人工智能在军事领域的发展现状及应用前景
知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国
防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及
俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军
事领域的应用前景.文章还重点分析了人工智能技术实现的
可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文
章编译如下：目前.关于人工智能的说法和文章很多.这让人觉得.人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。
虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分.而且计算机
已经学会语音和脸部识别.操控汽车和分析大量数据。图像
识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任
务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现.还需要进行研究.它的应用领域确实非常广泛。国防领域也
在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和
中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用
到网络武器和既可用于监视敌人.也可用于袭击敌人的自主
式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所
谓的“第三次抵消战略”.该文件中提出的主要目标是“必
须集中力量进行创新.旨在通过创新发展美国近年来与对手
和敌人已经接近的关键能力.保持并恢复传统遏制力”.这
里说的对手和敌人指的也就是俄罗斯和中国。实际上.世界
上已经开始了创新武器竞赛.全部主要大国都将卷入其中。
此外.西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯
的未来.也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难
以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者.谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称.人工智能最终将消灭人类。因此.他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向
联合国发出请求书.呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技
术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调.运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后.战争中出现的第三次革命.毫无疑问.他们说的没错。但显而易见.联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的.而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护.阻止其地缘政治对手.首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而.履带式装甲车和打击无人机并非战略武器.而是战术武器。这些武
器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞
复制了无数遍.但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚.所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁.首先必须弄清.什么是人工智能.它与机器智能.超级计算机的深度学习有什么不同.还有最主要的是人工智能在军事领域
的地位和运用范围。国家安全领域人工智能的任务在可预见
的未来.新的世界技术竞赛将导致最新的技术革命延伸至军
事领域。所有主要世界大国都将如此.因为任何落后于对手的情况都可能导致薄弱环节的出现.而使用常规类型武器很
难对其进行弥补。此外.新技术的出现可能导致战略.武装力量活动的计划和组织出现明显变化。因此.俄罗斯为了维护主权和保持国防能力.必须尽快在部分关键领域获得一定优势.或者至少与潜在敌人不相上下.才能部分弥补当前俄罗
斯经济的不足以及大量工业领域的技术落后。阻止将人工智
能用于军事目的是不可能的目前.武器领域的关键方向包括：人工智能.人机交互系统.无人战车和机器人.自主武器.高超音速武器.定向能.甚至还包括民用技术.比如人才管理.就是吸引军人参与创新过程.提升俄罗斯国防部军官和文职
人员的创造力。回到人工智能.它的任务主要包括四个方面：信息任务、战术任务、战略任务和经济任务。人工智能大大
提升了对数据的收集和分析能力.使得在处理信息的速度和
质量方面取得一定优势。在军事情报领域.将出现更多的可能性和各种信息源.还包括对敌人掩盖真像的可能性。在
“虚假新闻”方面.人工智能能够向信息空间投放大量人为
制造的数据、假象.这一方面迷惑了敌人.另一方面则增加了政治风险。即便是目前机器学习领域和人工智能领域已经达
成的技术.也对保障国家安全具有巨大的潜力。现有的图像
识别技术能够保证分析卫星地图和雷达数据时的高自动化
水平。人工智能能够提升导弹袭击预警系统雷达站的运行效
率以及像“树冠”太空目标无线电光学识别系统这样的无
线电光学识别系统的信息处理效率。此外.目前卫星微型化以及轨道卫星数量的提升将对快速识别技术出现需求。利用
10米以上波长无线电波电离层空间传播原理或者波长更短
无线电波地面绕射传播原理的超地平线雷达.其信息处理系统的任务量更大。这些雷达能够“看见”所有移动目标.其中包括民用技术装备.因此.摆在面前的任务是要在全部获
取的数千个甚至数百万图形中识别出军事目标.以及地面和空中的异常活动。这是数量庞大的信息和图形.没有机器的帮助是不可能完成的。此外.军队将获得所谓的“目标数据库”.这将对识别和引导系统具有帮助作用。如果说为应对
带红外自动寻的头的便携式防空导弹系统.飞机或者直升机只需要发射假热辐射目标.应对雷达站.只需要释放干扰就
已经足够的话.那么.人工智能系统即便不是在导弹里.而是在操作员的手中.它也能完全“看见”飞行器。其次.超地平线雷达存在与标准“敌-我”雷达识别系统不兼容问题.因此.在分析空情时.人工智能能够起到很大的帮助作用。人工
智能同样能够用于对付敌方雷达.研究敌人雷达的运行情况
并选择压制无线电信号的方法。网络空间的运行以及对不断
出现的网络威胁的不间断跟踪需要大量的高技术专家。人工
智能同样能够分担部分任务.因为人工智能寻找漏洞.编写代码和机器算法的速度要快得多。寻找到的“弱点”数量将
非常众多并对人为控制的防御手段构成威胁。那么到时候.
