一 : 极客帮创投蒋涛：人工智能还处于技术红利期 距离真正爆发还需3到5年

　　今年是人工智能发展的第60个年头，几乎一时之间，所有的投资机构都在谈论和布局该领域。那么AI真的到了商业化的拐点了吗?这次浪潮是不是与以往两次一样，热过之后很快就归于平静?创业者又该如何赶上这一波大浪潮?带着这些困惑，投投找来蒋涛先生当面请教了近三个小时，聊完不禁让人直呼受益匪浅。

　　1999年创办CSDN(全球最大的中文程序员社区)，2011年创办极客帮创投至今，蒋涛先生有着创业者和投资人的双重身份;同时他在人工智能领域有着系统且深入的研究。在本文中，他就技术革命的趋势、创业者如何利用新技术实现用户增长、新产品该如何跨越鸿沟、人工智能的现状与拐点以及他目前所看好的三个人工智能的投资方向，详细地分享了自己的思考与总结。

　　如果你是创业公司的创始人或高管，这篇深度总结有助于你洞察到未来的变化，提前思考未来的应对之道;如果你是公司的普通职员，不妨看看怎样努力才能让自己未来更值钱。

　　采访|Sophia李 文| April张 编辑|John潘

　　简单来说，现在的人工智能就相当于原来移动互联网的概念，原来移动端做过的事情，现在又可以结合人工智能的方式再做一遍，而且会比之前更具颠覆性的效果。毫不夸张地说，我认为人工智能所带给我们的冲击，将会像工业革命一样。

　　企业的核心竞争力

　　做投资以来，经常会遇到技术创业者问我，我是做CEO好，还是干脆做CTO，好好做技术，然后招一个懂市场和管理的CEO进来?我认为，如果你的公司是技术优先型的，最好还是技术人员本身来掌舵，因为他能够把握好资源和方向。

　　这里也有一个问题——一个企业的核心竞争力就是技术吗?

　　其实这个问题的答案并不是一定的，这需要根据你的企业性质来判断。你是属于技术优先、运营优先、模式优先还是时间优先，类别不一样你的核心竞争力自然也就不同。而且公司到了不同阶段，核心竞争力也会发生变化。

　　滴滴创业之初，技术系统并不复杂，整个外包的开发成本是8万。因为它就是一个运营型的企业，而且正好抓住了机会窗口，有时间领先的优势。这种情况，技术的好坏对它不起决定性的作用，只要系统不出错就行。现在的滴滴已经变成了行业里的第一名，这个时候对技术的要求也就不一样了，它需要从另外的角度去寻找突破点，比如发展无人驾驶，这时它的技术指标高低就是决定性因素。

　　当然，从公司内部的角度来讲，一个创业公司的发展，起决定性因素的是创始人本身。尤其是在创业初期的时候，创始人就是最重要的。而当你的公司发展相对稳定后，整个公司就不再依赖于某一个人，而是依赖于整个系统的发展，那你就要意识到整个系统的健康程度要比你更重要。

　　在这个不断被颠覆的时代，实际上到处都在发生着巨变，所以现在是创业者最好的时代，同时也是对创业者挑战最大的一个时代。因为你面临的挑战是技术不断地变化、商业模式变化、跨界竞争，迭代的速度也比过去快很多。之所以比原来快的原因就是现在信息的通道已经被极大地打开了，你可以在极短的时间内收到用户的反馈，好产品迅速占领市场，坏产品迅速被市场淘汰。

　　所以创业者需要正视企业竞争力这个问题，你应该反问自己，你做的产品是否真的解决了用户的问题?永远为用户创造最大价值，而且是用最高效的方式和最低的成本来创造最大价值，对于企业来说，这会是一个始终不变的核心竞争力。

　　技术驱动增长

　　那企业该如何达到高效而又低成本地完成运营目标?

