時(shí)間：2023-12-14 11:35:40
導(dǎo)語(yǔ)：在交通領(lǐng)域的人工智能的撰寫(xiě)旅程中，學(xué)習(xí)并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領(lǐng)您探索更多的創(chuàng)作可能。
[關(guān)鍵詞]人工智能技術(shù)；空中交通管理；應(yīng)用
1人工智能技術(shù)的簡(jiǎn)單概述
在新時(shí)期社會(huì)各領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程中，人工智能技術(shù)逐步被引用，特別是在我國(guó)的空中管理工作中，其屬于多種先進(jìn)技術(shù)的高效整合，在專(zhuān)業(yè)人員科學(xué)靈活的使用下，能夠增強(qiáng)空中交通管理效果。綜合技術(shù)：在實(shí)際空中交通企業(yè)發(fā)展進(jìn)程中，人工智能技術(shù)有著很高的辨別度。但是，專(zhuān)業(yè)技能人員在完善線(xiàn)上管理系統(tǒng)時(shí)，無(wú)法站在整體發(fā)展的角度上使用線(xiàn)上監(jiān)管系統(tǒng)，其僅僅使用簡(jiǎn)單的智能技能對(duì)空中交通管理工作中出現(xiàn)的問(wèn)題實(shí)施高效的處理，這樣就沒(méi)有辦法提升智能化的機(jī)械，不能保障技術(shù)的融合，也就很難發(fā)揮人工智能技術(shù)在空中管理中的作用，就阻礙了空中交通管理的發(fā)展。因此，在使用人工智能技術(shù)的時(shí)候，一定要了解微電子技術(shù)與納米技術(shù)和集成等相關(guān)技術(shù)，提升管理的效率，促進(jìn)其高速發(fā)展。提升工作的效率：在我國(guó)空中交通管理工作具體實(shí)施的過(guò)程中，借用人工智能技術(shù)能夠高效的增強(qiáng)空中交通監(jiān)管效果以及對(duì)群眾的服務(wù)質(zhì)量，所以說(shuō)，專(zhuān)業(yè)操作人員務(wù)必要提升自身對(duì)人工智能技術(shù)的實(shí)用效果，保障人工智能技術(shù)的運(yùn)行效果，進(jìn)而促進(jìn)空中交通的不斷進(jìn)步。
2空中交通管理中人工智能技術(shù)的應(yīng)用作用
在空中管理中，空中管理工作影響著飛機(jī)飛行器速度控制的狀態(tài)，只有對(duì)空中交通進(jìn)行有效的管理，才可以保障空中飛機(jī)的飛行安全，預(yù)防各類(lèi)安全問(wèn)題的發(fā)生。人工技術(shù)的輔助作用：人工智能技術(shù)能夠輔助工作人員優(yōu)化空中監(jiān)管效果，適當(dāng)?shù)亟档涂展芾щy程度，增強(qiáng)工作人員對(duì)電磁波的運(yùn)用效果，引導(dǎo)我國(guó)空中交通的健康發(fā)展進(jìn)程。在具體的空管進(jìn)程中，對(duì)人工智能技術(shù)的高效運(yùn)用能夠達(dá)成對(duì)飛行設(shè)施的靈活把控，逐步增強(qiáng)飛行系統(tǒng)的靈活性和運(yùn)營(yíng)安全性，為群眾的空中出行做好保障。為飛行員提供幫助：人工智能技術(shù)還可以協(xié)助空中工作人員高效的實(shí)施各類(lèi)交通監(jiān)管工作，及時(shí)發(fā)展其中產(chǎn)生的問(wèn)題，給予工作人員龐大的信息數(shù)據(jù)。另外使用人工智能技術(shù)，還可以幫助空中飛行員對(duì)飛行器進(jìn)行控制，全面控制飛行器的流量，進(jìn)而提升其工作質(zhì)量，促進(jìn)其全面快速發(fā)展。提升空中交通管理工作效率：空管對(duì)人工智能技術(shù)的高效運(yùn)用還可以?xún)?yōu)化具體的管理效果，舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)，一旦飛行設(shè)施出現(xiàn)了故障問(wèn)題，人工智能設(shè)施可以在第一時(shí)間通知給員工，并及時(shí)作出應(yīng)急警報(bào)處理，從而能夠降低空中交通的安全事故發(fā)生率。
3空中交通管理工作中運(yùn)用人工智能技術(shù)的具體策略
全面了解人工射頻導(dǎo)納技術(shù)的工作原理：射頻導(dǎo)納技術(shù)是人工智能技術(shù)中的一種，作為空中管理工作人員務(wù)必要熟知并快速的掌握。所以，在使用射頻導(dǎo)納技術(shù)的時(shí)候，有關(guān)人員就要合理的分析這個(gè)技術(shù)，進(jìn)而提升空中管理的質(zhì)量，促進(jìn)空中交通管理的進(jìn)步與發(fā)展。建立相對(duì)完整的飛行流量監(jiān)管機(jī)制：有關(guān)空管管理者想要強(qiáng)化空管效果，就需要合理科學(xué)地對(duì)飛行流量實(shí)行嚴(yán)格的把控，從而制定符合空管工作現(xiàn)狀的流量管理制度。在此過(guò)程中管理者可以借用人工智能技術(shù)設(shè)置一個(gè)相對(duì)先進(jìn)的流量監(jiān)管體系，以此來(lái)合理地把控飛行流量。另外，工作人員需要適當(dāng)?shù)厥褂萌斯ぶ悄芗夹g(shù)對(duì)飛行流量實(shí)行高效的監(jiān)控，以此來(lái)降低空中交通中的安全事故發(fā)生率?？茖W(xué)勘測(cè)與解決飛行沖突問(wèn)題：空管進(jìn)程中飛行沖突和矛盾諸多，所以，在我國(guó)空中交通管理工作中管理者務(wù)必要深入工作內(nèi)部，探索這些問(wèn)題出現(xiàn)的原因，從源頭尋找處理問(wèn)題的答案。而且工作人員需要在恰當(dāng)?shù)娘w行沖突和矛盾中使用人工智能技術(shù)，針對(duì)有可能發(fā)生的沖突問(wèn)題做好準(zhǔn)備工作和應(yīng)急處理方案，借用先進(jìn)科學(xué)的人工智能技術(shù)嚴(yán)密的監(jiān)控空中交通管理工作中的各個(gè)環(huán)節(jié)，以此來(lái)強(qiáng)化我國(guó)交通管理工作的服務(wù)質(zhì)量與管理效率，從而促進(jìn)交通管理的健康發(fā)展與進(jìn)步。
4結(jié)語(yǔ)
在空中交通管理進(jìn)程中，在交通管理過(guò)程中使用人工智能技術(shù)，很大程度上提高了交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，提升了交通系統(tǒng)的效率，同時(shí)還方便了人們的生活。人工智能技術(shù)在空中交通管理中，以靈活方便、形式多種多樣的優(yōu)勢(shì)受到了廣大群眾的歡迎。通過(guò)人工智能技術(shù)的使用，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)距離的監(jiān)控和控制，為及時(shí)出現(xiàn)的交通問(wèn)題提供了有效的解決方案，從而促進(jìn)了交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展。
【參考文獻(xiàn)】
[1]唐新春，人工智能技術(shù)在空中交通管理中的應(yīng)用[J].電子測(cè)試，2015(10)：116-117.
