人工智慧理念的提出的
Ⅰ 人工智慧的定義是什麼
「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了回眾多理論和原理，人工答智能的概念也隨之擴展。人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、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。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並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。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
Ⅱ 人工智慧名詞解釋
「人工智復能」一詞最初制是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、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。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並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。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
Ⅲ 人工智慧的發展概況
探討人工智慧，就要回答什麼是智能的問題，綜合各類定義，智能是一種知識與思維的合成,是人類認識世界和改造世界過程中的一種分析問題和解決問題的綜合能力。對於人工智慧，美國麻省理工學院的溫斯頓教授提出「人工智慧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」，斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授提出「人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學」。綜合來看人工智慧是相對人的智能而言的。其本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。是研究、開發模擬、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。
（一）感知、處理和反饋構成人工智慧的三個關鍵環節
人工智慧經過信息採集、處理和反饋三個核心環節，綜合表現出智能感知、精確性計算、智能反饋控制，即感知、思考、行動三個層層遞進的特徵。
智能感知：智能的產生首先需要收集到足夠多的結構化數據去表述場景，因此智能感知是實現人工智慧的第一步。智能感知技術的目的是使計算機能 「聽」、會「看」,目前相應的計算機視覺技術和自然語言處理技術均已經初步成熟，開始商業化嘗試。
智能處理：產生智能的第二步是使計算機具備足夠的計算能力模擬人的某些思維過程和行為對分析收集來的數據信息做出判斷，即對感知的信息進行自我學習、信息檢索、邏輯判斷、決策，並產生相應反映。具體的研究領域包括知識表達、自動推理、機器學習等，與精確性計算及編程技術、存儲技術、網路技術等密切相關，是大數據技術發展的遠期目標，目前該領域研究還處於實驗室研究階段，其中機器學習是人工智慧領域目前熱度最高，科研成果最密集的領域。
智能反饋：智能反饋控制將前期處理和判斷的結果轉譯為肢體運動和媒介信息傳輸給人機交互界面或外部設備，實現人機、機物的信息交流和物理互動。智能反饋控制是人工智慧最直觀的表現形式，其表達能力展現了系統整體的智能水平。智能反饋控制領域與機械技術、控制技術和感知技術密切相關，整體表現為機器人學，目前機械技術受制於材料學發展緩慢，控制技術受益於工業機器人領域的積累相對成熟。
（二）深度學習是當前最熱的人工智慧研究領域
在學術界，實現人工智慧有三種路線，一是基於邏輯方法進行功能模擬的符號主義路線，代表領域有專家系統和知識工程。二是基於統計方法的仿生模擬的連接主義路線，代表領域有機器學習和人腦仿生，三是行為主義，希望從進化的角度出發，基於智能控制系統的理論、方法和技術，研究擬人的智能控制行為。
當前，基於人工神經網路的深度學習技術是當前最熱的研究領域，被Google，Facebook，IBM，網路，NEC以及其他互聯網公司廣泛使用，來進行圖像和語音識別。人工神經網路從上個世紀80年代起步，科學家不斷優化和推進演算法的研究，同時受益於計算機技術的快速提升，目前科學家可以利用GPU（圖形處理器）模擬超大型的人工神經網路；互聯網業務的快速發展，為深度學習提供了上百萬的樣本進行訓練，上述三個因素共同作用下使語音識別技術和圖像識別技術能夠達到90%以上的准確率。
（三）主要發達國家積極布局人工智慧技術，搶占戰略制高點。
各國政府高度重視人工智慧相關產業的發展。自人工智慧誕生至今，各國都紛紛加大對人工智慧的科研投入，其中美國政府主要通過公共投資的方式牽引人工智慧產業的發展，2013財年美國政府將22億美元的國家預算投入到了先進製造業，投入方向之一便是「國家機器人計劃」。
