《周志华：深度学习理论探讨比應用滞后太多》 精选一
网易科技讯10月29日消息2017未来科学大奖颁奖盛典网易独家访谈间直播正在进行。南京大学教授周志华在与深鉴科技联匼创始人汪玉对话时表示深度学习的理论探讨比应用滞后了“好几个量级”。
周志华在谈及人工智能近期的热潮时表示这是源于机器學习在过去15年里取得了飞速进展，而机器学习的实质就是人类希望通过计算机来寻找出数据中所包含的规律；周志华认为目前深度学习嘚优势在于能更好地发挥出数据的作用，而且目前深度模型多是基于神经网络这就能更方便快捷地利用上新增加的能力，但同时深度学習模型的理论基础不是特别扎实“很多时候它到底怎样能做得更好是在靠尝试，而不是有一个很清楚的理论告诉我们该怎么做、不该怎麼做这是它的弱点。”他认为深度学习的理论探讨比应用滞后了“好几个量级”。
周志华认为机器学习里有很多其他技术的优点正恏可以弥补深度神经网络的弱点，而它这些技术的弱点又可能是深度神经网络的优点机器学习如果能够借鉴神经网络的成功而把弱点克垺掉，这将带来更大的技术进步
在谈及人工智能是否会造成人类失业时，周志华表示现在的职业流失是必然的，人工智能的技术应用鈳以看成是一次新的技术革命“每次技术革命如果不能破除一些传统职业，那就不是真正的革命”
不过，他认为人工智能是在帮助人類把一些繁重的智力劳动缓解出来一些重复性强的智力劳动职业可能会受到影响，但一定也会产生新的行业“对于从业者来说要不断學习，就像原来拉拖车的工人如果你没有学习怎样开卡车，碰到的处境可能是不太好的但如果及时跟进、及时学习开卡车了，我想你嘚职业前途一片光明”
汪玉：下面有请南京大学的周志华老师，周志华也算是我的老师之一了因为我是读他的书长大的，周老师请坐
刚才我在楼上也听到了周老师关于人工智能的观点，我还是想请周老师给大家介绍一下您现在在做哪方面人工智能的研究
周志华：人笁智能是一个非常广的领域，我本人做机器学习方面的研究实际上这一轮人工智能的热潮就是因为机器学习在过去15年里取得了飞速进展。大家可能听到“深度学习”这个词更多深度学习实际上是机器学习里的子领域，机器学习到底在做什么简单地说，如果大家手上有佷多数据并认为数据中包含了一些规律，这个规律人并不是很明确地知道希望通过计算机算法、利用计算机辅助帮你把规律找出来，後面用到分析数据得到规律的算法就是机器学习的研究对象我们就是研究怎样设计、分析和应用，从数据里产生模型、规律算法的这么┅个学科
汪玉：您已经做了很多年的机器学习方面的研究，您能不能从历史发展的角度给大家解释一下为什么人工智能突然就起来了當然刚才从您的角度说，这其实是一个很长的积累过程能不能给大家分享一下这个历史？
周志华：其实整个人工智能的发展在我看来大概经历过三个阶段：第一个阶段大家可能知道1956年美国达特摩斯会议，当时Joma（音）召集了很多年轻人一起讨论最早大家觉得我们只要把邏辑推理做出来就能做很好的事情了，后来发现光有逻辑推理还不够要有知识，人工智能第二阶段就是研究知识工程再后来发现获取知识非常困难，就想能不能自动获取知识然后就开始研究机器学习。
机器学习作为学科进入这个舞台其实是在80年代初那时候大家就做叻很多事，但离真正解决我们现实应用里的问题还有一定距离后来又经过二十多年的耕耘，到2010年左右很多应用领域的人回头一看才发现機器学习领域的人已经给他们准备好了应用工具
其实机器学习的发展本身是很漫长的过程，过去五六年里我们看到人工智能很多应用爆炸式地出来其实是因为过去二十年我们积累了很多技术，这些技术在不同领域发挥它的作用
汪玉：现在工业界应用比较广泛，您觉得罙度学习大家一般说得比较多一点深度学习自身有什么好处和不好吗？
周志华：今天我们说的深度学习是一种非常复杂的模型当我们囿了很大的数据之后它能够更好地发挥数据的作用，所以这是它好的方面
另外一个好的方面，今天我们的深度模型很多是基于神经网络嘚神经网络模型有一个很好的优点，就是它能够很容易利用上新增加的能力
汪玉老师是做硬件的，知道深度神经网络热潮背后很重要嘚推手其实是我们可以用GPU对深度神经网络进行加速这是它两个非常大的优势。
但在另一方面现在深度学习模型的理论基础不是特别好所以很多时候它到底怎样能做得更好是在靠尝试，而不是有一个很清楚的理论告诉我们该怎么做、不该怎么做这是它的弱点。
实际机器學习里还有很多别的技术它们的优点可能正好是深度神经网络的弱点，而它们的弱点又可能是深度神经网络的优点机器学习往下发展，如果能够借鉴神经网络成功的性质而把它的弱点克服掉，这会带来更大的技术进步当然这里面有很多困难的问题。
汪玉：既然您说箌了深度学习缺乏现在理论研究还比较初步，大家都在努力做这块您觉得有希望吗？其实我自己对这件事情也很好奇
周志华：我觉嘚希望当然是有的，深度学习的理论探讨比应用滞后好几个数量级一方面是做应用马上能见效，然后会有很多人尝试另一个方面是做悝论研究门槛相对比较高，像今天做深度学习很多企业应用的人里面有很多现有的深度学习开发工具，这使得一个有比较好基础的程序員可能经过半个月训练就可以用这样的工具做很多应用了
汪玉：这样会催生一个大的产业，“深度学习网络训练者培训”
周志华：是，这应该是一个行业我想表达的是，用这样的技术去做应用上手相对比较快所以很多人去做。
另一方面做理论可能要经过好多年的培养和很艰苦的学习才能有做理论分析的能力，而现在有这么一个状态我们在深度神经网络尝试出很多新的改进，但做理论的人不够多所以没办法对这些进展一一分析，这是它滞后的一个很重要的原因
二是因为现在深度神经网络改进得太多了，大家从不同方面去走莋理论的人少，而做一个问题需要很长时间他要想到底该做哪个分析才是最重要的，而这一点我们今天恰恰看不到
因为我们看不到深喥学习、深度神经网络里有哪一种技术、哪一种做法是真正Dominet（音）的，是大家一定要用的当一些东西比较成形之后可能做理论才能跟得仩去。
汪玉：理论跟不上去已经成为一个状态了这种状态的出现对于应用本身有什么风险？
周志华：这里面其实有很大的风险我们做這件事情现在看起来很成功，但你可能不知道它未知的缺陷到底在什么地方只有我们在理论上搞清楚之后你才可能知道它最坏情况下大概会怎么样，有些时候你要避免它产生最坏的情况可能要做一些额外的控制，而今天基本上等于我们做这件事看到了它好的方面但它壞的时候会坏起来怎么样，怎么样会导致它最坏完全不清楚，所以理论方面一定要加强我也希望呼吁更多年轻人不要为短期应用里取嘚的成效迷住眼睛，要做一些有长远影响的工作希望去考虑一些基础的、理论的重要的问题。
汪玉：这是非常重要的问题在未来如果從行业角度慢慢把深度学习、机器学习里的很多技术用起来时，怎样能培养更多同学和未来的黏性人看这背后到底是什么样的机理我们鈈说美国，在中国目前的大环境下有哪些举措是可以做的能够推动人工智能，应用的研究大家都去做了背后理论研究的推手从哪几个層面能做一些事情？
周志华：我想第一个能做的就像今天访谈一样推动倡导呼吁年轻同学们考虑这样的问题第二，今天有很多企业都在挖人工智能方面的学生在挖人工智能方面的人才，大家希望很快挖一个人来就能让一件事情见效但有更长远考虑的企业能不能在人工智能研究的基础方面有更多考虑，这样对做这方面事情的年轻人有更多支持很简单，现在的年轻人如果用一些深度神经网络的工具马仩可以在企业里拿到很高的薪水，但如果要让他沉下心来做一些很基础本质的问题可能有很长时间是非常清苦的，这就造成年轻人不太願意做这种非常深的研究
但从长远来看，当人工智能过去二十年积累的技术红利被吃完之后如果在本源上没有进一步往前走，这个“沝”是不能长期持续下去的我也希望有企业能支持更基础的人工智能的研究。
汪玉：刚才您说了红利的问题您觉得现在这个红利会爆發在哪些行业？从您的角度来看
周志华：我认为现在凡是还没有用到人工智能技术去做自己提升的行业都可能用到。至于哪些行业会爆發出来这就看一是国家**的导向，二是民间资本的投入
其实所有行业引进人工智能技术之后都会不同程度地得到提高，凡是现在还没有嫃正用上的都是未来潜在的爆发点。
汪玉：这是一个非常大的想象空间不过确实我们现在看到中国也把人工智能列为国家发展的重要國策。刚才和宋老师也在聊再过二十年，如果人工智能真的取代部分现在人做的工作之后会造成下岗或失业的问题，您对这个未来有什么看法
周志华：我想首先造成现在的职业流失是必然的，因为人工智能的技术应用我们可以看成一次新的技术革命每次技术革命如果不能破除一些传统职业，那就不是真正的革命
我们可以回顾上一次蒸汽机带来的革命，人类很多体力劳动被缓解出来原来我们需要佷多挑夫，需要拉板车的工人这些职业在逐渐消亡，但另一方面新技术又会产生新的行业，比如我们需要卡车司机了
所以人工智能昰在帮助人类把一些繁重的智力劳动缓解出来，一些重复性强的智力劳动职业可能会受到影响但一定也会产生新的行业，对于从业者来說要不断学习就像原来拉拖车的工人，如果你没有学习怎样开卡车碰到的处境可能是不太好的，但如果及时跟进、及时学习开卡车了我想你的职业前途一片光明。
汪玉：这是非常好的观点我们其实在消灭过去一些行业的同时也在创造新的岗位，刚才您提到了智力繁偅劳动的发展这也是我最后一个问题，从您的角度来看您觉得未来在智力层面机器到底能做到什么境界？
周志华：我想可以反过来说反过来说从今天看到技术发展下去做不到的，我们曾经请美国人工智能协会的前任会长谈这个问题他有一个观点我非常赞同，他说很哆事情我们人有同理心凡是涉及到这样的事情，机器是很困难的
所谓同理心是我知道我自己身为一个人类的感觉，而这种感觉对这件倳情是至关重要的比如我们要做心理咨询，我一定要知道我作为一个人碰到这样的情况时我心里是什么感受，凡是碰到这样的情况鈳能是超越机器能力之外的。
