人工智能技術(shù)導(dǎo)論-課件 第1章 人工智能來龍去脈

第1章人工智能來龍去脈目錄1.1人工智能的內(nèi)涵1.2人工智能發(fā)展史1.3人工智能的應(yīng)用1.4人工智能的未來學(xué)習(xí)目標(biāo)本章主要從人工智能發(fā)展脈絡(luò)的視角，圍繞智能的本質(zhì)與人工智能的基本內(nèi)涵、人工智能的發(fā)展歷程、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域和未來發(fā)展趨勢等問題開展分析和討論，希望帶領(lǐng)讀者走近和認(rèn)識人工智能，理解人工智能的前世今生。理解人工智能的內(nèi)涵、特點(diǎn)和分類了解人工智能的產(chǎn)生和發(fā)展過程了解人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用理解當(dāng)前人工智能發(fā)展水平和未來趨勢目錄1.1人工智能的內(nèi)涵人工智能技術(shù)導(dǎo)論

人工智能是模擬實(shí)現(xiàn)人類思維的技術(shù)，它的主要目的是賦予機(jī)器人特有的視聽說以及抽象思維能力。尤其體現(xiàn)在判斷、推理、證明、識別學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動上，總體來說，它是知識和思維的結(jié)合體。

北京冬奧會為人工智能技術(shù)的加速應(yīng)用落地提供了更加豐富的場景，將帶動相關(guān)技術(shù)的成熟發(fā)展，以及產(chǎn)業(yè)的落地應(yīng)用，驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟(jì)向縱深發(fā)展。近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展為人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與技術(shù)環(huán)境，同時，人工智能作為關(guān)鍵新型信息基礎(chǔ)設(shè)施，也被視為拉動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能。艾瑞咨詢發(fā)布的《中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告》顯示，2021年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模約為1998億元。到2026年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過6000億元，產(chǎn)業(yè)規(guī)模高速增長的背后是技術(shù)水平的全面提升。人工智能技術(shù)導(dǎo)論圖1?1中國人工智能產(chǎn)能規(guī)模人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.1.1人工智能的定義人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能具有算力、算法、數(shù)據(jù)三大要素，其中基礎(chǔ)層提供算力支持，通用技術(shù)平臺解決算法問題，場景化應(yīng)用挖掘數(shù)據(jù)價值。人工智能技術(shù)導(dǎo)論圖

1?2人工智能三大要素人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.1.2人工智能的優(yōu)缺點(diǎn)（1）人工智能的優(yōu)點(diǎn)

更少的錯誤：由于對先前收集的信息和某些算法進(jìn)行了決策，而不會受到人為干擾，因此可以減少錯誤，并且有可能以更高的精度達(dá)到準(zhǔn)確度。

更快的決策：使用人工智能，可以非常快速地做出決策。因為根據(jù)其背后使用的算法，機(jī)器可以在很短的時間內(nèi)采取最佳步驟，例如國際象棋。

缺乏情感：完全沒有情感使機(jī)器能夠邏輯思考并做出正確的決定，在人的情感中，情感與可能影響人類效率的情感相關(guān)聯(lián)，完全沒有情緒會使機(jī)器做出正確的決定。

連續(xù)工作：與人類不同，機(jī)器可以全年不間斷地工作。下班后，人們需要休息一下以恢復(fù)其速度和新鮮度，而機(jī)器可以長時間工作，而不會感到無聊或分心。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.1.2人工智能的優(yōu)缺點(diǎn)（2）人工智能的缺點(diǎn)

高昂成本：硬件和軟件需要及時更新以滿足最新要求。機(jī)器需要維修和保養(yǎng)，這需要大量成本。

人口失業(yè)：越來越多的機(jī)器導(dǎo)致人口失業(yè)和工作保障問題。隨著機(jī)器替代人力資源，機(jī)器可以不間斷地全天候24工作，這種方式提高的工作效率，但也間接的造成了失業(yè)人數(shù)的增加。

機(jī)器依賴：在機(jī)器的大量幫助下，大量人群將不需要思考能力，這些能力將逐漸降低，未來隨著人工智能的大量使用，人類可能會完全依賴機(jī)器，從而失去其智力。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.1.3人工智能的分類

