人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)支點(diǎn)，它在信息時(shí)代中發(fā)揮著重要的作用。在人工智能中，很多學(xué)者認(rèn)為人工智能只是從計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中衍生出的一系列程序，但是在目前的人工智能概述中，還有一套完全合理的人工智能概述，需要進(jìn)行更近一步的考證，這樣才能完全使人工智能概述成形。

　　人工智能的發(fā)展歷程

　　在上個(gè)世紀(jì)五十年代，人工智能就已經(jīng)出現(xiàn)了，經(jīng)過(guò)十年的時(shí)間發(fā)展，人工智能在上個(gè)世紀(jì)六十年代的時(shí)候，得到了不錯(cuò)的發(fā)展，形成了人工智能發(fā)展的初級(jí)階段。在上個(gè)世紀(jì)六十年代的時(shí)候，人工智能初級(jí)階段的發(fā)展主要是運(yùn)用領(lǐng)域知識(shí)和啟發(fā)式思維發(fā)展。領(lǐng)域知識(shí)和啟發(fā)式思維發(fā)展主要是為現(xiàn)在計(jì)算機(jī)理論做一個(gè)良好的鋪墊。

　　經(jīng)歷了上個(gè)世紀(jì)六十年代的人工智能初級(jí)階段之后，迎來(lái)的是人工智能研究的第二個(gè)階段，這個(gè)階段的研究是從1964年開(kāi)始。在人工智能研究的第二個(gè)階段，這個(gè)階段主要是人們對(duì)自然語(yǔ)言的理解，通過(guò)對(duì)自然語(yǔ)言的理解來(lái)達(dá)成一種圖像和圖片的處理。在上個(gè)世紀(jì)八十年代之后，人工智能的發(fā)展將迎來(lái)第三次發(fā)展，這次發(fā)展主要是信息知識(shí)為中心，所以人工智能開(kāi)始以模擬知識(shí)為中心，運(yùn)用知識(shí)的模擬使得人工智能在發(fā)展研究上更深一步。在現(xiàn)在的人工智能的研究中，人工智能的發(fā)展方向主要是向多元化的人工智能系統(tǒng)發(fā)展，以便人工智能系統(tǒng)在信息時(shí)代的發(fā)展道路上更加完善。

　　人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

      專(zhuān)家系統(tǒng)

　　在人工智能的研究與應(yīng)用中，專(zhuān)家系統(tǒng)是必不可少的，因?yàn)橛辛诉@種 專(zhuān)家系統(tǒng)，才能使得人工智能在問(wèn)題求解的方面，更加具有專(zhuān)業(yè)性，對(duì)問(wèn) 題的解析更加的專(zhuān)業(yè)。通常人工智能有了這種專(zhuān)家系統(tǒng)，更多問(wèn)題的得到 了解決，實(shí)現(xiàn)人工智能理論的研究向人工智能實(shí)際運(yùn)用的研究的一個(gè)成功 性轉(zhuǎn)換。在人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用中，專(zhuān)家系統(tǒng)相當(dāng)于就是一個(gè)信息類(lèi) 軟件，這個(gè)軟件對(duì)信息和背景的查詢起到了非常好的作用，可以對(duì)一些不 明確的信息和不明確的背景起到一個(gè)結(jié)論性的查詢。專(zhuān)家系統(tǒng)在人工智能 領(lǐng)域中起到了關(guān)鍵性的作用。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)

