研究 ｜ 人工智能整体技术体系及国内外发展情况分析_101

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，推动智能经济和智能社会的发展。本文尝试从根技术、核心共性技术、智能应用技术、典型应用场景四个层面勾勒人工智能技术的整体技术体系和国内外发展情况。

近年来，人工智能已经成为国际科技竞争的新焦点。作为多学科交叉结果和通用型技术，人工智能技术同上下游的相关技术和应用一起形成了错综复杂的技术体系网络。这一网络目前初见雏形，但仍处于快速更新、剧烈变化的动态发展状态。经过多方资料的汇总和梳理，本文尝试从根技术、核心共性技术、智能应用技术、典型应用场景四个层面勾勒人工智能技术的整体技术体系和国内外发展情况。初步研判，目前人工智能产业的发展存在着两个主要趋势：一是不断拓展、深挖核心技术；二是积极寻求在传统产业的应用空间。

一根技术：广泛融合，不断扩展

数学与工程学始终是人工智能发展过程中的重要基石。例如1956年达特茅斯会议以来，控制论曾长期处于人工智能研究的主导理论地位；机器学习算法的发展过程则可视为数学方法不断演进的过程。

80年代人工智能的主流理论逐渐演化为信息论，同期也诞生了深度学习算法。深度学习算法能够在近年获得成功除了得益于自身算法的不断完善，还应归因于三十年来信息学与计算机科学的快速发展。尤其是大数据技术的发展提供了前所未有的丰富数据，使得各类机器学习算法获得了充足的学习资源；而计算性能的提升也保证了其潜力的充分发挥。

出于对人类智能的追求，脑科学与认知科学在人工智能的各个发展阶段都是主要参与学科之一。例如人工神经网络的数学理论雏形就是在心理学家Warren Mcculloch的参与下产生的。当前类脑智能更被认为是人工智能的未来发展方向之一，因此对脑科学与认知科学的研究仍将受到广泛关注。相关研究可以分为关注基因、蛋白质、神经元、化学信号、电信号的“硬件研究”和关注认知、行为、心理的“软件研究”两大类。目前普遍认为后者对于类脑智能的研发更具指导意义。

多项不同根技术的广泛融合成就了当前人工智能技术的高速发展。同时这一融合范围还在不断扩大。例如随着智能芯片的发展，集成电路相关技术已经成为了人工智能技术体系的一部分；量子计算也被纳入人工智能的技术网络中。人工智能的多学科交叉特色将会越来越显著。

二核心共性技术

核心共性技术大致可以分为人工智能芯片、基础算法和系统平台三类。在具体应用中，各种不同算法是系统平台的基础；人工智能芯片作为硬件是算法的基础。但在实际的创新链中，人工智能芯片也是基于基础算法的特点、需求和指导而开发的。基础算法是人工智能技术发展的根本核心。

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基础算法：创新活跃，任重道远

早期计算智能算法主要模仿了人类智能的“知识表示与推理”功能。虽然出现了专家系统、几何证明机、“深蓝”等案例，但整体上仍存在效率低下、维护性差、性价比低等难以克服的问题，未能取得商业成功。

机器学习算法则更进一步，在形式上模拟了人脑的学习功能，即重复训练次数多的“思考”过程会被强化。这一突破性进步能够大大提升人工智能系统的运行效率，并降低编码成本。人工神经网络算法是机器学习算法的重要分支，初步借鉴了人脑神经元的某些运算机制。深度学习算法是人工神经网络算法的一个拓展，通过多层神经网络，形成比浅层结构简单学习更强大的从少数样本集中归纳数据集本质特征的能力。近年来，算法方面的研究始终处于频繁更新、快速迭代的状态。目前单纯的深度学习算法已经略显“过时”。在其基础上开发的卷积神经网络、循环神经网络、递归深度神经网络等成为最新前沿。此外现有算法的交叉组合，例如深度学习算法同强化学习算法综合形成的深度强化学习方法等也逐步成为新的热点。在计算智能算法和机器学习算法的研发方面，欧美大学占据绝对的领跑地位。全球排名前30的高校中，美国高校占比最高，达到22家；我国高校无一上榜。