网络攻击将变得更加复杂和危险.相关技术落入犯罪分子之
手的风险也会剧增。机器人技术装备和自主武器自主系统的
能力目前还很有限。虽然对“发射后不管”系统已经研究了
数十年.但仍然需要人的参与.人需要直接定下使用武器的
决心。重型航空技术装备也一样.虽然存在自动驾驶.传感器.自动打开炸弹舱门.导弹引导和目标跟踪系统.仍然需要飞
行员.攻击无人机也需要操作员的跟踪。但普通人与现代军
用技术装备的能力相比.只能说是渺小、脆弱和糊涂的有机
体.而在定下战斗决心环节.则是最慢的一环。人工智能用于
将人从决策体系中完全解放出来.同时也保全了军人的生命。在战斗条件下.定下决心更快并首先实施打击的一方具有优
势.因此.完全自主的系统在未来将获得巨大发展。此外.已经出现了“反自主性”概念.根据这一概念.人工智能（武器）在遭到袭击但未被摧毁的情况下.能够迅速学习并得出结论.之后对敌人实施致命的最后一击。战术武器运用人工智能的
可能性很多.指的是能够独立寻找目标并定下摧毁决心的无
人飞行器.装甲车.导弹艇。目前.无人机的成本变得越来越
低.产量也越来越大。利用人工智能能够将数千架无人机联
为一个巨大的可控“蜂群”.用于发起大规模攻击。截止不
久前.洛克马丁公司的F-35第五代战斗机的造价为1亿美元。而高质量的四轴飞行器成本为1000美元。这意味着.美国国
防部可以用一架战斗机的价格订购十万架小型无人机。而敌
人不可能同时对付得了十万架装满炸药的无人机。苏联和俄
联邦已经能够实现将一次齐射的数枚导弹联为能够相互之
间交换目标信息的“狼群”.制定行动战略并独立选择攻击
目标。这里指的是P-500“玄武岩”.P-700“花岗岩”和
P-1000“火山”反舰导弹系统。我们的技术很有发展前景。
美国海军正在研制将无人巡逻艇联成“群”的系统.这就是所谓的CARACaS（机器人代理指挥和感知控制架构）技术。
另外.该系统可安装在美海军研究局研制的独立平台上.也可安装在各种小型船只上.将它们变成自主的无人运输工具。CARACaS系统的软件基于美国航空航天局（NASA）为火星车研发的技术。军人在带CARACaS系统便携式设备的帮助下.将能够轻易并迅速地将飞行器.装甲车和快艇变成统一的自
动化战斗群。人工智能在太空的前景更加广阔。可以组建不
需要连续监控和从地面指挥中心进行指挥的自主跟踪卫星
或者反卫星卫星集团。将来.在人工智能的帮助下.能够大幅提升特种部队和空降分队的效能。即便规模不大的特种小组
在使用无人平台的情况下.也能够以类似的形式控制敌方大
片区域.并在自主交互战车的帮助下攻击各种目标.或者阻止敌军分队进入某一区域.以此来扼守主力登陆基地。基于
坦克和装甲输送车（对于俄罗斯来说就是“阿尔马塔”多用
途履带式平台）的无人地面作战系统.能够为登陆兵准备登
陆场.对敌开火.运送弹药及特种部队必须的设备。自然会出
现一个疑问：这种具备人工大脑的坦克会不会对己方登陆兵
开火？答案显而易见：战车拥有“目标数据库”和人脸识别
系统的情况下.可以避免这种情况的发生。或者为坦克加装
基于普通处理器.能够限制人工智能行动的机器智能.作为
能够取代坦克车长、驾驶员和瞄准手定下决心的人工智能的
补充.就像负责反射的脊髓不允许人触碰滚烫的武器或者从
阳台上跳下去一样。需要注意的是.现代战争的实施战略要
求改变部队的展开方法.而且现代战争将在敌人的全境同时
举行：陆地、空中.近地空间.以及信息空间和网络空间.战士自主机器人技术支援系统在近期也将获得发展。有人作战
