ai人工智能论文， AI是一门交叉学科：人工智能由不同的技术领域组成，如机器学习、语言识别、图像识别、自然语言处理等。以下文章是由边肖整理和分享的人工智能论文。欢迎阅读！
ai人工智能论文篇一
如果时光倒流500年，你会如何向当时的人讲述今天的世界？那时候哥白尼刚刚发表日心说，伽利略还在比萨斜塔里扔铁球，吴承恩还在用毛笔写《西游记》。如果你对他们说：“嘿，伙计，我对着我手里的这个‘黑方块’说一句话。它不仅能给你看太阳系是什么样子，告诉你重力加速度是多少，还能直接下载唐僧要去西天取经给你看。”他们可能会觉得你不是神仙就是神经兮兮的。
AI诞生至今已有60年。这期间经历了两次大起大落，循序渐进的演变。如今，AI已经进入第三个黄金期。从其智能水平来看，今天的人工智能还处于从狭义智能到广义智能的高级阶段，还是一个不折不扣的“少年”，未来有着无限的可能性和巨大的提升空间。
AI是一门交叉学科：人工智能由不同的技术领域组成，如机器学习、语言识别、图像识别、自然语言处理等。同时，它也是一门交叉学科，属于自然科学和社会科学的交叉领域，涉及哲学和认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不确定性理论等学科。所以人工智能领域的技术壁垒比较高，会涉及多学科协作。对于任何一家公司来说，做好人工智能都将是一个大工程。未来不太可能有一家公司能够覆盖整个人工智能行业的每一个部分。更可能的模式将是一家公司专注于一个相对细分的领域，通过模块化协作实现人工智能领域的不同应用。
进化史呈阶梯状，以阶段突破为成长模式：人工智能的发展经历了两个黄金期和低谷期，
现在正在经历第三个黄金期。1956年，麦卡锡、明斯基、罗切斯特、申农等年轻科学家齐聚达特茅斯，首次提出“人工智能”一词，标志着人工智能的诞生。第二年，罗森布拉特提出了感知器Perceptron感知器，这标志着第一个神经网络的诞生。1970年，人工智能的第一个黄金期因为计算能力未能突破完成大规模数据训练而结束。
直到1982年，Dephold神经网络的提出，人工智能进入了第二个黄金期。之后，BP算法的出现使得训练大规模神经网络成为可能，人工智能的发展再次达到高潮。1990年，因为人工智能计算机和DARPA未能实现，政府撤资，人工智能再次进入低估状态。2006年，随着“深度学习”神经网络的突破，人工智能再次进入黄金时代。
AI会从狭义智能进化到广义智能。虽然人工智能已经诞生60年了，但是如果把它比作一个人，他应该还是未成年。根据人工智能的“智能”程度，可分为狭义智能、广义智能和超级智能三大发展阶段。目前的图像和语音识别水平，表明人类已经基本实现了狭义智能，正在向广义智能迈进。
狭义智能：当前技术已经达到的智能水平，包括计算智能和感知智能两个子阶段。计算智能是指机器开始具有计算和传递信息的功能，而感知智能是指机器开始具有“眼睛”和“耳朵”，即具有图像识别和语音识别的能力，并能基于这种判断采取一些行动。
广义智能：指机器开始具有认知能力，能够主动思考a
超级智能：这个阶段的机器几乎在所有领域都比人类聪明，包括科学创新、一般知识和社交技能等。目前这个阶段离我们还很远。届时，人类文明的进步和飞跃可能依赖于机器，机器人意识的伦理问题可能成为现阶段的主要问题。
推荐引擎和协同过滤可以分析更多的数据。
智能助手不仅限于Siri等手机语音助手。微软率先在win10系统中加入个人助手Cortana，标志着个人PC端助手的出现；图灵机器人通过云服务进入海尔智能家居和博世mySPIN车载系统，预示着多场景人工智能解决方案的趋势。初步实现人机交互的智能助理系统已经应用于智能客服、聊天机器人、家庭机器人、微信管理平台、车载系统、智能家居系统、智能手机助手等多个软硬件领域。
垂直网站和社交平台可以利用智能助手系统，打造高度专业的“线上专家”，提升平台价值；企业可以借助基于“语义识别”的智能助理系统构建智能客服，比传统的“关键词对应”支持的客服系统效率要高得多。