　　在人工智能技術(shù)發(fā)展中，機(jī)器學(xué)習(xí)起到了關(guān)鍵性的作用，人工智能 通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提高人工智能系統(tǒng)的模擬性。在人工智能技術(shù)發(fā)展中，只 有通過(guò)對(duì)人工智能機(jī)器進(jìn)行不斷的學(xué)習(xí)，才能使得人工智能機(jī)器系統(tǒng)逐漸得到完善，使人工智能機(jī)器在研究人的一系列活動(dòng)時(shí)，能夠更加準(zhǔn)確。而 且人工智能機(jī)器也會(huì)通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)改變自己的一些不足，通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化人工智能的方案性。人工智能在經(jīng)過(guò)機(jī)器性的學(xué)習(xí)后，許多問(wèn)題也得到了解化，而且問(wèn)題的解答更具有專(zhuān)業(yè)性和背景性，人工智能技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)之后，針對(duì)一些專(zhuān)家系統(tǒng)，更是對(duì)一些不明確的背景起到了一個(gè)結(jié)論性的查詢。所以，機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用分析中，起到了關(guān)鍵性的作用。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是人的所有神經(jīng)組織所形成的一個(gè)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，在這個(gè)網(wǎng)狀似的結(jié)構(gòu)中，所有的神經(jīng)組織都是相互關(guān)聯(lián)的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是所有 神經(jīng)組織的集合區(qū)域。在人工智能技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用分析中，通過(guò)利用神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能的大腦模擬，讓人工智能系統(tǒng)盡可能達(dá)到與人的大 腦相匹配，讓人工智能與常人的思維空間一樣，甚至超過(guò)常人的思維。在 人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬中，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)支點(diǎn)來(lái)達(dá)成一種運(yùn)算模 型，在這個(gè)運(yùn)算中，主要是利用人的大腦的一些基本運(yùn)算機(jī)制和機(jī)理來(lái)實(shí) 現(xiàn)人工智能的模擬運(yùn)算。所以，在人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用分析中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能技術(shù)發(fā)展研究中占有重要地位。

　　模式識(shí)別

　　在人工智能技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用分析中，模式識(shí)別就是通過(guò)人工智能來(lái) 代替人的感知和識(shí)別，所以模式識(shí)別是一個(gè)很重要的技術(shù)領(lǐng)域，而且還是 一項(xiàng)較高的科技領(lǐng)域。在人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用分析中，模式識(shí)別可以 很好地幫助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)識(shí)別外界的一種感知能力，所以模式識(shí)別在計(jì)算 機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)中屬于人工智能技術(shù)發(fā)展中重要的結(jié)構(gòu)。 在人工智能技術(shù)發(fā)展中，模式識(shí)別也隨著社會(huì)的進(jìn)步在不斷的發(fā)展 和壯大，量子計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)逐漸運(yùn)用到人工智能模式識(shí)別系統(tǒng)中去。我 們知道，在早期的模式識(shí)別系統(tǒng)中，模式識(shí)別只是針對(duì)于一些文字和二維 圖像，隨著科技不斷地發(fā)展和進(jìn)步，模式識(shí)別系統(tǒng)也在逐漸得到發(fā)展，從 最開(kāi)始的文字和二維圖像到對(duì)三維景物的識(shí)別，到現(xiàn)在模式識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng) 可以對(duì)活體物體進(jìn)行識(shí)別和分析。所以，模式識(shí)別在隨著科技的發(fā)展而發(fā)展，模式識(shí)別系統(tǒng)也在人工智能領(lǐng)域逐漸發(fā)展和強(qiáng)大起來(lái)，對(duì)人工智能起 到了關(guān)鍵性的作用。

　　人工智能發(fā)展面臨問(wèn)題

　　基礎(chǔ)創(chuàng)新投入產(chǎn)量問(wèn)題

　　我國(guó)人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)創(chuàng)新投入嚴(yán)重不足。從企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新看， 中國(guó)人工智能企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)支出仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于美國(guó)、歐洲和日本。據(jù)統(tǒng) 計(jì)，美國(guó)人工智能領(lǐng)域企業(yè)投入的科技研發(fā)費(fèi)用占據(jù)了全球科技支出的 61%，我國(guó)人工智能領(lǐng)域企業(yè)研發(fā)支出雖然快速增加，增速達(dá)到34%，但 實(shí)際占據(jù)的全球科技支出份額明顯小于美國(guó)。從人工智能知識(shí)產(chǎn)權(quán)保有量 看，我國(guó)各類(lèi)實(shí)體擁有的工智能專(zhuān)利總量超過(guò)3萬(wàn)件，位居世界第一，但中 國(guó)相關(guān)企業(yè)擁有的人工智能相關(guān)專(zhuān)利多為門(mén)檻較低的實(shí)用新型專(zhuān)利，發(fā)明專(zhuān)利僅占專(zhuān)利申請(qǐng)總量的23%。

