人工智能+-緒論

人工智能導論Introductiontoartificialintelligence緒論1什么是人工智能2人工智能發(fā)展歷史3人工智能的研究4人工智能時代需要的人才5人工智能與安全1人工智能定義2強人工智能與弱人工智能第1節(jié)1.1什么是人工智能作為計算機科學的一個分支，人工智能（AI）是研究、開發(fā)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(tǒng)的一門新的技術科學，是一門自然科學、社會科學和技術科學交叉的邊緣學科，它涉及的學科內容包括哲學和認知科學、數(shù)學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論、仿生學、社會結構學與科學發(fā)展觀等。Car

情報局1.1什么是人工智能人工智能的研究范疇包括自然語言學習與處理、知識表現(xiàn)、智能搜索、推理、規(guī)劃、機器學習、知識獲取、組合調度、感知、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(tǒng)、遺傳算法、人類思維方式等。一般認為，人工智能最關鍵的難題還是機器自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。Car

情報局1.1什么是人工智能人工智能是對人的意識、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，甚至也可能超過人的智能。人工智能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。自從誕生以來，人工智能的理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以預期，人工智能所帶來的科技產品將會是人類智慧的“容器”，因此，人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的學科。Car

情報局1.1.1人工智能定義人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，我們也會進一步考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。至于什么是“智能”，問題就復雜多了，它涉及到諸如意識、自我、思維（包括無意識的思維）等等問題。事實上，人唯一了解的是人類本身的智能，但我們對自身智能的理解，對構成人的智能的必要元素也了解有限，很難準確定義出什么是“人工”制造的“智能”。因此，人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究，其他關于動物或人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是與人工智能相關的研究課題。Car

情報局1.1.1人工智能定義尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！倍鴾厮诡D教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應

用計算機的軟/硬件來模擬人類某些智能行為的基

本理論、方法和技術。Car

情報局1.1.1人工智能定義20世紀七十年代以來，人工智能被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能），也被認為是21世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一，這是因為近三十年來人工智能獲得了迅速的發(fā)展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果。人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，它是思維科學技術應用層次的一個分支。從思維觀點看，人工智能不局限于邏輯思維，也要考慮形象思維、靈感思維，才能促進人工智能的突破性發(fā)展。Car

情報局1.1.2強人工智能與弱人工智能對于人的思維模擬可以從兩個方向進行：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，從其人腦的功能過程進行模擬。現(xiàn)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。Car

情報局1.1.2強人工智能與弱人工智能人工智能研究領域的一個較早流行的定義，是由約翰·麥卡錫在1956年的達特茅斯會議上提出的，即：人工智能就是要讓機器的行為看起來像是人類所表現(xiàn)出的智能行為一樣。另一個定義是指：人工智能是人造機器所表現(xiàn)出來的智能性?？傮w來講，對人工智能的定義大多可劃分為四類，即機器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和“理性地行動”。這里“行動”應廣義地理解為采取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。Car

情報局1.1.2強人工智能與弱人工智能強人工智能（Bottom-UpAI），又稱多元智能。研究人員希望人工智能最終能成為多元智能并且超越大部分人類的能力。有些人認為要達成以上目標，可能需要擬人化的特性，如人工意識或人工大腦。上述問題被認為是人工智能完整性：為了解決其中一個問題，你必須解決全部的問題。即使一個簡單和特定的任務，如機器翻譯，要求機器按照作者的論點（推理），知道什么是被人談論（知識），忠實地再現(xiàn)作者的意圖（情感計算）。因此，機器翻譯被認為是具有人工智能完整性。Car

情報局1.1.2強人工智能與弱人工智能強人工智能的觀點認為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機器，并且這樣的機器將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智能可以有兩類：（1）類人的人工智能，即機器的思考和推理就像人的思維一樣；（2）非類人的人工智能，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。Car

情報局1.1.2強人工智能與弱人工智能弱人工智能（Top-DownAI）觀點認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。如今主流的研究活動都集中在弱人工智能上，并且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就，而強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)。Car

情報局1大師與通用機器2人工智能學科的誕生3人工智能的發(fā)展歷程4人工智能的社會必然性第2節(jié)Car

情報局1.2人工智能發(fā)展歷史科學家已經制造出了汽車、火車、飛機、收音機這樣無數(shù)的技術系統(tǒng)，它們模仿并拓展了人類身體器官的功能。但是，技術系統(tǒng)能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在人類大腦是由數(shù)十億個神經細胞組成的器官，我們對它還知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