對于人工智能的智能程度，分為弱人工智能（ArtificialNarrowIntelligence，ANI）、強(qiáng)人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）和超人工智能（ArtificialSuperIntelligence，ASI）。弱人工智能是指專注于且只能解決單個特定領(lǐng)域問題的人工智能。強(qiáng)人工智能是指能夠勝任人類所有工作的人工智能。超人工智能是指在科學(xué)創(chuàng)造力、智能和社交能力等每一個方面都比最強(qiáng)人類大腦聰明的人工智能。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.1.3人工智能的分類圖

1?3人工智能分類目錄1.2人工智能發(fā)展史人工智能技術(shù)導(dǎo)論

在人工智能歷史的舞臺上，不得不提到三大影響深遠(yuǎn)的人物——馬文·明斯基（MarvinLeeMinsky）、阿蘭·麥席森·圖靈（AlanMathisonTuring）和約翰·麥卡錫（JohnMcCarthy）。馬文·明斯基

阿蘭·麥席森·圖靈

約翰·麥卡錫圖1?4人工智能發(fā)展具有影響力的三位人物人工智能技術(shù)導(dǎo)論

從20世紀(jì)50年代至今，人工智能作為一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了“三起兩落”的曲折歷程，概括起來，主要分為六個發(fā)展期，如圖1-7所示。圖1?5人工智能經(jīng)歷的六個發(fā)展期人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.2.1起步發(fā)展期

20世紀(jì)50年代至60年代初，人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果。1952年，被稱為“機(jī)器學(xué)習(xí)之父”的阿瑟·塞繆爾提出了機(jī)器定理，同時以這一理論為基礎(chǔ)編寫出了西洋跳棋程序，通過觀察當(dāng)前位置，并學(xué)習(xí)一個隱含的模型，隨著該游戲程序運(yùn)行時間的增加，其可以實(shí)現(xiàn)越來越好的后續(xù)指導(dǎo)?；诖颂岢觥皺C(jī)器學(xué)習(xí)”理論，并將它定義為“可以提供計算機(jī)能力而無需顯式編程的研究領(lǐng)域”。這是第一個與人下棋的機(jī)器在1962年戰(zhàn)勝了美國的西洋跳棋大師，引起轟動，掀起了人工智能發(fā)展的第一個高潮。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.2.2反思發(fā)展期

20世紀(jì)60年代至70年代初，人工智能發(fā)展初期的突破性進(jìn)展大大提升了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，并提出了一些不切實(shí)際的研發(fā)目標(biāo)。然而，接二連三的失敗和預(yù)期目標(biāo)的落空，例如無法用機(jī)器證明兩個連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)、機(jī)器翻譯鬧出笑話等，人工智能在技術(shù)方面也遇到了許多瓶頸，例如：計算機(jī)性能不足、問題復(fù)雜化、數(shù)據(jù)數(shù)量少等等問題待需要解決，使人工智能的發(fā)展跌入低谷。當(dāng)時的智能被證明只能完成簡單任務(wù)，而且在較為重要的數(shù)據(jù)分析方面存在嚴(yán)重不足，曾使絕大多數(shù)學(xué)者對人工智能技術(shù)秉持懷疑態(tài)度，一度導(dǎo)致人工智能領(lǐng)域失去了絕大部分的研究資金。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.2.3應(yīng)用發(fā)展期

20世紀(jì)70年代初至80年代中，隨著學(xué)習(xí)算法的重新發(fā)明，20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識和經(jīng)驗解決特定領(lǐng)域的問題，實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專門知識的重大突破。馬爾可夫模型的產(chǎn)生使語音識別領(lǐng)域興起，其中馬爾科夫鏈的拓展——貝葉斯網(wǎng)絡(luò)攻克了概率推理的很多問題，為不確定推理和專家系統(tǒng)研究提供著有力的幫助。逐漸地，專家系統(tǒng)在各領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，人們開始在特定領(lǐng)域進(jìn)行探索，專家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功，運(yùn)用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式推動推動人工智能走入應(yīng)用發(fā)展的新高潮。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.2.4低迷發(fā)展期

