純文本人工智能研究
讓我們試著來給人工智能下個定義！
人工智能（Artificial Intelligence，一般也簡稱AI）是指用機器去實現所有目前必須藉助人類智慧才能實現的任務，它本質上是基於學習能力和推理能力的不斷進步，去模仿人類思考、認知、決策和行動的過程。人工智能的發展以算法、計算和數據為驅動力，其中，算法是核心，計算和數據是基礎。近些年，隨著三大因素的共同進步，人工智能已經在機器視覺、語音識別、語義識別、圖像識別、動作控制等眾多領域實現重大突破，並開始廣泛滲透到金融、客服、安防、醫療、無人駕駛、教育和家居等行業，為經濟社會的轉型升級發揮重要作用。Horizon Insights認為，2025年，機器人和人工智能對傳統經濟帶來的衝擊將達到14-33萬億美元/年。埃森哲的一項新研究也表明，隨著人工智能的繁榮發展，到2035年，全球企業利潤將實現38%左右的增長，共為16個行業增加大約14萬億美元。一些行業的年度增長數據將會翻一番，部分傳統行業，例如製造業和食品服務業等，會增加一倍甚至更多。也因此，人工智能被認為將是引領新一輪產業革命的核心科技力量之一，業界普遍看好該產業未來將實現爆發式增長，並對其進行鉅額投入。
人工智能是信息技術發展的必然結果。數據、算力和算法是信息技術的三大基石。近年大數據從海量數據處理方面、雲計算從海量IT資源組織方面取得突破，從而釋放了深度學習等傳統機器學習算法的潛力，掀起了人工智能的浪潮。從雲計算到大數據再到深度學習本質上是從算力到數據再到算法的迭代創新波浪。
人工智能將帶來新一輪的產業革命。無人駕駛、服務機器人、智能家居對乘用車、家電產業產生巨大的變革。無人工廠、無人物流正成為企業重要的生產手段。智能客服、智能投資顧問、智慧醫療、智慧教育正塑造現代服務業的新形態。人工智能在生產生活中發揮的作用日漸顯現。從農業社會到工業社會再到信息社會，生產生活的決策從依賴經驗，到依賴信息，最終進化到依賴算法。基於大規模數據和算力，人工智能將主導人類生活和生產。人類的生活將從逐漸重視算法的建議到直接接受算法的指令。以餐飲為例，從一開始的在家自己做，到通過信息平臺尋找美食，到最終由算法定製食譜自動下單。同時，人類的貿易、製造和投資也正從逐漸重視算法的決策支持到接受算法的自動驅動，比如從早期ERP系統提供定期的庫存分析到目前大型電商平臺的實時自動分佈式庫存管理。
中國信息通信研究院
人工智能到底有多熱？
從頂層設計層面，國家《新一代人工智能發展規劃》已經出臺，而從微觀應用層面，從無人便利店到無人配送車，再到無人機、自動駕駛，各類融合人工智能技術的應用場景可謂“百花齊放”。
那麼，在人工智能大潮洶湧而來的當下，到底哪家平臺或企業的專利佈局更靠前呢？哪些行業或領域還存在空白有待填補？
顯然，僅就美國市場來看，人工智能相關技術的話語權還是重要掌握在美國本土廠商之中。不過，由於一些國內廠商採取了不同的專利佈局策略，也拿到了一定比例或份額的人工智能技術專利。
此外，從事芯片製造的上海兆芯也在美國佔有一席之地，表明國產芯片尤其是人工智能芯片的研發基本與國外同步。
從專利申請人所屬行業看，相關數據顯示，人工智能專利申請者集中在運算科技，其餘依序為控制、測量、數據通訊、信息科技管理方法、電信、視聽科技等；在機械工程領域，以運輸比重較高，屬於化學領域則以化學工程比重較高。
這意味著人工智能技術不僅對互聯網廠商影響巨大，而且對很多傳統行業或廠商具有更大的價值。
李俊慧
有關人工智能的相關知識很多，各種概念滿天飛，一般人弄得雲裡霧裡的。經常有幾個詞會被混用，我認為至少要理清楚四個相關概念：人工智能、機器人、IOT（物聯網）、虛擬現實與增強現實。這些都是未來趨勢，但比較容易混淆。
瞭解人工智能，至少要區別這些概念吧。