人腦的外觀Car

情報局1.2.1大師與通用機器艾倫·麥席森·圖靈（AlanMathisonTuring，1912年6月23日-1954年6月7日），出生于英國倫敦帕丁頓，畢業(yè)于普林斯頓大學，是英國數(shù)學家、邏輯學家，被譽為“計算機科學之父”、“人工智能之父”，他是計算機邏輯的奠基者。1950年，圖靈在其論文《計算機器與智能》中提出了著

名的“圖靈機”和“圖靈測試”等重要概念。

計算機科學之父，人工智能之父——圖靈Car

情報局1.2.1大師與通用機器圖靈測試的內容是，如果電腦能在5分鐘內回答由人類測試者提出的一系列問題，且被超過30%的測試者誤認為是人類所答，則電腦通過測試。圖靈思想為現(xiàn)代計算機的邏輯工作方式奠定了基礎。為了紀念圖靈對計算機科學的巨大貢獻，1966年，由美國計算機協(xié)會（ACM）設立一年一度的“圖靈獎”，以表彰在計算機科學中做出突出貢獻的人。圖靈獎被喻為“計算機界的諾貝爾獎”。Car

情報局1.2.1大師與通用機器約翰·馮·諾依曼（JohnvonNeumann，1903年12月28日-1957年2月8日），出生于匈牙利，畢業(yè)于蘇黎世聯(lián)邦工業(yè)大學，數(shù)學家，現(xiàn)代計算機、博弈論、核武器和生化武器等領域內的科學全才，被后人稱為“現(xiàn)代計算機之父”和“博弈論之父”。他在泛函分析、遍歷理論、幾何學、拓撲學和

數(shù)值分析等眾多數(shù)學領域及計算機學、量子力學和經濟學

中都有重大成就，也為第一顆原子彈和第一臺電子計算機

的研制做出了巨大貢獻。

現(xiàn)代計算機之父，博弈論之父——馮·諾依曼Car

情報局1.2.1大師與通用機器電子計算機通稱電腦，簡稱計算機，是一種通用的信息處理機器，它能執(zhí)行可以充分詳細描述的任何過程。用于描述解決特定問題的步驟序列稱為算法，算法可以變成軟件（程序），確定硬件（物理機）能做什么和做了什么。創(chuàng)建軟件的過程稱為編程。幾乎每個人都用過計算機，人們玩計算機游戲，或用計算機寫文章、在線購物、聽音樂或通過社交媒體與朋友聯(lián)系。計算機被用于預測天氣、設計飛機、制作電影、經營企業(yè)、完成金融交易和控制工廠等。Car

情報局1.2.1大師與通用機器世界上第一臺通用電子數(shù)字計算機ENIAC誕生于1946年，中國的第一臺電子計算機誕生于1958年。在2019年6月17日公布的全球超算500強榜單中，中國以擁有219臺超級計算機，繼續(xù)蟬聯(lián)全

球擁有超算數(shù)量最多的國家。

世界上第一臺通用計算機ENIACCar

情報局1.2.1大師與通用機器但是，計算機到底是什么機器？一個計算設備怎么能執(zhí)行這么多不同的任務呢？現(xiàn)代計算機可以被定義為“在可改變的程序的控制下，存儲和操縱信息的機器”。該定義有兩個關鍵要素：第一，計算機是用于操縱信息的設備。這意味著我們可以將信息存入計算機，計算機將信息轉換為新的、有用的形式，然后顯示或以其他方式輸出信息。第二，計算機在可改變的程序的控制下運行。計算機不是唯一能操縱信息的機器。當你用簡單的計算器來運算一組數(shù)字時，就是在輸入信息（數(shù)字），處理信息（如計算連續(xù)的總和），然后輸出信息（如顯示）。Car

情報局1.2.1大師與通用機器另一個簡單的例子是油泵，給油箱加油時，油泵利用某些輸入：當前每升汽油的價格和來自傳感器的信號，讀取汽油流入汽車油箱的速率。油泵將這個輸入轉換為加了多少汽油和應付多少錢的信息。但是，計算器或油泵并不是完整的計算機，盡管這些設備實際上可能包含有嵌入式計算機，與計算機不同，它們被構建為執(zhí)行單個特定任務。Car