尽管在目前获得了一定的成功，但机器学习算法的机理仍然是统计拟合、暴力计算，并不具备真正的基于理解的学习、推理和决策能力，因此在应用中仍具有极大的局限性。部分专家甚至认为机器学习算法无法真正解决自然语言翻译、全自主自动驾驶等热点问题。当前比较明确的面向未来的前沿算法基础理论中，高级机器学习仍然无法突破机器学习的框架；量子计算主要是配合高级机器学习的发展；类脑智能计算则被许多专家视为新一代人工智能技术的突破口。近期美、日、德、法、欧盟和以色列等主要国家和地区都开展了脑科学与人工智能的联合研究，但众多现有类脑智能研究都主要以利用人工智能工具研究脑科学为主，对人工智能研究的推动不足。将两方面研究紧密结合的机构仅有麻省理工学院、卡内基·梅隆大学和加州大学伯克利分校等少数高校。整体而言，新一代人工智能的基础算法研究仍然任重道远。

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人工智能芯片：多路线竞争，分领域发展

目前的人工智能芯片根据技术路线可分类三类。首先是通用型的CPU及GPU 芯片。CPU的架构和指令集对神经网络计算的兼容度不够，性价比和运算效率偏低。但英特尔、ARM在新的CPU产品Xeon Phi和DynamIQ中强化了对神经网络计算的支持。GPU的架构比CPU更有利于相关算法的运行。传统的GPU厂商英伟达和AMD分别推出了Tesla V100和RadeonInstinctMI25来开拓人工智能芯片的市场空间。英特尔也通过收购的方式推出了Nervana以进入GPU领域。

第二类是FPGA芯片。FPGA具有可定制的特点，使用者可以对芯片进行二次开发使其更加适宜特定的运算环境。由于牺牲了通用性，FPGA芯片的价格相对CPU和GPU而言较为便宜。目前Xilinx 、Altera、Microsemi、Lattice等少数厂商基本垄断了 FPGA的生产。英特尔通过收购Altera也进入了FPGA芯片的生产环节。基于外购芯片，微软、百度等领先企业均具有较强的二次开发能力。百度已经推出了基于FPGA的百度大脑芯片。

第三类是ASIC芯片。此类芯片是彻底的专用芯片，也不具备编辑功能。设计新ASIC芯片的前期投入较高，但大规模生产后能够实现极低廉的成本。ASIC 芯片对特定计算的运行效率极高，但也仅能应用于特定计算。目前ASIC芯片分两个技术方向。（1）脉冲神经网络芯片，以IBM的TureNorth为代表，以脉冲长短模拟大脑神经元间的交流活动。（2）机器学习芯片，以谷歌TPU和我国寒武纪为代表，以概率变化模拟大脑神经元间的交流活动。比较而言，后者直接针对机器学习算法的需要，目前在商业化应用竞争中占据优势，高通的Zeroth即是从早期的脉冲神经网络芯片转为现今的机器学习芯片方向。前者仍需忆阻器等基本原件的进一步发展，但对于类脑算法研究而言有着长远的意义。

整体而言，三类人工智能芯片各有特点，都具有对应的潜在细分市场空间。不同场合下对通用性、成本、性能的不同要求会产生不同的解决方案。苹果A11、华为麒麟970中的人工智能模块以及谷歌TPU都只是用于配合CPU完成特定运算。

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系统平台：多方混战，抢占地盘

实际应用中，可能被用到的大量不同基础算法需要整合成为集成化、高度兼容的软件工具来发挥作用。较完备的工具软件包形成了稳定的系统环境。围绕一些开源系统往往还会形成全球共享的研究成果交流平台。在系统平台领域抢占话语权，就能在人工智能时代形成类似PC时代Windows系统或手机时代安卓系统的优势市场地位。当前人工智能系统平台处于活跃发展、普遍竞争的状态，尚未产生稳定格局。Facebook、IBM等大公司和许多创业型小公司都推出了自己的开源项目。苹果通过收购Turi公司涉足了这一领域。我国的百度也在近期推出了自己的开源平台PaddlePaddle。谷歌则完全基于其Tensor Flow平台设计出了TPU芯片，在战略层面打通了软硬件市场的布局。

