信息技术 第二册（五年制高职）教案 主题9 人工智能

.1.1人工智能的定义与内涵1.什么是人工智能究竟什么是人工智能（ArtificialIntelligence，AI）呢？有关人工智能的常见定义有两个：一个定义是由图灵奖获得者、“人工智能先驱”的美国教授马文·明斯基（MarvinMinsky）提出的“人工智能是一门科学，是使机器做那些人需要通过智能来做的事情”；另一个定义是由美国斯坦福大学教授尼尔斯·尼尔森（NilsNilsson）提出的“人工智能是一门关于研究知识的表示、知识的获取和知识的应用的学科”。人工智能是研究开发能够模拟、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，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别、车牌识别等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会说（语音合成、人机对话等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等），如图1所示。图1人工智能的研究目的2.人工智能的孕育与诞生在20世纪40年代和50年代，来自数学、经济学、心理学和工程学等不同领域的科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。（1）控制论与早期神经网络诺伯特·维纳（NorbertWiener）的控制论描述了电子网络的控制和稳定性。克劳德·香农（ClaudeShannon）提出的信息论则描述了数字信号（即高低电平代表的二进制信号）。1943年，最早描述“神经网络”的学者沃伦·麦卡洛克（WarrenS.McCulloch）和沃尔特·皮兹（WalterPitts）分析了理想化的人工神经元网络，并且指出了它们进行简单逻辑运算的机制。1951年，马文·明斯基（MarvinMinsky）与迪恩·埃德蒙兹（DeanEdmonds）构建了第一台人工智能计算机。1953年IBM推出IBM702，成为第一代AI研究者使用的电脑，如图2所示。图2IBM702第一代AI研究者使用的电脑（2）图灵测试1950年，艾伦·图灵（AlanTuring）针对机器能否思维，发表了一篇题为“ComputingMachineryandIntelligence（计算机器与智能）”的论文。这篇论文提出了一种通过测试来判定机器是否有智能的方法，被后人誉为“图灵测试（Turingtest）”（3）达特茅斯会议：人工智能的诞生1956年8月，在美国汉诺斯小镇的达特茅斯学院（DartmouthCollege），美国麻省理工学院的约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）和马文·明斯基（MarvinMinsky）、美国卡内基梅隆大学的艾伦·纽厄尔（AllenNewell）和赫伯特·西蒙（HerbertSimon）以及美国IBM公司的亚瑟·塞缪尔（ArthurSamuel）等科学家参加了一个重要会议，即达特茅斯夏季人工智能研究项目，研讨“如何用机器模拟人的智能”。会议使用了“人工智能（ArtificialIntelligence，AI）”这个名称作为会议主题，标志着人工智能作为一个研究领域的正式诞生，为后续人工智能的发展奠定了学科基础。因此，1956年被公认为人工智能元年。图3是达特茅斯会议的10位参会人员。图3达特茅斯会议的10位参会人员3.人工智能的内涵人工智能的内涵包括脑认知基础、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程这四个方面。（1）脑认知基础也就是阐明认知活动的脑机制，即人脑使用各层次构件，包括分子、细胞、神经回路、脑组织区实现记忆、计算、交互等认知活动，以及如何模拟这些认知活动。它包括认知心理学、神经生物学、不确定性认知、人工神经网络、统计学习、机器学习、深度学习等内容。（2）机器感知与模式识别是指研究脑的视知觉，以及如何利用机器完成图形和图像的信息处理和识别任务，如物体识别、生物识别、情境识别等。在物体的几何识别、特征识别、语义识别中，在人的签名识别、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别、情感识别中，目前都已经取得巨大成功。（3）自然语言处理与理解研究自然语言的语境、语用、语义和语构；大型词库、语料和文本的智能检索，语音和文字的计算机输入方法，词法、句法、语义和篇章的分析，机器文本和语音的生成、合成和识别，各种语言之间的机器翻译和同传等。（4）知识工程研究如何用机器代替人，实现知识的表示、获取、推理、决策，包括机器定理证明、专家系统、机器博弈、数据挖掘和知识发现、不确定性推理、领域知识库；还有数字图书馆、维基百科、知识图谱等大型知识工程。9.1.2人工智能研究的主要内容人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。1）知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。2）常识，自然为人们所关注，目前已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。3）问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。4）搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。5）机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。6）知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。9.1.3人工智能的社会价值人工智能的发展为各国的经济、政治、军工业等等领域的发展注入了新的活力和动力。对于人工智能的存在，社会各界还是存在分歧，但是人工智能所带来的社会效益是不可忽视的。这里不考虑人工智能在哲学上、道德上遇到的困难，仅仅从人工智能对社会产生的正面效益方面谈谈其社会价值。社会价值是指人通过自身和自我实践活动满足社会或他人物质的、精神的需要所做出的贡献和承担的责任。人工智能被认为在长久的发展后一定会超越人类成为最智慧的个体。那么在人工智能的现在发展状况下和未来发展状况下也应该体现作为人一样，为社会提供自己的存在价值。对于人类、个体或者群体主要是通过解决社会问题、参与公共事业、发现社会规律三个方面来实现其存在的社会价值。那么类比于人来看，人工智能如何在这三个方面来实现自己存在于此的社会价值是正面评价人工智能的主要角度。第一，解决社会问题。社会问题是关乎于一个地区、国家甚至于全球的问题，现在主要包括环境问题、人口问题、资源问题、人类安全问题等等。在这些重大、涉及面广、高危险的问题面前，人类的能力还是不能有效地解决。但是在人工智能的发展下，这些问题就会得到有效地处理甚至于解决。比如说发展人脸识别、语音识别等技术对各国人口进行统计、甄别可以有效地缓解各国恐怖主义者的入境问题，在如今环境恶化的情况下，如果改善不良地区的环境问题。将不宜居住的地方改造成可以居住的地方，比如沙漠。这些工程往往耗资大、常人难以工作，这样就可以利用智能机器来进行非常规环境下的工作。人口安全问题是社会上一个重要而已难以解决的问题，包括了交通安全、社会暴力安全等等。将人工智能引入到社会体系当中，可以更好的改善、控制道路交通和社会安全防护体系。主要利用人工智能的高精确、高技术、低危险等的特点来代替人做一些不能够做或者不容易做的工作。