情報局1.2.2人工智能學科的誕生人工智能甚至可以追溯到古埃及。電子計算機的出現(xiàn)使信息存儲和處理的各個方面都發(fā)生了革命，計算機理論的發(fā)展產生了計算機科學并最終促使了人工智能的出現(xiàn)。計算機這個用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明，為人工智能的可能實現(xiàn)提供了一種媒介。Car

情報局1.2.2人工智能學科的誕生雖然計算機為人工智能提供了必要的技術基礎，但人們直到上個世紀50年代早期才注意到人類智能與機器之間的聯(lián)系。諾伯特·維納是最早研究反饋理論的美國人之一，反饋控制的一個大家熟悉的例子是自動調溫器，它將收集到的房間溫度與人們希望的溫度比較并做出反應，將加熱器開大或關小，從而控制環(huán)境溫度。這項對反饋回路的研究重要性在于：維納從理論上指出，所有的智能活動都是反饋機制的結果，而反饋機制是有可能用機器模擬的。這項發(fā)現(xiàn)對早期人工智能的發(fā)展影響很大。Car

情報局1.2.2人工智能學科的誕生電子計算機的出現(xiàn)，使技術上最終可以創(chuàng)造出機器智能，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學家為這個目標努力著。如今，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，各個專業(yè)大學生也都開始學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，計算機也似乎變得十分聰明了。1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在達特茅斯學會上聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，首次提出了“人工智能（AI）”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。Car

情報局1.2.2人工智能學科的誕生1997年5月，IBM公司研制的深藍計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫，這是人工智能技術的一次完美表現(xiàn)。

卡斯帕羅夫與深藍對弈當中Car

情報局1.2.2人工智能學科的誕生我國政府以及社會各界都高度重視人工智能學科的發(fā)展。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。2019年6月17日，國家新一代人工智能治理專業(yè)委員會發(fā)布《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負責任的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和行動指南。這是中國促進新一代人工智能健康發(fā)展，加強人工智能法律、倫理、社會問題研究，積極推動人工智能全球治理的一項重要成果。Car

情報局1.2.3人工智能的發(fā)展歷程人工智能60余年的發(fā)展歷程還是頗具周折的，大致可以劃分為以下6個階段：人工智能發(fā)展歷程Car

情報局1.2.3人工智能的發(fā)展歷程一是起步發(fā)展期：1956年~20世紀60年代初。人工智能概念在首次被提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機器定理證明、跳棋程序、LISP表處理語言等，掀起了人工智能發(fā)展的第一個高潮。二是反思發(fā)展期：60~70年代初。人工智能發(fā)展初期的突破性進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，并提出了一些不切實際的研發(fā)目標。然而，接二連三的失敗和預期目標的落空（例如無法用機器證明兩個連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)、機器翻譯鬧出笑話等），使人工智能的發(fā)展走入了低谷。Car

情報局1.2.3人工智能的發(fā)展歷程三是應用發(fā)展期：70年代初~80年代中。20世紀70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識和經驗解決特定領域的問題，實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向實際應用、從一般推理策略探討轉向運用專門知識的重大突破。專家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學、地質等領域取得成功，推動人工智能走入了應用發(fā)展的新高潮。四是低迷發(fā)展期：80年代中~90年代中。隨著人工智能的應用規(guī)模不斷擴大，專家系統(tǒng)存在的應用領域狹窄、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。Car

情報局1.2.3人工智能的發(fā)展歷程五是穩(wěn)步發(fā)展期：90年代中~2010年。由于網絡技術特別是因特網技術的發(fā)展，信息與數(shù)據(jù)的匯聚不斷加速，因特網應用的不斷普及加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術進一步走向實用化。1997年IBM深藍超級計算機戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，這些都是這一時期的標志性事件。Car

情報局1.2.3人工智能的發(fā)展歷程六是蓬勃發(fā)展期：2011年至今。隨著因特網、云計算、物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)等信息技術的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）等計算平臺推動以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發(fā)展，大幅跨越科學與應用之間的“技術鴻溝”，圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等具有廣闊應用前景的人工智能技術突破了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術瓶頸，人工智能發(fā)展進入爆發(fā)式增長的新高潮。Car

情報局1.2.4人工智能的社會必然性人工智能技術的發(fā)展反映了生產力發(fā)展的要求，它的產生有其必要性。（1）人工智能是工具進化的結果。與以前的勞動工具相比，人工智能的進步之一是它可以對大腦模擬。人工智能技術超越以往的技術，推動了生產力的發(fā)展。此外，與之前的生產工具相比，人工智能豐富了人的內心，強壯了人類的身體。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢體功能，它高度模仿人類技能，擬人性強，具有擬人裝置的特征。Car