行动向无人作战行动的转变速度将会加快。军队应当关注并
作为近期优先发展方向的是.具备网络支持的自主武器技术.人机协同系统.其中包括定下决心时的人机交互.具备人工
智能功能的自主学习系统以及改进的无人系统。至于机器人
本身来说.在可预见的将来.未必会出现人形机器人.机器人多半看起来像火星车一样.或者类似星球大战电影中的
R2-D2机器人。小型自主机器人能够成为理想的狙击手.可以在阵地上等待必要且足够长的时间。部分类型的飞行或者爬
行机器人能够进入房间.在不被发现的情况下.向目标注入
致命性毒剂或者喷撒神经麻痹毒气。自然还会出现一个疑问：
如果黑客侵入人工智能战车.对其进行破坏.甚至让战车向
己方军人或者民用目标开火怎么办？答案显而易见：黑客什
么也不能破坏.因为人工智能与机器智能和超级计算机不同.能够独立为自己生成行为算法.并非在普通计算机硬盘或者
内存上进行稳定存储.而是利用瞬间产生.而后又消失的神
经联络链条。人工智能还有另外一项战略任务.在该项战略
任务中.人仍然发挥着自身特殊的作用。俄联邦武装力量总
参谋部未来将出现具备超大计算能力的自主战术武器.用于实施“智能”侦察.分析敌人和己方部队行动.寻找最优方案.这意味着军队展开和指挥的战略和方法将发生变化。概
念性武器中的人工智能将成为与核武器一样的战略遏制因
素.因此创新竞赛将会提速。21世纪.大国之间的竞争仍在继续.恐怖组织甚至能够召集一整支军队.因此.军事技术装备
应当不断进行改进和完善。完全有可能.如果一个国家借助
人工智能技术控制对手的全部系统.假想的“第三次世界大战”可能在数秒内就已经结束。关于这一点.需要思考的不
仅仅是军人.也包括国家政府。在国家层面作出决策的政治
家也必须了解创新性变化的意义.因为不仅出现了实施新型
战争的可能性.还出现了在各国之间挑起现实冲突的可能性。
人工智能同样能够被运用到国家管理和巩固政权的方法中.成为内政的工具。人工智能还能够成为国家机关在控制灾难
性风险和预防人为灾难时的帮手。人工智能研究的进步将对
经济产生最重大的影响.并可能导致新的工业革命。首选运
用人工智能的大国将对其余国家形成信息.甚至军事政治优势。发展人工智能正在成为21世界超级大国的战略任务。
与此同时.下面这个问题的答案也很重要：我们在为自己培
养什么样的助手——无耻和惨无人道的人工“靡菲斯特”.还是电子版的天使？如果俄罗斯能够研发出突破性技术.在该方面集中主要精力和资源.那么就能保证在新一轮军事技
术发展中保持与美国和中国的平等地位.尤其是当世界领导者发现.自己开始失去权力并成为大国之一时.这也就意味着世界将出现不稳定局势.可能发生冲突.包括军事冲突。美国为了保持自身优势.将继续激化冲突.早晚会向寻求霸权
地位的国家发动按照21世纪全新规则实施的战争。鉴于俄
罗斯经济上的落后以及科学教育多年来的退化.我国在研制新一代导弹.反导导弹.突击系统和防护装备方面的财政、技术能力目前要落后于潜在的敌人.恰恰人工智能将成为我们的盟友.作为对亚历山大三世说过的我们的两个盟友（陆军
和海军）的补充。人工智能将成为定下战略决心时的助手.因为任何战略和国防任务都意味着大量的工时、分析和模拟。
人工智能将能够分析我方敌人的行动.收集科学信息.寻找先前我们因信息、数据或者跨学科领域科学知识不足而未能
解决的复杂工程任务的合理解决方法。人工智能能够获取人
类在整个文明存在历史中存储的全部科学、政治、军事等信
息.并能够创造性地访问信息.发现隐藏含义.整合知识并帮