第二，参与公共事业。公共事业是一项涉及民生、国家稳定和发展、社会效率的基础事业。现如今的工作事业主要是对于人民的服务型事业，利用人工智能可以高效、精准、人性的促进公共事业的发展。从三个方面可以看出人工智能的社会公共事业的价值。一是对于人口统计和处理，现如今的人口是一个大问题。中国现在有14亿人，但是由于很多的限制条件，并不是每一个人都能够得到国家的照顾。此外社会上存在很多的拐卖人口、失踪人口等的问题，人口统计和对大众人群的服务受到了严重限制。而人工智能的识别领域的研究就是解决此类问题的有效途径。例如人脸识别、掌纹识别、视网膜识别等等，利用这些技术可以很有效地识别失踪人口、身份验证等等的大量复杂的问题。二是信息处理，21世纪是大数据时代。可以说谁掌握了数据、掌握了数据处理方法就是掌握了21世纪的发展趋势。人工智能领域研究智能搜索等智能处理方式可以想人类一样思考去提取大数据中的有效数据和处理这些纸山书海的数据。三是与人相处方面。人工智能可以完全避免种族、国家之间的语言、文化差异，这样就使世界真正地成为了一个地球村。在社会上还有一个严重的社会问题，那就是人口结构失衡、鳏寡孤独类人群问题，这些问题都不是某个人或者政策的问题，也不是某个人或者政策可以彻底解决的，但是在智能机器人的帮助下。几乎每一个人都可以得到一个家的形式上的完整，当然不能考虑在人情世故、伦理道德方面的排斥因素。第三，发现社会规律。实验研究表明人类大脑的开发程度一般只是在5%以内，而人类智力的发展是如此的慢。而人工智能不一样，从1956年提出人工智能这个概念之后，在各国的努力之下，人工智能已经发展了很多的分支和理论方法。近日，日本国立信息研究所在四五年的研究下，设计出来大学考试智能机器人。虽然前两年其参加的大学考试成绩很低，但是今年测试分数达到511分，首次高于平均分数416分，而总分数为950分。测试的大学考试科目包括数学、物理、英语等。这个测试分数已经有80%的机会进入日本411所私立大学和33所公立大学。人工智能机器人在数学和历史的考试中得分很高，但却完全无法回答物理问题。日本国立信息研究所称，人工智能机器人还不具备语言处理的能力，所以在这方面还达不到平均分数。虽然对于物理方面的成绩不是很好，但是这个成绩表明，利用智能机器人来探索宇宙定律、发现社会规律是一个有着乐观前景的方面。人工智能无论是对于国家发展还是对于世界的发展都有着不可忽视的作用。利用人工智能的类人非人性、技术精确性、高潜力性等特点来，可以很有效地解决各类问题。在这些方面可以很清楚地看到人工智能的社会价值，如果可以有效地实用、控制人工智能的研究和发展，人工智能将会是我们人类的一把利剑。不可忽视的是，在思考人工智能的正面效益的时候，我们个人和国家也应该去考虑由人工智能带来的各种各样的社会、道德、环境上的问题。不能够注重效益而忽略危害，如果说人工智能是一把利剑，那么这把剑就是双刃的。《机械姬》这部电影为智能机器人的终极发展展示了正反两个方面的问题。作为一个可以像人一样思考、感情的机器人在披上人皮之后到底该作为人存在还是以机器人的形势存在将会是我们人类面临的终极问题。9.1.4人工智能的发展历程与主要流派1.人工智能的发展历程神秘又令人神往的人工智能的发展并不是一帆风顺，在充满未知的探索道路上经历了繁荣与低谷，然而，它又以新的面貌迎来了新一轮的发展。可以将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：第一次繁荣期、第一次低谷期、第二次繁荣期、第二次低谷期、复苏期和增长爆发期。人工智能发展历程如图1所示。图1人工智能发展历程（1）第一次繁荣期（1956—1976年）1959年，亚瑟·塞缪尔(ArthurSamuel)创造了“机器学习”一词，其研制的跳棋程序打败了Samuel本人。在此期间，机器翻译、机器定理证明、机器博弈开始兴起，掀起人工智能发展的第一个高潮。（2）第一次低谷期（1976—1982年）人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务。由于当时计算机运算能力的不足，程序的计算复杂度较高，导致机器翻译等项目失败。同时，一些学术报告对人工智能研究提出的理论质疑以及人工智能威胁论使得人工智能的研究经费普遍减少。使人工智能的发展走入低谷。（3）第二次繁荣期（1982—1987年）1985年，出现了具有更强可视化效果的决策树模型，以及突破早期感知机局限的多层人工神经网络；日本国际贸易和工业部投资第五代计算机的发展；具备逻辑规则推演和特定领域回答的专家系统开始盛行，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。（4）第二次低谷期（1987—1997年）1987年，LISP机的市场崩塌，人工智能研究的技术领域再一次陷入瓶颈，抽象推理不再继续被人关注，基于符号处理的模型遭到诸多人工智能研究者的反对。（5）复苏期（1997—2010年）1997年5月11日，“深蓝”战胜国际象棋世界冠军。国际商业机器公司（简称IBM）研发的国际象棋电脑“深蓝”(DeepBlue)战胜了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（CarryKasparov）。“深蓝”的运算速度为每秒2亿步棋，并存有70万份大师对战的棋局数据，可搜寻并估计随后的12步棋。成为人工智能史上的一个重要里程碑。图2为当时的对弈场景。图2“深蓝”战胜卡斯帕罗夫（右边为“深蓝”操作者）2006年，杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）提出“深度学习”的神经网络。2008年IBM提出“智慧地球”的概念。复苏期间，计算机性能与互联网技术快速普及，促进了AI的发展。（6）增长爆发期（2010年至今）2010年宣告了大数据时代的到来，新一代的信息技术引发信息环境与数据基础的变革，海量的图像、语言、文本等非结构化数据不断出现，计算机的计算能力不断增强。2011年，沃森（Watson）参加智力问答节目。IBM开发的人工智能程序“沃森”（Watson）在一档智力问答节目中战胜了两位人类冠军。沃森存储了2亿页数据，能够将与问题相关的关键词从看似相关的答案中抽取出来。这一程序已被IBM广泛应用于医疗诊断领域。2012年，谷歌（Google）无人驾驶汽车上路，人工智能迎来爆发式增长的新高潮。2014年，微软公司发布全球第一款个人智能助理微软小娜。2016年3月，AlphaGo以4:1战胜世界围棋冠军李世石。AlphaGo是由GoogleDeepMind开发的人工智能围棋程序，具有自我学习能力，它能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱，可以自主学习并模仿人类下棋。图3为AlphaGo挑战李世石现场。图3AlphaGo挑战李世石现场（左边为“AlphaGo”操作者）2017年，深度学习大热。AlphaGoZero（第四代AlphaGo），从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，迅速自学围棋，经过3天的训练便以100：0的战绩击败了第二个版本的AlphaGoLee，经过40天的训练便击败了第三个版本AlphaGoMaster。新一代人工智能随着互联网的普及、传感器的涌现、大数据的助力、电子商务的充分发展，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用，人工智能已经进入一个新的发展阶段。世界各国纷纷将人工智能作为抢抓下一轮科技革命先机的重要举措。