人工智能的发展过程是怎样的，人工智能的未来发展是怎样的？以下是边肖为您整理的人工智能发展现状与未来，供大家阅读！
人工智能发展现状及未来文章
未来：1。人工智能的进步速度惊人。未来，我们将开始与人工智能并肩工作。
AlphaGo火了，上亿人看的五场“人机大战”。最后，依托大数据和深度学习的技术优势，以4: 1的胜利者姿态告诉人们，人工智能真的来了，不再只是电影里的场景，而是现实世界正在上演的又一轮产业变革。但是，这种转变让很多人感到害怕。一时间，各种人工智能威胁人类的声音铺天盖地。英国科学协会委托在线研究公司YouGov进行的一项调查显示，人们对人工智能将带来一大波“失业潮”的各种言论深感担忧，同时也担心如此强大的AlphaGo是否会被恶意利用。那么真实情况是怎样的呢？我们来听听业内大咖是怎么想的。
AlphaGo被坏人利用了怎么办？AlphaGo没有思维能力，不用担心。
韩国著名棋手李世石在第九节输给了AlphaGo。不得不承认这有点吓人。这么强大的AlphaGo如果被坏人恶意利用，后果不会很严重吗？
创新工场联合创始人汪华在菁菁论坛上表示，这种担心其实完全没有必要，因为无论是自动控制机器人还是AlphaGo的技术进步都来自于2006年和2007年深度学习的一些突破。但这个东西其实不是真正的人工智能，只能进行简单重复的模式识别，相当于大脑中的机械运动。在真正的所谓人类思维中，到目前为止，连基础理论都没有被发现和突破，甚至更多。此外，汪华还表示，过去人类发明的工具大多是用来减少人们体力上的机械重复运动，而现在是人类历史上第一次有可能发明一种可以减少人们脑力重复劳动的工具。所以他认为，基础技术的研发，在它真正问世之前，无论从道德上还是价值上，都不应该受到太多的限制和干涉。
人工智能会在未来五年内导致数千万人失业吗？是啊！但更应该警惕的是让人类丧失斗志。
人工智能技术的兴起将导致“失业潮”，这已经基本成为业界的共识。世界经济论坛2016年年会基于对全球企业战略高管和个人的调查称，未来5年，机器人和人工智能等技术的兴起将导致全球15个主要国家减少710万个工作岗位，其中2/3将属于办公室和行政人员。莱斯大学计算机工程教授摩西瓦迪(Moses Wadi)最近也表示，未来30年，计算机可以做人类所有的工作。他预测，2045年人类的失业率将超过50%。
创新工场董事长兼CEO李开复表示，这些强大的机器带来的“下岗潮”还不是最可怕的，因为这些机器会产生巨大的商业价值，养活这些下岗的人，进而养活人类。人类最应该担心的是“人工智能”机器真正可能引发的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志，无所作为。
人工智能只有“智商”没有“情商”？情感社交机器人诞生了。
如果你认为人工智能只能完成高超的逻辑思维，而不能理解人类的情感，包括喜、怒、悲、喜、爱、恨、贪、痴，那就错了。事实上，越来越精确的图像、声音和面部识别系统可以让计算机更好地探索人的情绪状态。055-79000杂志近日刊文称，随着人工智能技术的发展，基于人工智能的设备不仅能完成逻辑思维，还能拥有类似人类的情感。
目前，还有“公子小白”等情感社交机器人在京诞生，其独特的情感表达系统可以识别人类的情感，并表达自己的情感。强大的语义识别分析能力和知识库，可以更好的理解人类不同的语义和语义表达的不同情绪，通过数据分析做出最“人性化”的反应。制造小白机器人的Goji智能科技CEO秋楠表示，“无论技术如何发展，回归人性、情感、重塑连接仍将是情感机器人需要努力的方向。”
国内外人工智能技术差距有多大？本身技术差距并不大。况且目前讨论这个问题也没什么意义。在国外，全球互联网领域的几大巨头，如谷歌、微软、苹果和脸书，都在积极从事人工智能的研发。那么国内情况如何呢？和国外差距有多大？
据中科院计算所陈研究员介绍：“中科院、教育部的很多高校，还有讯飞、百度等公司都在进行人工智能的研究，进展还是比较快的。事实上，中国在新兴的智能领域并不落后于其他国家，甚至在智能芯片方面领先世界。比如我们美国的寒武纪、哈佛、斯坦福、麻省理工、哥伦比亚等大学都在跟着我们。”图灵机器人创始人兼CEO余在关于人工智能的讨论中也指出，对于人工技能技术本身，国内外差距并不是特别大。不过他表示，“现在讨论技术差距没有太大意义。毕竟我们离真正的人工智能时代还很远”。055-79000资深科技记者、普利策奖获得者马尔科夫也表示，从世界范围来看，目前的人工智能远不是我们想象的那样。他认为，目前急需解决的问题是做出更好的传感器，拥有更好的算法能力。
科技的进步会让我们的生活更加便利，但我们也应该怀着敬畏之心去面对。
2.数据显示，现在全球人工智能企业超过900家，总估值超过87亿美元。根据Tractica发布的《人工智能行业市场报告》，预测AI市场将从2015年的2亿美元增长到2024年的110亿美元，年增长率为56%。此外，BBC预测2020年全球人工智能市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。在技术突破、应用领域拓展以及相关配套政策的推动下，人工智能大潮即将来袭，千亿市场规模值得期待。
几年前看似遥不可及的人工智能，已经广泛而深入地应用于公共生活。无论人工智能的发展是否会对人类构成威胁，它对人类生活的巨大改变是