　　人们通过烧钱、打广告的形式做运营，在以前是非常好的方式。但在互联网的冲击下，你的广告投放是否依然有效，是否还能吸引用户的注意力，你可能很难判断。

　　因为中间环节与细节的不同，最后所带来的效果可能就千差万别了，页面间的跳转，用户是否有流失;页面的颜色到底用哪一种好?按照传统的思路，你找个产品经理来设计，你说这个好，他说那个好，也许都可以，但是有依据吗?所以按照传统的方法往往出现了问题却很难分析。如今的CEO掌握技术和数据来管理业务是一项必备能力，而且这种方式正在被越来越多的公司采用。

　　我们在衡量一个产品是否有潜力时，通常会看两个数据：

　　1)、用户的留存率;

　　2)、用户的增长率。

　　对于一个创业公司而言，如果你每周的用户增长率能控制在5-7%的增速就算不错了;如果你每周的用户增长率能达到10%的增速，那意味着你做得已经非常出色了;但如果你的用户增长率只有1%的增速，这很有可能说明了你目前所做的事情是有问题的。

　　还有就是产品的留存率。一两个月以后，你的用户是不是还在继续使用你的产品?评估一个产品留存率的及格线是月留存要达到30%，甚至6个月后的留存率能否做到20%。如果你花了很多钱，做了很多的努力把用户吸引进来，但又都流失了，这只能说明你根本没找到用户真正的需求。

　　从长远来看，技术是很容易拉开差距的。假设我的增长率是5%，你的增长率是3%，你花的钱又比我多，连续跑6个月下来，我通过效率就把你击败了。

　　我为什么会强调技术，是因为现在正处在科技和软件改变世界的时代。中国在很短的时间里实现了产业革命，目前技术革命已经成为了主流。

 

　　最近，朋友圈都在传这张图，美国市值最高的五家企业全部被科技公司霸占，伯克希尔哈撒韦、埃克森美孚、强生、通用以及AT&T等传统制造业巨头公司已经跌到了榜单的第六至第十名。这足以说明我们已进入到了科技革命的时代，在上个世纪我们经常谈起的是石油大王、钢铁大王，以后应该是科技大王。

　　人工智能的浪潮

　　谈到科技革命，时下最火的莫过于人工智能。

　　我自己做技术社区，做了十几年，看到过一波一波的技术浪潮过来。当年移动互联网大潮过来的时候，我们原来在PC端做的事情，都可以用移动互联网的理念把它重新做一遍。简单来说，现在的人工智能就相当于原来移动互联网的概念，原来移动端做过的事情，现在又可以结合人工智能的方式再做一遍，而且会比之前更具颠覆性的效果。毫不夸张地说，我认为人工智能所带给我们的冲击，将会像工业革命一样。

　　今年是「人工智能」诞生的60周年，同时也是它的第三次浪潮。这次浪潮和以往的前两次都不一样，这次有了实质性的突破。以前，相当于你想到对面去，但是面前有一堵墙;现在这堵墙被凿开了，之所以这么讲，是因为我有以下三点的观察思考：

　　第一点：人工智能虽然还处于技术创新期，但到人工智能的普及期，我认为也就需要十到二十年的时间。现在相当于移动时代的2005年，虽然第一部3G手机2007年才出现，但2005年我们已经很清楚2G是要到3G的。虽然人工智能还没有找到突破口，不知道会怎么商业化，但是大方向是有的。所以，现在只要你在这个领域冲到第一名，就会持续得到投资。

　　第二点：人工智能的基础已经充实，它是一个逻辑上的发展，这个发展可以分为三个阶段。

　　1)、云计算，把信息基础云化，云计算基础设施的完善使得人工智能响应速度更快。

　　2)、大数据，计算的过程中累积了数据，数据的极大丰富，使得基于大数据做出行为分析及短期预判成为可能，各个行业的信息化也为此奠定了良好的基础。

　　3)、判断决策，对大数据的判断从而产生了更好的决策，决策实际上就是人工智能的进展。现在我们的生活中就有很多计算机技术在做决定，坐车是滴滴在帮你调度;去餐馆是大众点评用算法把离你最近、人气最高的餐馆选出来等等，所以你的生活已经和人工智能相关了。

　　第三点：人工智能之所以取得重大的突破，除了前两个阶段的铺垫外，深度学习的发展也贡献了非常重要的力量。

　　深度学习的发展具体也有三个表现：

　　1)、计算机视觉、语音听觉、自然语言处理技术上的突破。以前计算机在积极学习、网页搜索上有一些进步，但在人的感知方面还没有那么强。现在计算机具备了人的双眼的能力，甚至在准确度上已经超过了人本身。在静态图片的识别能力上发展得已经很好了，以后会在动态上有所发展。语音识别的进展也十分迅速，接着是翻译和自然语言理解的发展，这个突破还在于未来机器人会理解你，你的需求可以和它讲，它会用它的数据来帮你实现需求。