例如人工智能成为“中国制造2025”、德国“工业4.0”、美国“工业互联网”、日本“超智能社会”等重大国家战略的核心技术。2017年7月20日,我国国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,开启了我国新一代人工智能的新征程。《新一代人工智能发展规划》中预计，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术和应用达到世界领先水平，核心技术规模超过4000亿元。认识现在：新一代人工智能的主要驱动因素当前，随着移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。人工智能发展所处的信息环境和数据基础发生了深刻变化，愈加海量化的数据，持续提升的运算力，不断优化的算法模型，结合多种场景的新应用已构成相对完整的闭环，成为推动新一代人工智能发展的四大要素。（1）人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长互联网、社交媒体、移动设备和传感器的大量普及，大数据技术的广泛应用为通过深度学习训练人工智能提供了良好的土壤。目前，全球数据总量每年都以倍增的速度增长。海量的数据将为人工智能算法模型提供源源不断的素材，人工智能正从监督式学习向无监督学习演进升级，不断优化机器学习算法，从而积累经验、发现规律。（2）数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求，然而人工智能芯片的出现，加速了深层神经网络的训练迭代速度，极大地促进了人工智能行业的发展。（3）深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化全球科技巨头纷纷成立实验室，开源算法框架，打造生态体系等方式推动算法模型的优化和创新。目前，深度学习等算法已经广泛应用在自然语言处理、语音处理以及计算机视觉等领域，并在某些特定领域取得了突破性进展。（4）资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，迅速向各个产业领域渗透，产业化水平大幅提升。在此过程中，资本成为产业发展的加速器发：一方面，跨国科技巨头以资本为杠杆，展开投资并购活动，不断完善产业链布局；另一方面，各类资本对初创型企业的支持，使得优秀的技术型公司迅速脱颖而出。目前，人工智能已在智能机器人、无人机、金融、医疗、安防、驾驶、搜索、教育等领域得到了较为广泛的应用。认识现在：新一代人工智能的主要发展特征在数据、运算能力、算法模型、多元应用的共同驱动下，人工智能的定义正从用计算机模拟人类智能演进到协助引导提升人类智能，通过推动机器、人与网络相互连接融合，更为密切地融入人类生产生活，从辅助性设备和工具进化为协同互动的助手和伙伴，新一代人工智能主要发展特征如图4所示。图4新一代人工智能主要发展特征（1）大数据成为人工智能持续快速发展的基石随着新一代信息技术的快速发展，计算能力、数据处理能力和处理速度极大提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值逐渐凸显。新一代人工智能以大数据驱动的，基于给定的学习框架，不断优化参数设置及环境信息，具有高度的自主性。（2）文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互计算机图像识别、语音识别和自然语言处理等技术的不断发展，在准确率及效率方面取得了明显进步，在无人驾驶、智能搜索等垂直行业得到了广泛应用。与此同时，文本、图像、语音、视频等信息突破了各自的局限，实现跨媒体交互，智能化搜索、个性化推荐的需求进一步的发展。（3）基于网络的群体智能技术开始萌芽随着互联网、云计算等新一代信息技术的快速应用及普及，人工智能研究的焦点，已从打造具有感知智能及认知智能的单个智能体向打造多智能体协同的群体智能转变。群体智能充分体现了“通盘考虑、统筹优化”思想，具有去中心化、自愈性强和信息共享高效等优点，相关的群体智能技术已经开始萌芽并成为研究热点。（4）自主智能系统成为新兴发展方向当前，随着生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，通过嵌入智能系统对现有的机械设备进行改造升级成为更加务实的选择，也是中国制造2025、德国工业4.0、美国工业互联网等国家战略的核心举措。在此引导下，自主智能系统正成为人工智能的重要发展及应用方向。（5）人机协同正在催生新型混合智能形态人类智能在感知、推理、归纳和学习等方面具有机器智能无法比拟的优势，机器智能则在搜索、计算、存储、优化等方面领先于人类智能，两种智能具有很强的互补性。人与计算机协同，互相取长补短将形成一种新的“1+1>2”的增强型智能，也就是混合智能，这种智能是一种双向闭环系统，既包含人，又包含机器组件，人可以接受机器的信息，机器也可以读取人的信号，两者相互作用，互相促进。2.人工智能的主要流派目前人工智能的主要学派有下面三家：（1）符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表任务有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。（2）连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60至70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播算法(BP)算法。此后，连接主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。现在，对人工神经网络(ANN)的研究热情仍然较高，但研究成果没有像预想的那样好。（3）行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40至50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克(McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。到20世纪60至70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多人的兴趣。这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。9.1.5人工智能与传统产业的融合传统产业转型升级面临的问题。改革开放以来，中国迅速从一个落后的农业大国成长为第一工业大国，但在取得惊人成绩的背后，产业发展正面临着“大而不强”、产业发展不平衡以及环境污染和资源约束等瓶颈问题。从农业看，人多地少是中国的基本国情，中国农户被认为是“超小的土地经营者”，平均可经营土地规模较小，且呈零散化特征。小规模、分散化的农业经营模式导致中国农业生产成本较高，且难以实现产业化发展，使农业在国际竞争中处于劣势地位。另外，长期以来，中国政府更偏重于工业和服务业的支持，导致农业科技投入水平低、农产品产业链不完整现象严重，制约着中国农业转型升级。有学者的实证研究表明，中国农业发展出现了资本报酬递减现象，且过度依赖政府补贴和保护，缺乏自立性和竞争力。从制造业看，2010年中国制造业在全球制造业总值中的比例为19.8%，超过美国的19.4%，成为世界制造业第一大国，对此欧美国家纷纷提出针对中国的“再工业化”战略，扼制中国制造业转型升级。另外，中国制造业“大而不强”的特征导致大多企业集中在产业链低端位置，随“人口红利”消失，劳动成本上浮和人均增加值的下滑严重影响中国制造业的发展。