人工智能的基础论文， 人工智能本质上是一种能力，而不是具体的技术装备。人工智能作为一种解决问题的能力，可以存在于各种软件或硬件中。以下文章与边肖编辑和分享的人工智能基础论文相关。欢迎阅读！
人工智能的基础论文篇一
人工智能重塑未来生活的基础力量研究报告
什么是人工智能？
基于对学习专家提出的各种定义的分析，这份报告对人工智能的概念定义如下：“人工智能是一种完成目前只有人类智能才能完成的任务的能力。”
人工智能本质上是一种能力，而不是具体的技术装备。人工智能作为一种解决问题的能力，可以存在于各种软件或硬件中。
人工智能将作为基础力量存在。
随着人工智能越来越强，应用领域越来越广，未来它将像互联网、电力一样，作为一种基础力量，渗透到人类生产生活的方方面面，极大地重塑人类社会。未来人工智能的主要存在形式不是看得见的机器人，而是隐藏在各种产品和服务背后。
大多数人认为人工智能已经广泛应用于日常生活中。
在一项面向普通大众的调查中，世界计算机研究所向受访者提问：“你认为你日常生活中使用的产品或服务中存在人工智能吗？(比如手机、汽车等。)，86.05%的受访者认为存在，只有13.95%的受访者认为不存在。这反映出随着普通人了解人工智能的信息渠道越来越多，他们对人工智能的理解也越来越全面。
影视作品是普通人了解人工智能最重要的途径。
在计算机世界研究院针对普通大众的调查中发现，认为影视作品是了解人工智能最重要途径的受访者，占39.53%；其次是“媒体相关新闻报道”，占37.21%。
人工智能是提高大数据分析速度和准确率的重要途径，甚至是唯一途径。
大数据分析不仅仅是做计算。那样的话，分析大数据只需要性能更高、运算速度更快的计算机。大数据分析的本质在于从纷繁复杂、看似不相关的庞大数据中找出关联性，进行逻辑推理得出结论，进而为人类决策提供参考支持。找出相关性和逻辑推理需要使用人工智能。
人工智能发展的六大有利因素
1.数据提供了充足的养分。
2.硬件领域的突破
3.云计算的发展
4.深度学习技术的发展
5.物联网扩展了“人工智能”的感知范式
包围
6.科技公司积极参与。
正确理解人工智能
2015年7月4日，国务院发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，将人工智能列为“互联网”11项重点行动之一，充分体现了国家层面对人工智能的重视。说到“人工智能”，大众对这个概念并不陌生。人工智能(AI)多年来一直是科幻电影和科幻小说的重要主题。但是，熟悉不代表了解。因为大众对人工智能的认识大多来自科幻作品，所以大众往往会把人工智能和机器人联系在一起，无论是《终结者》里的T-800，还是《星际穿越》里的塔斯社。机器人是人工智能的一种表现，但远非全部。就好像电脑是互联网的一种表现形式，但不是互联网的全部。
提到人工智能，70%的人首先想到的是机器人。在一项面向普通大众的调查中，世界计算机研究所问受访者，“提到‘人工智能’这个词，你想到的第一个场景是什么？”选择“机器人”的受访者比例为69.77%，达到70%，选择“其他”的受访者比例为30.23%。
未来，人工智能将和互联网、电力一样，作为一种基础力量，渗透到人类的生产生活中，在多种产品和服务中“流动”。也许你身边没有机器人，但人工智能是普遍存在的。如果说以前的自动化是延伸和放大人类肌肉的力量，那么未来的人工智能将是延伸和放大人类心智的力量，“人工智能”的时代不会太远。
概念定义
人工智能并不是一个新概念，它是在20世纪50年代提出的。虽然“人工智能”现在已经成为计算机科学的一个重要分支，但它最初是由数学家而不是计算机科学家提出来的，因为当时还没有计算机科学家。1956年夏天，约翰麦卡锡、马文明斯基、纳撒尼尔罗彻斯特、克劳德香农等十位一流科学家在达特茅斯学院围绕“人工智能”这一主题组成了一个为期六周的工作组，“人工智能”的概念正式提出。
关于人工智能，业界提出了多个定义，其中有代表性的定义如下：
“人工智能是一门关于知识的学科。D \u D如何表示知识，以及如何获取知识和使用知识。”
――美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔森教授
“人工智能就是研究如何让计算机做过去只有人才能做的智能工作。”
――美国麻省理工学院的温斯顿教授
“研究如何在何时何地制造电脑，让生活更美好。”
-计算机科学家伊莱恩理查德
基于对学习专家提出的各种定义的分析，这份报告对人工智能的概念定义如下：“人工智能是一种完成目前只有人类智能才能完成的任务的能力。”这个定义涉及三点：“人的智能”、“当下”、“能力”。
“人类智能”:并不是说机器能完成人类能完成的任务，就有了人工智能。前提是它必须具备一定程度的人类智能，而不是被人类智能所控制。比如在人类的控制下，遥控机器人可以完成一些以前人类只能完成的任务，比如在火灾现场用灭火器灭火。但这种遥控机器人在完成任务时实际上需要人类智能的帮助，通过操作者的大脑发出指令。它本身并不智能，无法独立完成任务。它只是人类手或脚的延伸，不具备人工智能。“目前”:人工智能是面向未来的研究领域和实践领域，其对应的具体技术和应用不是一成不变的。一旦人工智能能完成目前只有人类智能才能完成的任务，用不了多久就不算人工智能了。比如，在机器会下棋之前，人类就把象棋当成了自己的“大智慧”。如果一个科学家在这个时候说，我要开发一种技术，可以让机器比人类下得更好，那么人们就会认为“机器会下棋”绝对属于人工智能。计算机在90年代打败了象棋大师，但现在很少有人把“下棋”当成人工智能。正如“人工智能”概念的提出者约翰麦卡锡所说，“一旦用人工智能实现了一件事，人们就不再称之为人工智能”。用凯文凯利的话说，人工智能的每一次进步，不仅重新定义了人工智能的意义，也重新定义了人类的意义。
“能力”:人工智能本质上是一种能力，而不是具体的技术装备。人工智能作为一种解决问题的能力，可以存在于各种软件或硬件中。比如苹果开发的Siri语音控制功能，就是人工智能的一种。当你询问明天的天气时，Siri能听懂你的话并回答你，这是只有人类智能才能完成的任务。
人工智能的分类
