中國科學人工智慧

㈠ 中國的人工智慧處於什麼水平 世界的人工智慧又處於什麼水平

走近人工智慧

人工智慧(Artificial Intelligence，AI)一直都處於計算機技術的最前沿，經歷了幾起幾落……

長久以來，人工智慧對於普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(MIT)、卡內基-梅隆大學(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著AI技術的實驗。不久前，著名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智慧》(A.I.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解並探索人工智慧領域的興趣。

在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智慧這一充滿挑戰與機遇的領域。

計算機與人工智慧

"智能"源於拉丁語LEGERE，字面意思是採集(特別是果實)、收集、匯集，並由此進行選擇，形成一個東西。INTELEGERE是從中進行選擇，進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鍾和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯系。經過幾個世紀之後，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(Turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智慧之父"。

人工智慧領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智慧"(Artificial Intelligence，AI)這個術語。隨後的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智慧的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式介面，應用於疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的IBM的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

當然，人工智慧的發展也並不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬體和軟體的發展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網路技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的AI軟體，而且現在的AI具備了更多的現實應用的基礎。90年代以來，人工智慧研究又出現了新的高潮。

我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智慧這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。

問: 目前人工智慧研究出現了新的高潮，那麼現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？

答: AI研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智慧理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬體突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網路技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智慧研究的3個熱點是: 智能介面、數據挖掘、主體及多主體系統。

智能介面技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴於知識表示方法的研究。因此，智能介面技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能介面技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱: 資料庫、人工智慧和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現演算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。

主體是具有信念、願望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。

問: 您在人工智慧領域研究了幾十年，參與了許多國家重點研究課題，非常清楚國內外目前人工智慧領域的研究情況。您認為目前我國人工智慧的研究情況如何？

答: 我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智慧熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智慧技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智慧技術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。

但是也應該看到目前我國人工智慧研究中還存在一些問題，其特點是: 課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走; 立項論證時，慣於考慮國外怎麼做; 落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全; 再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。

今後，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智慧研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善於找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。

問: 請您預測一下人工智慧將來會向哪些方面發展？

答: 技術的發展總是超乎人們的想像，要准確地預測人工智慧的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智慧可能會向以下幾個方面發展: 模糊處理、並行化、神經網路和機器情感。

目前，人工智慧的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的並行化處理功能。人工神經網路是未來人工智慧應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網路的結合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智慧領域的下一個突破可能在於賦予計算機情感能力。情感能力對於計算機與人的自然交往至關重要。

人工智慧一直處於計算機技術的前沿，人工智慧研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。今天，已經有很多人工智慧研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智慧技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

什麼是人工智慧？

人工智慧也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、資訊理論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智慧是研究如何製造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

AI理論的實用性

在一年一度AT&T實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了AI軟體和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什麼位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現在的AI技術只能使它們大部分時間處於個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。

這種AI機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，Internet是由無數台伺服器和無數台路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道並加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以大大減少網路堵塞。

我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智慧研究的興趣。

未來的AI產品

安放於加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的ASCI White電腦，是IBM製造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現在，IBM正在開發能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(Blue Jean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計於4年後誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。

麻省理工學院的AI實驗室進行一個的代號為Cog的項目。Cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏並將其在鼓上演奏出來。