从区域发展的角度来看，中国制造业受各地区要素禀赋和经济水平的影响，东西部制造业发展差距较大。从制造业产品来看，中国制造业受制于核心技术的瓶颈，产品难以满足高质量、个性化的市场需求。从服务业来看，改革开放以来，中国服务业保持稳定增长趋势，占全国GDP总量比重由1978年的23.7%上升为2018年的52.16%。互联网的快速发展，更推动了中国新兴服务业的发展，使中国服务业产值跃居世界第三位。然而，中国服务业主要以传统服务业为主，而生产性服务业发展缓慢，且呈现出规模小、不均衡、产业融合度低等特点，关于研发设计、节能环保等高新技术服务产业比重较低，难以支撑制造业转型升级。人工智能与传统产业深度融合。面对人工智能技术进步带来的全球竞争格局，中国新常态经济发展需要开发新的经济增长点，人工智能与传统产业深度融合是建设现代化经济体系的需要，也是推动农业现代化、制造业转型升级以及服务业智能化的需要。“智能+农业”主要是指物联网、大数据、云计算等技术实现农业生产的精准投入和智能化管理。据MarketsandMarkets报告显示，2017年全球智慧农业市场规模已达67亿美元，预计2023年将达到135亿美元。早在1984年，日本就颁布了《人工智能与农业——精农技术与尖端技术的融合》，旨在利用人工智能技术提高农业生产力；美国作为全球第一农业强国，一直引领智能农业的发展，高盛研究报告《精确农场：用数字农业欺骗马尔萨斯》认为，美国通过智能农业能够实现到2050年将玉米产量提高70%。中国近几年经过不断探索，在农产品生产加工和水产、畜牧业养殖等方面不断实现智能化、精准化控制，从而提高农业经济效益，加速农业现代化发展。例如，京东的“京东农场”和阿里云的ET农业大脑均是国内农业现代化发展的代表。“智能+制造”是以新一代信息技术为基础，配合新能源、新材料、新工艺，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称，是“中国制造”能否转型升级为“中国智造”的关键路径，也将在很大程度上影响到中国能否从如今的“经济大国”走向世界“经济强国”。《中国制造2025》战略实施以来，智能制造产业得以快速发展，据前瞻产业研究院报告显示，2017年中国智能制造产业规模约达15000亿元，预计2023年将达到2.81万亿元，产业增长潜力巨大。当前中国智能制造产业可分为基础、平台和应用三个层面，其中基础层包括工业机器人、制造业物联网，平台层包括制造云、制造业大数据及商业分析、制造业人工智能(算法)，应用层包括智能工厂应用/解决方案。“智能+服务”是智能时代发展的必然趋势，将改变人们的生活和工作方式。一方面，人工智能技术能够改变传统服务业现有业态，有效连接企业与客户需求，解决行业痛点问题，从而提高企业服务质量和服务效率，促进传统服务业转型升级。例如，政务利用计算机视觉、机器学习等技术提高自助服务能力，减少了政府服务巨大的工作量；金融行业用语音识别等技术打造智能客服，并且用大数据开发智能投顾提供更多的个性化服务，解决了运营成本和个性化服务问题；零售行业利用机器学习、计算机视觉等技术精准分析顾客需求，提高顾客消费体验。另一方面，人工智能技术直接应用于服务业，如医疗机器人、医疗影像辅助诊断技术可以快速进行病症筛选、诊断，同时健康管理通过移动端设备连接健康医疗，改变人们的健康习惯。在教育、娱乐、家政等领域，智能服务机器人也被广泛地应用，智能服务极大地提高了人们的生活质量，逐渐成为人们生活中必不可少的一部分。9.1.6大数据的定义与主要特征1.大数据的定义大数据研究专家维克托·迈尔-舍恩伯格曾经说过：世界的本质是数据。在他看来，认识大数据之前，世界原本就是一个数据时代；认识大数据之后，世界不可避免地分为大数据时代、小数据时代。随着社会不断发展的脚步，各类数据不断累积，如果说小数据时代的各类分析调研更多的是靠样本采集，那么现在，不管从数据的维度还是层次来看，数据体量的累积已经到了一个非常夯实的阶段。在这两个时代的过渡中，人们也自然而然地从先前的样本思维转变成大数据时代需要具备的整体思维，以更好地运用大数据，或者说，抽样调查将成为过去时，对所有数据进行分析处理才是大数据时代应有的思维方式。对于大数据的具体定义和价值，大多数人都停留在知其然而不知其所以然的阶段。但这也并不妨碍大数据这一词汇在大众心中的高度，它代表着先进，代表着高科技，代表着不可预知但可以预见的未来世界。麦肯锡最早提出了大数据时代的到来：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”对于大数据的定义，权威机构们给出了不同的表述。世界知名咨询企业Gartner给出的定义是：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。还有一些是这样表述的，大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。大数据的主要特征不管是信息资产还是数据集合，这些定义无不在昭示着大数据对于人们未来社会的价值。（1）大数据的特征一：规模性随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位。（2）大数据的特征二：多样性多样性主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强这三个方面。①数据来源多，企业所面对的传统数据主要是交易数据，而互联网和物联网的发展，带来了诸如社交网站、传感器等多种来源的数据。而由于数据来源于不同的应用系统和不同的设备，决定了大数据形式的多样性。大体可以分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。②数据类型多，并且以非结构化数据为主。传统的企业中，数据都是以表格的形式保存。而大数据中有70％—85％的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。③数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。（3）大数据的特征三：高速性这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大；另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。（4）大数据的特征四：价值性尽管企业拥有大量数据，但是发挥价值的仅是其中非常小的部分。大数据背后潜藏的价值巨大。由于大数据中有价值的数据所占比例很小，而大数据真正的价值体现在从大量不相关的各种类型的数据中。挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，以期创造更大的价值。（5）大数据的特征五：真实性真实性是指数据的质量和保真性。大数据环境下的数据最好具有较高的信噪比。信噪比与数据源和数据类型无关。大数据的类型传统企业数据（Tradi\o"TI社区"TIonalenterprisedata）：包括CRMsystems的消费者数据、传统的ERP数据、库存数据以及账目数据等。机器和传感器数据（Machine-generated/sensordata）：包括呼叫记录（CallDetailRecords）、智能仪表、工业设备传感器、设备日志（通常是Digitalexhaust）、交易数据等。社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录、反馈数据等。如微信、Facebook这样的社交媒体平台。