淺析人工智能技術和發(fā)展趨勢摘要人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術，正在對經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和人類生活產(chǎn)生深遠影響。各個國家均在戰(zhàn)略層面上予以高度關注,科研機構大量涌現(xiàn),科技巨頭大力布局,新興企業(yè)迅速崛起，人工智能技術開始廣泛應用于各行各業(yè)，展現(xiàn)出可觀的商業(yè)價值和巨大的發(fā)展?jié)摿Α１疚闹饕懻摿巳斯ぶ悄艿母拍?，人工智能的發(fā)展歷史，人工智能的研究背景，人工智能的核心技術，其中包括計算機視覺、專家系統(tǒng)、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡、自然、機器學習，以及人工在醫(yī)療、軍事、交通和教育等領域的應用，分析人工智研究能當下面臨的問題以及未來的發(fā)展趨勢。關鍵詞：人工智能，計算機視覺，專家系統(tǒng)，機器學習，無人武器，自動駕駛目錄TOC\o"1-3"\h\u摘要 I1緒論 11.1人工智能的概念 11.2人工智能發(fā)展的歷史 11.3人工智能的研究背景 22人工智能的核心技術 32.1計算機視覺 32.2專家系統(tǒng) 42.3模式識別 92.4神經(jīng)網(wǎng)絡2.5自然語言處理2.6機器學習3人工智能的應用 103.1人工智能在軍事上的應用 103.2人工智能在醫(yī)療上的應用 113.3人工智能在交通上的應用 113.4人工智能在教育上的應用 134人工智能研究面臨的問題 14總結與展望 30參考文獻 321緒論人工智能的概念人工智能（英語：artificialintelligence，縮寫為AI），指由人制造出來的機器所體現(xiàn)出來的生物的智能?，F(xiàn)在隨著醫(yī)學、神經(jīng)科學、機器人學及統(tǒng)計學等學科的進步，人類的很多職業(yè)已經(jīng)可以被人工智能取代。人工智能的研究是高度技術性和專業(yè)性的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能的研究可以分為幾個技術問題。其分支領域主要集中在解決具體問題，其中之一是，如何使用各種不同的工具完成特定的應用程序。1.2人工智能發(fā)展的歷史在希臘神話中，赫淮斯托斯有他的黃金機器人，皮格馬利翁創(chuàng)造并由愛神阿芙洛狄蒂賦予生命的象牙雕像伽拉忒亞。中世紀出現(xiàn)了使用巫術或煉金術將意識賦予無生命物質的傳說。這些都是早期人類對AI的幻想。1956年的達特茅斯會議上首次出現(xiàn)了人工智能一詞。再往前追溯10年，被譽為計算機科學與人工智能之父的艾倫·麥席森·圖靈（AlanMathisonTuring）對人工智能的發(fā)展做出了諸多貢獻，而他的名字也通過圖靈測試、圖靈獎、圖靈機流傳下來被人們熟知。圖靈在1950年發(fā)表了論文《計算機器和智能》。在這篇論文中，他提問到：“CanMachinesThink?”（機器能思考嗎？），從而誕生了偉大的圖靈測試，時至今日我們仍總能見到圖靈測試（驗證碼就是一種區(qū)分機器和人類的圖靈測試）。1945年ENIAC作為世界第一臺通用計算機誕生了。它是圖靈完全的電子計算機，能夠重新編程并解決各種計算問題，人工智能時代的序幕由此揭開。1956年約翰·麥卡錫等人發(fā)起了達特茅斯會議，提出了“人工智能”的定義：人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。達特茅斯會議之后的數(shù)年是大發(fā)現(xiàn)的時代。對許多人而言，這一階段開發(fā)出的程序堪稱神奇。計算機可以解決代數(shù)應用題，證明幾何定理，學習和使用英語。當時大多數(shù)人幾乎無法相信機器能夠如此“智能”。1957年IBM開發(fā)出第一套Fortran語言，這是世界上第一個被正式采用并且流傳至今的高級編程語言。1960又誕生出歷史第二悠久的高級匯編語言：Lisp，1973年又出現(xiàn)了Prolog語言，人工智能語言發(fā)展飛速。1982年第五代電腦計劃已經(jīng)在日本開始了，在人工智能飛速發(fā)展的幾十年了已經(jīng)出現(xiàn)了很多的專家系統(tǒng)包括:DENDRAL,MYCIN,Xcon。