人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

    人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

    人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。

1.研究價值

    例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。

    通常，“機器學習”的數學基礎是“統計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題并積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機最難學會的就是“頓悟”。或者再嚴格一些來說，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴于量變的質變”，很難從一種“質”直接到另一種“質”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此，這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創造。這是智能化研究者夢寐以求的東西。

    2013年，帝金數據普數中心數據研究員S.C WANG開發了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發現，新數據分析方法給計算機學會“創造”提供了一種方法。本質上，這種方法為人的“創造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創造”的計算機過于全面的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。

    當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候，作者拓展了對思維和數學的認識。數學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數學的發展史上，處處閃耀著數學大師們創造力的光輝。這些創造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來，而數學定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。應該說，數學是最單純、最直白地反映著（至少一類）創造力模式的學科。

2.科學介紹

1）實際應用

    機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

2）學科范疇

    人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。

3）涉及學科

    哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論

4）研究范疇

    自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺傳算法

5）意識和人工智能

    人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。

    對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

    弱人工智能如今不斷地迅猛發展，尤其是2008年經濟危機后，美日歐希望借機器人等實現再工業化，工業機器人以比以往任何時候更快的速度發展，更加帶動了弱人工智能和相關領域產業的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現。

    而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。

3.生活中的人工智能

1）智慧生活觸手可及

    仔細觀察一下便不難發現，人工智能對人們生活的影響，已經無處不在。

    “從社會角度來講，人工智能技術的發展一方面能使我們的生活更加便利，另一方面也能提高我們公共管理的服務水平。”在中國科學院自動化研究所所長徐波委員看來，人工智能已經成為賦能實體經濟、助推高質量發展的新動能。未來隨著技術不斷迭代更新，人工智能的應用場景將更加廣泛。“比如，智能電視可以和用戶進行交互，實現多屏互動、內容共享；智能冰箱能提醒用戶定時補充食品，對食物進行智能化管理，提供健康食譜和營養禁忌；智能家居系統則能控制窗簾、燈光、煤氣等，還能實現防盜報警。”

    “人工智能不僅方便了人們的家庭生活，還在教育、醫療、養老、環境保護、城市運行、司法服務等領域廣泛應用，給智能制造、智慧政務、智慧城市帶來新氣象。越來越多的快遞分揀機器人、書店導購機器人、自助收銀機器人、兒童早教機器人等也走進了人們的生活。”徐波委員補充道。

    2017年12月14日，工業和信息化部印發了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》（以下簡稱《行動計劃》），從推動產業發展角度出發，對此前《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》相關任務進行了細化和落實。《行動計劃》提出，要著重在智能網聯汽車、智能服務機器人、智能無人機、醫療影像輔助診斷系統、視頻圖像身份識別系統、智能語音交互系統、智能翻譯系統、智能家居產品等八大人工智能領域率先取得突破。人工智能這一富有科幻色彩的詞語，正逐漸由設想變為現實，加速走近尋常百姓。

2）部分關鍵領域尚待突破

    2017年11月15日，科技部召開新一代人工智能發展規劃暨重大科技項目啟動會，宣布成立新一代人工智能發展規劃推進辦公室,并公布了首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，包括依托百度公司建設自動駕駛國家人工智能開放創新平臺，依托阿里云公司建設城市大腦國家人工智能開放創新平臺，依托騰訊公司建設醫療影像國家人工智能開放創新平臺，依托科大訊飛公司建設智能語音國家人工智能開放創新平臺。

    在百度董事長李彥宏委員看來，《新一代人工智能發展規劃》旨在重點培育高端、高效的智能經濟，主要包括三個層次：第一個層次是人工智能的戰略性新興產業，包括模式識別、人臉識別、智能機器人、智能運載工具、增強現實和虛擬現實、智能終端；第二個層次是讓傳統產業智能化，包括智能制造、智能農業、智能海洋、智能物流、智能商務；第三個層次是對企業進行智能化升級，培育人工智能產業的領軍企業。

    徐波委員認為，經過多年持續積累，我國人工智能領域取得重要進展，創新創業活躍，部分領域核心技術實現重要突破，一批龍頭骨干企業加速成長。但同時也要看到，我國人工智能整體發展水平與發達國家相比仍存在差距，重大原創成果不多，相關基礎設施、政策法規、標準體系還有待完善。“目前我國發展人工智能主要還是依靠應用、市場、數據等優勢。也就是說，我國的人工智能還是以大數據為基礎的，這是人工智能目前發展階段的主要特征。”

    對此，科大訊飛董事長劉慶峰代表也有同感：“基于政府對人工智能發展的高度重視以及天然的數據資源優勢，我國在智能語音、機器翻譯等多項源頭核心技術上已經與美國同步進入人工智能的‘無人區’。但在人工智能的部分關鍵領域，與世界一流水平尚有差距。”

3、主動擁抱人工智能新時代

    徐波委員表示，未來人工智能發展還有很大的不確定性。如何在應用驅動發展基礎上，通過國家實驗室等組織形式，整合國內外領域頂尖人才和資源，產生以原創技術驅動的發展生態，形成應用和技術雙輪驅動格局，協同跑出中國人工智能可持續發展的加速度，是我國人工智能長期可持續發展的關鍵所在。

    劉慶峰代表認為，落實人工智能國家戰略，必須人才先行，打造人工智能時代的“人才矩陣”，形成基礎能力、源頭創新、產業研發、應用開發、實用技能等多類型人才并重并用的局面。這可以通過強化基礎人才建設、引進源頭創新人才、培育產業研發人才、扶植行業應用人才、鍛造技術工人等舉措來實現。按照他的設想，我國人工智能研究的下一步突破，可以從三個方面推進，即“加大數學基礎原理的研究，創新數學統計建模方法；加強腦科學基礎研究，腦智同飛帶動人工智能技術發展；加快人工智能落地應用，以‘人機耦合’模式反哺人工智能基礎研究”。

    在為人工智能發展建言獻策的同時，業界代表委員也對它可能帶來的倫理、安全問題進行了回應。

    目前社會上對人工智能的看法存在兩個誤區：一是人工智能技術尚處于早期發展階段，能做的有意義的事情不多，因此不需要現在就去做很多準備；二是把人工智能夸大成有一天會控制人類，甚至令人類瀕臨滅亡。對此，李彥宏委員認為，不重視人工智能必然會錯失發展機遇，但擔心它會對人類產生威脅則沒有必要。“從倫理的角度考慮，人工智能應該做的是如何更高效地幫助人，而不是控制人。”

    雖然人工智能面臨新的理論顛覆舊有理論的不確定性，以及人像識別漏洞、算法歧視等社會安全和倫理挑戰，但徐波委員強調，人工智能更多地意味著未來的發展機遇，需要全社會各行各業共同參與，“只有對這項技術擁有客觀、理性、清晰的認知，才能主動擁抱人工智能新時代”。