20世紀(jì)80年代中期至90年代中期，隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大，人們開始嘗試研究具有通用性的人工智能程序，由于人工智能應(yīng)用規(guī)模擴(kuò)大，專家系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域出現(xiàn)困境，缺乏專業(yè)理論支撐，數(shù)據(jù)信息不夠全面等等問題接二連三暴露出來，人工智能研究發(fā)展受阻。備受重視的專家系統(tǒng)存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫兼容等問題逐漸暴露出來，人工智能被當(dāng)時的美國的權(quán)威研究機(jī)構(gòu)否定，人工智能又一次步入低谷。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.2.5穩(wěn)步發(fā)展期

20世紀(jì)90年代中至21世紀(jì)初，由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，加速了人工智能的創(chuàng)新研究，推動人工智能技術(shù)進(jìn)一步走向?qū)嵱没?997年國際商業(yè)機(jī)器公司(簡稱IBM)深藍(lán)超級計算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，“深藍(lán)”的成功讓人工智能的發(fā)展又提上日程。2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是這一時期的標(biāo)志性事件。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.2.6蓬勃發(fā)展期

2011年至今，隨著算力的增加，人工智能的瓶頸被打破，為基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)與增強(qiáng)學(xué)習(xí)提供了發(fā)展的可能。GPU不斷發(fā)展，與此同時定制化處理器的研制成功使算力不斷提升，為人工智能的爆發(fā)提供了基礎(chǔ)。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，在無人駕駛領(lǐng)域北京地平線信息技術(shù)有限公司，發(fā)布了一款嵌入式視覺芯片，主要針對無人駕駛汽車領(lǐng)域。阿里投資千億成立“達(dá)摩院”，在機(jī)器學(xué)習(xí)等方面開展研究和進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)。人工智能步入了快速發(fā)展期，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機(jī)對弈、無人駕駛等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破，迎來爆發(fā)式增長的新高潮。目錄1.3人工智能的應(yīng)用人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.3.1人工智能在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用

2011年至今，隨著算力的增加，人工智能的瓶頸被打破，為基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)與增強(qiáng)學(xué)習(xí)提供了發(fā)展的可能。GPU不斷發(fā)展，與此同時定制化處理器的研制成功使算力不斷提升，為人工智能的爆發(fā)提供了基礎(chǔ)。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，在無人駕駛領(lǐng)域北京地平線信息技術(shù)有限公司，發(fā)布了一款嵌入式視覺芯片，主要針對無人駕駛汽車領(lǐng)域。阿里投資千億成立“達(dá)摩院”，在機(jī)器學(xué)習(xí)等方面開展研究和進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)。人工智能步入了快速發(fā)展期，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機(jī)對弈、無人駕駛等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破，迎來爆發(fā)式增長的新高潮。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.3.2人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用

人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在輔助診斷、康復(fù)智能設(shè)備、病歷和醫(yī)學(xué)影像理解、手術(shù)機(jī)器人等方面。一是通過機(jī)器視覺技術(shù)識別醫(yī)療圖像，幫助醫(yī)務(wù)人員縮短讀片時間，提高工作效率，降低誤診率；二是基于自然語言處理，“聽懂”患者對癥狀的描述，然后根據(jù)疾病數(shù)據(jù)庫進(jìn)行內(nèi)容對比和深度學(xué)習(xí)，從而輔助疾病診斷。部分公司已經(jīng)開始嘗試基于海量數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)為病患量身定制診療方案。據(jù)有關(guān)資料，哈佛醫(yī)學(xué)院研發(fā)的人工智能系統(tǒng)對乳腺癌病例圖片中癌細(xì)胞的識別準(zhǔn)確率已達(dá)到92%，結(jié)合人工病理學(xué)分析，其診斷準(zhǔn)確率可達(dá)99.5%。此外，可利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立多種疾病輔助診斷模型，通過分析患者數(shù)據(jù)識別病癥，計算出診斷意見。目前，結(jié)合醫(yī)學(xué)專家的分析，人工智能在腫瘤、心血管、五官以及神經(jīng)內(nèi)科等領(lǐng)域的輔助診斷模型已接近醫(yī)生的水平。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.3.3人工智能在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用