助我们在核物理.量子化学.生物技术等的进一步发展中取
得突破。人工智能是未来的战略项目.其研发方面的竞争将
与20世纪中期的核竞争不相上下.而目前仅解决了数据分析.图像识别和文本翻译等部分任务。重要的是要知道.人工智能不是超级计算机.它是按照完全不同的原理运行的。关于
机器技术奇异点和机器人起义的讨论目前还仅仅是科学幻
想。主要的任务还未完成——如何研制出性能与人类大脑相
当的计算机。如何研发人工智能？计算机和现代机器人根据
程序算法运行.也就是根据系列连续的命令。在同一种环境
下.算法运行将得出同一个结果。人工智能是一种机器系统.能够学习.获得并使用客观知识和经验.作出不同的决策（每
次都会变得更加合理）.制定战略.使用抽象的概念并像人脑
一样完成创造性任务。当工程师和科研人员试图研制出自然
界中的类似物体并在机器和机械中实现人们所须要的功能
时.他们就会研究标本。以航空技术装备研制的各个阶段为
例。人类从古时候就已近幻想飞行（关于伊卡洛斯和代达罗
斯的神话）.工程师研究了翅膀以及鸟类和飞鼠的解剖。在
中世纪.当时像莱昂纳多·达·芬奇这样杰出的天才尝试制
造扑翼机.在文艺复兴时期和20世纪初也一样。虽然现在的
飞机与鸟类大不相同.且飞行的方式也不一样.然而.鸟类翅膀的特点是.上表面凸起.下表面平顺.气流通过时能够产生
气压差（下方气流速度更快.压力更大）.从而产生了升力。
工程师正是将这一特性运用到了飞机上.研制了机翼和滑翔机.增加了发动机.人类便获得了飞行的能力。梦想从此实现。飞机还被区分为军用和民用飞机。人工智能也一样。为了研
制人工智能.必须了解人类思考的方式.研究人类大脑的神
经生物活动。现代电子显微镜.脑电描记器.X线体层照相机等能够在细胞和分子层面“探察”大脑.了解什么是大脑神经.中枢神经系统生物神经网络的运行方法。大脑神经的活
动神经元由神经元细胞核、细胞体和特殊的突起构成：数个
接受信息的树突和向其它神经元或肌肉细胞传递信号的轴
突。每个神经元与其它的神经元通过专门的电和化学信号协
同.也就是通过电来刺激细胞。两个神经元之间相连的部位
被称为突触。突触是神经元之间信息传递的部位.构成联系。我们的大脑中的神经元超过1千亿.它们相互联系.构成神经网络。突触中的信号借助化学神经介体（氨基酸和各种固有
化合物）进行传递.或者通过电信号进行传递.钙离子通过通道蛋白由一个细胞进入另一个细胞。虽然信号传输机制已经
研究得很清楚了.但科研人员和工程师的问题在于.1千亿神经元中的每个神经元与其它神经元形成1000至20000个联接.累积大量的信息.达2-5拍字节.而这一过程伴随着放电
现象以及离子和能够加强或削弱信号的复杂分子的参与。重
现数十亿细胞组成的网络及数千细胞之间不断出现并消失
的联系是不现实的。必须发明另外一种具备自身要素的结构。
人工智能的研发问题之所以迫切.还在于人脑无论如何也不
能与计算机相比。大脑不是计算机。大脑中的信息.记忆.经验.图形.声音等并非以字母、数字、音符、图像或者二进制
代码的形式存储。大脑中没有中央处理器所需要的存储器.没有能够通过算法提取和处理的物理内存。信息在我们需要
的时候.通过神经元联系恢复。大脑中没有软件。大脑是一
个能够学习的系统.但与此同时.对于我们来说.认识比记忆
要更加容易。我们与外部世界或者想象中的世界有直接关联。
我们看到一个物体并认识它。通过产生的图像.我们知道.这是什么物体。但如果我们不能认识一个物体的形状.那么我们就需要记忆额外的东西或者学习新的信息。视觉记忆非常