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)讓分享經(jīng)濟(jì)成為流行的生活方式，甚至讓市場(chǎng)做起了政府的事情。政府解決不好的自行車(chē)出行問(wèn)題，資本和市場(chǎng)卻從中發(fā)現(xiàn)了商機(jī)，并讓大眾愛(ài)上這樣一種出行方式。相對(duì)于共享單車(chē)給我們帶來(lái)的便捷，一個(gè)更有意思的話(huà)題是：隨著技術(shù)進(jìn)步，市場(chǎng)還能夠替政府干哪些事情？
尤其是，即將到來(lái)的人工智能時(shí)代，企業(yè)獨(dú)自解決或者和行政部門(mén)合力解決的事情越來(lái)越多，一場(chǎng)政務(wù)革命即將爆發(fā)。
2016年10月，杭州市政府公布了一項(xiàng)“瘋狂”的計(jì)劃：為這座擁有2200多年歷史的城市，安裝一個(gè)人工智能中樞――杭州城市數(shù)據(jù)大腦。
城市大腦的內(nèi)核采用的正是阿里云ET人工智能技術(shù)。這項(xiàng)人工智能技術(shù)，可以對(duì)整個(gè)城市進(jìn)行全局實(shí)時(shí)分析，自動(dòng)調(diào)配公共資源，修正城市運(yùn)行中的Bug，最終將進(jìn)化成為能夠治理城市的超級(jí)人工智能。在杭州蕭山區(qū)部分路段的初步試驗(yàn)中，城市大腦通過(guò)智能調(diào)節(jié)紅綠燈，車(chē)輛通行速度最高提升了11%。
如今，中國(guó)人工智能研究已進(jìn)入世界第一集團(tuán)，中國(guó)從事人工智能研究的科學(xué)家已經(jīng)占據(jù)世界半壁江山。據(jù)報(bào)道，在2015年全球頂尖期刊上發(fā)表的人工智能論文里，華人/中國(guó)人作者的比例達(dá)到了43%。2017年美國(guó)人工智能促進(jìn)協(xié)會(huì)（AAAI）年會(huì)，原定于一月底在新奧爾良舉行，但是，由于正好趕上中國(guó)春節(jié)，最后會(huì)議不得不延后一周舉行。在這個(gè)會(huì)議上提交的論文，中美兩國(guó)最終被接受的論文幾乎一樣多。
現(xiàn)在，地方政府與掌握人工智能技術(shù)企業(yè)的合作，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了大眾的想象。除了智慧交通，在城市信用體系建設(shè)、供水乃至醫(yī)保結(jié)算等領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已經(jīng)深度介入，并開(kāi)始積累數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度挖掘。
在這方面，美國(guó)政府也看得很清楚，而且早早就開(kāi)始動(dòng)手。2009年12月，美國(guó)政府公布以“透明性”、“公眾參與”、“官民合作”為三大核心的“開(kāi)放政府指令”，其核心內(nèi)容就是，政府向社會(huì)公開(kāi)數(shù)據(jù)，鼓勵(lì)社會(huì)參與，通過(guò)政府與企業(yè)的合作，提升行政效率。
這些年來(lái)，美國(guó)政府已經(jīng)將大數(shù)據(jù)挖掘，往前推進(jìn)了很多。2013年5月9日，時(shí)任美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬簽署行政命令《政府信息的默認(rèn)形式就是開(kāi)放且機(jī)器可讀》，把數(shù)據(jù)開(kāi)放上升到了法規(guī)層面。政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放的好處，就是為社會(huì)各種人工智能技術(shù)參與社會(huì)治理，提供了基礎(chǔ)。這幾年來(lái)，美國(guó)涌現(xiàn)出了各種基于政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放而開(kāi)發(fā)的應(yīng)用，從災(zāi)情預(yù)警、災(zāi)情評(píng)估，到智能公共交通定r等等。
在人工智能時(shí)代，企業(yè)和社會(huì)能做的肯定會(huì)更多。有一天，我們可能不需要等到每個(gè)季度或者年初，才獲得國(guó)家統(tǒng)計(jì)部門(mén)的GDP數(shù)據(jù)公報(bào)，而是可以實(shí)時(shí)分析、查看今天這個(gè)國(guó)家又創(chuàng)造了多少GDP，有多少資金投入了實(shí)體經(jīng)濟(jì)，又有多少資金參與制造了樓市泡沫。甚至，一個(gè)社會(huì)的疾控系統(tǒng)，也可能會(huì)發(fā)生革命性的改變。
伊藤：原本科幻小說(shuō)的人工智能已經(jīng)成為改變我們生活的現(xiàn)實(shí)，您何時(shí)感受到人工智能真的離我們很近的呢？
奧巴馬：總體來(lái)看，人工智能已經(jīng)從各個(gè)方面滲透進(jìn)我們的生活，只是我們還沒(méi)有太注意到，這部分是因?yàn)槲覀兯J(rèn)知的人工智能方式是被大眾文化所粉飾過(guò)的。這就是區(qū)別所在。我們通常在科幻小說(shuō)中所見(jiàn)到的都是普通的人工智能?，F(xiàn)在的電腦已經(jīng)超越人腦變得越來(lái)越聰明，最終人類(lèi)將變得不再全部都有用處，甚至它們正在麻醉我們，讓人類(lèi)陷入肥胖和愉快或是黑客帝國(guó)的世界中。
值得思考的是，這確實(shí)擴(kuò)展了我們的想象力，使人類(lèi)開(kāi)始思考選擇和自由意志的問(wèn)題，實(shí)際上也對(duì)發(fā)展專(zhuān)業(yè)人工智能，進(jìn)行精確計(jì)算和解決日益復(fù)雜的工作起到了重要的作用。如今，我們生活中的各個(gè)方面都能夠看到專(zhuān)業(yè)人工智能的身影，無(wú)論從醫(yī)療、交通到分布式發(fā)電，它都能確保創(chuàng)造更加高效的經(jīng)濟(jì)。如果利用得當(dāng)，它將為世界創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)繁榮和機(jī)遇。但同時(shí)接下來(lái)我們要談?wù)勅斯ぶ悄懿焕姆矫?，比如加劇不平等、壓低薪酬等等?/p>
伊藤：我認(rèn)為人工智能問(wèn)題已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了一個(gè)普通電腦的科學(xué)問(wèn)題。重要的是，每個(gè)人都需要了解人工智能的行為方式。在媒體實(shí)驗(yàn)里，我們常用到“擴(kuò)展智能”這一術(shù)語(yǔ)，因?yàn)閱?wèn)題在于我們?cè)撊绾螌?duì)人工智能建立社會(huì)價(jià)值觀(guān)？
奧巴馬：我們用無(wú)人駕駛汽車(chē)舉例。當(dāng)機(jī)器可以進(jìn)行多項(xiàng)快速?zèng)Q定時(shí)，就能夠徹底地降低交通事故，徹底提高交通網(wǎng)絡(luò)效率，有助于解決導(dǎo)致地球溫室效應(yīng)的二氧化碳排放問(wèn)題。但是，人類(lèi)將會(huì)在無(wú)人駕駛汽車(chē)上附加怎樣的價(jià)值？接下來(lái)我們需要做出一系列的選擇，比如老生常談的問(wèn)題：汽車(chē)自動(dòng)駕駛，如果你急轉(zhuǎn)彎避免撞到行人，你就會(huì)撞墻自殺。這是一個(gè)道德決定，而由誰(shuí)來(lái)制定這個(gè)規(guī)則？
伊藤：在我們探討人工智能的道德問(wèn)題時(shí)，政府將扮演什么角色？
奧巴馬：在我看來(lái)，在人工智能的早期發(fā)展階段，監(jiān)管框架應(yīng)當(dāng)百花齊放。政府要盡量少地進(jìn)行干預(yù)，更多地投資于科研，確保基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究之間的轉(zhuǎn)化。隨著技術(shù)的開(kāi)發(fā)和成熟，我們要考慮如何將其納入現(xiàn)有監(jiān)管框架中。這是個(gè)更難的問(wèn)題，而政府需要更多參與。我們并不總是要讓新技術(shù)去適應(yīng)現(xiàn)存監(jiān)管框架，而是確保監(jiān)管符合更廣泛的價(jià)值。否則我們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，某些人群將因此處于不利地位。
伊藤：人工智能發(fā)展出新型軍備競(jìng)賽的過(guò)程中是否存在風(fēng)險(xiǎn)？
奧巴馬：毫無(wú)疑問(wèn)的是，我們需要圍繞著網(wǎng)絡(luò)安全建立國(guó)際準(zhǔn)則、協(xié)議和檢驗(yàn)，特別是對(duì)初期的人工智能領(lǐng)域。而其中較有趣的問(wèn)題是攻防之間的界限還比較模糊。而政府之間互相的不信任更加劇了難度。
為什么我們與人工智能愛(ài)好者召開(kāi)多次會(huì)議？其中一個(gè)原因之前我們并沒(méi)有談到過(guò)，就是我們真的需要徹底想清楚人工智能帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)意義。因?yàn)楝F(xiàn)在大多數(shù)人并不會(huì)花時(shí)間擔(dān)憂(yōu)那些稀罕物――他們只關(guān)心“機(jī)器會(huì)不會(huì)取代我的工作？”對(duì)此，我還是非常樂(lè)觀(guān)的，歷史證明，當(dāng)人類(lèi)吸收新科技時(shí)，總能發(fā)現(xiàn)創(chuàng)造出新型的工作，我們生活的總體標(biāo)準(zhǔn)也隨之上升。高技術(shù)人員在這些領(lǐng)域表現(xiàn)出色，通過(guò)衡量自身才能，與機(jī)器互動(dòng)，擴(kuò)展知識(shí)范圍、銷(xiāo)售額度以及產(chǎn)品和服務(wù)。低收入、低技能的人群將變得越來(lái)越多余，他們的工作或許不會(huì)被取代，但是工資會(huì)被極大縮減。如果想成功轉(zhuǎn)型過(guò)渡，我們必須對(duì)如何管理轉(zhuǎn)型進(jìn)行社會(huì)性的對(duì)話(huà)。
實(shí)際上，還沒(méi)有直觀(guān)感受到哪些工作將被替代。不過(guò)我愿意打賭，如果你有一臺(tái)懂得醫(yī)療系統(tǒng)的電腦，你將非常擅于診斷病情，所以相對(duì)于醫(yī)生，護(hù)士或藥劑師不太可能被替換，因?yàn)樗麄兊墓ぷ鞑⒉皇呛芨咝健Ｄ切?zhuān)業(yè)技術(shù)較強(qiáng)的工作，比如律師或?qū)徲?jì)員或許會(huì)消失。反而許多服務(wù)業(yè)、藝術(shù)和那些計(jì)算機(jī)難以適應(yīng)的職業(yè)將很難被取代。
伊藤：如埃隆。馬斯克、NickBostrom所說(shuō)，人工智能的潛力已經(jīng)超越了人類(lèi)對(duì)它們的理解能力。當(dāng)我們推動(dòng)人工智能向前發(fā)展，我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)這樣的擔(dān)憂(yōu)？
奧巴馬：這不僅僅影響到我們自身，而是全人類(lèi)的大事。首先，我認(rèn)為更加直觀(guān)的是，這在專(zhuān)業(yè)人工智能方面是可解決的問(wèn)題，當(dāng)然我們必須留心它的動(dòng)向。如果我們擁有一臺(tái)可以下圍棋的電腦，這是蘊(yùn)含千變?nèi)f化的一種游戲。當(dāng)人工智能開(kāi)發(fā)出一套算法，很可能讓你在紐交所實(shí)現(xiàn)利益最大化。如果一個(gè)人或組織首先獲得這種算法，他們就可以迅速地打壓股市，或至少引起金融市場(chǎng)誠(chéng)信的混亂。
當(dāng)出現(xiàn)一種算法，“圍棋能夠破譯核密碼并且算出如何發(fā)射導(dǎo)彈”，如果這是人工智能唯一的功能，如果它是自學(xué)并且真正高效的運(yùn)算，就會(huì)給我們?cè)斐蓸O大的麻煩。
伊藤：您是一個(gè)《星際迷航》迷。它是如何影響您對(duì)未來(lái)的想象的呢？
關(guān)鍵詞：人機(jī)大戰(zhàn)；人工智能；發(fā)展前景
中圖分類(lèi)號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
0.引言
2016年3月15日，備受矚目的“人機(jī)大戰(zhàn)”終于落下帷幕，最終Google公司開(kāi)發(fā)的“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)勝了韓國(guó)九段棋手李世h。毫無(wú)疑問(wèn)，這是人工智能歷史上一個(gè)具有里程碑式的大事件。大家一致認(rèn)為，人工智能已經(jīng)上升到了一個(gè)新的高度。
這次勝利與1997年IBM公司的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝?lài)?guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅不同。主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：
（1）AlphaGo的勝利并非僅僅依賴(lài)強(qiáng)悍的計(jì)算能力和龐大的棋譜數(shù)據(jù)庫(kù)取勝，而是AlphaGo已經(jīng)擁有了深度學(xué)習(xí)的能力，能夠?qū)W習(xí)已經(jīng)對(duì)弈過(guò)的棋盤(pán)，并在練習(xí)和實(shí)戰(zhàn)中不斷學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗(yàn)。