1991年，人工神經(jīng)網(wǎng)絡出現(xiàn)，AI進入了一個新的時代。當然AI的發(fā)展也是經(jīng)歷了非常多的低谷，由于早期的計算機內存十分有限，處理速度也是十分慢，比如圖靈曾寫過一個國際象棋程序，可是當時并沒有計算機有足夠的能力去運行這個程序，他就模仿計算機與同事下了一局，每走一步要用半小時，結果程序輸了，后來在ENIAC上根據(jù)圖靈的理論設計出了第一個電腦程序的國際象棋。70年代由于人們對AI過于高的期望，而沒有實現(xiàn)承諾的時候導致了AI研究資金短缺。很多人當時只覺得人工智能不過是沒用的玩具，除了能解決一些簡單的問題之外便再無他用，許多問題需要接近無限長的時間來解決。直到80年代專家系統(tǒng)出現(xiàn)，人工智能這才又走向繁榮。1997年5月11日絕對是AI的一個里程碑，人們驚訝的發(fā)現(xiàn)AI的學習能力可能已經(jīng)到了威脅人類的地步，超級國際象棋電腦“深藍”戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2016年AlphaGo以4比1的成績擊敗韓國棋手李世石九段，2019年棋力更強的AlphaGo3比0戰(zhàn)勝世界排名第一的柯潔九段。圖1.2中國烏鎮(zhèn)圍棋峰會上柯潔對戰(zhàn)AlphaGo這些成就其實不是并不是范式上的革命，這種現(xiàn)象可以用摩爾定律解釋：單塊集成電路的集成度每18個月就會翻一番。這是計算機克服了性能上的困難所產(chǎn)生的結果?？梢哉f現(xiàn)在是機器學習和深度學習的第三次人工智能熱潮的時代1.3人工智能的研究背景進入21世紀，得益于大數(shù)據(jù)和計算機技術的快速發(fā)展，許多先進的機器學習技術成功應用于經(jīng)濟社會中的許多問題。麥肯錫全球研究院在一份題為《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿領域》的報告中估計，到2009年，美國經(jīng)濟行業(yè)中具有1000名以上員工的公司都至少擁有一個平均200兆兆字節(jié)的存儲數(shù)據(jù)。到2016年，AI相關產(chǎn)品、硬件、軟件等的市場規(guī)模已經(jīng)超過80億美元，紐約時報評價道：AI已經(jīng)到達了一個新的熱潮。大數(shù)據(jù)應用也開始逐漸滲透到非常多的領域，例如生態(tài)學模型訓練、經(jīng)濟領域中的各種應用、醫(yī)學研究中的疾病預測及新藥研發(fā)等。深度學習（特別是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)網(wǎng)絡）更是有效地推動了圖像和視頻處理、文本分析、語音識別等問題的研究進程。2人工智能的核心技術2.1計算機視覺計算機視覺（Computervision）就是讓計算機能夠模擬人類的視覺系統(tǒng)。人類不僅能夠理解圖像中的場景，稍加訓練，還能解釋書法、印象派畫家、抽象畫，以及胎兒的二維超聲圖像。從這個角度來看，計算機視覺領域尤其復雜，它擁有大量的實際應用。計算機視覺完成的任務遠超其他領域，比如手機上的人臉識別、圖像搜索（如百度識圖，GoogleImages），或者生物識別方法。圖2.1NASA火星探測車的雙攝影機系統(tǒng)計算機視覺可以被看作是由生物視覺的衍生出的一個領域。在生物視覺領域中，人類和各種動物的視覺都得到了研究，從而創(chuàng)建了這些視覺系統(tǒng)感知信息過程中所使用的物理模型。其次，在計算機視覺中，靠軟件和硬件結合實現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)得到了研究和體現(xiàn)。生物視覺與計算機視覺進行的學科間交流為彼此都帶來了巨大價值。計算機視覺包含以下幾個分支：畫面重建，事件監(jiān)測，目標跟蹤，目標識別，機器學習，索引創(chuàng)建，圖像恢復等。在整個20世紀中，人類對各種生物的視覺器官、神經(jīng)元、以及與視覺刺激相關的腦部組織都進行了大量研究，研究得出了一些有關天然視覺系統(tǒng)如何運作的模型（盡管不夠精確），這也形成了計算機視覺中的一個子領域——人們試圖用人工系統(tǒng)在不同的復雜程度上模擬生物的視覺系統(tǒng)。相關研究未來可能幫助失明的人恢復視覺以及用于各種機器探測。同時計算機視覺領域中，也有參考生物學習的機制研究出機器學習的方法。除了上面提到的領域，很多科研題目同樣可以被當作純粹的數(shù)學問題。