龙战小说人工智能在1955年左右开始成为一门真正的科学。那一年达特茅斯学院（DartmouthCollege）的数学教授约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）决定发起一个项目，探索“人工智能”的可能性和局限性。“人工智能”这个词就是约翰在上一年刚创造的新术语。该项目的目标是“找到某些途径，使机器能够使用语言、形成抽象概念、解决目前留给人类的各种问题，并改进它们自己”。为了做到这一点，他召集了另外三名nsky）、纳撒尼尔·罗彻斯特（NathanielRochester）和克劳德·香农（前文讨论首个象棋计算机程序时提到过他），组成一个小组。这四名小组成员都致力于研究“可以思考的计算机”。

　　他们的目标是“探索如何让机器使用语言，形成抽象概念，解决目前留给人类的各种问题，并改进它们自己”。随后，他们又为这一目标增加了一条非常“乐观”的预测，说它乐观主要是因为考虑到那是在1955年提出的：“我们认为，如果精心选拔的一组科学家共同研究一个夏天，这些问题中的一个或多个可以取得重大进展。”

　　后来麦卡锡后悔使用“人工智能”来描述这个概念，他觉得这个词的起点太高了。他真希望自己当时把它叫作“计算智能”。许多业内人士直到现在仍然同意这一观点，并竭力与“人工智能”这个术语保持距离，但是他们这么做似乎往往是出于商业动机，企图在人工智能领域再开辟一个新的领域，好让他们可以自称为先驱。

　　现在我们认为“人工智能”这个词很棒，但存在两个问题：“人工”和“智能”。“人工”这个词的问题在于它有两种完全不同的意思，容易产生歧义。用“人工”做修饰语，是不是意味着它看起来像智能但实际上不是？就像“人工草坪”中的“人工”一词？给人一种不是真实的感觉？或者应该把“人工”这个词理解为真正的智能，但却是人造的，区别于自然或生物创造的？同样，“智能”这个词也是一个问题，因为对什么是智能没有一致的定义。而各种候选定义对“智能”的解读范围又太过宽泛，让人摸不着头脑。我觉得更象是自动化或者机器智能。

　　俗话说，“谁带你入场，你就该和谁跳舞”。自我们知道“人工智能”这个词起，一直走到今天这一步，它已经成为了约定俗成的叫法，带我们入场了。而且考虑到中国跳棋（ChineseCheckers）既不起源自中国（Chinese），也不是西洋跳棋（Checkers），阿拉伯数字是在印度创造的，考拉熊不是熊，那么使用人工智能这个术语可能也没问题。

　　关于人工智能，最宽泛的定义是：对数据或其环境做出反应的技术。这意味着带有烟量传感器的喷水灭火系统也是人工智能的一种。除此之外，还有一种更严苛的定义：人工智能是一种可随机应变的技术。从这个意义上说，一个可以根据你喜欢的房间温度来自动调节温度的机器是人工智能，但自动喷水灭火系统就不属于人工智能了。

　　但是真的很重要的一点是，今天当人们谈论人工智能时，这个词表示了两种截然不同的含义：“狭义人工智能”（narrowAI）和“通用人工智能”（generalAI）。我们现在所拥有的AI只是狭义人工智能，这也是迄今为止我们唯一知道该如何构建的人工智能种类，它也被称为“弱人工智能”（weakAI）。狭义人工智能是指计算机解决特定问题或执行特定任务的能力，在现实生活中用途很多。

　　另外一种人工智能有三个不同的学名：通用人工智能（generalAI）、强人工智能（strongAI）或人工通用智能（aricialgeneralintelligence，简称AGI）。这三个名称可以互换使用，但从现在开始，我会特定使用AGI来指代像你我一样聪明和多才多艺的人工智能。Roomba真空吸尘器、苹果智能语音助手Siri、无人驾驶汽车都是狭义人工智能，一个可以卸载洗碗机的假想机器人也是狭义人工智能。但如果你想要一个MacGyver机器人［1］，那就需要AGI，因为MacGyver必须对能够应对以前没有遇到的情况。AGI目前还不存在，即使AGI有实现的可能性，也没有关于如何构建它的协议。就目前而言，我们只关注狭义人工智能，尽管它的名字听起来有点弱，但它确实是一项了不起的技术。狭义人工智能并不是“简单的人工智能”，因为人类在人工智能领域投入的的绝大多数金钱和汗水，都用在研发这类人工智能上了。

　　但是我们回过头来再想想，当初约翰·麦卡锡发起的项目，其目的是探索“人工智能”的可能性和局限性，该项目的目标是“找到某些途径，使机器能够使用语言、形成抽象概念、解决目前留给人类的各种问题，并改进它们自己”。而现在我们研究人工智能，宣传人工智能，都在宣扬人工智能AI的什么，都在大势宣扬人工智能AI能做什么事情，替换人类的工作，人类又将面临失业……等等，这是否出与数学家麦卡锡最初的目标不一致呢？

　　声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容图片侵权或者其他问题，请联系本站作侵删。侵权投诉

　　的概念元素资料下载的电子资料下载，更有其他相关的电路图、源代码、课件教程、中文资料、英文资料、参考设计、用户指南、解决方案等资料，希望可以帮助到广大的电子工程师们。