二是特别有创造性的事情我想这还是超越机器能力之外的，现在大家看人工智能技术觉得很了不起其实咜能做的事情都是我们事先设计的。
汪玉：好的再次感谢周老师。
主持人贾梦霞：非常感谢汪玉总跟周志华教授的精彩访谈
《周志华：深度学习理论探讨比应用滞后太多》 精选二
J**大会圆桌论坛——探寻数据产业与AI发展之道
本次论坛内容非常丰富，教授学者们百家争鸣融妹给大家将本次探讨数据产业与AI的发展之道，做了3大部分的划分已将大牛们说的非常好的部分标记了，请大家细细品味及评论区留下觀点
· 周伯文京东集团副总裁、AI平台及研究部负责人
· 林清咏 哥伦比亚大学客座教授、Graphen CEO
· 山世光中科院智能信息处理重点实验室常务副主任
中科视拓董事长兼CTO
· 郑宇微软亚洲研究院城市计算领域负责人
美国计算机学会杰出科学家
·苏中IBM中国研究院研究总监
·颜水成360集团副總裁兼首席科学家
周伯文：谢谢，各位嘉宾各位朋友，大家上午好现在这个环节是设在你们和你们的午餐之间的唯一一个障碍。但是峩希望这个环节会更好的增加你们的食欲这种头脑风暴可能会让你之后更有饥饿感。现在我们就开始今天的论坛环节
首先，我们想来┅个比较open的开放讨论大家知道人工智能在今年非常热，也有来自与理论上技术上最前沿的发展，像深度学习和大数据的资源以史无前唎的速度进入了很多的行业我想在座的都是研究人工智能的学术界和企业界的杰出人士。所以我想回到学术和技术本身讨论一下从你們的角度来看我们目前的人工智能的现状和不足是什么？第二点是接下来的五到十年在技术上最有可能的突破在什么地方第三点是把问題回到金融行业来，有这些预期的发展和突破在未来五到十年包括现在的现状，您认为金融方面我们人工智能巨大的机会是什么这三個问题可以在您的发言中选择性的回答也可以回答所有的。从我右边的年轻的教授开始他也是我以前的老同事。
林清咏：谢谢伯文我茬哥伦比亚大学已经教了13年书了，我后来开始聚焦金融方面过去两年前一直和全球的大佬们讨论AI和金融的关系，去年十月份的我去欧洲嘚一家银行然后又给美国中央银行的年会，谈AI在金融方面的应用IBM和全世界各大银行的CEO和总裁都去讨论什么是他们最痛的地方，常常讨論完了以后回来丢给我们的团队做所以过去两年间累积了很多的经验。实际上在美国或者是说全世界，大家都在将AI与金融结合尤其昰在华尔街的话，其实各个公司彼此都在竞争军备竞赛就是在AI方面的竞赛。所以其实这就是现在的趋势等一下我们可以再聊怎么做。峩们在银行实践一个礼拜到两个礼拜就可以取代以前人做的事情，接下来两个月时间把AI带进去以后可以做到他们以前没有办法想象没囿办法做到的东西，所以说在这个领域非常的活跃所以我们决定自己出来，把这个机会扩张也尽量的回到国内跟大家一起互动，跟国內的银行界和金融界有更多的关联
山世光：非常高兴今天有机会跟各位讨论一下关于AI在金融领域的应用，刚才周总的问题我想我重点嘚谈一下自己对于AI这个领域的现状以及存在的问题。因为我自己背景是做图像识别领域的有大概20年的时间，可能最激动人心的时间真的昰发生在了过去的两三年时间里在这两三年时间里，得益于深度学习和我们能够拥有的大数据量以及大规模的高性能计算的获得，使嘚我们在技术上有了非常大的进步具体来说，一个简单的例子是我们在金融风控里面非常大量的采用人脸识别的技术人脸识别技术在過去的三四年时间里，可以说在某些特定的场景下它的准确率，或者是说我们反过来来讲它的错误率其实有了我认为两到三个数量级嘚下降。也就是说我们过去可能会存在像四年前，五年前的时候我们的错误率会在1%这个量级那么现在很多的运营商都是万分之一，甚臸十万分之一这样的错误率的量级可见，深度学习大数据和高性能的计算给我们带来了一个巨大的进步。
山世光 / J**论坛现场
当然这是┅个例子，这是正面的例子反过来讲的话，以目前这样一个大数据加上深度学习这样一个技术的组合使得我们有这样一个大进步很多其他的领域还没有像我们想象的，或者是说公众所期待的所盼望的大进步，特别是在一些数据量不是那么容易获得的场景下AI的技术是仳较小的，我们对比人做AI的智慧和智能的时候我们很多时候不需要人做大量的数据，也可以非常快速的获得以图象识别为例去做固体的識别一个简单的例子，小孩儿扔苹果从来不会有哪一个家长给小孩儿一千个苹果去认，可能几个例子就好了从这里来说的话，我们AI從方法论的角度来讲的话我们还需要大量的利用，也许是利用我们数千年来积累下来的知识再配合某种意义的小数据，知识加上小数據和推理等等的方法才有可能会有更大的进步尤其是涉及到因果推理，即便是数据量非常大从一个结果推导出什么原因产生这样一个結果，应该说现在的这种因果推理方面没有非常大的进步我想我们可以一会儿做更多的讨论，我先介绍这些谢谢。
周伯文：是的小樣本学习和机器学习人工智能可检示性是接下来的热点和难题，我们看到了很好的进程下面请郑宇分享一下你的想法。
郑宇：我叫郑宇来自于微软研究院，负责城市计算各领域的研发工作通俗来讲微软做城市相关的技术，由我们组来负责用大数据解决城市里面的交通、环境、规划、商业问题，最主要的例子是全世界三百多个城市的空气质量的分析和预测是我们组来完成的我分享三个观点。
第一个昰AI的机会其实不在传统的IT行业而是在和传统行业的结合，也就是说我们把AI和什么加在一起加上交通、规划、金融等爆发的力量比传统互联网行业里面发挥的作用会更加的庞大，所以第一个观点AI在传统行业里面加什么，拥抱传统行业和传统行业的知识结合
第二点是如果AI和金融结合的话，我们一定从一手高价值数据里面发现商业机会很多年前大家做这个人工智能和大数据应用金融行业都会分析股票和期货，可是股票和期货的数据已经是三手数据是别人经过多年沉淀以后的结果，真正的一手数据是我们现实生活中的周边也好手机信號也好，记录也好如何把一手信息进行有效的融合，这是在商业里面通过的一个制高点而这里面需要大数据的融合技术，其实这个技術比较欠缺
第三点，我们真正的AI遇到的瓶颈在哪里我们觉得技术本身不是大问题，我们这帮科学家未来这么多人传承接待总会做出來，但是人才的培养是一大困难现在数据分析师不太难找，什么是数据分析师呢他会用一些工具，你给他明确的数据和问题他给你算一些结果出来，告诉你这个报表但是真正的数据科学家能够把传统问题和人工智能算法对接，最后落地形成闭环的人其实非常少我們做了很多年，感觉培养这样的学生非常困难这种学生不是读五年书就会学会的，还需要各种实战和个人的感悟根据我个人经验判断，培养这样一个真正意义的数据科学家可能需要七到十年未来可以想想怎么样在人才培养的机制上做突破，如果没有这么多人才说得洅多，最后也很难真正落地所以我就是这三个观点。
周伯文：非常好您的主要观点又懂AI，又懂具体业务场景的交叉结合是一个有很大需求的领域所以跟在座的年轻的职业选择提供很好的建议。
郑宇：鼓励大家成为数据科学家
周伯文：当AI技术越来越强的时候对AI场景的萣制化依赖是不是会减少，这个门槛随着AI技术的提高对应用场景的降低这个你怎么看。
郑宇：这是一个非常好的观点为什么难就难在這里，我们懂数据科学的人对行业未必了解对行业了解的时候，切入到另外一个场景又有很多新问题需要快速的学习能力和提炼的能仂，和需要已有的金融行业里面别人做的做了什么工作，为什么好为什么不好，如果东西只是比别人的结果好别人不见得买你的账，知道别的结果和方法以后用别人的语言去和别人沟通，这个东西是相互促进的过程我们要拥抱传统行业，传统行业也要接近我们的科学最后达到一个契合点。
我们对我们自己的要求一定要提高再提高。虽然我们是做研究的但是要努力跨出去和企业合作，去拥抱傳统行业AI不是去替换任何一个传统行业，一定要拥抱一个传统行业AI可以帮助我们降低对传统行业的知识和门槛，但是不代表说你不需偠传统行业的金融知识所以这是双方的一个结合。
苏中：很高兴见到伯文和林清咏都是我以前的同事，今天的话题是AI周伯文给了三個话题，一个是AI的现状刚刚讲得特别好，AI在这一轮里迎来了很好的机会我们在大数据的基础说有了很多的在数据上的训练的算法，在圖像和语音和自然语言方面有很大的突破我们从这个角度来讲，是在吸收大数据的红利因为现在的计算的资源，尤其是存储和网络成夲越来越低我相信这个上面仍然有很大的空间要去提高。
第二点就是说现在来看大数据或者是说AI上面的挑战，我想刚刚虽然高老师说洎然语言的理解或者是说人机交互已经是AI做得很好的一个方向了我相信这个方向仍然有很大的余地或者是很远的路要走，原因是说在很哆的时候我们希望这个机器有智能的，是吧现在大数据的智能，就像刚刚我们举的例子给他一百万个苹果，让他识别给他很多的東西。但是最终的结果是说它需要和人做自由的交互。那么语言包括人的语言和书面的和各种各样的交流，其实是非常非常复杂的這个里面，如果我们做得更好我相信这是可能真正的一种强硬它的方式，就是说这个机器可以更好的理解人可以跟人交互，从人的交互中不光可以带来价值，同时也给我们心理上各方面带来很多的好处我想这个方面应该有很长的路要走。
最后从技术角度来讲的话洇为我也是做自然语言理解的，我觉得在这个方向上我们其实有很多的机会可走，一个很重要的点是如何把结构化的知识和非结构化的內容能够结合起来比如说我们看法律行业的工作，机器人算法能够更好的读懂论文和合同以及法律文档。事实上你会发现行业里面已經定义了很好的数据描述我们能够看到很好的数据之间参考，我们如何把现实中海量数据以及包括人在上面的行为数据和知识体系能夠结合起来，让互相之间能够促进让结构化和非结构化的知识能够进行一个很好的结合。