例如，計算機視覺中的很多問題，其理論基礎便是統(tǒng)計學，最優(yōu)化理論以及幾何學。2.2專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是人工智能的一個重要分支，它可以看作是一類具有專門知識和經(jīng)驗的計算機智能程序系統(tǒng)，一般采用人工智能中的知識表示和知識推理技術來模擬通常由領域專家才能解決的復雜問題。一般情況下，專家系統(tǒng)=知識庫+推理機，因此專家系統(tǒng)也被稱為基于知識的系統(tǒng)。一個專家系統(tǒng)必須具備三要素：領域專家級知識、模擬專家思維、達到專家級的水準專家系統(tǒng)適合于完成那些沒有公認的理論和方法、數(shù)據(jù)不精確或信息不完整、人類專家短缺或專門知識十分昂貴的診斷、解釋、監(jiān)控、預測、規(guī)劃和設計等任務。一般專家系統(tǒng)執(zhí)行的求解任務是知識密集型的。專家系統(tǒng)能為它的用戶帶來明顯的經(jīng)濟效益。用比較經(jīng)濟的方法執(zhí)行任務而不需要有經(jīng)驗的專家，可以極大地減少勞務開支和培養(yǎng)費用。由于軟件易于復制，所以專家系統(tǒng)能夠廣泛傳播專家知識和經(jīng)驗，推廣應用數(shù)量有限的和昂貴的專業(yè)人員及其知識。專家系統(tǒng)在給它的用戶帶來經(jīng)濟利益的同時，也造成失業(yè)。專家系統(tǒng)的應用技術不僅代替了人的一些體力勞動，也代替了人的某些腦力勞動，有時甚至行使著本應由人擔任的職能，免不了引起法律糾紛。比如醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)萬一出現(xiàn)失誤，導致醫(yī)療事故，怎么樣來處理，開發(fā)專家系統(tǒng)者是否要負責任，使用專家系統(tǒng)者應負什么責任，以及一系列問題尚未有相關法律體系。著名的專家系統(tǒng)：ExSys：第一個商用專家系統(tǒng)。Mycin：一個診斷系統(tǒng)，其表現(xiàn)出人意料的好，誤診率達到專家級水平，超出一些診所的醫(yī)生。Siri：一個通過辨識語音作業(yè)的專家系統(tǒng)，由蘋果公司收購并且推廣到自家產(chǎn)品內作為一個人秘書功能。2.3模式識別模式識別（英語：Patternrecognition），就是通過計算機用數(shù)學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”。隨著計算機技術的發(fā)展，人類有可能研究復雜的信息處理過程。信息處理過程的一個重要形式是生命體對環(huán)境及客體的識別。對人類來說，特別重要的是對光學信息（通過視覺器官來獲得）和聲學信息（通過聽覺器官來獲得）的識別。這是模式識別的兩個重要方面。市場上可見到的代表性產(chǎn)品有光學字符識別、語音識別系統(tǒng)。計算機識別的顯著特點是速度快、準確性高、效率高，在將來完全可以取代人工錄入。識別過程與人類的學習過程相似。以光學字符識別之“漢字識別”為例：首先將漢字圖像進行處理，抽取主要表達特征并將特征與漢字的代碼存在計算機中。就像老師教我們“這個字叫什么、如何寫”記在大腦中。這一過程叫做“訓練”。識別過程就是將輸入的漢字圖像經(jīng)處理后與計算機中的所有字進行比較，找出最相近的字就是識別結果。這一過程叫做“匹配”。2.4神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡（英語：ArtificialNeuralNetwork，ANN），簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡（NeuralNetwork，NN）或類神經(jīng)網(wǎng)絡，在機器學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡（動物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦）的結構和功能的數(shù)學模型或計算模型，用于對函數(shù)進行估計或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結進行計算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡能在外界信息的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統(tǒng)，通俗地講就是具備學習功能。