人工智能法律服务研究报告

人工智能法律服务研究报告
人工智能法律服务研究报告

人工智能法律服务研究报告

腾讯研究院研究员在刚刚过去的周末,想必大家都

被腾讯AI Lab研发的围棋人工智能程序“绝艺”刷屏了,在第10届UEC杯计算机围棋大赛中,“绝艺”11战11胜,夺得

冠军。这是围棋界自谷歌的阿尔法狗之后的又一爆炸性新闻。但AI的“洪荒之力”可绝不止于此,开始涉足高大上的法律服务市场。“绝艺”的研发者说,AI在推动人类对围棋的认知,这同样适用于法律服务。

从法律检索、法律文件准备到合同审核、法律咨询再到案件结果预测、诉讼策略选择,以人工智能为标志的法律科技正在搅动法律服务市场。去年6月,IBM 的认知计算机Watson 支撑的史上首个人工智能律师ROSS “受雇于”一

家美国律所,它可以用人类语言和律师交流,给人一种和准雇员共事的体验。在英国,一款名为DoNotPay 的机器人

律师可以帮助用户挑战交通罚单并准备所需的法律文件,现在已经扩大到了政府住房申请、难民申请等法律服务。在国内,人工智能成为今年两会一大热点,所谓的法律机器人“小梨”“法狗狗”等不断涌现,受到公众关注。有预测甚至认为,在15年内,机器人和人工智能将会主导法律实践,给律所

带来“结构性坍塌”,法律服务市场的面貌将大为改观。

难道真如电影《回到未来2》中所预测的,终有一天将

不再需要律师?如果AI 可以以更高效、更廉价的方式提供法律服务,提高正义和法律服务的可得性,对穷人难道不是一大福音吗?但如果诉讼双方在法律科技的获取上存在很

大的不平衡,也可能造成新形式的不公正和滥用。虽然法律科技可能前景无限,但其中的一些挑战也需要人们思考并回应。

一、AI来了,人类的工作还安全吗?

1956年见证了“人工智能”(artificial intelligence)这一概念的问世。在随后的六十年间,人工智能历经两次发展浪潮、两次AI寒冬。这一次,AI真的来了。

2010年以来,在大数据、机器学习、计算能力等因素

的推动下,AI已然迎来第三次发展浪潮。机器学习推动AI 进入发展新高度,学习型AI 正在改变很多事物。无论是监督学习还是无监督学习,AI 都在自主学习。比如,开发者并未按部就班地告诉自动驾驶系统如何开车,算法自己“学会了”如何在不同的道路环境下驾驶并不断提高驾驶水平。再比如,QQ音乐会向你推荐你可能感兴趣的歌曲,程序员并未告诉QQ音乐你的兴趣是什么,QQ音乐的算法自己“推断出了”

你的兴趣并不断提高这一判断的准确性。类似的例子不胜枚举。在越来越多的情境下,AI在替代人类做出判断,或者说,这些判断本该由人类做出。

AI在各行各业的应用将带来新一轮自动化,其结果要么

是深刻改变人机协作的方式,要么是完全或者部分地替代人类。一些经济学家预测,人工智能系统的普及将显著地减少工作的供应量。在高频率、高容量的任务上,人类不可能和AI 相匹敌。

2016年的一项研究发现,2000年以来,数字产业并未带来很多新工作,美国仅0.5%的劳动力进入了新兴的科技行业。[1]2013年的一项研究发现,在未来二十年,美国47%的工作具有被自动化的风险。[2]市场调研公司Forrester 去年的一项研究预测,到2021年,智能系统和机器人将接手美国6%的工作,意味着这些工作将被完全自动化。[3] McKinsey 今年的一项研究发现,到2055年,当前工作任务的一半将被自动化,但仅有5%的工作岗位被完全自动化。

[4]蓝领和白领都有可能被AI 替代,医生、律师、会计师等所谓的高级职业不在除外之列。比如,今年1月,日本一家保险公司宣布将用IBM 的Watson 支撑的一个智能系统

