A. 人工智能的具体发展历史是什么

【1950-1956年是人工智能的诞生年】
图灵测试1950
Dartmouth 会议1956
（1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。）

【1956-1974 年是人工智能的黄金年】
第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958（西蒙和纽维尔）
LISP编程语言1958（约翰麦卡锡）
用于机器翻译的语义网1960（马斯特曼和剑桥大学同事）
模式识别-第一个机器学习论文发表（1963）
Dendral 专家系统1965
基于规则的Mycin医学诊断程序1974

【1974-1980年是人工智能第一个冬天】
人工智能：综合调查1973（来特希尔）
项目失败，列强削减科研经费

【1980-1987年是人工智能繁荣期】
AAAI在斯坦福大学召开第一届全国大会1980
日本启动第五代计算机用于知识处理1982
决策树模型带动机器学习复苏1980中期
ANN及多层神经网络1980中期

【1987-1993年是人工智能第二个冬天】
Lisp机市场崩溃1987
列强再次取消科研经费1988
专家系统滑翔谷底1993
日本第五代机退场1990年代

【1993-现在突破期】
IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997
斯坦福大学Stanley 赢得无人驾驶汽车挑战赛2005
深度学习论文发表2006
IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011
谷歌启动谷歌大脑2011
苹果公司的Siri上线2012
微软通用实时翻译系统2012
微软Cortana 上线2014
网络度秘2015
IBM发布truenorth芯片2014
阿尔法狗打败人类棋手2016

B. 谁知道目前各国的人工智能发展水平概况

当然是日本最好了，不是我喜欢鬼子的东西，因为平心而论在人工智能这个领专域日本的技属术是相当过硬的，而且在世界上说也是别的国家所无法比拟的。
无论是，美欧还是，中国印度，在这一领域可以说都没有达到日本的水平。

当然美欧毕竟都是科技强国，这点也是不容否定的。可以说仅次于日本的水平，毕竟这些国家在这一领域上的研究也不是一天两天了。

中国近些年也开始了这方面的研究，投入的资金可以说是非常庞大的。就像神舟升空一样，在人工智能这个领域，可以说是飞速发展。在世界上也有了立足之地。

至于印度，虽然也逐步的发展这方面，但是肯定是没有中国发展的快的。

C. 人工智能和量子技术在国内外发展现状如何

目前人工智能和量子科技在国内外的发展都算是如火如荼，其中，中国对于量子论的钻研更深入一些；而海外的知名科技龙头企业谷歌公司，对人工智能领域的成就是有目共睹的。未来，我们或许就会用这两大法宝，彻底改变科技时代，打开另一个天地的大门。

我们都知道，时至今日，人类已经在现代科学的道路上取得了无数成就和突破，物理学，生物学，医学上的进步，都是无有时歇，有目共睹。同时，前沿科学界最热门的两大领域，莫过于人工智能和量子力学了；

因此，可以说，这两大方向，都是我们未来的康庄大道。

D. 美国为什么能在人工智能领域一直处于领先地位

美国在人工智能技术方面处于世界领先地位。数十年的联邦研究经费、工业和学术研究以及源源不断的外国人才使美国处于当前人工智能繁荣的前沿。
然而，随着人工智能在全球范围内蓬勃发展，美国政府缺乏指导美国投资并为技术效果做好准备的高水平战略。


白宫表示，将要求卫生和交通等领域的机构发布数据，利用保护隐私的机制推进人工智能研究。这一结果可能类似于退伍军人管理局的一个项目，该项目开发了一种方法，可以让字母表临时访问数十万份匿名健康记录，以训练人工智能软件来预测肾脏问题。

等待特朗普签字的计划还指导联邦机构在分配研发预算时优先考虑人工智能。它要求他们支持培训和奖学金计划，帮助工人适应人工智能改变的工作，并培训未来的人工智能专家和研究人员。
行政院也承认人工智能可能会造成不受欢迎的影响。

E. 目前世界上人工智能方面最先进的是哪个国家

美国，因为美国是生产研究，最早发展人工智能的国家，而且现在的很多人工智能芯片基本都在美国生产

F. 人工智能的发展史是什么

【1950-1956年是人工智能的诞生年】
图灵测试1950
Dartmouth 会议1956
（1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。）

【1956-1974 年是人工智能的黄金年】
第一个人工智能程序ＬＴ逻辑理论家1958（西蒙和纽维尔）
LISP编程语言1958（约翰麦卡锡）
用于机器翻译的语义网1960（马斯特曼和剑桥大学同事）
模式识别-第一个机器学习论文发表（1963）
Dendral 专家系统1965
基于规则的Mycin医学诊断程序1974

【1974-1980年是人工智能第一个冬天】
人工智能：综合调查1973（来特希尔）
项目失败，列强削减科研经费

【1980-1987年是人工智能繁荣期】
AAAI在斯坦福大学召开第一届全国大会1980
日本启动第五代计算机用于知识处理1982
决策树模型带动机器学习复苏1980中期
ANN及多层神经网络1980中期