9.1.7大数据与人工智能的区别与联系人工智能（AI）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。它是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。人工智能在20世纪80至90年代曾经一度低迷。近年来，由于成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习、人脑芯片4大催化剂的齐备，导致人工智能的发展出现了井喷趋势。大数据（BigData）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累，人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现。因此，人工智能离不开大数据，人工智能需要依赖大数据平台和技术来帮助完成深度学习进化。当今人工智能立足于深度（多层）神经网络，进行深度机器学习，可以根据大量的训练数据来提高模型优化能力。但这一显著优点需要增加海量的运算。随着计算机运算能力提升，深度神经网络发挥了杰出的实际应用价值。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破－所释放出来的力量将彻底改变和优化人们的工作和生活。人工智能涉及的领域非常广泛，且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能，特别是深度学习，需要大量数据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数据的留存。随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。分析让大量的数据有了价值，嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么，需要干什么，可以预测未来变化或趋势，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，比如语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。人工智能和大数据区别大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。人工智能系统旨在分析和解释数据，然后根据这些解释来解决实际问题。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。在某些方面人工智能会代替或部分代替人类来完成某些任务，但比人类速度更快，错误更少。大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，可以存在结构化数据或非结构化数据（在使用上也有差异）。大数据主要是为了获得洞察力。人工智能和大数据协同虽然人工智能和大数据有很大的区别，但它们仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。机器学习中，为了训练模型，需要大量的数据，而且数据需要结构化和集成到足够好的程度，以便机器能够可靠地识别数据中的有用模式。大数据技术满足这样的要求。人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。大数据提供了大量的数据，并且能从大量繁杂的数据中提取或分离出有用的数据，然后供人工智能来使用。即人工智能和机器学习中使用的数据已经被“清理”了，无关的、重复的和不必要的数据已经被清除。这些“清理”工作是由大数据技术来完成或保障的。大数据可以提供训练学习算法所需的数据。有两种类型的数据学习：初期离线训练数据学习和长期在线训练数据学习。人工智能应用程序一旦完成最初离线培训，并不会停止数据学习。随着数据的变化，它们将继续在线收集新数据，并调整它们的行动。因此，数据分为初期的和长期的（持续的）。机器学习从初期和长期收集到的数据中不断学习和训练。不断学习和磨炼其人工智能的模型和参数。人工智能发展的最大飞跃是大规模并行处理器的出现，特别是GPU，它是具有数千个内核的大规模并行处理单元。这大大加快了人工智能算法的计算速度。人工智能需要通过试验和错误学习，这需要大量的数据来教授和培训人工智能。人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。因此可以看出，人工智能是依托于大数据，或者说人工智能底层基于大数据。此外，在大数据发挥作用的同时，人工智能研发者也一定不要忘了，大数据的应用必然会带来个人隐私保护方面的挑战。有效、合法、合理地收集、利用、保护大数据，是人工智能时代的基本要求。最后还要澄清的一点是：大数据在人工智能中的作用是将人类或物体行为活动抽象为或转变为海量数据，对数据清洗、提质等预处理，供人工智能系统使用，而对数据进行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。9.1.8大数据对人工智能发展的推动作用近几年，人工智能技术在无人驾驶、金融服务、语音识别等领域的创新应用层出不穷。生产制造业中，自动视觉检测、机器参数调整、产量优化、维护预测等技术的应用极大地提高了生产效率；服务型机器人深入翻译、会计、客服等领域，服务业正在发生重要变革；此外，金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入而更加繁荣。某种意义上，人工智能为这个时代的经济发展提供了一种新的能量。人工智能的飞速发展，背后离不开大数据的支持。目前，人工智能发展所取得的大部分成就都和大数据密切相关。通过数据采集、处理、分析，从各行各业的海量数据中，获得有价值的洞察，为更高级的算法提供素材。人工智能离不开深度学习，通过大量数据的积累探索，在任何狭窄的领域，如围棋博弈、商业精准营销、无人驾驶等等，人类终究会被机器所超越。而AI技术要实现这一跨越式的发展，把人从更多的劳力劳动中彻底解放出来，除了计算能力和深度学习算法的演进，大数据更是其中的关键。大数据所赋能的人工智能正在加速破坏性变革的发生。无处不在的数据结合大规模、高速、灵敏捕捉并分析海量数据的技术，正推动传统数据分析望尘莫及的创新和进步。基于最新最具时效性的信息做出明智决策，正迅速成为主流和常态。大数据的影响远远不止于简单的数据和分析。它和人工智能的结合，刺激推动了本在快速退潮的创新和行业变革。大数据的第一波浪潮，解决的是速度和灵活性问题。下一波浪潮，则是关于如何充分利用人工智能和机器学习的力量来大规模传递商业价值。人工智能即将成为远大于移动互联网的产业，而大数据一体化将是通往这个未来的必要条件。大数据和人工智能的发展一直密不可分，随着互联网的快速发展，综合应用大数据和人工智能一直在进行深层次的研究和发展。人工智能的更全面更智慧发展需要依托大数据技术，需要大数据的支撑。随着计算机硬件方面以及计算能力的提升，大数据方面的相关技术为人工智能的发展提供了多样丰富的学习样本。大数据的发展为人工智能提供了有力的技术支持，同时计算机计算能力以及存储能力的提升，也为人工智能扩展性存储以及成长提供了有力的硬件基础。9.1.7我国人工智能的发展现状目前，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是全球科技领域瞩目的焦点之一，也是我国新一代信息技术中最为核心重要的技术。伴随着“新基建”“新型基础设施”等政策的出台，我国人工智能行业蓬勃发展，已成为支撑社会经济各领域创新与升级的关键动力。这里将从政策、数据资源、应用场景和现存问题等四个方面探讨我国人工智能行业的发展现状和优势。