替代34名保险理赔人员,这将提高生产效率30%,节约工资支出165万美元。[5]

尽管人们认为人工智能的发展、应用和普及将对人类社会产生深远影响,可能伴随着新的社会范式的产生、旧的社会范式的衰落;但是对于人工智能对未来工作究竟会有怎样的影响,人们还远未达成共识。美国前总统奥巴马呼吁“普遍收入制度”以应对AI 对工作的潜在负面影响;微软CEO 呼

吁对机器人纳税以确保被机器置换下来的劳动者的基本生存。美国的国家人工智能战略和英国的数据战略呼吁重视这个问题,加强对工作结构变化的监测和劳动者的再培训。

二、浪潮之下的AI法律服务会重塑法律服务市场吗?

虽然法律服务一贯具有较强的技术免疫力,但是倚重信息检索、文件整理和逻辑推理的法律事务确实是AI 发挥“聪明才智”的绝佳领域。1987年,关于法律与人工智能的第一次国际会议在波士顿举行,此时,万维网尚未发明,当然就更谈不上普及了。但是现在,AI 的发展和进步已经开始对法律服务市场产生一定的影响。Jomati 在一项研究《文明2030:不久将来的律所》中提出,经过长期的孵化和实验,“技术突然可以以惊人的速度向前行进了”;在15年内,机器人和人工智能将会主导法律实践,也许将给律所带来“结构性坍塌”(structural collapse),法律服务市场的面貌将大为改观。[6] 过去,法律流程外包在一定程度上造成了法律服务市场的分裂,律所为了效率等目的,或者出于自身能力的不足,将某些特定法律服务外包给第三方,让人们意识到律所并非提供所有法律服务的最佳主体。现在,AI 主导的法律科技(LawTech)正在对法律服务市场产生更为深远的影响,或许造成法律服务市场更进一步的分裂。AI 支撑的专家系统(expert system)和知识机器人(knowledge bot)正在涉

足法律服务市场,而且在几乎停滞的律所法律服务市场中

(数据显示,律所的业务在过去三年几乎没怎么增长),法律科技领域的创业者和创业公司却获得资本市场青睐,在国内外蓬勃发展,推动整体法律服务市场稳健增长。在市场和技术的双重作用下,法律服务正在进入AI时代。01| 律师的新助手和替代者:AI法律服务四大领域

一是法律检索(legal research)。各种法律数据库已经在帮助律师更好地进行法律检索,但这很多时候是一件费时费力的事,往往由律师助理或者助理律师来承担。目前,国内外已经有一些可以进行法律检索的AI 产品,如ROSS。作为世界上第一个人工智能律师,ROSS 部分受到IBM 的认知计算机Watson 支撑,它可以理解自然语言,并提供特定的、分析性的回答,这接近于和人类律师一起工作的体验。截至目前,已经有超过10家主流律所“雇佣了” ROSS。类似ROSS 的法律类“数字助理”(digital associate)越来越多,其在律所中的身份类似于准雇员。

二是文件审阅(document review)。文件审阅可谓量大,价值低。在这方面,AI 正好可以最大化其用。预测性编程(predictive coding)和利用机器学习算法的软件可以帮助为相关法律文件检索电子信息。案件相关文件的整理、证据和法律发现等任务日益被交给了机器。AI 律师在调查、法律风控、合规相关工作、文件整理甚至尽职调查等法律事务中,都可以扮演重要作用。也许10年前,律师在准备大型并购

案件的时候,需要雇员上百个高薪律师来检索成千上万份文件。然而,硅谷的一家电子取证(e-discovery)公司Blackstone Discovery 却可以以不超过10万美元的代价在

几天之内分析150万份法律文件。

此外,AI 在合同审核上正在发挥作用。比如,类似Beagle 的智能合同服务可以提供人工智能合同分析,帮助

用户以更低的成本、更高的效率管理合同,防范法律风险。因此,对于类似文件审阅、合同管理等法律服务,技术可以提供更好、更快、更便宜的服务。在企业端的法律市场,对于创业公司,这可以削减风险,提高效率,同时极大减少时间、人力成本等投入。