三智能应用技术：感知、决策、执行集成化

智能应用技术是核心共性技术基础上的具体应用研究，主要是解决了某种特定类型问题的解决方案。某项专项技术可能用于许多不同的应用场景；特定应用场景也往往包含了多项专项技术。

智能传感器方面，目前国际一流传感器的市场基本被外国公司所垄断，我国的产业和研发实力明显处于劣势。模式识别在广义上既包括一些共性理论，也包括在语音、图像、自然语言分析等方面的具体识别技术，在此分别表述为模式识别理论和感知与理解技术。智能决策分析则主要侧重数据挖掘方向的专项应用。机器人、无人机、自动驾驶汽车也开始大量应用基于机器学习的智能控制技术。此外，人机交互也是当前的重点之一。

以往在机器人及自动化领域的研究中，经常依照感知、决策、执行三个环节来分析其技术体系，人工智能的发展则逐步模糊了三者的边界。例如机器视觉既包含基于视觉传感器的感知环节，也是对视觉信号进行分析处理和判断的决策环节。人机交互则同时涉及了以人为对象的感知和执行两个环节。未来人工智能技术将进一步推动感知、决策、执行的集成化水平。

四典型应用场景：热点集中，各显神通

以新增企业的业务方向为标准，近年人工智能产业关注度最集中的细分领域为机器视觉、自然语言处理和自动驾驶。这三类专项智能技术所派生的应用场景也是当前人工智能市场的主要热点。例如机器视觉技术发展出的网络图像审核、人脸识别、虹膜识别、设备登录验证、金融身份验证、安防监控等应用；自然语言处理技术发展出的语音输入、机器翻译、拟人交流、智能客服等应用。

这些焦点应用中，比较成熟的自然语言处理、机器视觉及图像识别、语音识别等基本都局限在信息产业之内。能够同实体经济挂钩的自动驾驶虽然获得广泛关注但短期内尚难以突破。目前寻找能够对接传统制造和服务业的应用点是人工智能产业发展的重要任务，也是人工智能“通用型”应用的必然需要。

目前对新应用领域的探索主要分为三种情况。（1）龙头引领，即领先企业的战略意志推动新应用市场的开辟，并利用技术、资金、影响力等方面的优势而暂时处于无人竞争的状态。例如IBM基于沃森所提供的医疗诊断、法律咨询等服务，以及阿里巴巴所提出的城市大脑。（2）主动吸收，即一些专业性较强的行业主动吸收人工智能方法改善自身产品水平，主导者是业内原有的成熟主体而非新兴的人工智能企业。这也是最能体现人工智能“通用型”的应用类型。例如财务分析、科研辅助、交融交易分析等。（3）有待开拓，即相关领域理论上存在应用人工智能的可能，但尚缺乏实用性强、市场空间大的成熟产品。例如防灾减灾、基础设施维护、智能制造、智能教育等。

2019执业药师继续教育答案人工智能与新一代信息技术发展

人工智能与新一代信息技术发展---用药咨询智能系统的思考考试 返回上一级 单选题（共10 题，每题10 分） 1 . 我国把人工智能技术作为占领()高地的一个重要举措。 ? A.未来技术 ? B.医学技术 ? C.药学技术 ? D.专业技术 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 2 . 人工智能会带着（）等等走向各个领域。 ? A.大数据 ? B.物联网 ? C.云计算 ? D.以上都包括 我的答案：D 参考答案：D 答案解析：暂无 3 . 人工智能最关的技术是（） ? A.未来技术 ? B.深度学习 ? C.互联网技术 ? D.以上都是 我的答案：B 参考答案：B 答案解析：暂无 4 . 人工智能计算器的俗称是 ? A.采矿 ? B.矿机 ? C.服务器 ? D.系统 我的答案：B

