人工智能(Artificial Intelligence, AI)是计算机科学的一个分支，它是研究、开发用于模 拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。它旨在了解智能的实质，并生产出 一种能够像人类智能那样以相似的方式做出反应的智能化机器，该领域包括机器人、语言识 别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是对人思维过程的模拟，对规律的应 用也只限于人类的认知范围，但是，人工智能不是人的智能，却能够像人那样思考甚至在速 度、广度方面超过人的智能。
1. 人工智能技术
人工智能技术可以包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人、虚拟个人助 理、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1) 深度学习
深度学习(Deep Learning)［也称为深度结构学习(Deep Structured Learning)、层次学 习(Hierarchical Learning)或者深度机器学习(Deep Machine Learning)］是一类算法集合， 是机器学习的一个分支。它尝试为数据的高层次摘要进行建模。AlphaG。就是深度学习 的一个典型案例,AlphaGo通过不断的学习、更新算法，在2016年人机大战中打败围棋大 师李世石。人们惊觉地发现：人工智能的力量已经不容忽视。
深度学习算法使机器人拥有自主学习能力，如AlphaGo Zero,在不需任何人类指导下， 通过全新的强化学习方式使自己成为自己的老师，在围棋领域达到超人类的精通程度。如 今，深度学习被广泛地应用于语音、图像、自然语言处理等领域，开始纵深发展，并由此带动 了一系列新的产业。
2) 计算机视觉
计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力称为计算机视觉。计算机视觉包括医 疗成像分析、人脸识别等场景。其中，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗能 力；人脸识别用来自动识别照片里的人物，如网上支付、人员验证判断服务等。
计算机视觉的基本技术原理：运用图像处理操作以及和其他的技术组合成的序列，将 图像分析任务分解为便于管理的小块任务，这就是计算机视觉的基本技术原理。这样可以
从图像中检测到物体的边缘及纹理，确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
3) 语音识别
语音识别技术就是将语音转化为文字，并对其进行识别辨认和处理的这样一种技术。 语音识别目前主要应用于医疗听写、语音书写、计算机系统声控、移动应用、电话客服等 方面。
语音识别技术原理：
(1) 对声音进行处理,使用移动窗函数对声音进行分帧。
(2) 声音分帧后，变为很多波形，波形经过声学体征提取，变为状态。
(3) 经过特征提取，声音会变成矩阵。再通过音素组合成单词。
4) 虚拟个人助理
虚拟个人助理如Siri技术原理：
(1) 用户对着Siri说话后，语音会经过编码、转换形成一个包含用户语音的相关信息的 压缩数字文件。
(2) 语音信号由用户手机被转入移动运营商的基站中，再通过通信网发送至用户的拥 有云计算服务器互联网服务供应商(ISP)O
(3) 通过服务器中的内置模块识别用户刚才说过的内容。
5) 自然语言处理
同计算机视觉技术一样，自然语言处理(NPL)也是采用了多种技术的融合。语言处理 技术基本流程：
(1) 汉字编码词法分析。
(2) 句法分析。
(3) 语义分析。
(4) 文本生成。
(5) 语音识别。
6) 智能机器人
智能机器人在生活中逐步普及，如扫地机器人、陪伴机器人等，用的核心技术是人工智 能技术。
智能机器人技术原理；人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整 合到机器人身上,使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任 务。智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备都是类似的原理。
7) 引擎推荐
如大家在上网时发现网站会根据之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送一些相关的 网站内容，就是一种引擎推荐。
Google做免费搜索引擎的目的就是搜集大量的自然搜索数据，丰富其大数据数据库, 为人工智能数据库做准备，所以他们宣称他们不是做搜索引擎的。
引擎推荐技术原理：推荐引擎是基于用户的行为、属性(用户浏览网站产生的数据)，通 过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户。
目前人工智能技术在医疗、教育、金融、衣食住行等涉及人类生活的各个领域都有 发展。
2. 人工智能的影响
（1） 人工智能对自然科学的影响。AI可以帮助我们使用计算机工具解决问题，使得科 研效率大为提升。
