人工智能精选(九篇)

第1篇：人工智能范文

关键词：人工智能；人类智能；超越；代替

中图分类号：TP389.1

文献标识码：B

1.关于人工智能

什么是人工智能呢？在 1956 年 Dartmouth 学会上，人们初次提出了“人工智能”这一术语。尽管人工智能没有确切的定义，但基本概念就是人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。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，是计算机科学的一个分支。就人工智能的本质而言，就是运用目前的人工智能技术去模拟实现人脑基本的思维，也就是模拟人脑处理信息的过程。但目前的人工智能仍大都是在电脑中储存众多的解决办法，然后通过分析面对的问题以及当前的环境信息，通过计算机得到最优的解决办法，其核心思想在于具有优越的算法。

2.人工智能发展现状以及驱动因素

目前，所有国家都十分看重人工智能这个产业，因为人工智能可以利用它自身快速准确的运算能力以及惊人的记忆力和巨大的存储空间等，为人类提供各种各样的服务。虽然我们生活中的人工智能机器正在逐渐增多，但是其应用方法仍十分原始。

正因为人工智能的前景十分广阔，也使得各种因素持续推动着人工智能的发展。当然，最核心的因素在于算法，人们的不断思考与努力持续推动着语法的进步。

3.人工智能与人类智能的关系

关于人工智能与人类智能的关系，知道什么是人类智能是了解人工智能与人类智能关系的前提条件。人类智能是人类与生俱来的自然智能，它主要包含感知能力、思维能力和行为能力三个方面。

现在我们从哲学的角度去理解人工智能与人类智能的关系。两者是对立统一的关系，因为人工智能是人类智能的实际体现，人类智能又凭借人工智能的优点而加强，所以人类智能与人工智能相互依存，谁也离不开谁，并且两者相互促进，共同推动人类社会的发展。人工智能和人类智能之间又存在对立的关系，正是通过这种对立的关系，人们才能够不断地对人工智能加以创新，促其发展。

4.人工智能与人类智能的区别

人工智能与人类智能两者的关系十分密切。且这两者之间的区别也非常大：第一，两者的优点十分不同，比如人工智能计算能力强，而且拥有人脑无法涉及的计算速度，另外，人工智能机器可以在特殊环境条件下正常地工作。但是人脑能提出新问题，对新事物进行分析研究，得到解决新事物的办法。第二，两者起源不同。人类是自然界长期发展的结果，人工智能是由人类创造的。第三，两者思维方式不同。人类智能拥有自己跳跃性的思维，但人工智能要严格遵循所设计好的思维程序。第四，两者语言形式不同。人类拥有自己的自然语言，而人工智能只能依靠人类去创造人工语言。

5.人工智能能否超越人类智能

关于人工智能能否超越人类智能这个问题，人们的看法都大不相同，而且每个人的看法都有自己的合理解释。但我认为，在整体上人工智能是不可能超越和代替人类智能的。因为人工智能是由人类所创造，只是人类智能的拓展和实现途径。它没有办法去替代人类智能，更不可能像电影里的情节一样，由人工智能来统治人类。

从社会环境来看，人工智能无法像人脑一样去面对现在复杂的社会环境。从实际应用来看，人脑拥有超强的容错率，而且可以在众多信息中提取关键信息，并且耗能低，但目前的人工智能需要有完全正确的程序才能正常运行，而且需要投入的资源量巨大。

由此，我认为，人工智能是无法超越人类智能的，但我们要承认人工智能给我们的生活带来了许多方便。虽然人工智能帮助我们在很多方面解决了依靠人力解决不了的很多问题，而且因为人工智能的快速发展，使人类智能可以无视时间和特殊环境进行研究和实践。但是，如果因为科学技术的发展和电脑的广泛应用，就认为人工智能可以代替和超越人类智能，这是没有依据的。

参考文献：

第2篇：人工智能范文

本文从探讨人工智能的定义出发，阐述了对“智能”的理解在研究中的地位，指出结合计算机对人脑认知过程进行建模研究的重要性。简要介绍了人工智能的三个阶段的发展简史、当前的研究与应用热点，并分析其在21世纪中的发展趋势，主要包括模糊处理、机器情感、神经网络等等，并指出人工智能的进一步发展依赖于更先进的数学工具。对这些问题的研究有助于进一步推动人工智能的发展。

关键词 人工智能 自然智能 计算机模拟 认知模型 模糊处理 机器情感 多值模糊逻辑

论文结构与主要内容

1 讨论人工智能定义，对“智能”的理解在研究中的重要性，指出“智能”具有综合性的特点，而这是人工智能研究的弱点。

2 指出人类的认识过程可以抽象为一个符号操作系统，而计算机同样也可作为一个符号操作系统，因此可以使用计算机对人脑认识模型进行建模研究。

3 简要介绍人工智能的发展史及研究热点

第3篇：人工智能范文

 

2015年12月，微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩博士去蒙特利尔参加了NIPS年会(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，这是人工智能领域的顶级学术会议。但与会期间，他印象最深的不是同行的专业进展，而是一位科学家告诉台下的与会者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年却被一抢而空。

 

这也是中国正在发生的故事。从硅谷到北京，人工智能都是热浪滚滚。这个在上世纪50年代和80年代掀起过两次高潮的技术，现在似乎真的到了产业化的临界点。互联网时代的思想家和预言家凯文·凯利宣称，人工智能是下一个20年里颠覆人类社会的技术，它的力量堪比电与互联网。

 

人工智能(Artificial Intelligence)，缩写为AI。它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

 

人工智能快速进入大众视野，源于今年3月谷歌围棋人工智能程序AlphaGo战胜世界冠军李世石。人机围棋对弈只是普及人工智能的一个秀。它的背后是规模千亿级的人工智能产业市场。BBC预测，2020年全球人工智能市场规模将达1190亿元人民币。

 

目前看，这一数据远比不上2015年中国移动互联网的产业规模。但人工智能的意义不仅于此，人工智能技术的发展，还将带动云服务、大数据分析、移动互联网和物联网产业的升级迭代。它甚至将超越移动互联网，全面改变人类的生活和工作方式。

