人工智能發(fā)展趨勢白皮書

PAGE\*ROMANPAGE\*ROMANII目錄1前言11.1研究背景11.2研究目標(biāo)及意義22人工智能概述32.1人工智能的歷史及概念32.1.1人工智能的起源與歷史32.1.2人工智能的概念52.2人工智能的特征72.3人工智能參考框架83人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢113.1人工智能關(guān)鍵技術(shù)113.1.1機器學(xué)習(xí)113.1.2知識圖譜133.1.3自然語言處理143.1.4人機交互153.1.5計算機視覺173.1.6生物特征識別193.1.7虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實213.1.8人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢213.2人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及趨勢223.2.1智能基礎(chǔ)設(shè)施233.2.2智能信息及數(shù)據(jù)243.2.3智能技術(shù)服務(wù)253.2.4智能產(chǎn)品253.2.5人工智能行業(yè)應(yīng)用273.2.6人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢313.3安全、倫理、隱私問題323.3.1人工智能的安全問題323.3.2人工智能的倫理問題333.3.3人工智能的隱私問題343.4人工智能標(biāo)準化的重要作用354PAGEPAGE19前言研究背景1956年，在半個多世紀的發(fā)展歷程中，由于受到智能年以來，以深度學(xué)習(xí)為代表的機器學(xué)習(xí)算法在機器視年，我國出臺了（201735（工信部科〔2017〕315）等政策文件，標(biāo)準化工作對人工智能及其產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有基礎(chǔ)性、支撐性、引領(lǐng)性的作用，研究目標(biāo)及意義本文的意義在于與業(yè)界分享人工智能領(lǐng)域的研究成果和實踐經(jīng)驗，呼吁社會各界共同加強人工智能領(lǐng)域的技術(shù)研究、產(chǎn)業(yè)投入、標(biāo)準建設(shè)與服務(wù)應(yīng)用，共同推動人工智能及其產(chǎn)業(yè)發(fā)展。人工智能概述人工智能的歷史及概念2050（2050年代——80年代。這一階段人工智能剛誕生，基于抽象數(shù)學(xué)推理的可編程數(shù)字計算機已經(jīng)出現(xiàn)，符號主義（Symbolism）快速發(fā)展，但由于很多事物（2080年代——90年代末。在這一階段，專家系統(tǒng)得到快速發(fā)展，數(shù)學(xué)模型有重大突破，但由于專家世紀初——至今。隨著大數(shù)據(jù)的積聚、1所示。1976年，1976年，機器翻譯1985年，等項目的出現(xiàn)了更失敗及一強可視化些學(xué)術(shù)報效果的決告的負面策樹模型影響，人和突破早工智能的期感知機經(jīng)費普遍局限的多1997年，DeepBlue戰(zhàn)勝世界國際象棋冠軍GarryKasparov 1987年，LISP機市場崩塌2006年，Hinton和他的學(xué)生開始深度學(xué)習(xí)201420163月，微軟公AlphaGo以4司發(fā)布比1戰(zhàn)勝世1956年達特茅斯會議提出“人工智能”全球第界圍棋冠軍一款個人智能助理微軟小娜李世石1959年，ArthurSamuel 減少 層人工神提出了機學(xué)習(xí) 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2010年，大數(shù)據(jù)時代到來201710DeepMind公布了最強版的AlphaGoZero1950s1960s1970s1980s1976-1982-1990s2000s2010s2020s1956-19761982 1987第一次繁榮期發(fā)展目標(biāo)第一次第二次低谷期繁榮期1987-1997第二次低谷期遭受質(zhì)疑具備邏輯技術(shù)領(lǐng)域再次批評，運規(guī)則推演陷入瓶頸，抽算能力不和特定領(lǐng)象推理不再被足、計算域回答解繼續(xù)關(guān)注，基復(fù)雜度較決問題的于符號處理的高、常識專家系統(tǒng)模型遭到反對與推理實盛行，及現(xiàn)難度較五代計算大等 機的發(fā)展1997-2010復(fù)蘇期計算性能的提升與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速普及2010-增長爆發(fā)期圖1人工智能發(fā)展歷史1950Turing是機器智能的重要測量手段，后來還衍生出了視覺圖靈測試等測量方法。1956為四個流派：符號主義（Smbolim、連接主義（Connectionism、行為主義（ehviourism）和統(tǒng)計主義（taisticsism（注：由于篇幅原因，本白皮書不對四個流派進行詳細闡述。這四個流派從不同側(cè)面抓住了智能的部分特征，在“制造”人工智能方面都取得了里程碑式的成就。1959年，ArthurSamuel提出了機器學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)將傳統(tǒng)的制造智能演化2070年19766年的蕭瑟期。80年代中期，隨著美國、日本立項支持人工智能研究，以及以知識工程LISP1997年，IBM深藍（DeepBlue）GarryKasparov。這是一次具有里程碑意義的成功，它代表了基于規(guī)則的人工智能的勝利。