（2） 人工智能对经济的影响。专家系统深入各行各业，带来巨大的收益。AI对计算机 方面和网络方面的发展也具有促进作用。但同时，也使得大批人们失业，带来了劳务就业问 题。因为AI在科技和工程中的应用，可以代替人类进行各种技术工作的体力和脑力劳动， 从而从某种程度上造成社会结构发生剧烈变化。AI虽然带来大批失业，但也会产生新的 AI配套职业机会，也会让人从机械重复工作中解放出来，做更重要层次更高的工作，带来新 的产业机会。让人从机械重复工作中解放出来，意味着AI做不到的工作必须由人做的工 作人工待遇会大幅提升，整个社会会向更高层次发展。
（3） 人工智能对社会的影响。AI为我们的生活带来了便利，对各行各业的发展都会起 到很大的促进作用。
伴随着人工智能和智能机器人不断发展，我们用未来的眼光开展科研的同时，其涉及的 伦理底线问题也是需要考虑的。
3. 人工智能应用
目前，AI已经渗透到了各行各业，经过多种技术的组合，不同领域的商业实践得到改 变，掀起智能革命。
腾讯研究院发布的《中美AI创投报告》显示了中国AI渗透行业，其中位居前两位的分 别是医疗行业和汽车行业，第三梯队中包含了教育、制造、交通、电商等实体经济标志性领 域。但在各行各业引入人工智能是一个渐进的过程，根据目前人工智能的技术能力和应用 热度，以下从六方面展望人工智能是如何应用的。
1） 健康医疗
历史上的每一次的重大技术进步，都会引领医疗保健取得很大的飞跃。如信息革命之 后，发明出了 CT扫描仪、微创手术仪器等各种医疗仪器设备。
人工智能在医疗健康领域得到了广泛的应用。人工智能对提高健康医疗服务的效率和 疾病诊断等方面有得天独厚的优势，使得医疗效率大为提升。医疗诊断的人工智能如基于 计算机视觉通过医学影像诊断疾病、通过患者医学影像与疾病数据库里的内容进行对比和 深度学习，可以高效地诊断疾病。由于基于计算机技术，可以掌握所有数据库的病例，其能 力远超一个资深医师。
2） 智慧城市
在人工智能的助力下，智慧城市逐步进入3. 0版本。城市的能源、交通、供水等各个领 域每天都会产生大量数据，而城市运行与发展中海量数据的有效性，可以通过人工智能来提 取其中的有效信息，使数据在使用和处理上的有效性更加增强，对智慧城市而言，是一个新 的思路和方法。
如今大量汽车巨头与互联网科技巨头之间已经展开了在自动驾驶汽车方面的应用初 试，很多车辆已经实现半自动驾驶。在不久的将来，无人驾驶将会大量普及。
计算机视觉正在快速地在智能安防领域得到应用。
3） 智能制造
制造从自动化走向智能化。传统的机器人仅仅是数控的机械装置，无法适应环境的变化。与人类的交互成本也非常高。而当前的机器人，其发展方向是智能化方向。对于制造 业中小批量、多品种满足人的个性化需求等场景来说，高效率、高精度、能够主动适应的机器 人可以提供解决方案，使大规模定制化成为可能。人工智能同时推进智能工厂、智能供应链 等相互支撑的智能制造体系的构建。
设计过程、制造过程和制造装备的智能化经过人工智能的实现，给制造业赋予了新的内 涵，效率也得到了极大的提升，对生产和组织模式也带来了颠覆性的变化。
4） 智能零售
人工智能对零售行业将会重新定义。在人口红利消失、老龄化加剧的社会大背景下，人 工智能让无人零售得到很好的提升，提升了运营效率，降低了运营成本。
人脸识别技术可以为用户带来全新的支付体验。《麻省理工商业评论》发布的“2017全 球十大突破技术”榜单中，中国的“刷脸支付”技术位列其中。基于动态WiFi追踪、遍布店 内的传感器、视觉设备及处理系统、客流分析系统等技术，特定人群预警、定向营销及服务建 议、用户行为及消费分析报告可以被实时输出。人工智能可以帮助零售商简化库存和仓储 管理。未来，人工智能将在时间碎片化、信息获取社交化的大背景下，以消费者为核心，建立 灵活便捷的零售场景，极大地提升用户体验。
5） 智能服务业
如Bot（build operate transfer）是建立在信息平台上的与我们互动的人工智能虚拟助 理。在未来以用户为中心的物联网时代，Bot会变得越来越智能，成为下一代多元服务的入 口和移动搜索。Bot可以在生活服务领域，以对话的方式提供各式各样的服务，如新闻资 讯、网络购物、天气预报、交通查询、翻译等。在专业服务领域，Bot可以借助专业知识图谱， 配合业务场景特性，对用户的行为和需求理解的更准确，从而提供专业的客服咨询。虚拟助 理是为了让人类从重复性、可替代的工作中解放出来，去完成如思考、创新、管理等更高阶的 工作。
6） 智能教育
如基于人工智能的自动评分、个性化教育、语音识别测评等逐步在教育领域开始应用。 人工智能可以为学生量身定制学习支持，形成自适应教育。
4. 人工智能发展趋势
（1） 机器人将在商业场景中成为主流。商业机器人将在以后的特定商业场景中，发挥 越来越大的潜力。
（2） AI云服务将成为未来发展趋势。一些IT巨头将软硬件开源，争相提供AI云服务 给第三方，这样在第三方使用自己的平台时，数据会留在平台上，而这些数据会是人工智能 时代的一座大金矿。
（3） 辅助驾驶成为AI的一个大规模应用。人工智能领域应用之一无人驾驶由特斯拉 首先试用，目前很多汽车都能实现在有司机的情况下半自动驾驶。
（4） 人工智能语音交互成主流电视应用。传统的遥控器越来越无法满足人们使用电视 的需求，语音为主的智能搜索和智能互动正在崛起。
（5） 智能芯片会成为更广泛应用。AI应用的主导硬件处理器一直是GPU（图形处理 器）,GPU正在无人驾驶、图像语音识别等人工智能领域迅速扩大市场占比。