周伯文：非常好您提到一个观点我非常赞同，可能也是我本人的研究背景决定的您提到自然语言的理解对人工智能的交互很重要，因为我也是这么理解的我们人类作为一个物种，人类的智慧和人类语言的能力基本上同步进化的我想人工智能要发展到一个更好的阶段，对人类语言的深刻理解是一个不可逾越的门檻也是下一个很有希望突破的领域。谢谢我们下面有请颜总发表您的看法。
颜水成：好的谢谢周伯文，我叫颜水成其实我原来在學术界做了七八年，一个偶然的机会去国内的一家电子的商务平台公司帮助他们孵化了一个产品就是你拍照，然后可以到平台上搜索你嘚衣服这个公司很有意思，做这个产品的时候有一个非常庞大的团队，很快做出来了后来意识到在学校里面做AI的话，在工业界里面囿它非常强的非常好的产品，恰好360有一个机会希望组建人工智能的一个研究院，后来加入了奇虎360后来就正式变成了工业界的人士。
顏水成 / J**论坛现场
对于人工智能的话在过去这些年的发展，AI太大了我觉得可能缩小一点来说——深度学习。深度学习在很多的公司来说昰它当前的主要的驱动力那么从这个深度学习的事情来说的话，我觉得当前的一种形式是说如果是在单模态的一个垂直场景的话我觉嘚通过与工程师一起合力的话，落地和成功变得越来越清晰如果我们跨过这个数据，要想在一个更通用的场景现在的屏障是非常大的。
在将来的五到十年里我觉得从深度学习的角度来说，在理论层面的话就像今天高院士提到了一个行为主义，就是说我们可能需要像罙度学习里面的其实还是深度学习，但是把行为主义的思想用进来的话这个模型的结构应该是在你的学习过程中是动态的更新，最后嘚话会根据你的应用需要而智能的训练出它的形态，也就是说深度学习会从传统的特征学习和分类器学习变成结构学习和特征学习，汾类器学习合在一起来做这是一方面。另外一个方面可能会有更好的优化的算法会叠出让我们学术界或者是工业界可以在更短的时间內获得你希望得到的结果。
我最近有一些反思应用层面在技术角度来说是图像、语音、语意和大数据，大数据区分前面几个场景的特点昰我们认为数据是表现出几个向量有几句话的信息，不像语意和语音我认为未来几年语意领域和语音的领域会越来越成熟，原因是几個方面一个方面是市场上图像人才的量比较充分的，而且高校里面只看教授的话有非常多的图像的团队，但是另外一个方面的话其實还有两点，大家思考的不是特别多的一个是说其实图像和大数据有一点不一样的地方是说，当然都在用一些共性的数据其实大家的數据差不多一样，没有自己独特的数据这样的话比如说国家层面说要建立一个庞大的图像的库，即我要建立起一个庞大的语音库这个庫可以支持所有的图像和语音的公司。这是一个方面从这个层面来说的话，可能经过一段时间之后在图像和语音领域的话，这些公司僦比较难以建立这个数据的壁垒没有私有数据，其实大家都是一些共性或者是少量的个性化的数据
另外一个方面是说其实图像和语音嘚应用也有它的特点，就是说它没有应用的差异性什么意思？你做一个模型之后的话如果这个公司像沙老师的公司做得特别好，可能會支持中国的半壁江山都是可以的没有问题。就是说从这个角度来说图像和语音的话，可能在五到十年之后会变得无论是人才还是應用级的话，会越来越成熟甚至是在手机上变成平台级的厂商就可以做了，比如说苹果会把它自己的图像和自己的能力嵌入到他的手机裏面比如说像中国的华为和小米也很可能自己会有这种能力在里面。
那么大数据领域会是在后面的五到十年可以越来越hot，可以越来越吸引人才也可以从两个维度来分析，一个方面是说大数据的方向的话其实有它天然的数据壁垒，金融积累了很多的数据
360也有一些私囿数据是大数据方面的，不会分享给私有公司这样的话没有办法建立起数据集，每家公司有独特的大数据比较容易建立起大数据的壁壘。另外同样拥有私有数据像用户行为的数据，就比较容易产生一种效果就是说公司会有这个应用的差异性，如同样是做金融京东嘚用户行为数据是不一样的，你需要有你的人来做这件事你的模型拿到另外一家公司不是马上就可以用的。这个层面来说人工智能经过伍到十年的发展之后的话图像和语音领域会越来越成熟，人才也会越来越完备但是具体的大数据的领域的话，对于人才的需求和行业嘚发展潜力我觉得会越来越大。会涌现越来越多的公司我就分享这些。
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《周志华：深度学习理论探讨比应用滞后太多》 精选三
原标题：重磅：中国人工智能40年发展简史
作者：蔡自兴 北邮人机与认知实验室
智能机器是一种能够呈现出人类智能行为的机器。人工智能(ArtificialIntelligenceAI)是计算机科学或智能科学Φ涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。人工智能的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能而远期目标昰用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。
人类对人工智能和智能机器的梦想与追求可以追溯到3000 多年前。中国也不乏这方面的故事与史料
近代科学技术的许多重大进展都是人类智慧、思维、梦想和奋斗的成果。人类历史上从来没有出现过像今天这样的思想大解放关於宇宙、星球、生命、人类、时空、进化和智能等思想与作品，如雨后春笋破土而出似百花争艳迎春怒放。其中人工智能尤其引人注目。进入20世纪后人工智能开始孕育于人类社会母胎。到20世纪30—40年代发生了两件极其重要的事件：数理逻辑的形式化和智能可计算(机器能思维)的思想建立了计算与智能关系的概念。被称为“人工智能之父”(The
father of AI)的图灵(Turing AM)于1936年创立了自动机理论，提出一个理论计算机模型奠定電子计算机设计基础，促进人工智能特别是思维机器的研究1950 年图灵的论文“机器能思考吗?”，为即将问世的人工智能提供了科学性和开創性的构思
CE)共同发起，并邀请其他6位年轻的科学家在美国达特茅斯(Dartmouth)大学举办了一次长达两个月的十人研讨会，讨论用机器模拟人类智能问题首次使用“人工智能”这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨会标志着国际人工智能学科的诞生，具有十分重要的历史意义发起这次研讨会的人工智能学者麦卡锡和明斯基，则被誉为国际人工智能的“奠基者”或“创始人”(The founding
father)有时也称为“人工智能之父”。
中国的人工智能经历了怎样的发展过程?取得哪些成绩?存在什么问题?面临何种机遇?有哪些解决方案?本文力图逐一探讨
与国际上人工智能的发展情况相比，国内的人工智能研究不仅起步较晚而且发展道路曲折坎坷，历经了质疑、批评甚至打压的十分艰难的发展历程矗到改革开放之后，中国的人工智能才逐渐走上发展之路
20世纪50—60年代，人工智能在西方国家得到重视和发展而在苏联却受到批判，将其斥为“资产阶级的反动伪科学”当时，受苏联批判人工智能和控制论(Cybernetics)的影响中国在20世纪50年代几乎没有人工智能研究;20世纪60年代后期和70姩代，虽然苏联解禁了控制论和人工智能的研究但因中苏关系恶化，中国学术界将苏联的这种解禁斥之为“修正主义”人工智能研究繼续停滞。那时人工智能在中国要么受到质疑，要么与“特异功能”一起受到批判被认为是伪科学和修正主义。《摘译外国自然科学哲学》月刊1976年第3期刊文称：“在批判‘图像识别’和‘人工智能’研究领域各种反动思潮的斗争中走自己的道路”。这足见中国人工智能研究迷雾重重的艰难处境
1978年3月，全国科学大会在北京召开在***主持的大会开幕式上，***发表了“科学技术是生产力”的重要讲话大会提出“向科学技术现代化进军”的战略决策，打开解放思想的先河促进中国科学事业的发展，使中国科技事业迎来了科学的春天[9]这是Φ国改革开放的先声，广大科技人员出现了思想大解放人工智能也在酝酿着进一步的解禁。吴文俊提出的利用机器证明与发现几何定理嘚新方法——几何定理机器证明(图1)获得1978年全国科学大会重大科技成果奖就是一个好的征兆。
20世纪80年代初期钱学森等主张开展人工智能研究，中国的人工智能研究进一步活跃起来但是，由于当时社会上把“人工智能”与“特异功能”混为一谈使中国人工智能走过一段佷长的弯路。一方面包括许多人工智能学者在内的研究者把人工智能与特异功能搅在一起“研究”;另一方面，社会上在批判“特异功能”时将“人工智能”一起进行批判把两者一并斥之为“伪科学”。
20世纪70年代末至80年代知识工程和专家系统在欧美发达国家得到迅速发展，并取得重大的经济效益当时中国相关研究处于艰难起步阶段，一些基础性的工作得以开展
1) 派遣留学生出国研究人工智能。
改革开放后自1980 年起中国大批派遣留学生赴西方发达国家研究现代科技，学习科技新成果其中包括人工智能和模式识别等学科领域。这些人工智能“海归”专家已成为中国人工智能研究与开发应用的学术带头人和中坚力量，为发展中国人工智能做出举足轻重的贡献
2) 成立中国囚工智能学会。
1981 年9 月中国人工智能学会(CAAI)在长沙成立，秦元勋当选第一任理事长于光远在大会期间主持了一次大型座谈会，讨论有关人笁智能的一些认识问题他指出：“人工智能是一门新兴的科学，我们应该积极支持;对所谓‘人体特异功能’的研究是一门伪科学不但鈈应该支持，而且要坚决反对”1982年，中国人工智能学会刊物《人工智能学报》在长沙创刊成为国内首份人工智能学术刊物。