現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡是一種非線性統(tǒng)計性數(shù)據(jù)建模工具，神經(jīng)網(wǎng)絡通常是通過一個基于數(shù)學統(tǒng)計學類型的學習方法（LearningMethod）得以優(yōu)化，所以也是數(shù)學統(tǒng)計學方法的一種實際應用，通過統(tǒng)計學的標準數(shù)學方法我們能夠得到大量的可以用函數(shù)來表達的局部結構空間，另一方面在人工智能學的人工感知領域，我們通過數(shù)學統(tǒng)計學的應用可以來做人工感知方面的決定問題（也就是說通過統(tǒng)計學的方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力），這種方法比起正式的邏輯學推理演算更具有優(yōu)勢。和其他機器學習方法一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)被用于解決各種各樣的問題，例如機器視覺和語音識別。這些問題都是很難被傳統(tǒng)基于規(guī)則的編程所解決的。2.5自然語言處理自然語言處理（英語：NaturalLanguageProcessing，縮寫作NLP）是人工智能和語言學領域的分支學科。此領域探討如何處理及運用自然語言；自然語言處理包括多方面和步驟，基本有認知、理解、生成等部分。自然語言認知和理解是讓電腦把輸入的語言變成有意思的符號和關系，然后根據(jù)目的再處理。自然語言生成系統(tǒng)則是把計算機數(shù)據(jù)轉化為自然語言。 2.6機器學習機器學習是人工智能的一個分支。人工智能的研究歷史有著一條從以“推理”為重點，到以“知識”為重點，再到以“學習”為重點的自然、清晰的脈絡。顯然，機器學習是實現(xiàn)人工智能的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智能中的問題。機器學習在近30多年已發(fā)展為一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析（英語：Convexanalysis）、計算復雜性理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法。機器學習算法是一類從數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統(tǒng)計學理論，機器學習與推斷統(tǒng)計學聯(lián)系尤為密切，也被稱為統(tǒng)計學習理論。算法設計方面，機器學習理論關注可以實現(xiàn)的，行之有效的學習算法。很多推論問題屬于無程序可循難度，所以部分的機器學習研究是開發(fā)容易處理的近似算法。機器學習已廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機器人等領域。機器學習可以分成下面幾種類別：監(jiān)督學習：監(jiān)督學習從給定的訓練數(shù)據(jù)集中學習出一個函數(shù)，當新的數(shù)據(jù)到來時，可以根據(jù)這個函數(shù)預測結果。監(jiān)督學習的訓練集要求是包括輸入和輸出，也可以說是特征和目標。訓練集中的目標是由人標注的。常見的監(jiān)督學習算法包括回歸分析和統(tǒng)計分類。監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習的差別就是訓練集目標是否人標注。他們都有訓練集且都有輸入和輸出無監(jiān)督學習：無監(jiān)督學習與監(jiān)督學習相比，訓練集沒有人為標注的結果。常見的無監(jiān)督學習算法有生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、聚類。半監(jiān)督學習：半監(jiān)督學習介于監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習之間。增強學習：機器為了達成目標，隨著環(huán)境的變動，而逐步調整其行為，并評估每一個行動之后所到的回饋是正向的或負向的。