既然人工智能是一种能力，能力有强有弱。就像人类的智能有高低之分一样，人工智能也有分类，大致可以分为弱人工智能、强人工智能、超级人工智能三个层次。
(1)弱人工智能
弱人工智能是指只依靠计算速度和数据来完成单方面任务的人工智能。弱人工智能已经广泛应用于人类日常生活中。比如邮件自动过滤垃圾邮件的功能，就是一种人工智能。它不需要打扰你。它会基于不断完善的规则和数据积累，准确识别哪些是垃圾短信，为你过滤掉。但是它只能帮你过滤垃圾邮件，不能帮你做其他的事情，比如下棋。这叫“完成单方面任务”。
麻省理工学院人工智能实验室主任罗德尼布鲁克斯曾说，“有一些愚蠢的谣言说人工智能已经失败，但人工智能存在于你周围的任何地方和任何时候。人们只是没有意识到调整汽车系统中燃油喷射系统的参数是人工智能。下飞机的时候，人工智能调度系统会给你开门。当你使用一个微软软件时，有人工智能系统试图解决你做的事情，比如写信，它做得相当好。当你看一部电影，里面的人物都是电脑做的，作为群体行为，他们都没有人工智能。当你玩电子游戏时，你的对手是人工智能系统”。
大多数人意识到“弱人工智能”也是人工智能。虽然普通人可能还不知道“弱人工智能”的概念和含义，但他们已经意识到，与“弱人工智能”相对应的一些技术、能力、产品和服务也属于人工智能的范畴。在一项面向普通大众的调查中，世界计算机研究所向受访者提问：“你认为你日常生活中使用的产品或服务中存在人工智能吗？(比如手机、汽车等。)，86.05%的受访者认为存在，只有13.95%的受访者认为不存在。这反映出随着普通人了解人工智能的信息渠道越来越多，他们对人工智能的理解也越来越全面。电影、电视剧中展示的人工智能大多是特别厉害的机器人，它们的人工智能能力远远超过“弱人工智能”。如果人们知道人工智能的唯一信息渠道是电影和电视剧，那么他们中的许多人会认为人工智能在他们的日常生活中并不存在。然而，调查结果显示，近90%的受访者认为存在。根据计算机世界研究所的分析，之所以大多数人认为“弱人工智能”也是人工智能，主要是因为近年来媒体上人工智能的新闻报道，让人们对现实生活中的人工智能有了更多的了解。
(2)强人工智能
强人工智能已经达到了人类智能的水平。它可以思考，推理，制定计划，理解复杂的想法，并在实践中不断学习。它甚至有意识和情感。简而言之，人脑能做的，它都能做。大部分科幻文学作品都表现了这种强人工智能，但目前人工智能的发展水平还远远达不到强人工智能的水平。
(3)超级人工智能
超级人工智能比人脑聪明多了。用牛津大学人工智能伦理学家尼克博斯特罗姆(Nick Bostrom)的话说，“它几乎在所有领域都比最聪明的人脑聪明得多，包括科学创新、一般知识和社交技能。”
超过一半的人认为强人工智能永远实现不了。当世界计算机研究所在一项面向普通大众的调查中，问受访者“你认为人工智能的“智慧”多久会超过人脑”时，选择“永远不会超过”的受访者最多，高达51.16%，远超其他选项。另有9.30%的受访者认为需要60年以上。这反映出普通人认为强人工智能还处于科幻阶段，实现起来还很难。但是，也有普通人对科技的进步持乐观和自信的态度。4.65%的受访者认为5年内会实现强人工智能，13.95%的受访者认为需要6-15年。
普通人这样预测未来，那么科技专家怎么看？美国科学家、未来学家、奇点大学校长雷蒙德库兹韦尔(Raymond Kurzweil)在20世纪80年代预言，计算机将在1998年打败人类棋王，他的预言已经成功应验。他预言，2029年，计算机的推理能力将超过人类。
一般人对人工智能的认知
(1)绝大多数人对人工智能了解不多。
在计算机世界研究院面向普通大众的调查中发现，对人工智能概念表示“非常了解”和“比较了解”的受访者比例分别为2.33%和16.28%，加起来不足两成。表示“知识一般”的受访者占比最高，占46.51%，其次是表示“知识不多”的受访者，占34.88%。这反映出虽然近年来人工智能在业内相当流行，但普通大众对人工智能的认识还是比较一般的。
(2)大多数人对人工智能感兴趣。
计算机世界研究院针对普通大众的调查显示，对人工智能“非常感兴趣”和“比较感兴趣”的受访者比例分别为13.95%和58.14%，加起来超过70%。表示对人工智能“不感兴趣”的受访者比例仅为6.98%，不到10%。对人工智能表示“一般兴趣”的受访者占20.93%。没有一个受访者表示对人工智能“完全不感兴趣”。这反映出虽然目前普通大众对人工智能的了解还不够，但是他们的兴趣非常高。(3)影视作品是普通人了解人工智能的主要途径。
在计算机世界研究院针对普通大众的调查中发现，认为影视作品是了解人工智能最重要途径的受访者，占39.53%；其次是“媒体相关新闻报道”，占比37.21%，几乎与影视作品并驾齐驱。这反映了近年来，随着国内外科技界和产业界对人工智能的热潮，媒体上关于人工智能的新闻报道也越来越多，这些报道对普通人了解人工智能起到了很大的作用。此外，值得注意的是，9.3%的受访者认为“与他人交流”是他们了解人工智能最重要的途径，这反映出人工智能已经成为普通人日常交流中的话题。
(4)对于人类社会是否需要比人脑更聪明的人工智能，老百姓看法不一。
当世界计算机研究所问受访者“你认为人类社会需要比人脑更聪明的人工智能吗？”在一项针对普通民众的调查中，44.68%的受访者认为有必要，29.79%的人认为没有必要，25.53%的人表示“不好判断”。可见，受访者无论哪一方的观点，都没有超过半数，观点的多样性显而易见。
人工智能将作为基础力量存在。
随着人工智能越来越强，应用领域越来越广，未来它将像互联网、电力一样，作为一种基础力量，渗透到人类生产生活的方方面面，极大地重塑人类社会。未来人工智能的主要存在形式不是看得见的机器人，而是隐藏在各种产品和服务背后。这一点和互联网、电颇为相似。虽然这两股基本力量极大地重塑了人类社会，实现了人类社会的电气化和信息化，但我们很难看到互联网和电本身，默默无闻地支撑着各种产品和服务。这些基本力量看似不存在，却成为了现代文明社会的基石。
大多数人认为人工智能将在未来极大地改变人类社会。当世界计算机研究所问受访者“你认为未来的人工智能会像今天的互联网一样重塑人类的生产生活吗？”在针对普通人的调查中，高达93.02%的受访者认为会，只有2.33%的受访者认为不会。
