【人工智能技術(shù)和發(fā)展趨勢(shì)問(wèn)題研究5500字（論文）】

第第頁(yè)人工智能技術(shù)和發(fā)展趨勢(shì)目錄TOC\o"1-3"\h\u1.緒論 41.1人工智能的概念 41.2人工智能發(fā)展的歷史 41.3人工智能的研究背景 52.人工智能的核心技術(shù) 62.1計(jì)算機(jī)視覺(jué) 62.2模式識(shí)別 72.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 73.人工智能的應(yīng)用 73.1信息化戰(zhàn)爭(zhēng)：無(wú)人武器 73.3智慧交通：協(xié)同管理場(chǎng)景和無(wú)人駕駛 83.4智能教育：自主學(xué)習(xí)場(chǎng)景 104.人工智能面臨的困難 114.1計(jì)算機(jī)博弈的困難 114.2機(jī)器翻譯的困難 114.3自動(dòng)定理證明和GPS的局限 115.人工智能發(fā)展趨勢(shì) 126.參考文獻(xiàn) 13

1.緒論1.1人工智能的概念人工智能（英語(yǔ)：artificialintelligence，縮寫為AI），指由人制造出來(lái)的機(jī)器所體現(xiàn)出來(lái)的生物的智能。現(xiàn)在隨著醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、機(jī)器人學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的進(jìn)步，人類的很多職業(yè)已經(jīng)可以被人工智能取代。人工智能研究技術(shù)性與專業(yè)性都很強(qiáng)，每個(gè)行業(yè)都不是共通的，所以踏足的領(lǐng)域非常廣。人工智能的研究能夠分為幾個(gè)科技問(wèn)題。它的子領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂谔幚砟承﹩?wèn)題，有一個(gè)就是怎么運(yùn)用不一樣的工具來(lái)達(dá)到相應(yīng)的程序。1.2人工智能發(fā)展的歷史1945年ENIAC作為世界第一臺(tái)通用計(jì)算機(jī)誕生。它是圖靈完全的電子計(jì)算機(jī)，可以重新編程并且處理不同的計(jì)算問(wèn)題，人工智能時(shí)代的序幕由此揭開。1956年約翰·麥卡錫等人發(fā)起了達(dá)特茅斯會(huì)議，指出了“人工智能”的界定：人工智能的目的是讓機(jī)器看起來(lái)得像人一樣。達(dá)特茅斯會(huì)議之后的數(shù)年是大發(fā)現(xiàn)的時(shí)代。對(duì)很多人來(lái)說(shuō)，在這個(gè)階段的程序是神奇的。計(jì)算機(jī)能夠處理適用的代數(shù)任務(wù)，證明幾何定理，學(xué)習(xí)與運(yùn)用英語(yǔ)。當(dāng)初的很多人不相信機(jī)器可以這么“智能”。1957年IBM開發(fā)了第一個(gè)Fortran語(yǔ)言系列，這是全球第一個(gè)被正式批準(zhǔn)并傳承到今天的高級(jí)編程語(yǔ)言。1960又誕生出歷史第二悠久的高級(jí)匯編語(yǔ)言：Lisp，1973年又出現(xiàn)了Prolog語(yǔ)言，人工智能語(yǔ)言發(fā)展飛速。1982年第五代電腦計(jì)劃已經(jīng)在日本開始了，在人工智能飛速發(fā)展的幾十年了已經(jīng)出現(xiàn)了很多的專家系統(tǒng)包括:DENDRAL,MYCIN,Xcon。1991年，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)，AI進(jìn)入了一個(gè)新的時(shí)代。當(dāng)然AI的發(fā)展也是經(jīng)歷了非常多的低谷，由于早期的計(jì)算機(jī)內(nèi)存十分有限，處理速度也是十分慢，比如圖靈曾寫過(guò)一個(gè)國(guó)際象棋程序，但當(dāng)初缺乏充足功率運(yùn)來(lái)運(yùn)行程序的電腦，他就模仿電腦和同事玩了一把。每個(gè)步驟都要半個(gè)小時(shí)，程序就失敗了。他后來(lái)根據(jù)圖靈的ENIAC理論設(shè)計(jì)了第一個(gè)國(guó)際象棋計(jì)算機(jī)程序。70年代由于人們對(duì)AI過(guò)于高的期望，而沒(méi)有實(shí)現(xiàn)承諾的時(shí)候?qū)е铝薃I研究資金短缺。很多人當(dāng)時(shí)只覺(jué)得人工智能不過(guò)是沒(méi)用的玩具，除了能解決一些簡(jiǎn)單的問(wèn)題之外便再無(wú)他用，許多問(wèn)題需要接近無(wú)限長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)解決。直到80年代專家系統(tǒng)出現(xiàn)，人工智能這才又走向繁榮。1997年5月11日絕對(duì)是AI的一個(gè)里程碑，人們驚訝的發(fā)現(xiàn)AI的學(xué)習(xí)能力可能已經(jīng)到了威脅人類的地步，超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”擊敗了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2016年AlphaGo以4-1擊敗韓國(guó)棋手李世石九段。