探討人工智能，就要回答什么是智能的問(wèn)題，綜合各類(lèi)定義，智能是一種知識與思維的合成，是人類(lèi)認識世界和改造世界過(guò)程中的一種分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的綜合能力。對于人工智能，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算機去做過(guò)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)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)”。綜合來(lái)看人工智能是相對人的智能而言的。其本質(zhì)是對人思維的信息過(guò)程的模擬，是人的智能的物化。是研究、開(kāi)發(fā)模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。
（一）感知、處理和反饋構成人工智能的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節
人工智能經(jīng)過(guò)信息采集、處理和反饋三個(gè)核心環(huán)節，綜合表現出智能感知、精確性計算、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構化數據去表述場(chǎng)景，因此智能感知是實(shí)現人工智能的第一步。智能感知技術(shù)的目的是使計算機能 “聽(tīng)”、會(huì )“看”，目前相應的計算機視覺(jué)技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)均已經(jīng)初步成熟，開(kāi)始商業(yè)化嘗試。
智能處理：產(chǎn)生智能的第二步是使計算機具備足夠的計算能力模擬人的某些思維過(guò)程和行為對分析收集來(lái)的數據信息做出判斷，即對感知的信息進(jìn)行自我學(xué)習、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應反映。具體的研究領(lǐng)域包括知識表達、自動(dòng)推理、機器學(xué)習等，與精確性計算及編程技術(shù)、存儲技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )技術(shù)等密切相關(guān)，是大數據技術(shù)發(fā)展的遠期目標，目前該領(lǐng)域研究還處于實(shí)驗室研究階段，其中機器學(xué)習是人工智能領(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果轉譯為肢體運動(dòng)和媒介信息傳輸給人機交互界面或外部設備，實(shí)現人機、機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(guān)的表現形式，其表達能力展現了系統整體的智能水平。智能反饋控制領(lǐng)域與機械技術(shù)、控制技術(shù)和感知技術(shù)密切相關(guān)，整體表現為機器人學(xué)，目前機械技術(shù)受制于材料學(xué)發(fā)展緩慢，控制技術(shù)受益于工業(yè)機器人領(lǐng)域的積累相對成熟。
（二）深度學(xué)習是當前最熱的人工智能研究領(lǐng)域
在學(xué)術(shù)界，實(shí)現人工智能有三種路線(xiàn)，一是基于邏輯方法進(jìn)行功能模擬的符號主義路線(xiàn)，代表領(lǐng)域有專(zhuān)家系統和知識工程。二是基于統計方法的仿生模擬的連接主義路線(xiàn)，代表領(lǐng)域有機器學(xué)習和人腦仿生，三是行為主義，希望從進(jìn)化的角度出發(fā)，基于智能控制系統的理論、方法和技術(shù)，研究擬人的智能控制行為。
當前，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的深度學(xué)習技術(shù)是當前最熱的研究領(lǐng)域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛使用，來(lái)進(jìn)行圖像和語(yǔ)音識別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )從上個(gè)世紀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)受益于計算機技術(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)習提供了上百萬(wàn)的樣本進(jìn)行訓練，上述三個(gè)因素共同作用下使語(yǔ)音識別技術(shù)和圖像識別技術(shù)能夠達到90%以上的準確率。
（三）主要發(fā)達國家積極布局人工智能技術(shù)，搶占戰略制高點(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，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入，其中美國政府主要通過(guò)公共投資的方式牽引人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2013財年美國政府將22億美元的國家預算投入到了先進(jìn)制造業(yè)，投入方向之一便是“國家機器人計劃”。
