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　　的讨论大多是不成体系的碎片式ღ★ღ，很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系ღ★ღ，也很难有实际借鉴意义ღ★ღ。德勤DUP发布的一份报告中ღ★ღ，对人工智能的历史ღ★ღ、核心技术和应用情况进行了详细说明ღ★ღ，尤其是其中重要的认知技术ღ★ღ。这份报告将有助于我们对人工智能和认知技术进行深入了解ღ★ღ，也有助于各行业的

　　近几年各界对人工智能的兴趣激增ღ★ღ，自2011年以来ღ★ღ，开发与人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资ღ★ღ，而科技巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司ღ★ღ。相关报道铺天盖地ღ★ღ，而巨额投资ღ★ღ、计算机导致失业等问题也开始浮现ღ★ღ，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断更是被媒体四处引用并引发广泛关注ღ★ღ。

　　Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun来创建自己的人工智能实验室ღ★ღ，期望在该领域获得重大突破ღ★ღ。

　　牛津大学的研究人员发表了一篇报告表明ღ★ღ，美国大约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危ღ★ღ。

　　纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断ღ★ღ，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来ღ★ღ，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应ღ★ღ。

　　硅谷创业家Elon Musk则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注ღ★ღ。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器ღ★ღ。

　　著名理论物理学家Stephen Hawking认为ღ★ღ，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结ღ★ღ，“除非我们知道如何规避风险ღ★ღ。”

　　即便有如此多炒作ღ★ღ，但人工智能领域却也不乏显著的商业行为尊龙凯时人生就是博(中国)官方网站ღ★ღ，这些活动已经或者即将对各个行业和组织产生影响ღ★ღ。商业领袖需要透彻理解人工智能的含义以及发展趋势ღ★ღ。

　　人工智能领域苦于存在多种概念和定义ღ★ღ，有的太过有的则不够网游游戏公益服ღ★ღ。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到ღ★ღ：“人工智能缺乏通用的定义ღ★ღ。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义网游游戏公益服ღ★ღ，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义网游游戏公益服ღ★ღ。对于我们来说ღ★ღ，一种实用的定义即为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究ღ★ღ。例如ღ★ღ，视觉感知ღ★ღ、语音识别ღ★ღ、在不确定条件下做出决策尊龙凯时人生就是博(中国)官方网站ღ★ღ、学习ღ★ღ、还有语言翻译等ღ★ღ。比起研究人类如何进行思维活动ღ★ღ，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义ღ★ღ，而非人类如何思考网游游戏公益服ღ★ღ，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用ღ★ღ。值得一提的是ღ★ღ，随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之尊龙凯时人生就是博(中国)官方网站ღ★ღ，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高ღ★ღ。所以ღ★ღ，人工智能的定义随着时间而演变ღ★ღ，这一现象称之为“人工智能效应”ღ★ღ，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ღ★ღ。”

　　人工智能并不是一个新名词ღ★ღ。实际上ღ★ღ，这个领域在20世纪50年代就已经开始启动ღ★ღ，这段探索的历史被称为“喧嚣与渴望ღ★ღ、挫折与失望交替出现的时代”——最近给出的一个较为恰当的评价ღ★ღ。

　　20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标ღ★ღ，从此研究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目ღ★ღ，这些项目表明ღ★ღ，计算机能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务尊龙凯时人生就是博(中国)官方网站ღ★ღ，例如证明定理ღ★ღ、求解微积分ღ★ღ、通过规划来响应命令ღ★ღ、履行物理动作ღ★ღ，甚至是模拟心理学家ღ★ღ、谱曲这样的活动ღ★ღ。

　　但是ღ★ღ，过分简单的算法ღ★ღ、匮乏的难以应对不确定环境（这种情形在生活中无处不在）的理论ღ★ღ，以及计算能力的限制严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题ღ★ღ。伴随着对缺乏继续努力的失望ღ★ღ，人工智能于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野ღ★ღ。

　　20世纪80年代早期ღ★ღ，日本发起了一个项目ღ★ღ，旨在开发一种在人工智能领域处于领先的计算机结构ღ★ღ。西方开始担心会在这个领域输给日本ღ★ღ，这种焦虑促使他们决定重新开始对人工智能的投资ღ★ღ。20世纪80年代已经出现了人工智能技术产品的商业供应商ღ★ღ，其中一些已经上市ღ★ღ，例如Intellicorpღ★ღ、Symbolicsღ★ღ、和Teknowledgeღ★ღ。

　　20世纪80年代末ღ★ღ，几乎一半的“财富500强”都在开发或使用“专家系统”ღ★ღ，这是一项通过对人类专家的问题求解能力进行建模ღ★ღ，来模拟人类专家解决该领域问题的人工智能技术ღ★ღ。

　　对于专家系统潜力的过高希望彻底掩盖了它本身的局限性ღ★ღ，包括明显缺乏常识ღ★ღ、难以捕捉专家的隐性知识ღ★ღ、建造和维护大型系统这项工作的复杂性和成本网游游戏公益服ღ★ღ，当这一点被越来越多的人所认识到时ღ★ღ，人工智能研究再一次脱离轨道网游游戏公益服ღ★ღ。

　　20世纪90年代在人工智能领域的技术成果始终处于低潮ღ★ღ，成果寥寥ღ★ღ。反而是神经网络ღ★ღ、遗传算法等科技得到了新的关注ღ★ღ，这一方面是因为这些技术避免了专家系统的若干限制ღ★ღ，另一方面是因为新算法让它们运行起来更加高效ღ★ღ。

　　神经网络的设计受到了大脑结构的启发ღ★ღ。遗传算法的机制是ღ★ღ，首先迭代生成备选解决方案ღ★ღ，然后剔除最差方案ღ★ღ，最后通过引入随机变量来产生新的解决方案ღ★ღ，从而“进化”出解决问题的最佳方案ღ★ღ。

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