人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

    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以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

    人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

1.研究价值

    例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

    通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。

    2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。

    当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。

2.科学介绍

1）实际应用

    机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

2）学科范畴

    人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

3）涉及学科

    哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论

4）研究范畴

    自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法

5）意识和人工智能

    人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

    对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

    弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。

    而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。

3.生活中的人工智能

1）智慧生活触手可及

    仔细观察一下便不难发现，人工智能对人们生活的影响，已经无处不在。

    “从社会角度来讲，人工智能技术的发展一方面能使我们的生活更加便利，另一方面也能提高我们公共管理的服务水平。”在中国科学院自动化研究所所长徐波委员看来，人工智能已经成为赋能实体经济、助推高质量发展的新动能。未来随着技术不断迭代更新，人工智能的应用场景将更加广泛。“比如，智能电视可以和用户进行交互，实现多屏互动、内容共享；智能冰箱能提醒用户定时补充食品，对食物进行智能化管理，提供健康食谱和营养禁忌；智能家居系统则能控制窗帘、灯光、煤气等，还能实现防盗报警。”

    “人工智能不仅方便了人们的家庭生活，还在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用，给智能制造、智慧政务、智慧城市带来新气象。越来越多的快递分拣机器人、书店导购机器人、自助收银机器人、儿童早教机器人等也走进了人们的生活。”徐波委员补充道。

    2017年12月14日，工业和信息化部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（以下简称《行动计划》），从推动产业发展角度出发，对此前《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》相关任务进行了细化和落实。《行动计划》提出，要着重在智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品等八大人工智能领域率先取得突破。人工智能这一富有科幻色彩的词语，正逐渐由设想变为现实，加速走近寻常百姓。

2）部分关键领域尚待突破

    2017年11月15日，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室,并公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，包括依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台。

    在百度董事长李彦宏委员看来，《新一代人工智能发展规划》旨在重点培育高端、高效的智能经济，主要包括三个层次：第一个层次是人工智能的战略性新兴产业，包括模式识别、人脸识别、智能机器人、智能运载工具、增强现实和虚拟现实、智能终端；第二个层次是让传统产业智能化，包括智能制造、智能农业、智能海洋、智能物流、智能商务；第三个层次是对企业进行智能化升级，培育人工智能产业的领军企业。

    徐波委员认为，经过多年持续积累，我国人工智能领域取得重要进展，创新创业活跃，部分领域核心技术实现重要突破，一批龙头骨干企业加速成长。但同时也要看到，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，重大原创成果不多，相关基础设施、政策法规、标准体系还有待完善。“目前我国发展人工智能主要还是依靠应用、市场、数据等优势。也就是说，我国的人工智能还是以大数据为基础的，这是人工智能目前发展阶段的主要特征。”

    对此，科大讯飞董事长刘庆峰代表也有同感：“基于政府对人工智能发展的高度重视以及天然的数据资源优势，我国在智能语音、机器翻译等多项源头核心技术上已经与美国同步进入人工智能的‘无人区’。但在人工智能的部分关键领域，与世界一流水平尚有差距。”

3、主动拥抱人工智能新时代

    徐波委员表示，未来人工智能发展还有很大的不确定性。如何在应用驱动发展基础上，通过国家实验室等组织形式，整合国内外领域顶尖人才和资源，产生以原创技术驱动的发展生态，形成应用和技术双轮驱动格局，协同跑出中国人工智能可持续发展的加速度，是我国人工智能长期可持续发展的关键所在。

    刘庆峰代表认为，落实人工智能国家战略，必须人才先行，打造人工智能时代的“人才矩阵”，形成基础能力、源头创新、产业研发、应用开发、实用技能等多类型人才并重并用的局面。这可以通过强化基础人才建设、引进源头创新人才、培育产业研发人才、扶植行业应用人才、锻造技术工人等举措来实现。按照他的设想，我国人工智能研究的下一步突破，可以从三个方面推进，即“加大数学基础原理的研究，创新数学统计建模方法；加强脑科学基础研究，脑智同飞带动人工智能技术发展；加快人工智能落地应用，以‘人机耦合’模式反哺人工智能基础研究”。

    在为人工智能发展建言献策的同时，业界代表委员也对它可能带来的伦理、安全问题进行了回应。

    目前社会上对人工智能的看法存在两个误区：一是人工智能技术尚处于早期发展阶段，能做的有意义的事情不多，因此不需要现在就去做很多准备；二是把人工智能夸大成有一天会控制人类，甚至令人类濒临灭亡。对此，李彦宏委员认为，不重视人工智能必然会错失发展机遇，但担心它会对人类产生威胁则没有必要。“从伦理的角度考虑，人工智能应该做的是如何更高效地帮助人，而不是控制人。”

    虽然人工智能面临新的理论颠覆旧有理论的不确定性，以及人像识别漏洞、算法歧视等社会安全和伦理挑战，但徐波委员强调，人工智能更多地意味着未来的发展机遇，需要全社会各行各业共同参与，“只有对这项技术拥有客观、理性、清晰的认知，才能主动拥抱人工智能新时代”。