㈡ 國內有哪些研究人工智慧比較強的院校

北大 清華 哈工大 南京理工，此外還有從事人工智慧方面學習的自興人工智慧基地，希望能夠幫到你。

㈢ 中國科學家在人工智慧研究上基礎取得的哪些重要成果

你好：

《自然》(Nature)期刊發表的一篇文章，從論文影響力、核心應用、硬體、人才等方面，詳細地對中國當前的AI發展現狀進行了分析。

2017年，我國制定了《新一代人工智慧發展規劃》，描繪了未來十幾年我國人工智慧發展的宏偉藍圖，確立了 「三步走」 目標：

• 到 2020 年人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步；

• 到 2025 年人工智慧基礎理論實現重大突破、技術與應用部分達到世界領先水平；

• 到 2030 年人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心。

隨著第一個期限、2020年的臨近，中國的人工智慧發展到什麼程度了呢？

研究人員注意到，中國的AI研究的質量出現了令人印象深刻的飛躍，他們還預測，中國留住本土人才的能力將發生轉變。

但觀察人士警告稱，有幾個因素可能阻礙中國的計劃，包括缺乏對開發支撐該領域的工具的理論的貢獻，以及中國企業不願投資於實現根本性突破所需的研究。

科學家們表示，中國對人工智慧的追求不僅僅是與美國的一場國力競賽。人工智慧技術有望在醫療、交通和通信領域取得進步，在該領域取得根本性突破的國家可能會決定其未來的方向，並從中獲得最大的利益。

「毫無疑問，中國將人工智慧視為這個時代的關鍵技術之一，並希望與美國匹敵，」在英國牛津大學人類未來研究所研究中國人工智慧發展的Jeffrey Ding表示。

在2017年《新一代人工智慧發展規劃》發布之後，促進了更多政策的出台，以及來自部委、省級政府和私營企業的數十億美元的研發投資。

中國AI研究質量提升，核心技術落後

一項對學術搜索引擎微軟學術(Microsoft Academic)收錄的人工智慧論文的分析顯示，中國正朝著產生重大影響的方向穩步前進。這項由艾倫人工智慧研究所進行的分析發現，在被引用最多的前10%的論文中，中國的作者比例穩步上升。其份額在2018年達到了26.5%的峰值，與美國的29%相差不遠，而美國的份額正在下降。如果這一趨勢繼續下去，中國明年在這個指標上可能會超過美國。其他分析顯示，中國人工智慧論文的平均引用量一直在穩步增長，高於世界平均水平，但低於美國作者的論文。



很多計算機科學家在美國接受高等教育，然後留在那裡為全球性科技公司工作。

然而，有跡象表明，情況正在發生變化。中國的人工智慧研究機構正試圖以高薪吸引其中一些研究人員回國。例如，在鄭南寧的機器人中心，一些教授的工資是大學其他教授的2-3倍，他說。

鄭南寧說，該中心還為員工提供了一個比中國許多大學更為全面的評估體系，相比其他標准，中國的大學往往會獎勵高發表率。他還實施了一個招聘系統，繞過了大學的集中程序，允許科學家快速組建工程師團隊，目前正在開設人工智慧的本科課程。

中國部署應用環境得天獨厚

Ding表示，考慮到騰訊、網路和阿里巴巴這三家核心科技公司日益增長的專業技能，中國到2020年擁有全球領先的人工智慧公司的計劃也是可以實現的。他說：「這些公司已成為人工智慧領域的全球領導者，盡管它們仍未達到谷歌和微軟等美國公司的水平。」

CB Insights的數據顯示，中國至少還有10家估值超過10億美元的私營AI初創企業。

中國的一大優勢是其人口規模，這為訓練AI系統創造了巨大的潛在勞動力和獨特的機會，包括用於訓練預測疾病的軟體的大型患者數據集。今年2月，中國研究人員表示，他們的NLP系統能夠從電子健康記錄中診斷出常見的兒童疾病，其准確性堪比經驗豐富的兒科醫生。該數據集包括了近60萬訪問一家醫院的兒童病歷數據；在許多其他國家，獲取這么多數據是十分困難的。

中國AI治理原則初現

如果中國要在人工智慧領域擁有全球影響力，同樣重要的是，必須要有適當的治理，因為這將允許中國的研究人員和公司建立必要的信任來贏得世界各地的用戶，以及建立與其他國家的研究人員的合作。

與許多國家一樣，中國已經開始為開發和使用人工智慧制定倫理原則。今年6月，全國新一代人工智慧治理委員會發布了人工智慧開發的八大治理原則，包括和諧友好、公平公正、包容共享、尊重隱私、安全可控、共擔責任、開放協作、敏捷治理，這與經濟合作與發展組織(OECD)今年5月發布的措施類似。