三是案件预测(case prediction)。伦敦律所Hodge Jones & Allen 早已在利用一个“案件结果的预测模型”来评

估人身伤害案件的胜诉可能性。这直接导致了2013年的Jackson 民事诉讼改革,使得人身伤害案件的诉讼成本大大降低了。[7]理论上,AI 能够预测法律纠纷和程序的结果。

对过去案件的自动化分析,外加数据挖掘和预测性分析技术,可以得出一些有趣的结果。这种工具对律师而言意义重大。在这一方面,Lex Machina 公司提供的服务,通过对成千上万份法院判决进行自然语言处理,来预测案件结果。比如,其软件可以确定哪位法官倾向于支持原告,基于对方律师过去处理的案件来形成相应的诉讼策略,针对某个特定法院形

成最有效的法律论证,等等。迈阿密一家名为Premonition 的公司甚至宣称可以基于类似案件判决的统计性分析,在起诉前就预测案件的胜诉方。2016年,英国法院对预测性编程持支持态度。

四是咨询服务(advisory service)。AI法律咨询以DoNotPay 最为典型,它在线帮助用户挑战交通罚单。用户只需要访问其网站,同其发消息进行交流,它就可以利用用户提供的信息形成一份文件,用于挑战罚单。它在纽约、伦敦和西雅图,已经成功挑战了超过20万个罚单,成功率是60%。DoNotPay 还在不断扩大其法律服务类型,已经涵盖到了航班延误补偿金请求、政府住房申请等。在国内,号称中国第一个机器人律师的“小梨”目前可以提供签证、离婚咨询等服务。咨询服务可谓是AI 法律服务的一大热门。

02| AI法律服务三大潜在影响:结构性变革、正义可得性和无讼社会

(1)AI可能给既有的法律服务市场带来结构性变革。第一个需要回答的问题是,AI 介入法律服务市场会使律师边缘化吗?

虽然AI律师可能使部分法律从业者如实习律师、律师助理等失去价值,或者替代律师处理类似咨询、离婚等需要做大量检索工作的法律事务,但尚无证据表明AI 律师可以大范围替代律师,如出庭、做辩护人等。因此,一个简单回答

可能是,AI 不会取代律师,而是会和律师并肩工作,就像医生和医疗器械之间的关系那样。

AI 增强法律服务(AI-augmented legal service)可能

成为未来的常态,不进行这方面布局的律所未来可能失去核心竞争力。在AI 的协助下,律师可以更加专注于处理复杂

的法律问题,而且效率更高,意味着成本可能降低,将扩大律师服务的可负担性。此外,AI 的介入可能进一步分裂法律服务市场,让法律服务不再是律所的专属,可能重新定义律师的工作和功能,以及法律服务市场的商业模式。Legalzoom、Axiom等大量AI 公司进入法律服务市场,有些甚至获得九位数的投资,其将改变法律服务的结果和工具。未来,以数据代替假设和道听途说,这对更好的服务提供、资源选择、案件管理、结果预测等都是至关重要的。

(2)AI 可以提高法律服务的可得性,解决法律援助不足的问题。法律服务市场最为人诟病的是高昂的成本。法律服务不能够触达大量的个人、中小企业等,产生正义可得性危机(access to justice crisis)。事实上,可能大部分人在遇到法律问题时不会找律所,请律师。AI 的介入正在改变这一现状。AI 法律服务的廉价性、高效性可以帮助成千上万的个体和中小企业获得类似咨询、合同等法律服务,降低法律服务费用,提供多种选择。此外,AI 律师甚至可以在案件中为无力负担诉讼费用的当事人提供法律援助服务。这对不能获

取法律服务的穷人而言,不可谓不是一大福音。斯坦福大学的Roland Vogl 教授认为,机器人将成为法律系统的主要进入点。法律援助团队因为无暇顾及而拒绝提供援助,但未来人工智能计算机系统可以在案件中援助当事人,只有当需要律师介入时,律师才需要介入。