一、政策自2018年发布《新一代人工智能发展规划》以来，我国人工智能行业政策不断涌现，各种创新发展举措不断推出。政策的有力支持对于人工智能行业的健康快速发展起到了至关重要的作用。1.《新一代人工智能发展规划》该规划是我国首个针对人工智能发展的长期规划，明确了我国加快人工智能发展的战略目标、重点任务和实现路径。规划提出了到2025年和2030年人工智能的发展目标。到2025年，人工智能核心产业规模达到4000亿元左右，相关产业规模超过1万亿元；人工智能技术要突破一批关键核心技术，在智能制造、智慧医疗、智能交通等领域形成应用基础；个人数据权益得到保障，普遍采用数据共享规则和人工智能伦理行为准则；打造一批拥有核心知识产权、市场占有率较高的人工智能企业，在世界人工智能舞台上具有重要话语权和影响力。到2030年，人工智能核心产业规模达到1万亿元左右，相关产业规模超过5万亿元；人工智能技术要突破多个瓶颈，在智慧城市、智能家居、智能金融、智能制造等各领域得到广泛应用；成为世界人工智能的主要创新中心之一，发挥重要的全球引领作用。2.《产业创新发展指导意见》2019年，国家工信部发布了《产业创新发展指导意见》，明确了产业发展的方向。文件要求加强顶层设计和政策引领，完善人工智能相关法规和标准体系，并推动相关技术和产业标准的建立。此外，文件还提出加强全球化战略合作，通过建设开放共享的人工智能试验区域，集聚一批创新企业和专业团队，打造人工智能应用示范区域。3.《关于深化“互联网+先进制造业”发展的实施意见》2016年提出“互联网+”行动计划以来，我国开始大力推广信息化技术在传统制造业中的应用。国务院于2018年发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展的实施意见》，规划了“互联网+先进制造业”的发展蓝图，明确了以人工智能等新基础技术为核心的智能制造体系建设路线。二、数据资源人工智能行业在各个领域的应用需要大量的数据支撑，数据资源是人工智能发展的重要基础。我国拥有丰富的数据资源，包括政府公共数据、企业内部数据以及公众生成的数据等多种形式的数据来源。政府公共数据我国政府高度重视公共数据的共享开放和应用，先后出台了一系列的政策法规。2014年，《国务院关于促进大数据发展加快培育数字经济发展的若干意见》发布，指出政府要推动公共数据的共享和利用，支撑大数据产业的发展。随着“互联网+”“数字中国”等政策的推广，目前我国政府公开数据量已经达到数万亿级别，涉及多个行业和领域。企业内部数据作为人工智能应用的主体之一，企业内部数据具有非常重要的价值。目前，我国互联网巨头在数据的收集、整合、分析和利用方面占据了一定的优势。同时，多项国家政策鼓励企业共享自身数据资源，这为企业间资源整合、协作开发提供了政策支持。公众生成的数据随着物联网、智能设备等新兴技术的普及，个人数据的产生量也越来越大。在不侵犯个人隐私的情况下，公众生成的数据可以被应用到人工智能领域中，以促进人工智能技术的发展。三、应用场景人工智能技术的应用场景非常广泛，涵盖了医疗、金融、教育、交通、安防等多个领域。我国在人工智能技术与各行业深度融合的过程中，不断探索创新，加速推动人工智能的规模化应用。医疗领域人工智能技术在医疗领域的应用可以说是开创了全新的局面，它不仅可以提高医疗效率和精准度，还可以为医学研究和发展带来创新动力。以下是我国人工智能在医疗领域上的应用：医疗影像诊断：医学影像是临床诊断的重要手段之一，而人工智能技术可以在医学影像预测、自动分析、智能诊断等方面发挥巨大的作用。比如，人工智能可以通过深度学习算法，实现对影像数据的自动分析和识别，从而更加快速、精确地诊断出疾病和异常情况，包括肺癌、乳腺癌等多种疾病。电子病历管理：电子病历是医院日常管理中的重要手段，它不仅方便了医生诊疗，还可以大幅度降低医疗事故的风险。人工智能技术可以通过自然语言处理算法和机器学习算法，优化电子病历数据的分类和储存方式，实现病历的快速查找和诊断分析。医学辅助决策：医学辅助决策是人工智能技术在医疗领域中的重要应用之一。通过对病人的数据进行分析和处理，人工智能系统可以帮助医生快速、准确地做出医疗决策。例如，人工智能可以通过分析患者的病史、体征、检查结果等多方面的数据，为医生提供量身定制的治疗方案。药物研发：药物研发是医学领域中的一项重要任务，它需要耗费大量的时间和资源。而人工智能技术可以通过分析大量的药物数据和研究成果，以及深度学习等技术手段，预测药物效果和副作用，设计更加精准有效的药物，从而大幅度缩短药物研发周期和降低研发成本。总的来说，我国在医疗领域的人工智能应用已经取得了很多成果，并在不断地推进创新与发展。未来，结合医疗行业的特殊性和需求，人工智能将在医疗领域中发挥更重要的作用，为人类健康事业做出更大的贡献。金融领域人工智能技术在金融领域的应用起到了重要的作用，可以大大提高金融行业的风控管理和金融服务质量。我国金融行业目前的人工智能应用主要涉及反欺诈、风险判断、互联网金融等方面。3.教育领域人工智能应用在教育领域主要涉及智能教学、个性化学习推荐和智能评价三个方面。通过人工智能技术的应用，可以实现学生学习数据的快速分析和处理，标准化测评结果的自动生成等功能。4.交通领域人工智能技术在交通领域的应用可以提高交通管理效率和安全性，提升出行体验，带来更加便利和舒适的城市交通环境。以下是我国人工智能在交通领域上的应用：智能交通系统：智能交通系统采用人工智能技术，通过自动化、信息化、智能化等手段，实现对交通流量和交通状态的实时监测和控制。这种系统可以根据路况、车辆流量等情况，智能调度道路交通信号灯和公共交通运营计划，优化路况和车速，从而提高交通效率和安全性。自动驾驶技术：自动驾驶技术是人工智能在交通领域的核心应用之一。其基本原理是通过深度学习、计算机视觉和高精地图等技术手段，使车辆能够进行自主控制和导航，从而实现无人驾驶。目前，国内外许多企业都在探索和开发自动驾驶技术，如百度、腾讯、华为等。智慧出行服务：智慧出行服务是通过人工智能技术，将城市交通、地图导航、公共交通等信息整合起来，为用户提供更加便捷和全面的出行服务。智慧出行产品包括多个应用软件和硬件，如地图导航、公共交通系统、共享单车、共享汽车等。智能停车系统：智能停车系统是一种集成了人工智能技术的车辆管理系统。它可以通过视频监控和感应设备，自动识别车辆类型、车牌号码等信息，并对车位进行智能分配和管理。这种系统可以帮助驾驶员更快速、精准地找到车位，缓解城市停车难问题。总的来说，我国在交通领域的人工智能应用已经取得了许多成果，并在不断地推进创新与发展。未来，随着人工智能技术的不断成熟和应用的深入推广，人工智能将在交通领域中发挥更加重要的作用，为城市交通的智能化和可持续发展做出更大的贡献。四、现存问题随着人工智能技术的飞速发展，我国在这一领域中不断取得大量的成果，包括自动驾驶技术的突破、智能语音助手的广泛应用等等。但是，仍然存在很多问题和挑战，需要持续不断地解决和攻克。基础理论尚未完备我国在人工智能的基础理论方面尚未完全发展。虽然我国在深度学习（DeepLearning）以及卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）方面取得了长足的进步，但是在人工智能的其他领域，如语义理解、推理机制、知识表达等方面，仍然存在很多问题和挑战。这些领域涉及高度复杂的技术及理论，研究难度较高，需要人们进行更加深入的探索和研究。核心技术需要提高虽然我国的人工智能技术在某些领域上已经达到了国际领先水平，如图像和语音识别技术的准确率、自然语言处理的智能化和个性化要求等等，但是在机器学习算法的时效性和高效性以及人工智能应用系统的稳定性和安全性等方面仍需提高。