（2）圍棋比國(guó)際象棋更加復(fù)雜，圍棋棋盤(pán)有361個(gè)點(diǎn)，其分支因子無(wú)窮無(wú)盡，19×19格圍棋的合法棋局?jǐn)?shù)的所有可能性是冪為171的指數(shù)，這樣的計(jì)算量相當(dāng)巨大。英國(guó)圍棋聯(lián)盟裁判托比表示：“圍棋是世界上最為復(fù)雜的智力游戲，它簡(jiǎn)單的規(guī)則加深了棋局的復(fù)雜性”。因此，進(jìn)入圍棋領(lǐng)域一直被認(rèn)為是目前人工智能的最大挑戰(zhàn)。
簡(jiǎn)而言之，AlphaGo取得勝利的一個(gè)很重要的方面就是它擁有強(qiáng)大的“學(xué)習(xí)”能力。深度學(xué)習(xí)是源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，得益于大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。本文就從人工智能的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀入手，在此基礎(chǔ)上分析了人工智能的未來(lái)發(fā)展前景。
1.人工智能的發(fā)展歷程
AlphaGo的勝利表明，人工智能發(fā)展到今天，已經(jīng)取得了很多卓越的成果。但是，其發(fā)展不是一帆風(fēng)順的，人工智能是一個(gè)不斷進(jìn)步，并且至今仍在取得不斷突破的學(xué)科。回顧人工智能的發(fā)展歷程，可大致分為孕育、形成、暗淡、知識(shí)應(yīng)用和集成發(fā)展五大時(shí)期。
孕育期：1956年以前，數(shù)學(xué)、邏輯、計(jì)算機(jī)等理論和技術(shù)方面的研究為人工智能的出現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。德國(guó)數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨把形式邏輯符號(hào)化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)。英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈在1936年創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論（亦稱(chēng)圖靈機(jī)），1950年在其著作《計(jì)算機(jī)與智能》中首次提出“機(jī)器也能思維”，被譽(yù)為“人工智能之父”?？傊@些人為人工智能的孕育和產(chǎn)生做出了巨大的貢獻(xiàn)。
形成期：1956年夏季，在美國(guó)達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了長(zhǎng)達(dá)2個(gè)多月的研討會(huì)，熱烈地討論用機(jī)器模擬人類(lèi)智能的問(wèn)題。該次會(huì)議首次使用了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)。這是人類(lèi)歷史上第一次人工智能研討會(huì)，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。其后的十幾年是人工智能的黃金時(shí)期。在接下來(lái)的幾年中，在眾多科學(xué)家的努力下，人工智能取得了矚目的突破，也在當(dāng)時(shí)形成了廣泛的樂(lè)觀(guān)思潮。
暗淡期：20世紀(jì)70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解決問(wèn)題中最簡(jiǎn)單的部分，發(fā)展遇到瓶頸也就是說(shuō)所有的AI程序都只是“玩具”，無(wú)法解決更為復(fù)雜的問(wèn)題。隨著AI遭遇批評(píng)，對(duì)AI提供資助的機(jī)構(gòu)也逐漸停止了部分AI的資助。資金上的困難使得AI的研究方向縮窄，缺少了以往的自由探索。
知識(shí)應(yīng)用期：在80年代，“專(zhuān)家系統(tǒng)”（Expect System）成為了人工智能中一個(gè)非常主流的分支?！皩?zhuān)家系統(tǒng)”是一種程序，為計(jì)算機(jī)提供特定領(lǐng)域的專(zhuān)門(mén)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，計(jì)算機(jī)就能夠依據(jù)一組從專(zhuān)門(mén)知識(shí)中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領(lǐng)域回答或解決問(wèn)題。不同領(lǐng)域的專(zhuān)家系統(tǒng)基本都是由知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)、解釋機(jī)制、知識(shí)獲取等部分組成。
集成發(fā)展期：得益于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展、計(jì)算機(jī)性能的突飛猛進(jìn)、分布式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用以及人工智能多分支的協(xié)同發(fā)展，人工智能在這一階段飛速發(fā)展。尤其是隨著深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入，人工智能在近幾十年中取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，取得了令人矚目的成就。
人工智能發(fā)展到今天，出現(xiàn)了很多令人矚目的研究成果。AlphaGo的勝利就是基于這些研究成果的一個(gè)里程碑。當(dāng)前人工智能的研究熱點(diǎn)主要集中在自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
2.人工智能l展現(xiàn)狀與前景
人工智能當(dāng)前有很多重要的研究領(lǐng)域和分支。目前，越來(lái)越多的AI項(xiàng)目依賴(lài)于分布式系統(tǒng)，而當(dāng)前研究的普遍熱點(diǎn)則集中于自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
自然語(yǔ)言處理：自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP），是語(yǔ)言學(xué)與人工智能的交叉學(xué)科，其主要功能就是實(shí)現(xiàn)讓機(jī)器明白人類(lèi)的語(yǔ)言，這需要將人類(lèi)的自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠處理的機(jī)器語(yǔ)言。
自然語(yǔ)言處理主要包括詞法分析、句法分析和語(yǔ)義分析三大部分。詞法分析的核心就是分詞處理，即單詞的邊界處理。句法分析就是對(duì)自然語(yǔ)言中句子的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法進(jìn)行分析如辨別疑問(wèn)句和感嘆句等。而語(yǔ)義分析則注重情感分析和整個(gè)段落的上下文分析，辨別一些字詞在不同的上下文定的語(yǔ)義和情感態(tài)度。
當(dāng)前自然語(yǔ)言的處理主要有兩大方向。一種是基于句法-語(yǔ)義規(guī)則的理性主義理論，該理論認(rèn)為需要為計(jì)算機(jī)制定一系列的規(guī)則，計(jì)算機(jī)在規(guī)則下進(jìn)行推理與判斷。因此其技術(shù)路線(xiàn)是一系列的人為的語(yǔ)料建設(shè)與規(guī)則制定。第二種是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)主義理論，這種理論在最近受到普遍推崇。該理論讓計(jì)算機(jī)自己通過(guò)學(xué)習(xí)并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的方式不停地從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”語(yǔ)言，試圖刻畫(huà)真實(shí)世界的語(yǔ)言現(xiàn)象，從數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言的規(guī)律。
機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是近20年來(lái)興起的人工智能一大重要領(lǐng)域。其主要是指通過(guò)讓計(jì)算機(jī)在數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，從而獲取“自我學(xué)習(xí)”的能力，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷和預(yù)測(cè)的方法。
機(jī)器學(xué)致可以分為有監(jiān)督的學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)是從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中練出一個(gè)函數(shù)和目標(biāo)，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)到來(lái)時(shí)，可以由訓(xùn)練得到函數(shù)預(yù)測(cè)目標(biāo)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)要求訓(xùn)練集同時(shí)有輸入和輸出，也就是所謂的特征和目標(biāo)。而依據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果是離散的還是連續(xù)的，將有監(jiān)督的學(xué)習(xí)分為兩大問(wèn)題，即統(tǒng)計(jì)分類(lèi)問(wèn)題和回歸分析問(wèn)題。統(tǒng)計(jì)分類(lèi)的預(yù)測(cè)結(jié)果是離散的，如腫瘤是良性還是惡性等；而回歸分析問(wèn)題目標(biāo)是連續(xù)的，如天氣、股價(jià)等的預(yù)測(cè)。
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集則沒(méi)有人為標(biāo)注的結(jié)果，這就需要計(jì)算機(jī)去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的聯(lián)系并用來(lái)分類(lèi)等。一種常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是聚類(lèi)分析（Cluster Analysis），它是將相似的對(duì)象通過(guò)靜態(tài)分類(lèi)的方法分成不同的組別或者是特定的子集，讓同一個(gè)子集中的數(shù)據(jù)對(duì)象都有一些相似的屬性，比較常用的聚類(lèi)方法是簡(jiǎn)潔并快速的“K-均值”聚類(lèi)算法。它基于K個(gè)中心并對(duì)距離這些中心最近的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)。
機(jī)器學(xué)習(xí)還包括如半監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等類(lèi)別。總而言之，機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用機(jī)器來(lái)模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)活動(dòng)的一門(mén)學(xué)科，而其應(yīng)用隨著人工智能研究領(lǐng)域的深入也變得越來(lái)越廣泛，如模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、推薦算法等領(lǐng)域越來(lái)越廣泛地應(yīng)用到了機(jī)器學(xué)習(xí)中。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在腦神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，人們認(rèn)為人類(lèi)的意識(shí)及智能行為，都是通過(guò)巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞的，每個(gè)神經(jīng)細(xì)胞通過(guò)突出與其他神經(jīng)細(xì)胞連接，當(dāng)通過(guò)突觸的信號(hào)強(qiáng)度超過(guò)某個(gè)閾值時(shí)，神經(jīng)細(xì)胞便會(huì)進(jìn)入激活狀態(tài)，向所連接的神經(jīng)細(xì)胞一層層傳遞信號(hào)。于1943年提出的基于生物神經(jīng)元的M-P模型的主要思想就是將神經(jīng)元抽象為一個(gè)多輸入單輸出的信息處理單元，并通過(guò)傳遞函數(shù)f對(duì)輸入x1，x2…，xn進(jìn)行處理并模擬神經(jīng)細(xì)胞的激活模式。主要的傳遞函數(shù)有階躍型、線(xiàn)性型和S型。