2019年實(shí)力更強(qiáng)的AlphaGo以3-0拿下全球第一的柯潔九段。圖1-2中國(guó)烏鎮(zhèn)圍棋峰會(huì)上柯潔對(duì)戰(zhàn)AlphaGo這些成就其實(shí)不是并不是范式上的革命，這種現(xiàn)象可以用摩爾定律解釋：?jiǎn)螇K集成電路的集成度每一年半就會(huì)翻一倍。這是計(jì)算機(jī)克服了性能上的困難所產(chǎn)生的結(jié)果?？梢哉f(shuō)現(xiàn)在是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的第三次AI熱潮的時(shí)候了。1.3人工智能的研究背景數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的幫助下得到飛快發(fā)展，很多先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)順利使用在21世紀(jì)很多的經(jīng)濟(jì)社會(huì)問(wèn)題上。麥肯錫世界研究院在《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域》的報(bào)告中估計(jì)，到2009年，美國(guó)經(jīng)濟(jì)行業(yè)中具有1000名以上員工的公司都至少擁有一個(gè)平均200兆兆字節(jié)的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。到2016年，AI相關(guān)產(chǎn)品、硬件、軟件等的市場(chǎng)規(guī)模已經(jīng)超過(guò)80億美元，紐約時(shí)報(bào)評(píng)價(jià)道：AI已經(jīng)到達(dá)了一個(gè)新的熱潮。大數(shù)據(jù)應(yīng)用也開始逐漸滲透到非常多的領(lǐng)域，例如生態(tài)學(xué)模型訓(xùn)練、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的各種應(yīng)用、醫(yī)學(xué)研究中的疾病預(yù)測(cè)及新藥研發(fā)等等。深度學(xué)習(xí)更是有效地推動(dòng)了圖像和視頻處理、文本分析、語(yǔ)音識(shí)別等問(wèn)題的研究進(jìn)程。2.人工智能的核心技術(shù)2.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computervision）就是讓計(jì)算機(jī)可以模仿人們的視覺(jué)能力。人不僅能夠理解圖像中的場(chǎng)景，稍加訓(xùn)練，也可以解讀書法，胎兒的3D超聲圖像。從此層面看，計(jì)算機(jī)視野特別復(fù)雜，有很多實(shí)際應(yīng)用。計(jì)算機(jī)視覺(jué)完成的任務(wù)遠(yuǎn)超其他領(lǐng)域，比如手機(jī)上的人臉識(shí)別、圖像搜索（如百度識(shí)圖，GoogleImages），或者生物識(shí)別方法。圖2.1NASA火星探測(cè)車的雙攝影機(jī)系統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)能夠看做是生物視覺(jué)衍生出的領(lǐng)域。在生物視覺(jué)領(lǐng)域，研究人類與動(dòng)物的視覺(jué)以建造其視覺(jué)系統(tǒng)用來(lái)檢測(cè)信息的物理模型。再者，用軟件與硬件實(shí)現(xiàn)的人工智能在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中被探索與實(shí)現(xiàn)。生物視覺(jué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)之間的多學(xué)科溝通給大家提高了很大的價(jià)值。計(jì)算機(jī)視覺(jué)包含以下幾個(gè)分支：畫面重建，事件監(jiān)測(cè)，目標(biāo)跟蹤，目標(biāo)識(shí)別，機(jī)器學(xué)習(xí)，索引創(chuàng)建，圖像恢復(fù)等。在20世紀(jì)，與視覺(jué)刺激相關(guān)的視覺(jué)器官、神經(jīng)細(xì)胞和腦組織已經(jīng)開展了廣泛的探索，產(chǎn)生了一些(盡管不準(zhǔn)確)自然視覺(jué)系統(tǒng)功能的模型。這也達(dá)成了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的較低領(lǐng)域-試圖用不一樣復(fù)雜程度的人工系統(tǒng)來(lái)模仿生物視覺(jué)。有關(guān)研究未來(lái)可能幫助失明的人恢復(fù)視覺(jué)以及用于各種機(jī)器探測(cè)。同一時(shí)間在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，也有借鑒生物學(xué)的機(jī)制探索到機(jī)器學(xué)習(xí)的手段。