情報局1.2.4人工智能的社會必然性（2）人工智能響應生產力發(fā)展要求。人工智能的傳播產生了許多新行業(yè)，它們的發(fā)展速度和模式超越了以前。在生產過程中應用的任何重大科學和技術創(chuàng)新都需要發(fā)展生產工具、設施、工人和生產管理方法，從而進一步提高生產力、擴大能力和提高人類在改變客觀世界中的效率。人工智能作為一種輔助器具，協(xié)助人類重建客觀世界，以最大限度地提高效率，符合生產力發(fā)展的要求。人工智能的快速發(fā)展，解放了人類的智能、身體能量等等，提高管理和機器生產效率，擴大工人的實際領域，豐富工人轉換對象，從而提高生產力。Car

情報局1.2.4人工智能的社會必然性“AlphaGo（阿爾法狗）之父”哈薩比斯表示：“我提醒諸位，必須正確地使用人工智能。正確的兩個原則是：人工智能必須用來造福全人類，而不能用于非法用途；人工智能技術不能僅為少數(shù)公司和少數(shù)人所使用，必須共享?！辟惽袄钍朗cAlphaGo之父哈薩比斯握手Car

情報局1人工智能的研究領域2在計算機上的實現(xiàn)方法3人工智能發(fā)展的啟示4新圖靈測試第3節(jié)1.3人工智能的研究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，人們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(fā)展和技術的進步而變化的，人工智能的具體目標也隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的新目標。Car

情報局1.3.1人工智能的研究領域用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現(xiàn)人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發(fā)展是和計算機科學技術以及其他很多科學的發(fā)展聯(lián)系在一起的。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習（深度學習）和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言處理、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計、數(shù)據(jù)挖

掘等方面。人工智能的相關領域Car

情報局1.3.1人工智能的研究領域（1）深度學習。這是無監(jiān)督學習的一種，是基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行學習操作，是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。Car

情報局1.3.1人工智能的研究領域現(xiàn)實生活中常常會有這樣的問題：缺乏足夠的先驗知識，因此難以人工標注類別或進行人工類別標注的成本太高。很自然地，我們希望計算機能代我們完成這些工作，或至少提供一些幫助。根據(jù)類別未知(沒有被標記)的訓練樣本解決模式識別中的各種問題，稱之為無監(jiān)督學習。Car

情報局1.3.1人工智能的研究領域（2）自然語言處理。這是用自然語言同計算機進行通訊的一種技術。作為人工智能的分支學科，研究用電子計算機模擬人的語言交際過程，使計算機能理解和運用人類社會的自然語言如漢語、英語等，實現(xiàn)人機之間的自然語言通信，以代替人的部分腦力勞動，包括查詢資料、解答問題、摘錄文獻、匯編資料以及一切有關自然語言信息的加工處理。Car

情報局1.3.1人工智能的研究領域（3）計算機視覺。是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。Car

情報局1.3.1人工智能的研究領域計算機視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。計算機視覺的最終研究目標就是使計算機能像人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應環(huán)境的能力。計算機視覺的應用包括控制過程、導航、自動檢測等方面。Car

情報局1.3.1人工智能的研究領域（4）智能機器人。如今我們的身邊逐漸出現(xiàn)很多智能機器人，它們具備形形色色的內、外部信息傳感器，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺。除具有感受器外，它還有效應器，作為作用于周圍環(huán)境的手段。這些機器人都離不開人工智能的技術支持?？茖W家們認為，智能機器人的研發(fā)方向是，給機

器人裝上“大腦芯片”，從而使其智能性更強，

在認知學習、自動組織、對模糊信息的綜合處理

等方面將會前進一大步。Car

情報局1.3.1人工智能的研究領域（5）自動程序設計。是指根據(jù)給定問題的原始描述，自動生成滿足要求的程序。它是軟件工程和人工智能相結合的研究課題。自動程序設計主要包含程序綜合和程序驗證兩方面內容。前者實現(xiàn)自動編程，即用戶只需告知機器“做什么”，無須告訴它“怎么做”，這后一步的工作由機器自動完成；后者是程序的自動驗證，自動完成正確性的檢查。其目的是提高軟件生產率和軟件產品質量。自動程序設計的任務是設計一個程序系統(tǒng)，接受關于所設計的程序要求實現(xiàn)某個目標非常高級描述作為其輸入，然后自動生成一個能完成這個目標的具體程序。該研究的重大貢獻之一是把程序調試的概念作為問題求解的策略來使用。Car

