人工智能的发展分析

  一、人工智能发展的过程
  人工智能的起源
  人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，在这个时期，计算机刚刚问世，人们开始尝试将计算机应用于智能领域。在1956年举办的达特茅斯会议上，提出了人工智能的概念，标志着人工智能的诞生。在这个时期，人们主要研究的是逻辑推理、自然语言处理和专家系统等问题。
  人工智能的发展
  从60年代到80年代，人工智能经历了快速发展的阶段。在这个时期，人们开始研究机器学习、神经网络等技术，使得人工智能的应用范围不断扩大。1985年，机器学习领域的神经网络算法被发明，这一算法在语音识别、图像识别等领域得到广泛应用。
  人工智能的低谷
  在90年代初期，人工智能经历了一次低谷期。由于当时计算机计算能力较弱，加之数据集和算法方面的限制，导致人工智能的应用受到限制。但是，在这个时期，人们开始研究支持向量机、随机森林等新的机器学习算法，并且计算机计算能力不断提升，这些因素为人工智能的复兴奠定了基础。
  二、人工智能未来的应用方向
  从应用层面去理解，人工智能目前应用发展最明显的限制还是与人类的交互能力。以该角度去理解，人工智能的发展目标是具备与人类的完美交互能力，包括对复杂环境的感知和理解、情感理解和情感表达、理性推理和决策等。这种发展涉及到对人类的思维过程本身的理解，因此该领域的发展进展依赖于脑科学的发展，因为要使人工智能理解人类的思维、情感甚至更抽象的性格、理想、信仰等复杂的概念，首先需要对人类的这些思维过程本身完全理解。
  现阶段这一发展方向的科学主要为类脑智能，典型项目包括英特尔公司的Loihi神经拟态研究芯片以及IBM的神经形态仿人脑芯片(TrueNorth)等，不过这些研究目前只是使人工智能的硬件架构更接近人脑，并未真正解决人机交互问题，因为虽然可以模拟人脑的“硬件系统”(即各种神经元)，但是对于人脑的“软件系统”(即各种复杂情感的思维过程)还没有完全解读。
  三、人工智能的类型
  2.1分析式AI
  也被称为决策式AI，指学习数据中的条件概率分布，根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用模型有用于推荐系统和风控系统的辅助决策、
  用于自动驾驶和机器人的决策智能体，辅助用户进行判断。
  2016-2021年中，全球的人工智能市场规模从600亿美元扩大到近3000亿美元，如此高速的发展背后是分析式AI大规模的成功应用，包括推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等技术。
  分析式AI的推荐系统驱动了电商、视频等行业的飞速发展，图像识别技术推动了智能驾驶和汽车行业的迭代。
  字节跳动、亚马逊、特斯拉等公司，正是因为在分析式AI如推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等技术上的领先性，快速发展为全球领先的科技和数字化公司。
  2.2生成式AI
  学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作，生成全新的内容，也能解决判别问题。
  生成式AI的核心是“创造”，通过从数据中学习要素，进而生成全新的、原创的内容或产品。不仅能够实现传统AI的分析、判断、决策功能，还能够实现传统AI力所不及的创造性功能。
  生成式AI已催生了营销、设计、建筑和内容领域的创造性工作，并开始在生命科学、医疗、制造、材料科学、媒体、娱乐、汽车、航空航天进行初步应用，为各个领域带来巨大的生产力提升。