今天简单聊一下AI

AI 的概念

对于 AI，百度百科上给出的解释是这样的;

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。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。

人工智能是智能学科重要的组成部分，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，心理学和哲学等。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。

既然我们这篇文章讲的是 AI，那么不妨看看 GPT 对于 AI 的解释：

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指计算机系统能够模拟、模仿和执行人类智能活动的能力。它涵盖了一系列技术、方法和算法，使计算机能够感知、理解、推理、学习和解决问题，以及在特定任务中表现出类似于人类的智能行为。

人工智能简称就是 AI，那么它们之间有区别吗?

在定义上来说，AI（人工智能）和人工智能（Artificial Intelligence）是同一个概念的不同称呼，它们在含义上没有实质性的区别。”AI” 是该领域的常用缩写，而 ” 人工智能 ” 是对该技术领域的更完整的表述。因此，它们是同一个意思。

那为什么有时候我们觉得它们有点不一样呢?

因为有时候，”AI” 一词来指代弱人工智能，即通过计算机程序来模拟人类智能，通过机器学习，深度学习等算法，主要在语音识别，图像识别等方面应用。

而相对的强人工智能（Strong AI）则是指计算机系统能够在各种任务上具备智能行为，并具备自主学习和自我进化的能力。该观点认为：有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。

然而，这种区分不是普遍适用的。因为在一般情况下，”AI” 和 ” 人工智能 ” 可以互换使用，指代整个领域的技术和概念。因此，AI 和人工智能的区别在于表述上的不同，而在实质上它们是同义词。

AI 的发展历程

一、起源：

1.图灵测试

测试者与被测试者 (一个人和一台机器) 隔开的情况下，通过一些装置（如键盘)向被测试者随意提问。

多次测试（一般为 5min 之内），如果有超过 30% 的测试者不能确定被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，井被认为具有人类智能。

2. 达特茅斯会议

1956 年 8 月，在美国汉诺斯小镇的达特茅斯学院中，

约翰 · 麦卡锡 (John McCarthy)

马文 · 闵斯基 (Marvin Minsky，人工智能与认知学专家)

克劳德 · 香农 (Claude Shannon，信息论的创始人》

艾伦 · 纽厄尔 (Allen Newell，计算机科学家)

赫伯特 · 西蒙 (Herbert Simon. 诺贝尔经济学奖得主) 等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：

用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。

会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内客起了一个名字：

人工智能

因此，1956 年也就成为了人工智能元年。

二、发展历程

主要分为六个阶段：

第一阶段：起步发展期（1956 年 -20 世纪 60 年代初）

人工智能概念提出后，相继取得了一批今人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。

第二阶段：反思发展期（20 世纪 60 年代一 70 年代初）

人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具桃战性的任务。并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑等)，使人工智能的发展走入低谷。

第三阶段：应用发展期（20 世纪 70 年代初一 80 年代中）

20 世纪 70 年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。

第四阶段：低迷发展期（20 世纪 80 年代中一 80 年代中）

随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、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、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

第五阶段：稳步发展期（20 世纪 90 年代中一 2010 年）

由于网络技术特别是互联网技术的发展，加了人工智能的创新研究，促使人工暂能技术进一步走向实用化。1997 年国际商业机器公司 (简称 IBM) 深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2008 年 BM 提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。

第六阶段：蓬勃发展期（2011 年至今）

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智顺技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。

人工智能的应用领域

1. 医疗保健领域：现在医院有许多机器代替以前的人工窗口，降低了人力成本，节省了了人力；初次之外，也应用于影像分析、疾病诊断、个性化治疗方案、药物研发和虚拟健康助手等方面。