　　2)、通过足够的训练，做出理性的决策。一方面，对于复杂的非结构化的数据，在不需要人类指导的情况下，深度学习能主动地逐层发现和提取里面的特征和规律。另一方面，对于有明确的输入输出的问题，比如识别物体，AlphaGo下棋，虽然没办法描述具体规律是什么，但只要给它足够的数据去训练，它就可以建立模型，拟合这个规律去获得最优解。当它能够更准确地把握规律，获得最优解的时候，它也就能够做出更理性的决策。

　　3)、结合感知、决策与各种机械硬件，完成自主任务。这就是将来在十至二十年的范围内更大程度上能取代大量人类工作的基础。就像自动驾驶汽车的传感器、摄像头的感知，它的中央控制决策怎么来开车。同样的理论，应用到制造业、服务业、智能传输、智能硬件、家电硬件等来实现各种各样的自动化。

　　我们看好的三个方向

　　人工智能还处在技术红利期，距离它真正的应用期还需要3-5年，所以目前我们在这个领域的投资主要集中在以下三个方向：

　　第一个方向：寻找并投资顶尖的技术专家，他们每年的年薪大概在100万美金，一般情况只有大公司能够请得起，这类专家如果出来创业，成功的概率会高一些。

　　第二个方向：这个领域真正的好项目之所以这么贵，还在于掌握深度学习技术的人才数量太少。所以我们投人工智能的社区和培训，这个领域需要更多的人才。也希望更多的技术人员能够学习深度学习，一起加入到技术变革的浪潮中来。

　　第三个方向：有行业数据的一些公司，我们可以给他们带一些人工智能的技术进去。在你原有的行业资源上新做一个公司，或者在你原有公司基础上进行升级。

　　现在人的智能和经验正处在被计算机化的过程，但情感的部分仍在研究。人的思维情感的产生是物质的，是神经元的连接刺激，这需要时间和积累，通过脑神经科学研究可以用计算机模拟出来，但是模拟出多少还不得而知。

　　跨越鸿沟

　　技术的发展带来的不仅仅是技术层面的变革，也是社会层面的大变革。现在我们很多行业存在的前提都是历史积累过来的。比如保险，诞生于意大利，当时的商人去淘货要在海上航行，经历海难就很可能回不来，所以大家就想出一个主意叫互相保险，每个人都出一点钱，万一货没有了就从这里赔钱，这样就把损失弥补了。为了增强公信力，就要建一个保险公司把钱交到那儿去。

　　可保险公司是会倒闭、会违规的，但现在我们可以用区块链的技术去做新一代的保险。系统里面账本是公开的，我愿意就加入。也不需要雇佣那么多的人去卖保险，不需要付那么高的佣金成本，所以保险公司这种商业形态是会被干掉的，只是时间早晚的问题。

　　当然，这些变革最初以新产品、服务的形式出现在大家的视野里的时候，在使用层面都是小众的，就像当年的汽车、大哥大和青霉素。从小众产品到大众产品中间横着一条巨大的「鸿沟」， 能否顺利跨越鸿沟并进入主流市场，得到大众的支持，就决定了你的产品的成败。

　　

 

　　新产品或者新技术要进入市场时，要如何切入?选择最大众的主流用户还是小众的创新用户?杰弗里·摩尔(GeoffreyA.Moore)写过一本书《跨越鸿沟》，在摩尔的《跨越鸿沟》出来之前，市场认为要打主流用户。现在传统的营销理论还是这个论断，认为主流用户是最肥的市场。但《跨越鸿沟》出来之后，给我们带来一个全新的视角，他认为我们先要打的不是主流用户，而是创新用户，理由有两个：