　　同時(shí)，根據(jù)世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織的數(shù)據(jù)，我國(guó)企業(yè)擁有的95％的人工智 能設(shè)計(jì)專(zhuān)利和61％的人工智能實(shí)用新型專(zhuān)利將會(huì)在5年后失效，相比之下， 美國(guó)85.6％的人工智能專(zhuān)利技術(shù)在5年后仍在支付維護(hù)費(fèi)用。2021年，我 國(guó)需要在人工智能基礎(chǔ)研究與創(chuàng)新，打造核心關(guān)鍵技術(shù)長(zhǎng)板、加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)方面加大投入力度。我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的算力算法核心基礎(chǔ)相對(duì)薄弱。我國(guó)人工智能發(fā)展在數(shù)據(jù)規(guī)模和算法集成應(yīng)用上都走在世界前列，但 在人工智能基礎(chǔ)算力方面，能提供國(guó)產(chǎn)化算力支持的企業(yè)還不多。

　　在人工智能的算力支持方面，ibm、hpe、戴爾等國(guó)際巨頭穩(wěn)居全球服 務(wù)器市場(chǎng)前三位，浪潮、聯(lián)想、新華三、華為等國(guó)內(nèi)企業(yè)市場(chǎng)份額有限； 國(guó)內(nèi)人工智能芯片廠商需要大量依靠高通、英偉達(dá)、amd、賽靈思、美滿 電子、emc、安華高、聯(lián)發(fā)科等國(guó)際巨頭供貨，中科寒武紀(jì)等國(guó)內(nèi)企業(yè)發(fā) 展剛剛起步。

　　在人工智能算法方面，主流框架與數(shù)據(jù)集領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外企業(yè)龍頭企業(yè) 包括谷歌、臉書(shū)、亞馬遜、微軟等，深度學(xué)習(xí)主流框架tensorflow、caffe 等均為美國(guó)企業(yè)或機(jī)構(gòu)掌握，百度、第四范式曠視科技等國(guó)內(nèi)企業(yè)的算法 框架和數(shù)據(jù)集尚未得到業(yè)界的廣泛認(rèn)可和應(yīng)用。2021年，我國(guó)需要進(jìn)一步 部署加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并重視國(guó)內(nèi)人工智能算法框架的創(chuàng)新推 廣。

　　產(chǎn)業(yè)脫節(jié)問(wèn)題

　　其次是“高端”的AI技術(shù)與“中低端”的產(chǎn)業(yè)之間存在脫節(jié)現(xiàn)象。相 對(duì)于龐大的經(jīng)濟(jì)體量，目前我國(guó)人工智能推廣應(yīng)用有限，仍有不小提升空 間。人工智能技術(shù)與企業(yè)業(yè)務(wù)需求存在鴻溝，尤其是傳統(tǒng)企業(yè)的整體智能化程度偏低。以制造業(yè)為例，業(yè)務(wù)信息化水平不足造成的場(chǎng)景數(shù)據(jù)獲取困難，研發(fā)投入大和交付周期長(zhǎng)，成為一部分企業(yè)利用AI進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)的制約因素。

　　研發(fā)與成果轉(zhuǎn)化率問(wèn)題

　　產(chǎn)學(xué)研合作密切度待提升，成果轉(zhuǎn)化率不高。一方面高水平、跨行 業(yè)復(fù)合型人才稀缺。當(dāng)前我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，但人才尤其是高水平、資深人才規(guī)模較小，難以滿足行業(yè)發(fā)展需求。我國(guó)人工智能基礎(chǔ)環(huán)節(jié)薄弱，與缺少頂級(jí)基礎(chǔ)研究人才有直接關(guān)系。市場(chǎng)上缺少既了解行業(yè)又掌 握人工智能關(guān)鍵技術(shù)，還能夠進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)的復(fù)合型人才。另一方面，對(duì)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)而言，高校、科研院所、企業(yè)之間如何實(shí)現(xiàn)密切合作的問(wèn)題亟待解決。現(xiàn)有產(chǎn)學(xué)研合作培養(yǎng)模式較為單一，高校、科研院所、企業(yè)之間的合作多為自發(fā)性短期行為，缺乏頂層統(tǒng)籌以及可持續(xù)運(yùn)行機(jī)制。

