发布时间：2024-04-07 15:30:02 来源：米乐m6米乐平台 作者：M6米乐最新下载地址
人工智能（ArtificialIntelligence, AI）是一个广泛的计算机科学分支，它致力于创建和应用智能机器。在更深入的层次上，人工智能可以被理解为以下几个方面：
学习和适应：人工智能系统需要具有学习和适应的能力。这意味着这些系统能从数据中学习，并在新的、未曾见过的情况下，根据所学到的知识做出适应性的反应。
理解和解析：人工智能系统需要有能力理解和解析其所处的环境。这可能包括理解语言，识别图像，或者理解复杂的模式和关系。
决策和行动：人工智能系统需要能够基于其理解和学习，做出决策并采取行动。这可能包括自动驾驶汽车的导航决策，或者聊天机器人产生回应的决策。
自我改进：人工智能系统需要有能力进行自我改进。这意味着系统能够根据其性能的反馈，调整其行为以提高未来的性能。
弱人工智能（NarrowAI）：这类人工智能系统专门针对某一特定任务进行优化，例如语音识别或图像识别。它们只能在特定领域内表现出人类级别的智能。
强人工智能（GeneralAI）：强人工智能系统能够执行任何人类智能能够执行的任务，理论上它们能够理解、学习、适应并执行任何一种可以由人类大脑完成的认知任务。
当前，人工智能的发展仍处于“弱”人工智能阶段，只具备在特定领域模拟人类的能力，“工具性”仍是该阶段主要特点，同全面模拟或者超越人类能力的强人工智能、超人工智能差距巨大。
机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机系统从数据中学习的方法。机器学习算法使用统计学习理论，从输入数据中找到并学习潜在的模式。
深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个子领域，使用神经网络模拟人脑神经元的工作方式，从复杂的、大量的数据中进行学习。
自然语言处理（Natural Language Processing）：自然语言处理是计算机用来理解、解析和生类语言的技术。
计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是让计算机和机器能够“看到”和理解视觉信息的技术。
以上就是人工智能的一些主要分类，它们不同的特性和应用场景使得人工智能在各个领域都有广泛的应用。
人工智能的历史已有七十余年的长河，其脉络可追溯到上世纪初的岁月。如今，AI已然深入到我们生活的每个角落，无论是医疗保健、汽车产业、金融业、游戏产业、环境监测、农业、体育、能源管理，还是安全领域，大量的AI应用都正在彻底改变我们的生活方式、工作习惯以及娱乐模式。这些技术的持续进步预示着第四次工业的到来。
1900年，希尔伯特在数学家大会上宣布了23个未解决的问题，其中第二和第十个问题与人工智能密切相关，最终促进了计算机的发明。1954年，冯-诺依曼完成了早期计算机EDVAC的设计，并提出了“冯-诺依曼架构”。图灵、哥德尔、冯-诺依曼、维纳、克劳德-香农和其他的先驱者奠定了人工智能和计算机技术的基础。
1965年，麦卡锡、明斯基等科学家召开“达特茅斯会议”，首次提出“人工智能(AI)”的概念，标志着人工智能学科的诞生。随后，人工智能研究进入了20年的黄金时代，取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明和跳棋程序，掀起了人工智能发展的第一个。
在这个黄金时代，约翰-麦卡锡开发了LISP语音，成为此后几十年人工智能领域最主要的编程语言；马文-明斯基对神经网络有了更深入的研究，也发现了简单神经网络的缺点；接着开始出现多层神经网络和反向传播算法。
人工智能发展的最初突破极大地提高了人们的期望，使人们高估了科技发展的速度。然而，连续的失败和预期目标的落空使人工智能的发展进入低谷。
1973年，赖特-希尔关于人工智能的报告，拉开了人工智能冬天的序幕。此后，科学界对人工智能进行了一轮深入的拷问，使人工智能受到了严厉的批评和对其实用价值的质疑。随后，政府和机构也停止或减少了资助，人工智能在20世纪70年代陷入了它的第一个冬天。
有限的计算能力和大量常识性数据的缺乏使发展陷入瓶颈，尤其是过度依赖计算能力和经验数据量的神经网络技术，在很长一段时间内没有取得实质性的进展。
专家系统模拟人类专家的知识和经验来解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究到实际应用的重大突破。专家系统在医学、化学、地质学等领域的成功，将人工智能推向了应用发展的新，1980年XCON在卡内基梅隆大学(CMU)正式启动，成为专家系统开始在特定领域发挥作用的里程碑，推动了整个人工智能技术进入繁荣阶段。
经过十年的沉寂，神经网络有了新的研究进展，并发现了具有学习能力的神经网络算法，这使得神经网络的发展在20世纪90年代后期一路走向商业化，被应用于文字图像识别和语音识别。
随着人工智能应用规模的不断扩大，应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、与现有专家系统数据库难以兼容等问题逐渐暴露出来。当时的人工智能领域主要使用约翰-麦卡锡的LISP编程语言。LISP机的逐步发展被蓬勃发展的个人电脑打败了，专用LISP机的硬件销售市场严重崩溃，人工智能领域再次进入寒冬。