重要.听觉记忆和音乐记忆也一样。当人用上全部记忆类型
时.记忆会更快和更有效。重要的是要知道.系统的完整性和大脑的健康需要通过积极活动来维持。人类正面临一项最复
杂的任务.其难度与20世纪核物理发现以及核武器的研制相当。目前.任何一个国家都还没能完成人工智能的研发。只
有虚拟生物神经元运行的数学和计算机模型。第一批研究尝
试最常见的模型是能够学习.记忆并重建图形的神经元网络.它可以进行分析并给出答案。美国学者W·麦克卡洛和W·匹茨早在1943年就首先尝试研制人工神经元和机器智能.与N·维纳共同奠定了一门新科学——控制论的基础。之后.在1957年.F·罗森布拉特发明了视感控器——一种使用大脑
接受信息的计算机模型。工程师和数学家提出研制一种输入
端存在像通过突触向生物神经元树突传输信号的处理器.作为输入设备.然后信号传向相联存储器部位.然后再从该部位传向反应部位。俄罗斯科学界的贡献杰出的苏联数学家安
德烈·尼古拉耶维奇·科尔莫戈罗夫和弗拉基米尔·伊戈
列维奇·阿诺尔德在1957年证明了以下定理：任何多变量
连续函数都能够表现为少变量函数有限数组合的形式.这成为构建神经元网络的数学基础。还证明.各种集合或者函数相关元之间的对应关系能够表现为与一定数量输入层“神
经元”.更多数量具有一定激活功能的各潜层“神经元”.输出层具有未知激活功能“神经元”直接相联的定值神经
网络。而且神经网络还能够调整或者“学习”。对于不了解
数学理论的人来说.这些听起来有些复杂. 但这对于回答人工智能能否实现这一问题具有重要意义。苏联数学家从理论
上证实.是的.这是可能的。而在1964年举行的因此以“机器能否思考”为题的辩论中.A·N·科尔莫戈罗夫表示.研制完全建立在数字信息处理和控制机构基础上的.完全意义上的生物是绝对可能的.这符合唯物辩证法的原则。如果回
到大脑的计算机模型.那么可以想象.人脑中有数十亿缓慢
运行的处理器.且它们的数量如此之多.使人脑比当今任何
超级计算机都要更强。从控制论观点来看就很简单了。人工
智能是线路信号和非线性函数和激活算法的总和。借助非线
性函数.处理器将输入信号转变为输出信号.并进入下一网格——下一个处理器并继续转化。人工神经元形成层.而神经元网络具备学习.恢复和破坏联系的能力。理论上.这一切貌似都不复杂.但问题在于.人脑的突触能够放缓信号.能够加强信号.也能够不失真地选通或者完全不作出任何反应.
选通或者不选通。这样一来.至少是一个三进制逻辑
“+1.0.-1”.因此借助二进制和现在的处理器模拟神经元
网格是不太乐观的。俄罗斯在这方面具有一定的经验。三进
制逻辑的处理器（trit和trait代替比特和字节）在苏联的导弹-太空技术装备中就已经成功运用。工程师继续推进并
开始研究光信号系统.回到了模拟信号和带内存的系统。如
果说电信号能够交互并相互干扰的话.那么光信号不会混乱.因为光子不可能出现交互。或许.光学人工智能系统与苏联
80年代研制的东西类似.将能够建立近似合理的神经元网络
结构。量子计算机之路人工智能研究人员多半会关注量子物
理。包含信息并参与信息传输的粒子是分子和原子.虽然它们很微小.但交互还是很明显.人类可能不得不研究大脑量
子理论并使用量子计算机来研究人工智能。而量子计算机的
研制是一项工作量特别巨大且非常复杂的任务。目前.我们离人工智能的实现还很遥远.因为我们还不能完全了解突触
的工作方式.信号的传输方法.以及记忆是如何产生的。须要
研究出意识的数学和物理模型。未来人类还有很多工作要做.
