人工智能國外現(xiàn)狀是怎樣的
人工智能國外現(xiàn)狀是怎樣的
人工智能的發(fā)展狀況是受人關注的話題，因為人工智能大大影響人類，外國的人工智能應用比較廣泛。下面是學習啦小編為你整理的人工智能國外現(xiàn)狀，供大家閱覽!
人工智能國內(nèi)外現(xiàn)狀介紹
2016年，以AlphaGo與世界頂級圍棋高手人機世紀對戰(zhàn)，把全球推上了人工智能浪潮的新高，人工智能成為各方關注的焦點，各發(fā)達國家紛紛制訂發(fā)展計劃，不惜花重金謀劃搶占新一輪科技變革的先機。
在人工智能技術研發(fā)和應用方面，美歐處于世界領先水平。美國充分認識到人工智能的戰(zhàn)略意義，一直注重該領域的技術研發(fā)，從國家戰(zhàn)略層面開始加緊布局，卓越的技術研發(fā)機構和認知學科的各類實驗室為人工智能的發(fā)展奠定了雄厚的技術基礎，取得了大批令人矚目的研發(fā)成果。
美國自2013年開始發(fā)布了多項人工智能計劃，2016年，更是加緊了對人工智能的開發(fā)，發(fā)布了多項戰(zhàn)略規(guī)劃。在美國防部召開的空、天、網(wǎng)會議上，美國防部長指出，“第三次抵消”戰(zhàn)略要素要利用人工智能和自主技術的進步，使美軍重新獲得作戰(zhàn)優(yōu)勢并強化常規(guī)威懾。尤其值得關注的是，2016年10月美國國家科技委連續(xù)發(fā)布了兩個重要戰(zhàn)略文件《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》，將人工智能上升到了國家戰(zhàn)略層面，為美國人工智能的發(fā)展制定了宏偉計劃和發(fā)展藍圖。
美國人工智能的發(fā)展背景
在經(jīng)歷了60年“三起兩落”的發(fā)展后，以深度學習為主要標志的人工智能正迎來第3次偉大的復興。美國的很多著名IT跨國企業(yè)如谷歌、Facebook、微軟、IBM等，都將其作為企業(yè)的核心戰(zhàn)略，在持續(xù)投入巨資并招聘領軍人才，強力涉足該領域。大數(shù)據(jù)、超級GPU服務器與類腦芯片的突飛猛進，產(chǎn)業(yè)與學術的距離逐步縮短，專家預測，未來2~5年，人工智能應用與產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將迎來真正的爆發(fā)期。下圖為2011年至2015年AI領域全球年度投資狀況圖。
美國人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
一、戰(zhàn)略布局
美國在人工智能的研究領域一直處于最前沿，除了主要得益于聯(lián)邦研究基金和政府實驗室的支持外，更離不開政府的高度重視。針對人工智能研究領域，美國總統(tǒng)奧巴馬提出將采取輕干預、重投資，在基礎和應用領域建立對話機制，等技術更加成熟后，則需要政府深入介入。2016年10月發(fā)布的《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》，兩份報告詳細闡述了人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、規(guī)劃、影響及具體舉措，據(jù)此，五角大樓已將人工智能置于維持其主導全球軍事大國地位的戰(zhàn)略核心。
1、《為人工智能的未來做好準備》
該報告詳盡闡述了在發(fā)展人工智能技術方面政府的職責，政府提出優(yōu)先考慮開展基礎、長期的人工智能研究，并制定發(fā)展自動和半自動武器的政策，提議建立一個類似國防預先研究計劃局的機構，建議在該領域優(yōu)先開放培訓數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標準;建議美國交通部(DOT)不斷完善監(jiān)管框架，將全自動車輛和無人機(包括新型交通工具設計)安全整合入交通系統(tǒng)，相關部門應考慮人工智能與網(wǎng)絡安全的相互影響。最新發(fā)布的這兩份報告顯示出白宮不急于對人工智能研發(fā)進行廣泛的監(jiān)管，而將在汽車業(yè)、航空業(yè)和金融領域的應用制定具體標準。
2、《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》
該報告規(guī)定了一個高水平框架，該框架可用于確定人工智能所需要的科學技術，并追蹤研發(fā)投入進度和最大化投入的影響，確定了聯(lián)邦資金資助人工智能研發(fā)的優(yōu)先順序，考慮了人工智能長期轉型對社會的影響，及人工智能近期的能力。
該報告包含七大戰(zhàn)略：長期投資人工智能研發(fā)領域、開發(fā)人機協(xié)作的有效方法、理解和應對人工智能帶來的倫理問題、確保人工智能驅動系統(tǒng)的安全、為人工智能培訓和測試開發(fā)共享公共數(shù)據(jù)集與環(huán)境、建立評估人工智能技術的標準和基準、深入了解國家人工智能研發(fā)人才需求。根據(jù)該規(guī)劃，2015年聯(lián)邦政府在人工智能相關技術方面投入了約11億美元。
該規(guī)劃還指出，要以積極的眼光看待人工智能，人工智能可以在多個領域促進經(jīng)濟發(fā)展，提升教育和生活質量，提高國家安全水平。但同時也要看到人工智能可能帶來的風險，包括由于人工被自動系統(tǒng)取代而對勞動力市場造成的潛在破壞，以及人工智能系統(tǒng)安全性、可靠性等的不確定性。
