人工智能调查报告.docx

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1、人工智能调查报告人工智能调查报告集团标准化工作小组#Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#关于人工智能的调查报告目录前言通过这段时间对人工智能的调查、研究、学习，我对人工智能有了更深的认识。我理解的人工智能就是对人的意识、思维的信息经过的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样考虑、可以能超过人的智能。人工智能是的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一、。也被以为是二十一世纪三大尖端技术、之一。这是由于近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并获得了丰富的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人

2、工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，能够设想，将来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器。在领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。是研究使计算机来模拟人的某些思维经过和智能行为如学习、推理、考虑、规划等的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。一、人工智能的定义人工智能的定义能够分为两部分，即“人工和“智能。“人工比拟好理解，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，或者人本身的智能程度有没有高到能够创造人工智能的地步，等等。但总的来讲，“人工系统就是

3、通常意义下的人工系统。1关于什么是“智能，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识CONSCIOUSNESS、自我SELF、思维MIND包括无意识的思维UNCONSCIOUS_MIND等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们本身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工制造的“智能了。因而人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被以为是人工智能相关的研究课题。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维经过和智能行为如学习、推理、考虑、规划等的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类

4、似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。着名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科如何表示知识以及如何获得知识并使用知识的科学。而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授以为：“人工智能就是研究怎样使计算机去做过去只要人才能做的智能工作。这些讲法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能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，研究怎样让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究怎样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。二、人工智能的研究发展阶段一第一阶段：50年代人工智能

5、的兴起和冷落人工智能概念初次提出后，相继出现了一批显着的成果，如机器定理证实、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。二第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到

6、了很大发展。日本1982年开场了第五代计算机研制计划，即知识信息处理计算机系统KIPS，其目的是使逻辑推理到达数值运算那么快。固然此计划最终失败，但它的开展构成了一股研究人工智能的热潮。三第三阶段：80年代末，神经网络飞速发展1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐步增加，神经网络迅速发展起来。四第四阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术十分是国际互连网的技术发展，人工智能开场由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目的的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目的问题求解，将人工智能更

7、面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深化到社会生活的各个领域。三、人工智能的研究方法如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。很多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：能否应从心理或神经方面模拟人工智能或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的智能行为能否用简单的原则如逻辑或优化来描绘还是必须解决大量完全无关的问题智能能否能够使用高级符号表达，如词和想法还是需要“子符号的处理JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归

8、类为SYNTHETICINTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。(一)大脑模拟主条目：控制论和计算神经科学20世纪40年代到50年代，很多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联络。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W.GREYWALTER的TURTLES和JOHNSHOPKINSBEAST。这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIOCLUB举行技术协会会议.直到1960大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。二符号处理主条目：GOFAI当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开场探索人类智能能否能简化成符号处理。研究主要集

9、中在卡内基梅隆大学，斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。JOHNHAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符号方法在小型证实程序上模拟高级考虑有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。6070年代的研究者确信符号方法最终能够成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目的。认知模拟经济学家赫伯特西蒙和艾伦纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学，运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展

10、到高峰。基于逻辑不像艾伦纽厄尔和赫伯特西蒙，JOHNMCCARTHY以为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们能否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示，智能规划和机器学习.致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑斯坦福大学的研究者(如马文闵斯基和西摩尔派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理如逻辑能够到达所有的智能行为。ROGERSCHANK描绘他们的“反逻辑方法为SCRUFFY.常识知识库(如D

11、OUGLENAT的CYC)就是SCRUFFYAI的例子，由于他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开场把知识构造成应用软件。这场“知识革命促成专家系统的开发与计划，这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命同时让人们意识到很多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。三子符号法80年代符号人工智能停滞不前，很多人以为符号系统永远不可能模拟人类所有的认知经过，十分是感悟，机器人，机器学习和形式识别。很多研究者开场关注子符号方法解决特定的人工智能问题。自下而上，接口AGENT，嵌入环境机器人，行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如

12、RODNEYBROOKS，否认符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感悟论点是一致的：更高的智能需要个体的表征(如移动，感悟和形象)。计算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神经网络和联合主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。三统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作

13、如数学，经济或运筹学。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出这些进步不亚于“革命和“NEATS的成功。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目的。四集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一个会感悟环境并作出行动以达致目的的系统。最简单的智能AGENT是那些能够解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织如公司。这些范式能够让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT能够使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提

14、供一个与其他领域沟通的共同语言-如决策论和经济学也使用ABSTRACTAGENTS的概念。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系构造和认知体系构造研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的互相作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反响级别的子符号AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。四、人工智能在人类生活中的应用目前人工智能应用人工智能是在计算机科学

15、、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科互相浸透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器主要是计算机来模拟和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展。日前“AI+已经成为公式，发展至今，下面是人工智能应用最多的几大场景。一家居主要是基于，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完好的家居生态圈。用户能够进行远程控制设备，设备间能够互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。小米、天猫、Rokid等企业纷纷推出本身的智能音箱，不仅成功打开家居市场，也为将来更多

16、的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场种类冗杂，怎样打通这些产品之间的沟通壁垒，以及建立安全可靠的智能家居服务环境，是该行业下一步的发力点。二零售人工智能在零售领域的应用已经特别广泛，无人便利店、智慧供给链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人能够进行自主的判定和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店能够从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流

17、用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。三交通智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行收集和分析，能够对交通进行施行监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。四医疗目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本知足医疗行业的需求，市场上出现了诸多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理

18、医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供应之间存在矛盾。五教育科大讯飞、乂学教育等企业早已开场探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，能够进行机器批改试卷、识题答题等；通过能够纠正、改良发音；而人机交互能够进行在线答疑解惑等。AI和教育的结合一定程度上能够改善教育行业师资分布不平衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多本质性的影响。六物流物流行业通过利用智能搜索、推理规划、计算机视

19、觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比方利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供应、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场时机。七安防近些年来，中国安防监控行业发展迅速，视频监控数量不断增长，在公共和个人场景监控摄像头安装总数已经超过了亿。而且，在部分一线城市，视频监控已经实现了全覆盖。不过，相对于国外而言，我国安防监控领域仍然有很大成长空间。目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能能够代替人类做大量人类不想做、不能做的工

20、作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，将来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至能够照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美妙。六、人工智能发展的弊科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆很多行业。机器人代替了很多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人讲不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够成心输掉一局，假如将来的某一天，机器人变成像电影（机械姬）中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的将来，先进的人工智能设备能够独立考虑，并适应环境变化，它们将来或将成为导致人类灭亡的终结者！假如真的有一天，人工智能机器人变成了能独立考虑，独立的做出准确的判定，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。