具體的機器學習算法有：構造間隔理論分布：聚類分析和模式識別人工神經(jīng)網(wǎng)絡決策樹感知器支持向量機集成學習AdaBoost降維與度量學習聚類貝葉斯分類器構造條件概率：回歸分析和統(tǒng)計分類高斯過程回歸線性判別分析最近鄰居法徑向基函數(shù)核通過再生模型構造概率密度函數(shù)：最大期望算法概率圖模型：包括貝葉斯網(wǎng)和Markov隨機場GenerativeTopographicMapping近似推斷技術：馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法變分法最優(yōu)化：大多數(shù)以上方法，直接或者間接使用最優(yōu)化算法。3人工智能的應用3.1信息化戰(zhàn)爭：無人武器無人武器是信息化戰(zhàn)爭的主要表現(xiàn)，隨著“全球鷹”“捕食者”等無人裝備在實戰(zhàn)中廣泛使用，無人化作戰(zhàn)武器的研制和使用越來越引人注目。越來越多的人工智能技術被應用到了武器上，一種全新的作戰(zhàn)方式、作戰(zhàn)理念正在悄然誕生。 圖3.1“裝載在卡車上參加紅場閱兵的“天王星-9”“天王星-9”無人戰(zhàn)車也稱為戰(zhàn)斗機器人，是一個多功能戰(zhàn)斗平臺，擁有履帶行駛的緊湊型裝甲車體，長4.5米，寬2米，高1.4米，最大行駛速度每小時40千米，全重10噸，能夠克服高達1.2米的障礙，裝備有一門30毫米口徑的自動火炮，一挺7.62毫米口徑機槍，并裝備重型反坦克導彈，最大射程5800米，操作員可在3000米外對其遙控。“天王星-9”無人戰(zhàn)車主要用于對俄軍提供遙控偵查和火力支援，用于消滅敵有生力量和打擊各種目標，包括裝甲車輛。工事和時速低于4千米的低空飛行器。據(jù)稱“天王星-9”無人戰(zhàn)車將在局部戰(zhàn)役和反恐行動中發(fā)揮獨特作用，尤其是在城市地區(qū)作戰(zhàn)，它的使用將大大減少人員傷亡?！疤焱跣?9”包括兩個偵查和火力支持機器戰(zhàn)車、運輸他們的拖車和移動指揮臺，射擊任務由操縱員控制完成，操作臺可設置在距離戰(zhàn)車1000米處受防護的指揮所里，機器人上四部攝像機的信號通過無線電傳輸?shù)街笓]操作臺，操作員據(jù)此來控制機器人的行動，簡直就是紅警2中“天啟坦克”的袖珍版，不過在敘利亞戰(zhàn)場上“天王星-9”還是暴露出了很多的問題，無人武器還有很多方面需要改進3.2智能醫(yī)療：輔助診斷隨著大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和信息科技的飛速發(fā)展，很多傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)都一頭扎進了AI醫(yī)療的賽道。醫(yī)生每天花大量時間閱片，還存在大量的漏診和誤診。比如對于肺部結節(jié)的的診療過程來說，醫(yī)生每天大概40%的時間都在看胸部CT，這其中80%的時間都在鑒別影像里是結節(jié)還是血管，如果結節(jié)沒被醫(yī)生發(fā)現(xiàn)，未來很可能會導致肺癌。而且現(xiàn)在好的醫(yī)療資源都集中在大城市，導致了中西部醫(yī)療資源不平衡、醫(yī)療資源不足、看病難，而且培養(yǎng)一個醫(yī)生需要花費大量的時間和資源，培養(yǎng)周期非常長。從2016年開始很多國家開始進行人工智能在國家戰(zhàn)略層面上的布局，也非常重視人工智能在醫(yī)療領域的發(fā)展。其中美國的反應最為迅速，連續(xù)出臺了很多政策，利用人工智能自動進行疾病的預測和預防發(fā)展電子病歷，對醫(yī)療進行分析挖掘，用AI進行醫(yī)療診斷等等。而中國則是往一個不同的方向發(fā)展，主要集中在醫(yī)療影像方面，擔任醫(yī)生助手的角色，比如識別肺部結節(jié)、眼底疾病等等。隨著科技的不斷進步和社會的持續(xù)發(fā)展,醫(yī)療行業(yè)的運行模式有望從傳統(tǒng)醫(yī)療向智能醫(yī)療轉變,實現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生體系的全面升級。基于智能語音識別、自然語言處理等人工智能技術的智能虛擬助手，通過將患者的病癥情況與醫(yī)學證據(jù)、指南等進行合理參照，可協(xié)助醫(yī)生及患者完成問診、導診、自診等工作，進行常見病篩查以及重大疾病的監(jiān)測與預警;基于深度學習、圖像識別等人工智能技術的智能影像系統(tǒng),通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)醫(yī)學影像的自動分析和輔助診斷,聯(lián)合多種檢查手段提高診斷的準確性。