20世紀(jì)50年代以來，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們致力于研發(fā)與人類智能類似的程序。當(dāng)這些程序被開發(fā)到一定水平后，它們就可以在一些特定的應(yīng)用場(chǎng)景中替代人類。它們被稱為人工智能（AI）和認(rèn)知計(jì)算。20世紀(jì)80年代，人們對(duì)這個(gè)概念進(jìn)行了大肆宣傳，但隨后就迎來了“人工智能的冬天”，宣告這個(gè)美好愿望的破滅。直到近，這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的一些突破性的成功終于使學(xué)界相信，人工智能不僅會(huì)帶來解放人力的智能機(jī)器，還會(huì)孕育全新的技術(shù)。

20世紀(jì)90年代，一些研發(fā)人員開始利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為優(yōu)化能源密集型鋼鐵工廠尋找創(chuàng)新解決方案。而西門子的研發(fā)人員就在*探索者之中。今天，西門子約有200位專家專攻數(shù)據(jù)分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。

01，涵蓋眾多研究領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、社會(huì)學(xué)、數(shù)學(xué)、生物學(xué)

在計(jì)算機(jī)科學(xué)里，人工智能是一個(gè)跨學(xué)科的研究領(lǐng)域。根據(jù)研究目標(biāo)的不同，它涉及數(shù)學(xué)、信息學(xué)、語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人學(xué)等學(xué)科的解決方案。而自從研發(fā)人員開始教導(dǎo)計(jì)算機(jī)理解同情、快樂和愿意提供幫助等情感后，心理學(xué)和哲學(xué)模型也被納入了研究范圍內(nèi)。此外，由于計(jì)算機(jī)程序還需要在自主駕駛或保險(xiǎn)公司的管理等工作中做出決策，它還必須能夠回答法律領(lǐng)域，尤其是涉及責(zé)任求償?shù)确矫娴膯栴}。

02 ，人工智能研究趨勢(shì)

趨勢(shì)一：深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是指通過多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。這種網(wǎng)絡(luò)模型以人類神經(jīng)系統(tǒng)為基礎(chǔ)。在人類大腦中，神經(jīng)通路使用得越多就會(huì)越活躍，而這一點(diǎn)同樣適用于軟件網(wǎng)絡(luò)。

趨勢(shì)二：強(qiáng)化學(xué)習(xí)

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)中集中尋找固定模式，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)程序則更進(jìn)一步。它們會(huì)做出決策以盡可能地實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)。這體現(xiàn)了從預(yù)測(cè)性分析到指導(dǎo)性分析的過渡。

趨勢(shì)三：自然語言處理

自然語言處理和自動(dòng)語言識(shí)別同為應(yīng)用廣泛的人工智能技術(shù)。無論是谷歌的搜索功能、Siri的語音指令還是亞馬遜Alexa對(duì)家用電器的控制，它們都是以語音識(shí)別和理解為基礎(chǔ)的。

03 ，人工智能的未來應(yīng)用領(lǐng)域：工業(yè)與服務(wù)機(jī)器人、辦公軟件、互聯(lián)電動(dòng)交通、醫(yī)療診斷軟件

未來，在人工智能的輔助下能夠?qū)W會(huì)簡(jiǎn)單流程的機(jī)器人將被用于支持工廠、倉(cāng)庫(kù)、醫(yī)院和養(yǎng)老院的工作人員。而能夠自主決策的程序很快也將可以處理像歸檔和標(biāo)準(zhǔn)化程序通訊這樣的簡(jiǎn)單管理工作。在互聯(lián)電動(dòng)交通領(lǐng)域，自主駕駛的車輛會(huì)相互協(xié)調(diào)，以優(yōu)化道路交通。這可以讓大城市免于交通癱瘓，并且更加宜居。專家們還發(fā)現(xiàn)，智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)可以為人們帶來巨大的益處。經(jīng)過訓(xùn)練，這些系統(tǒng)可以用來探測(cè)異常情況，并提供初步分析。

04. 新的經(jīng)濟(jì)影響因素

專家認(rèn)為，人工智能技術(shù)正在給經(jīng)濟(jì)活動(dòng)帶來根本性的轉(zhuǎn)變?，F(xiàn)在，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素不再是資本或勞動(dòng)力，而是取決于工業(yè)國(guó)家如何充分利用人工智能技術(shù)帶來的機(jī)會(huì)。這種新的增長(zhǎng)模式的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)。在未來，數(shù)據(jù)對(duì)商業(yè)和工作環(huán)境的價(jià)值堪比20世紀(jì)70年代的礦物油對(duì)二者的價(jià)值。同時(shí)，數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)：一個(gè)程序所處理的數(shù)據(jù)越多，它就越能地完成故障檢測(cè)、預(yù)測(cè)、語音識(shí)別或運(yùn)動(dòng)等操作。