人工智能核心产业发展白皮书.docx

?

?

人工智能核心产业发展白皮书

?

?

人工智能核心产业是基于人工智能技术本身，由对外提供的产品和服务所构成的产业，主要包含对外提供的产品、以平台的方式对外提供的服务、人工智能解决方案和集成服务三种类型，也是人工智能技术最直接的落地形式。人工智能应用带动产业是指人工智能技术与其他传统产业相结合，在传统产业基础上打造的新一代的智能产业，人工智能应用带动产业更多体现了人工智能的带动性。

人工智能技术内涵

（一）人工智能的定义

马文·明斯基：将人工智能定义为让机器做本需要人的智能才能做到的事情的一门科学。

约翰·麦卡锡：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。

美国麻省理工学院温斯顿：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”

这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容，即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

（二）人工智能的主要理论范式及技术演进

1.人工智能的发展的早期理论背景。上世纪40年代主要的理论包括：M-P模型，冯·诺伊曼自动机理论，维纳控制论。其中，McCulloch和Pitts在人工神经网络方面做出了突出贡献，发表了《神经系统中所蕴含的思想的逻辑演算》，提出了形式神经元的数学描述和结构方法，建立了神经网络最早的M-P模型。冯·诺依曼从上世纪40年代开始直到去世之前，一直是计算机和人工智能的领导者。当时，冯·诺伊曼在Princeton大学聚集了一批计算理论、博弈理论、智能理论和机器人理论的未来领袖，包括麦卡锡、明斯基等，这些人后来成为人工智能的主要领导人物。

1953年，麦卡锡和香农在编辑《自动机研究》一书时与香农相互争论。1956年，麦卡锡提出人工智能的概念，现在大部分认为人工智能的起源是1956年的达特茅斯会议，它是第一个以人工智能为名的会议，是在冯·诺依曼的支持下，明斯基和麦卡锡等人召开的。

20世纪50年代，真正重要的会议是美国东西部的计算机大会。分别由MIT和UCLA领导。早期，在M-P，冯·诺伊曼和明斯基的理解中，符号主义和联结主义是统一的，但因为工程角度很难，线性异或问题很难发现，研究的领域越来越狭窄，人工智能发生了研究范式的分化。

2.人工智能的兩种范式的发展。符号主义和联结主义平行发展，但在不同的历史时期，两种主义相继占据主流地位：

第一代人工智能：符号主义，又称逻辑主义和物理符号系统假设。符号主义是以逻辑作为工具，发展起来的人工智能一派理论。符号主

义在刚开始占据主流地位，是因为联结主义所需要的算法算力数据三

大条件不具备。1969年明斯基和Papert在Perception当中，提出一个重大困难，即单层的MP模型解决不了异或（XOR）问题，造成了人工智能的第一低潮。在该时期，基于符号主义的专家系统，如深蓝（DeepBlue）成为当时人工智能发展的典型代表，该系统是一个基于两人零和组合博弈的人工智能系统，该系统的核心技术是麦卡锡发明的Alpha-Beta剪枝术和专家系统，在1997年战胜了世界象棋冠军卡斯帕罗夫。

符号主义没有产生跟联结主义一样强大的工具，因为没有联结主义灵活。所以只有专家系统和深蓝。而专家系统是在解决让计算机认识世界的过程中遇到很多困难。第二代人工智能：联结主义，是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法，核心是神经元网络与深度学习，仿造人的神经系统，把人的神经系统的模型用计算的方式呈现，用它来仿造智能，目前人工智能的热潮实际上是联结主义的胜利。研究重点侧重于模拟和实现人的认知过程中的感觉、直觉过程、形象思维、自学习过程。

联结主义是以统计方法为基础发展起来的人工智能一派理论。1986年，通过反向传播（BackPropagation）的方法来训练，多层感知机解决了单层感知机解决不了的问题，但由于算法、算力和数据三大条件依然均不具备，联结主义的发展经历了漫长的复兴。上世纪90年代中期，由于核方法和图模型的效果好于人工神经网络（ANN），再加上基于ANN的创业公司无法实现其宣称的预期效果，联结主义进入第二次低潮。

2006年，Hinton发明了深度训练网络，使用的技术是贪婪逐层预训练，起到了普及了深度学习的概念。深度学习复兴了联结主义。在2012，Hinton小组拿到了李飞飞创办的ImageNet比赛的第一名。深度学习爆发了，联结主义回归。当时，算法、算力和数据得到极大发展，深度学习迎来了春天。2016年AlphaGo战胜李世石，其核心技术是随机二人零和组合博弈。其中的神经虚拟自我学习（NSFP），深度强化学习（DRL），蒙特卡洛树有哪些信誉好的足球投注网站（MCTS