人工智能的主要应用领域
美国市场研究机构Lux Research预测，到2030年，全球将有1200万辆无人驾驶汽车售出，汽车普及率逐年提高的中国将占据这一新市场高达35%的份额。
当我们的预测能力变得更好、更聪明时，所谓的“数据科学”就可以逐渐变成人们所说的“人工智能”。但其实两者并没有明显的区别。“只有两个”的区别可能在于对新奇度和难度的感知。其实所谓的新鲜感和难度，其实是会随着时间而变化的。今天的“人工智能”就是明天的“数据科学”。
――勒克斯资本的风险投资家扎万达尔
人工智能是一项基础技术，已经广泛应用于人机交互、大数据分析、医疗、无人驾驶、工业机器人、智能家居等多个领域。
人机交互
从计算机本身的发展来看，人机交互的方式也是一个不断“拟人化”的过程，从更早的输入命令到鼠标图形界面操作，再到今天流行的手指触屏操作。人类逐渐采用他们最习惯的方式与机器互动。在未来，语音识别和图像识别将成为人机交互的重要方式。理解文字和图片是只有人类才能完成的任务，所以语音识别和图像识别显然属于人工智能的一个重要应用领域。
近年来，语音识别技术发展迅速。大众已经可以从手机上的各种语音助手中感受到语音识别的便利和魅力。但目前语音识别的技术还有待进一步提高，比如在噪声背景下识别语音的能力。毕竟用户不仅仅需要安静环境下的语音助手。在未来，语音控制可能成为人类操作机器的一种重要方式。毕竟比触控操作方便多了。目前人和车的人机交互对语音识别的需求很大。在驾驶环境中，为了行车安全，驾驶员用手与智能车载系统交互不方便，也不能过多关注“眼睛”。因此，语音成为更合适的信息输入输出的人机交互方式。随着汽车智能化趋势日益明显，语音识别在汽车领域的应用将逐步深入和普及。就中国而言，像科大讯飞和车胤这样的公司。com已经在语音识别领域积累了深厚的技术。
所谓图像识别，就是计算机从图像中识别物体、场景和活动的能力。属于计算机视觉的范畴。计算机视觉的总体目的是使计算机能够像人类一样用“眼睛”观察和理解世界。与语音识别相比，图像识别面临更多的技术难题。这就是人工智能的特点。完成需要人类计算的事情几乎不需要时间，而完成人们一眼就能看懂的事情却很难。举个例子，对于大多数人来说，他们一眼就能看到照片中的人在做什么，但是要让计算机完成这个任务，需要做大量的准备工作。虽然图像识别的技术尚未成熟，但图像识别已经开始应用于人机交互，比如阿里巴巴推出的刷脸支付功能。此外，在电子商务领域还有一项热门的前沿创新业务，即无论何时何地，消费者看到一件感兴趣的商品，只要拍一张照片，相应的软件就会告诉用户网上哪里有卖，一键下单。这项新业务让人眼花缭乱，方便快捷，但一个重要的前提是，软件必须能够快速准确地识别照片中的物品是什么。新加坡公司ViSenze专注于图像搜索和识别技术，可以根据用户拍摄的商品将用户“回流”到相关电商网站。
大数据分析
大数据已经被公认为新时代的财富。但是，大数据只有经过充分的科学分析，才能发挥其价值。大数据分析不仅仅是计算，还包括性能更高、运算速度更快的计算机。大数据分析的本质在于从纷繁复杂、看似不相关的庞大数据中找出关联性，进行逻辑推理得出结论，进而为人类决策提供参考支持。找出相关性和逻辑推理需要使用人工智能。当然，可以借助人脑找到关联性，但在大数据时代，面对仍在实时涌动的庞大天文数据，显然无法借助人脑完成。人工智能是提高大数据分析速度和准确率的重要途径，甚至是唯一途径。越来越多的非结构化数据需要人工智能来处理。数据不仅仅是数字，还有图像、视频等。此外，数据不仅仅是数据库中的结构化数据。随着大数据时代的到来，非结构化数据越来越多，包括电子邮件、文本文件、图像和视频。这些海量的非结构化数据是有价值的，但是需要去发现和分析。至于数字的处理，只要输入电脑系统，电脑就能轻松完成。如前所述，算术对计算机来说根本不是问题。而对文本文件、图像、视频、音频等数据的分析，需要成熟的自然语言处理技术、图像识别技术、语音识别技术等。这些都是人工智能的领域。
医疗保健
人工智能已应用于医疗领域。图像识别技术应用于x光检查等医学图像的分析。许多美国医院已经开始使用语音识别技术来帮助医生抄写医嘱。IBM开发的沃森计算机已经可以利用自然语言处理技术阅读、学习医学文献和诊断疾病。凯文接受了沃森电脑的医疗服务。当凯文凯利输入他在印度感染的某种疾病的症状时，沃森给出了一个疑似疾病的列表，并从高到低列出了可能的疾病。人们认为凯文凯利沃森极有可能感染了贾第鞭毛虫病，但事实就是如此。目前IBM正在进行一个新的项目，目标是让计算机医学图像的理解能力达到放射科医生的水平。比如计算机看到CT照片后，可以从中分析出有价值的信息。
目前，国内一些企业已经开始利用人工智能在医疗领域进行实践。比如百度和北京祥云医院合作，在线提供皮肤病预诊断。患者用手机拍下患病皮肤的照片，然后上传到百度，可以进行预诊断，说明问题出在哪里。患者可以根据诊断前的诊断，知道应该进行什么样的初步治疗。除了诊断疾病，人工智能还有望预测疾病的可能性。网民每天都会在百度搜索大量疫情相关信息，经过百度大脑的处理和积累，形成预测模型，预测未来疾病的活动指数。
无人驾驶的
无人驾驶是人工智能综合应用的重要领域，可以说是集大成者。它不仅要求车辆能够及时、全面地感知周围路况，做出正确的判断和预测，还要求车辆能够快速实施，这就提出了很高的技术要求。目前，谷歌、百度等科技公司，以及宝马、福特等汽车厂商都在研发无人驾驶技术，并取得了很大进展。实际上，无人驾驶只是人工智能在汽车领域的一个比较先进和全面的应用。人工智能的一些主要应用已经广泛应用于汽车，如防抱死制动系统和自动泊车系统。
谷歌是无人驾驶技术领域最早的科技公司，成绩斐然。谷歌无人驾驶汽车使用的主要技术有激光测距系统、雷达、GPS、立体视觉、车轮角度编码器和红外摄像头。位于车顶的激光测距系统向周围发射64束激光束，遇到障碍物时会反射回来。这样就可以计算出车辆与周围物体的距离。2015年6月26日，谷歌将最新的无人驾驶汽车放在总部附近的公共街道上，车速提高到每小时40公里。这是谷歌无人驾驶汽车首次被允许在公共道路上行驶。此前，它只被允许在旧金山东南约120英里的空军基地的专用轨道上行驶。