【1987-1993年是人工智能第二个冬天】
Lisp机市场崩溃1987
列强再次取消科研经费1988
专家系统滑翔谷底1993
日本第五代机退场1990年代

【1993-现在突破期】
IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997
斯坦福大学Stanley 赢得无人驾驶汽车挑战赛2005
深度学习论文发表2006
IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011
谷歌启动谷歌大脑2011
苹果公司的Siri上线2012
微软通用实时翻译系统2012
微软Cortana 上线2014
网络度秘2015
IBM发布truenorth芯片2014
阿尔法狗打败人类棋手2016

G. 目前，国内外人工智能差距有多大深度学习的快速发展是否会短期遇到瓶颈

技术差距并不大，差距在于t应用，再高的智能也不如人，我们的人这么多，能用人的基本就不用人工智能了

H. 英国为何力争人工智能“世界之最”

因为当下人工智能对一个国家的发展有着很大推动力。AI近年来正经历快速发展阶段，应用已渗入各个领域。AI让计算机能够比人类更准更快地分析和学习信息，从药物发现到逻辑学，几乎所有产业部门均因AI大大提高了效率和能力，AI软件能够被集成到现有工艺中，对工艺进行改进和规模化，大大降低成本。

英国政府10月15日在官网发布了一份关于人工智能(AI)发展潜力的深度报告，对英国如何最大程度地发展这一革命性重大技术提出综合建议。这份题为《发展英国人工智能产业》的报告，由英国的数字、文化、传媒与体育部，以及商业、能源和工业战略部两大部门联合撰写，邀请著名计算机科学家达梅·温迪·霍尔与杰罗姆·佩森蒂执笔。

报告建议，英国政府应该加大对AI的研发投入、加强大数据的管理和共享、培训更多AI人才，确保英国在AI领域处于世界领导者行列。

力图保持领先地位

报告认为，英国在AI领域已经取得先机，处于世界领先地位，但国际竞争激烈，政府必须采取行动确保这一地位，甚至将英国变成研发和应用AI技术的“世界之最”。

AI和计算机之父阿兰·图灵来自英国，英国可谓是AI的发源地，优势自不必说，多年来对AI研发投入已经形成一套独有机制。英国工程和物理科学委员会(EPSRC)已经对143个科学项目进行研发拨款，目的是研发出智能技术和系统，其跨学科研究体系有助于AI工具和技术满足伦理和应用需求。

2015年，EPSRC联合剑桥、爱丁堡、牛津、华威与伦敦大学学院这5所英国名校一起，出资4200万美元成立了阿兰·图灵研究所，研究AI在国防安全、健康、计算技术、数据中心工程，以及金融和智能城市等领域的应用，并帮助培训新一代数据科学家。此外，英国还建立了阿兰数据研究集团、开放数据研究所、国家数据创新中心和皇家统计协会数据科学分部等，在AI的一些关键研究领域取得突破性进展。

据称，在2011年至2015年间，英国AI领域的科研论文发表达到一万篇，不及中国、美国和日本，排名第四，因此英国需要进一步加强投入，提高竞争力。报告建议，英国应该将阿兰·图灵研究所变成国家级研究所，开展AI与数据科学的深入研究;各大学应该加快AI的知识产权转化;加强各机构协作，提高AI计算能力。

提高数据开放程度

AI的发展，除了算法，最重要的是数据来源。报告认为，英国还必须增加数据开放程度，让研究人员更容易获得各产业的相关数据。

虽然2012年成立的开放数据研究所已经拥有了全球化数据网络，银行业、农业和体育等数百家企业的数据可在研究所公开获取，但这远远不够，还需更多企业参与进来，与AI研发人员共享数据。另外，这些数据还需转换成可被机器识别的标准格式，以便更容易分享。

不过，因为隐私、安全、商业利益等因素，大量数据无法被公开，阻碍了科学家们为这些产业开发高价值的AI新应用程序。为促进这些敏感数据的分享，报告建议建立一套完整的信任机制，保障数据提供者的保密需求。报告认为，政府制定数据信托程序，设计框架流程和协议内容，既保证数据交换的安全性，又满足AI研发者与数据提供者的双方需求。

加大AI教育投入

技术发展离不开人才，AI研发也如此。报告认为，AI技能专家目前在英国非常短缺，为此，需要从高级人才和较底层的实用技术人才等多方面着手培养。

报告建议，企业加大投入建立AI本科人才的培养程序;鼓励现有本科人才继续深造，通过一年期学习，将计算机和数据科学以外的人才培养成AI领域的研究生，比如让生物医学专业毕业的本科生，通过一年集中学习AI研发技术，专注于研发医学相关AI应用;吸引不同学科背景的研究生，到著名大学学习，为AI领域培养大批博士和博士后人才;开展网络课程教学，为AI培育技术性劳动人才;在阿兰·图灵研究所下设图灵AI工作伙伴，吸引全世界最好的AI人才，投入巨资让他们在英国潜心研究。

I. 中国与美国在人工智能发展方面的真实差距有多大

美国。人工智能软硬两个方面美国都是独占鳌头。美国的基础工业水平，版自然社会科学领域都权是其他过短时间内难以匹敌的。虽然在材料和高端电子方面日本，韩国等国家可能比美国强。但是人工智能是工业生产，信息电子，自然与人类科学很多全景知识的集成，绝对不是造些机器人这么简单的事情。中国的机器人研究在世界上也有一席之地，但在集成上就远远不足了