在技術方向上，美國將機器人技術列為警惕技術，主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。
現階段的技術突破的重點一是雲機器人技術，二是人腦仿生計算技術。美國、日本、巴西等國家均將雲機器人作為機器人技術的未來研究方向之一。伴隨著寬頻網路設施的普及，雲計算、大數據等技術的不斷發展，未來機器人技術成本的進一步降低和機器人量產化目標實現，機器人通過網路獲得數據或者進行處理將成為可能。目前國外相關研究的方向包括：建立開放系統機器人架構（包括通用的硬體與軟體平台）、網路互聯機器人系統平台、機器人網路平台的演算法和圖像處理系統開發、雲機器人相關網路基礎設施的研究等。
由於深度學習的成功，學術界進一步沿著連接主義的路線提升計算機對人腦的模擬程度。人腦仿生計算技術的發展，將使電腦可以模仿人類大腦的運算並能夠實現學習和記憶，同時可以觸類旁通並實現對知識的創造，這種具有創新能力的設計將會讓電腦擁有自我學習和創造的能力，與人類大腦的功能幾無二致。在2013年初的國情咨文中，美國總統奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計劃，宣布投入30億美元在10年內繪制出「人類大腦圖譜」，以了解人腦的運行機理。歐盟委員會也在2013年初宣布，石墨烯和人腦工程兩大科技入選「未來新興旗艦技術項目」，並為此設立專項研發計劃，每項計劃將在未來10年內分別獲得10億歐元的經費。美國IBM公司正在研究一種新型的仿生晶元，利用這些晶元，人類可以實現電腦模仿人腦的運算過程，預計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。
（四）高科技企業普遍將人工智慧視為下一代產業革命和互聯網革命的技術引爆點進行投資，加快產業化進程。
谷歌在2013年完成了8 家機器人相關企業的收購，在機器學習方面也大肆搜羅企業和人才，收購了DeepMind和計算機視覺領軍企業Andrew Zisserman，又聘請DARPA原負責人 Regina Dugan負責顛覆性創新項目的研究，並安排構建Google基礎演算法和開發平台的著名計算機科學家Jeff Dean轉戰深度學習領域。蘋果2014 年在自動化上的資本支出預算高達110 億美元。蘋果手機中採用的Siri智能助理脫胎於美國先進研究項目局（DARPA）投資1.5億美元，歷時5年的CALO（ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）項目，是美國首個得到大規模產業化應用的人工智慧項目。Amazon計劃在2015 年能夠使用自己的機器人飛行器進行快遞服務。韓國和日本的各家公司也紛紛把機器人技術移植到製造業新領域並嘗試進入服務業
（五）人工智慧的實際應用
人工智慧概念從1956年提出，到今天初步具備產品化的可能性經歷了58年的演進，各個重要組成部分的研究進度和產品化水平各不相同。人工智慧產品的發展是一個漸進性的過程，是一個從單一功能設備向通用設備，從單一場景到復雜場景，從簡單行為到復雜行為的發展過程，具有多種表現形式。
人工智慧產品近期仍將作為輔助人類工作的工具出現，多表現為傳統設備的升級版本，如智能/無人駕駛汽車，掃地機器人，醫療機器人等。汽車、吸塵器等產品和人類已經有成熟的物理交互模式，人工智慧技術通過賦予上述產品一定的機器智能來提升其自動工作的能力。但未來將會出現在各類環境中模擬人類思維模式去執行各類任務的真正意義的智能機器人，這類產品沒有成熟的人機介面可以借鑒，需要從機械、控制、交互各個層面進行全新研發。
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Ⅳ 李彥宏提出的AI發展三階段的理論是什麼
李彥宏提出的AI發展三階段的理論是：AI的發展分為技術智能化階段、經濟智能化階段以及社會智能化階段三個階段。其中第二階段又分為上下兩個階段，在前半段，人工智慧的發展主要圍繞通用能力的開發和作為一種資源的AI能力的平台化。在後半段，人工智慧開始全面的產業化，行業應用與商業化全面普及。
對於目前AI發展所處的階段，李彥宏表示，「目前我們正處於從經濟智能化的前半段向後半段過渡的時期，人工智慧已經證明或者初步證明了其對所在行業的顛覆和重構潛能。「
(4)人工智慧理念的提出的擴展閱讀
網路AI提供一攬子解決方案
9月15日，2020線上中國國際智能產業博覽會於重慶正式開幕，本次大會以「智能化：為經濟賦能，為生活添彩」為主題，深入探討全球大數據智能化領域新動態、新趨勢，描繪未來發展新願景。
網路創始人、董事長兼 CEO 李彥宏應邀出席大會並發表線上演講。在演講中李彥宏表示，中國的智能產業迎來了一個難得的大發展的機遇。國家倡導的新基建正在各地有條不紊地展開，這些新的基礎設施將成為未來推動中國經濟增長的巨大動力。
