人工智能從信息社會邁向智能社會適用于智能峰會/科技會議/科技展示等前言PREFECT人工智能是引領未來發(fā)展的戰(zhàn)略性技術，也是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅動力量。數(shù)據(jù)、算法和算力構成人工智能的三大基本要素。20XX年，我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達XXXX億元人民幣，產(chǎn)業(yè)投融資金額為XXXX億美元，同比增長XX.X%。隨著相關科技成果不斷落地，應用場景更加豐富，人工智能技術與實體經(jīng)濟加速融合，助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉型升級，為高質量發(fā)展注入了強勁動力。目錄CONTETNS定義研究技術路徑發(fā)展階段機器學習定義研究時間：XX月XX日匯報人：docer從信息社會邁向智能社會PART01人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。人工智能的定義和研究學科分支包括內(nèi)容智能定義1關于什么是“智能”?人工智能是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一。主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應用。人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學23繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。人工智能的研究價值：機器學習的特點123經(jīng)驗主義創(chuàng)新主義機器學習壁壘這類“機器學習”對“經(jīng)驗”的依賴性很強。但人類除了會從經(jīng)驗中學習之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學習”。計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴于量變的質變”。發(fā)展階段時間：XX月XX日匯報人：docer從信息社會邁向智能社會PART0219XX年夏季，以一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會。共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并首次提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。人工智能的發(fā)展階段設立節(jié)日的目的人工智能的發(fā)展階段一是互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)在全世界的發(fā)展，在數(shù)據(jù)方面有很大的積累優(yōu)勢。二是應用場景的優(yōu)勢。在智慧醫(yī)療、智慧教育、智慧城市等領域有很豐富的實踐場景。三是產(chǎn)業(yè)鏈的完整性。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的完整性和配套都是很大的優(yōu)勢。黃金階段上世紀60年代是人工智能的第一個發(fā)展黃金階段，該階段的人工智能主要以語言翻譯、證明等研究為主。語言翻譯、證明等研究簡單的機械運動人工智能的發(fā)展階段技術路徑時間：XX月XX日匯報人：docer從信息社會邁向智能社會PART03基本思想和技術路徑上世紀60年代是人工智能的第一個發(fā)展黃金階段，該階段的人工智能主要以語言翻譯、證明等研究為主。數(shù)據(jù)、算法和算力構成人工智能的三大基本要素。20XX年，我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達XXXX億元人民幣，產(chǎn)業(yè)投融資金額為XXXX億美元。人工智能技術與實體經(jīng)濟加速融合，助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉型升級，為高質量發(fā)展注入了強勁動力。人工智能研究工作肇始于20世紀40年代，但其完整概念在1956年才正式登上歷史舞臺這個研討會的主題就是用機器來模仿人類學習以及其他方面的智能，推進了人工智能起起伏伏、螺旋發(fā)展的歷程。人工智能發(fā)展的技術路徑總的來說有三種第一種路徑主張人工智能應從智能的功能模擬入手，認為符號是智能的基本元素，智能是符號的表征和運算過程。元素學派網(wǎng)絡學派控制學派第二種路徑是連接主義或者說神經(jīng)網(wǎng)絡學派，強調(diào)智能活動是由大量簡單（神經(jīng)）單元通過復雜連接后并行運行的結果。第三種路徑是行為主義或者說控制學派?？刂普撜J為，智能來自智能主體與環(huán)境以及其他智能主體相互作用的成功經(jīng)驗，是優(yōu)勝劣汰、適者生存的結果?；诜栠壿嫷耐评碜C明階段。這一階段的主要成果是利用布爾代數(shù)作為邏輯演算的數(shù)學工具。利用演繹推理作為推理工具，發(fā)展了邏輯編程語言，實現(xiàn)了包括代數(shù)機器定理證明等機器推理決策系統(tǒng)?；谌斯ひ?guī)則的專家系統(tǒng)階段。這個階段的主要進展是打開了知識工程的新研究領地研制出專家系統(tǒng)工具與相關語言，開發(fā)出多種專家系統(tǒng)，比如故障診斷專家系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)等等。人工智能螺旋發(fā)展的歷程1234機器學習時間：XX月XX日匯報人：docer從信息社會邁向智能社會PART0402040301可解釋性和可信性目前，機器學習仍然是人工智能研究的熱點之一，包括深度學習的可解釋性和可信性。新的機器學習方法增強智能系統(tǒng)的自學習和自適應能力，以及無監(jiān)督學習、多模態(tài)協(xié)同學習、強化學習、終生學習等新的機器學習方法。數(shù)據(jù)安全和隱私保護另外，考慮到數(shù)據(jù)安全和隱私保護，在數(shù)據(jù)加密或者部分加密的情況下如何學習，也是重要研究方向之一。深度學習加速發(fā)展在深度學習浪潮推動下，人工智能其他研究方向也在加速發(fā)展，包括機器感知、模式識別與數(shù)據(jù)挖掘等。機器學習是未來方向機器學習是未來方向我們的人工智能發(fā)展，挑戰(zhàn)與機遇同在，機遇大于挑戰(zhàn)。盡管是后來者，但我們市場規(guī)模大，青年人多，奮斗精神強，長期來看更有優(yōu)勢。我們可以預見，本世紀中葉前后人工智能可能會帶來下一次工業(yè)革