简单的人工智能背景调查

资源来自网络公开资料，仅作整理，这里列出其中两篇很好的

http://m.elecfans.com/article/780098.html
https://wenku.baidu.com/view/a441e961f11dc281e53a580216fc700abb685299.html

世界上著名的AI：

IBM

深蓝：深蓝是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑，是历史上第一个成功在标准国际象棋比赛中打败卫冕世界冠军的计算机系统。深蓝计算机是采用混合决策的方法。它将通用超级计算机处理器与象棋加速器芯片相结合。在超级计算机上运行的软件执行一部分运算，更复杂的棋步交给加速器处理，然后计算出可能的棋步和结果。

其最早设计在1989，1995年与人进行比赛，1996年打败世界冠军。

但是也有众多无法证明的说法，有一种说法是当时IBM对比赛进行了人为干预，因为卡斯帕罗夫（被打败的冠军）比赛后认为IBM进行了人为干预，要求打印日志遭到拒绝，IBM在比赛后宣布深蓝退役并拆除。

沃森：超级电脑“沃森”由IBM公司和美国德克萨斯大学历时四年联合打造，电脑存储了海量的数据，而且拥有一套逻辑推理程序，可以推理出它认为最正确的答案。"沃森"（Watson）是为了纪念IBM创始人Thomas J. Watson而取的。IBM开发沃森旨在完成一项艰巨挑战：建造一个能与人类回答问题能力匹敌的计算系统。这要求其具有足够的速度、精确度和置信度，并且能使用人类的自然语言回答问题。这一系统没有连接至互联网，因此不会通过网络进行搜索，仅靠内存资料库作答。

在深蓝之后，2011年，Watson参加综艺节目危险边缘（Jeopardy）来测试它的能力，这是该节目有史以来第一次人与机器对决并取得胜利，续写着深蓝的辉煌。现在Watson已经不仅只是包含一台超级电脑的意思，IBM官方将其定义：Watson 是认知技术,它可以像人类一样思考。Watson已经发展到了在各行各业中都有他的身影。其中包括医疗，教育，零售，交通，时尚，环保等。

Google

Alpha Go: 阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。它象征着计算机技术已进入人工智能的新信息技术时代（新IT时代），其特征就是大数据、大计算、大决策，三位一体。最早击败人类是在2015年，在2017年5月27日，在柯洁与阿尔法围棋的人机大战之后，阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛，并将其与医疗，机器人等进行结合。

AlphaGo Zero：是alpha go的最强版本，一举战胜了之前的所有版本。其主要原理为强化学习。没有录入棋局信息，只靠自己下棋进行学习训练。

不足: 复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师危辉：“人机大战对于人工智能的发展意义很有限。解决了围棋问题，并不代表类似技术可以解决其他问题，自然语言理解、图像理解、推理、决策等问题依然存在，人工智能的进步被夸大了。”

目前并非普适，只适用于状态空间探索几乎零成本且探索过程不影响假设空间的任务。-----周志华

微软小冰：“微软小冰”是微软（亚洲）互联网工程院基于2014年提出建立的情感计算框架，通过算法、云计算和大数据的综合运用，采用代际升级的方式，逐步形成向EQ方向发展的完整人工智能体系。

近日，物灵旗下K6教育产品Luka与微软小冰的合作宣布正式启动。人工智能界最著名的少女小冰姐姐将牵手萌萌的宇宙故事收集员Luka，为全球孩子带来专属的定制童话故事。而且微软小冰可以通过聆听分析歌曲旋律，结合对不同城市标志性建筑的学习，创作与该城市及歌曲心情有关的视觉作品。微软小冰设计的“天际线”系列T恤已进入SELECTED店内进行销售。与前5代不同，现在第六代小冰已经与华为，小米等众多企业达成合作，并在多个场景中得到应用。

经过使用，这机器人还是大部分情况不能准确对话，只是回一句相关的话或问一句相关的话。

除上述外还有苹果公司的Siri，微软的Cortana，汉森机器人技术公司（香港）2015年激活的智能机器人Sophia等。

2.AI在各国的发展情况：

总体上来看，美国依然是目前发展的最快的国家，中国紧追其后。形成中美领先的局势，在欧洲各国中，以英国的人工智能企业数量最多，其次为印度、以色列等国。

根据中国信通院的数据，截至2018年上半年，在全球范围内共监测到4998家人工智能企业。其中，美国AI企业数量2039家位列全球第一，其次是中国（不含港澳台地区）1040家，其后依次是英国392家、加拿大287家、印度152家。

2013年以来，全球AI领域投融资热情持续高涨，中国投融资的金额占比达到60%，成为AI领域全球吸纳资本最多的国家；相比之下，美国在投融资笔数上占比达41%，超过中国的31.7%，是全球投融资最活跃的国家。