在技術(shù)方向上，美國將機器人技術(shù)列為警惕技術(shù)，主攻軍用機器人技術(shù)，歐洲主攻服務(wù)和醫療機器人技術(shù)，日本主攻仿人和娛樂(lè )機器人。
現階段的技術(shù)突破的重點(diǎn)一是云機器人技術(shù)，二是人腦仿生計算技術(shù)。美國、日本、巴西等國家均將云機器人作為機器人技術(shù)的未來(lái)研究方向之一。伴隨著(zhù)寬帶網(wǎng)絡(luò )設施的普及，云計算、大數據等技術(shù)的不斷發(fā)展，未來(lái)機器人技術(shù)成本的進(jìn)一步降低和機器人量產(chǎn)化目標實(shí)現，機器人通過(guò)網(wǎng)絡(luò )獲得數據或者進(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(kāi)放系統機器人架構（包括通用的硬件與軟件平臺）、網(wǎng)絡(luò )互聯(lián)機器人系統平臺、機器人網(wǎng)絡(luò )平臺的算法和圖像處理系統開(kāi)發(fā)、云機器人相關(guān)網(wǎng)絡(luò )基礎設施的研究等。
由于深度學(xué)習的成功，學(xué)術(shù)界進(jìn)一步沿著(zhù)連接主義的路線(xiàn)提升計算機對人腦的模擬程度。人腦仿生計算技術(shù)的發(fā)展，將使電腦可以模仿人類(lèi)大腦的運算并能夠實(shí)現學(xué)習和記憶，同時(shí)可以觸類(lèi)旁通并實(shí)現對知識的創(chuàng )造，這種具有創(chuàng )新能力的設計將會(huì )讓電腦擁有自我學(xué)習和創(chuàng )造的能力，與人類(lèi)大腦的功能幾無(wú)二致。在2013年初的國情咨文中，美國總統奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計劃，宣布投入30億美元在10年內繪制出“人類(lèi)大腦圖譜”，以了解人腦的運行機理。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(lái)新興旗艦技術(shù)項目”，并為此設立專(zhuān)項研發(fā)計劃，每項計劃將在未來(lái)10年內分別獲得10億歐元的經(jīng)費。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(lèi)可以實(shí)現電腦模仿人腦的運算過(guò)程，預計最快到2019年可完全模擬出人類(lèi)大腦。
（四）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 家機器人相關(guān)企業(yè)的收購，在機器學(xué)習方面也大肆搜羅企業(yè)和人才，收購了DeepMind和計算機視覺(jué)領(lǐng)軍企業(yè)Andrew Zisserman，又聘請DARPA原負責人 Regina Dugan負責顛覆性創(chuàng )新項目的研究，并安排構建Google基礎算法和開(kāi)發(fā)平臺的著(zhù)名計算機科學(xué)家Jeff Dean轉戰深度學(xué)習領(lǐng)域。蘋(píng)果2014 年在自動(dòng)化上的資本支出預算高達110 億美元。蘋(píng)果手機中采用的Siri智能助理脫胎于美國先進(jìn)研究項目局（DARPA）投資1.5億美元，歷時(shí)5年的CALO（ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）項目，是美國首個(gè)得到大規模產(chǎn)業(yè)化應用的人工智能項目。Amazon計劃在2015 年能夠使用自己的機器人飛行器進(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)
（五）人工智能的實(shí)際應用
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(guò)程，是一個(gè)從單一功能設備向通用設備，從單一場(chǎng)景到復雜場(chǎng)景，從簡(jiǎn)單行為到復雜行為的發(fā)展過(guò)程，具有多種表現形式。
人工智能產(chǎn)品近期仍將作為輔助人類(lèi)工作的工具出現，多表現為傳統設備的升級版本，如智能/無(wú)人駕駛汽車(chē)，掃地機器人，醫療機器人等。汽車(chē)、吸塵器等產(chǎn)品和人類(lèi)已經(jīng)有成熟的物理交互模式，人工智能技術(shù)通過(guò)賦予上述產(chǎn)品一定的機器智能來(lái)提升其自動(dòng)工作的能力。但未來(lái)將會(huì )出現在各類(lèi)環(huán)境中模擬人類(lèi)思維模式去執行各類(lèi)任務(wù)的真正意義的智能機器人，這類(lèi)產(chǎn)品沒(méi)有成熟的人機接口可以借鑒，需要從機械、控制、交互各個(gè)層面進(jìn)行全新研發(fā)。
作者簡(jiǎn)介：
楊希：通信信息所工程師 從事通信行業(yè)發(fā)展政策，設備企業(yè)競爭策略，移動(dòng)終端發(fā)展形勢方面的研究。