虽然科技公司和车企都在研发无人驾驶技术，但追求的目标不同。谷歌和其他科技公司希望建造一辆完全无人驾驶的汽车，对驾驶员没有任何依赖。车企要打造的是高度无人驾驶技术，或者说智能驾驶辅助技术，通过人工智能帮助司机驾驶，让司机的驾驶体验更加舒适和安全。捷豹路虎的R&D和技术总监表示，捷豹路虎汽车公司不会将汽车变成像货物一样将驾驶员从A点运送到B点的机器人。司机需要从驾驶中获得更多乐趣。福特还致力于在所有产品中推广驾驶辅助技术，让经济型汽车的用户也能享受到人工智能技术带来的便利，包括自动泊车、转向、车道保持和刹车等。
工业机器人
虽然人工智能不能简单等同于机器人，但机器人无疑是人工智能的一个重要应用领域。目前，全球机器人数量已超过1000万，它们“奋斗”在家居、医疗、工业等各条战线上。根据中国机器人产业联盟发布的统计数据，2014年，中国市场销售的工业机器人约为5.7万台，比2013年增长55%，约占全球销量的四分之一。连续两年成为全球最大的工业机器人市场。
2014年，总统在中国科学院第十七次院士大会和中国工程院第十二次院士大会上的发言中再次提到人工智能和机器人，体现了高层对这一领域的重视。主席指出“国际上有舆论认为，机器人是‘制造业皇冠上的明珠’，其R&D、制造和应用是衡量一个国家科技创新和高端制造水平的重要标志。各大机器人厂商和国家纷纷加紧布局，抢占技术和市场制高点。看到这里，我在想，中国会成为机器人最大的市场，但是我们的技术和制造能力能应对这种竞争吗？既要提高我国机器人水平，又要尽可能占领市场。像这样的新技术、新领域还有很多，我们要审时度势，统筹兼顾，抓紧规划，扎实推进。”
根据国务院发布的《中国制造2025》计划，机器人是重点领域之一。未来，我国将围绕汽车、机械、电子、危险品制造、国防军工、化工、轻工等工业机器人和特种机器人以及医疗卫生、家庭服务、教育娱乐等服务机器人的应用需求，积极研发新产品，推进机器人标准化、模块化发展，拓展市场应用。
智能家居
智能家居的智能化体现在很多方面，更便捷的操控是其中之一。目前，一些智能家居解决方案选择在手机app上集成所有家电的遥控功能。虽然这比用多个遥控器方便，但还是要用手机这个中介。如果语音控制做得好，那么用户不需要使用手机等外部媒介，只需要动动嘴就可以了。比如用户想开空调，只需要喊一声“开空调”。如果一切都需要主人说话，那么这样的智能家居就不是高度智能的。随着人工智能技术的发展，智能家居应该像仆人一样，根据主人的生活习惯和需求，主动做出相应的控制。比如Nest恒温器，现在可以实时监测室温，根据主人的生活习惯和反馈自动调节温度。智能安全
安防离不开视频监控，视频监控离不开人脸识别，人脸识别离不开人工智能。目前，几乎每个城市的公共场所都有监控摄像头，这些摄像头获取的视频监控录像在维护社会秩序方面发挥着重要作用。我们看过一些电视剧里的一些场景。犯罪发生后，警方会查看一些重点路口的监控录像，寻找嫌疑人的线索。除了事后跟踪嫌疑人，视频监控作为一种监督手段，可以降低犯罪事件发生的概率。但是，视频监控要想发挥更大的作用，不仅要实现画面和场景的自动记录，还要实现自动识别和分析。
视频监控在理论上可以有效保护公共安全，但在实践中仍面临诸多困难。这些问题制约了视频监控价值的充分发挥。就一个城市而言，监控摄像头有上万个，获取的视频监控视频数量巨大。如果只是用人力去观察这些视频，进行全方位的实时监控，需要大量的工作人员。这种“人群”战术不仅费时费力，而且准确率低。对于时长上万小时的监控视频，有价值的视频可能只有一两秒钟。当肉眼极度疲劳时，很容易错过这一瞬间。在2015年贵阳国际大数据产业博览会上，阿里云向外界透露，正在与贵州交警商讨搭建视频监控系统的“大脑”。借助云大脑，对视频监控数据进行实时分析后，可以自动锁定可疑人员和车辆，并进行重点监控。未来有望实现对犯罪的预测。这意味着电影《少数派报告》中的场景将在真实的李身上实现
翻译正是现代人在生活和工作中所需要的。随着人工智能的发展，未来越来越多的翻译任务将由机器来完成。一些专业翻译机构已经使用机器来辅助翻译。专业人士把一些相对标准化的常规翻译任务交给机器，自己做一些需要深入思考的翻译工作。目前，一些科技公司已经开始利用大数据和人工智能技术开发具有翻译功能的产品。
2014年，微软推出了――Skype Translator，这是一款专注于面向个人消费者的机器翻译产品。不同语言的人用Skype Translator交谈。Skype Translator可以将你听到的内容翻译成文字并实时显示在屏幕上，或者用语音表达出来。Skype Translator的翻译“天赋”来自于其对大量素材的机器学习，包括翻译后的网页、带字幕的视频等。Skype Translator可以从中“意识到”同一个单词和句子在不同的语言中是如何表达的。另外，Skype Translator的翻译过程本身就是一种积累和学习。它翻译的越多，它的翻译能力就会越强，从而实现良性循环。目前，Skype Translator仍处于早期开发阶段。
随着平安城市建设等政策的不断发展和深化，以及交通、教育、金融等行业用户安全意识的增强，预计视频监控市场将保持强劲增长。2014年整个视频监控市场规模为304亿元，同比增长21.12%。未来，在政策支持、意识提升、公共安全需求、经济增长等因素的推动下，中国视频监控设备市场将有较大的发展空间，预计未来五年年均增速将保持在20%左右。
――华泰证券研究报告《人工智能：浪潮席卷，重塑世界》
发展人工智能的好机会
自2011年以来，开发和商业化人工智能相关产品和技术的公司获得了超过20亿美元的风险投资，而科技巨头则投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。
―德勤DUP研究报告《解密人工智能》
大数据提供了充足的养料。
人类并不是天生就有完整的智商，需要后天不断的学习和训练。人工智能也是如此，同样需要不断的学习和训练来提高自己的智能水平。那么人工智能学习的对象是什么呢？-数据。人工智能领域的一个重要研究方向就是依靠统计学、博弈论等数学方法。通过使用一些统计模型来处理图像、文本、语音等各种数据，就可以计算出概率。在数据处理的过程中，这些模型本身也在不断优化。庞大的数据资源是这些方法有效实施的基石，否则，人工智能将成为无源之水、无本之木。
