)

3學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

9.1 專家系統(tǒng)的基本概念（0.5學(xué)時）

了解專家系統(tǒng)的概念、分類及特點。

9.2 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)（0.5學(xué)時）

了解用戶界面；

理解知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機、解釋機構(gòu)、知識獲取機構(gòu)。9.3 知識獲取（0.5學(xué)時）

了解知識獲取方法的分類； 理解知識獲取的任務(wù)；

掌握非自動知識獲取，自動知識獲取。

9.4 專家系統(tǒng)的開發(fā)與評價（0.5學(xué)時）

了解專家系統(tǒng)的開發(fā)條件，生命期概念，專家系統(tǒng)開發(fā)過程的各個階段。9.5 專家系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境（0.5學(xué)時）

了解程專家系統(tǒng)的開發(fā)工具與開發(fā)環(huán)境。9.6 專家系統(tǒng)的進一步發(fā)展

（0.5學(xué)時）

了解新一代專家系統(tǒng)?？己艘?/p>

了解專家系統(tǒng)的概念、基本結(jié)構(gòu)及其開發(fā)工具與環(huán)境；掌握非自動知識獲取和自動知識獲取。

第10章 智能決策支持系統(tǒng)

教學(xué)要點

智能決策支持系統(tǒng)是人工智能的另一重要應(yīng)用領(lǐng)域,它是目前迅速興起的網(wǎng)絡(luò)商務(wù)中的一項重要技術(shù),有著廣闊的應(yīng)用前景 教學(xué)時數(shù)

2學(xué)時 教學(xué)內(nèi)容

10.1 智能決策支持系統(tǒng)的基本概念（0.5學(xué)時）

了解智能決策支持系統(tǒng)；

理解決策與決策過程，決策支持系統(tǒng)。

10.2 決策支持新技術(shù)（1學(xué)時）

理解數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)開發(fā)及其它們的結(jié)合。

10.3 智能決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

（0.5學(xué)時）

掌握智能決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)?？己艘?/p>

了解智能決策支持系統(tǒng)及其新技術(shù)，知道智能決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及新結(jié)構(gòu)體系；理解決策與決策過程，決策支持系統(tǒng)；智能決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。

三、參考書目

1、王萬森，《人工智能原理及其應(yīng)用》，電子工業(yè)出版社，2000年9月第一版。

2、林堯瑞、馬少平，《人工智能導(dǎo)論》，清華大學(xué)出版社，1989年5月第一版。

3、陳世福、陳兆乾等編，《人工智能與知識工程》，南大出版社，1997年12月第一版。

4、何華燦，《人工智能導(dǎo)論》，西北工業(yè)大學(xué)出版社，1988。

5、陳汝鈴，《人工智能》，科學(xué)出版社，1989。