(3)AI 可能有助于实现无讼社会的目标。无讼、息讼自古以来是中国社会的一个追求。比如,在电子商务网站eBay 上,大量争议被提交给软件,由其审理和裁决。利用一个APP 或者聊天机器人,各方可以完成有关案件事实的问卷并提交电子证据。国内的淘宝上存在类似的在线争议解决机制。可以设想,未来包括遗嘱、合同、离婚等法律争议都可以通过类似的方式解决,而且由于智能裁判系统不受人类法官的各种主观因素影响,可以保证在大部分案件中实现结果的基本一致性。再比如,智能合同管理,可以通过随时监测双方的行为来确定违约与否,并做出相应的行为,避免在纠纷出现后诉诸法庭。类似的第三方裁判软件未来可以以数字化的方式快速解决争议。三、AI法律服务带来的三大挑战:监督、保密义务和未经授权执业

对于诸如DoNotPay 等可以提供法律咨询服务和协助准备法律文件的AI 律师,一个有意思的问题是,用户和它们之间存在律师-当事人的委托关系吗?

很显然,这一委托关系只存在于人类律师和自然人或者

法人客户之间。当人工智能律师开始为用户提供法律服务,它们之间是否存在委托关系是一个有意思的问题。此外,基于算法的AI 法律服务是否能够符合法律职业的价值、观念等,也是需要慎重考虑的。

但在AI 律师不是替代人类律师,而是成为其帮手的情况下,也存在一些挑战。第一,在法律上,类似法律检索、文件审阅、案件预测等AI 律师并非真正的律师,那么与其一道工作的人类律师是否有义务监督其行为?按理,律师需要对参与法律服务提供的人类非律师进行监督,确保其行为符合律师的职业义务。那么,当AI 律师履行的工作或者做出的决策在性质上就是提供法律服务时,比如准备法律文件、做出是否提交特定文件的决定,或者从事类似的行为,律师是否需要对其进行监督?当前的诸多AI 系统都是一个“黑箱”,提供法律服务的AI 系统也不例外,律师可能根本无从知晓其如何作出决策,将律师的监督义务延伸到AI 系统是否必要或者可行?这值得探讨。

第二,保密义务。很多法律类的AI 应用都是由第三方提供的,而非律所本身,律所只是以服务的形式购买过来。基于机器学习,样本和数据越大,AI分析的质量就越高,而且会不断提高和优化。因此,AI 技术提供者可能将各个客户的数据汇总到一个数据库供系统学习。因此,从保密义务的角度出发,律师必须考虑什么数据提供给了AI 提供者,以

及如何保护、存储这些数据。如果诉讼双方使用同一个AI 法律服务,是不是有可能双方的数据都被用来训练这一AI 系统?在这些情况下,律师的保密义务将值得关注。

第三,未经授权的执业问题。对于较为成熟、能力更强的AI 律师,当其向用户提供法律服务,是否需要具有职业资格?就市场中所谓的机器人律师而言,它们是否需要参加法律职业资格考试?抑或需要其他形式的考核以确定其具

有职业能力?当然,随着AI法律服务市场的蓬勃发展,这也是一个值得思考的问题。四、需要对法律科技进行必要的职业监管吗?

在莎士比亚的《亨利六世》中,屠夫迪克说,“我们所为最要紧之事,乃是干掉所有律师。”电影《回到未来2》中预言的2015年的法律系统是如此完美,以至于根本不需要律师,所以当马蒂穿越到2015年后才发现那里根本没有律师。当然,这些预言还远没有实现,而AI 法律服务却在逐渐成为现实。基于人工智能、大数据的法律科技正在改变着法律服务市场,正如精准医疗和个性化医疗那样,精准诉讼和个性化诉讼也正在成为可能。法律科技对法律行业的影响或许才刚刚揭幕而已。

在论文《机器人可以成为律师吗?计算机、律师和法律实践》(Can Robots Be Lawyers? Computers, Lawyers,and the Practice of Law)中,作者呼吁对法律科技进行有效的