在此基礎(chǔ)上，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究又有諸多進(jìn)展。日本的福島教授于1983年基于視覺(jué)認(rèn)知模型提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型。通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練獲取到卷積運(yùn)算中所使用的卷積系數(shù)，并通過(guò)不同層次與自由度的變化，可以得到較為優(yōu)化的計(jì)算結(jié)果。而AlphaGo也正是采用了這種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）模型，提高了AlphaGo的視覺(jué)分類(lèi)能力，也就是所謂的“棋感”，增強(qiáng)了其對(duì)全盤(pán)決策和把握的能力。
3.人工智能的發(fā)展前景
總體來(lái)看，人工智能的應(yīng)用經(jīng)歷了博弈、感知、決策和反饋這幾個(gè)里程碑。在以上4個(gè)領(lǐng)域中，既是縱向發(fā)展的過(guò)程，也是橫向不斷改進(jìn)的過(guò)程。
人工智能在博弈階段，主要是實(shí)現(xiàn)邏輯推理等功能，隨著計(jì)算機(jī)處理能力的進(jìn)步以及深度學(xué)習(xí)等算法的改進(jìn)，機(jī)器擁有了越來(lái)越強(qiáng)的邏輯與對(duì)弈能力。在感知領(lǐng)域，隨著自然語(yǔ)言處理的進(jìn)步，機(jī)器已經(jīng)基本能對(duì)人類(lèi)的語(yǔ)音與語(yǔ)言進(jìn)行感知，并且能夠已經(jīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行視覺(jué)上的感知?；诖髷?shù)據(jù)的處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，機(jī)器已經(jīng)能夠?qū)χ車(chē)沫h(huán)境進(jìn)行認(rèn)知，例如微軟的Kinect就能夠準(zhǔn)確的對(duì)人的肢體動(dòng)作進(jìn)行判斷。該領(lǐng)域的主要實(shí)現(xiàn)還包括蘋(píng)果的Siri，谷歌大腦以及無(wú)人駕駛汽車(chē)中的各種傳感器等。在以上兩個(gè)階段的基礎(chǔ)上，機(jī)器擁有了一定的決策和反饋的能力。無(wú)人駕駛汽車(chē)的蓬勃發(fā)展就是這兩個(gè)里程碑很好的例證。Google的無(wú)人駕駛汽車(chē)通過(guò)各種傳感器對(duì)周?chē)沫h(huán)境進(jìn)行感知并處理人類(lèi)的語(yǔ)言等指令，利用所收集的信息進(jìn)行最后的決策，比如操作方向盤(pán)、剎車(chē)等。
人工智能已經(jīng)滲透到生活中的各個(gè)領(lǐng)域。機(jī)器已經(jīng)能識(shí)別語(yǔ)音、人臉以及視頻內(nèi)容等，從而實(shí)現(xiàn)各種人際交互的場(chǎng)景。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)讀片和輔助診斷以及個(gè)性化t療和基因排序等功能。在教育領(lǐng)域，機(jī)器也承擔(dān)了越來(lái)越多的輔助教育，智能交互的功能。在交通領(lǐng)域，一方面無(wú)人車(chē)的發(fā)展表明無(wú)人駕駛是一個(gè)可以期待的未來(lái)，另一方面人工智能能夠帶來(lái)更加通暢和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等領(lǐng)域也有非常廣闊的發(fā)展前景?？傊?，人工智能在一些具有重復(fù)性的和具備簡(jiǎn)單決策的領(lǐng)域已經(jīng)是一種非常重要的工具，用來(lái)幫助人們解決問(wèn)題，創(chuàng)造價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
[1]阮曉東.從AlphaGo的勝利看人工智能的未來(lái)[J].新經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊，2016 （6）：69-74.
這是以張國(guó)榮在影視、電臺(tái)等留存下來(lái)的原聲建模，通過(guò)情感語(yǔ)音合成技術(shù)實(shí)現(xiàn)與粉絲“隔空對(duì)話(huà)”。據(jù)了解，任何一個(gè)人只要用30分鐘按照要求錄制50句話(huà)，就可以用百度大腦的語(yǔ)音合成技術(shù)模擬出這個(gè)人的聲音，這意味著，今后每個(gè)人都可以擁有自己的聲音模型。這是百度大腦所具備的基礎(chǔ)能力之一，從語(yǔ)音、圖像到自然語(yǔ)言理解再到用戶(hù)畫(huà)像……百度在這些領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)深入到人們的日常生活中。當(dāng)這些能力賦予全社會(huì)的每個(gè)人，就能變換出無(wú)窮無(wú)盡的可能性，讓我們重塑對(duì)未來(lái)的想象。
人工智能的這種神奇魅力吸引了各大科技公司，谷歌、Facebook、IBM等國(guó)外科技巨頭紛紛通過(guò)成立人工智能實(shí)驗(yàn)室、并購(gòu)初創(chuàng)公司等方式，在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行多點(diǎn)布局。百度亦不例外，在人工智能方面的研發(fā)可謂不遺余力，更是第一個(gè)把人工智能提到核心技術(shù)創(chuàng)新地位的國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司。
2015年底，百度挖來(lái)NEC美國(guó)智能圖像研究院的負(fù)責(zé)人林元慶擔(dān)任百度深度實(shí)驗(yàn)室主任，由他帶領(lǐng)深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室研發(fā)具有統(tǒng)治級(jí)別的人工智能技術(shù)。在本刊的專(zhuān)訪(fǎng)中，林元慶表示，“我覺(jué)得中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)節(jié)奏非?？?，尤其是人工智能的發(fā)展?，F(xiàn)在人工智能的剛需已經(jīng)很明顯了，可以說(shuō)非常旺盛，關(guān)鍵是如何把剛需挖掘出來(lái)，做出來(lái)，這才是重要的?！?/p>
百度大腦是百度人工智能的核心
《網(wǎng)絡(luò)傳播》：百度大腦目前有哪些階段性成果，其價(jià)值體現(xiàn)在哪里？
林元慶：百度大腦已建成超大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擁有萬(wàn)億級(jí)的參數(shù)、千億樣本、億級(jí)特征訓(xùn)練，能模擬人腦的工作機(jī)制。通過(guò)深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模計(jì)算和大數(shù)據(jù)三大部分，百度大腦目前已經(jīng)具備了語(yǔ)音、圖像、自然語(yǔ)言理解和用戶(hù)畫(huà)像四大前沿能力。以語(yǔ)音識(shí)別為例，目前百度語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率能夠達(dá)到97%。在人工智能時(shí)代，百度大腦將是百度向社會(huì)輸出人工智能技術(shù)能力的核心，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的投入與布局，未來(lái)百度大腦不僅將像百年以前的電力一樣成為商業(yè)新能源，更將深入到生活中，將電影中的場(chǎng)景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
《網(wǎng)絡(luò)傳播》：百度大腦宣布對(duì)廣大開(kāi)發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者及傳統(tǒng)企業(yè)開(kāi)放其核心能力和底層技術(shù)開(kāi)放，是出于何N考慮？
林元慶：百度大腦開(kāi)放共享的思路，實(shí)際上是希望在時(shí)代變革大幕開(kāi)啟之際，助力廣大合作伙伴全面共享人工智能時(shí)代，完成下一幕的轉(zhuǎn)型升級(jí)。百度大腦未來(lái)將與各行各業(yè)結(jié)合，衍生出不同領(lǐng)域的行業(yè)大腦，比如醫(yī)療大腦、交通大腦、金融大腦等。目前，百度大腦已經(jīng)應(yīng)用到教育、金融和娛樂(lè)等多個(gè)行業(yè)。
人工智能滲透百度所有產(chǎn)品線(xiàn)
《網(wǎng)絡(luò)傳播》：今年基本上全球各大互聯(lián)網(wǎng)公司都把人工智能作為最核心突破的領(lǐng)域，在這一領(lǐng)域，百度和其他公司的戰(zhàn)略方向有何不同？
林元慶：百度在人工智能領(lǐng)域起步早，布局領(lǐng)域廣，并且已經(jīng)有很深的積累，既實(shí)現(xiàn)了對(duì)內(nèi)業(yè)務(wù)的支持，也進(jìn)行了大量對(duì)外技術(shù)的輸出。目前，百度的人工智能幾乎已經(jīng)滲透到百度所有的產(chǎn)品線(xiàn)當(dāng)中，以此改進(jìn)百度全線(xiàn)產(chǎn)品的用戶(hù)體驗(yàn)并提升用戶(hù)黏性。比如說(shuō)手機(jī)百度的語(yǔ)音搜索、鳳巢的推廣系統(tǒng)以及百度外賣(mài)的調(diào)度系統(tǒng)、百度金融結(jié)合人工智能給用戶(hù)的畫(huà)像等等。接下來(lái)百度一方面將進(jìn)一步提升各項(xiàng)人工智能技術(shù)，打造平臺(tái)化的對(duì)外輸出能力；另外一方面還將著力把這些人工智能技術(shù)和能力應(yīng)用到具體行業(yè)和垂類(lèi)中，提升行業(yè)的效率，促進(jìn)行業(yè)變革。
《網(wǎng)絡(luò)傳播》：雖然業(yè)界普遍認(rèn)可人工智能的巨大前景，但在目前來(lái)看，人工智能在短期內(nèi)還很難看到盈利，那么，怎么看人工智能的普及和商業(yè)化？
林元慶：人工智能已經(jīng)為百度的搜索業(yè)務(wù)提供了巨大幫助。人工智能的發(fā)展和普及有四大關(guān)鍵性的支柱――機(jī)器學(xué)習(xí)算法（特別是深度學(xué)習(xí)）、大數(shù)據(jù)、大規(guī)模計(jì)算，以及可供以上要素不斷訓(xùn)練迭代的大應(yīng)用。目前，人工智能在前三個(gè)領(lǐng)域都已經(jīng)有了一定程度的突破，同樣關(guān)鍵的是人工智能技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，只有在制造業(yè)、醫(yī)療、汽車(chē)駕駛、娛樂(lè)等各個(gè)領(lǐng)域各個(gè)場(chǎng)景的不斷應(yīng)用，才能形成“數(shù)據(jù)-技術(shù)-產(chǎn)品-用戶(hù)-更多數(shù)據(jù)-更強(qiáng)技術(shù)”這樣的一個(gè)正向循環(huán)。在這些不斷擴(kuò)展的應(yīng)用中，商業(yè)化也就是自然伴隨而來(lái)的事情了。
互聯(lián)網(wǎng)的下一幕是人工智能
《網(wǎng)絡(luò)傳播》：如何看人工智能在2016年的“爆發(fā)”？
林元慶：1956年夏天，“人工智能”首次被提出，但在之后的半個(gè)世紀(jì)都沒(méi)有能夠解決人工智能的問(wèn)題。上世紀(jì)70年代到90年代，美國(guó)一直有人工智能的課程，但卻沒(méi)有實(shí)際的應(yīng)用，在當(dāng)時(shí)，任何一個(gè)領(lǐng)域都看不到有價(jià)值的人工智能應(yīng)用。上世紀(jì)90年代以后，數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，計(jì)算的能力也越來(lái)越強(qiáng)，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸興起；到2006年，深度學(xué)習(xí)的概念被提出，特別是在2010到2012年間，深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)的成功極大地推動(dòng)了人工智能的商業(yè)化。實(shí)際上，在2013年，《MIT科技評(píng)論》就已經(jīng)把深度學(xué)習(xí)列為當(dāng)年的十大技術(shù)突破之首，但今年確實(shí)是人工智能大規(guī)模商業(yè)化落地的一年。
《網(wǎng)絡(luò)傳播》：人工智能將會(huì)如何影響各行各業(yè)？