簡單的說，人工智能主要指算法，相當於人的大腦，運用功能模擬的方法，製造電腦模擬人腦的部分功能，把人的部分智能活動機械化，其中更側重在模擬的算法。
人工智能由高科技人才和實驗室支撐著，偏重前沿技術領域。如谷歌收購的DeepMind就屬於深度學習算法公司，重在高科技人才對算法的新研發。
機器人更多的是各項科技的整合。機器人整機，相當做整個人的概念。牽扯的東西很多很多，既要能行動，又要能夠交互。機器人是各個科學的結晶，從材料科學、機械工程、電子工程、計算機工程、軟件工程等。如中國目前出名的機器人公司“優必選”。
IOT是什麼？它是Internet Of Things的縮寫，指的是智能傢俱、可穿戴，這些可以連上網的低智能含量的東西，統稱為物聯網。這類東西有運算能力，也叫智能，但算法的複雜度遠達到被稱為人工智能的地步。另外，它們也稱不上是機器人，因為這個東西實在太簡單，太簡陋了。較為常見的智能燈泡、茶座，智能手錶等，都叫IOT。如中國人工智能新秀“出門問問”，就有研發可問答的智能穿戴時尚手錶。
當然，如果把大傢伙連上網也算，比如工業互聯網、農業互聯網，都算物聯網的話，就複雜許多了，變成萬聯網了。
另一個大的發展方向是虛擬現實和增強現實。
這兩年美國CES國際消費電子展覽，增強現實領域的產品尤為出彩。它是人感官的延伸，它其實不是機器人，更像把人變成朝人機混合體發展。
你帶著增強現實的眼鏡，其實你看到的世界是經過增強的，利用的算法不是指導一個機器人去行動，而輔助人類去行動。比如增強現實眼鏡和所謂車載的HOD輔助駕駛。它通過人對環境的理解，做出更好的行動。
將來增強現實眼鏡會做成隱性眼鏡的大小，之後就直接做成眼球，把人的眼球換掉，換成人工的眼球。可以推測，朝這個方向發展下去，會誕生更多的人機混合體。
目前人類的識別還是比計算機識別強許多，大多數所謂人工智能的計算機，它們只能做簡單識別。計算機識別能力不及蜜蜂，哪些是花，哪些是蜂巢，它們都識別不了。人腦在做另外一些事情上就特別差，比如說做數學預算。把二者的優勢結合起來，做一個變形處理器，就跟做增強現實眼鏡一樣，在我們大腦裡再裝一個處理器，基於符號運算的變形處理器，專門做主處理器沒有優勢的事，這個方向就是人機混合體。
人工智能和機器人，是奔著獨立的物種進化發展的；IOT奔著小智能零件大面積地智能普及而去；虛擬現實與增強現實奔著人機混合體的方向發展，這就是幾大領域的區別。
這四個方向代表著不同的未來。很多人不懂智能領域的投資，聽到很多概念但又不知道這些概念的區別，導致投資動作混亂，錯誤橫出。
財經作家邱恆明
“人工智能”看似是在近幾年才變成炙手可熱的科學研究領域，但其實，早在1956年，人工智能就出現在了IBM Watson研究中心。不過那時，人類對人工智能研究充滿了恐懼，還帶一點排斥，技術工程師們非常擔心機器會取代人類，所以人工智能被侷限為機械的僕從，有關人工智能的研究也被鎖定在推動計算機在程序驅動下完成工作。而人工智能本該進行重點研究和推進的機器學習，自助運算等技術卻被嚴重遏制在培育的搖籃中。
另外，模擬人類大腦，實現神經連接的程序其實早在上世紀80-90年代就已出現。但是，因為人工智能發展受到了計算機運算速度限制和新興材料的缺乏，導致其從根本上，無法取得突破，快速發展。
而近幾年，隨著計算機技術的迅猛發展和大量數據的積累及湧現，為人工智能創造了發展的沃土。而新興材料的出現和傳感器技術的成熟，也為人工智能的發展提供了落地的可能，各式各樣的機器人隨即出現。
人工智能依賴大量互聯網數據的實現的自助運算，使得機器可以像人一樣具備“知識”和“思考力”，新興材料的出現和傳感器技術的成熟，讓人工智能可以藉以機器人的形象落地並實現像人一樣，甚至比人還準確和精細的操作。一大波在專業領域甚至強於人類的機器人正在陸續湧現。比如：可以完勝人類頂尖棋手的阿爾法狗（AlphaGo），在Dota2 1v1比賽中戰勝了人類頂級職業玩家Denti的OpenAI機器人，會打乒乓球的庫卡(KUKA)機器人，能進行醫療手術的“達芬奇”機器人。