人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用主要有智能投顧、投資決策、智能客服、精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險控制、反欺詐、智能理賠等。應(yīng)用最多的是投資咨詢業(yè)務(wù)，業(yè)內(nèi)稱之為“智能投顧”。全球知名的智能投顧平臺有Wealthfront、Betterment、PersonalCapital等。Robo-Advisor，是近年來風(fēng)靡華爾街的創(chuàng)新性金融科技。2009年，智能投顧在美國興起，到2015年底一批新興金融科技企業(yè)開始拓展中國智能投顧市場。智能投顧通過大數(shù)據(jù)獲取客戶個性化的風(fēng)險偏好及其變化規(guī)律，根據(jù)客戶的風(fēng)險偏好，結(jié)合算法模型定制個性化的投資方案，同時利用互聯(lián)網(wǎng)對客戶個性化的資產(chǎn)配置方案進(jìn)行實(shí)時跟蹤調(diào)整。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.3.4人工智能在家居領(lǐng)域中的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能家居已進(jìn)入消費(fèi)者日常生活，改變著人們的生活方式。雖市場上感應(yīng)設(shè)備越來越多，但目前大部分智能家居產(chǎn)品主要依賴手機(jī)操控；可以很好地感應(yīng)周圍環(huán)境，真正體現(xiàn)智能場景的應(yīng)用并不多。家居產(chǎn)品智能主要在于能對周圍環(huán)境進(jìn)行綜合分析與判斷，滿足用戶家居情感體驗。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能將帶來更高級的感應(yīng)方式，了解用戶心理、喜好、習(xí)慣等，通過感應(yīng)系統(tǒng)交互功能對家居環(huán)境進(jìn)行全面感知與感應(yīng)，計算并執(zhí)行相應(yīng)指令。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.3.5人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用

教育領(lǐng)域人工智能還處在初始階段，常見應(yīng)用主要有一對一智能化在線輔導(dǎo)、作業(yè)智能批改、數(shù)字智能出版等。教育領(lǐng)域應(yīng)用中的人工智能除模擬人類傳遞知識外，能通過皮膚電導(dǎo)、面部表情、姿勢、聲音等生物監(jiān)測技術(shù)了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒。如美國匹茲堡大學(xué)開發(fā)的AttentiveLearner智能移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)能監(jiān)測學(xué)生的思想是否集中，從而調(diào)整策略。將人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域，可以協(xié)助教師提升教學(xué)效果，使學(xué)生獲得量身定制的學(xué)習(xí)支持。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.3.6人工智能在制造領(lǐng)域中的應(yīng)用

智能制造是一種由智能機(jī)器和人類專家共同組成的人機(jī)一體化智能系統(tǒng)，它在制造過程中能進(jìn)行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構(gòu)思和決策等。通過人與智能機(jī)器的合作共事，去擴(kuò)大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。它把制造自動化的概念更新，擴(kuò)展到柔性化、智能化和高度集成化。智能系統(tǒng)以工業(yè)機(jī)器人、視覺系統(tǒng)、RFID、伺服、電動擰緊機(jī)為核心進(jìn)行介紹，借助于控制系統(tǒng)強(qiáng)大的控制功能、工業(yè)機(jī)器人的靈活、視覺系統(tǒng)的判斷、RFID無線射頻技術(shù)的高效、伺服精準(zhǔn)的定位、擰緊系統(tǒng)多方式的控制，完美的實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)線的智能制造。智能制造在工業(yè)中非常的重要，基于工業(yè)機(jī)器人、視覺系統(tǒng)、RFID、伺服、電動擰緊機(jī)和強(qiáng)大的控制系統(tǒng)使生產(chǎn)線可靠性高、效率高、節(jié)能效果顯著、動態(tài)響應(yīng)速度快。人工智能技術(shù)導(dǎo)論1.3.7人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)不斷豐富與完善，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用，有效地促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的變革。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中人工智能所涉及到的關(guān)鍵技術(shù)包括語音和圖像理解、智能搜索、專家系統(tǒng)、智能控制、機(jī)器人、遺傳編程等，這些技術(shù)對于農(nóng)業(yè)的發(fā)展發(fā)生了革命性的改變，有利于促進(jìn)中國行業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展，不斷突破傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，實(shí)現(xiàn)科學(xué)、安全、穩(wěn)定的管理，提高管理水平。在新時代背景下，人工智能在農(nóng)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域取得較大的成果，國家大力提倡發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)、智慧牧場、智慧漁場等，通過建立大數(shù)據(jù)促進(jìn)綠色智能供應(yīng)鏈的有效實(shí)施，促進(jìn)農(nóng)業(yè)的產(chǎn)供銷體系，緊密聯(lián)合推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的合理配置，為智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率。針對水稻、玉米、小麥、棉花等農(nóng)作物生產(chǎn)過程，聚焦“耕、種、管、收”等關(guān)鍵作業(yè)環(huán)節(jié)，運(yùn)用面向群體智能自主無人作業(yè)的農(nóng)業(yè)智能化裝備等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建農(nóng)田土壤變化自適應(yīng)感知、農(nóng)機(jī)行為控制、群體實(shí)時協(xié)作、智慧農(nóng)場大腦等規(guī)模化作業(yè)典型場景，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)種植和管理集約化、少人化、精準(zhǔn)化。目錄1.4人工智能的未來人工智能技術(shù)導(dǎo)論