 

离人工智能最近的IT互联网公司敏锐嗅到了这一机遇。从2011年开始，包括深度学习算法、计算资源和大数据产业的成熟令人工智能技术实现飞跃，包括微软、IBM、谷歌、Facebook、BAT在内的国内外企业都开始深度布局人工智能，试图把握风口，成为下一个产业变革的巨擘。

 

已布局人工智能的IT和互联网巨头们，最有资格成为这一轮革命的获益者。但这终究是一个漫长的耐力游戏，除了技术布局，产业布局和战略视野也是决定成败的关键因素，短视者将随时出局。

 

BAT保守布局

 

中国的所有行业中，以BAT为代表的互联网行业在人工智能研究和商业化探索方面走得最早，也看得最远。其中，技术起家的百度走在最前端。

 

2012年10月，百度董事长兼首席执行官李彦宏参加了内部的一个基于深度学习的语音识别产品研究会。当时该产品的主导者余凯回忆，那是李彦宏第一次知道深度学习，他非常吃惊，并给全公司写信，让所有产品经理都要了解人工智能技术的发展。

 

当年12月，李彦宏开始和余凯讨论成立深度学习研究院的可行性。次年7月，这个研究院成立，李彦宏任院长，余凯为常务副院长。这是中国公司里的第一个人工智能研究院。

 

李彦宏很快将相关技术投入到搜索的核心业务中。2014年的百度内部统计数据显示，深度学习技术的应用，让百度和竞争对手的Diff(different，内部叫Diff)指标提升了若干倍。

 

但人工智能的科研，尤其是基础科学研究，是一个冗长寂寞的过程。此后，迫于财务数据和竞争压力，百度的决策者们更加注重眼前的布局和资源。

 

“到了后期，太长远项目，或是比较创新的项目，百度总部确实不太支持了。百度i站的项目、百度快搜这样的项目没了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究岗位人士评价。一位现任百度相关人士对《财经》记者表示，百度前些年确实剔除了不少经过验证没有商业化前景的分支项目，但最近两三年，百度明显加大了在人工智能上的投入，包括无人驾驶汽车等长期项目。

 

6月8日，在2016百度联盟峰会上，李彦宏将百度无人驾驶汽车称作“一台带轮子的电脑”。他现场播放了百度无人车路测的实况录像，百度无人车已经可以像正常车辆一样加速、并线、超车，他同时表示，三五年之内，无人驾驶一定可以成为现实。

 

从整体来看，百度仍是BAT三家中首先完成有关人工智能技术体系整合的公司。目前，百度研究院、百度大数据、百度语音和百度图像等技术都已归入人工智能技术体系。李彦宏多次向外界强调，百度未来的发展将严重地依赖人工智能。

 

IBM研究院一位人工智能专家告诉《财经》记者，百度是被他们列入竞争列表的唯一中国公司。

 

硅谷尤其关心“百度大脑”的进展。百度大脑是百度在人工智能领域的核心。百度此前的诸多人工智能产品，如无人驾驶、智能搜索等，都是基于百度大脑的能力。

 

百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲称，百度大脑已具备视、听、说和预测、规划决策以及行动控制的能力。在数据方面，百度有万亿级的网页、移动和行为数据可供分析。在深度学习方面，百度的万亿参数排在世界第一。

 

2015年，百度的研发投入超过100亿元。占百度2015年总营收663.82亿元的15%。

 

百度正在计划将百度大脑在金融、汽车、医疗等领域商业化。李彦宏称，人工智能的“井喷式”创新，将推动互联网进入第三幕，并将重构传统产业。比如“人工智能+金融”，可以快速地实现征信升级，实现“秒放”贷款。

 

阿里巴巴和腾讯的布局则更加克制。或者说，它们更代表中国公司的普遍做法，从业务驱动开始，逐渐加大档位。

 

阿里从2011年开始布局互联网医疗，投资收购和战略合作的公司数以百计。围绕医院、医保、医药做了大量布局。最新的统计数据显示，全国已经有超过400家大中型医院加入阿里的“未来医院”计划，覆盖全国90%省份。阿里云人工智能首席科学家闵万里博士告诉《财经》记者，阿里在健康医疗领域的布局快慢，取决于阿里在人工智能领域的技术突破。

 

阿里的设想是，未来，在阿里遍布全国边远山村的医院医疗点里，病患足不出户，只需拍一张CT，通过远程技术来完成专家级的诊疗过程。这种诊疗，依赖的就是基于阿里云的人工智能医疗系统。随着学习数据的不断增加，机器会变得越来越聪明，最终成为一个“永不退休的医学专家”。

 

多位接受《财经》记者采访的专家评价，阿里这个技术并不复杂，医疗诊断是基于经验的专家型劳动，是机器擅长的经验学习，三年内该技术便可成熟。

 

闵万里告诉《财经》记者，要实现这个目标，除了技术平台，还需要整个医疗体系的打通，需要政府和社会共同推动设备和资源的开放。一旦打通，聚合在一个人工智能服务平台之上，就将衍生出更多的应用服务场景，从而实现“商业和技术互为驱动”。

 

阿里是目前中国所有公司里，数据生态最完善、最健全的公司。iPIN创始人兼CEO杨洋认为，阿里的MaxComputer数据通道，是非常健康的数据大动脉，可以将阿里的所有数据资源非常高效地结合在一起。

 

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亚马逊云服务)的云计算平台。数据生态体系是做人工智能的重要基础。因此，在这场有关未来的布局中，阿里云的主导地位清晰。

 

阿里的人工智能研究分散在其各个业务分支之中，有待整合。闵万里说，阿里希望在算法能力上有所突破，这需要一个集中的技术机构来整合阿里的所有相关技术资源。

 

腾讯和阿里的情况类似。腾讯在人工智能上的布局，以IM和SNS业务为基础。例如语音识别主要是在微信部门、图片识别主要是在QQ，支付和金融业务方面植入了人脸识别，搜索部门则关注自然语言识别。

