人工智慧最新成果

㈠ 什麼是人工智慧 人工智慧定義 人工智慧主要成果

人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論版、方法、技術及應用系統權的一門新的技術科學。 人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。主要成果為人機對弈、模式識別、自動工程、知識工程、專家系統、智能搜索引擎、計算機視覺和圖像處理、機器翻譯和自然語言理解、數據挖掘和知識發現。

㈡ 人工智慧領域最新研究有哪些

【經來典的人工智慧成自果】

人機對弈

1996年2月10～17日， Garry Kasparov以4：2戰勝「深藍」 （Deep Blue）。
1997年5月3～11日， Garry Kasparov以3.5：2.5輸於改進後的「深藍」 。
2003年2月Garry Kasparov 3:3戰平 「小深」(Deep Junior)。
2003年11月Garry Kasparov 2:2戰平 「X3D德國人」 (X3D-Fritz )。

模式識別

指紋識別
人臉識別
語音識別
文字識別
圖像識別
車牌識別

知識工程

以知識本身為處理對象，研究如何運用人工智慧和軟體技術，設計、構造和維護知識系統
專家系統
智能搜索引擎
計算機視覺和圖像處理
機器翻譯和自然語言理解
數據挖掘和知識發現

㈢ 中國科學家在人工智慧,研究上取得了哪些重要成果

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能專的理論、屬方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧亦稱智械、機器智能，指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智慧是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被人工智慧取代。中國人工智慧論文總量和高被引論文數量都是世界第一。在產業發展和市場應用方面，中國人工智慧企業數量全球第二。從政策環境來看，中國人工智慧政策主要關注中國製造、創新驅動、物聯網、互聯網+、大數據和科技研發，且聚焦於實現人工智慧領域產業化。中國人工智慧發展雖已進入國際領先集團，但還存在核心技術領域薄弱、頂尖人才缺乏、企業知識生產能力弱，以及重技術發展和產業進步而輕社會影響和道德倫理研究等突出問題。

㈣ 人工智慧領域主要取得了哪些成果

人工智慧是近年來引起人們很大興趣的一個領域：它的研究目標是用機器，通常為電子儀器、電腦等，盡可能地模擬人的精神活動，並且爭取在這些方面最終改善並超出人的能力；其研究領域及應用范圍十分廣泛、例如，自動定理證明、推理、模式識別、專家知識系統、智能機器人、學習、博彩、自然語言理解等等。
模式識別可能是人工智慧這門學科中最基本也是最重要的一部分。簡單來說，模式識別就是讓電腦能夠認識它周圍的事物，使我們與電腦的交流更加自然與方便。它包括文字識別(讀)、語音識別(聽)、語音合成(說)、自然語言理解與電腦圖形識別。現在的電腦可以說是又聳又啞，而且還是個瞎子，如果模式識別技術能夠得到充分發展並應用於電腦，那我們就能夠很自然地與電腦進行交流，開也不需要記那些英文的命令就可以立接向電腦下命令。這也為智能機器人的研究提供了必要條件，它能使機器人能夠像人一樣與外面的世界進行交流。
在人工智慧的應用當中最有趣的應該就是機器人了其實機器人的范圍很廣，不僅包括各種外型的智能機器人，還包括一些用於工業生產的、用於代替人類勞動的機器人、現在的機器人技術在製造只有某一種功能的機器人方面已經取得了一定的成果、但是要研製一種多功能、人性化的智能機器人，還需要不少時間。到了那時，我們在科幻片中看到的人類與機器人的矛盾不知會不會成為現實。專家系統具有一定的商業特性、它先把某一種行業(譬如醫學、法律等等)的主要知識都輸入到電腦的系統知識庫里，再由設計者根據這些知識之間的特有關系和職業人員的經驗，設計出一個系統，這個系統不僅能夠為使用者提供這個行業知識的查詢、建議等服務，更重要的是作為一個人工智慧系統、必須具有自動推理、學習的能力。專家系統經常應用於各種商業用途，例如企業內部的客戶息系統，決策支持系統，以及我們在世面上可以看見的醫學顧問、法津顧問等軟體。
除此之外，在我們生活中的許多地方都能找到人工智慧的影子。

㈤ 人工智慧最新成果

http://www.ebigear.com/SoundTest/PlayResource.php?Res=345|7777700007931&ID=119299