　　第一个原因：创新用户和主流用户之间的距离在不断缩短，因为产品进步的步伐在不断加速。

　　第二个原因：主流用户基本上都是「乌合之众」，他们对新技术和新产品的独立认知和判断，是通过他身边的创新用户形成的。所以摩尔提出跨越鸿沟，有两个办法：

　　第一个办法：单点突破，找到用户使用场景中间的痛点，挖掘出单个创新用户群作为突破口。

　　第二个办法：以点带面，在单个用户群的基础上，集中力量，而不是四处撒网，以单个创新用户群，来拉动其他主流用户。

　　创新用户群对周围人影响极大，促使周围的人成为产品的天使用户，本质上就是创新用户群的延伸。天使用户有两个重要特征：

　　1)、天使用户对痛点如此之痛，以至于他愿意付出代价，来接受一个解决方案。

　　2)、如果你的解决方案不完美，他会帮助你来改进，因为它的这个痛点是如此之痛。

　　在我看来，你的第一批天使用户，以及被传播吸引来的早期使用者，应该要到达总用户量的10%;而另一批我们叫做早期大众，他们更加注重实用性，当你的产品被验证确实有价值后再使用，这一批用户大约占总用户量的40%-50%。

　　只有这样你才能顺利跨过鸿沟，而一旦跨越鸿沟，市场的发展就像龙卷风一样迅速蔓延，从而形成主流，也就有了早期的大众及后来的追随者。所以从「鸿沟理论」的经验来看，拐点可能就出现在用户占总用户量约10%-20%左右的时候。

　　无限想象

　　回到人工智能，目前我认为人工智能可以较为快速商业化的场景是无人驾驶与客服。中国2018或者2019年应该会颁布这个政策，让每辆车配备一个国产的无人驾驶辅助系统。那么整个行业的生态会变得不一样了，不需要司机了，相关公司也将完全不一样了。这些还会带动社会系统性的变革，法令会不一样了，道路也会不一样，这是革命性的变化。所以我说十年二十年以后，我们处在的社会结构会和现在不一样。

　　现在很多公司都有客服人员，1-2年内人工智都能够替代。像做金融服务的宜信，有1万多个客服，携程大概有7、8千个客服，每天负责就接各种投诉电话，每次都是被用户狂骂、抱怨，这个应该很快能解决掉。再有就是工业机器人，亚马逊的仓库已经有许多工业机器人在投入使用。

　　我们不妨畅想一下，再过40年，可能我们所有人都不用干活了，一些机械性的工作会被人工智能取代。我们就可以去探索宇宙世界，干航空航天事业;我们还可以去探索思维的突破，我们现在对外部的了解要大于对人内部的了解，虽然现在有一些进步，但是对人的思维意识的了解还比较少。

　　当然，也可能出现这样的景象，郝景芳在《北京折叠》这本书里描绘得很好，这个世界分成了三层，第一层：巨富，上流社会;第二层：中层，白领;第三层：底层，蓝领。不同的人占据了不同的空间，也按照不同的比例，分配着每个48小时周期。下面的人就过着比较糟糕的生活，挣得钱不多，保证你能糊口，你也有机会到另一个空间去，但想突破一层非常困难。所以它慢慢形成了马太效应，财富越来越集中，权力越来越集。

　　这可能是未来人工智能世界另外一种比较极端的类似场景，但具体会变成什么，我们谁也不知道。但现在我们可以看到的，是人工智能带给我们的无限想象。

二 : 人工智能问题人工智能技术1、用语义网络表示:动物能运动,会吃;鸟

人工智能 问题

人工智能技术1、用语义表示:动物能运动,会吃;鸟也是一种动物,鸟有翅膀,会飞;鱼是一种动物,鱼生活在水里,会游泳。2、试用问题规约法求解四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。3、用有界深度优先搜索方法求解图1所示八数码难题。 图14、使用谓词逻辑归结原理证明以下问题。假设任何通过计算机考试并获奖的人都是快乐的,任何肯学习或幸运的人都可以通过所有的考试,张不肯学习但他很幸运。任何幸运的人都能获奖。求证:张是快乐的。5、构建一个神经网络,用于计算经典的2个输入XOR问题。6、回答下列有关遗传算法的问题。(1)试述遗传算法的基本原理,并说明遗传算法的求解步骤。(2)用遗传算法求的最大值。

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我学网络计算机的都看不懂,好像有点"生物学"的医学的东西!!

三 : 人工智能技术

人工智能技术

摘要：人工智能技术被称为本世纪三大科技成就之一，本文从人工智能的概念开始，介绍人工智能技术及其发展前景与应用。[www.61k.com］ 关键词：人工智能、计算机、人类智能

一、人工智能的概念

人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语。

人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。

人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为.