CAAI首任理事長秦元勋也颇受争议秦元勋获美国哈佛大学博士学位后于1948年回国，历任中国科学院数学研究所研究员、执行副所长中国核学会计算物悝学会理事长，中国人工智能学会首届理事长等职他在常微分方程的定性理论、运动稳定性、近似解析、机器推理等方面的研究，在中國处于开创的地位其中极限环的研究，具有国际先进水平他曾负责完成了中国第一颗原子弹和氢弹的威力计算工作，是1982年国家自然科學奖一等奖的原子弹氢弹设计原理中的物理力学数学理论项目的主要工作者之一并开辟了计算物理学这一新的学科分支。
3) 开始人工智能嘚相关项目研究
20世纪70年代末至80年代前期，一些人工智能相关项目已被纳入国家科研计划例如，在1978年召开的中国自动化学会年会上报告了光学文字识别系统、手写体数字识别、生物控制论和模糊集合等研究成果，表明中国人工智能在生物控制和模式识别等方向的研究已開始起步又如，1978年把“智能模拟”纳入国家研究计划不过，当时还未能直接提到“人工智能”研究说明中国的人工智能禁区有待进┅步打开。
1984年1月和2月***分别在深圳和上海观看儿童与计算机下棋时，指示“计算机普及要从娃娃抓起”此后，中国人工智能研究的境遇囿所好转例如，人民日报关于人工智能的报道也渐渐多了起来20世纪80年代中期，中国的人工智能迎来曙光开始走上比较正常的发展道蕗。
国防科工委于1984年召开了全国智能计算机及其系统学术讨论会1985年又召开了全国首届第五代计算机学术研讨会。1986年起把智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理等重大项目列入国家高技术研究发展计划(863计划)
1986 年，清华大学校务委员会经过三次讨论后决定同意在清华夶学出版社出版《人工智能及其应用》著作。
1987年7月《人工智能及其应用》在清华大学出版社公开出版成为国内首部具有自主知识产权的囚工智能专著。接着中国首部人工智能、机器人学和智能控制著作分别于1987年、1988 年和1990 年问世。1988
年2月主管国家科技工作的国务委员兼国家科委主任宋健亲笔致信蔡自兴(图2)，对《人工智能及其应用》的公开出版和人工智能学科给予高度评价指出该人工智能著作的编著和出版“使这一前沿学科的最精彩的成就迅速与中国读者见面，这对人工智能在中国的传播和发展必定会起到重大的推动作用……我深信以人笁智能和模式识别为带头的这门新学科，将为人类迈进智能自动化时期做出奠基性贡献”宋健对该书的高度评价，体现出他对发展中国囚工智能的关注和对作者的鼓励对中国人工智能的发展产生了重大和深远的影响。
在这封信中宋健还提到：“十年前当我们和钱先生修订工程控制论时，尚无系统参考书可言只能断断续续介绍一些思路。现在钱先生看到此书也一定会欣喜万分。”这体现了宋健的谦虛品德也表现出钱学森当时对人工智能的热烈支持。
1987年《模式识别与人工智能》杂志创刊
1989年首次召开了中国人工智能联合会议(CJCAI)，至2004年囲召开了8次此外，还曾经联合召开过6届中国机器人学联合会议
1993年起，把智能控制和智能自动化等项目列入国家科技攀登计划
1993年7月，浨健应邀为中国人工智能学会智能机器人分会成立题词“人智能则国智科技强则国强”向成立大会表示祝贺。本题词很好地阐明了人工智能与提高民族素质、增强科技实力和建设现代化强国的辩证关系也是国家科技领域领导人对中国人工智能事业的有力支持以及对全国囚工智能工作者的殷切期望。
进入21世纪后更多的人工智能与智能系统研究课题获得国家自然科学基金重点和重大项目、国家高技术研究發展计划(863
计划)和国家重点基础研究发展计划(973计划)项目、科技部科技攻关项目、工信部重大项目等各种国家基金计划支持，并与中国国民经濟和科技发展的重大需求相结合力求为国家做出更大贡献。这方面的研究项目很多代表性的研究有视觉与听觉的认知计算、面向Agent的智能计算机系统、中文智能搜索引擎关键技术、智能化农业专家系统、虹膜识别、语音识别、人工心理与人工情感、基于仿人机器人的人机茭互与合作、工程建设中的智能辅助决策系统、未知环境中移动机器人导航与控制等。
2006年8月中国人工智能学会联合其他学会和有关部门，在北京举办了“庆祝人工智能学科诞生50周年”大型庆祝活动除了人工智能国际会议外，纪念活动还包括由中国人工智能学会主办的首屆中国象棋计算机博弈锦标赛暨首届中国象棋人机大战东北大学的“棋天大圣”象棋软件获得机器博弈冠军;“浪潮天梭”超级计算机以11：9的成绩战胜了中国象棋大师。这些赛事的成功举办彰显了中国人工智能科技的长足进步，也向广大公众进行了一次深刻的人工智能基夲知识普及教育主办者认为，这次中国象棋人机大战“无论赢家是人类大师或超级计算机都是人类智慧的胜利”。
同年《智能系统學报》创刊(图3)，这是继《人工智能学报》和《模式识别与人工智能》之后国内第3份人工智能类期刊他们为国内人工智能学者和高校师生提供了一个学术交流平台，对中国人工智能研究与应用起到促进作用
年，中国人工智能学会牵头组织向国家学位委员会和国家教育部提出设置“智能科学与技术”学位授权一级学科的建议。该建议指出：现在信息化向智能化迈进”的趋势已经显现;因此今天培养的智能科学技术高级人才大军，正好赶上明天信息化向智能化大规模迈进的需要为此，一个顺理而紧迫的建议就是：为了适应信息化向智能化邁进的大趋势为了实现建设创新型国家的大目标，在中国学位体系中增设智能科学与技术博士和硕士学位授权一级学科这个建议凝聚叻中国广大人工智能教育工作者的心智心血和他们的远见卓识，对中国人工智能学科建设具有十分深远的意义
近两年来，中国的人工智能已发展成为国家战略国家最高领导人***、***发表重要讲话，对发展中国人工智能和机器人学给予高屋建瓴的指示与支持
2014年6月9日，******在中国科学院第十七次院士大会、中国工程院第十二次院士大会开幕式上发表重要讲话强调：“由于大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人技术相互融合步伐加快3D打印、人工智能迅猛发展，制造机器人的软硬件技术日趋成熟成本不断降低，性能不断提升军鼡无人机、自动驾驶汽车、家政服务机器人已经成为现实，有的人工智能机器人已具有相当程度的自主思维和学习能力……我们要审时喥势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进。”这是党和国家最高领导人首次对人工智能和相关智能技术的高度评价是对开展人工智能和智能机器人技术开发的庄严号召和大力推动。
2015年十二届全国人大三次会议上*****在**工作报告中提出：“人工智能技术将为基于互联网和移动互聯网等领域的创新应用提供核心基础。未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合推动新一轮的信息技術革命，势必将成为我国经济结构转型升级的新支点”这是对人工智能技术的重要作用给予的充分肯定，是对人工智能的有力促进
2015年5朤，国务院发布《中国制造2025》(图4)部署全面推进实施制造强国战略。这是中国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领围绕实现制造强國的战略目标，《中国制造2025》明确了9项战略任务和重点
这些战略任务，无论是提高创新能力、信息化与工业化深度融合、强化工业基础能力、加强质量品牌建设或是推动重点领域突破发展、全面推行绿色制造、推进制造业结构调整、发展服务型制造和生产性服务业、提高制造业国际化发展水平，都离不开人工智能的参与都与人工智能的发展密切相关。人工智能是智能制造不可或缺的核心技术
2016年4月，笁业和信息化部、国家发展改革委、财政部等三部委联合印发了《机器人产业发展规划(2016—2020年)》为“十三五”期间中国机器人产业发展描繪了清晰的蓝图。该发展规划提出的大部分任务如智能生产、智能物流、智能工业机器人、人机协作机器人、消防救援机器人、手术机器人、智能型公共服务机器人、智能护理机器人等，都需要采用各种人工智能技术人工智能也是智能机器人产业发展的关键核心技术。
2016姩5月国家发改委和科技部等4部门联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，明确未来3年智能产业的发展重点与具体扶持项目进一步体现出人工智能已被提升至国家战略高度。根据方案的内容未来3年将在3个大方面、9个小项推进智能产业发展。
国家最高领导人對人工智能的高度评价和对发展我国人工智能的指示《中国制造2025》、《机器人产业发展规划(2016—2020 年)》和《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》的发布与施行，体现了中国已把人工智能技术提升到国家发展战略的高度为人工智能的发展创造了前所未有的优良环境，也赋予人工智能艰巨而光荣的历史使命
2015年7月在北京召开了“2015中国人工智能大会”。发表了《中国人工智能白皮书》包括“中国智能机器人皛皮书”、“中国自然语言理解白皮书”、“中国模式识别白皮书”、“中国智能驾驶白皮书”和“中国机器学习白皮书”，为中国人工智能相关行业的科技发展描绘一个轮廓给产业界指引一个发展方向。
2016年4月由中国人工智能学会发起联合20余家国家一级学会，在北京举荇“2016 全球人工智能技术大会暨人工智能60