 

其中一些技术已在腾讯内部实现产品化。SNG(社交网络事业群)的优图团队聚焦图象识别领域，推出了黄图识别功能，并为腾讯内部产品如图片优化工具“天天P图”提供技术支持。WXG(微信事业群)则人机互动领域的拓展，也对图像和语音识别进行了原发。WXG推出了智能机器人“小微”，用户可以用自然语言与之沟通，解决此前语音助手智能机械应答的短板。对于未来，工程师希望“小微”成为一种“连接器”——与微信支付串联起来，接入微信公众号以及钱包内的各种生活服务，打造完整的微信内O2O闭环生态体系。

 

腾讯高级副总裁姚星在接受《财经》记者采访时表示，腾讯越来越重视在人工智能领域的技术开发，这包括两个路径：一是整合腾讯自身的技术资源，形成体系和重点;二是加快对优秀公司的收购和合作步伐。

 

腾讯参与了多个人工智能项目的早期投资。腾讯投资并购部一直在为公司寻找需要的标的，服务于腾讯的整体战略。腾讯日前与硅谷风投机构Felicis Ventures领头了人工智能创业公司Diffbot 1000万美元的A轮。这家公司通过人工智能技术，让“机器”抓取网页关键内容，并输出软件可以直接识别的结构化数据。

 

BAT的人工智能技术研发从第一天开始就是商业需求驱动的，他们从业务入手，收购甚至模仿别人的东西，这种做法避免了漫无目的研究和不必要的失败，但也无法保证在下一轮的人工智能平台大战中胜出。

 

今年，阿里和腾讯均有组建人工智能研究院的想法。姚星对《财经》记者说，很快，腾讯人工智能研究院就会成立。

 

国际巨头深入无人区

 

如果说BAT的人工智能布局处于对标和追赶的状态，那么以IBM、微软、谷歌、Facebook为代表的美国巨头公司已经开始深入科技无人区。

 

这些公司技术和业务各有所长，面向的用户也不同，但它们的目标一致：把人工智能机器做大、做强、再做没。

 

IBM和微软可能没有谷歌、Facebook看起来那么酷，但在人工智能领域有深厚的技术底蕴，IBM甚至已经开始用人工智能赚钱。

 

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深蓝”战胜当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2011年，代表着IBM在认知计算领域最先进技术的Watson在一个电视节目中一战成名，被认为是人工智能历史上的一个里程碑。

 

今天可以代表IBM在人工智能领域最高技术水平的，是不断进化中的Watson系统，和已经可以量产的人脑模拟芯片SyNAPSE(超大规模神经突触计算机芯片)。

 

Watson是一台超级计算机，最初由90台IBM的Power 7服务器并行组成。和Google、微软的人工智能相比，它从硬件芯片构架就开始模拟人类神经元，基于IBM的“DeepQA”技术开发。2014年1月初，IBM宣布组建“Watson Group”，旨在进一步开发、商用和增强“Watson”及其他认知技术，此外还投入10亿美元用于其他相关项目。

 

Watson已经开始为IBM赚钱了。法国农业信贷银行预测，Watson系统创造的收入将在2018年占IBM总收入的12%以上。Watson已经被部署在IBM去年收购的云计算基础设施业务Softlayer上，成为IBM与亚马逊、谷歌、微软等大型科技公司在云计算领域展开竞争的武器。

 

另一个代表性产品是IBM在2014年的人脑模拟芯片SyNAPSE。该芯片能够模仿人脑的运作模式、低功耗，在认知计算方面要远胜传统计算架构。和其他芯片公司的纸上规划不同，这款芯片已达到量产要求。

 

IBM将其技术和商业实力总结为“认知计算体系”。IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军向《财经》记者表示，IBM推动认知计算体系，目标是把IBM在人工智能、大数据、深度学习、模式识别等所有领域里所做的积累应用到各个行业中去，帮助各行各业客户提升效率，解决他们所面临的现实挑战。

 

微软人工智能技术的研究已超25年。1991年微软成立研究院，最早的五个研究组，研究方向分别是人机交互、自然语言处理和机器学习、语音识别和语音合成、计算机视觉。这些恰恰是今天人工智能的几个最重要的分支。

 

微软的人工智能研究方向要宽泛很多，微软研究院拥有超过1000位科学家，在包括深度学习的多个领域的技术布局处于世界顶端。

 

微软最新的深度学习系统在2015年ImageNet计算机视觉识别挑战赛中，将计算机视觉系统错误率降低至3.57%，相比于人眼辨识的5.1%，这是人工智能首次在识别图像的错误率上超越人类水平。这些机器由微软的Azure云服务提供支持。

 

微软不仅将人工智能技术应用于如Windows、Azure等核心业务中，还构建开放的平台，将多年的技术积累开放给产业界，它的目标是打造一个人工智能生态圈。

 

它在无人区走得最远，在现实商业世界中隐蔽得最深。

 

和前辈相比，年轻的谷歌在人工智能领域做的事情更让外界看得懂，也更兴奋。谷歌一方面不知疲倦地做底层人工智能技术的积累，研发更加高级的深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力。另一方面亲力亲为布局了包括智能家居、自动驾驶、机器人(2013年收购了8家机器人公司)等领域，前者为后者带来基础技术支撑，后者为前者提供数据和反馈。

 

值得一提的是，谷歌在无人驾驶汽车领域的技术积累，已经远远超过传统汽车厂商和其他互联网公司。

 

更加年轻的Facebook，将人工智能视为未来的三大方向之一。Facebook天然拥有全球范围内的海量社交数据，但在基础科学的研究上依然不遗余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员田渊栋称，FAIR的研究方向自由宽松，研究所需的计算资源(如GPU)相对丰富，同时也没有近期的产品压力，可以着眼长远做困难和本质的研究。他称，这样的学术氛围在各大公司是极其少见的。

 