通过全球AI专利申请地域分布，对比全球各国AI专利数量，中国已超过美国成AI领域专利申请量最高的国家。

1998-2018年，全球AI领域论文产出量最多的是美国14.91万篇，中国以14.18万篇位居第二。美国AI研究机构数量和学者数量在全球占比接近半数，中国明显落后于美国。

下面是各国政府对AI的措施：

美国：美国对人工智能的研究一直处于世界最前沿，一方面得益于联邦研究基金的支持，另一方面得到了政府的高度重视。对人工智能领域，美国政府采取轻干预、重投资政策。在2016年10月先后发布了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略规划》，两份报告详细阐述了人工智能的发展现状、规划、影响及具体举措，将人工智能上升到了国家战略层面，为美国人工智能的发展制定了宏伟计划和发展蓝图。

中国：2016 年5月，发改委在《“互联网+ ”人工智能三年行动实施方案》中明确提出，到2018年国内要形成千亿元级的人工智能市场应用规模。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，并提出三步走规划，将人工智能产业发展推向新高度；10月，人工智能被写入十九大报告。目前，国内互联网巨头BAT等也纷纷争相切入到人工智能产业，充分展示了科技领头羊对于未来市场的敏锐嗅觉。

英国：英国政府非常懂得如何把数据资源社会化。比如，伦敦政府会把所有政府收集的城市信息都公开，免费提供给所有的初创公司，作为这些公司的数据资源，基于这些数据可以进行很多创新。与此同时，伦敦、牛津、剑桥这一“科技金三角”吸引了约四分之三的欧美基金在此设立分支。

印度：印度的it教育本身在美国的支持下就是世界领先水准的，拥有数目不小的人工智能专业人才群体。目前，印度有800多家公司已经或正在部署人工智能，拥有近2.9万名人工智能专业人才。印度政府也开始逐渐重视人工智能的发展。莫迪政府在2018~2019年度的财政预算中对人工智能拨款提高了一倍，达到4.8亿美元，并决定在人工智能、数字制造、区块链和机器学习等技术的研究、培训和技能开发方面投入巨资。应用人工智能后，印度将会有五个领域最为受益：医疗保健、农业、教育、“智慧城市”和如城市交通等基础设施。

日本：在日本，风险投资的活跃程度远远低于美国和中国。日本2016年的风险投资总额在3000亿日元（约183亿人民币），虽然比上一年增长了一倍，但即使是这样，资金规模也仅是美国的二十分之一和中国的十分之一。因此日本现在在人工智能的研究方面是相对落后的。在日本2019年度预算的概算要求中，科学技术领域的要求额较2018年度最初预算增长13.3%，达到4.351万亿日元（约2666亿元人民币）。这笔预算将重点用于人工智能相关技术开发和人才培养等。

AI的商业应用和商业模式：

AI在商业方面的应用有很多，但高新技术似乎热衷于先结合医疗方面居多，无论是沃森，阿尔法狗还是一些国内的一些高新智能系统都在与医疗结合的方面较先取得客观的成果，当然在这基础上，AI已经融入到很多行业中，教育，零售，交通，时尚，环保等。

AI在商业中的具体应用有：人工智能（语音）客服（天猫淘宝客服），人工智能医疗诊断辅助系统（沃森），无人驾驶（Google，阿里巴巴等公司都有无人驾驶），人工智能调度交通（政府交通系统），图像识别（支付宝刷脸），AI智能教育（沃森）等各方面。

AI的商业模式：

生态构建者（最重要）：全产业链生态+场景应用作为突破口。以互联网公司为主，长期投资基础设施和技术，同时以场景应用作为流量入口，累计应用，成为主导的应用平台，将成为人工智能生态构建者（如谷歌，亚马逊，阿里云等）。
技术算法驱动者：技术层+场景应用作为突破口。以软件公司为主，深耕算法平台和通用技术平台，同时以场景应用作为流量入口，逐渐建立应用平台（如Microsoft，IBM Watson等）。
应用聚焦者：场景应用。以创业公司和传统行业公司为主，基于场景或行业数据，开发大量细分场景的应用。
垂直领域先行者：杀手级应用+逐渐构建垂直领域生态。以垂直领域先行者为主，在垂直领域依靠杀手级应用（如出行场景应用、面部识别应用等）积累大量用户和数据，并深耕该领域的通用技术和算法，成为垂直领域的颠覆者（如滴滴出行，旷视科技等）
基础设施提供者：从基础设施切入，并向产业链下游拓展。以芯片或硬件等基础设施公司为主，从基础设施切入，提高技术能力，想数据，算法等产业链上游拓展。

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