2.2模式識(shí)別模式識(shí)別是運(yùn)用計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)技術(shù)自動(dòng)處理與解釋模式。我們統(tǒng)稱環(huán)境和對(duì)象為“模式”跟著信息技術(shù)的發(fā)展，人們可能探究繁雜的數(shù)據(jù)處理過(guò)程。數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵形式是活體對(duì)環(huán)境和物體的辨別。對(duì)人類來(lái)說(shuō)，尤其重要的是光學(xué)信息與聲學(xué)信息的辨別。這是模式辨別的兩個(gè)方面。市面上的象征產(chǎn)品是光學(xué)字符識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)檢測(cè)的重要特點(diǎn)是速度快、精度高、效率高，未來(lái)能夠替代人工輸入。2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)在機(jī)器學(xué)習(xí)與了解科學(xué)領(lǐng)域?qū)ι锷窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種模仿數(shù)學(xué)或計(jì)算模型，尤其是大腦結(jié)構(gòu)和功能的模型，用于給函數(shù)估計(jì)或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是經(jīng)過(guò)很多人工神經(jīng)細(xì)胞組合而成的。在很多情況下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)外部數(shù)據(jù)改變內(nèi)部結(jié)構(gòu)。現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是種非線性統(tǒng)計(jì)建模工具。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常常經(jīng)過(guò)基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)類型的學(xué)習(xí)方法來(lái)優(yōu)化，因此它同樣是數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的實(shí)際應(yīng)用。我們可以由普通的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)方法得到很多能夠用函數(shù)表示的局部構(gòu)建空間，就是通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以像人類一樣具有簡(jiǎn)單的決策能力和簡(jiǎn)單的判斷能力，這種方法比形式推理和計(jì)算邏輯更有好處。3.人工智能的應(yīng)用3.1信息化戰(zhàn)爭(zhēng)：無(wú)人武器無(wú)人武器是信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的主要表現(xiàn)，隨著“全球鷹”“捕食者”等無(wú)人裝備在實(shí)戰(zhàn)中廣泛使用，無(wú)人化作戰(zhàn)武器的研制和使用越來(lái)越引人注目。越來(lái)越多的人工智能技術(shù)被應(yīng)用到了武器上，一種全新的作戰(zhàn)方式、作戰(zhàn)理念正在悄然誕生。圖3-1“裝載在卡車上參加紅場(chǎng)閱兵的“天王星-9”“天王星-9”無(wú)人戰(zhàn)車主要用于對(duì)俄軍提供遙控偵查和火力支援，用于消滅敵有生力量與打擊多種目標(biāo)，涵蓋裝甲車。工事與時(shí)速小于4千米的低空飛行器。據(jù)稱“天王星-9”無(wú)人戰(zhàn)車可以在局部戰(zhàn)爭(zhēng)與反恐任務(wù)里實(shí)施獨(dú)特作用，尤其是在城市地區(qū)作戰(zhàn)，它的使用將大大減少人員傷亡。“天王星-9”包括兩個(gè)偵查和火力支持機(jī)器戰(zhàn)車、運(yùn)輸他們的拖車和移動(dòng)指揮臺(tái)，射擊任務(wù)由操縱員控制完成，操作臺(tái)可設(shè)置在距離戰(zhàn)車1000米處受防護(hù)的指揮所里，機(jī)器人上四部攝像機(jī)的信號(hào)通過(guò)無(wú)線電傳輸?shù)街笓]操作臺(tái)，操作員據(jù)此來(lái)控制機(jī)器人的行動(dòng)，簡(jiǎn)直就是紅警2中“天啟坦克”的袖珍版，不過(guò)在敘利亞戰(zhàn)場(chǎng)上“天王星-9”還是暴露出了很多的問(wèn)題，無(wú)人武器還有很多方面需要改進(jìn)3.3智慧交通：協(xié)同管理場(chǎng)景和無(wú)人駕駛?cè)斯ぶ悄茉诮煌ǚ矫娴氖褂檬窃诮煌刂婆c自動(dòng)駕駛汽車方面，隨便城市化發(fā)展越來(lái)越好，城市交通上的壓力也越來(lái)越大，無(wú)法依賴警力同步增長(zhǎng)來(lái)完成治理。