硬件市场的崩溃和理论研究的混乱，再加上政府和机构纷纷停止对人工智能研究领域的资金投入，导致人工智能领域几年来一直处于低迷状态。但另一方面在理论方法的研究上也取得了一些成果。
1988年，美国科学家朱迪亚-皮尔将概率统计方法引入人工智能的推理过程;IBM的沃森研究中心将概率统计方法引入到人工智能的语言处理中；1992年，李开复利用统计方法设计开发了世界上第一个独立于扬声器的连续语音识别程序；1989年，AT&T贝尔实验室的亚恩-莱坤和团队将卷积神经网络技术应用在了人工智能的手写数字图像识别中。
1995年，理查德-华莱士开发了新的聊天机器人程序Alice，它能够利用互联网不断增加自己的数据集并优化内容。
1997年，IMB的计算机Deepblue深蓝击败了世界象棋冠军卡斯帕罗夫。德国科学家霍克赖特和施米德赫伯提出了LSTM递归神经网络，至今仍被用于手写识别和语音识别，对后来的人工智能研究产生了深远影响。
2004年，美国神经科学家杰夫·霍金斯出版了《人工智能的未来》，2006年，杰弗里辛顿出版了《学习多层表征》，为神经网络奠定了一个新的架构，对未来人工智能中的深度学习的研究产生了深刻影响。
随着移动互联网技术和云计算技术的爆发，积累了难以想象的数据量，为人工智能的后续发展提供了足够的素材和动力，以深度神经网络为代表的人工智能技术的快速发展，大大跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，迎来了爆发式增长。
2012年，多伦多大学在ImageNet视觉识别挑战赛上设计的深度卷积神经网络算法，被认为是深度学习的开始。
2014年，IanGoodfellow提出了GANs生成式对抗网络算法，这是一种用于无监督学习的人工网络。这是一种用于无监督学习的人工智能算法，由生成网络和评估网络组成，这种方法很快被人工智能的许多技术领域所采用。
2016年和2017年，谷歌推出的人工智能程序AlphaGo连续击败了前围棋世界冠军韩国的李世石，以及现任围棋世界冠军中国的柯洁，引起了巨大轰动。同时语音识别、图像识别、无人驾驶等技术不断进步。
2022年11月，OpenAI推出其开发的一个人工智慧聊天机器人程序ChatGPT。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练，成为AIGC现象级应用。
在 2023 年 3 月，OpenAI 又推出了 ChatGPT 的升级版——GPT-4，迭代速度极快。其包含的重大升级是支持图像和文本的输入，并且在 GPT-3 原来欠缺的专业和学术能力上得到重大突破，它通过了美国律师法律考试，并且打败了 90%的应试者。在各种类型考试中，GPT-4 的表现都优于 GPT-3。
全球 AI 产业规模预计 2030 年将达到 1500 亿，未来 8 年复合增速约 40%。目前全球人工 智能企业的数量迅速增长，2022 年，全球人工智能(AI)市场规模估计为 197.8 亿美元，预计到 2030 年将达到 1591.03 亿美元，从 2022 年到 2030 年，复合年增长率为 38.1%。
2022 年中国人工智能产业规模达 1958 亿元，年增长率 7.8%，整体稳健增长。而从应用 格局来看，机器视觉、智能语音和自然语言处理是中国人工智能市场规模最大的三个应用方向。 根据清华大学数据显示，三者占比分别为 34.9%、24.8%和 21%。一方面，政策推动下国内应 用场景不断开放，各行业积累的大量数据为技术落地和优化提供了基础条件。另一方面，以百 度、阿里、腾讯和华为为代表的头部互联网和科技企业加快在三大核心技术领域布局，同时一 系列创新型独角兽企业在垂直领域快速发展，庞大的商业化潜力推动核心技术创新。
技术层是建立在基础层的核心能力之上，通过打造一套人工智能系统使机器能够像人类一样进行感知与分析，其中最关键的领域包括计算机视觉（图像识别与分析）、语音识别与自然语言处理技术（语音识别与合成）、机器学习与深度学习（分析决策及行动）等；
应用层是将技术能力与具体场景相融合，帮助企业/城市管理者等客户降本增效，目前主要应用的场景有泛安防、金融、医疗、自动驾驶等领域。
在上述三个层级之外，通常面向终端时还涉及硬件交付，如摄像头、服务器、芯片等，所以人工智能产业链涉及业务方众多。
人工智能基础层是支撑各类人工智能应用开发与运行的资源平台，主要包括数据资源、硬件设置和计算力三大要素。
智能计算集群：提供支持AI模型开发、训练或推理的算力资源，包括系统级AI芯片和异构智能计算服务器，以及下游的人工智能计算中心等;
智能模型敏捷开发工具：主要实现AI应用模型的生产，包括开源算法框架，提供语音、图像等AI技术能力调用的AI开放平台和AI应用模型效率化生产平台;
数据基础服务与治理平台：实现应用所需的数据资源生产与治理，提供AI基础数据服务及面向AI的数据治理平台。
AI基础层企业通过提供AI算力、开发工具或数据资源助力人工智能应用在各行业领域、各应用场景落。