职业监管,以便保护客户和法律系统的价值,最大化其好处,并防范风险。作者认为,自动化预测正在影响法律实践,而且这一技术已经对当事人的行为产生了扭曲并且影响到了

法律自身。如果在法律行业中,法律技术不能普遍获取,意味着在一项争议或者交易中,一方可以获取特定法律科技,而另一方面则不能。各方的资源不平衡并非新鲜事,但是不能平等获取法律科技可能带来新类型的不公平甚至滥用。[8]随着人工智能介入法律服务的程度的加深,一方面它虽然可以提高法律服务的可得性,但另一方却也需要确保它不会扭曲人们所信奉的正义的法律系统的一些价值,不会带来新的偏见和滥用,不要让正义成为一场科技秀。

人工智能报告

人工智能论文 班级:计算机0901 姓名:李佳林 学号:3070602044

人工智能 摘要:人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科,同时也是一门新思想,新观念,新理论,新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学,控制论,信息论,神经心理学,哲学,语言学等多种学科研究的基础发展起来的,因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术,原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。 归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入,科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响,出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础,多学科相互合作,可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。 关键词:人工智能发展;机器学习;专家系统 一:人工智能的定义 人工智能是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。其精确的定义是:一个电脑系统具有人类的知识和行为,并具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程则是:对于人类因问题和事物所引起的刺激和反应,以及因此所引发的推理、解问题、学习、判断及思考决策等过程,将这些过程分解成一些基本步骤,再透过程序设计,将这些人类解问题的过程模组化或公式化,使得电脑能够有一个结构的方法来设计或应付更复杂的问题。这套能够应付问题的软体系统,即称之为人工智能系统。人工智能是一种技术,而不是一项产品它的目的是让电脑更能了解一般化的事物。

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机,到计算机拥有能够自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,那个变化的缘故有显而易见的(更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 那个 AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不,然而 AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开发新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期,这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化,我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。

人工智能研究报告-副本

人工智能研究报告 产生背景 人工智能的出现不是偶然的,它是人们长期以来探索和研制能进行计算、推理和思维的智能机器的必然结果。自古以来,人们一直在试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动,以提高人类征服自然和改造自然的能力。古希腊的哲学家亚里士多德就提出了形式逻辑问题。12世纪末至13世纪初,西班牙逻辑学家卢乐提出了制造可以解决各种问题的通用逻辑机。17世纪,法国的物理学家和数学家帕斯卡制造出世界上第一台机械式加法器,并得到广泛应用。随后德国哲学家和数学家莱布尼茨在帕斯卡加法器的基础上进一步制成了可进行四则运算的计算器。莱布尼茨还提出了“符号语言”和“思维演算”的重要设想,他认为:必须将人的思维代数几何化,即像代数那样按照公式来思考,像几何那样直观的通过图画来思维。这一思想导致了后来的数理逻辑的诞生,成为了现代机器思维设计思想的萌芽。 19世纪,英国数学家布尔在《思维法则》一书中,第一次用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则,创立了布尔代数。英国数学家和发明家巴贝奇发明了差分机和分析机,其中分析机的设计思想与现代电子计算机十分相似。虽然巴贝奇的发明在当时没有得到实现和收到应有的重视,但是他的科学思想为研制“思维机器”做出了巨大的贡献。 20世纪30年代,英国数学家图灵开始了寻求智力机的研究工作。1937年,图灵发表了“理想自动机”的论文,该文给可计算性这一概念下了严格的数学定义,并论证了任何需要精确的加以确定的计算过程,都能由“图灵机”完成,为人们清晰地描绘出理想自动机的蓝图,同时也为电子计算机的诞生奠定了基础。(1937年,伦敦权威的数学杂志又收到图灵一篇论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》,作为阐明现代电脑原理的开山之作,被永远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题:是否只要给人以足够的时间演算,数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答?传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立,可是图林独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。图林想象的机器说起来很简单:该计算机使用一条无限长度的纸带,纸带被划分成许多方格,有的方格被画上斜线,代表“1”;有的没有画任何线条,代表“0”。该计算机有一个读写头部件,可以从带子上读出信息,也可以往空方格里写下信息。该计算机仅有的功能是:把纸带向右移动一格,然后把“1”变成“0”,或者相反把“0”变成“1”。图林设计的“理想计算机”被后人称为“图林机”,实际上是一种不考虑硬件状态的计算机逻辑结构。图林还提出可以设计出另一种“万能图林机”,用来模拟其它任何一台“图林机”工作,从而首创了通用计算机的原始模型。图林甚至还想到把程序和数据都储存在纸带上,比冯·诺依曼更早提出了“储存程序”的概念。1945年,匈牙利数学家冯诺依曼提出了存储程序的思想,在计算机领域建立了不朽的功勋。目前的计算机体系结构仍然是冯诺依曼型的。1946年,美国数学家、电子计算机先驱莫克利和他的研究生埃克特合作,成功研制了世界上第一台电子数字计算机ENIAC,为机器智能的研究和实现提供了物质基础。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质:人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理:利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即,AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代,2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局,2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟:人脑工程项目(HBP) (8) 2.2.2、美国:大脑研究计划(BRAIN) (8) 2.2.3、日本:大脑研究计划(Brain/MINDS) (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型,人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动,人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视,2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革,AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起,科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增,科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化,机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿,有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素,人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加,2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段,预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆:企业数量激增发展迅猛,机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新,创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景,未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业,软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域:IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域:Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域:Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域:Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域:Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑:短期看好应用开发领域,长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

