《 新华三人工智能成长陈诉白皮书 》全文

　　人工智能贸易化加快将深刻改变人类社会

　　1、 从学术研究走向贸易应用

　　人工智能最早可追溯到上世纪的四五十年月，被誉为“人工智能之父”的艾伦·图灵，在其论文《计较呆板与智能》中，提出了很是闻名的图灵测试，即被测试的呆板是否可以或许示意出与人类等价或无法区分的智能。

　　人工智能观念正式提出是在1956年，在美国达特茅斯学院举行的夏日学术研讨会上，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、克劳德·香农等学者参加接头“让呆板像人一样认知、思索和进修”，这次集会会议上初次行使了“人工智能”这一术语。因此，业内也一样平常都以为1956年是人工智能元年。

　　▲人工智能成长的三次海潮在已往的六十多年里，人工智能成长跌荡升沉，经验了三次大的海潮：

　　第一次海潮(20世纪50～80年月)：人工智能的起步阶段，时代提出了人工智能的观念，取得了一些打破性的研究成就，如呆板定理证明、跳棋措施、LISP编程说话、首个谈天呆板人等，但其时的算法理论、计较机的机能等身分，无法支持人工智能应用的推广。

　　第二次海潮(20世纪80～90年月)：这阶段首要以专家体系和日本的第五代计较机为代表。专家体系促使人工智能从理论研究走向现实应用，并在医疗、情景、地质等规模取得乐成。但跟着人工智能应用范畴的扩大，专家体系的弱点也逐渐展现：应用规模狭小、推理要领单一、缺乏知识性常识等，人工智能的成长又进入了停滞状态。在这阶段也呈现了神经网 络算法，可是因为其时计较机的机能限定，最终也没有较好的落地结果。

　　第三次海潮(2000年～此刻)：跟着信息技能发杀青长，为人工智能的成长提供了基本前提。这阶段人工智能的理论算法也在不绝的沉淀，以统计呆板进修为代表的算法，在互联网、家产等诸多规模取得了较好的应用结果。2006年，多伦多大学Hinton传授提出了深度进修的观念，对多层神经收集模子的一些题目给出了办理方案。符号性变乱是在2012年，Hinton课题组介入ImageNet图像辨认大赛，以大幅领先敌手的后果取得了冠军，使深度进修引起了学术界和家产界的惊动。

　　近几年，以深度进修为代表的人工智能算法，在图像分类和辨认、语音辨认、天然说话处理赏罚等规模取得了庞大的前进。究其缘故起因，一方面计较机的机能获得了极大的晋升，新型人工智能芯片、云计较技能都为大局限神经收集计较提供了基本平台;另一方面是互联网、大数据技能的成长，蕴蓄了大量的数据资源。算法、算力和数据三者的团结，直接促成了这次海潮，将人工智能再次推向繁荣期。

　　按照人工智能的研究规模、周边技能和涉及的财富，可以将人工智能的技能系统分为三个条理，如图2所示，详细包罗：基本层、技能层和应用层。

　　应用层：人工智能技能与行业深度团结，针对详细的场景来实现智能化的方案，今朝首要的应用行业规模包罗安防、金融、医疗、交通、教诲、制造、互联网、电力等，将来将会拓展到更多的规模。

　　当前，人工智能产物种类也较量多，好比呆板人方面，包罗家用呆板人(扫地、随同、教诲等用途)、家产呆板人等;再如自动驾驶汽车，个中就行使到了大量的人工智能技能，包罗通过计较机视觉技能来辨认车道线、交通符号、信号灯等，进一步操作人工智能算法举办决定说明，做出正确的举措指令。将来将会有更多的人工智能产物进入出发糊口傍边。

　　技能层：财富界和学术界都较量存眷的层面。底层包罗各类呆板进修/深度进修的开源框架等。以学术界为代表，对人工智能的底层理论算法的研究，包罗连年来较量主流的深度神经收集算法、传统呆板进修算法，正是由于这些基本理论取得打破，才使适合下人工智能技能在财富化方面取得突飞猛进的成长。应用算法层首要的研究规模包罗计较机视觉、语音辨认、天然说话处理赏罚、决定筹划等，涉及感知、认知、决定差异的智能偏向。

▲人工智能技能系统层级在每个研究规模中，又有许多细分技能研究规模，好比计较机视觉规模，包罗图像辨认、方针跟踪、视频领略、举动说明、图像超分、多维特性辨认等等。技能层是人工智能中最为令人存眷的，也是最具挑衅的，其是非直接抉择了行业应用落地的成效。

　　基本层：作为人工智能财富的底座支撑，包罗硬件、软件和数据的技能支持。硬件首要是为人工智能应用提供强盛的算力支撑，包罗计较资源如GPU、FPGA、ASIC等加快芯片，收集资源，存储资源，以及各类传感器件;体系平台包罗操纵体系、云计较平台、大数据平台等;数据资源是人工智能技能(尤其是深度进修)得到长足成长不行或缺的构成部门，如同为动员机提供富裕的“燃料”。

　　2016年，谷歌AlphaGo以4:1的后果克服了人类顶尖围棋选手李世石，让人工智能走进了公共的视野。人工智能现在已不再逗留在学术研究阶段，开始大局限的应用到贸易情形中。

　　人工智能技能只有在实践中办理了详细的题目，才气发生代价。因此吻合的贸易场景是人工智能技能落地的要害。当前人工智能技能首要是以深度进修要领为主，通过大局限数据驱动的机制，发掘数据中蕴含的隐藏纪律。这种要领，呆板并没有真正的推理和思索的手段，并没有人类所具有的高阶智能，一样平常只能办理特定规模内的题目。

　　今朝取得较好成效的首要在单使命、单规模的视觉感知方面上，有些已经做到了很是极致，乃至逾越人类，好比图像辨认技能在安防、交通流量监测、闸机身份验证等特定场景中，可以取代人工完成这些一再性的事变，取得了很好的结果。

　　但在认知方面今朝结果不尽人意，还达不到像视觉感知规模的结果。跟着谷歌BERT等算法的打破，对付天然说话语义的领略和认知方面，也渐有转机。

　　因为今朝人工智能算法机制对数据集的重度依靠，必要有足够的数据，而数据都是在行业场景中蕴蓄发生的，好比医疗影像数据、金融买卖营业数据等。因此，将人工智能技能与行业场景团结才气施展人工智能的代价。而且只有在场景历练通过不绝的反馈机制，使数据形成闭环，才气一连不绝迭代优化和晋升算法精准度。

　　2、 对人类社会发生深远影响

　　人工智能对企业厘革影响庞大，在将来15年内，人工智能和自动化技能将代替40-50%岗亭，同时也带来服从的晋升。

　　譬喻，在家产制造规模，AI技能将深度赋能家产呆板，将会带来出产服从和质量的极大晋升。回收AI视觉检测更换工人来辨认工件缺陷，带来的益处：

　　辨认精度，基于图像数字化，可以到达微米级的精度;

　　无情感影响，可以长时刻保持不变事变;

　　检测速率，毫秒级就能完成检测使命。

　　跟着人工智能技能的遍及，人们的栖身、康健、出行、教诲、娱乐等多方面的糊口方法都将从中受益。

（编辑：湖南网）

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