互联网＋人工智能正催生一场新的工业革命

    人工智能日益成为新一轮产业革命的引擎。在人工智能领域，我国大体上能与世界先进国家发展同步，完全有能力跻身新工业革命前列。我们应该依托互联网平台提供的人工智能创新公共服务方式，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用，培育若干引领全球人工智能发展的骨干企业和创新团队，形成创新活跃、开放合作、协同发展的产业生态。我国必须把握这一重大发展机遇，瞄准国际人工智能发展趋势，把人工智能技术与产业升级改造有机结合起来，给经济发展新常态注入智能化的新动力。

　　人工智能是新工业革命的基础

　　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，该领域研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被视为人类科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。

　　人工智能的概念最早在20世纪50年代出现，在尔后发展过程中经历了多次起起落落。从50年代末期到60年代，人工智能主攻方向是通过“逻辑专家”的“推理和搜索”方法来解决一些特定问题，如迷宫探索、机器人行动规划，以及各种棋类博弈。然而，当人们意识到当时的人工智能只能解决一些“玩具问题”，而对复杂现实问题束手无策时，人工智能研究走向了第一次低潮。

　　20世纪80年代，第二次人工智能浪潮卷土重来。这一阶段特点是研发出了能利用“知识”的“专家系统”，让计算机能够像该领域的专家一样出色地开展工作。同时，人工智能在程序设计语言、知识表示、推理方法等方面也都取得了重大进展。然而，到了90年代中期，很多雄心勃勃的大型人工智能计划都面临着推理能力弱、实用性差等难以克服的困难，人工智能研究又进入了第二次低潮。

　　从20世纪90年代后期开始，人工智能研究的瓶颈又有所突破。由于互联网、浏览器及搜索引擎的问世和快速发展，运用海量数据的“机器学习”迅速崛起，尔后开发的计算机的“深度学习”能够开始模拟人脑的神经网络进行分析学习。由此，人工智能研究与应用进入了又一次新高潮。

　　各国人工智能技术飞速发展

　　随着进入新世纪后第三次人工智能浪潮的到来，通过“机器学习”与“深度学习”，用计算机来模拟人的思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）得到极大发展。国际金融危机以后，欧美国家更加重视人工智能技术的研究，在人工智能基础研究、人脑研究、网络融合、3D智能打印等领域不断有所突破。

　　现阶段人工智能技术突破有两大重点，分别是智能化的云机器人技术和人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一，包括建立开放系统机器人架构、构建网络互联机器人系统平台、开发机器人网络平台的算法和图像处理系统等。在人脑仿生计算技术上，由于“深度学习”的成功运用，电脑可以开始部分模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆。美国IBM公司正在研究一种新型仿生芯片，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。为此，各国都在该领域加大投入，企图抢占制高点。

    包括谷歌、IBM、Facebook和微软在内的各大公司纷纷加大在人工智能领域布局。这些公司早都在运行自己的人工智能实验室。最近一个新趋势是，各大公司纷纷开放了自己的研究资源平台，以期吸引更多研究者在其上参与研究。2015年11月，谷歌开发了一个名叫TensorFlow的机器学习平台，把复杂数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理。全球各地开发者和爱好者都可以免费使用这个平台。Facebook人工智能研究院也推出基于Torch机器学习框架的能提升人工神经网络运行性能的开源工具。Facebook也宣布开放针对神经网络研究的服务器“Big Sur”。最近，IBM也宣布开源了旗下机器学习平台SystemML，用以支持描述性分析、分类、聚类、回归、矩阵分解及生存分析等算法。亚马逊开放的Amazon Machine Learning，可以让任何开发者都能够轻松使用历史数据开发并部署预测模型。