林元慶：影響最大的是制造業(yè)。當(dāng)人工智能時(shí)代到來(lái)，制造業(yè)會(huì)徹底被物聯(lián)網(wǎng)改變。未來(lái)所有商品都能聯(lián)網(wǎng)，將數(shù)據(jù)傳回云端，通過(guò)人工智能技術(shù)進(jìn)行分析，為消費(fèi)者帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的價(jià)值。汽車(chē)工業(yè)也將被人工智能徹底改變，盡管安全問(wèn)題的解決路徑在傳統(tǒng)汽車(chē)廠(chǎng)商與創(chuàng)新廠(chǎng)家間有所不同，然而我們基本上還比較自信，有一天會(huì)進(jìn)入來(lái)自動(dòng)駕駛時(shí)代。此外，娛樂(lè)業(yè)及健康產(chǎn)業(yè)同樣也會(huì)被人工智能所改變。對(duì)于前者，虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)很可能會(huì)成為主流的內(nèi)容形式，顛覆消費(fèi)者對(duì)娛樂(lè)內(nèi)容的消費(fèi)方式；對(duì)于后者，通過(guò)基因分析、精準(zhǔn)的醫(yī)療圖像診斷，患者的疾病將得到更加精準(zhǔn)和個(gè)性化的治療。
未來(lái)十年人工智能將產(chǎn)生巨大經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，是億美元甚至百億美元級(jí)的產(chǎn)業(yè)。特別是智能出行方式對(duì)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)將產(chǎn)生巨大沖擊，傳統(tǒng)汽車(chē)行業(yè)利潤(rùn)模式從銷(xiāo)售產(chǎn)品變成銷(xiāo)售服務(wù)，“汽車(chē)+AI”是實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)變的基礎(chǔ)技術(shù)。
我們認(rèn)為在這一領(lǐng)域，豐田在汽車(chē)企業(yè)中做得最好，僅用兩年時(shí)間在其人工智能AI研發(fā)中心做了兩件大事，一是關(guān)于智能駕駛汽車(chē)對(duì)未預(yù)料到的安全事件的反應(yīng)，二是對(duì)自己行為做出解釋。豐田汽車(chē)非常清晰地完成從智能駕駛到智能交互的過(guò)程，對(duì)國(guó)內(nèi)自主汽車(chē)企業(yè)而言其速度非常快，它在2016年的CES展上向世人展示了一套全新的地圖繪制系統(tǒng)。
幾乎所有大汽車(chē)公司，無(wú)論是傳統(tǒng)的，還是新興的，都在進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，“汽車(chē)+AI”已經(jīng)成為汽車(chē)科技支撐的新焦點(diǎn)。
預(yù)計(jì)到2022年有13家整車(chē)廠(chǎng)在汽車(chē)AI領(lǐng)域投資71億美元進(jìn)行研發(fā)，其中我們非常驚訝的的是，占比最大的是現(xiàn)代汽車(chē)（占23.7%），豐田則占15%，都是巨額股份。
國(guó)內(nèi)在2016年開(kāi)始動(dòng)手謀劃中國(guó)人工智能2.0。“汽車(chē)+AI”是復(fù)雜的、高難度的課題，融合了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，還有感知融合、深度學(xué)習(xí)、內(nèi)角色、群體控制協(xié)同等課題，我們?cè)谘芯窟^(guò)程中感覺(jué)比下圍棋高深得多。
中國(guó)的汽車(chē)環(huán)境和汽車(chē)行為都較為特殊，能否因此而在這一領(lǐng)域有標(biāo)志性突破？我們認(rèn)為有可能。因?yàn)橹腔鄢鞘?、智能汽?chē)、新能源汽車(chē)、人工智能、高智能芯片等都屬于人工智能2.0基本內(nèi)涵，這樣的一些新技術(shù)、新概念、新業(yè)態(tài)會(huì)促使“汽車(chē)+AI”在中國(guó)人工智能2.0中有所突破，其特色體現(xiàn)在群體性的人工智能大數(shù)據(jù)，分布式人工智能云計(jì)算以及混合式人工智能人機(jī)結(jié)構(gòu)等方面。
中國(guó)人工智2.0有自己明確的愿景和目標(biāo)，即把握共享出行、智能駕駛的趨勢(shì)。對(duì)我們汽車(chē)業(yè)來(lái)說(shuō)要應(yīng)對(duì)新動(dòng)力，新平臺(tái)，新生態(tài)，新價(jià)值帶來(lái)的重大變革，它會(huì)促使汽車(chē)行業(yè)向四個(gè)方面轉(zhuǎn)型升級(jí)：汽車(chē)+物聯(lián)網(wǎng)，汽車(chē)+人工智能，汽車(chē)+大數(shù)據(jù)、云計(jì)算，汽車(chē)+智能制造。
中國(guó)汽車(chē)人工智能2.0將有目標(biāo)地打造這樣的體系，搶占汽車(chē)智能技術(shù)制高點(diǎn)，助力智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
在總體的發(fā)展思路上，中國(guó)人工智能2.0要基于新的信息環(huán)境實(shí)現(xiàn)新目標(biāo)、新一代的汽車(chē)人工智能。其任務(wù)就是要突破混合-增強(qiáng)智能、多車(chē)網(wǎng)聯(lián)群體智能、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)城市社區(qū)協(xié)同智能技術(shù)理論和核心技術(shù)，為其搭建研究平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新應(yīng)用。要解決的問(wèn)題包括如何用智能技術(shù)使汽車(chē)更安全、移動(dòng)出行更高效、使汽車(chē)實(shí)現(xiàn)共享，并能支撐起產(chǎn)業(yè)發(fā)展，有明確的商業(yè)回報(bào)。
重點(diǎn)研究領(lǐng)域包括5大塊：一是世界模型，現(xiàn)在國(guó)際上比較推崇人開(kāi)車(chē)看世界，不是僅看一張地圖；二是智能與決策器；三是我們國(guó)家應(yīng)該高度重視的計(jì)算與開(kāi)發(fā)環(huán)境。我們能否抓住人工智能的這次機(jī)遇？比如華為推出的行業(yè)云就是件好事。四是智能汽車(chē)平臺(tái)，五是示范應(yīng)用。
計(jì)劃強(qiáng)調(diào)，要加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，形成“人工智能＋X”復(fù)合專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)新模式。計(jì)劃的重點(diǎn)任務(wù)之一，是要完善人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)體系，并且推動(dòng)高校人工智能領(lǐng)域科技成果轉(zhuǎn)化與示范應(yīng)用。高校在人才培養(yǎng)中起到了至關(guān)重要的作用，雖然人工智能尚未成為一級(jí)學(xué)科，但國(guó)內(nèi)不少一流的高校已經(jīng)開(kāi)始通過(guò)建立合作實(shí)驗(yàn)室、增強(qiáng)人工智能分支教學(xué)等方式發(fā)展人工智能。
為了解各高校開(kāi)展人工智能研究的情況，億歐盤(pán)點(diǎn)了10家在設(shè)有人工智能實(shí)驗(yàn)室或有人工智能分支專(zhuān)業(yè)的高校。
清華大學(xué)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系
清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系（簡(jiǎn)稱(chēng)計(jì)算機(jī)系）成立于1958年，在2006年、2012年全國(guó)學(xué)位與研究生教育發(fā)展中心開(kāi)展的一級(jí)學(xué)科整體水平評(píng)估中，以總分滿(mǎn)分100分的成績(jī)排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大學(xué)學(xué)科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科緊隨 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大學(xué)排名 （QS World University Rankings） 給出的全球計(jì)算機(jī)學(xué)科排名中為例第15名，其排名與得分逐年穩(wěn)步提升。
計(jì)算機(jī)系包含了國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)最全的學(xué)科方向，設(shè)有高性能計(jì)算機(jī)與處理器、并行與分布式處理、存儲(chǔ)系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)與信息系統(tǒng)安全、系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)、理論計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程及知識(shí)工程、軟件工程、計(jì)算機(jī)與VLSI設(shè)計(jì)自動(dòng)化、軟件理論與系統(tǒng)、生物計(jì)算及量子計(jì)算、人工智能、智能控制及機(jī)器人、人機(jī)交互與普適計(jì)算、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與可視化技術(shù)、CAD技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、媒體信息處理等研究方向。
計(jì)算機(jī)系現(xiàn)設(shè)有高性能計(jì)算、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟件、人機(jī)交互與媒體集成4個(gè)研究所；智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)與實(shí)驗(yàn)教學(xué)部等科研教學(xué)機(jī)構(gòu)。
計(jì)算機(jī)系還設(shè)有國(guó)家級(jí)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心，包括：計(jì)算機(jī)原理實(shí)驗(yàn)室、微型計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室、操作系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室、計(jì)算機(jī)軟件實(shí)驗(yàn)室、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室、智能機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室、計(jì)算機(jī)接口實(shí)驗(yàn)室、學(xué)生科技創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室等。此外，計(jì)算機(jī)系還與騰訊、搜狗、微軟、思科等國(guó)內(nèi)外著名公司建立了面向教學(xué)或研究的聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。
北京大學(xué)：智能科學(xué)系
智能科學(xué)系成立于2002年7月，主要從事智能感知、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)智能分析與智能計(jì)算、智能機(jī)器人等方向的基礎(chǔ)和應(yīng)用基礎(chǔ)研究，側(cè)重于理論、方法以及重大領(lǐng)域應(yīng)用上。
北大智能科學(xué)系依托于視覺(jué)聽(tīng)覺(jué)信息處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，實(shí)驗(yàn)室以實(shí)現(xiàn)高度智能化的機(jī)器感知系統(tǒng)為目標(biāo)，在生物特征識(shí)別研究方面處于國(guó)際領(lǐng)先地位。智能科學(xué)系在著名的軟件與人工智能專(zhuān)家、我國(guó)載人飛船工程軟件專(zhuān)家組組長(zhǎng)何新貴院士和長(zhǎng)江特聘教授查紅彬教授的帶領(lǐng)下，重點(diǎn)開(kāi)展機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器聽(tīng)覺(jué)、智能系統(tǒng)與智能的生理心理基礎(chǔ)等研究。以北大智能科學(xué)研究人員為技術(shù)核心的北大指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，是國(guó)內(nèi)唯一能與國(guó)外系統(tǒng)抗衡的自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，是中國(guó)第一家也是唯一的一家提供公安應(yīng)用全面解決方案的系統(tǒng)，擁有中國(guó)指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品第一市場(chǎng)占有率。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說(shuō)話(huà)人識(shí)別新方法的研究獲得教育部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)；國(guó)家空間信息基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)鍵技術(shù)研究獲得2000年中國(guó)高?？茖W(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)，入選2000年中國(guó)高校十大科技進(jìn)展。
