人工智能（AI）是指在机器上完成相似乃至逾越人类的感知、认知、行为等智能的系统。与人类历史上其他技术革命比较，人工智能对人类社会开展的影响或许位居前列。人类社会也正在由以核算机、通讯、互联网、大数据等技术支撑的信息社会，迈向以人工智能为要害支撑的智能社会，人类出产日子以及国际开展格式将由此发生愈加深入的改动。

　　人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能，也称通用人工智能，是指到达或逾越人类水平的、能够自适应地应对外界环境应战的、具有自我意识的人工智能。弱人工智能，也称狭义人工智能，是指人工系统完成专用或特定技术的智能，如人脸辨认、机器翻译等。迄今为止咱们了解的各种人工智能系统，都只完成了特定或专用的人类智能，归于弱人工智能系统。弱人工智能能够在单项上应战人类，比方下围棋，人类现已不是人工智能的对手了。

　　人工智能研讨作业肇始于20世纪40年代，但其完好概念在1956年才正式登上历史舞台，在美国达特茅斯学院举办的“人工智能夏日研讨会”上提出。这个研讨会的主题便是用机器来仿照人类学习以及其他方面的智能，推动了人工智能起崎岖伏、螺旋开展的进程。

　　第一个阶段，1956—1976年，依据符号逻辑的推理证明阶段。这一阶段的首要效果是使用布尔代数作为逻辑演算的数学东西，使用演绎推理作为推理东西，开展了逻辑编程言语，完成了包含代数机器定理证明等机器推理决议计划系统。但在人工智能理论与办法东西尚不齐备的初期阶段，以霸占认知作为方针明显不切实际，人工智能研讨逐渐从高潮进入低谷。

　　第二个阶段，1976—2006年，依据人工规矩的专家系统阶段。这个阶段的首要开展是打开了常识工程的新研讨领地，研制出专家系统东西与相关言语，开宣布多种专家系统，比方故障确诊专家系统、农业专家系统、疾病确诊专家系统、邮件主动分拣系统等等。专家系统首要由常识库、推理机以及交互界面构成，其间，常识库的常识首要由各领域专家人工构建。可是，常识仅靠专家的手艺表达完成，终难免挂一漏万，使得专家系统无法与人类专家与时俱进的学习才能相匹配，人工智能研讨第2次进入瓶颈期。

　　第三个阶段，2006年至今，大数据驱动的深度神经网络阶段，也是深度学习大行其道的时期。人工神经网络的开展，跟着人工智能的开展起崎岖伏。初期人们对其能够模仿生物神经系统的某些功用非常重视，可是对杂乱网络的学习收敛性、健壮性和快速学习才能一向难以掌握，直到上世纪80年代反向传达算法的发明和90年代卷积网络的发明，神经网络研讨获得重要打破。深度神经网络办法走到前台，敞开了人工智能新阶段。

　　第一种途径是符号主义或许说逻辑学派，形式逻辑是其理论基础，建议人工智能应从智能的功用模仿下手，以为符号是智能的根本元素，智能是符号的表征和运算进程。前述第一个阶段和第二个阶段中，符号主义都是主导思维。

　　第二种途径是衔接主义或许说神经网络学派，发源于上世纪40年代，着重智能活动是由许多简略（神经）单元经过杂乱衔接后并行运转的成果。其根本思维是：已然人脑智能是由神经网络发生的，那就经过人工方法结构神经网络，再经过练习发生智能。人工神经网络是对生物神经网络的笼统和简化。80年代神经网络的昌盛和近年来鼓起的深度学习网络，都是包含多层神经元的人工神经网络。

　　第三种途径是行为主义或许说操控学派，又称进化主义。这个学派在上世纪80年代末、90年代初鼓起，思维源头是上世纪40年代的操控论。操控论以为，智能来自智能主体与环境以及其他智能主体相互作用的成功经历，是优胜劣汰、适者生存的成果。