这些工作完成的质量越高.人们活到下个千年的可能性就越大。（全文完）（平台编辑：黄潇潇）
欢迎您的光临，Word文档下载后可修改编辑双击可删除页眉页脚谢谢！希望您提出您宝贵的意见，你的意见是我进步的动力。赠语；、如果我们做与不做都会有人笑，如果做不好与做得好还会有人笑，那么我们索性就做得更好，来给人笑吧！、现在你不玩命的学，以后命玩你。、我不知道年少轻狂，我只知道胜者为王。、不要做金钱、权利的奴隶；应学会做“金钱、权利”的主人。、什么时候离光明最近？那就是你觉得黑暗太黑的时候。、最值得欣赏的风景，是自己奋斗的足迹。 7、压力不是有人比你努力，而是那些比你牛×几倍的人依然比你努力。
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业
生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破
（发展战略）人工智能的发 展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之壹。 人工智能的定义 “人工智能”(ArtificialIntelligence)壹词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的壹门新的技术科学。人工智能是计算机科学的壹个分支,它企图了解智能的实质,且生产出壹种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。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,人工智能的发展历史是和计算机科学和技术的发展史联系在壹起的。 人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,且使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1.在管理系统中的应用 (1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》壹文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统壹集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理和决策中的关键因子。
2.在工程领域的应用 (1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它能够帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就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,由此,掀起了医学智能系统开发和应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,且在不断发展完善中。 (2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了壹个钼矿沉积,价值超过1亿美元。 3.在技术研究中的应用 (1)在超声无损检测(NDT)和无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力和脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而和人工智能技术
人工智能的发展前景 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年 发生。 上面这句话不是危言耸听，请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完 一共三万五千字，我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完，因为我觉得这篇 东西非常有价值。希望你们能够耐心读完，读完后也许你的世界观都会被改变。 我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大–Vernor Vinge 如果你站在这里，你会是什么感觉？ 看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是 看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的：
稀松平常。 遥远的未来——就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球，那个时代没有电，畅通通讯基本靠吼，交通主要靠动物拉着跑。你在那个时代邀请了一个叫老王的人到2015年来玩，顺便看看他对―未来‖有什么感受。我们可能没有办法了解1750年的老王内心的感受——金属铁壳在宽敞的公路上飞驰，和太平洋另一头的人聊天，看几千公里外正在发生进行的体育比赛，观看一场发生于半个世纪前的演唱会，从口袋里掏出一个黑色长方形工具把眼前发生的事情记录下来，生成一个地图然后地图上有个蓝点告诉你现在的位置，一边看着地球另一边的人的脸一边聊天，以及其它各种各样的黑科技。别忘了，你还没跟他解释互联网、国际空间站、大型强子对撞机、核武器以及相对论。 这时候的老王会是什么体验？惊讶、震惊、脑洞大开这些词都太温顺了，我觉得老王很可能直接被吓尿了。 但是，如果老王回到了1750年，然后觉得被吓尿是个很囧的体验，于是他也想把别人吓尿来满足一下自己，那会发生什么？于是老王也回到了250年前的
第三章搜索推理技术 3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么? 图搜索的一般过程如下： (1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S)，把S放到未扩展节点表中（OPEN表）中。 (2) 建立一个已扩展节点表（CLOSED表），其初始为空表。 (3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。 (4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节 点n，它是CLOSED表中节点的编号 (5) 若n为一目标节点，则有解并成功退出。此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径 而得到的(指针将在第7步中设置) (6) 扩展节点n，生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。将M添入图G中。 (7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一 个通向n的指针，并将它们加进OPEN表。 对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。 对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。 (8) 按某一任意方式或按某个探试值，重排OPEN表。 (9) GO LOOP。 重排OPEN表意味着，在第(6)步中，将优先扩展哪个节点，不同的排序标准对应着不同的搜索策略。 重排的原则当视具体需求而定，不同的原则对应着不同的搜索策略，如果想尽快地找到一个解，则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分，如果想找到代价最小的解，则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。 3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。
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
毕业设计 设计（论文）题目：人工智能在物联网中的应用 专业班级：物联网141 学生姓名：周钟婷 指导教师：李生好 设计时间：2017.5.8——2017.6.9 重庆工程职业技术学院
重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）任务书 任务下达日期：2017.5.8 设计（论文）题目：人工智能在物联网中的应用 设计（论文）主要内容和要求： 1.显示器件：引领TFT-LCD技术的创新和发展，致力于加快AMOLED、柔性显示、增强 现实、虚拟现实等新型显示器件及薄膜传感器件的进步。 2.智慧系统：以“物联网和人工智能”为主要方向，以用户为中心，基于在显示、人 工智能和传感技术优势，发展智能制造、智慧屏联、智慧车联、智慧能源四大物联网解决方案。 3.智慧健康服务：将显示技术、信息技术与医学、生命科技跨界结合，发展信息医学， 提供物联网智慧健康产品及服务。 教学团队主任签字：指导教师签字： 年月日年月日
重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）指导教师评语评语： 成绩： 指导教师签名： 年月日
重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）答辩记录
目录 摘要................................................... (1) 第一章目前人工智能技术的研究和发展状况......... . (2) 第二章显示器件事业技术应用 (2) 第三章智慧系统事业技术应用 (2) 3.1智能制造 (2) 3.2智慧屏联 (2) 3.3智慧能源 (2) 3.4智慧车联 (3) 第四章智慧健康服务事业技术应用.................... .. (3) 第五章目前人工智能发展中所面临的难题.......... . (3) 5.1计算机博弈的困难................... .. (3) 5.2机器翻译所面临的问题................... . (4) 5.3自动定理证明和GPS的局限.......... (4) 5.4模式识别的困惑 (5) 第六章人工智能的发展前景 (5) 6.1人工智能的发展趋势 (5) 6.2人工智能的发展潜力大 (5) 结束语 (6) 参考文献 (6)
中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测 在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。 1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。 同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanT uring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。 图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。 随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。 在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。 而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。 除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。 一、国内人工智能产业链解构 「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。 （一）基础技术提供平台 人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。