㈥ 中國科學家在人工智慧領域收獲了什麼樣的成果

人工智慧現在很發達呀，你比如說一些科學家都造出了類似於機器人的。

㈦ 求人工智慧2013最新成果和進展

Eliasmith等人開發的這個抄人工大襲腦模擬模型叫做語義指令結構統一網路（Semantic Pointer Architecture Unified Network），簡稱Spaun系統，該系統能夠觀察圖像，並使用配套的模型手臂做出相應的動作。Eliasmith等人開發的這套Spaun系統可以完成八種各不相同的任務，在所有這八種任務中都會包含對各種圖形（主要是數字圖形）的介紹，以及根據圖形做出相應的動作（用人工臂畫出「看到」的數字）。在這些任務中既包括簡單的圖像識別任務，也包括記憶性的任務（按照看到數字的先後順序重新寫一遍），還包括強化學習任務（比如賭博任務）和更加復雜的認知任務（類似於智商測試題一類的任務）。Spaun系統會依靠它所擁有的那250萬個神經元細胞來完成這些測試，這些神經元細胞按照我們人類大腦的組成方式形成了多個子系統（subsystem），這些子系統分別對應了我們人類大腦的不同區域（brain area），最後這些子系統之間又互相聯系起來具備了大腦最基本的功能。

㈧ 中國科學家在人工智慧研究上基礎取得的哪些重要成果

你好：

《自然》(Nature)期刊發表的一篇文章，從論文影響力、核心應用、硬體、人才等方面，詳細地對中國當前的AI發展現狀進行了分析。

2017年，我國制定了《新一代人工智慧發展規劃》，描繪了未來十幾年我國人工智慧發展的宏偉藍圖，確立了 「三步走」 目標：

• 到 2020 年人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步；

• 到 2025 年人工智慧基礎理論實現重大突破、技術與應用部分達到世界領先水平；

• 到 2030 年人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心。

隨著第一個期限、2020年的臨近，中國的人工智慧發展到什麼程度了呢？

研究人員注意到，中國的AI研究的質量出現了令人印象深刻的飛躍，他們還預測，中國留住本土人才的能力將發生轉變。

但觀察人士警告稱，有幾個因素可能阻礙中國的計劃，包括缺乏對開發支撐該領域的工具的理論的貢獻，以及中國企業不願投資於實現根本性突破所需的研究。

科學家們表示，中國對人工智慧的追求不僅僅是與美國的一場國力競賽。人工智慧技術有望在醫療、交通和通信領域取得進步，在該領域取得根本性突破的國家可能會決定其未來的方向，並從中獲得最大的利益。

「毫無疑問，中國將人工智慧視為這個時代的關鍵技術之一，並希望與美國匹敵，」在英國牛津大學人類未來研究所研究中國人工智慧發展的Jeffrey Ding表示。

在2017年《新一代人工智慧發展規劃》發布之後，促進了更多政策的出台，以及來自部委、省級政府和私營企業的數十億美元的研發投資。

中國AI研究質量提升，核心技術落後

一項對學術搜索引擎微軟學術(Microsoft Academic)收錄的人工智慧論文的分析顯示，中國正朝著產生重大影響的方向穩步前進。這項由艾倫人工智慧研究所進行的分析發現，在被引用最多的前10%的論文中，中國的作者比例穩步上升。其份額在2018年達到了26.5%的峰值，與美國的29%相差不遠，而美國的份額正在下降。如果這一趨勢繼續下去，中國明年在這個指標上可能會超過美國。其他分析顯示，中國人工智慧論文的平均引用量一直在穩步增長，高於世界平均水平，但低於美國作者的論文。



很多計算機科學家在美國接受高等教育，然後留在那裡為全球性科技公司工作。

然而，有跡象表明，情況正在發生變化。中國的人工智慧研究機構正試圖以高薪吸引其中一些研究人員回國。例如，在鄭南寧的機器人中心，一些教授的工資是大學其他教授的2-3倍，他說。

鄭南寧說，該中心還為員工提供了一個比中國許多大學更為全面的評估體系，相比其他標准，中國的大學往往會獎勵高發表率。他還實施了一個招聘系統，繞過了大學的集中程序，允許科學家快速組建工程師團隊，目前正在開設人工智慧的本科課程。

中國部署應用環境得天獨厚

Ding表示，考慮到騰訊、網路和阿里巴巴這三家核心科技公司日益增長的專業技能，中國到2020年擁有全球領先的人工智慧公司的計劃也是可以實現的。他說：「這些公司已成為人工智慧領域的全球領導者，盡管它們仍未達到谷歌和微軟等美國公司的水平。」

CB Insights的數據顯示，中國至少還有10家估值超過10億美元的私營AI初創企業。

中國的一大優勢是其人口規模，這為訓練AI系統創造了巨大的潛在勞動力和獨特的機會，包括用於訓練預測疾病的軟體的大型患者數據集。今年2月，中國研究人員表示，他們的NLP系統能夠從電子健康記錄中診斷出常見的兒童疾病，其准確性堪比經驗豐富的兒科醫生。該數據集包括了近60萬訪問一家醫院的兒童病歷數據；在許多其他國家，獲取這么多數據是十分困難的。

