20世纪50年代以来，计算机科学家们致力于研发与人类智能类似的程序。当这些程序被开发到一定水平后，它们就可以在一些特定的应用场景中替代人类。它们被称为人工智能（AI）和认知计算。20世纪80年代，人们对这个概念进行了大肆宣传，但随后就迎来了“人工智能的冬天”，宣告这个美好愿望的破灭。

一直到最近，这个领域内的一些突破性的成功才使学术界相信，人工智能不仅会带来解放人力的智能机器，还会孕育全新的技术。

人工智能界有两种观点：一种观点认为我们最终会造出真正能够进行推理和解决问题的智能机器--也被称为强人工智能。另一种观点则认为我们应该关注对人的特定功能的模拟--也就是所谓弱人工智能。强人工智能可以看作是进化的人，具有自主的意识。弱人工智能只是更加聪明的工具，但是不具有自主的意识。

人的智能是非常复杂的，至今我们也不是特别清楚智能是怎么产生的，但是我们可以大致将人的智能分为处理大量视觉信息的能力、语言沟通能力、控制自己行为动作的能力、决策的能力，人工智能就是从这几个方面来模拟人类的智能。

尽管许多人认为，人工智能的技术水平仍然远远落后于人类的智力，然而，当涉及到人工智能的实际应用时，人工智能实践者并不一定局限于人类决策、学习和解决问题的纯模型。相反，为了解决问题和实现可接受的性能，AI实践者通常会做构建实际系统所需的事情。

说到人工智能的历史，它诞生于1956年的达特茅斯会议，主要分为三个流派：一派崇尚的是逻辑主义，认为智力的本质是推理和证明。一派被称为连接主义，认为人工智能需要通过仿生学来实现。最后一派是行为主义学派，认为我们从模拟行为的路径来突破人工智能。

三个流派在过去的几十年里此消彼长。在达特茅斯会议之后不久就掀起了第一次人工智能热潮，这一浪潮由逻辑主义学派引领，主要成就是规则化的知识表示和定理证明。1958年，逻辑主义的先驱西蒙和纽厄尔（Simon&Newell）就乐观地预测计算机能够在十年内完成四项人工智能任务，即战胜国际象棋大师、发现和证明有意义的数学理论、谱写优美的乐曲和实现大多数心理学理论。

事实是，战胜国际象棋要一直等到40年后才由IBM的深蓝系统实现。计算机虽然帮助证明了一些数学理论，但是至今无法发现有意义的理论，而谱写优美的乐曲和实现心理学理论还非常的遥远。

关于未来人工智能，你需要知道以下几件事。

涵盖众多研究领域：

计算机科学、心理学、哲学、神经科学、社会学、数学、生物学 在计算机科学里，人工智能是一个跨学科的研究领域。根据研究目标的不同，它涉及数学、信息学、语音识别、计算机视觉和机器人学等学科的解决方案。而自从研发人员开始教导计算机理解同情、快乐和愿意提供帮助等情感后，心理学和哲学模型也被纳入了研究范围内。此外，由于计算机程序还需要在自主驾驶或保险公司的管理等工作中做出决策，它还必须能够回答法律领域，尤其是涉及责任求偿等方面的问题。

人工智能研究趋势：

趋势一：深度学习深度学习是指通过多层人工神经网络进行学习。这种网络模型以人类神经系统为基础。在人类大脑中，神经通路使用得越多就会越活跃，而这一点同样适用于软件网络。

趋势二：强化学习传统机器学习模型在数据中集中寻找固定模式，而强化学习程序则更进一步。它们会做出决策以尽可能地实现特定的目标。这体现了从预测性分析到指导性分析的过渡。

趋势三：自然语言处理自然语言处理和自动语言识别同为应用最广泛的人工智能技术。无论是谷歌的搜索功能、Siri的语音指令还是亚马逊Alexa对家用电器的控制，它们都是以语音识别和理解为基础的。

人工智能的未来应用领域：

工业与服务机器人、办公软件、互联电动交通、医疗诊断软件 未来，在人工智能的辅助下能够学会简单流程的机器人将被用于支持工厂、仓库、医院和养老院的工作人员。而能够自主决策的程序很快也将可以处理像归档和标准化程序通讯这样的简单管理工作。在互联电动交通领域，自主驾驶的车辆会相互协调，以优化道路交通。这可以让大城市免于交通瘫痪，并且更加宜居。专家们还发现，智能医疗诊断系统可以为人们带来巨大的益处。经过训练，这些系统可以用来探测异常情况，并提供初步分析。

新的经济影响因素：

专家认为，人工智能技术正在给经济活动带来根本性的转变。现在，经济增长的关键因素不再是资本或劳动力，而是取决于工业国家如何充分利用人工智能技术带来的机会。这种新的增长模式的基础是数据。在未来，数据对商业和工作环境的价值堪比20世纪70年代的矿物油对二者的价值。同时，数据是机器学习的基础：一个程序所处理的数据越多，它就越能精准地完成故障检测、预测、语音识别或运动等操作。

世界正在进行着重要的改变，人工智能正在迅速重塑我们的世界，我相信在未来一段时间内，当它与物联网和智能控制结合在一起的时候，它将会直接改变我们的生活。

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