情報局1.3.1人工智能的研究領域（6）數(shù)據(jù)挖掘。一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。它通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。它的分析方法包括：分類、估計、預測、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則、聚類和復雜數(shù)據(jù)類型挖掘。Car

情報局1.3.1人工智能的研究領域人工智能技術的三大結合領域分別是大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網和邊緣計算（云計算）。經過多年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)目前在技術體系上已經趨于成熟，而且機器學習也是大數(shù)據(jù)分析比較常見的方式。物聯(lián)網是人工智能的基礎，也是未來智能體重要的落地應用場景，所以學習人工智能技術也離不開物聯(lián)網知識。人工智能領域的研發(fā)對于數(shù)學基礎的要求比較高，具有扎實的數(shù)學基礎對于掌握人工智能技術很有幫助。Car

情報局1.3.2在計算機上的實現(xiàn)方法人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式，為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。Car

情報局1.3.2在計算機上的實現(xiàn)方法一種是采用傳統(tǒng)的編程技術，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法，它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等.采用傳統(tǒng)的編程技術，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。Car

情報局1.3.2在計算機上的實現(xiàn)方法另一種是模擬法，它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法和人工神經網絡均屬這個類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。Car

情報局1.3.2在計算機上的實現(xiàn)方法采用模擬法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，但它能夠學習，漸漸適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。Car

情報局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示人工智能的目標是模擬、延伸和擴展人類智能?？傮w上看，人工智能當前的發(fā)展具有“四新”特征：以深度學習為代表的人工智能核心技術取得新突破；“智能+”模式的普適應用為經濟社會發(fā)展注入新動能；人工智能成為世界各國競相戰(zhàn)略布局的新高地；人工智能的廣泛應用給人類社會帶來法律法規(guī)、

道德倫理、社會治理等一系列的新挑戰(zhàn)。Car

情報局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示因此，人工智能這個機遇與挑戰(zhàn)并存的新課題引起了全球范圍內的廣泛關注和高度重視。雖然人工智能未來的創(chuàng)新發(fā)展還存在不確定性，但是大家普遍認可人工智能的蓬勃興起將帶來新的社會文明，推動產業(yè)變革，深刻改變人們的生產生活方式，是一場影響深遠的科技革命。Car

情報局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示人工智能的發(fā)展充滿未知且曲折起伏的探索，通過總結其發(fā)展歷程中的經驗和教訓，我們可以得到以下啟示：（1）尊重發(fā)展規(guī)律是推動學科健康發(fā)展的前提。科學技術的發(fā)展有其自身的規(guī)律，人工智能學科發(fā)展需要基礎理論、數(shù)據(jù)資源、計算平臺、應用場景的協(xié)同驅動，當條件不具備時很難實現(xiàn)重大突破。Car

情報局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示（2）基礎研究是學科可持續(xù)發(fā)展的基石。加拿大多倫多大學杰弗里·辛頓教授堅持研究深度神經網絡30年，奠定人工智能蓬勃發(fā)展的重要理論基礎。谷歌DeepMind團隊長期深入研究神經科學啟發(fā)的人工智能等基礎問題，取得了阿爾法狗等一系列重大成果。DeepMind照片新算法，識別野生動物準確率超過96%Car

情報局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示（3）應用需求是科技創(chuàng)新的不竭之源。引領學科發(fā)展的動力主要來自于科學和需求的雙輪驅動。人工智能發(fā)展的驅動力除了知識與技術體系內在矛盾外，貼近應用、解決用戶需求是創(chuàng)新的最大源泉與動力。比如人工智能專家系統(tǒng)實現(xiàn)了從理論研究走向實際應用的突破，近年來安防監(jiān)控、身份識別、無人駕駛、因特網和物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)分析等實際應用需求帶動了人工智能的技術突破。Car

情報局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示（4）學科交叉是創(chuàng)新突破的“捷徑”。人工智能研究涉及信息科學、腦科學、心理科學等，人工智能的出現(xiàn)本身就是學科交叉的結果。特別是腦認知科學與人工智能的成功結合，帶來了人工智能神經網絡幾十年的持久發(fā)展。智能本源、意識本質等一些基本科學問題正在孕育重大突破，對人工智能學科發(fā)展具有重要促進作用。Car