中國AI治理原則初現

如果中國要在人工智慧領域擁有全球影響力，同樣重要的是，必須要有適當的治理，因為這將允許中國的研究人員和公司建立必要的信任來贏得世界各地的用戶，以及建立與其他國家的研究人員的合作。

與許多國家一樣，中國已經開始為開發和使用人工智慧制定倫理原則。今年6月，全國新一代人工智慧治理委員會發布了人工智慧開發的八大治理原則，包括和諧友好、公平公正、包容共享、尊重隱私、安全可控、共擔責任、開放協作、敏捷治理，這與經濟合作與發展組織(OECD)今年5月發布的措施類似。

總結而言，中國的人工智慧研究質量越來越高，應用和部署AI的環境得天獨厚，吸引和留下人才的能力正在提升，但在高影響力的論文，人才和道德規范方面，中國仍在追趕美國。

㈨ 人工智慧預計將在哪些方面取得突破

人工智慧(AI)已經在多個領域成功應用，下一步有望在四大方面取得突破。

賽迪數據預計，2018年全球AI產業市場規模將逼近2700億元(人民幣，下同)，2020年全球市場規模將達4000億元。Tractica則預測，至2025年，全球范圍內人工智慧產業收入的年均復合增長率將大幅提升，達到57%以上。

談及國內的人工智慧的環境，鄧仰東認為，從實際需求、數據樣本、人才儲備、投資接受度等方面來看，中國的人工智慧環境都是好的。

一方面，中國傳統行業的數字化專項必須依靠人工智慧技術實現，這為取得彎道超車技術提供了可能性。另一方面，中國社會的數字化程度較高，擁有世界最大的數據集。

同時，中國教育體系能夠為人工智慧整個產業鏈提供各個層次的人才，且政府和商業投資機構都高度看好AI。

但鄧仰東亦強調，目前的問題可能在於現有AI企業的業務略偏狹窄，和圖像有關的公司都向安防和自動駕駛領域擠，同時，數據相關法律不健全，長遠看會影響數據價值的充分發揮。

「我認為中國AI產業的未來和機會首先在於製造業，中國製造業體量巨大，同時生產效率與美國、德國、日本等國家存在較大差距，利用AI技術實現深層次的數字化轉型、結合智能感測器和終端處理晶元的開發，將為我們帶來巨大的機會。」鄧仰東說。

㈩ 百度2018年來在人工智慧領域取得哪些進展

7月4日，網路AI開發者大會在北京舉行。大會上，網路公司董事長兼CEO李彥宏公布了網路一年來在人工智慧領域取得的進展。

當天，網路還宣布推出了網路大腦3.0。

網路高級副總裁王海峰稱，目前網路大腦每天的調用次數超過了4000億次，網路大腦3.0最大的優勢是多模態深度語義理解包含視覺、語音、自然語言、數據語義以及多元語義等。多模態深度語義理解不僅能夠讓機器聽清、看清，還能夠深入理解語音背後的含義，從而更好地支撐各種應用。

王海峰提到，網路大腦1.0完成了基礎能力的搭建和新技術的初步開放，對外開放20多種能力，2017年的網路大腦2.0已形成完整體系，開放60多種能力。而最新的網路大腦3.0已開放110多項能力，AI技術能力也在不斷提升。

網路還發布了自主研發的中國第一款雲端全功能AI晶元"昆侖"，其中包含訓練晶元昆侖818-300，推理晶元昆侖818-100。

李彥宏稱，「昆侖」是中國第一款雲端全功能AI（人工智慧）晶元，也是目前為止業內設計算力最高的AI晶元。它的運算能力比最新基於FPGA的AI加速器，性能提升了近30倍。

在現場，李彥宏通過視頻展示了網路在自然語音識別和圖像識別等技術應用上取得的最新成果。

在網路AI開發者大會召開前，不少與會者都接到了來自網路智能客服的電話。網路智能語音客服可以在電話中解答參會者關於交通、餐飲、會議嘉賓等一系列相關問題。

「人類經過幾十萬年進化完善的語言能力，正在越來越逼真地被機器所模仿。在這背後，是這些年來AI技術的持續大規模投入。」李彥宏稱，對話式AI正在從根本上改變人機交互方式，重構工作和生活。這種能力不僅催生了智能音箱這樣的新產品，也給一些服務性行業帶來全新的變化。

在視覺識別應用方面，網路正在嘗試用相關技術提升生產服務行業的工作效率。據介紹，在過去一年內地板製造商聖象引入了網路的AI輔助系統，實現了地板製造業分揀流程自動化。過去地板分揀完全依靠人的肉眼識別，使用了AI輔助系統之後，就把工人從需要腦力判斷的重復、低效、繁重的工作中解放出來。