如果说前述几大巨头都是从人工智能技术出发，结合云计算赋予技术更多势能，那么亚马逊的路径正好相反。亚马逊是全球第一大云服务提供商，它的云服务收入超过微软、IBM、谷歌、Salesforce等所有对手的总和。但亚马逊目前的人工智能技术，多数集中在提升购物体验的深度学习领域。

 

人工智能技术有两大要素：核心技术平台和数据循环。只拥有技术是不够的，需要业务和数据结合，才能打造好的技术。对循环数据的获取，巨头们也都不遗余力。

 

以最热衷开源的微软为例，去年，微软了“牛津计划”(现更名为“微软认知服务”)，这是一个基于微软云平台的智能API(应用程序编程接口)，涵盖了五大方向的人工智能技术，包括了计算机视觉、语音、语言、知识、搜索五大类API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助该平台快速开发出来的一款应用，一共只有20多行代码。

 

类似的工具包微软还有很多，例如深度学习工具包(CNTK)和微软亚洲研究院主导的微软分布式机器学习工具包(DMTK)等。

 

这些对于创业公司和中小企业来说相当实用。他们不用从底层技术一点点学，在小集群上或者是云服务上就可以直接调用。

 

对于巨头来说，算法已经不再是竞争的障碍，数据和用户习惯才是山头。大量的初创企业会采用开源做很多垂直领域的业务，其中包括海量试错和验证，最终也会反馈回开源，而这正是巨头们所期望的。

 

做B2B生意的IBM对数据的专业度要求更高，无法仅依赖搜索引擎和大量应用的交互来训练Watson系统，因此通过深度合作和并购来获取专业数据。

 

以医疗领域为例，IBM和多家世界级顶尖医院合作，向医院部署Watson的智能系统，通过分析这些医院的病历、专家的治疗经验、现有的学术研究等，帮助它们制定、观察和调整癌症患者的治疗方案。在这一过程中，Watson也就有了这一领域的数据积累。

 

2015年4月，IBM收购了Explorys，它是一家可以查看5000万份美国患者病历的分析公司。类似的收购IBM还有不少，并且出手相当大方。

 

Watson已经可支持针对乳癌、肺癌和结肠直肠癌、皮肤癌等癌症的初期诊断。在皮肤癌领域，在一项对3000幅皮肤镜检查图像的研究中，Watson识别皮肤癌的准确率高达95%以上。而人类识别皮肤癌的准确率只有84%。

 

国内的一位人工智能业者调侃，国际巨头在人工智能领域真正有价值的是它们的那些你看不见的、没开源的、国际会议上含含糊糊一笔带过的技术。“那些才是可以颠覆未来的弹药。”

 

填补断层

 

人工智能的产业结构可以分为三层：应用层、技术层和基础层。应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合;技术层是算法、模型和技术开发;基础层则是计算能力和数据资源。

 

BAT擅长第一层。BAT手中，天然握有全球最大的数据资源。但在第二层和第三层严重断层。中国在人工智能领域的科研水平停留在工程数学、物理算法等工程科学的创新层面，基础理论研究领域的人才和资源很少。

 

多位接受《财经》记者采访的中外业者认为，BAT的优势在于海量数据，和国际巨头的核心差距在技术。

 

腾讯高级副总裁姚星告诉《财经》记者，今年初，他和腾讯的投资并购部达成了一个共识，开始大量考察美国的机器学习平台类创业公司。一则中国这类技术公司不多;二则收购这种公司可以快速补足腾讯在算法领域的不足。

 

姚星向《财经》记者分析，同样提供10万个样本给机器，优秀的算法平台可能只需要几个小时，速度慢的可能需要几天时间。

 

对于海外收购，搜狗公司CEO王小川则更加直白：“国内适合收购的标的公司很少，因为根是断的，(技术和基础研究)源头在国外，要到国外看。”

 

在快速迭代的互联网世界里，即便是互联网巨头，单打独斗练独门秘籍也会错失良机。最佳方式，就是拥有数据和拥有技术的公司，通过各种结盟方式形成优势互补，快速抢占市场。

 

2014年11月，蚂蚁金服宣布和旷视科技战略合作，利用后者的人脸识别技术Face++软件去确认开立在线银行账号的用户身份，即“人脸支付”。

 

Face++在人脸检测的多项指标评测中接连拿下世界第一。2013年，在极难识别的互联网新闻图片上，获得了97.27%的准确率，这个指标高于Facebook团队。三年后，这一准确率已提高至99.5%。

 

进行面部识别，需要处理大量来自面部的数据信息，包括结构、五官以及肌肉等方面的数据分析。阿里云为这个合作注入自身的数据和分析能力。

 

“凡是花钱解决的问题都不是问题，阿里可以自己完成这些事情，但时间成本是相当昂贵的。”闵万里对《财经》记者说，“阿里有1000件同级别的事情要做，能做好的只有其中几件，剩下的用投资+合作，这是时间和资本效率最高的做法。”

 

技术和数据的结盟并不限于BAT，更多的公司希望通过结盟方式获得未来，新的巨头或许从中诞生。

 

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多连接，通过建设社群关系，把人大脑里的智慧表达出来，从而解决目前搜索技术存在的内容不够精准和实用性较差的问题。2013年腾讯入股搜狗后，先后向搜狗开放了微信公众号数据和QQ兴趣部落，为搜狗输入数据资源。除此之外，搜狗还在去年11月战略投资知乎1200万美元，全面接入知乎内容。

 

王小川想让搜狗的人工智能机器不断学习社群数据，他对《财经》记者说，“人工智能下一个五年不在于人工智能本身，而是让机器找到人。”

  

  李彦宏称，人工智能拥有广泛的商业用途，人工智能的“井喷式”创新将重构传统产业。

 

今天，技术和数据的天然开放性让各公司之间的竞争变得“我中有你、你中有我”，最终的赢家是可以将技术和数据平衡利用，达到平台效益最大化的公司。

 

微软亚洲研究院常务副院长芮勇认为，横向对比，中国和国际领先公司在核心技术上确实存在差距，国外更加注重基础研究和技术研发，国内企业可以将国外的研发工具化、商业化;从纵向看，中国在人工智能领域的技术积累近几年确实出现了飞跃，无论是最底层的计算机体系架构，还是智能硬件，或是上层软件应用，都有质的进步。