在醫(yī)療資源數(shù)量、質量不足的情況下，利用人工智能技術輔助診斷，可以提高醫(yī)療診斷速度與準確性，增加患者3.3智慧交通：協(xié)同管理場景和無人駕駛人工智能在交通上的應用主要在交通管理和自動駕駛車輛上，隨便城市化發(fā)展越來越好，城市交通上的壓力也越來越大，無法依賴警力同步增長來完成治理。這個時候可以依靠人工智能幫助完成治理，通過攝像頭采集各種數(shù)據(jù)：車流量、車道速度、車頭時距、車頭間距、車道時間占用率、車輛排隊長度等。還可以實現(xiàn)違章檢測：違章停車、異常停車、行人闖入、逆行、非機動車闖入、黃牌卡車闖入等等。在遇到違法犯罪等事件時可以進行特定車輛識別，特定人物識別，大大提高警員工作效率。 圖3.3.1人工智能在交通管理監(jiān)測的表現(xiàn)數(shù)據(jù)百度“Apollo開放平臺”。技術發(fā)展方面，Apollo開放平臺體系包括車輛認證平臺、硬件開發(fā)平臺、開源軟件平臺、云端服務平臺、量產(chǎn)解決方案五大部分。目前，Apollo已先后開放了1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、3.5六個版本的能力，分別為封閉場地循跡自動駕駛能力、固定車道自動駕駛能力、簡單城市路況自動駕駛能力、限定區(qū)域視覺高速自動駕駛能力、量產(chǎn)園區(qū)自動駕駛能力以及城市道路自動駕駛能力。應用落地方面，在嚴格控制數(shù)量和質量的情況下，Apollo合作伙伴已超過120余家，成為全球規(guī)模最大的自動駕駛生態(tài)，覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈整個環(huán)節(jié)，包括整車廠、一級供應商、零部件廠商、出行服務商、初創(chuàng)企業(yè)、通信企業(yè)、高校和地方政府等，目前已在北京、雄安、深圳、武漢、福建平潭、日本京都等地開展商業(yè)化運營。。圖3.3.2Apollo官網(wǎng)上傳感器方案的效果圖 圖3.3.3Apollo平臺的無人物流車圖森未來“無人駕駛卡車”。技術發(fā)展方面，作為中國首張無人駕駛重卡測試牌照的擁有者,圖森未來通過自主研發(fā)的一套由無人駕駛卡車、高清地圖、精準定位以及運營系統(tǒng)“TuSimpleConnect”共同構成的無人駕駛卡車生態(tài)系統(tǒng)，讓其車隊能夠保持一年365天，全天候的高效運行。應用落地方面，圖森未來的無人駕駛技術已經(jīng)在國內外均實現(xiàn)商業(yè)化落地。在海外，圖森未來已在美國鳳凰城、圖森、埃爾帕索和達拉斯之間的7條不同路線上提供商業(yè)化無人駕駛運輸服務﹔在中國，圖森未來在上海臨港片區(qū)和東海大橋等場景的測試里程近5.2萬公里，并再獲5張無人駕駛卡車公開道路測試牌照,繼續(xù)推進無人駕駛車隊的建設與運營。圖3.3.4圖森無人駕駛卡車3.4智能教育：自主學習場景隨著新一代人工智能技術發(fā)展和教育轉型變革持續(xù)推進，人工智能與教育行業(yè)將進行深度融合，不斷衍生智能化應用場景。基于AR/VR、機器學習、計算機視覺等技術的智慧課堂，讓學生擁有沉浸式和主動式的學習體驗，使枯燥乏味的學習過程變得生動有趣，從而激發(fā)學生的學習興趣，調動學生學習積極性;基于大數(shù)據(jù)智能、知識圖譜、計算機視覺等技術的遠程教育，既可以讓學生遍覽海量網(wǎng)絡教學資源、隨時隨地開始學習，又可以督促學生完成學習任務、達到學習目標;基于人機交互、智能語音等技術的智能設備，培養(yǎng)學生自主解決問題的能力，使其成為具備自主意識和探索精神的學習者。智能教育引導學生自主學習，將學習的主動權完全交給學生，讓學生自己掌握學習的內容和進度，有助于學生培養(yǎng)良好的學習習慣，成為具備主動意識和創(chuàng)新思維的人才。3.5智能環(huán)保：環(huán)境監(jiān)測場景隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，環(huán)境保護也越來越受到重視，傳統(tǒng)的環(huán)境管理方式逐漸難以滿足環(huán)保需求,利用新技術的智能環(huán)保應運而生。