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有关人工智能的综述

一、人工智能综述

1.人工智能的起源

在AI历史上，有逻辑规律和统计规律之争，具体而言，人工智

能有两大主流学派

符号主义：又称为计算主义或逻辑主义，它认为智能需要通过精

确的逻辑推理计算实现。这是传统的人工智能方法，最典型的例子

是专家系统和知识库，现在有了一个更优雅的名字，叫知识图谱。

统计主义：它更注重从数据和经验中学习统计规律。目前绝大多

数机器学习方法都属于统计主义，因为我们目前仍然缺乏让电脑自

动提炼和运用逻辑规律的有效方法。

这两大学派各有所长，都经历过数次兴衰，人工智能也曾经理两

次浪潮与两次低谷，目前我们正位于第三次浪潮，而这一切与计算

机硬件的发展有着密不可分的联系。

在两千多年前，从春秋战国时期《列子》中描述的偃师造人，到

古希腊传说中的青铜机器人Talos，人类就曾梦想创造出与人类具有

相同行为模式的智能机器。而17世纪Leibnitz的数学逻辑与Pascal

的机器加法机，可谓是人工智能算法和硬件的先驱。

部分摘自《深度卷积网络-原理与实践》一书

2.人工智能的范畴

亚瑟·塞缪尔（1959），机器学习：使计算机无需明确编程就能学

习的研究领域。TomMitchell（1998）学习问题：一个计算机程序

被称为从经验E中学习关于某个任务T和某个性能度量P，如果它在

T上的性能（用P度量）可以随着经验E的提高而提高。

3.人工智能研究方向–技术分类

人类语言技术（包括自然语言处理及语音技术）

计算机视觉（包括图像、视频及三维视觉等）

机器人与自动化技术（自动驾驶技术等）

机器学习算法（深度学习与强化学习等）

智能基础设施（芯片、云计算与物联网等）

数据智能技术（大数据、知识图谱与推荐系统等）

前沿智能技术（脑机接口、量子计算与沉浸式技术等）

4.人工智能研究方向

5.论文收录方向

6.人工智能应用状况

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效

益的各个环节，都已经能够看到人工智能的身影：AI帮助人们安全

生活、远程交易、边界通行；深度学习和知识图谱帮助企业在生产过

程中分析预测、科学决策；人机对话提升了拜访等级、服务响应中

的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新

模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。

数据来自艾瑞咨询

7.人工智能产业规模

2020年，人工智能预计达到超过1500亿元规模，疫情环境下，

2020年的业务高速增长主要由AI开放平台API贡献，到2025年，

产业规模预计超过4500亿元。大约30%-45%的市场是人工智能创

业企业所占据，外围赛道切换而来的互联网公司、云服务公司、大

数据公司、信息技术服务公司、通信设备公司以及个别科研院所切分

其余市场。

数据来自艾瑞咨询

8.人工智能主要赛道

在应用领域：

计算机视觉

人机交互与智能语音

对话机器人

机器学习与数据挖掘

金融数据分析

联邦学习

知识图谱

软件定义芯片

数据来自艾瑞咨询

9.特殊场景下技术难题的解决

在人类语言技术方面，主要体现在语音技术下的语音识别以及自

然语言处理方面的机器翻译、问答以及情感分析任务，这些技术任

务领域都是在整体技术指标达到超越人类的一定阈值之后转入研究

解决个别的具体实际问题，如语音技术方面的噪音、方言、鸡尾酒会

问题，自然语言处理方面的小语种、多语种、一词多义等语义理解

问题，以及计算机视觉任务普遍面对的环境光、背景杂物、以及分

辨率影响等特殊场景的技术难题。即技术标准度提升错误率下降的

情况下，重点强化鲁棒性。

与此同时，这些已经落地的技术任务还共同面临着场景切换的问

题，主要是不同垂直领域的语言或图像识别任务需要采取不同的数

据训练出的模型进行应对，而未来基于无监督学习的研究会更加侧

重这些技术的跨领域、跨场景融合，使得一个模型可以解决多个不同

场景的问题。

10.无监督学习是未来技术突破的主要着力点

在语言技术和