　　在过去几年中保持了稳定的增长曲线。但新冠肺炎疫情导致了快速的数字化转型，这进

　　是计算机识别，推理和行动的实践方法，完全赋予机器模拟人类行为的能力，尤其是认知能力。

　　和机器学习概念目前在各种场合被频频提到，移动互联网时代后的未来被预测为

　　技术的应用在当时引起了不小轰动，但是现在已经完全成为主流。以至于虽然引用了非常复杂的

　　的三大核心，是深度学习算法、数据和算力。在这三大要素中，大数据的获取和处理难度在下降，算法也在深度学习模型的基础上不断优化，而统

　　中有4页PPT稿。PPT稿上，姚期智只提了鲁棒性与可解释性两大技术瓶颈，以及未来超级

　　。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：

　　（Artificial Intelligence，AI）确实是计算机科学的

　　项革命性壮举，在未来几十年中，它将成为所有现代软件的核心组成部分。这既是威胁，也是机遇。

　　现在社会的发展脚步可谓是非常的快速啊，现在我们的生活中随处可见都是科技和

　　的存在，确实在今年的这样的情况之下，科技的已经占据了主导的位置。在今年的因为疫情的原因中特殊的原因导致现在的

　　技术除了亚马逊的Alexa或苹果的Siri之外还能做什么。这些是虚拟助手或“弱AI”技术的示例，也是AI应用的最常见示例

　　的基础，它决定了机器学习和深度学习模型的质量。今天的数据呈现指数级的爆发，比如仅在2018年，就产生了超过30 ZB的数据。而在在任何

　　（AI）包括自然科学的各个学科，主要是计算机的研究，该计算机用于对某些类型的

　　个分支，自二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、

　　个子学科，但现在已经衍生到各个领域。具体到各种学科的知识，实际应用则更加庞杂。

　　有什么好处呢？研究人员、企业家等越来越多的人来使用AI来应对发展所带来的挑战，能够为企业带来更大的利益，使用AI技术已经成为现实。

　　首先可以对网站进行处理，不管是采集还是生成自动生成都可以的。但是对于生成的文章目前来说还是有

　　会给我们带来什么？黑格尔说：历史给我们的教训是，人们从来都不从历史汲取教训。

　　创新发展试验区建设工作指引》（下称“指引”）。指引提出，到2023年，布局建设20个左右试验区，创新

　　如何才能发挥效用？对此杨临风指出：“破局教育困境的关键，必须围绕学生认知规律来构建

　　，确保学生能真正学懂。还必须要实现各学习场景应用的闭环，确保数据的连续流动。”

　　对数据的积累分析，在加之深度学习技术的发展，完全能替人类的各方面做出优实木龆ā

　　健康管理可以实时采集患者病理数据、闭环跟踪监护、疑难病症分析诊疗、实时健康风险评估、健康生活方式指导等，为健康管理提供个性化、全方位的

　　般是指通过视觉、身体特征、语音、语言等条件数据进行分析，来对求职者进行评价。

　　具有多学科综合、高度复杂的特征，我们需统筹谋划，稳步推进，把增强原创能力作为重点。

　　的健康发展，仍需要充分汇聚科学家、企业家和社会各界的力量，融汇自然科学、社会科学等多个学科的领域，在基础理论、算法与软件、高端芯片、关键零部件、计算能力、人机接口与协调等方面取得突破，进

　　刷脸，75周岁以上户籍老人就可以直接到社区“助餐点”吃饭，免去忘记带卡、操作不便等问题。这项已经在南京江宁落地的“养老服务”，正是依托于

　　的中国棋手柯洁还历历在目，AlphaGo恐怖的计算能力让人为之惊叹。这也意味着

　　“我觉得未来20年，很可能是人们对手机依赖程度越来越低的20年。”新年第

　　来之后，在很多情况下，手机将不再被需要。简而言之，就是手机可能要推出历史舞台，取而代之的便是

　　恩智浦半导体总裁Kurt Sievers在慕尼黑国际电子元器件博览会(electronica)的圆桌会议上感叹：今天的

　　些基础的认知科学、神经科学、计算机科学以及大脑是怎么运作的。另外，应该

　　近年来，在大数据、大规模并行计算、人脑芯片、深度学习算法等技术的推动下，

　　对工业生产、经济活动、社会生活等方面带来的影响，相继发布了符合自身国情的

　　技术与家庭电视进行连接。通过完善的技术逻辑与大数据运营，让电视具有语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。通过语音指令让电视自动推荐、选择电视产品;同时还能学习用户使用及搜索习惯，以实现更精准的语音操控及互动。

　　产业链的三个核心，底层硬件、通用AI技术及平台、应用领域相关公司盘点。

　　领域的时候，总是会遇到这样的几个关键词：深度学习、机器学习、神经网络。那他们之间

　　的商业化有三大核心，即技术、数据和场景，科技巨头们拥有数据上的优势，目前的焦点在于

　　在算法和深度学习等方面已经取得的成果，却为解决已有的用户痛点提供了契机。

　　在过去两年被谷歌引爆，于是该领域的创业公司如雨后春笋般生长起来，有的做专用芯片，有的做算法，有的做机器人…

　　个高峰期，首席信息官、顾问和学者们纷纷表示，这项技术将使得从商业、IT运营到客户联系在内的任何事情实现自动化。然而，进入2018年，越来越多的媒体开始报

　　行业的投融资金额、次数及参与机构数量等均迅速增长，年增长率均超过50%，2015年

　　也在渐渐遇冷，当大潮退去，讲技术却找不到应用场景，抢人才却留不住人才，

　　（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的

　　智 能。后来人们根据图灵的描述，将 图灵测试具体化了：测试者在与被 测试者（

　　2016年初，阿尔法狗在对阵围棋世界冠军李世石的比赛中4：1大胜，瞬间将

　　推向了舆论的焦点，或喜或忧；而前几天的世界互联网大会成功在浙江乌镇落下帷幕，各位业界IT精英均

　　能力，具体包括语音能力、图像能力、自然语言处理能力和用户画像能力。我已经提及了

　　（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是