這個(gè)時(shí)候可以依靠人工智能幫助完成治理，通過(guò)攝像頭采集各種數(shù)據(jù)：車流量、車道速度、車頭時(shí)距、車頭間距、車道時(shí)間占用率、車輛排隊(duì)長(zhǎng)度等。還可以實(shí)現(xiàn)違章檢測(cè)：違章停車、異常停車、行人闖入、逆行、非機(jī)動(dòng)車闖入、黃牌卡車闖入等等。在遇到違法犯罪等事件時(shí)可以進(jìn)行特定車輛識(shí)別，特定人物識(shí)別，大大提高警員工作效率。圖森未來(lái)“無(wú)人駕駛卡車”。技術(shù)發(fā)展方面，作為中國(guó)首張無(wú)人駕駛重卡測(cè)試牌照的擁有者,圖森未來(lái)通過(guò)自主研發(fā)的一套由無(wú)人駕駛卡車、高清地圖、精準(zhǔn)定位以及運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)“TuSimpleConnect”共同構(gòu)成的無(wú)人駕駛卡車生態(tài)系統(tǒng)，讓其車隊(duì)能夠保持一年365天，全天候的高效運(yùn)行。應(yīng)用落地方面，圖森未來(lái)的無(wú)人駕駛技術(shù)已然在全球都達(dá)成商業(yè)化。在國(guó)外，圖森未來(lái)已在美國(guó)埃爾帕索和達(dá)拉斯之間的7條路線上供應(yīng)無(wú)人駕駛運(yùn)輸服務(wù)﹔在中國(guó)，圖森未來(lái)在上海臨港片區(qū)和東海大橋等場(chǎng)景的測(cè)試?yán)锍探?.2萬(wàn)公里，并再獲5張無(wú)人駕駛卡車道路測(cè)試的牌照,持續(xù)推進(jìn)無(wú)人駕駛車隊(duì)的成立和經(jīng)營(yíng)。圖3-2圖森無(wú)人駕駛卡車3.4智能教育：自主學(xué)習(xí)場(chǎng)景隨著新一代人工智能技術(shù)發(fā)展和教育轉(zhuǎn)型變革持續(xù)推進(jìn)，人工智能與教育行業(yè)將進(jìn)行深度融合，不斷衍生智能化應(yīng)用場(chǎng)景?；贏R/VR、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)的智慧課堂，讓學(xué)生擁有沉浸式和主動(dòng)式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，使得枯燥無(wú)味的學(xué)習(xí)使得精彩生動(dòng)，從而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，動(dòng)員大家學(xué)習(xí)自主性;歸根于計(jì)算機(jī)視覺(jué)等科技的遠(yuǎn)程教育，既可以讓學(xué)生遍覽海量網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源、隨時(shí)隨地開始學(xué)習(xí)，又可以督促學(xué)生完成學(xué)習(xí)任務(wù)、達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo);基于人機(jī)交互、智能語(yǔ)音等技術(shù)的智能設(shè)備，培養(yǎng)學(xué)生自主解決問(wèn)題的能力，使其成為具備自主意識(shí)和探索精神的學(xué)習(xí)者。智能教育指引大家積極學(xué)習(xí)，把學(xué)習(xí)真正交給本人，給學(xué)生自己掌握學(xué)習(xí)實(shí)質(zhì)與進(jìn)程，有助于學(xué)生培養(yǎng)良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，成為具備主動(dòng)意識(shí)和創(chuàng)新思維的人才。4.人工智能面臨的困難4.1計(jì)算機(jī)博弈的困難擁有競(jìng)爭(zhēng)或?qū)剐缘男袨榫褪遣┺?，博弈論的?jīng)典概論有納什均衡，囚徒困境等等。那么讀者可能或疑惑博弈論在人工智能領(lǐng)域又能用來(lái)干什么呢？那就是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。博弈分為完沒(méi)信息博弈和不完美信息博弈，這里給大家舉出兩個(gè)代表，圍棋就是代表性的完全信息博弈，撲克就是不完全信息博弈，因?yàn)槟悴恢缹?duì)手手里拿的是什么牌。博弈論的最核心的實(shí)驗(yàn)是在不完全信息博弈。而游戲的AI常常會(huì)成為處理不完美信息博弈問(wèn)題的一個(gè)準(zhǔn)則。在現(xiàn)實(shí)里，不完美信息博弈非常重要。簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)博弈并不需要計(jì)算機(jī)有多么出色的計(jì)算能力，但是要讓它在多個(gè)選項(xiàng)中選出最好的，這不是學(xué)習(xí)能力而是在計(jì)算機(jī)中應(yīng)用博弈論。在AI的過(guò)程中，機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在解決不完美信息博弈問(wèn)題的表現(xiàn)還不夠好。