二、未來發(fā)展計劃
美國對AI的未來發(fā)展充滿了野心，企圖以工業(yè)革命顛覆軍事，人工智能已成為鞏固其全球霸主地位的一個重要籌碼。從國家到各大巨頭企業(yè)制定了多項發(fā)展計劃，僅從以下所列舉的幾項，就可從一個側面折射出其未來的一些發(fā)展跡象。
1、美國國防部的行動計劃
人工智能技術使五角大樓重新調(diào)整了人和機器在戰(zhàn)場上的位置，這些新武器擁有人力無可匹敵的速度和精確度，同時又能減少士兵傷亡。如美國國防部正在設計可與有人駕駛飛機一起參戰(zhàn)的自動控制戰(zhàn)斗機;建造了不依賴任何人力就能在數(shù)千英里的范圍內(nèi)搜尋并跟蹤敵方潛艇的船艦等。
2、美國四大科技巨頭的虛擬現(xiàn)實布局
谷歌
2016年5月，谷歌將推出VR平臺DayDream?；贏ndroid N系統(tǒng)的DayDream平臺分為VR模式、頭顯、控制器標準方案和VR應用商店。
微軟
2016年微軟宣布將開放能夠提供全息影像框架、交互模型、感知API和XboxLive服務的、基于Windows 10的Windows Holographic平臺，擬將其打造成PC行業(yè)中Windows一樣的地位。
2016年2月，F(xiàn)acebook公司正式宣布成立“社交虛擬現(xiàn)實團隊”，專門為VR設備開發(fā)下一代社交應用。
蘋果
蘋果概念設計師MartinHajek通過視頻發(fā)布未來虛擬現(xiàn)實設備。包括兩個高分辨率AMOLED顯示器，可置于前額，可增強立體攝像機，支持耳機和Lightning數(shù)據(jù)線。
3、美國15年內(nèi)將實現(xiàn)的機器人目標計劃
2016年8月，美國國家科學基金會頒布了《美國機器人技術路線圖》，提出了未來10~15年實現(xiàn)全尺寸且具有通用自主能力的機器人應用和解決方案，及在5年、10年、和15年三個階段中通過持續(xù)研發(fā)可實現(xiàn)的目標。
4、SunPower全新太陽能構想——光伏+無人機+機器人
2016年9月，美國晶硅太陽能源(SunPower)發(fā)布太陽能計劃的未來方向——研發(fā)第三代“綠洲”(Oasis)大型太陽能平臺。綠洲平臺將發(fā)電場地規(guī)劃設計工具、機器人、無人機與農(nóng)業(yè)進行整合，全面尋求突破。2017年，太陽能源所有的計劃都將應用第三代綠洲平臺。
人工智能的思考
人工智能自1956年在美國誕生至今已50多年了。長久以來,人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及,然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智。從美國麻省理工學院、卡內(nèi)基-梅隆大學到IBM公司、本田公司、SONY公司以及國內(nèi)的清華大學、中科院等科研院所,全世界許多實驗室都在進行著AI技術的實驗。隨著時代的發(fā)展及信息革命的到來,人工智能的研究領域日益拓寬,其內(nèi)容逐步豐富,對人類發(fā)展有劃時代的意義。
人工智能是指在現(xiàn)今社會，提供某種程序讓計算機能夠擁有人類大腦的一些思維活動。在能執(zhí)行告訴計算能力的同時，增加自己學習并且通過自己的學習積累，達到能自己解決一些非程序化事件。這是一種創(chuàng)新，一種挑戰(zhàn)，因為，就目前的發(fā)展水平而言，要想達到人工智能，計算機業(yè)的發(fā)展還源遠流長。人工智能最初有兩個定義，其一：美國斯坦福大學教授尼爾遜說“人工智能是關于知識的學科—怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學”;其二：MIT教授溫斯頓則認為“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作”。
人工智能的研究課題
人工智能的研究方向已經(jīng)被分成幾個子領域，研究人員希望一個人工智能系統(tǒng)應該具有某些特定能力，以下將這些能力列出并說明。
解決問題
早期的人工智能研究人員直接模仿人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤游戲或進行邏輯推理時人類的思考模式。到了1980和1990年代，利用 概率和經(jīng)濟學上的概念，人工智能研究還發(fā)展了非常成功的方法處理 不確定或不完整的資訊。
對于困難的問題，有可能需要大量的運算資源，也就是發(fā)生了“可能組合爆增”：當問題超過一定的規(guī)模時，電腦會需要天文數(shù)量級的存儲器或是運算時間。尋找更有效的算法是優(yōu)先的人工智能研究項目。
人類解決問題的模式通常是用最快捷，直觀的判斷，而不是有意識的，一步一步的推導，早期人工智能研究通常使用逐步推導的方式。人工智能研究已經(jīng)于這種“次表征性的”解決問題方法取得進展：實體化AGENT研究強調(diào)感知運動的重要性。神經(jīng)網(wǎng)絡研究試圖以模擬人類和動物的大腦結構重現(xiàn)這種技能。
知識表示
AN ONTOLOGY REPRESENTS KNOWLEDGE AS A SET OF CONCEPTS WITHIN A DOMAIN AND THE RELATIONSHIPS BETWEEN THOSE CONCEPTS.