 

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中国的人工智能产业相当值得期待。”芮勇说。

 

挤出泡沫

 

马云在一次内部讲话中强调：“全球都在讲人工智能，到了风口浪尖，在创新面前，没有第二只有第一，创新落伍了，你就输了。”

 

焦虑的不仅是BAT，华为公司创始人任正非5月30日在全国科技创新大会上发言提到，“未来二三十年人类社会将演变成一个智能社会，其深度和广度我们还想象不到。如果不能坚持创新，迟早会被颠覆。”

 

开放趋势之下，人工智能也注定不是一场巨头间的战争。

 

市场调研机构CB Insights的统计数据显示，2014年风险资本对人工智能的投资增长302%，达到3.09亿美元。

 

中国人工智能领域已有近百家创业公司，65家获得投资，共计29.1亿元人民币，其中旷视科技、优必选、云知声、SenseTime四家公司登上艾瑞独角兽榜单。

 

更多初创公司只是打上了人工智能的标签。它们本质上是用国际开源的平台，用数据训练一两个模型，甚至照搬国际模型，这其实潜含危险，最大的风险是产品严重同质化，尤其在人脸识别、语音识别等成熟领域，这些公司的产品没有突破性创新，根本没有继续走下去或被收购的价值。

 

姚星常常为投资人鉴定真伪人工智能公司。他说，辨识伪人工智能公司有两个关键点：一是这家公司所采用的技术是否是最新、最前沿的技术，如果不是，则是用人工智能概念包装的伪人工智能。

 

其二，这家公司的技术和业务是否具备可扩展性?若否，则是采用部分机器学习算法或浅层人工智能技术的商业公司，而非真正的人工智能公司。

 

iPIN是一家拥有文本认知智能技术的公司，从去年开始，iPIN收到了不少投资机构的投资意向，该公司创始人兼CEO杨洋告诉《财经》记者，到目前为止，他还没有遇到真正有能力鉴别人工智能技术水平的投资机构。

 

“这对于做伪人工智能的公司绝对是一个好消息。”杨洋调侃说。

 

危险在于，就算是一些初创时期确实手握人工智能独特技术和商业模式的公司，也在资本的胁迫下慢慢走形。

 

在资本的压力之下，一些人工智能创业公司开始过早商业化，研发投入逐步降低，人员结构也发生变化，销售开始主导公司，最终技术公司变成营销公司，失去了被并购的价值。

 

投资人工智能公司，需要专业技术知识和长线投资眼光。根据Gartner的“智能机器炒作周期图”，由人工智能驱动的应用中，语音识别产业化最高，自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点，智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手则处于爬坡期。这些都属于5年-10年内能广泛普及的颠覆性技术。而神经形态硬件(如神经元芯片等)属于10年以后才能普及的技术，但该技术可能还没研发成熟就被淘汰了。

 

需要在这一轮变革中保持耐心和恒心的还有政府和高校。人工智能涉及计算机科学、生物学、社会学、哲学、材料学、工程学等多个学科，中国高校基础学科的研究能力无法被充分利用，体制内缺乏一套产学研流畅对接的机制。这导致中国高校在这次产业变革中严重缺位。从美国的经验来看，正是其从法律、机制上保证了产学研的平滑转换，才令美国在这一轮的人工智能研究中占据上风。

 

一些乐观的投资人认为，技术发展本身就是驱逐泡沫的手段，“不用很长，一年或一年半的时间，很多真实情况就会暴露出来，泡沫也将逐渐散去”。

第4篇：人工智能范文

 

2016年3月15日，谷歌AlphaGo击败世界围棋顶尖高手、曾经获得18个世界围棋冠军头衔的李世石再次昭示着一场有关人工智能科技的革命即将在世界范围内被掀起，并将广泛影响到金融、互联网等行业。有人说，全球经济即将由IT(Information Technology)时代进入RT(Robot Technology)时代。如今，这种观点已渐成共识。《英才》在此介绍与人工智能概念相关的几家公司，以供参考。

 

欧比特(300053.SZ)/概念股指数：

 

公司主营高可靠嵌入式SoC芯片类产品的研发、生产和销售，及系统集成类产品的研发、生产和销售，是国内航空航天控制芯片的龙头。2014年10月20日，公司拟以5.25亿元购买广东铂亚信息技术股份有限公司100%的股权。铂亚信息主营人脸识别、智能安防、系统集成解决方案、IT商品销售及技术服务。

 

2014年底，公司以SoC，SIP领先技术入股以色列城市航空公司(UA公司)，并快速进入了无人机及飞行汽车领域。公司在夯实航空航天控制芯片领先地位的同时，积极布局卫星互联网、直升机和人脸识别安防领域，完善公司通信服务产业链。

 

川大智胜(002253.SZ)/概念股指数：

 

公司主营软件、硬件及配套系统开发，系统集成和图像图形工程，从事安防产品的生产、销售及安防工程设计。2016年2月16日，公司公告称，将与奥飞动漫签署战略合作协议，将在虚拟现实技术的领域展开合作，开拓新市场。通过这次合作，公司有望在全景互动体验系统所需的虚拟现实领域有所突破，并在细分领域形成核心竞争力，对公司未来业绩增长有积极的推动作用。

 

同时公司正在实施2015年非公开增发募投项目“D级飞行模拟机增购及模拟训练中心建设项目”，计划新购2台D级模拟机，预计到2017年，公司将有4台全新D级A320飞行模拟机投入运行，为公司业绩持续增长提供保证。

 

科大讯飞(002230.SZ)/概念股指数：

 

公司主营业务主要有语音支撑软件，行业应用产品，信息工程和运维服务三大类。目前公司人脸识别技术已集成在语音云平台向开发者开放。2014年8月，公司了“讯飞超脑”计划，该计划的核心是让机器从“能听会说”到“能理解会思考”，目标是实现真正的中文认知智能计算引擎，并计划在未来引爆在教育、客服、人机交互、医疗等领域的智能应用。

