中国人工智能领域怎么样 中国在人工智能领域的科研实力怎么样？
在人工智能领域的科研实力怎么样？和的人工智能水平与美国和欧洲相当。每个国家都有自己的优势。与美国相比， 美国企业和学术界对人工智能和研发同样重视。就目前的短板来说，比美国晚了20年。但是在新一轮的深度学习和cmn——，一个处理问题的系统，是人工智能。(我个人理解)
二、人工智能的发展历史？只有熟悉历史，才能知道在这个基地上哪些国家发展得早，发展得好。
50多年来，人工智能走过了一条跌宕起伏、曲折发展的道路。回顾历史，根据不同时期的主要特征，其产生和发展的过程可以分为五个阶段:
(1)潜伏期(1956年以前)
普罗米修斯:人与动物。;获得智慧之火的最初努力(对智慧的渴望会带来不好的后果吗？)自古以来，人类就用机器来代替人的幻觉 的脑力劳动；
公元前900多年就有歌舞机器人在传播的记载。
公元前850年，古希腊就有关于制造机器人帮助人们工作的神话传说。
亚里士多德(亚里士多德TL)古希腊伟大的哲学家和思想家，他创立了演绎法。他的三段论仍然是演绎推理最基本的出发点。
莱布尼茨(G.W.Leibnitz，1646-1716):德国数学家和哲学家，象征了形式逻辑，奠定了数理逻辑的基础(四则算术计算器)。
图灵(A.M.Turing，1912-1954):英国数学家，于1936年创立了自动机理论。自动机理论，也称为图灵机，是一种理论上的计算机模型。
在第二次世界大战中，他帮助英方破译了德国 美国著名的密码系统Enigma，帮助盟军赢得了第二次世界大战。
莫克利(1907-1980):美国数学家，电子数字计算机的先驱。在与他的研究生埃克特()的合作中，世界 美国第一台通用电子计算机ENIAC于1946年研制成功。
1945年底，世界 美国的第一台电子计算机被开发出来，它的全称是 "电子数字集成计算机与电子技术，缩写为ENIAC。
(2)形成期(1956-1970年)
AI诞生于一次历史性的聚会(达特茅斯人工智能夏季研讨会)。
地点:达特茅斯学院
目的:使计算机更加智能。
创始人:麦卡锡()，达特茅斯的青年数学家和计算机专家，后来是麻省理工学院的教授。
米（m——对逻辑训练的尝试。
1957年，心理组的n——深蓝机器人(即与人类下棋获胜的计算机)。
1956年，塞缪尔在I在BM704计算机上成功地开发了具有自学习、自组织和自适应能力的跳棋程序。
这个程序可以借鉴棋谱，也可以在下棋的过程中积累经验，提高棋艺。
通过不断学习，该程序在1959年击败了塞缪尔本人，并在1962年赢得了州冠军。1958年，马卡西建立了一个行动计划咨询系统。
1960年，Macassey开发了人工智能语言LISP。
1961年，明斯基发表了论文 "走向人工智能的步骤，推动了人工智能的发展。
基本上，它 相当于一堆人。在酒吧吃完饭后，他们吹牛说 "我 将来我会做人工智能。 "问题是人家有实力实现。
(3)知识应用期(1970-80年代末)
以知识为中心的研究:专家系统是人工智能发展史上的一个重要转折点。
1972年，Feigenbaum开始研究霉素专家系统，并于1976年研制成功。从应用的角度来看，它可以帮助医师诊断细菌感染，并提供最佳的处方。
从技术角度，他解决了知识表示、不精确推理、搜索策略、人机接触、知识获取以及专家系统的基本结构等一系列重要技术问题。
1972年，法国马赛大学的Clomerauer发明了Prolog逻辑程序设计语言。
1976年，斯坦福大学的杜达等人开始开发地质勘探专家系统PROSPECTOR。1970年，《国际人工智能杂志》创刊。
