来源：江苏省企业技术改造协会

人工智能发展报告（～）

第一部分总报告

全球人工智能迎来第三次发展浪潮

年，人工智能经历了两起两落，迎来了第三次快速发展浪潮，技术驱动下的人工智能从实验室走向了市场，并进入了快速发展阶段。

一、人工智能经过六十年的历程进入快速发展阶段

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）定义多样，截至目前未有统一的定论。目前人们对人工智能的定义主要有两个维度：一个是根据与人类表现的逼真度来衡量，即像人一样思考、像人一样行动；另一个是根据合理性的、理想的表现量来衡量，即合理地思考、合理地行动（见表1）。德勤发布的最新报告对人工智能做了重新定义，人工智能是对计算机系统如何履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知，语音识别，在不确定条件下做出决策、学习，还有语言翻译等。人工智能的定义随着时间而演变，这一现象被称为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合”。

表1人工智能的若干定义

人工智能与哲学、数学、经济学、神经学科、心理学、计算机工程、控制论、语言学等学科紧密相连。其研究范围主要包括自然语言处理、知识表现、智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计、软计算、不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统、遗传算法等，并广泛应用于机器视觉、生物特征识别（指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别）、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等领域。

人工智能研究始于20世纪50年代，经历了兴起阶段、低谷阶段、初步产业化阶段、低潮阶段，随着大数据、高性能计算、深度学习技术的大幅提升，人工智能进入了新一轮的快速发展阶段（见图1）。

图1人工智能发展阶段

第一阶段：兴起阶段（～年）。以控制论、信息论和系统论作为理论基础，对人工智能开始探索。年，英国数学家图灵发表题为“计算的机器与智能”的论文，提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习，直接推动人工智能早期的发展；年，麦卡锡在达特茅斯学院会议上首次提出“人工智能”；年，罗森布拉特发明第一款神经网络Perceptron，将人工智能推向第一个高峰。

第二阶段：低谷阶段（～年）。被称为经典符号时期，此时人工智能与认知心理学、认知科学紧密相连。年，计算能力突破没能使机器完成大规模数据训练和复杂任务，人工智能进入第一个低谷；年，Lighthill针对英国人工智能研究状况的报告批评了人工智能在实现其“宏伟目标”上的完全失败，也影响了项目资金的流向。人工智能遭遇了6年左右的低谷。

第三阶段：初步产业化阶段（～年）。人工智能成为产业，这一阶段的主要特点是通过建模特定领域专家解决某些问题的方法，进而让机器模拟专家实现解决特定领域问题的能力。在此阶段中，一些人工智能技术的产品供应商已经出现了，例如Intellicorp、Symbolics和Teknowledge等。在20世纪80年代末，几乎一半的财富强企业都在开发或使用“专家系统”。年，卡内基·梅隆大学设计了XCON专家系统，该系统在年之前能为公司每年节省万美元。出现了Symbolics、lispMachines等硬件公司和IntelliCorp、Aion等软件公司。这个时期，仅专家系统产业的价值就有5亿美元。年，日本经济产业省拨款支持第五代计算机项目，目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并且能像人一样推理的机器。随后，英国、美国纷纷响应。这个阶段，诸多公司采纳了一种可以简单理解为“知识库+推理机”为一体并具有专门知识和经验的计算机智能程序系统。年，霍普菲尔德神经网络被提出，该网络的最大优势是可以解决很多模式识别问题，此外还可以给出一类组合优化问题的近似解。年，BP算法的出现使得大规模神经网络的训练成为可能，将人工智能推向一个新的高度。

第四阶段：低潮阶段（～年）。人工智能进入低潮期，该领域技术成果较少，但是以神经网络、遗传算法为代表的技术得到







































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