 

今年两会上，公司董事长刘庆峰建议由中国人民银行相关部门牵头在“一行三会”金融大数据基础上接入互联网大数据，利用人工智能技术，提升金融市场情绪测试，提升金融市场监管能力。

 

东方网力(300367.SZ)/概念股指数：

 

公司主营城市视频监控管理平台的研发、制造、销售及提供相关技术服务。2015年公司实现营收10.17亿元，净利润2.49亿元，分别同比增长58.92%和83%。2016年2月2日，公司公告表示，拟非公开发行不超过8000万股，募集资金不超过18.30亿元。其中14.23亿元投入视频大数据及智能终端产业化项目，1.57亿元拟投入智能服务机器人项目，2.5亿元拟补充流动资金。

 

通过本次非公开发行，公司将凭借在云计算、大数据和人工智能取得技术突破在行业市场和消费者市场分布打造视频大数据和服务机器人等核心产品，进一步深化公司科技型创新公司的市场形象，扩大品牌影响力。

 

紫光股份(000938.SZ)/概念股指数：

 

公司主营计算机输入设备、数码存储设备和数码输出设备等数码影像产品、笔记本电脑、台式电脑、网络接入及安全产品和通用耗材能资源品牌信息电子硬件产品。公司以20%的股份参股紫光优蓝(注册资本500万)，紫光优蓝是国内领先的家用智能机器人研发销售公司，已与清华大学、中科院等科研机构形成战略合作，在人工智能、语音识别、智能感应等各方面都是行业专家。

 

并在焦作建成国内第一条生产线——巴罗科技爱乐优智能机器人项目，是目前国内最大的家用智能机器人产业基地。

 

赛为智能(300044.SZ)

 

概念股指数：

 

公司主营业务为城市轨道交通、铁路、建筑行业提供智能化系统解决方案。2016年1月28日公司公告称，预计2015年实现盈利7081.34万—8654.98万元，比上年同期增长35%—65%。2015年新签合同总额突破10亿元，公司全资子公司合肥赛为智能自主研发的无人机已与军队签订订单。公司智慧农业平台也在积极开发中。目前公司正加深与华为公司的合作，将共同开拓ICT基础设施和智慧城市领域市场。

 

佳都科技(600728.SH)/概念股指数：

 

公司是国内领先的智能安防、智能轨道交通提供商，专注于智能技术和产品的开发应用。2015年10月29日公司公告称，拟以2亿元现金收购广东华之源信息工程有限公司51%的股权。华之源是全国轨道交通公安通信系统和视频监控系统的领军企业，在手订单超过5亿元，具有较强的竞争力和较高的市场份额。

 

收购华之源后，公司将成为中国唯一的同时拥有城市轨道交通自动售检票系统、屏蔽门系统、综合监控系统和通信系统等四大智能化系统解决方案和应用业绩的厂商。

 

汉王科技(002362.SZ)/概念股指数：

 

公司以智能人机交互领域的手写输入和识别为起点，依托自主研发的手写识别技术、笔迹输入技术、OCR技术和嵌入式软硬件技术等四大核心技术，逐步开发出一系列适合自身技术特点和市场需求的产品和服务。

 

目前，汉王云尚处于投入期，该项目是从事以模式识别为核心的智能交互领域相关的软硬件产品生产、行业应用、技术授权及平台服务。公司在人脸识别技术领域有比较深厚的积累，在应用上，公司最先推出嵌入式人脸识别产品，具有先发优势。

第5篇：人工智能范文

人工智能可以实现，需要进行科技、人力、金钱方面的支持。

人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的容器。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选2017年度中国媒体十大流行语。

（来源：文章屋网 ）

第6篇：人工智能范文

大老远，他就听见城东公园里人声鼎沸，好像发生了什么新鲜事，不由得加快脚步。到了近前一问，原来是市里一家知名游戏公司采用新技术开发了一款高端机器人，正在公园开新闻会，许多记者到场采访。

张秘书没有耐心去听那些繁琐的介绍，而是认真打量起展台上的智能机器人。这款机器人和电视上经常现身的同类没啥区别，张秘书看不出它高端在哪里，心想：这种铁疙瘩也就是糊弄糊弄少年儿童吧！正想走开，忽见一青年男子走到台前，按向机器人的胸口，在弹出的键盘上输入一些信息。很快，机器人开始走动，做了一些动作，脸上现出各种表情，喜怒哀乐都能分辨。

台下掌声雷动，主持人解释说：“刚才那位志愿者是广告公司的职员，他输入的信息与职业有关，机器人就会模仿其职业的日常工作状态。输入的信息越多，机器人的动作表情就越丰富，这就是人工智能的优点。不信的话，大家可以上前验证。”

听了主持人的话，要求参与试验的志愿者更多了。机器人的表现无懈可击，观众十分兴奋。

这时，人群中走出一个微微发福的中年人，表示要进行试验。张秘书认识此人：桃花区的贾书记。贾书记径直走到机器人面前，想了一会儿，就开始输入信息。信息还没输完，手机铃声响起，接起电话，贾书记就匆匆离开了。技术人员正准备重新启动系统，机器人突然动了起来。

“一定是贾书记输入的信息起作用了。”张秘书心想。只见机器人先是模仿领导讲话的动作，接着又做出训斥的动作，加上面部表情的配合，惟妙惟肖。张秘书渐渐感到不安。果然，机器人开始模仿领导在娱乐场所的动作和表情。观众更加兴奋，尖叫声响成一片。主办方没想到会出现这种局面，立即要求技术人员停止系统运作，可机器人却不受控制，根本停不下来。张秘书一张脸憋得通红，忍不住冲上前，往键盘上输入了几个字。机器人立即停止了动作，表情呆滞，技术人员趁机关闭了系统。

张秘书现场救急，避免了主办方更大的尴尬。那家知名游戏公司负责人将张秘书请到办公室，递给他一张红彤彤的聘书，“这款人工智能机器人刚开发出来，技术上还有一些不完善的地方，今天要不是你出手，我们还真不知道怎么收场。你真是个人才，请接受我公司顾问一职，待遇从优。”说到这儿，他忽然放低了声音，“能不能告诉我，你刚才输入的是啥信息？”

