國外人工智能研究現(xiàn)狀
探討人工智能，就要回答什么是智能的問題，綜合各類定義，智能是一種知識(shí)與思維的合成,是人類認(rèn)識(shí)世界和改造世界過程中的一種分析問題和解決問題的綜合能力以下是學(xué)習(xí)啦小編精心整理的國外人工智能研究現(xiàn)狀的相關(guān)資料，希望對(duì)你有幫助!
國外人工智能研究現(xiàn)狀
探討人工智能，就要回答什么是智能的問題，綜合各類定義，智能是一種知識(shí)與思維的合成,是人類認(rèn)識(shí)世界和改造世界過程中的一種分析問題和解決問題的綜合能力。對(duì)于人工智能，美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授提出“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授提出“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)”。綜合來看人工智能是相對(duì)人的智能而言的。其本質(zhì)是對(duì)人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。是研究、開發(fā)模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
人工智能經(jīng)過信息采集、處理和反饋三個(gè)核心環(huán)節(jié)，綜合表現(xiàn)出智能感知、精確性計(jì)算、智能反饋控制，即感知、思考、行動(dòng)三個(gè)層層遞進(jìn)的特征。
智能感知：智能的產(chǎn)生首先需要收集到足夠多的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)去表述場景，因此智能感知是實(shí)現(xiàn)人工智能的第一步。智能感知技術(shù)的目的是使計(jì)算機(jī)能 “聽”、會(huì)“看”,目前相應(yīng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和自然語言處理技術(shù)均已經(jīng)初步成熟，開始商業(yè)化嘗試。
智能處理：產(chǎn)生智能的第二步是使計(jì)算機(jī)具備足夠的計(jì)算能力模擬人的某些思維過程和行為對(duì)分析收集來的數(shù)據(jù)信息做出判斷，即對(duì)感知的信息進(jìn)行自我學(xué)**、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應(yīng)反映。具體的研究領(lǐng)域包括知識(shí)表達(dá)、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)**等，與精確性計(jì)算及編程技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等密切相關(guān)，是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的遠(yuǎn)期目標(biāo)，目前該領(lǐng)域研究還處于實(shí)驗(yàn)室研究階段，其中機(jī)器學(xué)**是人工智能領(lǐng)域目前熱度最高，科研成果最密集的領(lǐng)域。
智能反饋：智能反饋控制將前期處理和判斷的結(jié)果轉(zhuǎn)譯為肢體運(yùn)動(dòng)和媒介信息傳輸給人機(jī)交互界面或外部設(shè)備，實(shí)現(xiàn)人機(jī)、機(jī)物的信息交流和物理互動(dòng)。智能反饋控制是人工智能最直觀的表現(xiàn)形式，其表達(dá)能力展現(xiàn)了系統(tǒng)整體的智能水平。智能反饋控制領(lǐng)域與機(jī)械技術(shù)、控制技術(shù)和感知技術(shù)密切相關(guān)，整體表現(xiàn)為機(jī)器人學(xué)，目前機(jī)械技術(shù)受制于材料學(xué)發(fā)展緩慢，控制技術(shù)受益于工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的積累相對(duì)成熟。
(二)深度學(xué)**是當(dāng)前最熱的人工智能研究領(lǐng)域
在學(xué)術(shù)界，實(shí)現(xiàn)人工智能有三種路線，一是基于邏輯方法進(jìn)行功能模擬的符號(hào)主義路線，代表領(lǐng)域有專家系統(tǒng)和知識(shí)工程。二是基于統(tǒng)計(jì)方法的仿生模擬的連接主義路線，代表領(lǐng)域有機(jī)器學(xué)**和人腦仿生，三是行為主義，希望從進(jìn)化的角度出發(fā)，基于智能控制系統(tǒng)的理論、方法和技術(shù)，研究擬人的智能控制行為。
當(dāng)前，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)**技術(shù)是當(dāng)前最熱的研究領(lǐng)域，被Google，F(xiàn)acebook，IBM，百度，NEC以及其他互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛使用，來進(jìn)行圖像和語音識(shí)別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從上個(gè)世紀(jì)80年代起步，科學(xué)家不斷優(yōu)化和推進(jìn)算法的研究，同時(shí)受益于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速提升，目前科學(xué)家可以利用GPU(圖形處理器)模擬超大型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，為深度學(xué)**提供了上百萬的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，上述三個(gè)因素共同作用下使語音識(shí)別技術(shù)和圖像識(shí)別技術(shù)能夠達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確率。
主要發(fā)達(dá)國家積極布局人工智能技術(shù)，搶占戰(zhàn)略制高點(diǎn)。
各國政府高度重視人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對(duì)人工智能的科研投入，其中美國政府主要通過公共投資的方式牽引人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2013財(cái)年美國政府將22億美元的國家預(yù)算投入到了先進(jìn)制造業(yè)，投入方向之一便是“國家機(jī)器人計(jì)劃”。