人工智能技術正在探索的征途中不斷前行，相信未來，會有更多超乎想象和在專業領域具備超人能力的機器人落地誕生並改變我們的未來。
科技行者
關於人工智能，學界至今未有普遍承認的定義。1956年的達特茅斯會議首次提出人工智能
的概念，將其定義為使一部機器的反應方式像一個人，在行動時所依據的智能。麻省理工大學的Patrick Winston則認為，人工智能是關於知識的學科，怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的學科。
達特茅斯會議後，人工智能因感知神經網絡軟件的出現和神經網絡及BT算法的出現先後迎來兩次發展熱潮。目前，人工智能發展正處於第三次熱潮，這主要源於三個重要因素：計算能力、深度學習算法和大數據。隨著雲計算技術和芯片處理能力的迅速發展，GPU、FPGA等並行計算工具及人工智能專用芯片的使用使得人工智能的發展成為可能。建立在大數據基礎上的深度學習算法使得機器更加 “智能”，大大提升了機器學習的效率。
普遍認為，人工智能可能帶來顛覆性變化。麥肯錫全球研究院就認為人工智能正在促進人類社會發生轉變。這種轉變將比工業革命“發生的速度快 10倍， 規模大300倍，影響幾乎大3000倍”。目前，人工智能的發展已經進入前所未有的高峰期，據烏鎮指數，2012-2016年，全球人工智能企業新增5154家，是此前12年的1.75倍。僅2016年的融資規模就達到92.2億美元，是2012年的5.87倍，與2000年-2013年累積融資規模相當。
2016年1月，全球首款智能駕駛公交車在荷蘭投入運營。如今人工智能的產品無處不在，例如Apple的Siri，谷歌的無人車，IBM的Watson。這使的社會各界對人工智能的關注前所未有地高漲。值得注意的是，雖然人工智能已經無處不在，但目前的人工智能還是處在弱人工智能階段，只能解決特定的具體任務類問題。關於意識起源、人腦機理等方面的基礎理論研究仍有待突破。
陳定定教授
人工智能現在才成為公眾媒體熱點，但它由來已久，是計算機和仿生學這兩個專業發展的必然結果。
1937年，美國愛荷華州立大學誕生了世界上第一臺電子計算機，阿塔納索夫-貝瑞計算機。開始模擬一種簡單的智力行為——計算。從那時起，計算機專家就一直想讓它模擬更多人類智力活動。嚴格來講，今天的計算機就應該叫“智能機”，其作用早就不是簡單地算算數字，只是“計算機”這個名字約定俗成而已。
然而，“人工智能”這個詞對應的是“天然智能”，也就是人類自已的智能。那什麼又是“天然智能”呢？這本來是心理學家研究的範疇，可惜心理學家一直沒有完成這個任務，到現在還不能清晰地給出智能的定義。
最初，心理學家認為智力就是讀書、寫字、計算的能力，這些能力都圍繞著處理符號來進行。所謂“思考”，看似很神秘，也不過就是把各種文字排過來排過去。現在人工智能領域最成熟的就是這些領域——計算、校對文字、寫詩、寫新聞等等。
但是在一個世紀前，法國心理學家比奈和西蒙開始質疑這種觀念。如果智力只是加工文字符號的能力，那文盲就沒有智力。不懂法語的外國人在法國生活，也等於沒有智力。這顯然並不客觀。他們就想研究什麼是超越符號加工能力的智力，編制了世界上第一套智力測驗。我們今天所有智力測驗都是從這套智力測驗發展出來的，其精髓就是儘量減少文字和計算內容，避免和學校裡的考試劃等號。
按照這個路子，心理學家轉而認為智力就是解決問題的能力。比如一個司機開車，看到前面交通堵塞，他就會繞一條路，這不需要他讀過多少書，不使用文字符號，是一種直覺，但這顯然就是智力。所以現在自動駕駛成為人工智能的熱點，就是通過判斷各種情況給出最佳解決方案的能力。