總結而言，中國的人工智慧研究質量越來越高，應用和部署AI的環境得天獨厚，吸引和留下人才的能力正在提升，但在高影響力的論文，人才和道德規范方面，中國仍在追趕美國。

㈣ 國內有哪些研究人工智慧比較強的院校

1、中科大 北大 清華 哈工大 南京理工 等。

2、上海中科智穀人工智慧工業研究院是以中國科版學院自權動化所復旦大學為核心力量發起的從事人工智慧及相關產業領域的研發產學研轉化及傳統企業轉型升級的獨立研究組織做好與各類人工智慧院校的對接。

3、其中中國科學院自動化研究所自建所伊始就在工業自動化智能設備控制模式識別智能信息處理等領域享譽國內外號稱中國人工智慧領域的黃埔軍校其培養的學生業已遍及全球頂尖的高校學術研究機構和IT巨頭。

㈤ 中國有哪些智能機器人或人工智慧的研究所

清華大學，哈工大，西安交大，上交大，東北大學，中科院沈陽所，北理工，北航。

㈥ 中國科學家在人工智慧領域收獲了什麼樣的成果

人工智慧現在很發達呀，你比如說一些科學家都造出了類似於機器人的。

㈦ 中國科學院大學成立人工智慧學院和納米學院是真的嗎

2017年9月10日，中國科學院大學人工智慧技術學院、納米科學與技術學院成立揭牌儀式在國科大雁棲湖校區國際會議中心舉行。中國科學院院長、黨組書記、國科大名譽校長白春禮院士，中國科學院副院長、國科大黨委書記張傑院士，中國科學院副院長、國科大校長丁仲禮院士，中科院自動化所智能感知與計算研究中心主任譚鐵牛院士等出席學院成立揭牌儀式。揭牌儀式由國科大黨委常務副書記、副校長董軍社主持，丁仲禮校長講話。

出席學院成立揭牌儀式的還有中科院北京分院分黨組書記、副院長兼京區事業單位黨委書記馬揚，中科院辦公廳副主任黃從利，中科院前沿科學與教育局副局長王穎，國家納米科學中心副主任朱星，國家納米科學中心黨委副書記唐裕華，國家納米科學中心紀委書記熊國祥，人工智慧學院副院長、中科院計算技術研究所副所長程學旗，國科大副校長蘇剛、楊國強，國科大黨委副書記、紀委書記高隨祥，兩個學院共建單位相關部門負責人、部分導師代表以及2017級全體新生。

㈧ 中國科學家在人工智慧,研究上取得了哪些重要成果

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。 人工智慧亦稱智械、機器智能，指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智慧是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被人工智慧取代。中國人工智慧論文總量和高被引論文數量都是世界第一。在產業發展和市場應用方面，中國人工智慧企業數量全球第二。從政策環境來看，中國人工智慧政策主要關注中國製造、創新驅動、物聯網、互聯網+、大數據和科技研發，且聚焦於實現人工智慧領域產業化。中國人工智慧發展雖已進入國際領先集團，但還存在核心技術領域薄弱、頂尖人才缺乏、企業知識生產能力弱，以及重技術發展和產業進步而輕社會影響和道德倫理研究等突出問題。

㈨ 考研選人工智慧專業，學校選中國科學技術大學會難考的嗎

可以考的
把重要的知識點整理一下，做題不一定要做難題，基礎是根本的，每次考試不要著重在一個題目上，
要放寬心態，准備好筆記本和錯題集，錯題集用來記錄一下自己做錯的題，
筆記本記錄一些容易忽略細節和重點。
不要急，總之，要自信，相信自己一定可以成功的。

㈩ 中國人工智慧或者機器人專業水準最高的高校有哪些

一、人工智慧專業。

機器人是一個融合了多個學科的研究方向，按理說不應該設置為本科專業，應該屬於碩士研究生階段的一個研究方向。機器人主要依靠的學科是機械和控制科學，外加計算機。

所以很顯然，人工智慧和機器人方向比較強的學校應該是在機械、控制科學和計算機三科學科上面很強的學校。