大型数据库、web Cookie、全球网民的搜索行为乃至整个网络数字世界都可以成为人工智能的学习对象。随着物联网的不断普及，各种传感器已经渗透到人类生活和工作的方方面面，人类的线下生活也将转化为数据，这将为人工智能提供更多的学习对象。关于数据和人工智能的关系，人工智能顶级科学家吴恩达曾经做过一个生动的比喻。他把人工智能比作火箭。有效的深度学习算法是火箭发动机，数据是火箭的燃料。如果火箭想飞得又高又远，它不仅需要强大的发动机，还需要充足的燃料。
就目前人工智能的发展来看，其部分成果大多是在相关领域大量数据的基础上获得的。以1997年IBM深蓝计算机与国际象棋大师卡斯帕罗夫的人机比赛为例。深蓝在没有任何准备的情况下，完全靠“即兴发挥”赢得了比赛。“深蓝”此前已经“了解”了一百多年来优秀棋手对战两百多万盘棋的相关信息，可以说是做了大量功课。“罗马不是一天建成的”这句老话同样适用于人工智能。
硬件领域的突破
人工智能水平的提高，不仅需要理论研究的进步，更需要硬件基础的支撑。上世纪80年代，人工智能在神经网络等理论研究方面取得了很大成就，但能够将“想法”变成“实践”的硬件基础还不成熟。如果要用计算机来模仿人脑的大型神经网络，就需要大规模的计算机集群。在上个世纪，就计算机的数量和性能而言，很难满足这一要求。
微处理器性能大幅提升，价格大幅降低，是近年来硬件领域的重要突破之一。现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代微控制器的400万倍。20世纪90年代，图形处理器(GPU)作为一种新型芯片迅速发展。它可以并行处理视觉元素，大大提高了计算效率，推动了机器无监督学习技术的发展。从2005年开始，随着GPU产量的增加和价格的降低，业界开始使用GPU芯片并行运行“神经网络”。此外，在未来，碳纳米晶体管在提升微处理器性能方面有着巨大的潜力。众所周知，微处理器的性能提升几十年来一直遵循摩尔定律，呈现指数级增长趋势。然而，近年来，计算机工程师在减小硅晶体管的尺寸方面遇到了越来越多的困难。硅晶体管需要达到5纳米才能满足计算机芯片小型化的需求。几年后，硅的尺寸可能会达到极限。为了维护微处理器，继续遵循摩尔定律，呈指数级发展，就需要寻找新的材料来制作计算机芯片。研究人员已经开始开发碳纳米晶体管阵列，这种阵列比硅芯片更小，在性能上可以相互竞争。碳纳米晶体管阵列中使用的碳纳米晶体管是由碳原子排列的微小圆柱体，比目前的硅晶体管小100倍。
云计算的发展
云计算技术的日益普及和成熟也是推动人工智能发展的关键因素。虽然服务器等硬件设备性能大幅提升，成本降低，但要实现人工智能所需的强大计算和存储能力，还需要很多硬件设备。如果仅仅通过在本地架设服务器，不仅要花费大量的资金，占用大量的物理空间，而且在功耗和散热方面也面临很大的挑战。云计算通过大规模、分布式的并行计算，可以整合位于不同空间的计算资源，为获取强大的计算能力提供了一种便捷、廉价的方式，很好地解决了这一问题。
2014年初，微软推出了“牛津计划”(Project Oxford)，该计划基于微软Azure Cloud，为企业提供智能数据处理的能力。目前，声音、视频、图片等非结构化数据越来越多。而大多数公司缺乏处理这些数据的能力。微软的开放API放在微软Azure云端。这些API可以告诉这些公司他们的数据中有哪些内容，比如图片的颜色和大小，甚至可以进一步分析，告诉你这些内容是否健康，是否适合儿童观看。这对一些公司在内容控制上会有很大的帮助。前阵子热门网站“How-Old.net”可以评估照片中人的年龄，目前已经上传了6亿张照片。作为一个几天建成的网站，“How-Old.net”之所以在计算机视觉方面如此强大，是因为它利用了牛津项目提供的API。
深度学习技术的发展
机器学习是指计算机系统在不遵循显式程序指令的情况下，仅通过接触数据来提高性能的能力。关键的一点是，机器学习自动从数据中发现模式，一旦发现模式，就可以利用模式进行预测。机器学习可以说是当前人工智能最重要的发展路径。机器学习为人工智能研究提供了一种新的思路，即人类不需要一下子开发出智能的人工智能，而是可以先开发出一个具有自主学习能力的人工智能，然后让它通过“后天”的学习来成长和完善自己，直到足够智能。
早在1950年，英国数学家艾伦图灵就提出，“与其编写一个模拟成人思维的程序，不如编写一个模拟儿童获取新知识的程序。如果这种儿童的习得过程能够被模拟，那么通过有效的学习，最终将会演化为与成人大脑智力水平相当的思维过程”。
机器学习还可以分为有监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习需要人类帮助机器学习，比如标记数据。监督学习是一种效率有限的机器学习方法，需要人工干预，本身就耗费人力，降低效率。在万物互联的大趋势下，面对越来越多的大数据，人工标注数据太费时费力，很多数据无法标注。相比之下，无监督学习可以说是一种非常高效的学习方式。不需要人为干预。面对数据的海洋，机器可以“自己学习”，非常省心。
深度学习是机器学习领域最受关注的领域。2013年4月，《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术。深度学习的概念是2006年提出的，这几年有了很大的突破，但它本身并不是一项新技术。自20世纪80年代以来，一些专家一直在从事相关的探索和研究。10年前，微软使用类似的技术为用户提供平板电脑上的手写识别功能。
深度学习更接近人脑的学习方式，可以从无标签数据中学习。它最大的特点就是层次性，这也是它被称为“深”的一个重要原因。深度学习收集关于事物的形状、声音等信息。(一般可达5-10层)通过使用模仿人脑行为的神经网络，然后感知和理解它们并产生相应的行为。深度学习对人工智能的发展意义重大。用吴恩达的话说，深度学习实现了人工智能的正向循环。需要注意的是，深度学习只是一种“更接近”人脑的学习方法。总的来说还处于简单模拟人脑的阶段，还不能完全等同于人脑。毕竟人类对人脑的了解远远低于对计算机的了解。华为诺亚方舟实验室主任李航肯定了深度学习给人工智能的发展带来的巨大机遇，但也强调我们不要对深度学习期望过高，因为单靠深度学习是不可能达到和人类一样的智能的。