人工智能的另一個源頭是仿生學，就是模仿生物活動的科學。人類自古就模仿動物製造工具，比如中國的“櫓”就是模仿魚尾運動製造的。當人們開始模仿人本身時，就產生了機器人技術。最初是模擬人手，這是人類超越動物的最重要的行為器官。現在對人類行為的模擬已經到了言語（說話），唱歌，寫字繪畫等各方面。
當然，機器人模擬的對象並非只有人類，因為人類軀體在自然界並不佔優勢，不能飛不能遊，攀爬和奔跑也不如很多動物，所以也有模擬昆蟲和鳥的機器人（不是遙控無人機），有水下機器人，也有可以爬上牆壁的機器人。人工智能更與很多現存的機設備結合起來，比如智能電器，自動汽車等等。
中國古代哲學強調“知行合一”。計算機是延著“知”的方向進去下去，但是不能行動。“阿爾法狗”那麼牛，它並不能自己把棋子擺到棋盤上。機器人技術解決了行的問題，但是單個機器人的運算能力遠遠不如計算機，更不如網絡雲技術。所以在今後，將計算機與仿生機器人結合起來，讓它既能想又能做，是人工智能的方向。
但是，任何生物都能直接從環境中攝取能量。哪怕一隻蟲子，在這方面都比計算機和機器人聰明。沒有技術人員幫助維修，機器人就會歇菜。所以，人工智能專家還要研究怎麼主動從環境中攝取材料和能量的技術。能實現這一點，人工智能才真正完全地類似於天然智能。
科技文化鄭軍
我們特別喜歡下定義，但是凡是定義，都不是那麼準確和全面。因為任何一個概念也都是隨著時間變化而變化的。如果給一個概念下個定義，那麼谷歌所有關於這個概念的搜索結果都是它的內涵和外延。我們可以試著簡單描述一下，但是不下定義。
從18世紀第一次機械化工業革命開始，人類便把科學技術注入到社會的生產過程中，給社會方方面面帶來改變。很多媒體也在稱我們正在迎來第四次智能化工業革命——人工智能將成為這個世界新電力（吳恩達）。早在1956年的達特茅斯會議上就誕生了人工智能AI，但當時人工智能還僅僅起步於一個概念和設想，礙於當時軟硬件和技術的限制沒有得到更多的關注，而如今限制人工智能的三大地基均已解封：數據井噴式的發展，計算能力的快速提升，以及算法上的突破讓人工智能再次進入黃金時代。再加上各種商業應用鋪展開來，使得各界的研究學者對這個領域的推動是巨大的。
人工智能遍佈我們生活的方方面面，它將加速解決包括金融、科學、醫學、教學在內的各個重大領域內的問題，未來它將成為新時代的技術核心。看看我們的周圍，我們每天使用的手機中的虛擬個人助理，只要你說出命令，它們就會自動分析信息完成指令給你想要的答案；無人駕駛或自動駕駛汽車的設計也是基於人工智能，汽車能自己“看到”路況，做出相應的決策，儘管目前技術還沒有十分成熟，但其日後發展的潛力也是巨大的；還有我們在互聯網上留下的一舉一動，人工智能都在分析我們的行為，為我們提供更加私人個性化的服務，通過了解我們的喜好，為我們推薦更多可能滿足我們口味的音樂、美食、電影、和服飾等。未來，人工智能的應用場景將越來越多，我們將繼續拓展人工智能的廣度和深度，切合實際地為我們的生活助力。簡單講，人工智能是聰明的算法來幫忙人們解決一些以前解決不了的問題。幫助人們提高生產力。
ICMLL實驗室
\n
{!-- PGC_VIDEO:{"status": 0, "thumb_height": 360, "thumb_url": "433300042b7a068d8cf6\
造就
什麼是人工智能？
人工智能是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、技術、方法及應用系統的一門新的技術科學，無論是從各種智能穿戴設備，還是各種進入家庭的陪護、安防、學習機器人，智能家居、醫療系統，這些其實都是人工智能的研究成果以及帶給我們的生活方式的改變。