情報局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示（5）寬容失敗是支持創(chuàng)新的題中應有之義。任何學科的發(fā)展都不可能一帆風順，任何創(chuàng)新目標的實現(xiàn)都不會一蹴而就。人工智能60余載的發(fā)展生動地詮釋了一門學科創(chuàng)新發(fā)展起伏曲折的歷程?？梢哉f沒有過去發(fā)展歷程中的“寒冬”就沒有今天人工智能發(fā)

展新的春天。Car

情報局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示（6）實事求是設定發(fā)展目標是制定學科發(fā)展規(guī)劃的基本原則。達到全方位類人水平的機器智能是人工智能學科宏偉的終極目標，但是需要根據(jù)科技和經濟社會發(fā)展水平來設定合理的階段性研究目標，否則會有挫敗感從而影響學科發(fā)展，人工智能發(fā)展過程中的幾次低谷皆因不切實際的發(fā)展目標所致。Car

情報局1.3.5新圖靈測試數(shù)十年來，研究人員一直使用圖靈測試來評估機器仿人思考的能力，但是這個針對人工智能的評判標準已經使用了60年之久，研究者認為應該更新?lián)Q代，開發(fā)出新的評判標準，以驅動人工智能研究在現(xiàn)代化的方向上更進一步。新的圖靈測試會包括更加復雜的挑戰(zhàn)，像是由加拿大多倫多大學的計算機科學家赫克托·萊維斯克所建議的“威諾格拉德模式挑戰(zhàn)”。這個挑戰(zhàn)要求人工智能回答關于語句理解的一些常識性問題。例如：“這個紀念品無法裝在棕色手提箱內，因為它太大了。問：什么太大了？回答0表示紀念品，回答1表示手提箱?！盋ar

情報局1.3.5新圖靈測試馬庫斯的建議是在圖靈測試中增加對復雜資料的理解，包括視頻、文本、照片和播客。比如，一個計算機程序可能會被要求“觀看”一個電視節(jié)目或者YouTube視頻，然后根據(jù)內容來回答問題，像是“為什么電視劇《絕命毒師》中，老白打算甩開杰西？”Car

情報局1社會進步取代了傳統(tǒng)勞動2未來的五個重要崗位第4節(jié)1.4人工智能時代需要的人才毫無疑問，人工智能已經走進我們的生活，成為推動社會進步最重要的力量。那么，在人工智能時代，人才需求在哪里？需要什么樣的人才？如何成為人工智能時代需要的人才？Car

情報局1.4.1社會進步取代了傳統(tǒng)勞動現(xiàn)代社會發(fā)展很快，很多物聯(lián)網智能化應用場景都出現(xiàn)在現(xiàn)在生活當中，商場，學校，機構，地鐵，商業(yè)街等，智能化場景無處不在。機器人便是人工智能領域最杰出的作品，像安保機器人、舞蹈機器人、銀行機器人客服、機器人保姆、倉庫機器人等。人工智能大力發(fā)展，代替了很多傳統(tǒng)崗位，所以要想不被時代淘汰，就必須終身學習，不斷研究生存技巧，不斷前進，才會有更好的生活，才能活下來。Car

情報局1.4.1未來的五個重要崗位調查表明，未來，工作將發(fā)生改變。由于人工智能的興起，已經有不少新的就業(yè)機會/職業(yè)崗位被創(chuàng)造出來。在這些與人工智能相關的工作中，最常見的是人工智能軟件工程師。同時，其他技術水平較低，與人工智能關系不是那么直接的崗位也在不斷涌現(xiàn)。例如有bot（機器人）撰稿人，他們專門撰寫用于bot和其他會話界面的對話；有新的用戶體驗設計師，這類工作主要產生自智能音箱和虛擬個人助理這樣的新興市場；研究知識產權系統(tǒng)的律師以及報道人工智能的記者，這些崗位的需求也在增多。Car

情報局1.4.1未來的五個重要崗位有研究報告指出，盡管人工智能技術將取代人類部分現(xiàn)有的工作崗位，但同時也將創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位。預測表明，與過去所有的其他顛覆性技術一樣，將為人們帶來許多新的就業(yè)機會。Car