参考答案：B 答案解析：暂无 5 . 关于机器学习的正确说法是用机器来（） ? A.模拟人类的神经元网络 ? B.模仿的越多功能越强大 ? C.最大发展是深度学习 ? D.以上都是 我的答案：D 参考答案：D 答案解析：暂无 6 . 目前深度学习最多可以模拟人类神经元网络带到（）。 ? A.10多层 ? B.50多层 ? C.100层 ? D.300多层 我的答案：C 参考答案：C 答案解析：暂无 7 . 关于物联网正确的描述是: ? A.应用NB-LOT技术 ? B.给物体安装智能卡 ? C.连到互联网上 ? D.以上都对 我的答案：D 参考答案：D 答案解析：暂无 8 . LOLA技术就是（） ? A.局域网技术 ? B.深度学习技术 ? C.咨询技术 ? D.自动化技术 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 9 . 用药智能服务系统基本构架应包括数据库，Web端，还应包括（）2 ? A.人工处理平台

2020年公需课考试——人工智能技术及其发展趋势(93分)

单选题： 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对

4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对

7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对

人工智能学习研究的现状其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智

能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

论人工智能的发展历程

论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要：人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字：人工智能、阿尔法围棋、AI 正文：近几年，人工智能这个话题变得越来越热门，尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后，人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜，不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所，可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了，那么，人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢，它的未来又会是如何？我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。

一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。

专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势和应用》试题和答案涵盖80%内容

《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A)读音知情 (B)读脸知情

(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年，吴文俊创立吴方法 (C)1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A)制造 (B)教育

(C)艺术 (D)金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶

生活中的人工智能——人工智能的现状及未来

生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词：人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力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，而忽视了知识的重要性。 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( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“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达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 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渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始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标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。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 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年，当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内，以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化，1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘；1997年，升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生

论人工智能的研究与发展(一)

论人工智能的研究与发展(一) 摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。 关键词：人工智能；计算机科学；发展方向 1人工智能的定义 人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著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——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都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，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何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。 2人工智能的应用领域 2.1人工智能在管理及教学系统中的应用 人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。 人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。 2.2人工智能专家系统在工程领域的应用 人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ｉ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。 人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统；弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim；阿拉斯加大学编

人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 1.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别

D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题

D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 8.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 9.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片

关于人工智能技术及其发展趋势2020考试答案

人工智能技术及其发展趋势 1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（10.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别

D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（10.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（10.0分）） A.深度学习、机器学习 B.计算机视觉、自然语言处理 C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 D.虚拟现实/增强现实、机器人技术 我的答案：ABCD√答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（10.0分）） A.光 B.电 C.力 D.热

我的答案：ABCD √答对 1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 4.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.7.57.5.202008:2708:27:50Jul-2008:27 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年七月五日2020年7月5日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。08:277.5.202008:277.5.202008:2708:27:507.5.202008:277.5.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。7.5.20207.5.202008:2708:2708:27:5008:27:50 5、三军可夺帅也。Sunday, July 5, 2020July 20Sunday, July 5, 20207/5/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。8时27分8时27分5-Jul-207.5.2020 7、人生就是学校。20.7.520.7.520.7.5。2020年7月5日星期日二〇二〇年七月五日 亲爱的用户： 烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉 人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一 样美丽，感谢你的阅读。

人工智能行业发展前景展望及市场规模预测

一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）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，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何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。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。