那到這裡，肯定有人會問，那人工智能是否真的會取代人力？
李開復老師曾經提出，人工智能技術在未來的發展過程中，可能會成為科幻片中的那種非常靈活的，能替代人類工作的聰明傢伙，也有可能會成為跟人類相輔相成，共同發展的好夥伴。但是，取代重複性高，低技能，單一型的工作崗位也是必然的。
不過，雖然未來有很多低技能的工作崗位會被人工智能技術替代，但是，也不必過分惶恐人工智能技術的發展。傑瑞·卡普蘭指出，在人工智能的發展過程中，可以構建一個適用於人機共生的新生態。
機器人做機器人該做的，而人的價值有他的去向，可以變為更好的去操作機器人社會價值和財富，或者也可以把精力放在更多人類有天賦的地方。
中機創
首先請參閱我的文章
人工智能到底是什麼？我認為可以從幾個方面來說明:
1.人工智能絕對不是單純的指某個機器,某個家電,某個小玩意比如手機電腦什麼的.這個認識前提非常重要,人工智能是全方位的解放人類的雙手,讓人類可以騰出更多時間來做自己喜歡的事.說白了就是可以讓人類變懶,說的積極點就是人類可以過上神仙般的日子.所以要看你是怎麼去理解人工智能,角度不同結論也不同.如果你是從人工智能會造成失業這個角度切入,那肯定是超級反對厭惡,如果你是從人工智能來到能讓人類更輕鬆生活保障生存的角度切入,那會對其帶有好感.這個是前提認識.
2.人工智能不是現在所看到的這些初步的互聯網,物聯網,大數據,數據化,區塊鏈的概念.它既不是單指一個東西,也不是單指一個概念.在第一條裡面已經提到人工智能是個全方位的東西,會覆蓋到人們的方方面面,來徹底改變生活.是會造成社會制度的變革的,也就是下個社會制度將不會是資本主義制度.現在互聯網大佬們馬雲等人提出的一些新潮的概念是很吸引人,但其實那只是人工智能路上的原始初步階段,因為那些都是人工智能最終所應具備的基本功能.所以不要被一些時常出現的概念所迷惑,以為那就是人工智能了,其實那還不是.信息化只是人工智能的一個功能部分.
3.人工智能我認為應該分為幾個部分:一是信息化,二是大數據高度統計分析化,三是智能化,四是服務化.信息化是指人工智能的任何產品都應該具備信息化的功能,也就是溝通信息功能齊全,要具備溝通渠道,與外面的社會是互通的.大數據高度統計分析化我認為在人工智能時代任何數據都可以成為有用的數據,所以需要大數據化,能夠收集各門各類的信息資源來加以分析,而第三點智能化,就是將數據收集歸納後能具體智能分析,能建立為人類服務的意向,無論是未來的工業機器人,還是服務型機器人,都是要收集人類的需求,再相應的提供服務,所以在信息化,大數據化基礎上要具備智能化,再者要具備服務化,因為人類無論發明什麼東西,都應該是要能為人類本身服務的才是最終目的,雖然發明武器帶來了傷害,但從正面來看武器保護了人類,讓人類再也不害怕大自然中的各種龐大生物,核武器也帶來了核能發電,核動力.任何東西都有可能有兩面性,就看如何運用.機器人也是如此,從正面角度來看,那是讓人類多了僕人,解放人類,服務人類,從反面角度看,又害怕機器人太過智能有一天統治世界.所以就看人類本身如何去運用和規定這個領域了.
4.人工智能的發展應該是朝有利於人類生活的方面發展,而隨著科技越來越發達,這種發展會暴發出更多的閃光點,會有越來越多新奇的東西被髮明出來,但也需要政府學者正視人工智能帶來的危險,比如帶來的失業,像國外就已經開始準備就人工智能徵稅或對平民進行補貼生存,而國內這方面意識還是空白.有利就有弊,這個需要學者專家以及政府引起高度重視,不能光發展而忽視帶來的社會問題.
總結一句,人工智能是個有利於人類生活的好東西,人類想過上神仙般的日子,要麼苦修心靈無慾無求,要麼只能通過科技發達來創造物質滿足自己需求.人工智能不是來的太快,而是來的太慢,要是再快一萬倍,那或許會更好呢.
