tantaorengongzhineng，jiuyaohuidashenmeshizhinengdewenti，zonghegeleidingyi，zhinengshiyizhongzhishiyusiweidehecheng，shirenleirenshishijiehegaizaoshijieguochengzhongdeyizhongfenxiwentiyujiejuewentidezonghenengli。duiyurengongzhineng
，美國麻省理工學院的溫斯頓教授提出“人工智能就是研究如何使計算機去做過去隻有人才能做的智能工作”
，斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授提出“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科學”。綜合來看人工智能是相對人的智能而言的。其本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。是研究、開發模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用係統的一門新的技術科學。

　　感知

、處理和反饋構成人工智能的三個關鍵環節

　　人工智能經過信息采集、處理和反饋三個核心環節
，綜合表現出智能感知
、精確性計算

、智能反饋控製
，即感知
、思考、行動三個層層遞進的特征。

　　智能感知：智(zhi)能(neng)的(de)產(chan)生(sheng)首(shou)先(xian)需(xu)要(yao)收(shou)集(ji)到(dao)足(zu)夠(gou)多(duo)的(de)結(jie)構(gou)化(hua)數(shu)據(ju)去(qu)表(biao)述(shu)場(chang)景(jing)，因(yin)此(ci)智(zhi)能(neng)感(gan)知(zhi)是(shi)實(shi)現(xian)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)第(di)一(yi)步(bu)。智(zhi)能(neng)感(gan)知(zhi)技(ji)術(shu)的(de)目(mu)的(de)是(shi)使(shi)計(ji)算(suan)機(ji)能(neng) “聽”、會“看”,目前相應的計算機視覺技術和自然語言處理技術均已經初步成熟，開始商業化嚐試。

　　智能處理：產(chan)生(sheng)智(zhi)能(neng)的(de)第(di)二(er)步(bu)是(shi)使(shi)計(ji)算(suan)機(ji)具(ju)備(bei)足(zu)夠(gou)的(de)計(ji)算(suan)能(neng)力(li)模(mo)擬(ni)人(ren)的(de)某(mou)些(xie)思(si)維(wei)過(guo)程(cheng)和(he)行(xing)為(wei)對(dui)分(fen)析(xi)收(shou)集(ji)來(lai)的(de)數(shu)據(ju)信(xin)息(xi)做(zuo)出(chu)判(pan)斷(duan)，即(ji)對(dui)感(gan)知(zhi)的(de)信(xin)息(xi)進(jin)行(xing)自(zi)我(wo)學(xue)習(xi)、信息檢索


、邏輯判斷、決策，並產生相應反應。具體的研究領域包括知識表達
、自動推理、機器學習等，與精確性計算及編程技術、存儲技術

、網(wang)絡(luo)技(ji)術(shu)等(deng)密(mi)切(qie)相(xiang)關(guan)，是(shi)大(da)數(shu)據(ju)技(ji)術(shu)發(fa)展(zhan)的(de)遠(yuan)期(qi)目(mu)標(biao)，目(mu)前(qian)該(gai)領(ling)域(yu)研(yan)究(jiu)還(hai)處(chu)於(yu)實(shi)驗(yan)室(shi)研(yan)究(jiu)階(jie)段(duan)，其(qi)中(zhong)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)是(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)領(ling)域(yu)目(mu)前(qian)熱(re)度(du)最(zui)高(gao)
、科研成果最密集的領域。

　　智能反饋：智能反饋控製將前期處理和判斷的結果轉譯為肢體運動與媒介信息傳輸給人機交互界麵或外部設備，實現人機
、機ji物wu的de信xin息xi交jiao流liu和he物wu理li互hu動dong。智zhi能neng反fan饋kui控kong製zhi是shi人ren工gong智zhi能neng最zui直zhi觀guan的de表biao現xian形xing式shi
，其qi表biao達da能neng力li展zhan現xian了le係xi統tong整zheng體ti的de智zhi能neng水shui平ping。智zhi能neng反fan饋kui控kong製zhi領ling域yu與yu機ji械xie技ji術shu、kongzhijishuheganzhijishumiqiexiangguan，zhengtibiaoxianweijiqirenxue
，muqianjixiejishushouzhiyucailiaoxuefazhanhuanman，kongzhijishushouyiyugongyejiqirenlingyudejileixiangduichengshu。