　　机器学习是上世纪80年代中期开展起来的人工智能新方向。机器学习研讨机器怎样模仿或完成人类的学习行为，以获取新的常识或技术，或许依据环境自适应地调整对策。机器学习能够让机器经过对经历进行“概括”和“推理”而完成主动改善。

　　现在，机器学习仍然是人工智能研讨的热门之一，包含深度学习的可解释性和可信性，增强智能系统的自学习和自适应才能，以及无监督学习、多模态协同学习、强化学习、毕生学习等新的机器学习办法。别的，考虑到数据安全和隐私维护，在数据加密或许部分加密的情况下怎么学习，也是重要研讨方向之一。在深度学习浪潮推动下，人工智能其他研讨方向也在加速开展，包含机器感知、模式辨认与数据发掘、自然言语处理、常识表明与处理、智能芯片与系统、认知与神经科学启示的人工智能、人工智能和其他学科的穿插等。

　　我国是国际上人工智能研制和工业规划最大的国家之一。尽管咱们在人工智能基础理论与算法、中心芯片与元器件、机器学习算法开源结构等方面起步较晚，但在国家人工智能优先开展战略、大数据规划、人工智能使用场景与工业规划、青年人才数量等方面具有优势。

　　我国的人工智能开展，应战与机会同在，机会大于应战。尽管是后来者，但咱们市场规划大，青年人多，斗争精力强，长时间来看更有优势。如果说18世纪中叶蒸汽机带来第一次工业革命，继续了100年；19世纪中叶电力带来第2次工业革命，继续了100年；20世纪中叶核算机与通讯带来第三次工业革命，到现在继续了70多年；咱们能够预见，本世纪中叶前后人工智能或许会带来下一次工业革命，影响百年。当然，现在人工智能技术的储藏还远没有到达敞开智能年代的量级，还需要继续堆集和立异。现在的核算机系统结构，还无法满意完成强人工智能的需求。未来或许的打破方向包含人工智能基础理论与算法、类脑核算、生物核算、量子核算等。

　　其影响不只联系国家开展，并且联系亿万劳作者日常日子。以深度学习为代表的人工智能技术高速开展并广泛使用，正在深入改动人类社会日子的方方面面。工业界从进步功率、降低成本等视点，活跃选用人工智能技术处理各种使用问题，包含智能机器人、智能制作、智能监控、无人驾驶、主动问答、医疗确诊、智能家居、政务法务等，为人类带来福祉。

　　从作业视点来看，越来越多的超市、银行、饭馆开始使用机器服务，乃至律师、证券分析师等高常识含量作业也或许被机器人替代，这给劳作者作业带来应战。人工智能的使用必然会进步劳作出产率，正如第一次工业革命期间，机器的使用尽管减少了传统轻工业作业岗位，可是也发明了更多新兴工业作业岗位。人工智能也相同，跟着它的开展，将会发生许多新的作业岗位，仅仅对技术的要求与传统岗位不同。因而，跟着人工智能的推动，教育训练系统也应该依据作业结构改变而活跃调整，加速推动工业晋级中的作业转岗训练。

　　人工智能把咱们从简略重复的劳作中解放出来，更有利于人类充沛发掘自己的智能潜力。面临行将到来的智能社会，咱们应该以活跃态度拥抱改变。与其忧虑作业被抢走，不如与机器“共勉”，机器尚在继续学习，咱们人类莫非不应该愈加努力学习、终身学习吗？

　　2.《人工智能全球格式：未来趋势与我国位势》：国务院开展研讨中心国际技术经济研讨所等著；我国人民大学出书社出书。

　　客观审视各国政府和科技公司的人工智能布局，叙述以科技立异领跑国际的我国故事。

　　3.《AI的25种或许》：[美]约翰·布罗克曼编著；浙江人民出书社出书。

　　25位闻名专家从不同视点解读人工智能，对专业人员和群众读者都具有启示性。