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人工智能发展阶段与内涵、能力及技术分析


         人工智能是研究、开发用于模拟、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。回顾其发展历史,大致经历了三个发展阶段:

         第一阶段是 20 世纪 50 年代中期到 80 年代初期,以 1955 年的达特茅斯会议为标志,人工智能正式诞生和兴起。期间,第一款神经网络 Perceptron 被发明。第二阶段是 20 世纪 80 年代初期至 21 世纪初期,BP 算法出现使得大规模神经网络训练成为可能,引领 AI 进入第二个发展高潮。第三阶段是 20 世纪 80 年代初期至 21 世纪初期。标志性事件是 Geoffrey  Hinton  和他的学生在《Science》上提出基于“深度学习”的神经网络,DBN 可使用非监督学习的训练算法。
         参考观研天下发布《2018-2023年中国人工智能产业市场运营现状分析及未来前景商机预测报告
 

         人工智能内涵分为类人行为(模拟行为结果)、类人思维(模拟大脑运作)、泛智能(不局限于模拟人)。通俗地理解,AI 是实现“让机器人能够像人类一样思考,像人类一样看懂,像人类一样听懂,像人类一样运动”的综合技术。其能力概括为为感知能力,学习和推理能力,以及运动控制能力。相应的核心技术包括计算机视觉、图像识别、自然语言处理、语音识别等;机器学习、信息检索、自动推理、知识表示等;机器人技术。

 

         人工智能的核心能力实际上是人类自身已拥有的能力,但人类相比,最大优势在于计算能力的高效。据媒体报道,中国“神威太湖之光”蝉联全球超级计算机 500 强榜单之首,是全球首台运行速度超10 亿亿次的超级计算机,峰值性能达到 12.54 亿亿次/秒。其一分钟的计算能力相当于全球 72 亿人同时用计算器不断计算 32 年,可见计算机计算能力的效率已经远远超过人类。在医疗领域,IBM Watson 可以在 17 秒内阅读 3469 本医学专著,248000 篇论文,69 种治疗方案,61540 次试验数据,106000 份临床报告。通过海量汲取医学知识,包括 300多份医学期刊、200多种教科书及近1000 万页文字,IBM Watson在短时间内迅速成为肿瘤专家。

           无论是替代还是辅助人类完成任务,人工智能技术的出现无疑是具有颠覆性的,尤其在医疗等数据密集型、知识密集型、脑力劳动密集型行业领域,其最大价值在于提升工作效率,解放人类劳动力,释放生产力。


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