基于智能傳感器、計算機視覺等人工智能技術的智能環(huán)境感知系統(tǒng)，能夠隨時隨地感知、測量、捕獲及傳遞環(huán)境參數(shù)，實現(xiàn)對污染源、環(huán)境質量等環(huán)境情況的透徹感知;基于大數(shù)據(jù)、云計算等人工智能技術的智能環(huán)境信息平臺，可以整合、存儲、挖掘、處理和分析海量的跨空間、跨時間環(huán)境信息，實現(xiàn)對污染源、環(huán)境質量等環(huán)境情況的自動監(jiān)控。建立智能環(huán)境監(jiān)測體系，實時采集和分析污染源數(shù)據(jù)、環(huán)境質量數(shù)據(jù)等環(huán)境信息，對重點區(qū)域、重點主體進行智能化遠程監(jiān)測與預警，有助于環(huán)保部門提高監(jiān)管效率,增強環(huán)保效果;有助于相關企業(yè)提高管理水平，承擔社會責任;有助于社會公眾知悉環(huán)境狀況，提高環(huán)保意識。4人工智能面臨的困難4.1計算機博弈的困難具有競爭或對抗性質的行為成為博弈，博弈論的經(jīng)典概論有納什均衡，囚徒困境等等。那么讀者可能或疑惑博弈論在人工智能領域又能用來干什么呢？那就是生成對抗網(wǎng)絡。博弈分為完沒信息博弈和不完美信息博弈，這里給大家舉出兩個代表，圍棋就是典型的完美信息博弈，而德州撲克則是不完美信息博弈，因為你不知道對手手里拿的是什么牌。博弈論的最核心的實驗是在不完美信息博弈。而撲克游戲的AI應用經(jīng)常會作為解決不完美信息博弈問題的一個基準。在真實世界中，不完美信息博弈非常重要。簡單的來說，計算機博弈并不需要計算機有多么出色的計算能力，但是要讓它在多個選項中選出最好的，這不是學習能力而是在計算機中應用博弈論。在人工智能的發(fā)展史上，機器學習和深度學習在解決不完美信息博弈問題的表現(xiàn)還不夠好。4.2機器翻譯的困難在計算機誕生的初期,有人提出了用計算機實現(xiàn)自動翻譯的設想。目前機器翻譯所面臨的問題仍然是1964年語言學家黑列爾所說的構成句子的單詞和歧義性問題。歧義性問題一直是自然語言理解(NLU)中的一大難關。之前有個很火的梗就是一句話中有非常多的意思然后提問句子中的意思都是什么意思。因此,要消除歧義性就要對原文的每一個句子及其上下文進行分析理解,尋找導致歧義的詞和詞組在上下文中的準確意義，尤其是中文里一個詞語能表達非常多的意思，這讓機器幾乎不可能理解句子中的意思到底是什么意思，究竟是有意思還是沒意思。計算機往往單獨地將句子作為理解單位。另外,即使對原文有了一定的理解,理解的意義如何有效地在計算機里表示出來也存在問題。目前的NLU系統(tǒng)幾乎不能隨著時間的增長而增強理解力,系統(tǒng)的理解大都局限于表層上,沒有深層的推敲,沒有學習,沒有記憶,更沒有歸納。導致這種結果的原因是計算機本身結構和研究方法的問題?，F(xiàn)在NLU的研究方法很不成熟,大多數(shù)研究局限在語言這一單獨的領域,而沒有對人們是如何理解語言這個問題做深入有效的探討。機器翻譯的問題需要人類在語言學上解決人類是如何理解語言中的各種意境情緒等等。4.3自動定理證明和GPS的局限自動定理證明的代表性原理是1965年魯賓遜提出的歸結原理。歸結原理雖然簡單易行,但它所采用的方法是演繹,而這種形式上的演繹與人類自然演繹的推理方法是天差地別的?；跉w結原理演繹推理要求把邏輯公式轉化為子句集合,從而喪失了其固有的邏輯蘊含語義。前面曾提到過的GPS是企圖實現(xiàn)一種不依賴于領域知識求解人工智能問題的通用方法。GPS想擺脫對問題內部表達形式的依賴,但是問題的內部表達形式的合理性是與領域知識密切相關的。不管是用一階謂詞邏輯進行定理證明的歸結原理,還是求解人工智能問題的通用方法GPS,都可以從中分析出表達能力的局限性,而這種局限性使得它們縮小了其自身的應用范圍。4.4倫理困境人工智能在應用中會遇到一些具體的倫理問題。一方面，技術具有價值負載，人工智能算法很大程度上受設計者道德觀念和價值取向的影響;另一方面，人工智能算法具有自主性，它有可能根據(jù)自身的邏輯作出抉擇,設計者未必能完全主宰算法的運行。人工智能模型偏差往往導致輸出明顯不合理的結論，由此引發(fā)一系列的道德風險，比如性別、人種、地域、宗教方面的歧視，信息繭房的形成等等。如果對這種倫理困境不加警惕，那么信息不對稱會愈加嚴重，偏見和歧視將逐漸放大。針對人工智能時代的倫理困境挑戰(zhàn)，應從開展人工智能倫理問題研究、設定人工智能基本道德原則、建立人工智能風險識別機制等方面促進公平公正、消除偏見歧視。5人