二、人工智能的发展历史

人工智能的发展经历了以下几个阶段：

孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的

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思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运 算和推理。［www.61k.com)做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨 的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。

第一阶段: 50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s 求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

第二阶段: 60 年代末到70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI）。

第三阶段: 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统K I P S”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段: 80 年代末，神经网络飞速发展1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神

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经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。［www.61k.com］

第五阶段: 90 年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield 多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

三、人工智能研究领域

1、 符号计算

计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领 域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合 等。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。。早在50年代末,人们就开始对此研究。。进入80年代后,随着计算机的普及和人 工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可 以在绝大多数计算机上使用。。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形 式的数学处理。

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计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。[www.61k.com]。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数 后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。。 现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们 通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。

尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计 算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用 计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran语 言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉 及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。

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2 、模式识别

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的

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发展，人类有可能研究 复杂的信息处理过程。[www.61k.com)用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信 息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识 别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别系统 (Optical Character Recognition，OCR)、语音识别系统等。

计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。

以“汉字识别”为例：首先将汉字图象进行处理，抽取主要表达特征并将其特征与汉字的代码存在计算机中。就象把老师教我们这个字叫什么、如何写的知识 记忆在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中所保存的全部汉字进行比较，找出最相近的字作为识别结果,这一过程 叫做“匹配”。 语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。其中，中文部分的实验平台设立 在中国科学院自动化所的模式识别国家重点实验室，这是口语翻译研究跨入世界领先水平的标志。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换 外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。

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指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。（www.61k.com)北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进 而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。从而开创了我国指纹自动识 别系统应用的先河。北大指纹自动识别系统的推出，使我国公安干警从指纹查对的繁重人工处理中解放出来。浙江省从1997年开始使用北大指纹自动识别系统， 采取省地（市）二级建库、省地（市）县三级查询的方式，形成了独特的“浙江模式”。省公安厅现已建立了100多万人的指纹库，是目前国内的第二大库。在 100多万人的指纹库中，检索一枚现场指纹仅需4分钟左右。2000年浙江省用指纹自动识别系统直接破案3063起，连带破案12000多起。破案率为全 国第一，并遥遥领先于国内其它指纹识别系统，被公安部树为指纹系统建设应用样板。 这里介绍一个综合应用的例子，一汽集团公司与国防科技大学最近合作研制成功“红旗轿车自主驾驶系统”（即无人驾驶系统），它标志着我国研制高速智能 汽车的能力已达到当今世界先进水平。汽车自主驾驶技术是集模式识别、智能控制、计算机学和汽车操纵动力学等多门学科于一体的综合性技术，代表着一个国家控 制技术的水平。红旗车自主驾驶系统采用计算机视觉导航方式，并采用仿人控制，实现了对红旗车的操纵控制。首先，摄像机将车前方的道路和车辆行驶情况输入到 图像处理和图像识别系统。该系统识别出道路状况、前方车辆的相对距离和相对车速。接着，路径规划系统根据这些信息规

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划出一条合适路径，即决定如何开车。［www.61k.com］然 后，路径跟踪系统根据需跟踪的路径，结合车辆行驶状态参数和车辆驾驶动力学约束，形成控制命令，控制方向盘和油门开启机构产生相应动作，使汽车按照规划好 的路径前进，即按自主驾驶系统的规划路径前进。 3 、专家系统

专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决 问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个 方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测 型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。

为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的 推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家 助手的作用。

开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系

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统主要采用基于规则 的知识表示和推理技术。[www.61k.com］由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工 具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系 统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。

4、 机器翻译

机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来，国内外许多专家、学者为 机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工 具，机器翻译已经得到大多数人的认可。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻 译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含 义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、 “雅信译霸”为代表的专业翻译系统，是面对专业或行业用户的翻译

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软件，但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距，有人评价说“满篇英文难不住，满篇 中文看不懂”，该说法虽然比较极端，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。(www.61k.com]这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些原因。

四、人工智能与人类智能的区别

1 、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。

2 、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。

3 、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出末经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有

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列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。[www.61k.com）人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，作出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。

4 、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界所以丰富多采，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。

五、人工智能的发展前景

技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工

人工智能技术 人工智能技术

智能研究的成果进入人们的日常生活。［www.61k.com)将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

结语：人工智能这一新兴领域有着广阔的发展前景，它更是走在科学技术领域的最前沿，值得我们去学习探索。

参考文献：

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本文标题：人工智能技术-极客帮创投蒋涛：人工智能还处于技术红利期 距离真正爆发还需3到5年
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