例如，在图像识别领域，虽然我国已经可以进行人脸识别、视觉检测等任务，但是在某些复杂的场景下，如夜间或低光环境，仍然会出现识别率偏低的情况。高端器件缺乏我国在人工智能领域中缺乏高端AI芯片和服务器等基础设施来支撑人工智能的发展。由于人工智能技术的应用需要大量的数据和计算资源，服务器、存储设备、GPU等硬件资源需求巨大，但是目前国内的芯片和其他设备相对不足，尤其在一些高端器件领域，如集成电路、量子计算机等方面，还没有实现重大突破。发展环境存在问题虽然我国政府已经投入了大量资金支持人工智能的研究和发展，但是在人工智能的发展环境方面仍需要改善。例如，当前人工智能领域的知识产权保护、数据安全等问题仍需进一步加强。此外，也需要推动相关法律法规的建设和完善，以提供更加稳定和可靠的环境。高端人才储备不足尽管我国人工智能专业人才培养呈现井喷式增长，但是高端人才储备还是相对不足，特别是与发达国家的人才储备相比还有一定差距，这对于人工智能未来的发展将带来不小的挑战。因此，需要在人才引进、培训、激励等方面进行深入探讨和思考，以吸引更多的高端人才参与到人工智能的研究和发展中来。针对以上问题，我们可以采取以下措施加以解决：加强基础理论研究加强人工智能的基础理论研究，从而拓宽人工智能应用的领域。可以通过加大科研经费的投入，建立更多的研究机构，吸引更多的顶尖学者和科研团队参与人工智能的理论研究。突破核心技术难点加强在机器学习算法的时效性和高效性以及人工智能应用系统的稳定性和安全性等方面的技术研究，进一步推动人工智能技术的不断创新和发展。可以通过开展产学研合作、扶持创新型企业等方式，推动人工智能技术的产业化。加强对高端器件的研发加大对高端芯片和服务器等基础设施的投入和支持力度，促进国内制造业的发展，提升我国的人工智能技术和实力水平。同时，也可以通过优惠政策来吸引国际知名公司在我国扩大生产，以加速国内高端器件的崛起。优化发展环境加强知识产权保护，制定完善相关法律法规，打击侵权行为；加强网络安全保障，保护数据的安全，建立一套规范的数据管理体系等。同时，亦可鼓励大众科普教育，提高公众对人工智能的认识和了解，增加人工智能技术的社会认可度。培养高端人才加大对人才的培养和引进力度，建立更加完善的人才激励机制，吸引更多的高端人才参与到人工智能领域的研究中来。可以通过多种方式来实现，如学校和企业合作举办人工智能专业课程、设立海外专家联合研究项目等。总之，我国在人工智能领域内拥有巨大的发展潜力，需要针对存在的问题和挑战，采取一系列有效措施，加快人工智能技术的推广和应用，以提升我国在人工智能领域的竞争力和地位。9.2.1无人便利店近年来，无人配送、无人值守等智能化技术迅速发展，无人便利店火热，各个商家纷纭推行自家的无人便利店。商家无需安排轮流值班的收银员，从而减少了人工成本。一天二十四小时经营，可以随时购物，轻松买单。你无须排长队等候。对消费者而言十分便捷，那么关于无便利店里面主要采用了哪些高科技技术呢？大家一起来看一看吧。无人便利店工作原理介绍智慧无人便利店，大多采用了图像识别技术，利用计算机视觉、深度学习、传感器融合处理等核心技术实现了用户自动识别、商品自动识别以及无感知结账等功能，可实现全过程个人消费数字可视化精确分析，统计每个消费者的消费爱好及消费习惯；对消费者错拿错放、货物入包、现场食用等多种购物习惯都能精确识别；消费者可使用微信小程序等多种方式进场购物，真正为消费者带来快捷高效的“无人化”感受。无人便利店的自动售货系统主要需要解决3个问题：消费者身份认证购置商品自动确认支付结算消费者身份认证消费者在进入便利店前，必须确认进入者是否具有选购资格，一部分无人便利店采用手机扫码方式，而另一些则采用人脸识别技术，这也是一种更先进性的身份认证方式。如果一旦验证通过，入口处大门口开启，消费者就可以顺利进入到无人便利店。（2）购置商品自动确认从你进入到无人便利店的那一刻开始，商家确认了你的真实身份。里面到处的摄像头都是在记录你的足迹。可以说，无人便利店里每个人的行为都是透明化的。这样的记录方式也方便商家对店里的实时客流量、复购率、退货率等运营数据进行统计分析，进而形成消费者行为分析报告，为便利店的经营提供数据支持。智能识别系统通过摄像头精准捕捉顾客的拿放行为和相关商品信息，顾客拿了什么东西，这件东西就会被自动添加到和他关联的虚拟购物车中。实时掌握客户最新购买商品，挑选完毕无需任何操作出店即自动结算。支付结算顾客选购完商品后，出店通过闸机，系统会通过顾客绑定的支付宝或微信账号进行自动结算，并发送扣费通知消息。2.无人便利店图像识别系统介绍（1）系统概述无人值守便利店的图像识别系统，是一种利用人工智能技术实现人脸识别、行为识别、商品识别等功能的系统。其主要作用是通过摄像头等设备实时采集便利店内部的图像信息，拍摄顾客进店、购物、离店等行为，通过图像识别算法，实现对顾客购买行为的分析，以及购买商品的自动识别和分类，从而自动完成商品销售、收银、库存管理等工作，实现便利店自动化管理。（2）系统组成系统的工作原理和组成结构，主要包括以下几个方面：图像采集模块:该模块由摄像头和传输设备组成，主要用于采集便利店内部的图像信息，并将这些信息传输至图像处理模块。摄像头会实时采集店内的图像，包括顾客进店、浏览商品、选择购买、离开等行为。摄像头可以采用多种类型，如普通摄像头、全景摄像头、深度相机等，以满足不同场景下的需求。传输设备是用于将采集到的图像信息传输至图像处理模块，主要包括网络设备、存储设备等，常用的网络传输设备主要包括有线网络、无线网络以及蓝牙等。图像处理模块:图像处理是将采集到的图像进行处理，提取出有用的信息。系统会对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、边缘检测、图像分割、特征提取等操作，用于提高图像的质量和准确度。然后，使用图像识别算法对图像进行分析，提取出顾客的行为信息。图像识别模块:图像识别模块是利用深度学习、卷积神经网络等技术，实现人脸识别、商品识别、购买行为识别等功能。系统通过图像识别模块，对顾客的行为进行识别和分类，包括进店、选购商品、结算、离店等，从而实现自动化销售、收银、库存管理等功能。数据管理:系统会将顾客的行为数据进行存储和管理，包括销售记录、库存记录、顾客购买记录等信息。同时，系统会根据数据分析制定相应的经营策略，提高店铺的经营效益。（3）系统优势自动化管理：系统通过自动化管理技术实现便利店的自动化管理，减少了人力成本，提高了管理效率。数据精准：系统通过图像处理技术实现对便利店内部信息的精准采集和处理，提高了数据的精度和准确性。实时监控：系统通过实时监控功能，实现对便利店内部信息的实时监控和处理，提高了便利店的安全性和管理效率。总的来说，无人值守便利店的图像识别系统主要通过采集、处理、识别、管理等步骤，实现自动化的销售、收银、库存管理等功能，有效提高便利店的管理效率和安全性，也为顾客提供更加便捷、高效的购物体验。9.2.2计算机视觉的定义大家都知道人有基本的五感，即视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉，除此之外，还有平衡感、热感等各种感官功能。据统计，对于人类而言，通过视觉输入的信息占所有感官信息的80%以上。俗话说“百闻不如一见”，西方人也常说“Onepictureisworthtenthousandwords”。可见视觉对于人类的重要性。对于计算机、机器而言，能够识别图像，像人一样产生视觉也是重中之重。那么什么是计算机视觉呢？计算机视觉是人工智能的一个领域，是指让计算机和系统能够从图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提供建议。