2014年，谷歌斥资4亿美元收购Deepmind，该公司在深度学习领域成绩斐然。深度研究人员开发了一种软件。该软件在玩雅达利的一些游戏时，不必获取任何关于游戏规则的信息。工作人员只需要为软件提供控制器、监视器、游戏分数和任务指令——在游戏中获得尽可能高的分数。玩太空入侵者、乒乓球等游戏时，软件一开始是个“门外汉”，但通过不断试错、不断自学，最终成为游戏高手，玩得比人类还好。当然，深度学习技术不能只用来玩游戏。它已被应用于许多领域，如帮助计算机更好地识别声音、字符和形状，以及改善搜索引擎的搜索结果。
物联网扩展了“人工智能”的感知范围
人类不仅有“大脑”，还有感知世界的身体。同样，人工智能也需要用自己的身体来感知世界。人工智能的身体是什么？答案是物联网。目前，智慧城市正在全球范围内快速发展，物联网是智慧城市的重要基础设施。声音、光、压力、温度等传感器。遍布城市充当人工智能的眼睛、耳朵、鼻子等身体器官，让世界在人工智能面前“具象可感”。华为预测，到2025年，全球将有1000亿个联网终端，其中90%以上是各类智能传感器。如前所述，随着物联网提供的持续数据，以及深度学习等技术的使用，人工智能会变得越来越聪明。科技公司积极参与。
谷歌、IBM、微软、脸书、百度等全球主要科技公司高度重视并积极参与，为人工智能的发展提供了沃土。
谷歌
谷歌的人工智能项目“谷歌大脑”(Google Brain)已经广泛应用于许多商业领域，如谷歌街道地图、“谷歌”图片搜索和Android系统语音识别。此前，谷歌必须派人检查街景中建筑物上出现的数字，以确定这是电话号码、涂鸦还是真实地址。现在，利用图像识别的人工智能技术，谷歌可以在一个小时内识别出法国街景地图上的所有地址，大大节省了人力成本和时间成本。据谷歌工程师称，“谷歌大脑”的这些应用只是一个开始。在未来，“谷歌大脑”可以极大地优化搜索算法，极大地改善公司的翻译服务。
除了利用自身积累发展人工智能，近年来，谷歌还斥资数十亿美元连续收购了DeepMind、Flutter、Nest、Boston Dynamics等近10家人工智能领域的公司。这四家公司的业务重点是深度学习、手势识别、智能家居和机器人。通过这些收购，谷歌不仅获得了技术，还获得了一大批顶尖人才。
(2)IBM
在人工智能领域，IBM推出了超级计算机沃森(Watson)和模拟人脑的芯片――TrueNorth。
IBM的大数据服务——“沃森分析”实现了人工智能在大数据分析领域的应用。“沃森分析”是模仿人类的信息处理模式。它不仅能理解自然语言，还能凭借自身的逻辑推理程序生成各种基于证据的假设，并不断学习。除了GPU，近年来，模仿人脑工作机制的新型芯片也发展迅速，为人工智能提供了硬件支持。2014年，IBM发布了能够模拟人脑的芯片――TrueNorth，能够模仿人脑的运行模式，擅长模式识别。与传统冯诺依曼结构的芯片不同，TrueNorth的内存、CPU和通信组件完全集成在一起，在本地处理信息。由于本地处理的数据量不大，避免了传统计算机内存和CPU之间的瓶颈问题。TrueNorth拥有100万个“神经元”核心，2.56亿个“突触”核心，4096个“突触”核心。其功率只有70毫瓦，已经达到量产要求。
微软公司
除了前面提到的Skype Translator，微软还推出了人工智能的姐妹产品小娜和萧冰。微软小娜定位为个人助理。它可以通过学习用户手机中的文本文件、邮件、图片、视频等数据，学习用户的语义和语境，了解用户的喜好、行为和习惯，为用户安排日程或回答问题。微软萧冰主要定位于虚拟伴侣，可以理解为聊天机器人。通过在网上学习网民的语言，在与用户的实际交流中“不断理解”，微软萧冰积累了越来越多的语料库，可以与人类进行有趣的交流。微软萧冰不仅可以根据用户所说的话进行交互，还可以使用图像识别技术对用户发送的图片进行“看图说话”。比如微软萧冰看到微软办公大楼的照片，会说“在顶楼办公是一种怎样的体验”。微软Windows 10系统的开始按钮右侧增加了“微软小娜”和“微软萧冰”的对话框，充分体现了微软对人工智能业务的重视。
脸书
脸书成立了一个人工智能实验室，由深度学习大师、纽约大学数据科学中心创始人Yann Lecun领导。该实验室的主要研究内容包括视频内容分析、智能答疑、图像识别、图片样本自动生成等。脸书人工智能实验室正在开发一种字符识别技术，即使人们看不到他们的脸，也可以通过分析他们的发型，衣服，姿势和身体特征来识别他们。
(5)百度
我们非常重视百度人工智能的发展。百度研究院拥有硅谷人工智能实验室、北京深度学习实验室、北京大数据实验室三个前沿实验室，包括语音识别和图像识别两个重要部门。百度人工智能技术的负责人是深度学习领域的顶级科学家吴恩达。基于深度学习技术的不断完善，百度在图像识别和语音识别方面的准确率不断增强，并在百度的移动搜索、百度的图片搜索和百度的广告系统中得到广泛应用。
根据市场研究机构IC Insights的最新预测报告，2015年全球整体物联网上安装的联网设备数量将达到132亿台；与此同时，约有31亿人类用户通过电脑、手机和其他系统连接到互联网。据估计，到2020年，全球将有超过250亿个系统/设备连接到互联网，而同时使用互联网的人类用户总数约为44亿。
冯诺依曼架构的最大特点是“共享数据，串行执行”的一维计算模型。根据这种结构，指令和数据存储在共享存储器中，CPU取出指令和数据来执行相应的操作。由于内存的访问速度远远低于CPU的运行速度，而且任何时候只能访问一个单位的内存，因此极大地限制了计算机的计算速度，CPU与共享内存之间的数据交换造成了影响高速计算和系统性能的“瓶颈”。
――华泰证券研究报告《人工智能：浪潮席卷，重塑世界》
人工智能发展中的困难
人工智能发展的拐点已经到来，但需要指出的是，由于技术的复杂性，发展不会一蹴而就，必然要经历一个由点到面，由特殊领域到通用领域的过程，通用领域人工智能的实现还很遥远。
――华泰证券研究报告《人工智能：浪潮席卷，重塑世界》
有待突破的技术难题。