人工智能发展与应用综述 摘要：概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代，生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关，必然成为21世纪初的主导学科。在20世纪生物科学的发展中有许多重大突破，出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20世纪50年代以来，随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世，生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科，逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域，人工智能的发展尤为令人关注。 一．人工智能的概念 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。 人工智能也称机器智能，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。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为. 二．人工智能的发展历史 50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，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。但由于消解法推理能力的有限，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，忽视知识重要性。 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、
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
人工智能发展综述 摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势。 关键词:人工智能; 前景; 发展综述 人工智能(Artificial Intelligence)自1956 年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力, 吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮，许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。 1什么是人工智能 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科, 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些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。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 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。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 2 人工智能历史 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几
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
2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。
2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。
人工智能的发展及应用 学院： 班级： 姓名： 学号： 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科，其范围
已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 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。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。 人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大距离，还有很多问题需要许多学科的共同研究。 人工智能有两种实现方式，第一种叫做工程学方法（Engineering approach），是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。 人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，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。但由于消解法推理能力的有限，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，忽视知识重要性。 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
人工智能在军事领域的发展现状及应用前景 知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国 防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及 俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军 事领域的应用前景.文章还重点分析了人工智能技术实现的 可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文 章编译如下：目前.关于人工智能的说法和文章很多.这让人觉得.人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。 虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分.而且计算机 已经学会语音和脸部识别.操控汽车和分析大量数据。图像 识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任 务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现.还需要进行研究.它的应用领域确实非常广泛。国防领域也 在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和 中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用 到网络武器和既可用于监视敌人.也可用于袭击敌人的自主 式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所 谓的“第三次抵消战略”.该文件中提出的主要目标是“必 须集中力量进行创新.旨在通过创新发展美国近年来与对手 和敌人已经接近的关键能力.保持并恢复传统遏制力”.这 里说的对手和敌人指的也就是俄罗斯和中国。实际上.世界
上已经开始了创新武器竞赛.全部主要大国都将卷入其中。 此外.西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯 的未来.也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难 以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者.谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称.人工智能最终将消灭人类。因此.他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向 联合国发出请求书.呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技 术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调.运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后.战争中出现的第三次革命.毫无疑问.他们说的没错。但显而易见.联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的.而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护.阻止其地缘政治对手.首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而.履带式装甲车和打击无人机并非战略武器.而是战术武器。这些武 器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞 复制了无数遍.但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚.所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁.首先必须弄清.什么是人工智能.它与机器智能.超级计算机的深度学习有什么不同.还有最主要的是人工智能在军事领域 的地位和运用范围。国家安全领域人工智能的任务在可预见 的未来.新的世界技术竞赛将导致最新的技术革命延伸至军
第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。 问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。问题规约的实质：从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络法：是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂的问题 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1. nC=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC, dY同时为非正数，表示船驶回岸边。
人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 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(M ＩＴ)、卡基-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》(ＡＩ)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。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。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1"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。
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 i(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"。 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。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/5b7172196.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