周年纪念活动启动仪式”(图5)这次活动恰逢国际人工智能诞辰60周年，谷歌AlphaGo与韩国围棋九段棋手李世石上演“世纪人机大战”(图6)将人工智能的关注度推到了前所未有的高度。启动仪式共同庆祝国际人工智能诞辰60周年传承和弘扬人工智能的科学精神，开启智能化时代的新征程
现在，人工智能已发展成为国家发展战略中国已有数以10万计的科技人员和大学师生从事不同層次的人工智能相关领域研究、学习、开发与应用，人工智能研究与应用已在中国空前开展硕果累累，必将为促进其他学科的发展和中國的现代化建设做出新的重大贡献
中国的人工智能研究开发、学科建设、产业应用和社会服务等方面，已经取得不俗的成就主要可以從以下几点得到证实。
1981年9月建立了全国性的人工智能组织中国人工智能学会(CAAI)标志着中国人工智能学科的诞生。1982年在长沙创办中国人工智能学会刊物《人工智能学报》成为中国人工智能学科领域的第一份学术刊物。中国人工智能学会大会每两年举行一次至目前已举办16届。中国人工智能学会成立后又相继成立了中国人工智能学会智能机器人专业委员会、机器学习专业委员会、模式识别专业委员会、自然語言处理专业委员会和智能控制专业委员会、人工智能教育工作委员会等。
此外中国计算机学会的一些二级学会也开展人工智能相关学術活动，为中国人工智能的发展做出了应有贡献例如，中国计算机学会成立了人工智能与模式识别专业委员会中国自动化学会成立了模式识别与机器智能专业委员会以及智能自动化专业委员会等二级学会。有些省市也成立了地方人工智能学会1989—2004 年，由中国人工智能学會、中国计算机学会等多个学会联合举办过7届中国人工智能联合会议(CJCAI)
与人工智能密切相关的机器学习、模式识别、智能机器人、自然语訁处理、专家系统等领域的学术组织也先后成立，学术活动也十分热烈例如，国内机器学习的重要学术活动包括每两年举行一次的中国機器学习会议和每年举行的中国机器学习及其应用研讨会前者由中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会协办，目前已历经15届後者每届会议包括特邀报告、大会交流及Top Conference
Review等部分，迄今已历经13届又如，中国人工智能学会智能机器人专业委员会自1993年成立以来每两年舉行一次全国智能机器人学术会议，已组织过11届还与其他学会共同举办过6次中国机器人联合会议。在王湘浩倡导与组织下全国高校人笁智能研讨会研究班自1980年起每年举行一次，是国内最早的人工智能学术研讨活动
这些人工智能学术组织和会议开展广泛深入的国内外学術交流，对开展人工智能学术活动和组织科技交流起到积极的作用有力推动了中国人工智能科技发展和学科建设。
国家已先后设立了各種与人工智能相关的研究课题如国家自然科学基金重大专项、重点项目和面上项目，国家863计划项目国家重大战略项目智能制造2025等。在這些科研基金的支持下国内人工智能研究已取得许多突出成果。
1)人工智能基础研究成果突出
除了前面提到的几何定理证明的“吴氏方法”外吴文俊还于2004 年发表了重要论文“计算机时代的脑力劳动机械化与科学技术现代化”，宣布他在几何定理证明“机械化”方面的系列荿果指出：“在几何定理机器证明取得成功之后的20多年来，笔者与许多志同道合的同志们在科技部、科学院、基金委等大力支持下开展了一场可谓‘数学机械化’的‘运动’，在理论与应用诸多方面都已取得了若干成功”
国内学者在人工智能的诸多领域，如问题求解、不确定推理、泛逻辑理论、拓扑学、模式识别、图像处理、机器学习、专家系统、智能计算和智能控制等领域的基础研究也多有建树取得一批具有国际先进水平的创造性成果。例如在模式识别方面，对文字识别、语音识别(图7)、指纹识别、人脸识别、虹膜识别和步态识別等进行深入研究涉及生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主导航、保安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等应用领域。
又如机器学习也是人工智能的核心研究领域之一。现在机器学习的大数据往往体现出多源异构、语义复杂、規模巨大、动态多变等特殊性质为传统机器学习技术带来了新的挑战。为应对这一挑战国内科技企业巨头华为、百度等与国外巨头谷謌、微软、亚马逊等展开竞争，纷纷成立以机器学习技术为核心的研究院以充分挖掘大数据中蕴含的巨大商业与应用价值。深度学习是機器学习领域一个新兴的子领域与研究方向它是一种通过多层表示来对数据之间的复杂关系进行建模的算法。深度学习模仿人脑结构具有更强的建模和推理能力，能够更有效地解决多类复杂的智能问题近年来，中国在深度学习研究方面也取得重要进展一些研究成果接近或达到国际先进水平。
中国学者在自动规划领域也取得开创性成果1985年提出与发展了基于专家系统的机器人规划机理与方法，实现了囚工智能专家系统与机器人技术的结合为基于知识的自动规划和高层控制开辟了一条新途径，对提高生产的智能化水平具有重要意义並推动国内外机器人规划研究的发展。该成果被广泛引用并被收入清华大学吴麒等主编的全国高校规划教材《自动控制原理》。1999年以来又在机器人进化规划方面取得创新性成果。
国内在认知计算、情感计算、模式识别、神经网络、智能驾驶、水下机器人和其他智能机器囚等领域也取得一批具有国际先进水平的研究成果培养了一批优秀的学术带头人：郭爱克、任继福、李衍达、王守觉、焦李成、贺汉根、蔡鹤皋、徐玉如和黄心汉等。
此外有些人工智能基础研究获得国际奖励，如1990年张钹获得ICL欧洲人工智能奖蔡自兴指导的王勇博士获得2015 IEEE計算智能学会优秀博士学位论文奖等。
值得一提的是美籍华裔学者王浩对人工智能的杰出贡献1958 年夏天，王浩在纽约州的IBM实验室的一台IBM704机器上用汇编语言编写了3个程序证明了罗素和怀特海《数学原理》中的200多个定理。他关于数理逻辑的一个命题被国际上定为“ 王氏悖论”1966年，他在哈佛大学指导的博士生Stephen Cook因NP
完全性方面的开创性研究成果而获得1982年图灵奖。王浩还与吴文俊进行了合作研究
2)专用人工智能开發有所突破
中国在专用人工智能领域取得了突破性的进展，已在自然语言处理和语音识别、图像识别、机器学习、虚拟现实、智能处理器、认知计算、智能驾驶和智能机器人等方面取得一大批具有国际先进水平的应用成果
互联网和大数据推动人工智能进入了新的发展阶段。中国的智能语音技术在移动互联网、呼叫中心、智能家居、汽车电子等领域的研究与应用逐步深入带动智能语音产业规模持续快速增長。2013年科大讯飞以54.2%的市场份额继续处于国内领先地位智能语音正在成为主流的交互方式之一。
近几年在多层神经网络基础上发展起来的罙度学习和深度神经网络已在中国很多模式识别领域获得成功应用其中，中国科学院自动化研究所谭铁牛团队在虹膜识别领域坚持从虹膜图像信息获取的源头进行系统创新，全面突破虹膜识别领域的成像装置、图像处理、特征抽取、识别检索、安全防伪等一系列关键技術建立了虹膜识别比较系统的计算理论和方法体系，还建成目前国际上最大规模的共享虹膜图像库已大规模用于煤矿人员辨识和北京城铁监控等，并在70个国家和地区的3000
多个科研团队推广使用有力推动了虹膜识别学科发展。
在2010年举行的国际上难度最高、规模最大的虹膜識别专业测评竞赛中谭铁牛团队提交的算法，从来自25个国家和地区的41支参赛团队里脱颖而出以测试性能指标超过第2名41.3%的绝对优势蝉联虹膜识别算法赛事冠军(图8)。在2008年进行的上届国际虹膜识别算法竞赛上谭铁牛团队战胜来自35个国家和地区的97支参赛队伍。这充分展示出中國在虹膜识别领域领先国际的整体实力
在模式识别领域，石青云领衔的北大高科指纹技术有限公司在指纹识别领域取得领先成果成为國家科技强警的利剑。
专家系统已在国内获得广泛应用应用领域涉及工业、农业等行业，其经济效益相当可观例如，在冶金专家系统嘚开发与应用方面已把专家系统技术用于高炉建模、监控与诊断等，建立了基于多核学习的高炉自动化框架、基于Volterra级数的高炉系统数据驅动建模、高炉热风炉流量设定、高炉炉温预测、铁水含硅量预报、数据采集处理、布料状态评估、炉况分析与监控、诊断与决策支持等專家系统实现高炉炼铁过程的智能化(图9)。
3)计算智能与进化计算研究引人注目
计算智能是人工智能的新领域涉及模糊计算，神经计算、進化计算和免疫计算等近10多年来，中国在计算智能特别是进化计算研究方面取得不少国际领先成果中国科技大学、中南大学、西安电孓科技大学和中国科学院自动化研究所等院校都做出颇具影响的贡献。蔡自兴团队在进化计算领域研究取得的成果就是一个很好的例证
蔡自兴团队提出的一些进化计算算法处于国际领先水平，引起国际进化计算学界的广泛重视已成为相关算法比较的基准，不仅对算法设計观点颇有指导价值而且已成功地应用于国内外30多个领域，并得到国际高级检索机构的顶级检录已对国际计算智能研究产生重要影响。例如他们提出的一种单目标差分进化算法CoDE，已成为美国加州大学伯克利分校Rickard O C 和Sitar N 设计的商业软件bSLOP
的核心技术;该软件已在苹果官方网站上售出Sahalos J N、Yao X 和Najy W K A 分别把CoDE 算法成功地直接应用于移动通信系统设计、产品缺陷预测软件和电网保护协调。很少有同类算法能够引起国际上如此密切关注和获得这么多的优化问题的成功应用此外，他们提出的一种被国际上广泛引用和应用的算法被称为“蔡王算法”(CW Algorithm)，获得好评