在技術(shù)方向上，美國將機(jī)器人技術(shù)列為警惕技術(shù)，主攻軍用機(jī)器人技術(shù)，歐洲主攻服務(wù)和醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)，日本主攻仿人和娛樂機(jī)器人。
現(xiàn)階段的技術(shù)突破的重點(diǎn)一是云機(jī)器人技術(shù)，二是人腦仿生計(jì)算技術(shù)。美國、日本、巴西等國家均將云機(jī)器人作為機(jī)器人技術(shù)的未來研究方向之一。伴隨著寬帶網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的普及，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，未來機(jī)器人技術(shù)成本的進(jìn)一步降低和機(jī)器人量產(chǎn)化目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，機(jī)器人通過網(wǎng)絡(luò)獲得數(shù)據(jù)或者進(jìn)行處理將成為可能。目前國外相關(guān)研究的方向包括：建立開放系統(tǒng)機(jī)器人架構(gòu)(包括通用的硬件與軟件平臺(tái))、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)機(jī)器人系統(tǒng)平臺(tái)、機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的算法和圖像處理系統(tǒng)開發(fā)、云機(jī)器人相關(guān)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的研究等。
由于深度學(xué)習(xí)的成功，學(xué)術(shù)界進(jìn)一步沿著連接主義的路線提升計(jì)算機(jī)對(duì)人腦的模擬程度。人腦仿生計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，將使電腦可以模仿人類大腦的運(yùn)算并能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)習(xí)和記憶，同時(shí)可以觸類旁通并實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的創(chuàng)造，這種具有創(chuàng)新能力的設(shè)計(jì)將會(huì)讓電腦擁有自我學(xué)**和創(chuàng)造的能力，與人類大腦的功能幾無二致。在2013年初的國情咨文中，美國總統(tǒng)奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計(jì)劃，宣布投入30億美元在10年內(nèi)繪制出“人類大腦圖譜”，以了解人腦的運(yùn)行機(jī)理。歐盟委員會(huì)也在2013年初宣布，石墨烯和人腦工程兩大科技入選“未來新興旗艦技術(shù)項(xiàng)目”，并為此設(shè)立專項(xiàng)研發(fā)計(jì)劃，每項(xiàng)計(jì)劃將在未來10年內(nèi)分別獲得10億歐元的經(jīng)費(fèi)。美國IBM公司正在研究一種新型的仿生芯片，利用這些芯片，人類可以實(shí)現(xiàn)電腦模仿人腦的運(yùn)算過程，預(yù)計(jì)最快到2019年可完全模擬出人類大腦。
高科技企業(yè)普遍將人工智能視為下一代產(chǎn)業(yè)革命和互聯(lián)網(wǎng)革命的技術(shù)引爆點(diǎn)進(jìn)行投資，加快產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。
谷歌在2013年完成了8 家機(jī)器人相關(guān)企業(yè)的收購，在機(jī)器學(xué)習(xí)方面也大肆搜羅企業(yè)和人才，收購了DeepMind和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)軍企業(yè)Andrew Zisserman，又聘請(qǐng)DARPA原負(fù)責(zé)人 Regina Dugan負(fù)責(zé)顛覆性創(chuàng)新項(xiàng)目的研究，并安排構(gòu)建Google基礎(chǔ)算法和開發(fā)平臺(tái)的著名計(jì)算機(jī)科學(xué)家Jeff Dean轉(zhuǎn)戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。蘋果2014 年在自動(dòng)化上的資本支出預(yù)算高達(dá)110 億美元。蘋果手機(jī)中采用的Siri智能助理脫胎于美國先進(jìn)研究項(xiàng)目局(DARPA)投資1.5億美元，歷時(shí)5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)項(xiàng)目，是美國首個(gè)得到大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的人工智能項(xiàng)目。Amazon計(jì)劃在2015 年能夠使用自己的機(jī)器人飛行器進(jìn)行快遞服務(wù)。韓國和日本的各家公司也紛紛把機(jī)器人技術(shù)移植到制造業(yè)新領(lǐng)域并嘗試進(jìn)入服務(wù)業(yè)
人工智能的實(shí)際應(yīng)用
人工智能概念從1956年提出，到今天初步具備產(chǎn)品化的可能性經(jīng)歷了58年的演進(jìn)，各個(gè)重要組成部分的研究進(jìn)度和產(chǎn)品化水平各不相同。人工智能產(chǎn)品的發(fā)展是一個(gè)漸進(jìn)性的過程，是一個(gè)從單一功能設(shè)備向通用設(shè)備，從單一場景到復(fù)雜場景，從簡單行為到復(fù)雜行為的發(fā)展過程，具有多種表現(xiàn)形式。
人工智能產(chǎn)品近期仍將作為輔助人類工作的工具出現(xiàn)，多表現(xiàn)為傳統(tǒng)設(shè)備的升級(jí)版本，如智能/無人駕駛汽車，掃地機(jī)器人，醫(yī)療機(jī)器人等。汽車、吸塵器等產(chǎn)品和人類已經(jīng)有成熟的物理交互模式，人工智能技術(shù)通過賦予上述產(chǎn)品一定的機(jī)器智能來提升其自動(dòng)工作的能力。但未來將會(huì)出現(xiàn)在各類環(huán)境中模擬人類思維模式去執(zhí)行各類任務(wù)的真正意義的智能機(jī)器人，這類產(chǎn)品沒有成熟的人機(jī)接口可以借鑒，需要從機(jī)械、控制、交互各個(gè)層面進(jìn)行全新研發(fā)。
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