1.1　认识AI

人工智能（Artificial Intelligence，AI）这一术语于1956年被首次提出，至今该技术已经取得了许多令人兴奋的成果，并在多个领域得到了广泛的应用，也极大地改变了人们的社会生活。本节将对AI的概念做简单的介绍。

1.1.1　AI的定义

AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

斯图尔特·罗素（Stuart Russell）与彼得·诺维格（Peter Norvig）在Artificial Intelligence: A Modern Approach（《人工智能：一种现代的方法》）一书中认为，AI是有关“智能主体（Intelligent Agent）的研究与设计”的学问，而“智能主体”是指一个可以观察周遭环境并做出行动以完成目标的系统。这一定义既强调AI可以根据环境做出主动反应，又强调AI所做出的反应必须满足目标，同时不再强调AI对人类思维方式或人类总结的思维法则的模仿。

AI研究如何使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等），是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科融合的交叉学科、新兴学科。

未来，AI技术将继续发展和演进，助力各行各业转型升级、提质增效，并引发全新的产业浪潮。可以预见的是，将会有更多的AI技术被开发出来，以帮助我们更好地理解和处理复杂的数据。预测性分析和机器学习将会被运用到更多的领域，如医疗保健、金融、工业等领域。AI系统的安全性和可信性也将随着技术进步而逐步提高。AI技术虽可能对劳动力市场造成影响，导致一些岗位的消失，但同时也会创造新的工作机会。因此，我们需要更好地管理AI技术的发展与应用，以确保其能为人类带来最大的利益。

1.1.2　AI的起源

1.AI的起源

AI的概念在20世纪50年代被正式提出。1950年，一位名叫马尔温·明斯基（Marvin Minsky）的学生与他的同学合作建造了世界上第一台神经网络计算机，这被视为AI发展的一个重要起点。同年，被誉为“计算机之父”的艾伦·图灵（Alan Turing）提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而且不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。图灵还大胆预言了真正使机器具备智能的可行性。1956年，在由达特茅斯学院（Dartmouth College）举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡（John McCarthy）首次提出了“人工智能”一词，后来这被视为AI正式诞生的标志。

图灵测试的方法很简单，就是让测试者与被测试者（一个人与一台机器）隔开，测试者通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问，被测试者自由回答。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有智能，如图1-1所示。

1966年，麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology，MIT）的教授约瑟夫·魏岑鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发了一个可以和人对话的程序，并取名为Eliza。Eliza被设计成一个心理治疗师，可以通过谈话帮助有心理疾病的人。当时的人们对此十分惊讶，因为Eliza能够像真人一样与人交流。但实际上这个程序并没有达到真正的智能，它只是用了一些语言技巧来装作自己理解了对方说的话。Eliza的出现引发了人们在AI与人类情感交互方面的深度思考。尽管Eliza只是一个初级模型，但它为后来的AI的发展提供了重要启示。

2.AI的发展

从20世纪60年代到80年代，AI经历了快速发展的阶段。在这个时期，人们开始探索研究机器学习、神经网络等技术，AI的应用范围也因此不断扩大。1985年，机器学习领域的神经网络算法被提出，此后，该类算法在语音识别、图像识别等领域得到广泛应用。神经网络算法的提出是AI领域的一次重要尝试，其旨在模拟人类大脑的工作机制，通过模拟神经元的连接和信息在神经元之间的传递方式，实现对复杂数据的模式识别和学习。

3.AI的低谷

20世纪90年代初期，AI经历了一段低谷期。当时，由于计算机的运算能力较弱，加之数据集方面的限制，AI的应用受到了很大的制约。但是，在这一时期，人们开始研究支持向量机、随机森林等新的机器学习算法，加之计算机的运算能力不断提升，这些因素为AI的崛起奠定了基础。

4.AI的崛起

21世纪初，随着大数据和云计算等技术的出现，AI再次进入了快速发展的阶段。人们开始研究深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，AI的应用范围进一步扩大。目前，AI已经被应用于医疗、金融、交通等多个领域，并且在未来还有很大的发展空间。

AI是一个充满希望和挑战的领域。从发展历程来看，AI经历了多次高潮和低谷，但是它的前景依然广阔。从趋势来看，AI将会被应用于更多的领域，算法将会进一步优化，带来更多深远的影响。人们需要更加注重AI的可持续发展，研究更加智能和可靠的算法，使得AI更好地服务于人类。

1.1.3　AI的分类

AI可分为3类：弱人工智能、强人工智能与超人工智能。

弱人工智能是指利用现有智能化技术来改善经济社会发展所需要的技术条件和发展功能，可以理解为只能执行单一任务的AI。比如曾经战胜世界围棋冠军的AlphaGo，尽管它很厉害，但它只会下围棋。再比如苹果公司研发的语音助手Siri也是典型的弱人工智能，它只能根据命令执行有限的预设功能。

强人工智能也称通用人工智能，在思考、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习等方面都能与人类相媲美。强人工智能是综合性的，总的来说接近于人类智能水平，其实现依赖于计算机科学和脑科学的突破。

超人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI）是在几乎所有领域都大大超过人类认知表现的AI。超人工智能具有与人类智能等同的能力，即可以像人类智能实现生物上的进化一样，可以对自身进行重编程和改进，这便是“递归自我改进”。研究表明，生物神经元的工作峰值频率比现代微处理器慢了多个数量级，神经元的轴突传递神经冲动的速度也远远低于计算机的通信速度。这使得超人工智能的思考速度和自我改进速度远超人类。