復(fù)旦大學(xué)：類(lèi)腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院
復(fù)旦大學(xué)類(lèi)腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院于2015年3月籌建成立，是復(fù)旦大學(xué)校內(nèi)的獨(dú)立二級(jí)研究機(jī)構(gòu)。其前身為復(fù)旦大學(xué)第一批跨學(xué)科交叉國(guó)際化研究中心——計(jì)算系統(tǒng)生物學(xué)研究中心，成立于2008年。研究院基于復(fù)旦大學(xué)既有的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、信息學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科綜合交叉研究?jī)?yōu)勢(shì)，以計(jì)算神經(jīng)科學(xué)為橋梁，著力開(kāi)展大腦機(jī)制解析、腦疾病智能診療、類(lèi)腦智能算法、類(lèi)腦智能軟硬件、新藥智能研發(fā)、通用智能等相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究、技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)。
研究院率先探索打通國(guó)際與國(guó)內(nèi)、科技與產(chǎn)業(yè)的全鏈條、全球化產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制，充分發(fā)揮高校培養(yǎng)和儲(chǔ)備高端智能人才、發(fā)現(xiàn)和培育前沿技術(shù)的綜合優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研源頭創(chuàng)新與合作，致力于成為推動(dòng)腦科學(xué)、人工類(lèi)腦智能與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用融合發(fā)展的重要科技創(chuàng)新平臺(tái)。
研究院目前在建五個(gè)核心功能平臺(tái)和一個(gè)國(guó)際合作研發(fā)中心，主要包括：一是以腦高級(jí)認(rèn)知功能的多信息反饋處理機(jī)制研究為核心的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算仿真平臺(tái)；二是以多尺度多中心重大腦疾病數(shù)據(jù)庫(kù)和算法開(kāi)發(fā)為基礎(chǔ)的智能診治數(shù)據(jù)示范平臺(tái)；三是依托高端醫(yī)療影像設(shè)備集群，為生物醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)化研究和信息產(chǎn)業(yè)智能化提供試驗(yàn)技術(shù)支撐的綜合生物醫(yī)學(xué)影像平臺(tái)；四是以開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自組織學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及可穿戴設(shè)備、類(lèi)腦芯片、健康服務(wù)機(jī)器人等為目標(biāo)的類(lèi)腦智能軟、硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)；五是集孵化加速、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、投資基金為一體，為類(lèi)腦智能創(chuàng)新項(xiàng)目及企業(yè)提供應(yīng)用技術(shù)資源和孵化服務(wù)的類(lèi)腦智能產(chǎn)業(yè)化平臺(tái)；六是依托已有的歐洲人類(lèi)腦計(jì)劃、美國(guó)腦計(jì)劃等國(guó)際合作的數(shù)據(jù)、學(xué)術(shù)資源，建設(shè)類(lèi)腦智能?chē)?guó)際合作節(jié)點(diǎn)和人才培養(yǎng)中心。
中國(guó)科學(xué)院：自動(dòng)化研究所
中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所成立于1956年10月，是我國(guó)最早成立的國(guó)立自動(dòng)化研究機(jī)構(gòu)。目前設(shè)有類(lèi)腦智能研究中心、智能感知與計(jì)算研究中心、腦網(wǎng)絡(luò)組研究中心等12個(gè)科研開(kāi)發(fā)部門(mén)，還有若干與國(guó)際和社會(huì)其他創(chuàng)新單元共建的各類(lèi)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室和工程中心。另有漢王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。
近年來(lái)，自動(dòng)化所共獲得省部級(jí)以上獎(jiǎng)勵(lì)30余項(xiàng)。數(shù)量逐年增加，質(zhì)量不斷提高；專(zhuān)利申請(qǐng)和授權(quán)量連年攀升，多年位居北京市科研系統(tǒng)前十名繪制的“腦網(wǎng)絡(luò)組圖譜”第一次建立了宏觀(guān)尺度上的活體全腦連接圖譜；虹膜識(shí)別核心技術(shù)突破國(guó)外封鎖，通過(guò)產(chǎn)學(xué)研用相結(jié)合走出“中國(guó)制造”之路；基于自動(dòng)化所語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的“紫冬語(yǔ)音云”在淘寶、來(lái)往等阿里巴巴旗下移動(dòng)客戶(hù)端產(chǎn)品中得到推廣；“分子影像手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)”通過(guò)國(guó)家藥監(jiān)局醫(yī)療器械安全性及有效性檢測(cè)認(rèn)證并進(jìn)入臨床應(yīng)用；“智能視頻監(jiān)控技術(shù)”和“人臉識(shí)別技術(shù)”分別成功應(yīng)用于2008年北京奧運(yùn)會(huì)、2010年上海世博會(huì)的安保工作中，為社會(huì)安全貢獻(xiàn)自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知識(shí)和數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的體系架構(gòu)，在2017首屆全國(guó)兵棋推演大賽總決賽中7：1的懸殊比分戰(zhàn)勝人類(lèi)頂級(jí)選手，展示了人工智能技術(shù)在博弈對(duì)抗領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力……
在共建機(jī)構(gòu)方面，自動(dòng)化所與新加坡媒體發(fā)展管理局聯(lián)合成立中新數(shù)字媒體研究院，聚焦交互式語(yǔ)言學(xué)習(xí)、視頻和分析等領(lǐng)域；與瑞士洛桑聯(lián)邦理工大學(xué)（EPFL）在京成立中瑞數(shù)據(jù)密集型神經(jīng)科學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，在類(lèi)腦智能研究方面展開(kāi)合作；與澳大利亞昆士蘭大學(xué)（UQ）共建中澳腦網(wǎng)絡(luò)組聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，在“計(jì)算大腦”研究方向上進(jìn)行遠(yuǎn)景規(guī)劃；還與香港科技大學(xué)共建智能識(shí)別聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，在模式識(shí)別、無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域展開(kāi)合作。
廈門(mén)大學(xué)：智能科學(xué)與技術(shù)系
早在上世紀(jì)八十年代初，廈門(mén)大學(xué)就已開(kāi)始從事人工智能領(lǐng)域的研究，相繼在專(zhuān)家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理與機(jī)器翻譯等領(lǐng)域取得過(guò)一系列成果。為此，1988年經(jīng)學(xué)校批準(zhǔn)成立“廈門(mén)大學(xué)人工智能與計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所”，后于2004年更名為“廈門(mén)大學(xué)人工智能研究所”。2006年12月，經(jīng)國(guó)家教育部批準(zhǔn)，廈門(mén)大學(xué)正式設(shè)立“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專(zhuān)業(yè)，并于2007年6月經(jīng)學(xué)校批準(zhǔn)成立“廈門(mén)大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系”。
廈門(mén)大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系現(xiàn)有一個(gè)本科專(zhuān)業(yè)（智能科學(xué)與技術(shù)），三個(gè)碩士學(xué)位授予專(zhuān)業(yè)（模式識(shí)別與智能系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)），兩個(gè)博士學(xué)位授予專(zhuān)業(yè)（計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)）。
目前該系承擔(dān)多項(xiàng)國(guó)家863、國(guó)家自然科學(xué)基金、福建省科技基金等項(xiàng)目，擁有“福建省仿腦智能系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”、“智能信息技術(shù)福建省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”和“廈門(mén)大學(xué)語(yǔ)言技術(shù)中心”三個(gè)平臺(tái)，此外還有“藝術(shù)認(rèn)知與計(jì)算”、“自然語(yǔ)言處理”、“智能多媒體技術(shù)”、“人工大腦實(shí)驗(yàn)室”、“智能中醫(yī)信息處理”等多個(gè)研究型實(shí)驗(yàn)室，為培養(yǎng)高質(zhì)量的學(xué)生提供了必要的保障。
上海交通大學(xué)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系
上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系成立于1984年。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)在人們生活中的應(yīng)用不斷深入，特別是隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的興起，交通大學(xué)計(jì)算機(jī)系不斷調(diào)整學(xué)科方向，形成了高可靠軟件與理論、并行與分布式系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、智能人機(jī)交互、密碼學(xué)與信息安全等研究方向。
該院系下設(shè)三個(gè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室：智能計(jì)算與智能系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、上海市教委智能交互與認(rèn)知工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、省部共建國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地及上海市可擴(kuò)展計(jì)算與系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。其中，上海交通大學(xué)－微軟智能計(jì)算與智能系統(tǒng)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室目前是教育部－微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成立于2005年9月，是交通大學(xué)和微軟亞洲研究院在多年良好合作的基礎(chǔ)上，為了更好發(fā)揮各自在并發(fā)計(jì)算、算法與復(fù)雜性理論、仿腦計(jì)算、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能、自然語(yǔ)言處理、多媒體通訊以及機(jī)器人等領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)“使未來(lái)的計(jì)算機(jī)和機(jī)器人能夠看、聽(tīng)、學(xué)，能以自然語(yǔ)言的方式與人類(lèi)交流”這一共同使命而成立的。實(shí)驗(yàn)室在科學(xué)研究、人才培養(yǎng)、學(xué)術(shù)交流等方面也取得了很好的成績(jī)。實(shí)驗(yàn)室累積200余篇，成果發(fā)表于CVPR，ICCV，WWW等國(guó)際頂級(jí)會(huì)議上。