　　數(shù)據(jù)規(guī)范使用問(wèn)題

　　當(dāng)前數(shù)據(jù)使用不規(guī)范問(wèn)題較為突出，安全問(wèn)題逐漸顯現(xiàn)。人工智能 技術(shù)在造福人類(lèi)的同時(shí)，也引發(fā)了諸多安全問(wèn)題，以算法戰(zhàn)、深度偽造為代表的人工智能技術(shù)濫用給經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重負(fù)面影響。算法戰(zhàn)指的 是將人工智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)全面應(yīng)用于對(duì)敵作戰(zhàn)中的情報(bào)收集、 武器裝備、戰(zhàn)場(chǎng)勘測(cè)、指揮協(xié)同、決策制定等環(huán)節(jié)，核心目標(biāo)是利用人工智能技術(shù)提升軍事作戰(zhàn)能力；深度偽造是一種基于深度學(xué)習(xí)的人物圖像合 成技術(shù)，隨著人工智能算法開(kāi)源不斷推進(jìn)，深度偽造技術(shù)門(mén)檻正在不斷降 低，非專(zhuān)業(yè)人員已經(jīng)可以利用簡(jiǎn)單開(kāi)源代碼快速制作出以假亂真的視頻和圖像。20年以來(lái)，基于人工智能的算法戰(zhàn)和深度偽造的正在擴(kuò)大軍事影 響、形成網(wǎng)絡(luò)暴力、破壞政治選舉、擾亂外交關(guān)系等方面被濫用，并給社會(huì)和國(guó)家?guī)?lái)極大風(fēng)險(xiǎn)。上述對(duì)人工智能技術(shù)的濫用給我國(guó)家安全、產(chǎn)業(yè) 安全、社會(huì)經(jīng)濟(jì)安全帶來(lái)巨大風(fēng)險(xiǎn)，需提前預(yù)防可能風(fēng)險(xiǎn)，并尋求國(guó)際支 持。

　　人工智能未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

　　人工智能是新一輪科技革命及產(chǎn)業(yè)革命重要的著力點(diǎn)，人工智能的發(fā) 展對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)有著重要的意義。雖然人工智能已經(jīng)發(fā)展了 60多年，涉及到許多領(lǐng)域之中，但就目前的情況而言，人工智能發(fā)展過(guò)程 中還有許多問(wèn)題亟待解決，未來(lái)還有很長(zhǎng)一段路要走。

　　人工智能，顧名思義即人造的智能，是認(rèn)知學(xué)科、邏輯學(xué)、計(jì)算機(jī) 科學(xué)等學(xué)科交叉形成的一種新型的科學(xué)技術(shù)，人工智能研究的重要目標(biāo)就是使機(jī)器能夠表現(xiàn)出類(lèi)似人類(lèi)的智慧，具有智能行為。在人工智能研究的 過(guò)程中，機(jī)器學(xué)習(xí)是行業(yè)研究的核心，也是人工智能目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的最根本途 徑，是當(dāng)前人工智能發(fā)展的主要瓶頸。

　　人工智能已經(jīng)發(fā)展了很長(zhǎng)時(shí)間，它在未來(lái)的發(fā)展問(wèn)題是該學(xué)科有關(guān) 研究人員討論的重點(diǎn)，從現(xiàn)階段的發(fā)展情況來(lái)說(shuō)，未來(lái)人工智能可能會(huì)更好地為人類(lèi)服務(wù)、與人類(lèi)平等等。人工智能屬于全世界科研發(fā)展的前沿技 術(shù)，發(fā)展過(guò)程中與信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、精密制造技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)密 切相關(guān)，對(duì)各行業(yè)、各領(lǐng)域的發(fā)展都有一定的影響，在人工智能發(fā)展過(guò)程中要認(rèn)真、深刻地研究其未來(lái)的發(fā)展方向。