「高度」《人工智能标准化白皮书（2018）》发布（完整版）

人工智能始于 20 世纪 50 年代，至今大致分为三个发展阶段：第一阶段（20 世纪 50 年代——80 年代）。这一阶段人工智能刚诞生，基于抽象数学推理的可 编程数字计算机已经出现，符号主义（Symbolism）快速发展，但由于很多事物 不能形式化表达，建立的模型存在一定的局限性。此外，随着计算任务的复杂性 不断加大，人工智能发展一度遇到瓶颈；第二阶段（20 世纪 80 年代——90 年代 末）。在这一阶段，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家 系统在知识获取、推理能力等方面的不足，以及开发成本高等原因，人工智能的 发展又一次进入低谷期；第三阶段（21 世纪初——至今）。随着大数据的积聚、 理论算法的革新、计算能力的提升，人工智能在很多应用领域取得了突破性进展， 迎来了又一个繁荣时期。人工智能具体的发展历程如图 1 所示。

长期以来，制造具有智能的机器一直是人类的重大梦想。早在 1950 年，Alan Turing 在《计算机器与智能》中就阐述了对人工智能的思考。他提出的图灵测试 是机器智能的重要测量手段，后来还衍生出了视觉图灵测试等测量方法。1956年，“人工智能”这个词首次出现在达特茅斯会议上，标志着其作为一个研究领 域的正式诞生。六十年来，人工智能发展潮起潮落的同时，基本思想可大致划分 为四个流派：符号主义（Symbolism）、连接主义（Connectionism）、行为主义 （Behaviourism）和统计主义（Statisticsism）（注：由于篇幅原因，本白皮书不 对四个流派进行详细阐述）。这四个流派从不同侧面抓住了智能的部分特征，在 “制造”人工智能方面都取得了里程碑式的成就。

1959 年，Arthur Samuel 提出了机器学习，机器学习将传统的制造智能演化 为通过学习能力来获取智能，推动人工智能进入了第一次繁荣期。20 世纪 70 年 代末期专家系统的出现，实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维 规律探索走向专门知识应用的重大突破，将人工智能的研究推向了新高潮。然而， 机器学习的模型仍然是“人工”的，也有很大的局限性。随着专家系统应用的不 断深入，专家系统自身存在的知识获取难、知识领域窄、推理能力弱、实用性差 等问题逐步暴露。从 1976 年开始，人工智能的研究进入长达 6 年的萧瑟期。

在 80 年代中期，随着美国、日本立项支持人工智能研究，以及以知识工程 为主导的机器学习方法的发展，出现了具有更强可视化效果的决策树模型和突破 早期感知机局限的多层人工神经网络，由此带来了人工智能的又一次繁荣期。然 而，当时的计算机难以模拟复杂度高及规模大的神经网络，仍有一定的局限性。 1987 年由于 LISP 机市场崩塌，美国取消了人工智能预算，日本第五代计算机项 目失败并退出市场，专家系统进展缓慢，人工智能又进入了萧瑟期。

1997 年，IBM 深蓝（Deep Blue）战胜国际象棋世界冠军 Garry Kasparov。 这是一次具有里程碑意义的成功，它代表了基于规则的人工智能的胜利。2006 年，在 Hinton 和他的学生的推动下，深度学习开始备受关注，为后来人工智能 的发展带来了重大影响。从 2010 年开始，人工智能进入爆发式的发展阶段，其 最主要的驱动力是大数据时代的到来，运算能力及机器学习算法得到提高。人工 智能快速发展，产业界也开始不断涌现出新的研发成果：2011 年，IBM Waston 在综艺节目《危险边缘》中战胜了最高奖金得主和连胜纪录保持者；2012 年， 谷歌大脑通过模仿人类大脑在没有人类指导的情况下，利用非监督深度学习方法 从大量视频中成功学习到识别出一只猫的能力；2014 年，微软公司推出了一款 实时口译系统，可以模仿说话者的声音并保留其口音；2014 年，微软公司发布全球第一款个人智能助理微软小娜；2014 年，亚马逊发布至今为止最成功的智 能音箱产品 Echo 和个人助手 Alexa；2016 年，谷歌 AlphaGo 机器人在围棋比赛 中击败了世界冠军李世石；2017 年，苹果公司在原来个人助理 Siri 的基础上推 出了智能私人助理 Siri 和智能音响 HomePod。

目前，世界各国都开始重视人工智能的发展。2017 年 6 月 29 日，首届世界 智能大会在天津召开。中国工程院院士潘云鹤在大会主论坛作了题为“中国新一 代人工智能”的主题演讲，报告中概括了世界各国在人工智能研究方面的战略： 2016 年 5 月，美国白宫发表了《为人工智能的未来做好准备》；英国 2016 年 12 月发布《人工智能：未来决策制定的机遇和影响》；法国在 2017 年 4 月制定了《国 家人工智能战略》；德国在2017年5月颁布全国第一部自动驾驶的法律；在中国， 据不完全统计，2017 年运营的人工智能公司接近 400 家，行业巨头百度、腾讯、 阿里巴巴等都不断在人工智能领域发力。从数量、投资等角度来看，自然语言处 理、机器人、计算机视觉成为了人工智能最为热门的三个产业方向。

2.1.2人工智能的概念

人工智能作为一门前沿交叉学科，其定义一直存有不同的观点：《人工智能 ——一种现代方法》中将已有的一些人工智能定义分为四类：像人一样思考的系 统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统。维基百科上定义“人工智能就是机器展现出的智能”，即只要是某种机器，具有某种或某些 “智能”的特征或表现，都应该算作“人工智能”。大英百科全书则限定人工智 能是数字计算机或者数字计算机控制的机器人在执行智能生物体才有的一些任 务上的能力。百度百科定义人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的 智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”，将其视为计算机科 学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和 专家系统等。

本白皮书认为，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、 延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、 方法、技术及应用系统。

（编辑：徐州站长网）

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