2006Hinton2010年開始，人工智能進入爆發(fā)式的發(fā)展階段，其年，IBM在綜藝節(jié)目《危險邊緣》中戰(zhàn)勝了最高獎金得主和連勝紀錄保持者；2012年，年，微軟公司推出了一款實時口譯系統(tǒng)，可以模仿說話者的聲音并保留其口音；2014年，微軟公司發(fā)布全球第一款個人智能助理微軟小娜；2014年，亞馬遜發(fā)布至今為止最成功的智EchoAlexa；2016AlphaGo機器人在圍棋比賽中擊敗了世界冠軍李世石；2017Siri的基礎(chǔ)上推SiriHomePod。20176295201612201742017年5400人工智能作為一門前沿交叉學(xué)科，其定義一直存有不同的觀點：《人工智能——維基百科上大英百科全書能是數(shù)字計算機或者數(shù)字計算機控制的機器人在執(zhí)行智能生物體才有的一些任百度百科人工智能是利用數(shù)字計算機或者數(shù)字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。人工智能的定義對人工智能學(xué)科的基本思想和內(nèi)容作出了解釋，即圍繞智能弱人工智能強人工智能（機器的思考和推理類似人的思維與非類人（機器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式）（涉及到思維與意識等根本問題的討論，人工智能的特征（1）由人類設(shè)計，為人類服務(wù)，本質(zhì)為計算，基礎(chǔ)為數(shù)據(jù)。從根本上說，（2）能感知環(huán)境，能產(chǎn)生反應(yīng)，能與人交互，能與人互補。人工智能系統(tǒng)（包括人類（控制執(zhí)行機構(gòu)（3）有適應(yīng)特性，有學(xué)習(xí)能力，有演化迭代，有連接擴展。人工智能系統(tǒng)人工智能參考框架智能信息鏈信息提供者信息處理者智能信息建模、抽取、預(yù)處理、訓(xùn)練數(shù)據(jù)等運動、顯示、發(fā)聲、交互、合成等智能信息鏈信息提供者信息處理者智能信息建模、抽取、預(yù)處理、訓(xùn)練數(shù)據(jù)等運動、顯示、發(fā)聲、交互、合成等智能信息感 智能信息表示知 與成智能執(zhí)行智能理 智能決策 與輸出管理基礎(chǔ)設(shè)施提供者...基礎(chǔ)平臺智能芯片新型傳感器分類、排序、預(yù)測等搜索與匹配等智能感知信息系統(tǒng)協(xié)調(diào)者智能產(chǎn)品及行業(yè)應(yīng)用IT價值鏈圖2IT價值鏈人工智能參考框架提供了基于“角色—活動—功能”的層級分類體系，從“智能信息鏈”（水平軸）和“IT價值鏈”（垂直軸）兩個維度闡述了人工智價值鏈”從人工智能的底層基礎(chǔ)設(shè)施、信息（提供和處理技術(shù)實現(xiàn)）到系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)過程，4個角色組成。（1）基礎(chǔ)設(shè)施提供者（CPUGPUASICFPGA等硬件加速芯片以及其它智能芯片（2）信息提供者（3）信息處理者（4）系統(tǒng)協(xié)調(diào)者系統(tǒng)協(xié)調(diào)者提供人工智能系統(tǒng)必須滿足的整體要求，包括政策、法律、資源（5）安全、隱私、倫理4（6）管理（7）智能產(chǎn)品及行業(yè)應(yīng)用人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢人工智能關(guān)鍵技術(shù)機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)（MachineLearning）是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、（樣本（1監(jiān)督學(xué)習(xí)是利用已標(biāo)記的有限訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過某種學(xué)習(xí)策略/方法建立一/（分類無監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)是利用無標(biāo)記的有限數(shù)據(jù)描述隱藏在未標(biāo)記數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)/規(guī)律，強化學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)是智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使強化信號函數(shù)值最大。（2）根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)（訓(xùn)練KAdaboost深度學(xué)習(xí)3層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)研究中的一Hinton2006GPUTPUTensorFlowCaffe/Caffe2CNTK、MXNet、Paddle-paddle、Torch/PyTorch、Theano等。主動學(xué)習(xí)主動學(xué)習(xí)通過一定的算法查詢最有用的未標(biāo)記樣本，并交由專家進行標(biāo)記，演化學(xué)習(xí)知識圖譜（1）機器翻譯機器翻譯技術(shù)是指利用計算機技術(shù)實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語（2）語義理解（3）問答系統(tǒng)人機交互（1）語音交互（2）情感交互（3）體感交互（4）腦機交互（1）計算成像學(xué)（2）圖像理解（3）三維視覺（三維重建以及如何理解所獲取的三維信息的科學(xué)。三維重建可以根據(jù)重建的信息來源，分為單目圖像重建、（4）動態(tài)視覺（5）視頻編解碼H.261、H.263、H.264、H.265、M-JPEG和MPEG監(jiān)控等。生物特征識別技術(shù)是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別（1）指紋識別正、特征提取三個過程；分析判別是對提取的特征進行分析判別的過程。