推荐引擎是一种主动发现用户当前或潜在需求，并主动向用户推送信息的信息网络。挖掘用户的偏好和需求，主动推荐用户感兴趣或需要的对象。传统推荐引擎通常利用用户在平台上的历史记录进行推荐，效率低，匹配度低。目前，随着大数据和深度学习技术的进步，推荐引擎和协同过滤可以分析更多的数据，甚至全网数据，模拟用户的需求，真正实现按需推荐。全球最大的正版流媒体音乐服务平台Spotify也使用卷积神经网络参与其音乐推荐引擎的构建；Google还提出使用深度学习方法学习标签进行推荐构建。制作《纸牌屋》的全球最大在线视频租赁公司网飞也使用深度学习网络来分析客户消费的大数据，还计划在AWS云上构建基于GPU的神经网络。
“餐厅推荐引擎”Nara是一个使用AI技术的推荐引擎。在启动之初，奈良投资了400万美元。Nara的数据库包含了超过10万家餐厅的信息，并利用独有的“Nara神经网络”学习用户的喜好，最终达到“电脑帮你点菜”的目的。
今年3月22日，国内领先的AI公司阿里巴巴旗下的阿里云推出了公测的“个性化推荐”引擎。这个引擎用来帮助创业者快速获得堪比淘宝天猫的个性化服务能力。阿里云增加的推荐引擎可以以更低的成本开发，节省90%的程序，推荐引擎的构建时间也将从几个月缩短到几天。
对于不懂算法的，只能推荐标签规则。但是如果要做一个类似协同过滤的机械化算法，创业公司需要配置大量的算法工程师，人力成本非常高。现在增加了推荐引擎，商家只需要做数据的ETL处理，推荐的结果集和训练集不需要处理。他们只需要调整自己的参与度，就能得到推荐的结果。AI带给人们新的视野？
医疗：为健康诊断和药物研发插上高飞的翅膀。
健康诊断有望迎来一个新时代。海量的病历数据和医学领域的新研究成果仅靠人力很难及时筛选和利用，人工智能技术的引入将充分发挥这些信息的价值。比如知名个人健康管理产品公司Welltok，就将IBM的Watson功能集成到其CafeWell Concierge APP中。借助沃森的认知计算能力，理解人类语言，实现与用户交流的能力，分析大量数据并为用户提供健康管理相关的答案和建议，实现健康管理、慢病康复训练、健康食谱等功能。该领域的良好前景使得WellTok的融资金额创下近年来的新高。此外，2015年，IBM斥资10亿美元收购医学影像和临床系统提供商Merge，将研究如何实现沃森的“辨别”医学影像功能。此外，AI还可以分析从医疗中心获得的健康数据，实现根据患者行为分析制定个性化治疗方案的功能。
智能家居：天花板还很远，AI有望成为核心。
行业的天花板还很远，增速有望保持在50%左右。《钢铁侠》中的“贾维斯”作为智能管家，不仅充当钢铁侠的小秘书，还帮助主人打理日常生活，为我们展示了一个理想的智能家居系统。虽然目前我们可能离万能的智能管家还很远，但是智能家居对我们生活的改变已经真正开始了。根据《2012-2020 年中国智能家居市场发展趋势及投资机会分析报告》预测，2016年中国智能家居市场规模将达到605.7亿，同比增长50.15%。到2020年，市场规模将达到3294亿，年均增长50%左右，向上延伸空间充足。为了达到“贾维斯”的极致效果，智能家居必须引入AI技术，实现家居的感应控制甚至自主学习能力。
AI有望成为智能家居的核心，实现家居自学习和控制。按照智能家居的发展进度，大致可以分为手机控制、多控结合、感应控制、系统自学习四个阶段。目前的发展水平还处于从手机操控到多控的过渡阶段。当从多控组合进化到感应控制甚至自学习时，AI将发挥主要作用。到目前为止，家的物理功能已经比较全面，未来的发展重点可能是如何对其进行升级，实现家的自我行为和协作。因此，未来AI在智能家居领域的应用有望成为其核心价值。AI智能家居的重建可以深入到各个方面，包括：控制主机、照明系统、影音系统、环境监控、防盗监控、门窗控制、能源管理、空调系统、花草浇水、宠物护理等等。
无人驾驶：政策萌芽，AI决定可靠性
优势很多，动力充足，政策萌芽。根据麦肯锡发布的调查，如果司机的双手可以解放出来，无人驾驶汽车中的乘客将通过移动互联网多花一分钟使用数字媒体服务，全球数字媒体业务产生的利润每年将增加50亿欧元。此外，由于自动泊车不需要预留开门空间供乘客下车，停车位至少可以减少15%。
如果无人驾驶汽车和ADAS系统可以将事故率降低90%，美国每年的损失可以节省约1900亿美元。可以说，诸多优势使得无人驾驶技术的研发动力相当充足，所以无人驾驶未来的努力应该会保持在一个比较高的水平。美国Lux研究公司曾预测，2030年无人驾驶汽车的市场规模将达到870亿美元。