主條目： 知識表示和常識知識庫
智能規(guī)劃
智能AGENT必須能夠制定目標和實現(xiàn)這些目標。他們需要一種方法來建立一個可預測的世界模型(將整個世界狀態(tài)用數(shù)學模型表現(xiàn)出來，并能預測它們的行為將如何改變這個世界)，這樣就可以選擇功效最大的行為。 在傳統(tǒng)的規(guī)劃問題中，智能AGENT被假定它是世界中唯一具有影響力的，所以它要做出什么行為是已經(jīng)確定的。 但是，如果事實并非如此，它必須定期檢查世界模型的狀態(tài)是否和自己的預測相符合。如果不符合，它必須改變它的計劃。因此 智能代理必須具有在不確定結果的狀態(tài)下推理的能力。 在多AGENT中，多個AGENT規(guī)劃以合作和競爭的方式去完成一定的目標，使用演化算法和群體智慧可以達成一個整體的突現(xiàn)行為目標。
機械學習
主條目： 機器學習
機械學習的主要目的是為了從使用者和輸入數(shù)據(jù)等處獲得知識，從而可以幫助解決更多問題，減少錯誤，提高解決問題的效率。對于人工智能來說，機械學習從一開始就很重要。1956年，在最初的達特茅斯夏季會議上，雷蒙德索洛莫諾夫寫了一篇關于不監(jiān)視的概率性機械學習：一個歸納推理的機械。
語言處理
主條目： 自然語言處理
運動控制
主條目： 機器人學
機器知覺
主條目： 機器感知、 計算機視覺和 語音識別
機器感知 是指能夠使用傳感器所輸入的資料(如照相機，麥克風，聲納以及其他的特殊傳感器)然后推斷世界的狀態(tài)。 計算機視覺能夠分析影像輸入。另外還有 語音識別 、人臉辨識和物體辨識。
情感社交
主條目： 情感計算
KISMET, 一個具有表情等社交能力的機器人
情感和社交技能對于一個智能AGENT是很重要的。 首先，通過了解他們的動機和情感狀態(tài)，代理人能夠預測別人的行動(這涉及要素 博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測)。此外，為了良好的 人機互動，智慧代理人也需要表現(xiàn)出情緒來。至少它必須出現(xiàn)禮貌地和人類打交道。至少，它本身應該有正常的情緒。
創(chuàng)造能力
主條目：計算機創(chuàng)造力
一個人工智能的子領域，代表了理論(從哲學和心理學的角度)和實際(通過特定的實現(xiàn)產(chǎn)生的系統(tǒng)的輸出是可以考慮的創(chuàng)意，或系統(tǒng)識別和評估創(chuàng)造力)所定義的創(chuàng)造力。 相關領域研究的包括了人工直覺和人工想像。
多元智能
大多數(shù)研究人員希望他們的研究最終將被納入一個具有多元智能(稱為強人工智能)，結合以上所有的技能并且超越大部分人類的能力。 有些人認為要達成以上目標，可能需要擬人化的特性，如 人工意識或 人工大腦。 上述許多問題被認為是人工智能完整性：為了解決其中一個問題，你必須解決全部的問題。即使一個簡單和特定的任務，如 機器翻譯，要求機器按照作者的論點(推理)，知道什么是被人談論(知識)，忠實地再現(xiàn)作者的意圖(情感計算)。因此，機器翻譯被認為是具有人工智能完整性：它可能需要強人工智能，就像是人類一樣。
主要影響
(1)人工智能對自然科學的影響。在需要使用數(shù)學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。
(2)人工智能對經(jīng)濟的影響。專家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業(yè)網(wǎng)絡工業(yè)的發(fā)展。但同時，也帶來了勞務就業(yè)問題。由于AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。
(3)人工智能對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現(xiàn)有的游戲將逐步發(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經(jīng)深入到各大游戲制造商的開發(fā)中。
伴隨著人工智能和智能機器人的發(fā)展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現(xiàn)代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產(chǎn)生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。
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