人工智能技术发展趋势研究

人工智能技术发展趋势研究 近年来，全球人工智能发展进入新一轮技术创新活跃期，新的理论、模型、算法快速迭代。基于此，本文主要对人工智能技术发展趋势做具体论述，希望通过本文的分析研究，给行业内人士以借鉴和启发。 标签：人工智能技术;发展;趋势 引言 如今人工智能技术的应用范围越来越广泛，已经从简单的小部件走进人们的生活，人工智能会对程序化、重复性、低技能的劳动力产生一定程度的替代。为此，我们应在充分发挥人工智能红利推进就业结构优化和就业质量提升，实现人工智能产业高质量发展和劳动者就业平稳增长的”双赢”。 1当前人工智能技术特征 一是深度学习模型和方法持续创新。现在深度学习仍有很多问题没有解决，包括模型知识表示能力、可解释性、网络结构设计、训练优化方法问题等，还在困扰着深度学习性能和在一些领域的产业化应用。近年来，学术界产业界在深度学习领域的方法创新都非常活跃，谷歌大脑团队提出的概念激活向量方法，尝试度量模型输出结果对概念的相关性，在模型可解释性方面进行了有意义的探索。在近年来大热的自动机器学习方面，2018年谷歌推出了AutoMLNaturalLanguage 和AutoMLTranslation等产品，试图使深度学习的模型设计能够自动化进行，减少对专业知识的依赖，把深度学习工具向非人工智能领域的专家和工程师推广。关于图网络的研究正在将深度学习能够处理的数据结构类型从象素类数据、时间序列数据向图数据结构进一步拓展，把端到端学习与归纳推理相结合，尝试改进深度学习无法进行关系推理的问题。深度学习方法也在不同领域结合其特点向前演化发展。比如在自然语言处理领域，原来TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，但在长距离建模方面能力受限。2018年以来，以ELMo模型、BERT 模型为代表预训练模型快速兴起，通过融入上下文信息实现了对多义词、句法结构、语义角色等更高层文本概念的建模，推动自然语言处理领域实现了长足进步。二是模型复杂度和算力需求门槛越来越高。2012年，Hinton团队在ImageNet比赛中首次使用深度学习用于图像分类任务，那时候的神经网络层数还只有个位数;2015年来自微软的ResNet做到152层;现在很多团队都在做上万层的深度学习模型。模型深度的增加有可能带来表达能力的进一步拓展和突破，但同时也带来了模型复杂度的飞升。BERT模型的标准版本有1亿的参数量，数亿参数的模型已经很常见。根据马萨诸塞大学Strubell等人近期对不同模型算力需求的评估研究，Transformer、GPT-2等流行的深度神经网络模型的性能提升带来了不成比例的计算量和碳排放增加。 2人工智能技术的应用

人工智能技术及其发展趋势2020年

1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）

A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对

2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对

浅析人工智能的现状及发展趋势

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/f34481443.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者：范胜廷陈华 来源：《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要：人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学，主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中，笔者主要对人工智能的现状进行了分析，并探讨了人工智能的发展趋势，以供参考。 关键词：人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学，是其中的一个重要分支，人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来，人工智能理论和技术逐渐发展成熟，在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质，企图以此为根据，开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步，不仅可以替代脑力劳动，还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说，电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现，这些人工智能设备可以自拟人的精神活动，同时也致力于在一些方面做出优化与改善，最终使其具备超人的功能，来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时，一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发，这些机器人的实际应用，可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看，只能用于制造一些只有某一种功能的机器人，要研发人性化、多功能的机器人，还需要很长的一段时间。除此之外，还出现了一些用于商业用途的人工智能产物，如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中，还有诸多人工智能产物，如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说，人工智能的应用范围十分广泛，在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用，由此可见，人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果，诸多人工智能产物已经投入实际应用，并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是，任何一种技术都是有利有弊的，人工智能也不例外，超智能概念的提出，让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样，随着人工智能的高速发展，未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治，这是摆在人类面前的一个重要问题。然而，若是因为害怕人工智能产物的负面影响，而采取抑制人工智能的发展的这一措施，却是万万不可取的。面对风

人工智能技术

人工智能技术 李祥测控技术与仪器 2011071022 1 走进人工智能技术 人工智能(artificial intelligence，ai)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 2 计算机与人工智能的发展 "智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。ⅰ人工智能领域研究的开始 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 ⅱ人工智能领域研究的低谷与振兴

2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B √答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C √答对 4.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分）

A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 5.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 6.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互

2020年继续教育答案人工智能技术及其发展趋势

单选题 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 2.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（ 3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D √答对 3.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 4.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对

5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A √答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 8.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习

人工智能历史、核心技术和应用

人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”

二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史

人工智能的现状及今后发展趋势展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与