南京大學(xué)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系
南京大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)研究起步于1958年，建立了計(jì)算技術(shù)、計(jì)算數(shù)學(xué)、數(shù)理邏輯等專(zhuān)業(yè)開(kāi)始培養(yǎng)計(jì)算機(jī)相關(guān)領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)人才，1978年在上述三個(gè)專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)上成立了計(jì)算機(jī)科學(xué)系，1993年更名為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系。
依托該系師資，先后成立了南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件研究所、計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（南京大學(xué)）、南京大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所、南京大學(xué)多媒體計(jì)算技術(shù)研究所、南京大學(xué)軟件工程中心（江蘇省軟件工程研究中心）、南京大學(xué)信息安全研究所等科研機(jī)構(gòu)。主要科研方向有：軟件自動(dòng)化與形式化、分布與并行計(jì)算及新型網(wǎng)絡(luò)、新型程序設(shè)計(jì)與軟件方法學(xué)、多媒體與信息處理、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、系統(tǒng)軟件及信息安全等。
建系30年來(lái)，共承擔(dān)國(guó)家973計(jì)劃、國(guó)家863計(jì)劃、國(guó)家攀登計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技攻關(guān)等重大科技計(jì)劃項(xiàng)目以及省、部、委科研項(xiàng)目和企事業(yè)委托或國(guó)際合作的研發(fā)項(xiàng)目300余項(xiàng)，科研成果獲得各種獎(jiǎng)勵(lì)80余項(xiàng)，其中國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)、二等獎(jiǎng)4項(xiàng)、三等獎(jiǎng)2項(xiàng)，省部委自然科學(xué)獎(jiǎng)和科技進(jìn)步獎(jiǎng)特等獎(jiǎng)2項(xiàng)，一等獎(jiǎng)8項(xiàng)，二等獎(jiǎng)37項(xiàng)。3000多篇，出版專(zhuān)著、教材50多部，申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利33項(xiàng)。部分成果被轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，產(chǎn)生了較大社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。
哈爾濱工業(yè)大學(xué)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院
哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)創(chuàng)建于1956年，是中國(guó)最早的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)之一。在1985年，發(fā)展成為計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系，并建立了計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)研究所。2000年，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院成立；同年，建立了軟件學(xué)院，后經(jīng)國(guó)家教育部、國(guó)家計(jì)委批準(zhǔn)為國(guó)家示范性軟件學(xué)院。目前。哈工大計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)國(guó)家一級(jí)重點(diǎn)學(xué)科、7個(gè)博士點(diǎn)和7個(gè)碩士點(diǎn)、1個(gè)博士后科研流動(dòng)站、一個(gè)國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)、一個(gè)國(guó)家級(jí)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、一個(gè)國(guó)防科工委創(chuàng)新研究團(tuán)隊(duì)。
目前主要研究方向包括：智能人機(jī)交互、音視頻編解碼技術(shù)、語(yǔ)言處理、自然語(yǔ)言理解與中文信息處理、機(jī)器翻譯、信息檢索、海量數(shù)據(jù)計(jì)算、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全、傳感器網(wǎng)與移動(dòng)計(jì)算、高可靠與容錯(cuò)計(jì)算技術(shù)、穿戴計(jì)算機(jī)、企業(yè)計(jì)算與服務(wù)計(jì)算、智能機(jī)器人、生物計(jì)算與生物特征識(shí)別。
學(xué)院有一批研究成果達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，包括：國(guó)家信息安全管理系統(tǒng)、數(shù)字視頻廣播編碼傳輸與接收系統(tǒng)、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)特定信息獲取系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)機(jī)群并行數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、并行數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、神州號(hào)飛船數(shù)據(jù)管理分系統(tǒng)、穿戴計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、信息安全與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、人臉識(shí)別系統(tǒng)、視頻編解碼技術(shù)、黑龍江省CIMS應(yīng)用示范工程、農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)等等。
中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院
中國(guó)科技大學(xué)于1958年建校時(shí)就設(shè)置了計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)。根據(jù)學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)和國(guó)家中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃，面向國(guó)家和社會(huì)的重大需求，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院將科研力量凝聚在高性能計(jì)算、智能計(jì)算與應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與可信計(jì)算、先進(jìn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)四個(gè)主要的研究領(lǐng)域。
學(xué)院的支撐實(shí)驗(yàn)室有：國(guó)家高性能計(jì)算中心（合肥）、安徽省高性能計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、安徽省計(jì)算與通訊軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、 多媒體計(jì)算與通信教育部－微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、中國(guó)科大超級(jí)運(yùn)算中心和信息科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心。
其中，多媒體計(jì)算與通信教育部—微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主要從事人機(jī)自然語(yǔ)音通信、語(yǔ)義計(jì)算與數(shù)據(jù)挖掘等方面的研究。人機(jī)自然語(yǔ)音通信方面，主要研究中文信息處理、人類(lèi)視聽(tīng)覺(jué)機(jī)理、語(yǔ)音語(yǔ)言學(xué)等。語(yǔ)義計(jì)算與數(shù)據(jù)挖掘方面，主要研究自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的計(jì)算、多媒體內(nèi)容的語(yǔ)義標(biāo)注、自動(dòng)問(wèn)答、語(yǔ)義社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)與知識(shí)工程、隱私保護(hù)與管理中的語(yǔ)義計(jì)算等。
依托多媒體計(jì)算與通信教育部—微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，雙方聯(lián)合實(shí)施了聯(lián)合培養(yǎng)博士生計(jì)劃、實(shí)習(xí)生計(jì)劃、精品課程建設(shè)計(jì)劃、青年教師培養(yǎng)計(jì)劃等，取得了突出成果，探索出了一條企業(yè)和高校共同培養(yǎng)優(yōu)秀人才的道路，為微軟亞洲研究院與其他高校的合作提供了一個(gè)經(jīng)典范例。
華中科技大學(xué)：自動(dòng)化學(xué)院
華中科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院是由原控制科學(xué)與工程系和原圖像識(shí)別與人工智能研究所于2013年合并組建的學(xué)院。原控制科學(xué)與工程系前身是成立于1973年的華中工學(xué)院自動(dòng)控制系，1998年更名為華中理工大學(xué)控制科學(xué)與工程系；原圖像識(shí)別與人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批準(zhǔn)成立從事圖像識(shí)別和人工智能研究的研究機(jī)構(gòu)。
科學(xué)研究工作主要涉及復(fù)雜系統(tǒng)控制理論、決策分析與決策支持、電力電子與運(yùn)動(dòng)控制、智能控制與機(jī)器人、計(jì)算機(jī)集成控制與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息檢測(cè)與識(shí)別、飛行器控制與狀態(tài)監(jiān)測(cè)、生物信息處理、神經(jīng)接口與康復(fù)技術(shù)、物流系統(tǒng)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)動(dòng)員與公共安全、多譜圖像制導(dǎo)、目標(biāo)探測(cè)的多譜信息技術(shù)、多譜信息的實(shí)時(shí)處理與系統(tǒng)集成技術(shù)、人工智能與思維科學(xué)、信息安全等方向。
模式識(shí)別與智能系統(tǒng)是自動(dòng)化一級(jí)學(xué)科的重要二級(jí)學(xué)科。迄今為止，本系在原 “圖像識(shí)別與人工智能研究所”和“控制科學(xué)與工程系”的這兩個(gè)學(xué)科點(diǎn)承擔(dān)了百余項(xiàng)國(guó)家、國(guó)防與行業(yè)項(xiàng)目。近5年科研經(jīng)費(fèi)總額在8000萬(wàn)元以上，包括973計(jì)劃，國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)、面上和青年基金項(xiàng)目，863計(jì)劃，國(guó)家重大專(zhuān)項(xiàng)、國(guó)防重點(diǎn)預(yù)研與基金，國(guó)家科技支撐計(jì)劃，省部級(jí)科研項(xiàng)目，以及大型工程和企業(yè)科研合作項(xiàng)目等。
