浅谈人工智能的现状?浅谈人工智能的现状论文

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大家好,关于浅谈人工智能的现状很多朋友都还不太明白,今天小编就来为大家分享关于浅谈人工智能的现状论文的知识,希望对各位有所帮助!

本文目录

  1. 人工智能近四十年发展成果
  2. ai技术的发展与现状
  3. 人工智能制造的现状和前景怎样的 如何迎接其带来的机遇和挑战 请结合材料简要分析
  4. 人工智能的现状究竟如何?

人工智能近四十年发展成果

1起步发展期:1956年—20世纪60年代初

人工智能概念提出后,相继取得了一批令人瞩目的研究成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起人工智能发展的第一个高潮

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反思发展期:20世纪60年代—70年代初

人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望,人们开始尝试更具挑战性的任务,并提出了一些不切实际的研发目标。然而,接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷

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应用发展期:20世纪70年代初—80年代中

20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题,实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,推动人工智能走入应用发展的新高潮

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低迷发展期:20世纪80年代中—90年代中

随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

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稳步发展期:20世纪90年代中—2010年

由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究,促使人工智能技术进一步走向实用化

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蓬勃发展期:2011年至今

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破,迎来爆发式增长新高潮

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人工智能发展现状

全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,纷纷着重发展,抢滩布局人工智能创新生态。

ai技术的发展与现状

现状挺好。AI技术在近年来得到了迅速的发展和普及,尤其是深度学习技术和神经网络技术的应用。AI技术现在已经涵盖了许多领域,包括机器翻译、自然语言处理、图像识别、语音识别、智能理财等。

未来,随着计算机技术和算法的发展,AI技术的应用领域将会更广,人机交互、智能医疗、自动驾驶等领域会得到更多的应用。同时也需要加强AI技术的管理和规范,避免技术滥用带来的负面影响。

人工智能制造的现状和前景怎样的 如何迎接其带来的机遇和挑战 请结合材料简要分析

在抖音刷到有人入住了马云创办的一个人工智能酒店一夜的详细情况。从价格来说,没有贵,所有服务都是人工智能,从入驻,到自己的房间,一切都是智能化。

开始感觉新奇,但后来想想,这种人工智能没有人的隐私空间,让人心踏实不下来。

我觉得这种人工智能的酒店有人喜欢,有人排斥。他不会发展成大的规模,一是成本投入大,未来前景具有大的挑战。

人工智能的现状究竟如何?

本文核心数据:中国人工智能发展历程,全球人工智能行业市场规模情况,人工智能独角兽数量,全球科技巨头人工智能布局情况,全球人工智能领域高层次学者数量前十国家

1、行业发展经历第三次浪潮,产业发展迅速

人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史,从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。

1959年ArthurSamuel提出了机器学习,推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统,标志着人工智能从理论研究走向实际应用。

80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究,人工智能进入第二个发展高潮期,期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破,如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等,算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间,研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机,最终由于成本高、难维护导致失败。1997年,IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军GarryKasparov,是一个里程碑意义的事件。

当前人工智能处于第三个发展高潮期,得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念,极大地发展了人工神经网络算法,提高了机器自学习的能力,随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破,算法模型持续优化,极大地提升了人工智能应用的准确性,如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及,全球网络数据量急剧增加,海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展,GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用,极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下,人工智能技术快速发展。

近年来,深度学习+大数据+并行计算共同推动人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花,从智能安防,到智能客服,再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动,大大提升了生产效率和生活质量,也促进了各个行业的发展和变革。

得益于深度学习等AI技术的进步,以及Al在各个行业的深入应用,产业发展迅速。根据沙利文的统计预测,2019年全球人工智能行业的市场规模约为1917亿美元,初步估计2020年全球市场规模将达到2335亿美元。

2、独角兽企业增长23家,科技巨头纷纷布局

近年来,人工智能成为全球关注的焦点之一。各国均大力发展人工智能,人工智能相关企业飞速增长。根据《2020胡润全球独角兽榜》显示,全球人工智能行业有63家独角兽上榜,2019年独角兽榜中人工智能相关独角兽企业仅有40家。

全球科技巨头也都纷纷布局人工智能。在美国地区,Google打造Googlenssistant智能助手,开发TPU芯片。Facebook同样组建芯片团队,开发人工智能助理。苹果打造siri,发布人工智能芯片A11Bionic。国内,百度也推出智能语音助理DuerOS,发布云计算加速芯片XPU。

2、美国拥有高层次学者数量最多

A1高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才,由于存在同一学者入选不同领域的现象,经过去重处理后,AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布,美国A1高层次学者的数量最多,有1244人次,占比62.2%,超过总人数的一半以上,且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后,位列第二,有196人次,占比9.8%。德国位列第三,是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

——以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

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