　　深度學習是當前最熱的人工智能研究領域

　　zaixueshujie，shixianrengongzhinengyousanzhongluxian，yishijiyuluojifangfajinxinggongnengmonidefuhaozhuyiluxian
，daibiaolingyuyouzhuanjiaxitonghezhishigongcheng。ershijiyutongjifangfadefangshengmonidelianjiezhuyiluxian，daibiaolingyuyoujiqixuexiherennaofangsheng。sanshixingweizhuyi
，xiwangcongjinhuadejiaoduchufa，jiyuzhinengkongzhixitongdelilun、方法和技術，研究擬人的智能控製行為。

　　當前，基於人工神經網絡的深度學習技術是當前最熱的研究領域
，被Google

、Facebook、IBM、百度
、NEC以及其他互聯網公司廣泛使用，來進行圖像和語音識別。人工神經網絡從上世紀80年代起步
，科學家不斷優化和推進算法的研究
，同時受益於計算機技術的快速提升
，目前科學家可以利用GPU（圖形處理器）模擬超大型的人工神經網絡；互聯網業務的快速發展
，為深度學習提供了上百萬的樣本進行訓練，上述三個因素共同作用下使語音識別技術和圖像識別技術能夠達到90%以上的準確率。

　　主要發達國家積極布局人工智能技術
，搶占戰略製高點

　　geguozhengfugaoduzhongshirengongzhinengxiangguanchanyedefazhan。zirengongzhinengdanshengzhijin
，geguodoufenfenjiadaduirengongzhinengdekeyantouru，qizhongmeiguozhengfuzhuyaotongguogonggongtouzidefangshiyindaorengongzhinengchanyedefazhan，2013財年美國政府將22億美元的國家預算投入到了先進製造業，投入方向之一便是“國家機器人計劃”。

　　在zai技ji術shu方fang向xiang上shang

，美mei國guo將jiang機ji器qi人ren技ji術shu列lie為wei警jing惕ti技ji術shu，主zhu攻gong軍jun用yong機ji器qi人ren技ji術shu
，歐ou洲zhou主zhu攻gong服fu務wu和he醫yi療liao機ji器qi人ren技ji術shu，日ri本ben主zhu攻gong仿fang人ren和he娛yu樂le機ji器qi人ren。

　　現階段的技術突破的重點一是雲機器人技術

，二是人腦仿生計算技術。美國、日本、巴西等國家均將雲機器人作為機器人技術的未來研究方向之一。伴隨著寬帶網絡設施的普及，雲計算、dashujudengjishudebuduanfazhan
，weilaijiqirenjishuchengbendejinyibujiangdihejiqirenliangchanhuamubiaoshixian

，jiqirentongguowangluohuodeshujuhuozhejinxingchulijiangchengweikeneng。muqianguowaixiangguanyanjiudefangxiangbaokuo：建立開放係統機器人架構（包括通用的硬件與軟件平台）、網絡互聯機器人係統平台、機器人網絡平台的算法和圖像處理係統開發、雲機器人相關網絡基礎設施的研究等。

　　youyushenduxuexidechenggong
，xueshujiejinyibuyanzhelianjiezhuyideluxiantishengjisuanjiduirennaodemonichengdu。rennaofangshengjisuanjishudefazhan，jiangshidiannaokeyimofangrenleidanaodeyunsuanbingnenggoushixianxuexihejiyi，tongshikeyichuleipangtongbingshixianduizhishidechuangzao
，zhezhongjuyouchuangxinnenglideshejijianghuirangdiannaoyongyouziwoxuexihechuangzaodenengli