近年来，人工智能领域非常火热，这已经不是第一次人工智能热潮了。从历史上看，人工智能经历了四次热潮，但最终都进入了“严冬”。很重要的一个原因是，虽然想法不错，理论也不错，但是实现起来技术问题太多。Nick Postlom在他的书《超级智能》中提到，“为什么人工智能的发展总是落后于预期？这主要是因为创造人工智能所遇到的技术困难远远超出了先驱们的想象。但这只能说明我们遇到了多大的技术难题，我们离解决它们还有多远。”总的来说，深度学习这个当今人工智能领域最耀眼的技术，其核心就是模仿人脑的神经网络处理信息的方式。但是，人类对人脑的运作机制还不太了解。就连深度学习领域的杰出科学家、脸书人工智能实验室主任Yann LeCun也表示，“我们仍然不知道大脑无监督学习是如何实现的，我们还未能开发出类似于大脑皮层的算法”。“我们知道最终的答案是无监督学习，但我们还没有找到这个答案”。另外，人类的一些技能并不仅仅依赖于人脑。雷蒙库兹韦尔(Raymond Kurzweil)在他的书《奇点临近》中提到：“一个人的性格和技能不仅仅在他的大脑中(虽然大脑是一个主要区域)。我们的神经系统遍布全身，但同时内分泌系统(激素)也对我们有重要影响。”
在人工智能的一些具体技术上，还有很多问题需要解决。以语音识别为例。虽然目前很多产品的语音识别准确率已经达到了很高的水平，但是大部分都是在安静的环境下才能实现，在嘈杂的环境下语音识别是非常困难的。例如，小鱼在家公司在开发智能家居陪伴机器人的过程中，花费了大量的资源来解决噪音问题。
各界的误解
人工智能对人类社会的影响是好是坏，人们众说纷纭，就像外星人对人类是友好还是邪恶一样。把人工智能看得过于万能和完美，是对人工智能发展的一种“扼杀”，而把人工智能看得过于邪恶和龌龊，会抢了人类的饭碗，带来大量失业甚至灭绝人类，是对人工智能的一种“扼杀”。
历史上出现过多次发展人工智能的热潮，也有人对人工智能的发展速度和功能过于乐观。他们不仅认为人工智能会很快实现，还认为人工智能会无所不能，会在几天内给人类社会带来翻天覆地的变化。虽然这种过于乐观的观点在一段时间内激起了人们对人工智能发展的热情和期待，但一旦遇到困难和挫折，人工智能的研究大厅就变得空荡荡的，因为人们发现很难这么快实现，而且离“完美”和“万能”还很远。Yann LeCun曾经说过，“一些虚假宣传对于人工智能来说是非常危险的。在过去的50年里，人工智能因为虚假宣传沉没了4次。对人工智能的炒作必须停止。”
除了“杀”，还有“杀”。一些科学精英认为，人工智能未来会给人类社会带来“生存风险”。所谓生存风险，是指那些威胁整个人类发展或彻底毁灭人类的风险。特斯拉创始人埃隆马斯克(Elon Musk)曾表示，“我们需要非常小心人工智能，它可能比核武器更危险。”“每个巫师都声称自己能控制被召唤的恶魔，但没有一个最终成功；所以，稍有不慎，人工智能就会给研究它、使用它的人带来无法预料的后果。”著名物理学家斯蒂芬霍金也说过，“人工智能可能是一种‘真正的危险’。机器人可能会找到改进自己的方法，而这些改进并不会一直造福人类。”
近40%的人认为人工智能未来可能会失控，给人类社会带来灾难。在一项面向普通大众的调查中，世界计算机研究所向受访者提问：“随着人工智能在未来变得越来越发达，你认为人工智能会失控并给人类社会带来灾难吗？”38.3%的受访者认为会，21.28%认为不会。前者几乎是后者的两倍。可见人工智能高度发展后，很多人都意识到了它的潜在危险。分析背后的原因，可能与很多经典影视作品中人工智能的危险性有关。此外，最近媒体还报道了斯蒂芬霍金等科技领袖关于人工智能危险的警告言论。
除了这种略带科幻色彩的“存在危险”，有人认为人工智能的发展还会给人类的生活带来一些直接的影响，比如抢人类的饭碗，导致大量的人失业。这种担心是基于以下逻辑。因为人工智能可以做越来越多以前只有人类才能做的事情，而且成本更低，效率更高，很多人会失业。
近70%的人认为人工智能会大大减少人类的就业机会。在一项面向普通大众的调查中，世界计算机研究所问受访者“你认为随着未来人工智能在各行各业的广泛应用，人类的就业机会会大大减少吗？”高达65.96%的受访者认为是，25.53%的人表示不是，8.51%的人表示不好判断。值得注意的是，当受访者被问及对人工智能其他方面的未来趋势判断时，约有40%的人表示“判断不好”，而在回答这一问题时，只有不到10%的人表示判断不好，这反映出普通人更确定人工智能会减少人类的就业机会。
相关法律的完善
实现人工智能的广泛深入应用，不仅需要成熟的技术来支撑，更需要成熟的法律法规来规范。就像互联网时代，法律法规有很多盲区需要完善和创新。互联网时代，法律需要完善和创新的地方更多。拿一个很重要的问题来说，如果人工智能造成了伤害，法律是应该追究相关技术制造商的责任，还是只惩罚“冒犯”的机器？就像美国未来生命研究所(FLI)在一封关于促进人工智能健康发展的公开信中提到的关于自动驾驶的法律监管――如果自动驾驶汽车可以将美国每年4万人的汽车死亡人数削减一半，那么汽车制造商将会得到2万起诉讼，而不是2万封感谢信。什么样的法律框架可以实现自动驾驶汽车的安全效益？人工智能带来的法律问题是由原有法律解决还是另行处理？”自动驾驶只是人工智能的一个应用领域，其他领域也面临着法律监管的问题。
网络安全性
互联网时代，网络安全是做任何事情都无法回避的风险，可以说是老生常谈。然而，人工智能领域的网络安全出现了一些新的特点和挑战。云计算是支撑人工智能的重要基础。但是，当数据存储和计算都集中在云端时，就相当于“把所有鸡蛋放在一个篮子里”。网络安全事故一旦发生，造成的危害和损失是重大的。未来人类生产生活中的很多设备都会在云端被人工智能控制。如果人工智能因网络攻击而“失控”，不仅会带来经济损失，甚至会危及人类生命。科幻《三体》描述了生活在未来城市的主人公。在餐厅吃饭、旅游等各种生活场景中，他都曾遭到过餐厅机器人服务员、无人驾驶汽车等人工智能设备的突然袭击。而这一切都是因为这些“智能”设备被想要杀死他的外星人控制。这个情节现在听起来比较科幻，但未来真的会成为人工智能给人类社会带来的隐患，必须认真面对和解决。从某种程度上说，网络安全问题是一个关系到人工智能“对错”的根本性问题。现在，在对待人工智能的态度上，有些人