情報局1.4.1未來的五個重要崗位得益于人工智能技術的興起，以下五個行業(yè)崗位呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢：（1）數(shù)據(jù)科學家。屬于分析型數(shù)據(jù)專家中的一個新類別，他們對數(shù)據(jù)進行分析來了解復雜的行為、趨勢和推論，發(fā)掘隱藏的一些見解，幫助企業(yè)做出更明智的業(yè)務決策。數(shù)據(jù)科學家是“部分數(shù)學家，部分計算機科學家和部分趨勢科學家的集合體”。Car

情報局1.4.1未來的五個重要崗位以下是數(shù)據(jù)科學應用的一些例子：Netflix通過數(shù)據(jù)挖掘電影觀看模式，了解用戶興趣，再利用這些數(shù)據(jù)來做出Netflix原創(chuàng)劇的制作決定。Target使用消費者數(shù)據(jù)來確定主要客戶群，并且對客戶群中獨特的購物行為進行分析，從而能引導消息傳遞給不同的受眾。寶潔公司利用時間序列模型能夠更加清晰地了解未來的產品需求，從而幫助公司規(guī)劃出合適的生產量。由于人工智能推動了創(chuàng)造和收集數(shù)據(jù)的趨勢發(fā)展，所以我們也可以看到未來對于數(shù)據(jù)科學家的需求也將日益增加。Car

情報局1.4.1未來的五個重要崗位（2）機器學習工程師。大多數(shù)情況下，機器學習工程師都是與數(shù)據(jù)科學家合作來同步他們的工作。因此，對于機器學習工程師的需求可能也會出現(xiàn)類似于數(shù)據(jù)科學家需求增長的趨勢。數(shù)據(jù)科學家在統(tǒng)計和分析方面具有更強的技能，而機器學習工程師則應該具備計算機科學方面的專業(yè)知識，他們通常需要更強大的編碼能力?，F(xiàn)在，每個行業(yè)都希望能應用人工智能技術，對于機器學習專業(yè)知識的需求也就無處不在，因此，人工智能也將繼續(xù)推動社會對于機器學習工程師高需求趨勢的發(fā)展。除此之外，圖像識別、語音識別、醫(yī)藥和網絡安全等類型的企業(yè)，也面臨著缺乏合適技能和知識的勞動力這一問題的挑戰(zhàn)。Car

情報局1.4.1未來的五個重要崗位（3）數(shù)據(jù)標簽專業(yè)人員。隨著數(shù)據(jù)收集幾乎在每個領域實現(xiàn)普及，數(shù)據(jù)標簽專業(yè)人員的需求也將在未來呈現(xiàn)激增之勢。事實上，在人工智能時代，數(shù)據(jù)標簽可能會成為藍領工作。IBM沃森團隊負責人GuruBanavar表示“數(shù)據(jù)標簽將變成數(shù)據(jù)的管理工作，你需要獲取原始數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進行清理，并使用機器來進行收集?！睒撕灴梢宰屓斯ぶ悄芸茖W家訓練機器新任務。Banavar繼續(xù)解釋道：“假設你想訓練一臺機器來識別飛機，你有100萬張照片，其中有一些照片里邊有飛機，有一些沒有飛機。那你需要有人先來教會計算機哪些圖像有飛機，哪些又沒有飛機?！边@就是標簽的用處所在。Car

情報局1.4.1未來的五個重要崗位（4）AI硬件專家。人工智能領域內另外一種日益增長的藍領工作是負責創(chuàng)建AI硬件（如GPU芯片）的工業(yè)操作工作。例如英特爾為機器學習專門打造芯片，同時，IBM和高通正在創(chuàng)建反映神經網絡設計并且可以像神經網絡一樣運行的硬件架構。臉書AI研究總監(jiān)YannLeCun表示，臉書也在幫助高通開發(fā)與機器學習相關的技術。隨著人工智能芯片和硬件需求的不斷增長，致力于生產這些專業(yè)產品的工業(yè)制造業(yè)工作崗位需求將會有所增長。Car

情報局1.4.1未來的五個重要崗位（5）數(shù)據(jù)保護專家。由于有價值的數(shù)據(jù)、機器學習模型和代碼不斷增加，未來也會出現(xiàn)對于數(shù)據(jù)保護的需求，因此也就會產生對于數(shù)據(jù)庫保護IT專家的需求。信息安全控制的許多層面和類型都適用于數(shù)據(jù)庫，包括：訪問控制、審計、認證、加密、整合控制、備份、應用安全和數(shù)據(jù)庫安全應用統(tǒng)計方法。數(shù)據(jù)庫在很大程度上是通過網絡安全措施（如防火墻和基于網絡的入侵檢測系統(tǒng)）來抵御黑客攻擊。保護數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及其中的程序、功能和數(shù)據(jù)的安全這一工作將變得越來越重要。Car

