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20世紀50年代以來(lái)，計算機科學(xué)家們致力于研發(fā)與人類(lèi)智能類(lèi)似的程序。當這些程序被開(kāi)發(fā)到一定水平后，它們就可以在一些特定的應用場(chǎng)景中替代人類(lèi)。它們被稱(chēng)為人工智能（AI）和認知計算。20世紀80年代，人們對這個(gè)概念進(jìn)行了大肆宣傳，但隨后就迎來(lái)了“人工智能的冬天”，宣告這個(gè)美好愿望的破滅。直到最近，這個(gè)領(lǐng)域內的一些突破性的成功終于使學(xué)界相信，人工智能不僅會(huì )帶來(lái)解放人力的智能機器，還會(huì )孕育全新的技術(shù)。

20世紀90年代，一些研發(fā)人員開(kāi)始利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，為優(yōu)化能源密集型鋼鐵工廠(chǎng)尋找創(chuàng )新解決方案。而西門(mén)子的研發(fā)人員就在*探索者之中。今天，西門(mén)子約有200位專(zhuān)家專(zhuān)攻數據分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )領(lǐng)域。

01，涵蓋眾多研究領(lǐng)域：計算機科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、社會(huì )學(xué)、數學(xué)、生物學(xué)

在計算機科學(xué)里，人工智能是一個(gè)跨學(xué)科的研究領(lǐng)域。根據研究目標的不同，它涉及數學(xué)、信息學(xué)、語(yǔ)音識別、計算機視覺(jué)和機器人學(xué)等學(xué)科的解決方案。而自從研發(fā)人員開(kāi)始教導計算機理解同情、快樂(lè )和愿意提供幫助等情感后，心理學(xué)和哲學(xué)模型也被納入了研究范圍內。此外，由于計算機程序還需要在自主駕駛或保險公司的管理等工作中做出決策，它還必須能夠回答法律領(lǐng)域，尤其是涉及責任求償等方面的問(wèn)題。

02 ，人工智能研究趨勢

趨勢一：深度學(xué)習

深度學(xué)習是指通過(guò)多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行學(xué)習。這種網(wǎng)絡(luò )模型以人類(lèi)神經(jīng)系統為基礎。在人類(lèi)大腦中，神經(jīng)通路使用得越多就會(huì )越活躍，而這一點(diǎn)同樣適用于軟件網(wǎng)絡(luò )。

趨勢二：強化學(xué)習

傳統機器學(xué)習模型在數據中集中尋找固定模式，而強化學(xué)習程序則更進(jìn)一步。它們會(huì )做出決策以盡可能地實(shí)現特定的目標。這體現了從預測性分析到指導性分析的過(guò)渡。

趨勢三：自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理和自動(dòng)語(yǔ)言識別同為應用*泛的人工智能技術(shù)。無(wú)論是谷歌的搜索功能、Siri的語(yǔ)音指令還是亞馬遜Alexa對家用電器的控制，它們都是以語(yǔ)音識別和理解為基礎的。

03 ，人工智能的未來(lái)應用領(lǐng)域：工業(yè)與服務(wù)機器人、辦公軟件、互聯(lián)電動(dòng)交通、醫療診斷軟件

未來(lái)，在人工智能的輔助下能夠學(xué)會(huì )簡(jiǎn)單流程的機器人將被用于支持工廠(chǎng)、倉庫、醫院和養老院的工作人員。而能夠自主決策的程序很快也將可以處理像歸檔和標準化程序通訊這樣的簡(jiǎn)單管理工作。在互聯(lián)電動(dòng)交通領(lǐng)域，自主駕駛的車(chē)輛會(huì )相互協(xié)調，以?xún)?yōu)化道路交通。這可以讓大城市免于交通癱瘓，并且更加宜居。專(zhuān)家們還發(fā)現，智能醫療診斷系統可以為人們帶來(lái)巨大的益處。經(jīng)過(guò)訓練，這些系統可以用來(lái)探測異常情況，并提供初步分析。

04. 新的經(jīng)濟影響因素

專(zhuān)家認為，人工智能技術(shù)正在給經(jīng)濟活動(dòng)帶來(lái)根本性的轉變?，F在，經(jīng)濟增長(cháng)的關(guān)鍵因素不再是資本或勞動(dòng)力，而是取決于工業(yè)國家如何充分利用人工智能技術(shù)帶來(lái)的機會(huì )。這種新的增長(cháng)模式的基礎是數據。在未來(lái)，數據對商業(yè)和工作環(huán)境的價(jià)值堪比20世紀70年代的礦物油對二者的價(jià)值。同時(shí)，數據是機器學(xué)習的基礎：一個(gè)程序所處理的數據越多，它就越能精準地完成故障檢測、預測、語(yǔ)音識別或運動(dòng)等操作。