视为“魔鬼”，一些人视为“天使”。不管人工智能是什么，一旦它被无法之徒通过网络攻击而控制，即使它是“天使”，也会做出“魔鬼”的事情。尼克・波斯特洛姆在《超级智能》一书中提到了他对人工智能网络安全问题的担忧。他认为在发展人工智能的同时，必须要做好网络安全方面的研究和控制。然而如果各个国家围绕人工智能的研究和应用掀起了类似“军备竞赛”的竞争，那么在竞争压力下，各参与方为了追求速度，可能会降低在网络安全领域的投入，轻装上阵，快些赶路，而这无疑为未来的人工智能时代带来了莫大隐患。隐私保护
隐私问题在某种程度上是和网络安全相伴相生的问题。在人工智能时代，你生活和工作中的机器会越来越“懂”你，了解你的兴趣爱好、生活习惯等。例如你的手机个人助手，会实时分析你和别人的联系内容。如果你给某人发了一条短信，说晚上一起吃个饭吧。那么手机个人助手就会向你推荐合适的餐厅。这是一项很贴心的管家服务，解放了你很多时间，然而这是以牺牲你的个人隐私为前提的。你可能会说，反正我的手机个人助手又不是人，它知道这些隐私也无妨。然而一旦发生了网络安全事故，你的这些隐私就极有可能被别有用心的人所掌握。
未来，在人工智能广泛、深入应用的情况下，人类隐私的隐患不仅存在于个人生活中，还存在于公共生活中。如前所述，视频监控将成为未来人工智能在城市安防中的重要应用领域。未来的视频监控所发挥的作用不仅是事后寻找破案线索，而是事件发生的同时，人工智能就能迅速对事情性质做出判断，然后告知相关人员前去处理，甚至是预测事件的发生，在事件发生之前就告知人类采取措施。这很像科幻电影《少数派报告》中的情节，未来也会成为现实。可以说，你一出家门就生活在人工智能视线里，它在注视你、保护你，这会给你带来安全，但也暴露了你全天的行踪，显然有时你不想让别人知道你的行踪。
近一年来，网民因个人信息泄露、垃圾信息、诈骗信息等现象导致总体损失约805亿元，人均124元。其中，78.2%的网民个人身份信息被泄露过，包括网民的姓名、学历、家庭住址、身份证号及工作单位等;63.4%的网民个人网上活动信息被泄露过，包括通话记录、网购记录、网站浏览痕迹、IP地址、软件使用痕迹及地理位置等。
――中国互联网协会12321网络不良与垃圾信息举报受理中心发布了《中国网民权益保护调查报告(2015)》
发展人工智能的策略建议
理性、全面地认识人工智能
有些人认为人工智能的发展将给人类社会带来一片光明，也有人认为人工智能会带来一片黑暗，甚至是人类的灭绝。我们需要考虑到人工智能的潜在威胁，而且要考虑到最坏的情况。考虑最坏的情况是为了早做准备、避免这一情况的发生。否则无视坏的方面，只会“放任”它的发生。同时，我们也要考虑到人工智能给人类社会所能带来的利处，要考虑到最好的情况，而考虑最好的情况则是要为了追求最好的目标，去让它成为现实。
人工智能会带来一些人的失业，但这些人也会走上新的工作岗位。其实科技的发展史本身就是一部人类不断把工作“外包”给机器的过程。就目前来看，机器的大范围应用并没有造成大规模的人口失业，而是驱使人类去从事更有创造性、“更舒服”的工作。谷歌创始人拉里・佩奇最近在接受一次采访时表示，“曾经有90%以上的人从事农业，在过去的几个世纪里，大量的工作都被机器所代替”。机器的广泛应用虽然大大减少了农业人口，但它带来的不是众多衣食无着的“失业农民”，而是把大量人口从重复、机械、低附加值的农业劳作中解放出来，去从事更有创造性、高附加值的工作。
由政府组织科研机构、高校和企业搭建开放性的研究协作平台
研究周期长、学科跨度大、投入资源大是人工智能领域研究的一大特点，这就需要整合方方面面尽可能多的资源来推动研究。拿美国的人工智能研究与应用来讲，就体现了政府和企业深度合作的特点。提到Siri语音助手，人们大多只想到苹果公司，而该项技术脱胎于美国国防部先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元、历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目。据相关报道，DARPA目前正在进行一个名为“CwC”(与计算机交流)的新项目，目的是打破人和机器之间的语言壁垒，让计算机可以像人一样通过使用口语、面部表情和手势来表达。
人工智能作为当今人类社会的一个科技制高点，如果要抢占这个制高点，政府可以组织科研机构、高校和企业搭建开放性的研究协作平台。就像百度公司创始人李彦宏提议建立“中国大脑”计划时所谈到的，“这个项目是要做一个关于人工智能的基础设施，把相应大规模的服务全集中建立起来，并开放给科研机构、民企、国企、创业者等社会各个层面，让大家在这个平台上尝试语音识别、视觉识别、自然语言理解、智能机器人等”。
循序渐进，不要一开始就给予过高预期
如前所述，当下已经不是人工智能第一次掀起热潮，在过去的60年里已经掀起了四次，但很快都沉寂了。其实在上世纪50年代，首次提出人工智能概念的那些杰出科学家们，他们认为在此领域用不了多久在一些关键问题上就能取得重大突破，他们在向该项研究的资助方写的正式报告中也表达了信心。然而几十年过去了，他们认为很快就能实现的目标直到今日还未实现。可以说之前掀起的四次人工智能热潮都面临同一轮回，那就是人类认为在人工智能领域有了新发现，人工智能的美好愿景很快就会实现，激情满怀;然而当他们认为已经完成了绝大部分工作后，发现又出现了很多之前没想到的问题，而这些问题当下难以解决，然后对人工智能的热情也就冷却下来。
当今人类也不比过去几十年里的杰出科学家聪明多少，人工智能对我们来说仍然是一个未知远远多于已知的陌生领域。我们在人工智能领域的探索很像走盘山公路，我们所憧憬的壮丽山峰就在几十公里之外，已经能看到山峰的轮廓，认为差不多再需要半小时车程就到了。然而我们看到的只是直线距离，我们不知道这弯弯曲曲的山路究竟还要绕多少弯，我们还要走多少弯路。人类在科技发展上的速度确实是呈指数级的，然而对人工智能的探索也要循序渐进，有激情是好的，但要避免浮躁，要做好打持久战的心理准备，而不是闪电战。否则在未来的征途中，一旦遭遇难题，人工智能的这场热潮可能又会沉寂下去。
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