第7篇：人工智能范文

日前，全球“最聪明的大脑”荟萃北京，试图用顶尖的头脑风暴告诉我们：若能弄明白“远虑”，“近忧”自会迎刃而解。

在一批中外知名科学家、科技领袖齐聚的北京“未来论坛”，本刊记者体验了一场杰出的智力盛宴。科学家们纵论时空，描绘未来。

2045年，人工智能PK人脑，将如何展开？

奇点临近

美国未来学家、谷歌公司工程主管雷・库兹韦尔（Ray Kurzweil）在他《奇点临近》一书中预言：2045年，奇点来临，人工智能完全超越人类智能，当这个临界点到来的时候，旧的社会模式将一去不复返，新的规则开始主宰世界，人类历史将彻底改变。

在未来论坛的主旨演讲中，库兹韦尔指出，通过对大脑进行加速设计，可以大幅度提高智慧和能力。但他认为不应该把人和机器对立。他预测：“5～10年之后，可能每一个人都会利用人工智能，人工智能和人类社会实现很好的整合，将使我们变得更加强大。”

“我们现在已经有了生命的编码，可十年前并不完全了解编码是怎么运作的，这十年间我们已取得了很大进步。我们已经可以改变基因编码，能够关掉一些基因，增加新的基因。”

库兹韦尔说，他们能够编成干细胞，生长新的器官。“比如一个小女孩的气管有问题，可以使用非切入性扫描，先扫描她的喉咙，利用计算机辅助设计，用生物可降解材料3D打印出气管，和她的干细胞结合，从而生长出新的气管。”

“把生物技术作为一种信息技术来看待。我们正在开展化疗手法杀死癌细胞的实验。众所周知，放疗和化疗会杀死癌细胞，但是不会杀死癌症的干细胞。所以只要我们识别出了这些干细胞，就能够彻底杀死癌细胞。”

“纳米科技，能够为你身体中添加纳米机器人，使你身体更加强壮。”

其实，关于纳米机器人，科学家已成功开发出可以精准投送药物的纳米机器人。试验中，研究人员成功地让只有20微米长的机器人进入一只活着的小鼠体内，并通过机器人将一些纳米粒子投送到小鼠的胃部。纳米机器人由高分子材料制成，外层镀上锌，当它进入动物的胃部时，锌就会与胃酸发生反应，产生氢气泡，从而推动机器人在胃部前行。机器人在完成任务后会不留痕迹地自动毁灭。

据悉，这项技术适合用来治疗胃溃疡等胃部疾病，通过高效的药物投送，可降低药物使用量，减轻副作用，加速疾病痊愈。不过，这项技术离真正的临床应用还有一段距离。

百度公司首席科学家吴恩达认为，如果我们能够远离对人工智能的炒作（如电影里描述的机器人与人类的对立），其发展会比较健康。“人工智能创造的挑战并不是机器会掌控世界，而是让其替代繁杂的劳动。”

AI还是“伪智能”

但北京生命科研究所资深研究员饶毅不赞成所谓“未来学家”的说法，他开玩笑地戏称人工智能（AI）为“伪智能”。在他看来，“未来学家都是伪科学家”。

“人脑是已知世界最奇妙的物体，我们了解得太少，研究人工智能不表明你真正懂得大脑。”他提到，现在关于人脑的很多信息都是不准确甚至错误的，如“普通人的大脑只开发利用了10%”等观点。

饶毅对AI不以为然，“我们连动物大脑都还没搞清楚，AI达不到动物大脑的标准，更不要说人脑”。但他还是很期待继续看到人脑和计算机、互联网的合作。

库兹韦尔在随后的讨论中回应饶毅：“我们并不是要详细模拟大脑，大家都不知道如何模拟大脑工作。但在我们真正建造出人工大脑前，先要了解大脑是如何工作的。”

美国通用人工智能会议主席本・格策尔（Ben Goertzel）也认为，“（AI和人脑）彼此之间不是一个比另外一个更好的问题，而是我们需要和这些不同的人工智能共存。”

英国《卫报》不久前发表了著名天体物理学家斯蒂芬・霍金的署名文章。这篇文章称，霍金认为技术终将产生自我意识并取代人类，因为技术的发展速度要快于生物的进化速度。

霍金说：“我们已经掌握的处于初期形式的人工智能被证明非常有用。但我认为，当人工智能发展完善后，可能会导致人类的灭亡。”

英特尔公司首席工程师拉马・纳赫曼近日给霍金试用该公司研发的软件。“以前打开一份文件需要三四分钟，而这套新系统使用一个特殊的符号，只需要10秒左右。”

这款软件采用了组件化设计方式，通过触摸、眨眼、动眉毛或其他细微动作来操作。这就意味着可以对软件进行量身打造以满足用户具体需求。

同霍金一样，全世界约有300万人罹患运动神经元病和四肢瘫痪。纳赫曼表示：“这款软件能够为多得多的残疾人提供帮助。为了实现这一目标，我们决定开放软件的源代码，从2015年1月开始免费提供。”

无法用已知了解未知

如何用有限已知手段、有限的方法，去探索未知的世界，包括时空？

“我们现在了解的世界不是客观的。你用眼睛能看到的东西，能感受到的能量存在形式加在一起，只不过是我们这个宇宙空间4%的存在形式，也就是说96%你既看不到也感觉不到，但都是客观存在。”清华大学生命科学学院院长施一公说，“没有时间概念，宇宙中从来不存在时间，时间就是运动。”

知识碰撞，火花四溅。

未来论坛咨询委员会代表衣锡群说：“我们提出的问题多于答案。变化越来越快，我们用原来的工具、认知方式、基础逻辑，已经很难辨识。未来通过什么途径影响着我们现在，对即将到来的境界和场景我们是否做好足够的准备。”