情報局1.4.1未來的五個重要崗位正如Frost&Sullivan高級副總裁安德魯·米洛伊所說：“實現(xiàn)轉型所缺少的人力資源將會降低技術采用和實現(xiàn)自動化的速度。人工智能會創(chuàng)造就業(yè)機會。隨著新型、顛覆性技術的出現(xiàn)，新的高技能工作崗位也會出現(xiàn)。而沒有人類工作者，這些技術的實施是不可能實現(xiàn)的事情?！比斯ぶ悄苁侨祟愇磥韺崿F(xiàn)連續(xù)統(tǒng)一目標的一個步驟。人工智能技術所創(chuàng)建的工作能夠讓生活更輕松，將人類工作者從瑣碎的工作任務中解放出來。而當前人工智能技術的傳播速度和普及趨勢在給我們創(chuàng)造更多就業(yè)機會的同時，也意味著人們面臨著一個新的挑戰(zhàn)，需要培訓工作人員轉向這些新職位。Car

情報局1安全問題不容忽視2設定倫理要求3強力保護個人隱私第5節(jié)1.5人工智能與安全跟其他高科技一樣，人工智能也是一把雙刃劍。認識人工智能的社會影響，正在日益得到人們的重視。2018年2月，牛津大學、劍橋大學和OpenAI公司等14家機構共同發(fā)布題為《人工智能的惡意使用：預測、預防和緩解》的報告，指出人工智能可能給人類社會帶來數(shù)字安全、物理安全和政治安全等潛在威脅，并給出了一些建議來減少風險。Car

情報局1.5.1安全問題不容忽視人工智能的飛速發(fā)展一定程度上改變了人們的生活，但與此同時，由于人工智能尚處于初期發(fā)展階段，該領域的安全、倫理、隱私的政策、法律和標準問題引起人們的日益關注，直接影響人們與人工智能工具交互對其的信任。有些研究者認為，讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。這種隱患已經在多部電影中出現(xiàn)過，其關鍵是允不允許機器擁有自主意識的產生與延續(xù)，如果使機器擁有自主意識，則意味著機器具有與人同等或類似的創(chuàng)造性、自我保護意識、情感和自發(fā)行為。Car

情報局1.5.1安全問題不容忽視人工智能最大的特征是能夠實現(xiàn)無人類干預的，基于知識并能夠自我修正地自動化運行。在開啟人工智能系統(tǒng)后，人工智能系統(tǒng)的決策不再需要操控者進一步的指令，這種決策可能會產生人類預料不到的結果。設計者和生產者在開發(fā)人工智能產品的過程中可能并不能準確預

知某一產品會存在的可能風險。因此，對

于人工智能的安全問題不容忽視。

1.5.1安全問題不容忽視由于人工智能的程序運行并非公開可追蹤，其擴散途徑和速度也難以精確控制。在無法利用已有傳統(tǒng)管制技術的條件下，想要保障人工智能的安全，必須另辟蹊徑，保證人工智能技術本身及在各個領域的應用都遵循人類社會所認同的倫理原則。Car

情報局1.5.2設定倫理要求人工智能是人類智能的延伸，也是人類價值系統(tǒng)的延伸。在其發(fā)展的過程中，應當包含對人類倫理價值的正確考量。設定人工智能技術的倫理要求，要依托于社會和公眾對人工智能倫理的

深入思考和廣泛共識，并遵循一

些共識原則：Car

情報局1.5.2設定倫理要求一是人類利益原則，即人工智能應以實現(xiàn)人類利益為終極目標。這一原則體現(xiàn)對人權的尊重、對人類和自然環(huán)境利益最大化以及降低技術風險和對社會的負面影響。在此原則下，政策和法律應致力于人工智能發(fā)展的外部社會環(huán)境的構建，推動對社會個體的人工智能倫理和安全意識教育，讓社會警惕人工智能技術被濫用的風險。此外，還應該警惕人工智能系統(tǒng)作出與倫理道德偏差的決策。Car

情報局1.5.2設定倫理要求二是責任原則，即在技術開發(fā)和應用兩方面都建立明