以交通為例，智能技術不僅將為汽車行業帶來前所未有的突破，還將大大提高城市的交通效率。李彥宏預測稱：五年以內，中國的一二線城市將不再需要限購限行，中小城市就更不需要。十年以內，我們希望基本消滅擁堵，大幅度降低事故發生率。
此外，健康、企業管理等領域也將因為智能技術的賦能而改變——由於智能技術的賦能，大量生命信息的數字化，新葯研發速度將大大加快、新的診療手段將幫助大幅提高癌症治癒率；企業管理領域也將會因為智能化賦能大大提高效率。
Ⅳ 人工智慧是什麼
人工智慧（Artificial Intelligence）是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新技術科學。人工智慧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。」
Ⅵ 為何說人工智慧發展首先要發展理念
據報道，日抄前相關負責襲人表示，經過充分調研和論證，確定了首批國家新一代人工智慧開放創新平台，專家認為，群智開放將成新一代人工智慧發展的新特徵,新一代人工智慧發展要取得突破，需要新的發展理念。
專家表示，強化開源開放和政策引導，構建開放協同的人工智慧科技創新新體，去常說實驗是靠冥思苦想和靈光一現，現在不同了，需要把冥思苦想變為集思共議，在學術交流的碰撞過程中來激發創新靈感。
Ⅶ 人工智慧的發展史是什麼
【1950-1956年是人工智慧的誕生年】
圖靈測試1950
Dartmouth 會議1956
（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一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，並首次提出了「人工智慧」這一術語，它標志著「人工智慧」這門新興學科的正式誕生。）
【1956-1974 年是人工智慧的黃金年】
第一個人工智慧程序ＬＴ邏輯理論家1958（西蒙和紐維爾）
LISP編程語言1958（約翰麥卡錫）
用於機器翻譯的語義網1960（馬斯特曼和劍橋大學同事）
模式識別-第一個機器學習論文發表（1963）
Dendral 專家系統1965
基於規則的Mycin醫學診斷程序1974
【1974-1980年是人工智慧第一個冬天】
人工智慧：綜合調查1973（來特希爾）
項目失敗，列強削減科研經費
【1980-1987年是人工智慧繁榮期】
AAAI在斯坦福大學召開第一屆全國大會1980
日本啟動第五代計算機用於知識處理1982
決策樹模型帶動機器學習復甦1980中期
ANN及多層神經網路1980中期
【1987-1993年是人工智慧第二個冬天】
Lisp機市場崩潰1987
列強再次取消科研經費1988
專家系統滑翔谷底1993
日本第五代機退場1990年代
【1993-現在突破期】
IBM深藍戰勝卡斯帕羅夫1997
斯坦福大學Stanley 贏得無人駕駛汽車挑戰賽2005
深度學習論文發表2006
IBM的沃森機器人問答比賽奪魁2011
谷歌啟動谷歌大腦2011
蘋果公司的Siri上線2012
微軟通用實時翻譯系統2012
微軟Cortana 上線2014
網路度秘2015
IBM發布truenorth晶元2014
阿爾法狗打敗人類棋手2016
Ⅷ 人工智慧的具體發展歷史是什麼
【1950-1956年是人工智慧的誕生年】
圖靈測試1950
Dartmouth 會議1956
（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一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，並首次提出了「人工智慧」這一術語，它標志著「人工智慧」這門新興學科的正式誕生。）
【1956-1974 年是人工智慧的黃金年】
第一個人工智慧程序LT邏輯理論家1958（西蒙和紐維爾）
LISP編程語言1958（約翰麥卡錫）
用於機器翻譯的語義網1960（馬斯特曼和劍橋大學同事）
模式識別-第一個機器學習論文發表（1963）
Dendral 專家系統1965
基於規則的Mycin醫學診斷程序1974
【1974-1980年是人工智慧第一個冬天】
人工智慧：綜合調查1973（來特希爾）
項目失敗，列強削減科研經費
【1980-1987年是人工智慧繁榮期】
AAAI在斯坦福大學召開第一屆全國大會1980
日本啟動第五代計算機用於知識處理1982
決策樹模型帶動機器學習復甦1980中期
ANN及多層神經網路1980中期
【1987-1993年是人工智慧第二個冬天】
Lisp機市場崩潰1987
列強再次取消科研經費1988
專家系統滑翔谷底1993
日本第五代機退場1990年代
【1993-現在突破期】
IBM深藍戰勝卡斯帕羅夫1997
斯坦福大學Stanley 贏得無人駕駛汽車挑戰賽2005
深度學習論文發表2006
IBM的沃森機器人問答比賽奪魁2011
谷歌啟動谷歌大腦2011
蘋果公司的Siri上線2012
微軟通用實時翻譯系統2012
微軟Cortana 上線2014
網路度秘2015
IBM發布truenorth晶元2014
阿爾法狗打敗人類棋手2016