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步来说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理。计算机视觉技术利用机器学习和神经网络来训练计算机，使计算机能够及时检测到缺陷和问题，以免影响正常工作。目前基于深度学习的方法已经成为很多计算机视觉任务的前沿技术。计算机视觉的定义计算机视觉（ComputerVision，简称CV）是一门研究如何使机器“看”的科学，即用摄影机和电脑等设备，代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉操作。计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。人类认识了解世界的信息中80%来自视觉，同样计算机视觉成为机器认知世界的基础，终极目的是使得计算机能够像人一样“看懂世界”。先理解视频和静止图像的内容，然后从中收集有用的信息，以便解决越来越多的问题。计算机视觉与人类视觉的关系人眼存在长短错觉，平行错觉、大小错觉，那这些视觉的错觉现象在计算机视觉中会不会发生呢?答案是否定的，不会发生。人类在执行这类视觉任务时并没有明显的计算过程，而且对各个形状也不是单独地进行感知，是整体感知，人类视觉产生错觉，都是因为受到其他因素的影响而产生的。在计算机视觉中，平面形状的几何参数和特性通过数值的计算获得，所以不受图中其他形状的影响。人类视觉具有对知觉的理解性，人根据以往所获得的知识和经验对感觉的信息进行解释，知觉不是简单地被刺激模式决定的，而是在有限的资料中寻找最好的解释。也就是说人类视觉能够根据自己的理解对图像做出解释，这是目前计算机视觉无法做到的。总得来说，计算机视觉和人类视觉的区别有以下几点：计算机视觉是机器视觉，人类视觉是生物视觉。人类的眼睛比摄像机更加灵活。人类的神经比计算机视觉更加复杂。计算机只是按照人类的指示做事，人类大脑有自己的思维。计算机视觉可以获取人类视觉获取不到的信息，例如：红外摄像机。计算机视觉可以到人类到不了的地方，例如：真空作业。计算机视觉的三个优势：在图像处理方面上，可实现超人类的准确性，例如图片颜色、细节敏感度等方面。在细微变化识别方面上，性能远胜于人类，例如医疗图像分析、芯片质检等方面。在计算能力方面上，计算速度与精确性完胜人类，例如超级计算机。计算机视觉技术的发展历程20世纪50年代：人们开始研究生物视觉工作原理，科学家从电生理学的角度来分析猫的视觉皮层系统，从中发现了视觉通路中的信息分层处理机制，并提出了感受野的概念。20世纪60年代：严格意义上来讲，计算机视觉是在20世纪60年代逐步发展起来的。这个时期还诞生了人类历史上的第一位计算机视觉博士，即LarryRoberts(拉里·罗伯茨)。他在论文中将物体简化为几何形状(如立方体、棱柱体等)来加以识别。当时人们相信只要提取出物体形状并加以空间关系的描述，那么就可以像“搭积木”一样拼接出任何复杂的三维场景。人们的研究热情空前高涨，研究范围遍布角点特征、边缘、颜色、纹理提取以及推理规则建立等很多方面。20世纪70～80年代：MIT（麻省理工学院）的人工智能实验室在这一时期的计算机视觉领域中发挥了相当积极的推动作用。设置了机器视觉课程；同时该实验室还吸引了众多研究人员参与到计算机视觉的研究中。20世纪80年代：逻辑学和知识库等理论在人工智能领域占据了主导地位。人们试图建立专家系统来存储先验知识，然后与实际项目中提取的特征进行规则匹配。20世纪90年代：此时计算机视觉虽然已经发展了几十年，但仍然没有得到大规模的应用，很多理论还处于实验室的水平，离商用要求相去甚远。21世纪初：随着机器学习的兴起，CV领域开始取得一些实际的应用进展。例如，科学家利用Adaboost算法出色地完成了人脸的实时检测，并被富士公司应用到商用产品中。2010年之后：计算机视觉技术的研究和应用得到跨越性的发展，主要得益于三个方面：算力：计算机运算能力呈现指数级的增长。数据（算料）：ImageNet、PASCAL等超大型图片数据库使得深度学习训练成为可能(注：大型图片数据库虽然在2000年后期就已经出现了，但真正大放异彩还是在最近十年)，同时，业界一些极具影响力的竞赛项目(例如ILSVRC)激励了全世界范围内的学者们竞相加入，从而催生了一个又一个优秀的深度学习框架。算法：模型算法的不断演进革新。资料来源：AI每日一解丨计算机视觉（1）/s?id=1761936407375278255&wfr=spider&for=pc9.2.3计算机视觉技术的典型应用近年来，计算机视觉已成为人工智能和机器学习最热门的子领域之一。随着算法的迭代、算力持续提升、以及数据的爆发式增长，计算机视觉不仅在技术方面了取得了快速的发展，而且在工业、农业、交通、服务等各个领域也实现了广泛地落地使用，并展现了巨大的市场潜力。以下我们举例描述计算机视觉在各个领域的典型应用场景。手机拍照（1）自动美颜：计算机视觉可以识别人脸和五官，自动对图片进行美颜处理，例如调整皮肤色泽、磨皮、祛斑、提亮等。（2）智能姿势识别：计算机视觉可以识别人体姿势，自动对拍摄的照片进行剪裁和调整，例如自动裁剪头像、自动调整照片角度等。（3）智能拍摄场景识别：计算机视觉可以识别拍摄场景，自动选择最佳拍摄模式和参数，例如自动切换到夜景模式、自动调整曝光时间等。（4）照片分类和管理：计算机视觉可以识别照片中的物体和场景，自动将照片分类和管理，例如将照片按照时间、地点、人物等进行分类。（5）人脸识别和标签添加：计算机视觉可以识别照片中的人脸，自动为每个人添加标签，方便用户进行搜索和管理。（6）智能相册制作：计算机视觉可以自动将用户的照片进行筛选和剪辑，制作出具有情感和故事性的相册，例如自动生成旅游相册、婚礼相册等。图像视频审核随着网络技术的不断进步，催生了自媒体的高速发展。随着2009年新浪微博、2011年手机微信、2016年抖音平台的陆续上线，自媒体进入国人的视野，到现在，平台依然在不断涌现，参与者不断增加，我国自媒体行业进入蓬勃发展期。与此同时，图像、视频信息传播量井喷式增长，这对网络安全管理造成了巨大的挑战。基于计算机视觉的图像视频审核技术，可以实现自动审核过滤色情、暴力、政治敏感等非法语言、图片或视频信息，以及对视频直播内容进行实时审核，成为网络净化的重要助力。智能制造工业质检在工业流水线中，很关键的一个环节就是对零部件做质量检测。目前，大多数工厂的零部件检测还是采用人眼观察为主的检测方式。但是，人工视觉检测很大程度上取决于检验员的能力、经验、专心程度，容易导致遗漏、分类错误等问题。随着机器视觉（计算机视觉在工业领域应用时，通常被称为机器视觉）的迅速发展，越来越多稳定可靠的机器视觉缺陷检测产品被实际应用。通过机器视觉对零部件进行缺陷检测，可实现持续、稳定、可靠、非接触的工作输出，有效提高产品质量，降低返工概率，减少人力投入。图1所示是采用机器视觉技术进行电子元器件的质检方式，表1列举出人工质检与机器视觉质检效能的对比。图1机器视觉电子元器件质检表1人工质检与机器视觉质检效能对比维度人工检测机器视觉检测效率效率低（s级），且因人而异效率高（ms级）精度受主观影响，精度一般高精度可靠性易疲劳，受情绪影响稳定可靠工作时间工作时间有限，注意力集中时间更少24小时不眠不休数字化需要人工登记，无法细化到零件个体自动记录、可追溯成本人力、管理成本高规模化后成本降低环境适应性不适合恶劣危险环境适合恶劣危险环境智慧农业在农作物生长过程中，作物的叶、茎杆、果实的颜色、外观形态、纹理等特征时刻发生变化，利用计算机视觉技术实时动态地监测作物形态变化，研究外界环境对作物生长状况产生的影响和作物生长机制具有重要意义。可以应用在以下场景：（1）作物病虫害检测：计算机视觉可以通过拍摄植物叶片的照片，自动识别作物病虫害，提高农作物的防治效率