到目前为止，各国政府对无人驾驶技术的政策支持正在逐步放开。美国政府年初刚刚宣布了一项40亿美元的资助计划；目前，英国可以在实际道路上测试无人驾驶汽车，无需获得额外的批准和性能保证；德国也在去年宣布，计划为配备驾驶辅助系统或全自动驾驶系统的车辆设立无人驾驶汽车测试段；欧盟总部正在就如何修改现有的关于驾驶的法律法规进行讨论和研究，以支持自动驾驶的发展；日本还提出在2020年前实现自动驾驶汽车的立法，并将自动驾驶作为2016年9月G7交通部长会议的议题。
“无人车大脑”AI的智能决定了无人驾驶的可靠性。由于无人驾驶完全由汽车内置程序负责，AI是无人车的大脑，而测距仪、雷达、传感器、GPS等。设备是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接决定了无人驾驶汽车在不同路况、不同天气条件下，甚至在一些探测设备失灵的突发情况下，能否及时做出正确判断并灵活调整驾驶策略，最终决定了无人驾驶汽车最急需突破的可靠性。
英伟达在2016年CES大会上发布了“Drive PX 2”车载电脑和一套具有学习功能的自动驾驶系统。该系统的亮点在于“自学习”，通过让车辆自己分析路况来实现自动驾驶，而不是在数据库中寻找预存的策略。系统后面连接了一个名为NVIDIA DIGITS的深度学习训练平台，最终连接到NVIDIA DRIVENET神经网络，为车辆的自我学习和改进提供支持。而且由于它是通过判断物体的轨迹而不是物体本身来计算路径，所以在行驶时受天气影响较小。
人工智能成为战场
目前全球AI的主战场还是在欧美。根据Venture Scanner的统计，按照从事AI相关业务的公司数量来看，全球AI的主战场仍然集中在北美和西欧。美国人数最多，达到450人左右的水平。但中国从事相关业务的公司数量还比较少，与俄罗斯、澳大利亚、部分欧洲国家、南部非洲国家接近。相比欧美的AI公司数量，还有很大的提升空间。
谷歌：投资未来人工智能帝国
建立字母帝国，具有品牌代言效应。2015年，谷歌成立了母公司Alphabet。搜索、广告、地图、App、Youtube、Android以及相关的技术基础设施部门”仍然属于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital和Google X都将成为Alphabet旗下的独立公司。通过成立Alphabet集团，谷歌拥有不同业务的独立研发，并以子公司的形式开展业务。谷歌品牌下留下来的，基本都是原有的传统强势业务。
其他公司则负责在各自领域“打头阵”。一旦商业R&D成功，母公司和谷歌品牌都会受益。如果R&D失败，公司的品牌不会有太大的不利影响，会建立良好的品牌背书效应。将机器学习技术应用于所有产品，我们不难发现，近年来，谷歌几乎将人工智能渗透到了旗下的各类产品中，可谓是全线铺开。回应谷歌CEO的话：“我们会小心翼翼地将机器学习技术应用到我们所有的产品中。”根据Alphabet目前的集团架构，我们将涉及AI应用的子公司以及相应的业务发展情况列示如下：
Nest:从事智能家居生态系统建设。2014年，谷歌以32亿美元收购了Nest。Nest生产智能恒温器，可以学习用户的行为习惯，根据用户的喜好调节温度。同时，Nest还提供火灾探测器和家庭安全摄像头等智能家居。
谷歌：谷歌各种创新技术的“孵化池”。谷歌开展的AI相关项目包括：无人驾驶汽车、Project Wing无人机送货项目、针对帕金森病的Liftware“防抖”勺子、用于疾病预警和健康监测的可穿戴设备、Project Titan太阳能无人机项目、Replicant团队负责的机器人项目等。
Verily:从事生命科学业务，即原谷歌生命科学。产品包括可以收集佩戴者体温和血液酒精含量等生物数据的智能隐形眼镜，以及监控血液中纳米粒子的智能手表。
DeepMind:深度学习算法公司。2014年，谷歌以4亿美元收购了DeepMind。
DeepMind的算法来自于两种机器学习方法的结合：第一种是深度学习，这是一种受人脑启发的结构。深度学习系统可以从大量的非结构化数据中获取复杂的信息。第二种是强化学习，受多巴胺奖励系统的启发，多巴胺是动物大脑中的一种神经递质。算法通过试错不断学习。目前，DeepMind在深度学习方面的研究成果已经被用于谷歌的机器人项目中。
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