，yurenleidanaodegongnengjiwuerzhi。zai2013年年初的國情谘文中
，美國總統奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計劃，宣布投入30億美元在10年內繪製出“人類大腦圖譜”
，以了解人腦的運行機理。歐盟委員會也在2013年年初宣布
，石墨烯和人腦工程兩大科技入選“未來新興旗艦技術項目”，並為此設立專項研發計劃

，每項計劃將在未來10年內分別獲得10億歐元的經費。美國IBM公司正在研究一種新型的仿生芯片，利用這些芯片，人類可以實現電腦模仿人腦的運算過程，預計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。

　　高科技企業普遍將人工智能視為下一代產業革命和互聯網革命的技術引爆點進行投資，加快產業化進程

　　穀歌在2013年完成了8 家機器人相關企業的收購，在機器學習方麵也大肆搜羅企業和人才，收購了DeepMind和計算機視覺領軍企業Andrew Zisserman，又聘請DARPA原負責人 Regina Dugan負責顛覆性創新項目的研究，並安排構建Google基礎算法和開發平台的著名計算機科學家Jeff Dean轉戰深度學習領域。蘋果2014 年在自動化上的資本支出預算高達110 億美元。蘋果手機中采用的Siri智能助理脫胎於美國先進研究項目局（DARPA）投資1.5億美元，曆時5年的CALO（ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）項目
，是美國首個得到大規模產業化應用的人工智能項目。Amazon計劃在2015年能夠使用自己的機器人飛行器進行快遞服務。韓國和日本的各家公司也紛紛把機器人技術移植到製造業新領域並嚐試進入服務業

　　人工智能的實際應用

　　人工智能概念從1956年提出
，到今天初步具備產品化的可能性經曆了58年(nian)的(de)演(yan)進(jin)

，各(ge)個(ge)重(zhong)要(yao)組(zu)成(cheng)部(bu)分(fen)的(de)研(yan)究(jiu)進(jin)度(du)和(he)產(chan)品(pin)化(hua)水(shui)平(ping)各(ge)不(bu)相(xiang)同(tong)。人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)產(chan)品(pin)的(de)發(fa)展(zhan)是(shi)一(yi)個(ge)漸(jian)進(jin)性(xing)的(de)過(guo)程(cheng)，是(shi)一(yi)個(ge)從(cong)單(dan)一(yi)功(gong)能(neng)設(she)備(bei)向(xiang)通(tong)用(yong)設(she)備(bei)，從(cong)單(dan)一(yi)場(chang)景(jing)到(dao)複(fu)雜(za)場(chang)景(jing)，從(cong)簡(jian)單(dan)行(xing)為(wei)到(dao)複(fu)雜(za)行(xing)為(wei)的(de)發(fa)展(zhan)過(guo)程(cheng)
，具(ju)有(you)多(duo)種(zhong)表(biao)現(xian)形(xing)式(shi)。

　　人工智能產品近期仍將作為輔助人類工作的工具出現，多表現為傳統設備的升級版本，如智能/無人駕駛汽車、掃地機器人
、醫療機器人等。汽車
、吸xi塵chen器qi等deng產chan品pin和he人ren類lei已yi經jing有you成cheng熟shu的de物wu理li交jiao互hu模mo式shi

，人ren工gong智zhi能neng技ji術shu通tong過guo賦fu予yu上shang述shu產chan品pin一yi定ding的de機ji器qi智zhi能neng來lai提ti升sheng其qi自zi動dong工gong作zuo的de能neng力li。但dan未wei來lai將jiang會hui出chu現xian在zai各ge類lei環huan境jing中zhong模mo擬ni人ren類lei思si維wei模mo式shi去qu執zhi行xing各ge類lei任ren務wu的de真zhen正zheng意yi義yi的de智zhi能neng機ji器qi人ren，這zhe類lei產chan品pin沒mei有you成cheng熟shu的de人ren機ji接jie口kou可ke以yi借jie鑒jian，