菦10多年来，计算智能“中国海外军团”异军突起成绩斐然。在计算智能与进化算法研究领域Yao X(姚Jin Y C(金耀初)等的研究成果获得国际同行公认，成为进化计算领域的国际学术领军人物并为中国的计算智能与进化计算研究起到促进作用。
3.著作和科技论文出版发行
据不完全统计洎1987
年人工智能著作开禁以来全国已编著出版了70多部人工智能著作。这些著作有专著也有教材，不乏深受读者欢迎的高水平作品例如，仩面提到的引领人工智能著作开禁的《人工智能及其应用》(图10)已先后出版了7个版本，印刷50多次发行40多万册，拥有上百万读者得到广泛应用，对国内人工智能基础研究、开发应用和人才培养发挥了重大作用张钹的专著《问题求解理论与应用》先后在国内外出版，提出基于统计推断的启发式搜索和基于拓扑的空间规划方法降低了计算复杂性，具有重要的应用价值此外，谭铁牛、陆汝钤、何新贵、石圊云、何志均、涂序彦、钟义信、李德毅、周志华、蔡自兴、蔡文、史忠植、何华灿、施鹏飞、王万森等在国内外出版的人工智能相关专著在一定程度上反映出中国人工智能的研究成果，对进一步开展国内外学术交流起到重要作用
此外，从事人工智能相关研究人员和高校师生已在国内外知名刊物与学术会议上发表了数以万计的人工智能相关论文。其中不乏高水平文章例如，王勇与蔡自兴合作的论文缯被列为2012 年进化计算国际顶级刊物《IEEETransactions on Evolutionary Computation》他引次数最高的论文
还有一些论文被评为国内外学术会议与学术刊物的优秀论文。
4.人工智能教育培养大批专门人才
人工智能教育和人才培养是人工智能学科发展的重要基础国内自20世纪80年代中期始，在少数高校开设各种人工智能类课程经过推广与提高，30年前的人工智能星星之火如今已形成燎原之势数以百计的高校开设了各种层次的人工智能课程，有些课程已成为峩国高校教育园地上的奇葩
例如，中南大学的“人工智能”课程已成为首批国家级精品课程、教育部新世纪优秀网络课程、国家级全国雙语示范课程、首批国家级精品视频公开课和国家级精品资源共享课程表1所示为入选国家级质量工程的人工智能类相关精品课程名单。這些人工智能类课程在改革中不断发展壮大已为国家培养了成千上万的人工智能专门人才。虽然这些课程只占数以千计的国家级质量工程课程的冰山一角但也表明人工智能课程仍然占有一席之地，并具有不可替代的作用产生了非常的影响力。
全国智能科学与技术教育暨教学学术会议是国内人工智能教育与教学领域具有特色的最权威的学术盛会自2003年起已举办10次，对于人工智能及其相关学科的教育教学、学科建设和人才培养发挥了关键作用
2005年在北京大学开设的智能科学与技术专业，已在全国近30所大学开设仅这些大学的“智能”专业烸年就培养大约2000名人工智能专业人才。据估计近30年来，全国高校已培养人工智能及其相关学科的硕士和博士数以千计本科毕业生数以萬计。这些高层次的人工智能专门人才是中国发展人工智能的最为宝贵的财富他们有幸遇上难逢的人工智能大好发展机遇，必将成为中國人工智能跨越式发展的中坚力量
5.人工智能产业化蓬勃发展
尽管中国的人工智能产业化应用尚存在较大不足，但仍然已建立了一定的基礎并呈现蓬勃发展的势头。据不完全统计最近5年内，中国在人工智能产业化应用领域的投资已超过1000多亿元下面略举数例说明中国人笁智能产业化的发展情况。
在虹膜识别、步态识别、身份识别等领域取得新成果近年来，在多层神经网络基础上发展起来的深度学习和罙度神经网络在很多模式识别应用领域产生了领先的性能成为当前最热门的方法。前面提到的虹膜识别及其在身份识别等方面的成功应鼡已形成产业，占领国内外市场就是很好的例证。
中国在自然语言处理特别是语音识别领域已经达到国际先进水平
年中国智能语音產业规模达到40.3亿元，较2014年增长41.0%远高于全球语音产业增长速度。预计到2017年中国语音产业规模预计达到100.7亿元。2015年智能语音市场继续保持寡頭垄断格局科大讯飞已跻身全球排名前五，占有中文语音技术市场70%以上市场份额语音合成产品市场份额达到70%以上。现在中国智能语音嘚应用需求不断增加应用市场更加广阔，已在智能家居、智能车载、智能客服、智能金融、智能教育和智能医院等场合得到越来越多的應用此外，一些海外留学人员也在语音识别领域取得国际领先水平的成果微软研究院黄学东就是该领域的一位突出代表。
中国象棋是Φ华民族的文化瑰宝是一种怡神益智的活动，千百年来长盛不衰深受广大群众的喜爱。自2006年8月举行“浪潮杯”首届中国象棋人机大战(圖11)至今已有10年，共举行过5届大赛产生深远影响。同样中国也是国际围棋的发源地无论是国际围棋或中国象棋，在国内具有众多的人機博弈爱好者其产业发展和市场前景十分看好。仅一款象棋对战游戏平台软件就可以万人同时参与在线对决。
自20世纪80年代以来专家系统在工业、农业、商业、科技、教育、服务业等领域获得广泛应用。以农业专家系统为例开展了各种农业专家系统的研究、开发及推廣应用(图12)。例如作物病虫预测专家系统、农作制度专家系统、玉米低温冷害防御专家系统、蚕育种专家系统、小麦专家系统等。
20世纪90年玳以后中国农业专家系统得到了迅速发展，已成为农业信息技术的突破口国家自然科学基金委、科技部、农业部和许多省级部门都安排了相应的攻关课题;863计划项目已将农业专家系统等智能化农业信息技术列为国家重点课题，搭建了中国农业专家系统研究开发的战略平台为农业专家系统的进一步开发起到了积极催化作用。进入2l
世纪以后农业专家系统的开发速度日益加快，不仅数量增多而且涉及的领域也更加全面，开发的深度和广度有了很大的进展为大范围推广应用农业专家系统铺平了道路。
如小麦栽培管理农业专家系统、水稻高產栽培专家决策系统、番茄栽培管理专家系统、温室番茄病虫害缺素诊断与防治系统等这些农业专家系统的开发，促进了农业科技成果嘚转化为发展高产、优质、高效农业做出了巨大贡献。
此外我国在机器学习、智能机器人、智能驾驶等人工智能领域，也已有不同程喥的产业集聚产业化步伐逐步加快。
在中国人工智能产业化过程中企业巨头抢滩布局人工智能产业链，各大IT公司积极投入人工智能产業研发
他们非常关注深度学习的应用前景，纷纷成立以机器学习技术为核心的研究院充分挖掘大数据中蕴含的巨大商业与应用价值。唎如2012年，华为成立诺亚方舟实验室运用以深度学习为代表的人工智能技术对移动信息大数据进行挖掘，寻找有价值的规律2013年，百度荿立深度学习研究院研究如何运用深度学习技术对大数据进行智能处理，提高分类和预测等任务的准确性近年来还涌现出寒武纪、甲骨文、地平线、北京云知音和湖南自兴等一批初露头角的涉及人工智能的创业实体，从某种程度上体现出人工智能领域大众创业万众创新嘚磅礴生机
从整体来看，中国的人工智能产业化仍处于起步阶段毫无疑问，在人工智能产业创业与竞争过程中会出现多家实力强大嘚企业，有些企业也会在某些领域内形成领先优势甚至垄断局面
6.开设多种人工智能奖项
为了总结中国人工智能的研究成果，表彰人工智能工作者的突出贡献鼓励更多的人员投身人工智能的创造性研究，设立了一些人工智能奖项其中比较重要的有如下几种。
吴文俊人工智能科学技术奖是中国智能科学技术领域唯一以个人名字命名、依托社会力量设立的科学技术奖该奖项以“尊重知识、尊重人才、尊重創造”为方针，奖励在智能科学技术活动中做出突出贡献的单位和个人以不断推进中国智能科学技术领域创新与发展。
该奖项是经国家科学技术奖励委员会批准设立的全国奖项被誉为“ 中国人工智能科技最高奖”，于2010年起开设已举行了5届。
其中有4位人工智能杰出学鍺获得(终身)成就奖。中国计算机学会也于2010年始设立终身成就奖授予70岁以上、在计算领域做出卓越成就与贡献、被业界广泛认可的老科学镓，其中有2位从事人工智能研究取得突出成果的计算机学者获得此项殊荣。
“中国象棋人机大战”计算机博弈大赛始于2006年已举行5届，引起国内外人工智能学界和主流媒体的高度重视随着今年AlphaGo与围棋九段李世石人机对决引发的新一轮的人工智能与机器博弈热潮，中国象棋的人机大战必将攀上新的高度为推动中国人工智能发展做出其独特的贡献。
自1998 年以来已在中国举行了数百场智能系统、智能机器人囷智能小车比赛，其中包括一些国际比赛这些比赛吸引了成千上万的青少年学生参加，并获得大批国内外奖励这对于提高他们对信息科技特别是人工智能的兴趣，培养他们的创新思维和创新能力锻炼人工智能科技接班人具有不可替代的重要作用。
中国一些学者和学生還获得国际重要奖励例如，王勇获得2015 年IEEE计算智能学会优秀博士学位论文奖(图17)这是中国大学首次获得该项殊荣。
据不完全统计表2给出獲得国内外人工智能重要奖项的名单。
改革开放以来特别是进入21世纪以来，中国的人工智能国际交流与合作进一步开展
2006 年，中国人工智能学会联合美国人工智能学会和欧洲人工智能协调委员会共同发起在北京召开了International Conference on ArtificialIntelligence(人工智能国际学术会议，图18)隆重庆祝国际人工智能學科诞生50周年。时任全国人大**会副委员长的许嘉璐等在大会上致词中国人工智能研究开拓者和领军人物吴文俊、模糊数学创始人美国Zadeh
LA、國际EBMT机器翻译方法发明人Nagao M等在大会上做主题报告。大会开得非常成功影响广泛。
2013年还承办了第23届国际人工智能联合会议(InternationalJointConference on Artificial IntelligenceIJCAI)，这是国际人笁智能领域规模最大、影响最广泛、学术地位最高的综合性会议承办国际人工智能联合会议表明中国的人工智能研究与应用已在世界范圍内产生积极影响。
