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摘要：中國某些人工智能應(yīng)用已達(dá)國際領(lǐng)先水平中國在圖像及語音識別的基礎(chǔ)之上，即模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出，并通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，再對樣本進(jìn)行精準(zhǔn)分類和預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)了計(jì)算之外的思考。這便是中國著力研究人工智能所得到的令人欣喜的結(jié)果。
人工智能是近幾年來更受關(guān)注的高科技產(chǎn)業(yè)，特別是在2016年，隨著人工智能阿爾發(fā)狗大戰(zhàn)韓國圍棋名宿李世石并取得勝利后，人工智能產(chǎn)業(yè)的關(guān)注度更是大幅提升，許多國家已經(jīng)把人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提上了一個(gè)戰(zhàn)略高度。
人工智能的四大功能
語音識別——李開復(fù)博士當(dāng)年做的工作奠定了很多當(dāng)今識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)。這里忍不住說一下，Siri本身的技術(shù)并沒有特別大的亮點(diǎn)，真正nb的是它的模式（語音識別直接與搜索引擎結(jié)合在一起，產(chǎn)品體驗(yàn)做得好。而且關(guān)鍵是這樣的模式能采集到更多數(shù)據(jù)，使得系統(tǒng)的精度越來越高）
自然語言理解——自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。目前看到的最強(qiáng)的結(jié)果應(yīng)該是IBM Watson。但其實(shí)我們現(xiàn)在用的搜索引擎、中文輸入法、機(jī)器翻譯（雖然其實(shí)還不怎么work）都和自然語言理解相關(guān)。。
數(shù)據(jù)挖掘——隨著近年數(shù)據(jù)量的瘋狂增長，數(shù)據(jù)挖掘也有了長足進(jìn)步。最具有代表性的是前幾年著名的Netflix challenge（Netflix公司公開了自己的用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)，讓研究者根據(jù)這些數(shù)據(jù)對用戶沒看過的電影預(yù)測評分，誰先比現(xiàn)有系統(tǒng)好10%，誰就能贏100萬美元）最后這一比賽成績較好的隊(duì)伍，并非是單一的某個(gè)特別nb的算法能給出較精確的結(jié)果，而是把大量刻畫了不同方面的模型混合在一起，進(jìn)行最終的預(yù)測。
計(jì)算機(jī)視覺——目前越來越多的領(lǐng)域跟視覺有關(guān)。大家可能一開始想到的都是自動(dòng)駕駛。雖然大家都在說googleX的無人車， 但實(shí)際上現(xiàn)在無論是商業(yè)上，還是技術(shù)整合上最成功的算法是Mobile Eye的輔助駕駛系統(tǒng)。這個(gè)公司也是目前computer vision領(lǐng)域最掙錢的公司。
從實(shí)現(xiàn)新功能方面說，視覺的發(fā)展的趨勢主要有兩方面，A) 集成更多的模塊，從問題的各種不同方面，解決同一個(gè)問題（比如Mobile Eye，就同時(shí)使用了數(shù)十種方法，放到一起最終作出決策） B) 使用新的信息，解決一個(gè)原來很難的問題。這方面較好的例子是M$的Kinect，這個(gè)產(chǎn)品最讓人拍案叫絕的就是那個(gè)紅外pattern投影儀。
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
自然語言處理（包括語音和語義識別、自動(dòng)翻譯）、計(jì)算機(jī)視覺（圖像識別）、知識表示、自動(dòng)推理（包括規(guī)劃和決策）、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人學(xué)。按照技術(shù)類別來分，可以分成感知輸入和學(xué)習(xí)與訓(xùn)練兩種。計(jì)算機(jī)通過語音識別、圖像識別、讀取知識庫、人機(jī)交互、物理傳感等方式，獲得音視頻的感知輸入，然后從大數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到一個(gè)有決策和創(chuàng)造能力的大腦。
國內(nèi)人工智能研發(fā)與應(yīng)用范圍著力3方面
“人工智能”的概念，是在1956年的美國達(dá)特茅斯（Dartmouth）大學(xué)召開的學(xué)術(shù)會議上被提出的。著眼全球，只在短短的60年間，科學(xué)技術(shù)的積累便使得機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別和人機(jī)交互這3個(gè)基礎(chǔ)支撐能夠得到較為廣泛的應(yīng)用。縱觀我國，家庭機(jī)器人、工業(yè)或企業(yè)服務(wù)、智能助手3方面，是目前國內(nèi)智能機(jī)器人行業(yè)的主要研發(fā)范圍。就目前階段而言，家庭服務(wù)機(jī)器人智能化程度還處于初級水平；以倉儲和物流機(jī)器人應(yīng)用為主的工業(yè)/企業(yè)場景應(yīng)用更為廣泛；而在工業(yè)機(jī)器人市場中，中國所占市場份額約為27%是較大的，市場前景開闊。
從上世紀(jì)八九十年代的PC時(shí)代，進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代后，給我們帶來的是信息的爆炸和信息載體的去中心化。而網(wǎng)絡(luò)信息獲取渠道從PC轉(zhuǎn)移到移動(dòng)端后，萬物互聯(lián)成為趨勢，但技術(shù)的限制導(dǎo)致移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)難以催生出更多的新應(yīng)用和商業(yè)模式。而如今，人工智能已經(jīng)成為這個(gè)時(shí)代最激動(dòng)人心、最值得期待的技術(shù)，將成為未來10年乃至更長時(shí)間內(nèi)IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的焦點(diǎn)。
人工智能引全球關(guān)注，中國順應(yīng)潮流
對科技的重視，是中國向來的發(fā)展戰(zhàn)略。因此，我們可以看到國家不斷在戰(zhàn)略部署上出臺加速人工智能需求的政策。例如，“人工智能”首次出現(xiàn)在“十三五”規(guī)劃草案中，智能制造和機(jī)器人作為重大工程之一出現(xiàn)在“科技創(chuàng)新－2030項(xiàng)目”中，以及倡導(dǎo)“互聯(lián)網(wǎng)+”落實(shí)及其核心技術(shù)的推廣……可以預(yù)見，千億元級的人工智能市場應(yīng)用規(guī)模正在形成。
中國某些人工智能應(yīng)用已達(dá)國際領(lǐng)先水平
中國在圖像及語音識別的基礎(chǔ)之上，即模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出，并通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，再對樣本進(jìn)行精準(zhǔn)分類和預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)了“計(jì)算”之外的“思考”。這便是中國著力研究人工智能所得到的令人欣喜的結(jié)果。當(dāng)然，研發(fā)中會遇到瓶頸，同時(shí)也是突破口——訓(xùn)練和建模邏輯的算法，但相信，只要不懈努力，我國定能取得更多更高的科研成就。
另外，中國在人工智能自動(dòng)化軟件工程方面也處于世界領(lǐng)先水平，曾經(jīng)以《顛覆傳統(tǒng)的Yigo語言》為標(biāo)題，在國際較高科技權(quán)威雜志IEEE期刊上發(fā)表論文的Yigo技術(shù)正是此類IT技術(shù)的代表，基于該技術(shù)的軟件開發(fā)機(jī)器人編程系統(tǒng)，大大顛覆了傳統(tǒng)的人工編程效率，使按需實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源優(yōu)化配置、制造系統(tǒng)柔性與管理信息化效率大幅提升成為現(xiàn)實(shí)。目前，該技術(shù)已經(jīng)初步展現(xiàn)出人工智能在軟件開發(fā)領(lǐng)域的巨大潛力。
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