值得注意的是，现阶段所实现的AI大部分是弱人工智能，并且已经被广泛应用。一般而言，由于弱人工智能在功能上的局限性，人们更愿意将弱人工智能看作工具，而不会将弱人工智能视为威胁。图1-2所示为弱人工智能机器人。

1.1.4　AI的三大核心要素

AI有三大核心要素，分别是数据、算法和算力。

（1）数据

数据是一切智慧体的学习资源，没有了数据，任何智慧体都很难学习到知识。如今，这个时代每时、每刻、每处都在产生数据（包括语音、文本、影像等），AI产业的飞速发展，也催生了大量垂直领域的数据需求。同时，数据的处理与分析也是AI的核心环节。通过大数据分析、机器学习等手段，AI可以从海量数据中提取有价值的信息，发现数据潜在的趋势和规律，为决策提供支持。

AI系统的核心是训练框架和数据。在实际的工程应用中，AI系统落地效果约20%取决于算法，约80%取决于数据的质量。可以说数据是AI的“原油”，其作用至关重要。全球领先的信息技术研究和咨询公司高德纳（Gartner）在发布的报告中提到，自适应AI系统通过反复训练模型，并在运行和开发环境中使用新的数据进行学习，以迅速适应在最初开发过程中无法预见的现实世界情况变化。

（2）算法

算法是一组解决问题的规则，是计算机科学中的基础概念。AI算法是数据驱动型算法，主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。目前，神经网络算法的发展由于深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑神经元之间的传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。

随着计算机计算能力和大数据技术的长足发展，AI算法迎来飞速发展时期。例如，AlphaGo在比赛中取胜的关键就在于先进的AI算法的运用。2012年10月，在代表计算机智能图像识别前沿技术的ImageNet竞赛中，AI算法在识别准确率上甚至超过了普通人类的肉眼识别准确率。目前，AI算法在语音识别、数据挖掘、自然语言处理等不同领域取得了显著成果，并将成果逐渐应用于交通运输、银行、保险、医疗、教育和法律等主流领域，实现了AI技术与产业链的有机结合。

（3）算力

算力是指计算机或其他计算设备在一定时间内可以处理的数据量或完成的计算任务的数量。算力通常被用来描述计算机或其他计算设备的性能，它是衡量一台计算设备处理能力的重要指标。算力概念的起源可以追溯到计算机发明之初，最初的计算机是由机械装置完成计算任务，而算力指的是机械装置完成计算任务的能力。随着计算机技术的发展，算力的概念也随之演化，现在的算力通常指的是计算机硬件和软件（操作系统、编译器、应用程序等）协同工作的能力。在AI技术当中，算力是算法和数据的基础，它支撑着算法的运行和数据的处理，进而影响AI的发展。算力的大小代表了数据处理能力的强弱。

算力与AI之间的关系密切，AI通常需要很强的计算能力来进行训练。AI的应用领域涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、计算机视觉等，这些领域需要处理大量的数据，进行复杂的数学运算和统计分析。因此，强大的计算能力是AI应用的基础。

值得注意的是，量子计算是一种基于量子物理原理的计算方式，可以大幅提高计算速度和效率。未来随着量子计算技术的发展，量子计算机的算力将会越来越强大，量子计算机将能够解决目前传统计算机无法处理的复杂问题。

图1-3显示了AI中算法、算力、数据之间的关系。

1.1.5　我国的AI发展现状

我国AI技术攻关和产业应用虽然起步较晚，但在国家多项政策和科研基金的支持下，近年来发展势头强劲。我国高度重视发展AI，在《新一代人工智能发展规划》中提出战略目标：到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。目前，我国在基础研究方面已经拥有AI专业研发队伍和国家重点实验室，并设立了各种与AI相关的研究课题，研发产出的数量和质量不断提升，已取得许多突出成果。

伴随着AI的研究热潮，我国AI产业化应用也蓬勃发展。智能产品和应用大量涌现，AI产品在医疗、商业、通信、城市管理等方面得到快速应用。

2017年7月5日，百度首次发布AI开放平台的整体战略、技术和解决方案。这也是百度AI技术首次整体亮相。其中，对话式AI系统可让用户用自然语言与其进行交互，能实现诸多功能；Apollo自动驾驶技术平台可帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统，是全球领先的自动驾驶生态。

2017年8月3日，腾讯正式发布了AI医学影像产品——腾讯觅影。同时，还宣布成立人工智能医学影像联合实验室。

2022年，全国一体化大数据中心体系总体完成布局设计，“东数西算”工程正式全面启动，AI基础设施加快建设。

此外，科大讯飞在智能语音技术上处于国际领先水平；依图科技搭建了十亿级人像对比系统，在2017年美国国家标准与技术研究院组织的人脸识别技术测试中，成为第一个获得冠军的中国团队。

目前，我国的AI发展取得了显著的成就，已经成为全球AI领域发展的重要力量。政府的政策支持、投资的推动以及研究机构和企业的努力，为我国AI的发展提供了良好的环境和机遇。未来，我国AI将继续蓬勃发展，为各个行业带来创新和变革。同时，我国也需要直面挑战，加强技术创新、加强人才培养和完善伦理规范，以推动AI行业的可持续发展和社会效益的最大化。值得注意的是，我国AI的发展面临数据隐私保护、伦理道德问题和人才供给等方面的挑战，需要持续加以解决。