總結(jié)
谷歌研發(fā)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)已經(jīng)累積了數(shù)十萬(wàn)英里的安全駕駛記錄，預(yù)計(jì)數(shù)年內(nèi)，這種無(wú)需人類(lèi)駕駛的車(chē)輛將廣泛投放市場(chǎng)。但隨之而來(lái)的一個(gè)倫理性問(wèn)題是：如果無(wú)人駕駛汽車(chē)出了車(chē)禍，責(zé)任應(yīng)該歸結(jié)于誰(shuí)？如果搭乘車(chē)主的無(wú)人駕駛汽車(chē)，正要經(jīng)過(guò)一座狹窄的橋，橋?qū)γ婧鋈婚_(kāi)來(lái)了滿(mǎn)載兒童的校車(chē)，這座橋無(wú)法容載兩輛車(chē)，必須要有一輛車(chē)馬上掉下橋去，才能保障另一輛車(chē)的安全。那么，無(wú)人駕駛汽車(chē)是會(huì)毫不猶豫地沖上前去，為車(chē)主清除隱患，把校車(chē)撞下橋去呢，還是自殺性地開(kāi)下橋，犧牲車(chē)主以保全更多兒童的性命安全？
類(lèi)似的倫理疑問(wèn)還包括：如果你或你的家人突發(fā)重病，但無(wú)人駕駛汽車(chē)卻拒絕超速趕往醫(yī)院，你該怎么辦？如果有家長(zhǎng)讓未成年的孩子喝酒，家傭機(jī)器人是否應(yīng)當(dāng)馬上啟動(dòng)報(bào)警程序？
人工智能時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，機(jī)器人的智能化程度大幅提升，機(jī)器人已擁有了從經(jīng)驗(yàn)中自我學(xué)習(xí)的能力，還能對(duì)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題作出快速反應(yīng)。但有關(guān)人工智能、機(jī)器人的倫理性問(wèn)題，卻比單純的技術(shù)問(wèn)題更難得以解決。
在卡普蘭看來(lái)，相比于過(guò)去的智能化機(jī)器，機(jī)器學(xué)習(xí)已有了本質(zhì)的區(qū)別，已經(jīng)“發(fā)展出自己的直覺(jué)力，然后用直覺(jué)來(lái)行動(dòng)”，這也將使得機(jī)器人可以更為踴躍地進(jìn)入人類(lèi)世界，接管過(guò)去僅能由人執(zhí)行完成的形形的工作。在過(guò)去，投放到醫(yī)學(xué)、工業(yè)等多種領(lǐng)域的機(jī)器人，都存在精準(zhǔn)性、力量性、持久性不足等問(wèn)題，使得機(jī)器人適應(yīng)環(huán)境的能力較差，只能在啟動(dòng)之前盡可能精準(zhǔn)地設(shè)定，但隨著機(jī)器感知領(lǐng)域的突破和發(fā)展，“未來(lái)的機(jī)器人可以看到、聽(tīng)到、做計(jì)劃，還能根據(jù)混亂而復(fù)雜的真實(shí)世界來(lái)挑戰(zhàn)自己”。
卡普蘭預(yù)言，終有一天，隨著傳感器、反應(yīng)器以及無(wú)線(xiàn)通信的不斷進(jìn)步，人工智能將以合成智能的方式，與人體甚至其他物體合而為一――“未來(lái)看起來(lái)會(huì)比你想象中的更像過(guò)去”。
智能時(shí)代毫無(wú)疑問(wèn)會(huì)釋放出更多的技術(shù)紅利，但風(fēng)險(xiǎn)也不可小覷?？ㄆ仗m特意提到，隨著在金融交易中越來(lái)越多地加入人工智能，高頻交易程序一方面減少了市場(chǎng)震蕩，另一方面卻會(huì)將風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁給一般的交易者，讓交易者獲得的交易價(jià)格偏離于最佳價(jià)格。這種情況在商業(yè)領(lǐng)域中也有表現(xiàn)，比如全球知名電商企業(yè)亞馬遜通過(guò)復(fù)雜算法，使得不同顧客在不同時(shí)段獲得的報(bào)價(jià)各有不同，并通過(guò)智能化的購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)分析，推出更具誘惑力的促銷(xiāo)方案，誘導(dǎo)顧客購(gòu)買(mǎi)更多原本不需要購(gòu)買(mǎi)的、實(shí)際上也并不那么價(jià)廉物美的商品。從目前情況來(lái)看，在合成智能方面投入最多的企業(yè)，無(wú)不熱衷于將之應(yīng)用于操控用戶(hù)的注意力和購(gòu)買(mǎi)力。
更進(jìn)一步的風(fēng)險(xiǎn)在于，由于人工智能的設(shè)計(jì)僅僅服務(wù)于單一目的，因而未曾考慮是否存在副作用。比如，人工智能會(huì)搶在他人之前，（幫助主人）搶占車(chē)位，會(huì)在大蕭條之前惡意搶購(gòu)超市貨架上的所有應(yīng)急商品 ；與人對(duì)弈的機(jī)器人，不排除會(huì)使用“黑社會(huì)”式的手段，包括威脅對(duì)手的家人，破壞對(duì)手的交通工具。
要避免人工智能對(duì)社會(huì)體系甚至人類(lèi)安全造成威脅，相關(guān)的智能設(shè)備、機(jī)器人開(kāi)發(fā)和使用的倫理準(zhǔn)則及立法，都應(yīng)盡快提上議事日程；并且，在人工智能開(kāi)發(fā)過(guò)程中，在增強(qiáng)單純的技術(shù)能力的同時(shí)，也應(yīng)嘗試賦予它一種人類(lèi)式的“感受同情和憐憫的能力”。
關(guān)鍵詞：人工智能；年報(bào)審計(jì)模式；創(chuàng)新與改革
中圖分類(lèi)號(hào)：F23
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.01.046
1引言
自2016年3月9日，韓國(guó)首爾的“人機(jī)大戰(zhàn)”圍棋賽上，AlphaGo以4：1戰(zhàn)勝韓國(guó)九段李世石，人工智能再度引起了社會(huì)的高度關(guān)注。環(huán)顧我們的生活環(huán)境，無(wú)論醫(yī)療方面，人類(lèi)發(fā)現(xiàn)新的治療癌癥的藥物，還是交通科技方面，發(fā)明出全自動(dòng)座駕，抑或是簡(jiǎn)單的身份證明，識(shí)別人的面孔或者指紋等等，都離不開(kāi)人工智能。雖然在上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)這樣的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)方面，人工智能目前涉及得并不深，但我們相信，如果有人工智能做技術(shù)鋪墊，以其為背景，年報(bào)審計(jì)模式一定能夠有很好的創(chuàng)新與前所未有的改革，以此更好地滿(mǎn)足客戶(hù)以及行業(yè)的需求。
2人工智能背景下上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)模式的內(nèi)涵
在人工智能背景下，上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)模式，是在會(huì)計(jì)信息化的審計(jì)環(huán)境下產(chǎn)生的。它是上市企業(yè)專(zhuān)門(mén)針對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表的審計(jì)內(nèi)容，以實(shí)現(xiàn)審計(jì)為目標(biāo)，運(yùn)用信息化審計(jì)方法進(jìn)行財(cái)務(wù)信息處理的一種信息化審計(jì)模式。其各個(gè)核心要素具體解釋如表1。
3人工智能背景下上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)效率極大提高
上市企業(yè)在人工智能背景下使用會(huì)審軟件，不僅可以使企業(yè)的員工無(wú)需花費(fèi)過(guò)多的時(shí)間與精力在機(jī)械重復(fù)地處理財(cái)務(wù)信息上，也可以很大程度地提高上市企業(yè)年報(bào)審核工作的效率。審計(jì)部門(mén)通過(guò)應(yīng)用會(huì)審軟件，使人力資源的耗費(fèi)在一定程度上得到降低，更可以通過(guò)該軟件在最短的時(shí)間內(nèi)，對(duì)各種報(bào)表、交易賬目等進(jìn)行更為全面的分析，對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行較為客觀(guān)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，能夠盡快找出問(wèn)題所在，以使上市公司的年報(bào)審計(jì)效率得到極大提高。
4人工智能背景下上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)信息質(zhì)量加強(qiáng)
縱觀(guān)前些年的上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)信息，信息失真可以說(shuō)是整個(gè)財(cái)會(huì)審計(jì)行業(yè)存在的普遍現(xiàn)象。究其根本原因，還是因?yàn)樵跊](méi)有人工智能的時(shí)期，審計(jì)信息是靠人力的手工編制。在人為操作中，失誤肯定在所難免的，現(xiàn)象也會(huì)有所出現(xiàn)。而一旦將人工智能運(yùn)用于上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)中，人工智能取代部分人為，那么由于人工失誤造成的年報(bào)審計(jì)信息失真的可能性自然會(huì)降低，人為的現(xiàn)象出F的可能性也會(huì)減少。因此，人工智能背景下上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)信息質(zhì)量便會(huì)有所加強(qiáng)。
5人工智能背景下上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)工作模式精簡(jiǎn)化
之前的上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)工作通過(guò)手工進(jìn)行財(cái)務(wù)信息處理，這種工作模式繁瑣又單一，較為程式化。而現(xiàn)在的上市企業(yè)大多會(huì)以業(yè)務(wù)流程為依據(jù)為會(huì)計(jì)人員分配工作，它們引進(jìn)的人工智能打破了長(zhǎng)久以來(lái)企業(yè)對(duì)年報(bào)審計(jì)工作的分工模式。在人工智能的背景下，上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)的工作崗位中有一部分一定會(huì)被取代甚至取消。被取代或取消的財(cái)務(wù)人員崗位則很有可能被設(shè)為程序操作員的崗位以及管理審計(jì)崗位。由此看來(lái)，人工智能對(duì)上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)工作的分工格局可謂有大幅的影響。
6人工智能背景財(cái)會(huì)崗位需要復(fù)合型人才
人工智能背景下，上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)工作已經(jīng)從財(cái)會(huì)工作轉(zhuǎn)化成財(cái)會(huì)管理工作。這也就說(shuō)明，如今的上市企業(yè)需要的不僅僅是能夠熟練掌握財(cái)會(huì)理論和進(jìn)行實(shí)務(wù)操作的財(cái)會(huì)人員，更需要復(fù)合型人才。這就要求，該人員既能掌握財(cái)會(huì)專(zhuān)業(yè)知識(shí)，又能管理財(cái)會(huì)審計(jì)軟件、精通IT技術(shù)，既懂業(yè)務(wù)，又可以處理數(shù)據(jù)。也只有這樣的人，能夠以其自身敏銳的洞察力，獨(dú)到的判斷力，適應(yīng)如今的人工智能時(shí)代，更好地完成上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)的工作。
7總結(jié)和展望
雖然人工智能時(shí)代的來(lái)臨，為上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)模式帶來(lái)了創(chuàng)新與改革，很大程度上展現(xiàn)出其相對(duì)于人腦獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，它強(qiáng)大的處理數(shù)據(jù)的能力也正是年報(bào)審計(jì)工作需要的。但是從目前實(shí)際應(yīng)用情況來(lái)看，人工智能應(yīng)用的深度并不深，應(yīng)用層次也不高，上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)模式依舊有待改革，會(huì)計(jì)人員能力如何快速提升轉(zhuǎn)型為復(fù)合型人才，更是人工智能背景下上市企業(yè)年報(bào)審計(jì)工作面臨的一項(xiàng)不小的挑戰(zhàn)。
參考文獻(xiàn)
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