（2）人臉識別（3）虹膜識別（4）指靜脈識別指靜脈識別是利用了人體靜脈血管中的脫氧血紅蛋白對特定波長范圍內(nèi)的（5）聲紋識別（6）步態(tài)識別虛擬現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與目前虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由（1）技術(shù)平臺開源化（2）專用智能向通用智能發(fā)展（3）智能感知向智能認知方向邁進人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及趨勢202512703所示。圖3人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖智能基礎(chǔ)設(shè)施為人工智能產(chǎn)業(yè)提供計算能力支撐，其范圍包括智能傳感器、智能芯片、分布式計算框架等，是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要保障。（1）智能芯片（CP于ASC（Mruort。DPU、BPU、NPU、EPU等適用于不同場景和功能的人工智能芯片。CPU計算性能提升的需求超過了摩爾定律的增長速度。同時，受2020年人工智能芯片全球市場規(guī)模將突破百億美元。（2）智能傳感器年市場規(guī)模有望突4600億美元。未來，高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化將成為智能傳感器發(fā)展的重要趨勢。（3）分布式計算框架OpenStackHadoopStormSparkSamzaBigflowCaffeKerasCNTKMXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon等等。（1）提供人工智能的技術(shù)平臺和算法模型。此類廠商主要針對用戶或者行業(yè)需求，提供人工智能技術(shù)平臺以及算法模型。用戶可以在人工智能平臺之上，通過一系列的算法模型來進行人工智能的應(yīng)用開發(fā)。此類廠商主要關(guān)注人工智能的通用計算框架、算法模型、通用技術(shù)等關(guān)鍵領(lǐng)域。（2）（3）提供人工智能在線服務(wù)。此類廠商一般為傳統(tǒng)的云服務(wù)提供廠商，主要依托其已有的云計算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的用戶資源，聚集用戶的需求和行業(yè)屬性，為客戶提供多類型的人工智能服務(wù)；從各類模型算法和計算框架的API等特定智能產(chǎn)品智能產(chǎn)品是指將人工智能領(lǐng)域的技術(shù)成果集成化、產(chǎn)品化，具體的分類如表1所示。表1人工智能的產(chǎn)品分類典型產(chǎn)品示例智能機器人工業(yè)機器人清潔機器人以及其它工業(yè)機器人個人/家用服務(wù)機器人家政服務(wù)機器人、教育娛樂服務(wù)機器人、養(yǎng)老助殘服務(wù)機器人、個人運輸服務(wù)機器人、安防監(jiān)控服務(wù)機器人公共服務(wù)機器人酒店服務(wù)機器人、銀行服務(wù)機器人、場館服務(wù)機器人和餐飲服務(wù)機器人特種機器人（器人、醫(yī)療服務(wù)機器人及其它非結(jié)構(gòu)和非家用機器人智能運載工具自動駕駛汽車軌道交通系統(tǒng)無人機無人直升機、固定翼機、多旋翼飛行器、無人飛艇、無人傘翼機無人船智能終端智能手機車載智能終端可穿戴終端智能手表、智能耳機、智能眼鏡自然語言處理機器翻譯機器閱讀理解問答系統(tǒng)智能搜索計算機視覺圖像分析儀、視頻監(jiān)控系統(tǒng)生物特征識別指紋識別系統(tǒng)人臉識別系統(tǒng)虹膜識別系統(tǒng)指靜脈識別系統(tǒng)DNA、步態(tài)、掌紋、聲紋等其它生物特征識別系統(tǒng)VR/ARPC端VR、一體機VR、移動端頭顯人機交互語音交互個人助理語音助手智能客服情感交互體感交互腦機交互（1）智能制造（2）智能家居2010年，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以智能家居以住宅為平臺，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，由硬件（智能家電、智能硬件、安防控制設(shè)備、家具等、軟件系統(tǒng)、云計算平臺構(gòu)成的家居生態(tài)圈，實現(xiàn)人遠助智能語音技術(shù)，用戶應(yīng)用自然語言實現(xiàn)對家居系統(tǒng)各設(shè)備的操控，如開關(guān)窗簾（窗戶、操控家用電器和照明系統(tǒng)、打掃衛(wèi)生等操作；借助機器學(xué)習(xí)技術(shù)，智（3）智能金融OCR（4）智能交通智能交通系統(tǒng)（IntelligentTrafficSystem，ITS）是通信、信息和控制技術(shù)在交通系統(tǒng)中集成應(yīng)用的產(chǎn)物。ITS借助現(xiàn)代科技手段和設(shè)備，將各核心交通元素聯(lián)通，實現(xiàn)信息互通與共享以及各交通元素的彼此協(xié)調(diào)、優(yōu)化配置和高效使用，形成人、車和交通的一個高效協(xié)同環(huán)境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通。（ETCETC入口ITSITSITS系統(tǒng)。（5）智能安防（人流統(tǒng)計）等應(yīng)用。（6）智能醫(yī)療（7）智能物流（（1）智能服務(wù)呈現(xiàn)線下和線上的無縫結(jié)合（2）智能化應(yīng)用場景從單一向多元發(fā)展（3）人工智能和實體經(jīng)濟深度融合進程將進一步加快依托其積累的行業(yè)數(shù)據(jù)資源實現(xiàn)