1977年，feigenbaum提出了知识工程的概念，专家系统得到了广泛的应用。
(4)从分科到综合(20世纪80年代末至本世纪初)
随着人工神经网络的重新出现和Brooke s机器人蠕虫，人工智能研究形成了三大流派:象征主义、联结主义和行为主义。
(5)智能科技的兴起(本世纪以来)
现代人工智能，从单一的人工智能研究转向自然智能、人工智能、集成智能的协同研究；
从人工智能的独立研究，到与脑科学、认知科学等学科的交叉研究；从众多不同学派的独立研究到众多学派的综合研究；
从对个体和集中智能的研究到对群体和分布式智能的研究。
总结人工智能的发展，可以概括为:原始积累基本在欧美。得益于硬件设备和计算机的发明，美国比其他国家更早的启动了整个人工智能。
同时，美国对各种社会学模型的研究也比其他国家丰富。
3.你现在能看到的人工智能是什么样子的？
目前我们看到的人工智能主要集中在几个领域:
1、智能语言，也由我们。It 这叫做语音智能。手机、电脑、小家电都能认出你，甚至和你说话。这个看似愚蠢的功能，其实是人工智能。
这些都是语音智能。
2.面部识别:
3.图像搜索:识别图像，人类识别物体的。
4、OCR识别:图片转文字
第四，人工智能的核心技术
狭义的机器学习就是给定一些训练样本(xi，易)，1 ≤ i ≤ N(其中为输入，易为待预测目标)，让计算机自动寻找一个决策函数f()来建立x和y之间的关系
这里y是模型输出，θ是决策函数的参数，(x)表示样本x对应的特征表示，因为x不总是数值输入，所以需要用(x)把x转换成数值输入。如果我们假设X是一个经过处理的标量或向量，那么等式3.1也可以直接写成y = f(x，θ)。
我写这个的时候，几乎看不懂。我也在引用内容。但问题是，我得说清楚，人工智能技术的核心是什么？
人工智能的核心是深度学习。
深度学习就是用一个模型教会计算机自己学习。你只需要做两件事:
(1)让无数编码员写出优化的代码，修复bug。
(2)喂不可想象的数据。
1.图像识别:有几千万个训练样本，也就是我们所说的图像样本库。也许你不知道。;我不知道，你变成了一个样本。
2.OCR:数千万训练样本；
美国一家公司扫描图片，把图书馆的课本图片剪下来，都是验证码的形式，让各种平台的人输入数据。这是最典型的人机训练。
3.语音识别:数百亿训练样本。
目前语音样本库由国家管理，只有符合条件的企业才能使用。国内公司如百度、科大讯飞、腾讯和阿里都有资格。
4.无人驾驶
很多朋友一直不明白，为什么百度、滴滴、腾讯都在竞争无人驾驶研发；amp测试。因为你要先争票，你就有了庞大的道路交通数据的使用权。最大的道路实况数据都在对道路交通的监控中。但这显然不是对所有人开放的。这是当前竞赛的重点内容。
动词 （verb的缩写）人工智能的现状与趋势
从我们上面介绍的四大人工智能场景来看。 s的产品成熟度和技术实力确实达到了世界第一阵营。
百度无人驾驶，已经开始上路测试。在语音智能领域，科大讯飞和百度是世界领导者。图像识别领域:商汤科技、旷视科技、百度智能均具有世界领先水平，基本与google、facebook属于同一梯队。
对于人工智能的未来发展:
有一个庞大的大使。利用市场。毕竟金钱可以驱动一切。
2.的移动互联网为人工智能的深度学习提供了极其强大的训练资源。是的，在5-10年内，人类所有的操作其实都是在训练机器人。
从哲学的角度来说，人类发展了这么多年，阳光底下已经没有什么新鲜事了，这只是时间问题，那么人工智能的深度学习一定会创造出顶级的智能体。
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