2. 金融领域：现在又许多电子诈骗，可以使用 AI 检测诈骗风险，及时进行干扰；还可以用于金融风险评估、信用评分、智能客服和聊天机器人等等。

3. 零售和电子商务领域：根据个性化推荐广告、预测优化需求、提供虚拟试衣，以及优化供应链管理等。

4. 交通和物流领域：可以优化交通流量、控制 智能交通信号、应用于自动驾驶技术、物流路径和货物追踪等方面。

5. 教育领域：AI 可以进行学习辅助、进行学生学习评估，定制 个性化教学。

6. 农业领域：可以帮助农作物 检测 病虫害；对土壤和气象进行分析；促进农业机械化和智能农业管理等。

7. 制造业领域：可以在 优化 生产流程、质量控制、预测性维护和自动化等方面发挥作用。

8. 媒体和娱乐领域：用于内容推荐、智能影像剪辑、音乐生成和海报设计，画像生成等。

9. 安全和监控领域：通过视频监控、搭载人脸识别系统、对异常行为进行检测从而更好维护网络安全。

10. 自然语言处理领域：在语音识别、机器翻译、文本生成和智能助手等方面帮助人类，提供工作效率，降低重复劳动。

人工智能政策，新闻

国务院搜索人工智能，从结果上来看，近 10 年内，国家发布和人工智能有关的文件有 505 条。

十九大以来，国家陆续出台了 “1+N”政策体系，为人工智能发展提供政策依据和制度保障。 其中，“1”是指 2017 年国务院发布的 《新一代人工智能发展规划》，这是我国在人工智能领域中的首个系统部署的文件，也是面向未来打造我国先发优势的顶层设计文件，将人工智能正式上升为国家战略，提出了面向 2030 年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。“N” 是顶层设计出台之后，部委层面陆续出台的关于人工智能产业的发展规划、行动计划、实施方案等落地政策，其中 工信部、科技部 发布的政策主要涉及数实融合、场景创新、区域创新等内容，国家标准 委、发改委 围绕标准体系、伦理规范、基础设施建设等内容开展工作。

《新一代人工智能发展规划》分成三步走：

第一步：到 2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。

——新一代人工智能理论和技术取得重要进展。大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展，人工智能模型方法、核心器件、高端设备和基础软件等方面取得标志性成果。

——人工智能产业竞争力进入国际第一方阵。初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过 1500 亿元，带动相关产业规模超过 1 万亿元。

——人工智能发展环境进一步优化，在重点领域全面展开创新应用，聚集起一批高水平的人才队伍和创新团队，部分领域的人工智能伦理规范和政策法规初步建立。

第二步：到 2025 年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。

——新一代人工智能理论与技术体系初步建立，具有自主学习能力的人工智能取得突破，在多领域取得引领性研究成果。

——人工智能产业进入全球价值链高端。新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用，人工智能核心产业规模超过 4000 亿元，带动相关产业规模超过 5 万亿元。

——初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力。

第三步：到 2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。

——形成较为成熟的新一代人工智能理论与技术体系。在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破，在国际人工智能研究领域具有重要影响，占据人工智能科技制高点。

——人工智能产业竞争力达到国际领先水平。人工智能在生产生活、社会治理、国防建设各方面应用的广度深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过 1 万亿元，带动相关产业规模超过 10 万亿元。

——形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地，建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。

AI 的忧患 / 问题，需要注意什么

1. 数据隐私安全：

AI 系统需要大量的数据进行训练和学习，这会涉及许多数据隐私问题，需要注重保护个人隐私。

2. 偏见和不公平：

AI 系统可能受到训练数据中存在的偏见和不平等的影响。这会导致算法的不公正结果，产生对某些人群的歧视性决策或推荐。

3. 透明度和解释性：

AI 模型和算法的复杂性使得它们的决策过程很难理解和解释。这可能会导致算法不透明，让人们难以理解 AI 系统的行为和决策，从而限制了人们对其进行监管和控制的能力。

4. 责任和伦理问题：

AI 系统的决策可能会会对人类产生重大影响：包括就业、道德决策和人身安全等方面。因此，需要确保 AI 系统的责任和伦理性。

5. 数据偏差和质量：

准确性取决于训练数据的质量和代表性。不完整、不准确或偏斜的数据可能会导致 AI 系统的性能下降或产生错误的决策。

6. 失业和劳动力变革：

AI 的广泛应用会导致就业岗位和求职人数失衡，会对就业市场和劳动力产生影响。

7. 欺诈和安全漏洞：

黑客可能利用系统的漏洞来进行欺诈、冒充或恶意操作。

总结

AI 已经逐步进入到了我们的日常生活中。在未来，AI 将会在更多的领域得到应用，同时也会带来更多的问题和挑战。因此，我们需要更加深入地了解 AI，掌握它的优缺点，充分认识到其带来的影响和潜在风险。只有在足够 AI 技术的同时，我们才能更好地使用它，应对未来面临的挑战。