如今新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革方興未艾，“人工智能”正在全球范圍內(nèi)蓬勃興起，成為科技創(chuàng)新的“超級風(fēng)口”。人工智能的未來發(fā)展何去何從？

趨勢一：人工智能技術(shù)進(jìn)入大規(guī)模商用階段，人工智能產(chǎn)品全面進(jìn)入消費(fèi)級市場。隨著產(chǎn)業(yè)和技術(shù)走向成熟，成本降低是必然趨勢。人工智能機(jī)器人背后隱藏著的巨大商業(yè)機(jī)會，同時市場競爭因素也將進(jìn)一步拉低人工智能機(jī)器人產(chǎn)品的售價，未來幾年人們將會像挑選智能手機(jī)一樣挑選機(jī)器人。

趨勢二：基于深度學(xué)習(xí)的人工智能的認(rèn)知能力將達(dá)到人類專家顧問級別。過去幾年人工智能技術(shù)之所以能夠獲得快速發(fā)展，主要源于三個元素的融合：性能更強(qiáng)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、價格低廉的芯片以及大數(shù)據(jù)。依賴于機(jī)器深度學(xué)習(xí)能力的提升和大數(shù)據(jù)的積累將使得人工智能逼近人類專家顧問的水平，并在未來進(jìn)一步取代人類專家顧問。人工智能技術(shù)導(dǎo)論

趨勢三：人工智能實(shí)用主義傾向顯著，未來將成為一種可購買的智慧服務(wù)。人工智能與不同產(chǎn)業(yè)的結(jié)合正使其實(shí)用主義傾向愈發(fā)顯著，這讓人工智能逐步成為一種可以購買的商品。比如特斯拉公司就是拿人工智能技術(shù)專門用來提升自動駕駛技術(shù)的，再比如地圖導(dǎo)航軟件，就是專門拿人工智能技術(shù)用來為用戶規(guī)劃出行路線的。它們更加關(guān)注的是人工智能技術(shù)到底能為我的公司和我的用戶帶來什么。

趨勢四：人工智能技術(shù)將嚴(yán)重沖擊勞動密集型產(chǎn)業(yè)，改變?nèi)蚪?jīng)濟(jì)生態(tài)。人工智能導(dǎo)致的大規(guī)模失業(yè)將率先從勞動密集型產(chǎn)業(yè)開始。當(dāng)技術(shù)成本低于雇傭勞動力的成本時，顯然勞動力會被無情淘汰，制造企業(yè)的商業(yè)模式也將隨之發(fā)生改變，再比如物流行業(yè)，目前大多數(shù)企業(yè)都實(shí)現(xiàn)了無人倉庫管理和機(jī)器人自動分揀貨物，接下來無人配送車、無人機(jī)也很有可