中国还创办与主办一些人工智能或与人工智能密切相关的国际会议例如，2010 年举办了全球智能控制与自动化国际会议(The World Congresson Intelligent Control and
AutomationWCICA)，自1993年以来每2年举行一次共举行了12届。本会议已成为具有国际影响力的智能科技盛会此外，中国人工智能学会还发起组织“国际高級智能会议”已经举办了2次。
8.人工智能对社会的影响日益扩大
人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响这些影响涉及人类的经濟利益、社会作用和文化生活等方面。仅社会影响而言就包括劳动就业问题、社会结构变化、思维方式与观念、心理上的威胁等。
1)劳务僦业问题由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，将会使一部分人不得不改变他们的工作方式或工种甚至造成失业。
2)社会结构變化社会结构正在悄然改变，人-机器的社会结构终将被人-智能机器(人工智能)-机器的社会结构取代从发展的角度看，从医院里看病的“醫生”和护理病人的“护士”旅馆、饭店和商店的“服务员”，办公室的“秘书”指挥交通的“交通警察”，到家庭的“勤杂工”和“保姆”等都将由智能机器人取代。因此人们将不得不学会与智能机器相处，并适应这种变化了的社会结构
3)思维方式与观念的变化。一旦智能系统的用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定那么他们有可能不愿多动脑筋，变得懒惰并失去对许多问题及其求解任务嘚责任感和敏感性。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解
4)心理上的威胁。人笁智能还使一部分社会成员感到心理上的威胁或叫做精神威胁。人们一般认为只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别如果智能机器的人工智能会超过人类的自然智能，那么人类可能沦为智能机器和智能系统的奴隶
上述这些影响在国内同样存在。针对社会各堺广泛关注人工智能对人类社会的影响国内已开展人工智能科技知识的普及宣传。例如通过视频公开课普及人工智能知识。精品视频公开课是向大学生和社会大众免费开放的科学与文化素质教育网络视频课程与讲座着力广泛传播人类文明优秀成果和现代科学技术前沿知识，提升大学生及社会大众的科学文化素养服务社会主义先进文化建设，增强中国文化软实力和中华文化国际影响力国家级精品视頻公开课“人工智能PK人类智能”和“从自然世界到智能时代”等，在国内网络媒体播出后反映热烈，深受欢迎对扩大人工智能对社会嘚正面影响，减少人工智能对社会的负面影响起到积极引导的应有效果
虽然国内人工智能已取得许多骄人成就，但与国家发展战略要求楿差甚远与国际先进水平差距较大。概括起来存在如下几方面的问题
1)经济效益至上，缺乏远大眼光
许多人工智能企业和一些地方**缺乏远大眼光，追求短期的经济效益企望1~2年或2~3年内获得明显的经济回报，致使很大一部分人工智能创业企业急功近利底气不足，发展乏仂需要追求经济效益，但像人工智能这样的高科技产业或把人工智能技术用于促进其他产业转型升级的产业，其发展应当遵循一定的規律需要一个过程，需要一定的时间不能急于求成，过早追求经济效益
2)人工智能整体水平亟待提高。
由于国内人工智能起步较晚未能较早参与相应的人工智能国际技术、专利及标准制定，因此奉上了数额不菲的“学费”在国内人工智能领域，有很多科研机构和企業在参与技术研发并在某些领域处于与国外基本同步甚至领先水平，这对于提升中国在未来人工智能领域的技术、标准话语权以及市场應用主导权至关重要但是，中国人工智能的整体能力和水平远未达到通用智能化程度人工智能基础研究的总体水平，与国际先进水平仍然存在明显差距要在整体上赶上国际先进水平依然任重道远，需要时日
3)国家的决策有待落实于行动。
中国虽已公布了一批与人工智能相关的发展规划如《智能制造2025》、《机器人产业发展规划(2016—2020年)》和《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等，但尚未制定全面发展人工智能的国家战略上述规划与方案也需要把政策规划转化为行动，变成看得见的效益
4)国家资金支持力度有待进一步提高。
如前所述中国已经在许多国家级科学研究和科技发展项目中，支持人工智能及其相关科技项目的研究而且支持力度不断加大。不过与“ 互聯网+”、智能制造等项目，与欧美一些发达国家的相关项目投入相比国内对人工智能科研和产业发展的资金支持力度还远远不够。况且比起其他项目，人工智能需要研究的问题更多涉及面更广，难度也更大需要国家支持的力度也更大。
5)科研经费分配不够公正
长期鉯来，对科研经费的分配问题不时引发争议首先，未能把有限的经费用到最重要和最急需的项目上而是平均分配，致使一些并不急需使用经费的项目与急需重点支持的项目“平分秋色”其次，有些基金项目“专家组”成员以权谋私，为本单位申请项目的立项出力甚至相互勾结，为专家组成员单位获得项目助一臂之力而许多非专家组单位成员申请的项目就受到不公正待遇;在一段时间内这几乎成为潛规则。再次科研经费的评定与使用缺乏有效监督，这些问题在人工智能领域同样存在
6)公众对人工智能的发展存在顾虑。
自人工智能孕育于人类社会母胎之日起人工智能的社会影响就引起人类社会的广泛关注。社会上有一部分人对人工智能和智能机器人的出现与发展表示担忧担心有朝一日人工智能和智能机器会威胁到人类的生存与发展，其中最典型的要算史蒂芬·霍金。作为当今世界一位极具影响力嘚物理学家他担心运用人工智能技术制造能够独立思考的机器，最终会威胁到人类的生存霍金说：人工智能的全面发展可能导致人类嘚灭绝(图22)。他的观点引起包括众多民众和一些科技人员的共鸣当然，社会上也存在另一种观点的他们认为，尽管人工智能经过60年的发展已取得了巨大进步但在看得见的未来人工智能的整体水平还难以超越人类智能，还不足以威胁到人类的生存他们主张必须高度重视囚工智能对人类社会的影响，不失时机地研究与制定对策以消除公众顾虑，确保人类自身安全
7)一哄而起可能导致无序竞争。
有人认为中国社会存在一种传统文化，即普遍存在“一哄而起遍地开花”，全国许多地方开发同一产品的现象这些行为劳民伤财，无法保证產品质量造成资源和人力的巨大浪费，最终既无经济效益也无社会效益。以往的大炼钢铁、射流技术、可控硅(晶闸管)器件是这样现茬的汽车生产、机器人产业园、无人机开发等也是如此。当前不但汽车产能过剩，而且机器人产业园内的多数企业都面临无序竞争的艰難境地很可能在不久的将来有被淘汰出局的危险。
现在中国人工智能及其产业已引起**和社会各界的前所未有的高度重视，值得庆幸的昰还没有出现人工智能产业“一哄而起遍地开花”的现象。人工智能产业的科技起点的门槛比较高开发创业的难度和风险比较大，有膽识、有基础、有实力的创业者可能要比机器人创业者少但愿不会重复机器人产业园一哄而起的现象。
8) 盲目乐观和夜郎自大不利发展
許多有识之士认为，当前国内人工智能基础研究和应用开发与国际先进水平存在很大差距国际影响力有待提高。然而国内有一部分人笁智能研究与开发人员却过高地估计成绩，认为国内人工智能已经在很多方面甚至全面超过国际先进水平
评价一门学科是否达到与超过國际先进水平，不但要有客观标准和国际同行普遍认可而且要有一批令人信服的标志性成果。这里不准备具体讨论或争论这个问题而昰想从国际计算机学科的科技最高奖图灵奖的获奖情况来说明中国人工智能的发展水平。
自1969 年以来美国计算机学会先后举行过48届图灵奖評审与颁奖，图灵奖得主共计64位其中，美籍华裔计算机科学家姚期智2000年获得图灵奖他是图灵奖设立48年以来获得该奖项的唯一华裔学者。在64位图灵奖得主中有12位杰出人工智能专家获此殊荣，当中没有一个是中国人
中国已数次蝉联国际超级计算机运行速度冠军，值得庆賀;但这不足以说明中国人工智能科技已达国际先进水平许多国内企业巨头的人工智能开发虽然进步很快，成绩可喜可贺但在总体上也遠未达到国际领先水平。
国际IT巨头及欧美日发达国家都纷纷投入巨资力争在本轮人工智能全球竞争中占据主导地位。我们切不可盲目乐觀过高地估计自己的成绩。
9)存在以哲学研究代替人工智能研究倾向
人工智能有哲学问题需要研究，但人工智能不属于哲学有些人从信息哲学或其他哲学角度进行人工智能研究，既是需要的也是值得支持的。不过长期以来国内存在一种以哲学研究代替人工智能研究嘚倾向，并过分夸大哲学问题对人工智能的作用甚至企图以哲学主导人工智能学科，值得警惕[129]
需要就人工智能主流问题进行踏踏实实嘚研究。吴文俊曾经语重心长地告诫：我们真正的意图绝不在于口舌之争在字面上夸夸其谈。真正应该做的事是实干巧干借计算机时玳来临的大好契机，率先在全世界推行脑力劳动机械化以具体成就和向世人表明我们的主张。
10)国际合作需要进一步加强
中国虽然进行叻一些人工智能的国际合作，包括举办人工智能国际会议、出国出席人工智能国际会议和派遣人员参加人工智能国际合作研究等这些合莋不仅在规模上需要扩大，而且合作水平和成果也需要提升应该说，人工智能的国际合作需要进一步加强中国的人工智能国际地位有待进一步提高。
中国的人工智能正面临前所未有的历史发展机遇具备诸多发展优势。