4.2機(jī)器翻譯的困難在計(jì)算機(jī)早期，有人提到了用計(jì)算機(jī)進(jìn)行自動(dòng)翻譯的想法。機(jī)器翻譯的問(wèn)題依舊是語(yǔ)言學(xué)家在1964年所說(shuō)的，組成句子的單詞與歧義。歧義問(wèn)題通常是理解自然語(yǔ)言的問(wèn)題。之前有個(gè)很火的梗就是一句話中有非常多的意思然后提問(wèn)句子中的意思都是什么意思。所以要驅(qū)除歧義性就要對(duì)原文開展討論理解,找尋致使歧義的詞與詞組在原文中的含義，尤其是中文里一個(gè)詞語(yǔ)能表達(dá)非常多的意思，這讓機(jī)器幾乎不可能理解句子中的意思到底是什么意思，究竟是有意思還是沒(méi)意思。計(jì)算機(jī)往往單獨(dú)地用句子當(dāng)作理解單位。此外即使對(duì)原文有理解，問(wèn)題也是在電腦上表達(dá)理解的意思。當(dāng)前的NLU系統(tǒng)很難隨著時(shí)間的推移而提高理解，對(duì)該系統(tǒng)的理解大多限制在表面層面，沒(méi)有深刻的反思，沒(méi)有學(xué)習(xí)，沒(méi)有記憶或歸納。造成這個(gè)結(jié)果的因素是計(jì)算機(jī)本身的結(jié)構(gòu)與研究方法的問(wèn)題?，F(xiàn)在NLU的研究方法很不成熟,大多數(shù)研究限制于語(yǔ)言的一個(gè)領(lǐng)域，沒(méi)有對(duì)人們?cè)趺蠢斫庹Z(yǔ)言進(jìn)行深入的研究。機(jī)器翻譯的問(wèn)題要求人們從語(yǔ)言學(xué)上解決人們?cè)趺蠢斫庋哉Z(yǔ)的不同感覺(jué)與感受等問(wèn)題。4.3自動(dòng)定理證明和GPS的局限代表性原理是魯賓遜在1965年提到的歸結(jié)原理。盡管原理簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，可是它的方法是演繹法，此形式推理和人類自然推理的推理方法有很大不同。歸根于歸結(jié)原理的演繹推理要求將邏輯公式轉(zhuǎn)為一組句子，從而失去固定的邏輯蘊(yùn)涵語(yǔ)義。前面提到的GPS試圖實(shí)現(xiàn)一種不基于領(lǐng)域信息的解決人工智能問(wèn)題的方法。GPS希望脫離對(duì)問(wèn)題內(nèi)部呈現(xiàn)的依賴，但問(wèn)題內(nèi)部呈現(xiàn)的合理性與領(lǐng)域信息息息相關(guān)。無(wú)論是歸結(jié)原理，還是解決AI問(wèn)題的常用方法GPS，都能夠討論出它們?cè)诒磉_(dá)上的限制性，而這種限制性減小了使用范圍。5.人工智能發(fā)展趨勢(shì)近年來(lái)，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模、企業(yè)數(shù)量依舊呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，資本市場(chǎng)投資行為趨于理性。技術(shù)發(fā)展水平上，智能語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理是我國(guó)人工智能市場(chǎng)技術(shù)最成熟的兩個(gè)領(lǐng)域，應(yīng)用場(chǎng)景主要集中在機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、醫(yī)療、家居、教育、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域，北京、深圳、上海、杭州成為人工智能企業(yè)主要聚集地。盡管我國(guó)AI技術(shù)的研究與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用開始較晚，可是將騰訊、科大訊飛為首的公司已實(shí)施大規(guī)模投入與部署。在國(guó)家政策紅利釋放和資本市場(chǎng)支持下，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛，產(chǎn)業(yè)投資和創(chuàng)業(yè)熱情高漲，技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用要進(jìn)展，人工智能理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，全產(chǎn)業(yè)鏈正在逐步形成，相應(yīng)的商業(yè)模式也在持續(xù)演進(jìn)。產(chǎn)業(yè)規(guī)模方面，2019年我國(guó)人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模近6400億元，年增長(zhǎng)21%，成為世界第二大人工智能強(qiáng)國(guó)。通過(guò)不斷積累，中國(guó)在人工智能方面獲得了非常大的成就。未來(lái)人工智能不僅會(huì)應(yīng)用到更多的領(lǐng)域，而且將更加深入，最重要的是幫助解決各種民生問(wèn)