毫无疑问，正如凯文凯利预言的那样，人工智能将是未来20年颠覆人类社会的技术，其威力将堪比电力和互联网。可以说，谁获得了人工智能，谁就最终赢得了世界。
过往：1。1956年夏天，以麦卡锡、明斯基、罗切斯特、神农为首的一批有远见的青年科学家聚在一起，研究和讨论了用机器模拟智能的一系列相关问题，并首次提出了“人工智能”一词，这标志着“人工智能”这一新学科的正式诞生。
2.不管谷歌的AlphaGo AI能否在即将到来的人机大战中胜出，它的出现至少又掀起了一场AI热。一瞬间，周围的人似乎都开始习惯性地讨论人和机器谁更厉害的话题。事实上，自20世纪40年代人工智能诞生以来，这一领域经历了一次又一次的繁荣和萧条。在AlphaGo即将创造新纪录之际，让我们来看看人工智能在过去半个世纪中有过的瞬间。
人工智能的出现
看过电影《福布斯》的读者，应该对图灵制造破译德国密码的机器印象深刻。其实上世纪四五十年代也是人工智能真正诞生的时候。在此期间，数学、心理学、工程学、经济学、政治学等领域的科学家开始探索制造人工大脑的可行性。1950年，著名的图灵测试诞生了。根据艾伦图灵的定义，如果一台机器可以与人类对话(通过电传设备)，但不能被识别为机器，则称它是智能的。同年，图灵还预言了创造具有真正智能的机器的可能性。
本尼迪克特康伯巴奇在《模仿游戏》中扮演艾伦图灵
1951年，跳棋程序和象棋程序相继诞生。经过近10年的发展，国际象棋程序已经能够挑战具有相当水平的业余选手，人工智能游戏是衡量人工智能进步的标准之一。
1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上，计算机科学家约翰麦卡锡说服了与会者。
接受术语“人工智能”作为该领域的名称。后来，这个会议也被视为人工智能正式诞生的标志。
人工智能的第一次大发展
1956年达特茅斯会议之后的十年是人工智能的黄金时代。在此期间，计算机被用来解决代数问题，证明几何定理，学习和使用英语。这些成就受到广泛赞赏，同时，研究人员对开发完全智能的机器更有信心。当时的人工智能研究人员甚至认为：“二十年后，机器将能够做所有人能做的工作”，“三到八年后，我们将得到一台具有普通人类智能的机器”。
达特茅斯学院
凭借最初的显著成就和乐观态度，麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学和爱丁堡大学建立的人工智能项目都获得了ARPA(国防高级研究计划局)和其他政府机构的大量资金。然而，这些投资并没有让当时乐观的预言成真。
人工智能的第一个低谷
由于人工智能研究人员对项目难度的评估不足，这不仅导致承诺无法兑现，也严重打击了人们原本乐观的预期。20世纪70年代，人工智能开始受到批评，研究经费被转移到目标明确的具体项目上。
当时由于计算机性能的瓶颈，计算复杂度的指数级增长，以及数据的缺乏，一些难题似乎完全无法解答。比如今天已经很普遍的机器视觉，当时找不到足够大的数据库来支持程序学习，机器也无法吸收足够的数据，所以在视觉上并不智能。
项目的停滞不仅给了批评者可乘之机；莱特希尔1973年关于英国人工智能研究的报告
批评AI在实现其“宏伟目标”上的彻底失败，也影响了项目资金的流向。人工智能经历了6年左右的低谷。
人工智能的第二次大发展
小时候看电视，很多节目给我的印象都是“日本机器人技术比中国先进”。事实上，这并不是凭空发生的。1981年，日本经济产业省拨款8.5亿美元支持第五代计算机项目，目标是创造出能与人对话、能翻译语言、能解读图像、能像人一样推理的机器。随后，英国和美国也纷纷响应，开始为AI和信息技术领域的研究提供大量资金。
在这个阶段，许多公司开始采用一种叫做“专家系统”的人工智能程序。这个系统可以简单理解为“知识库推理机”，是一种具有特殊知识和经验的计算机智能程序系统，“知识处理”成为主流AI研究的重点。
Symbolics 3640 lisp机器
1980年，卡耐基梅隆大学为数字设备公司设计了一个名为XCON的专家系统，在1986年之前每年可以为公司节省4000万美元。有了商业模式，相关行业自然应运而生，如Symbolics、lisp Machines等硬件公司和IntelliCorp、Aion等软件公司。在此期间，仅专家系统行业的价值就达5亿美元。
人工智能的第二个低谷
好景不长，持续了7年左右的人工智能繁荣很快就走到了尽头。到了1987年，苹果和IBM生产的台式电脑已经超过了Symbolics等厂商生产的通用电脑，专家系统的自然风光一去不复返了。
到了80年代后期，DARPA的新领导认为人工智能不是“下一波”；1991年，发现日本人定下的“第五代工程”一直没有实现。这些事实让人们一步步从对“专家系统”的狂热追求走向失望。人工智能研究再次陷入财务危机。
人工智能的最新阶段：从1993年到现在，当人们谈论人工智能和机器学习时，他们经常说这不是一个新概念，它是在90年代产生的。其实这只是人工智能历史上最接近的阶段。现阶段，人工智能实际上已经取得了一些里程碑式的成果。比如1997年，IBM的深蓝战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2009年，洛桑联邦理工学院发起的蓝脑项目声称已经成功模拟了一些老鼠的大脑。