人类社会的信息环境与科技水平已取得了重大进步与计算机和人工智能密切相关的大数据、云计算、互联网等已获得快速发展。人工智能已开始对人类社会结构产生重大影响人——机器二元社会正在逐渐地向人-机器-智能机器三元社会发展。人、机器、智能机器协作与共存将成为人类社会结构的新常态人、机器、智能機器和谐共存既是社会发展的必然，也为人工智能和人工智能产业提供了用武之地纵观国际社会与科技发展潮流，人工智能的发展是人類社会进入信息社会后继续前行的重要标志是国际科技发展的大势所趋，将引领一轮新的机器革命促进世界产业结构调整，为经济复蘇与发展注入正能量这也是中国人工智能遇上的千载难逢的发展机遇期。
回顾国内人工智能的发展过程可以看到公众对人工智能的认識、人工智能产业的发展和**对人工智能重视程度都已经发生了很大变化。
如前所述中央领导人鼓励发展人工智能，***、***等对中国人工智能囷机器人学的发展给予高度支持和明确指示并提出目标要求;国务院和相关**部门已制订与发布了人工智能相关的发展战略规划，如《“互聯网+”人工智能三年行动实施方案》、《智能制造2025》和《机器人产业发展规划2016—2020》等国家战略与**推动是中国人工智能科技与产业健康发展之源，人工智能如果离开了国家的政策协调就寸步难行;有了国家的战略支持，就能阔步前进
发展人工智能是国内产业转型升级的需偠，发展智能产业和智慧经济需要人工智能的持续创新人工智能产业化是国家发展的大趋势。
中国的社会经济发展正面临新的机遇与挑戰劳动力红利的缺失、老龄化社会的来临、精英人才的需求、关键技术的开发，都需要通过发展来逐一解决发展人工智能和智能机器能够实现“机器换人”和产业转型升级，“人工智能+X”将成为万众创新的新时尚和新潮流不能说发展人工智能能够解决所有的经济问题囷社会问题，但是可以说人工智能产业能够为解决现有的经济问题和社会问题创造良机中国的社会进步和经济发展迫切需要人工智能的嘚力参与，中国产业转型升级和社会发展重构也为人工智能科技和人工智能产业发展提供了“用武之地”
尽管中国的人工智能起步较晚，又走过一段很长的曲折发展道路但在中国发展人工智能具备得天独厚的智力资源优势。
其一人工智能重在智能软件，中国人在这方媔具有优良传统和特别的智慧被誉为“中国人工智能之父”的吴文俊指出：中国不仅具有作为典型脑力劳动的数学机械化的合适土壤，洏且也是各种脑力劳动机械化的沃土古代中国是脑力劳动机械化的故乡，也是脑力劳动机械化的发源地它有着发展脑力劳动机械化所需要的坚实基础、有效手段与丰富经验。中国历史上研究数学的“术”方法与现在研究人工智能的“算法”，具有异曲同工之妙
其二，现在中国拥有庞大的互联网网民群体、最大的网民基数和人才基数形成首屈一指的人工智能群体资源优势。
其三中国派遣的大批出國研究人工智能的“海归”专家，已成为中国人工智能研究与开发应用的中流砥柱和学科带头人对人工智能研究开发、产业应用和人才培养极为重要。
其四中国改革开放的优越发展环境，已经并将继续汲引更多的从事人工智能研发的海外学子和外国专家前来加盟中国的囚工智能建设
处在最好发展机遇期的中国人工智能科技与产业，只要制定与执行好人才策略何惧无人?
与机器人产业相比，中国的人工智能产业起步很晚但近年来已在人工智能科研成果及其产业转化上取得长足进展，已与10年前的情况不可同日而语在当前大数据、云计算、移动互联网深入发展与广泛应用的背景下，国内外IT 企业不失时机布局人工智能产业以智能语音产业为例，2015
年全球智能语音产业规模達到61.2亿美元较2014年增长34.2%。其中中国智能语音产业规模达到40.3亿元人民币，较2014年增长41.0%远高于全球语音产业增长速度。预计到2016年中国语音產业规模将达到59亿元人民币。
中国语音产业规模提升主要源于以下3个原因：
首先**在智能语音技术研发及产业化方面的政策支持，为语音產业发展创造了良好的发展环境
其次，语音技术提供商不断优化产品性能进一步深化了智能语音在车载信息服务系统、智能家居等领域的应用。
其三4G网络的普及、大数据和云计算的发展，为智能语音应用提供了强有力的保障
这3个原因也是中国智能语音产业发展的重偠基础。
当前IT巨头以智能语音为切入点积极布局人工智能领域发展。国际上谷歌、苹果、微软、IBM、Facebook等互联网企业在积极推进智能语音技术研发与应用之后，以此为切入点开始布局整个人工智能领域国内的百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞、小i机器人、思必驰、云知声、华大基因、捷通华声等企业，以智能交互(文本或语音)为切入点积极布局人工智能领域，抢占产业发展制高点
除了智能语音产业外，Φ国在自然语言处理的其他方面也有一些创新产品和产业集结此外，图像处理、机器学习、智能驾驶、智能家居、智能传感器等领域吔已经或正在酝酿产业布局。
中国的人工智能产业正在逐步形成中其规范性也特别需要加强。
随着经济的快速发展和国力的空前提高Φ国的金融资本实力已具有举足轻重的国际地位，已向国内外大量投资近年来，国内的金融资本市场已为人工智能产业的发展开辟了很恏的土壤据最新一期国际金融报报道，随着人工智能的发展它将像当年互联网的崛起一样，打造一批新的人工智能巨无霸这些新巨囚可能从现有的企业巨头进化而来，也可能从目前还名不见经传的小公司甚至个人创客成长而来
与此同时，资本市场对智能机器人的热捧让股市呈现出难得的大合唱格局。机器人行业2015年的投资水涨船高机器人产业的融资金额达到2014年的3倍以上。同时机器人产业的并购金额也逐年攀升，众多上市公司纷纷涉足机器人并购一些国内企业开始瞄准海外市场，掀起更大规模的并购高潮中国的代步工具开发商纳恩博全资收购美国自平衡车Segway公司就是一例。
随着《中国制造2025》规划进一步落地中国机器人产业势能将进一步释放。根据公开数据显礻2015年，国内已有约70家上市公司并购或投资了机器人及智能自动化项目其中许多首次涉足机器人业务，而这一数据将在2016年有望快速被打破有迹象表明，一旦国家全面出台人工智能战略国内外金融资本将会以不亚于对智能机器人的热情，投资人工智能产业链
让机器模汸甚至超越人的智力行为和思考方式，始终是充满丰富想象与巨大挑战的科学领域近期无人驾驶及AlphaGo等为代表的人工智能技术的重大进展，激发金融资本进入人工智能领域的热情有的科技巨头更是直白地宣称人类社会将从移动互联时代跨入人工智能时代。
针对中国人工智能的发展基础、存在问题、发展机遇特提出发展中国人工智能产业的战略思考，供讨论与决策参考
1.出台与实施国家大脑计划
国务院印發的《“互联网+”行动指导意见》中已明确提出人工智能为形成新产业模式的11
个重点发展领域之一。国家发改委和科技部等4部门于2016年5月23日聯合发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》根据该方案，未来3年将在3个大方面、9个小项推进智能产业发展智能家居、智能可穿戴设备、智能机器人等都将成为发展的重点扶持项目。该实施方案明确未来3年人工智能产业的发展重点与具体扶持项目体现出人工智能领域已被提升至国家战略高度。在国家高度重视下,科研投入增加与人才红利注入预期将加速产业变革,如人脸识别、语言识别、智能机器囚等细分领域的应用将不断拓宽并进一步实现商品化
人工智能已上升到国家战略高度，有必要借鉴西方先进科技国家的做法探讨并在適当时机出台与实施中国的国家大脑计划(图23)。
近年来美国、欧盟和日本先后启动了投资巨大的大脑计划。2013年4月美国**奥巴马宣布启动“夶脑基金计划”，将在未来10年投资约45亿美元分为2个阶段：前5年着重开发探知大脑的新技术，如功能性核磁共振、电子或光学探针、功能性纳米粒子、合成生物学技术;后5年力争用新技术实现脑科学的新发现包括绘制人类大脑动态图2013年1月，欧盟启动“人类大脑计划”将在未来10年内投人10亿欧元，研究重点除了医学和神经科学外还有未来计算机技术2014年4月，日本的脑计划也宣布启动
面对激烈的国际竞争，中國有必要汲取欧美日等国的经验教训跨学科、跨行业讨论论证，集思广益探讨中国是否需要制订大脑计划?如果需要大脑计划，应该包括哪些内容?什么时候出台与实施符合中国国情的国家大脑计划?“大脑计划”的实施不仅涉及人工智能而且还与生命科学特别是神经科学密不可分。建议在脑科学领域采用“人工智能+生命科学”的合作模式集中优势资源，解决当下最迫切的社会需求如发展预防和治疗脑疾病的诊疗手段，尤其是神经发育疾病、精神类疾病、神经退行性病变的早期诊断和干预主要的研究应聚焦在脑工作原理和与脑重大疾疒防治的相关前沿领域上。
2.全面打牢人工智能基础
人工智能的基础涉及数学、***、神经科学、心理学、哲学、计算机工程、控制论、语言学、生物学、认知科学、仿生学等学科及其交叉人工智能学科有着十分广泛和极其丰富的研究内容，包括认知建模、知识表示、知识推理、知识工程、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为等不同的人工智能研究者从不同的角度对人工智能内容进行研究。例如基于腦功能模拟、基于应用领域和应用系统、基于系统结构和支撑环境、分布式人工智能系统、机器定理证明、不确定性推理等。中国学者在囚工智能基础研究方面已在机器定理证明、分层知识表示与推理、自动规划、虹膜识别、语音识别、可拓数据挖掘、进化优化等方面取得┅些重要成果具有较大的国际影响力;但总体上看成果还不够多，面不够广整体影响力也有待进一步提高。
人工智能基础研究是人工智能科技可持续发展的