未来论坛创始理事首任主席、金沙江创投董事总经理丁健说，有种说法是“思想的边界就是语言的边界”，那么我们试问，“如果攻克了自然语言处理这一最难关，人工智能是否还有下个难关？”

库兹韦尔回答――没有了。

丁健回忆了不久前他同物理学家杨振宁的对话。在杨振宁的生日会上，丁健问：“你是华人中最聪明的人之一，你今年90岁，和40岁时候相比，怎么看待科学与宗教的关系。”

杨振宁说，40岁时认为科学无所不能，人类无所不能，“给我时间我什么都能知道”;但是到了90岁，发现或许我们人脑，我们的基因，我们的智慧，可能对于这个宇宙来说是不够的，有些东西是永远不知道的，“这一点上和宗教某些观点有殊途同归之处”。

第8篇：人工智能范文

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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能；

（来源：文章屋网 http://www.wzu.com）

第9篇：人工智能范文

关键词：人类智能；人工智能；河内塔问题

中图分类号：TP18

人类智能活动的能力是人类在认识世界和改造世界的活动中，由脑力劳动表现出来的能力。人类的自然智能（人类智能）伴随着人类活动时时处处存在。人类的许多活动，如下棋、竞技、解算题、猜谜语、讨论问题、编制计划和编写计算机程序，甚至驾驶汽车都需要“智能”。

人工智能实际上是在计算机上实现的智能或者说是人工智能在机器上的模拟，因此又可以称为机器智能。人工智能的第一大成就是发展了能够求解难题的下棋（如国际象棋）程序。目前人工智能的研究领域包括：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。

作为机器思维的人工智能与作为人类思维的人类智能具有本质的区别：

（1）二者的物质载体不同。人类智能的物质载体是人的大脑，而人工智能的物质载体是计算机。

（2）二者的活动规律不同。人脑的活动是按照高等生物的高级神经活动规律进行的；计算机则是按照机械的、物理的和电子的活动规律进行的。

（3）人类智能或人类的认识能力，只是人类意识的一个因素。人工智能则是对人的认识能力的一部分--逻辑、理性的模拟，不具备其他因素。

（4）人类智能是有目的、能动的，在与外部环境的物质、能量和信息交换过程中，具有适应性；而人工智能是无意识、无目的的，没有主观能动性和适应性。

下面我们在一道最常见的智力题“河内塔问题”的求解过程中对比人工智能与人类智能：

起源于印度的“河内塔问题”是：有3根柱子和n个大小不同的盘片。开始盘片都是叠在第一根柱子上，从下到上按由大到小的顺序串叠。要求每次只移动最顶上的一个盘片到另一根柱子上，且大盘不得压在小盘上，直到把所有盘片移到第3根柱子上。我们先以三圆盘为例，如下图所示：

图1 三盘片河内塔

依据当代心理学家A.Newell，J.C.Shaw和H.A.Simon于1958年在著名的“通用问题解决程序”中的观点，认为问题解决就是搜索问题的空间，寻找一条从起始状态通向目标状态的通路，或应用算子使起始状态逐步过渡到目标状态。初始状态和目标状态如图1所示，要是初始状态变为目标状态就必须移动圆盘。每移动一次圆盘就会改变当前的问题状态而出现新的问题状态，这种介于初始状态和目标状态之间的新的问题状态就是中间状态。中间状态的数量多少，取决于问题情境的复杂程度和操作系列是否合理。在这个三圆盘的“河内塔问题”中，至少会有六个中间状态，如果圆盘增加，中间状态就会更多的增加。人脑这种思维解决问题的策略心理学上称为算法策略，但人脑还有一种更高级的策略是启发式策略，问题解决的启发式策略多种多样，其中应用最广泛的有手段-目的分析策略（正向工作法）和目标递归策略（逆向工作法）。在这个三圆盘问题的解决过程中，人脑就会不自觉的应用启发式策略快速的找到答案，但如果圆盘增加问题的解决就会变得越来越困难且速度也会越来越慢。

而人工智能这时就可以发挥它的优势了，我们先来看人工智能解决这个问题的方法：利用graph将盘子可能移动的状态表示出来，然后在graph上搜索问题的解。

令：（x，y，z）=（小盘子所在的柱子，中盘子所在的柱子，大盘子所在的柱子）例如（2，2，1）就表示小盘子在柱子2上，中盘子也在柱子2上，大盘子在柱子1上。所以（x，y，z）表示的状态就有3*3*3=27种，且每一种状态只能与相邻状态相互变换。由此我们可以建立如图2所示的状态空间图。

图2 三圆盘的状态空间图

所以从图中可以得出从（1，1，1）到（3，3，3）最快捷的解法是：（1，1，1）（3，1，1）（1，2，1）（2，2，1）（2，2，3）（1，2，3）（1，3，3）（3，3，3）这也是所有解法中步骤最少的一种解法。

用同样的方法我们分析两个圆盘的情况，可以做出如图3所示的状态空间图。

图3 n=2 状态空间图

由此可以推测n=k时空间状态图的结构即为图4所示：

图4 n=k状态图结构

这就是人工智能的搜索问题求解，它是用计算机程序来模拟人的思维策略解决问题。状态空间表示法是人工智能中最基本的问题表示法之一，用状态空间法求解问题时，首先将所要求的问题表示成状态空间，问题的解就在状态空间中。依照这种方法，“河内塔问题”里无论圆盘数是多少，人工智能都可以轻松的解决。

所以说，人类智能的局限正是人工智能的优势性所在，而人工智能的局限正是人类智能的优势性所在。“人在质的思考方面胜过机器，而机器则在量的方面胜过人”，二者是互补互动的。

同时我们可以预言：人工智能的研究成果将能够创造出更多、更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能；人工智能将为发展国民经济和改善人类生活作出更大的贡献。

参考文献：

[1]钟瑜.浅谈人工智能领域中的搜索问题[J].计算机光盘软件与应用，2013（04）：40+42.

[2]韦雄奕，解晨.人工智能发展问题探究与思考[J].计算机光盘软件与应用，2013（08）：129-130