人工智能报告分析

江苏大学 《人工智能》报告 设计题目人工智能报告 学生姓名叶澔鹏 指导老师赵跃华 学院计算机科学与通信工程学院专业班级信息安全1202班 学号 3120604053 完成时间2015年10月25日

摘要:知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种,在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词:知识人工智能(AI)知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一.知识的概念 知识(Knowledge)是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识,包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识。 经过人的思维整理过的信息、数据、形象、意象、价值标准以及社会的其他符号产物,不仅包括科学技术知识----知识中最重要的部分,还包括人文社会科学的知识、商业活动、日常生活和工作中的经验和知识,人们获取、运用和创造知识的知识,以及面临问题做出判断和提出解决方法的知识。 知识是把有关的信息关联在一起,形成的关于客观世界某种规律性认识的动态信息结构。 知识=事实+规则+概念 事实就是指人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述,以及对事物之间关系的描述。 规则是指能表达在前提和结论之间的因果关系的一种形式; 概念主要指事实的含义、规则、语义、说明等。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道:实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践,知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识,是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶,故相应于一定的客观环境与条件下,只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时,知识的正确性就接受检验,必

人工智能市场调研分析报告

人工智能市场调研分析报告

目录 第一节人工智能与深度学习 (3) 一、人工智能:让机器像人一样思考 (3) 二、机器学习:使人工智能真实发生 (4) 三、人工神经网络:赋予机器学习以深度 (4) 四、深度学习:剔除神经网络之误差 (5) 第二节深度学习的实现 (5) 一、突破局限的学习算法 (6) 二、骤然爆发的数据洪流 (6) 三、难以满足的硬件需求 (7) 第三节现有市场——通用芯片GPU (8) 一、GPU是什么? (8) 二、GPU和CPU的设计区别 (8) 三、GPU和CPU的性能差异 (9) 四、GPU行业的佼佼者:Nvidia (10) 五、Nvidia的市场定位:人工智能计算公司 (11) 六、Nvidia的核心产品:Pascal家族 (12) 七、Nvidia的应用布局:自动驾驶 (13) 八、Nvidia的产业优势:完善的生态系统 (14) 第四节未来市场:半定制芯片FPGA (14) 一、FPGA是什么? (14) 二、FPGA和GPU的性能差异 (15) 三、FPGA市场前景 (16) 四、FPGA现有市场 (17) 五、FPGA行业的开拓者:Intel (17) 六、Intel的产品布局 (17) 七、Intel的痛点:生态不完善 (18) 八、Intel的优势 (19) 第五节投资前景 (20)

第一节人工智能与深度学习 2016年,AlphaGo与李世石九段的围棋对决无疑掀起了全世界对人工智能领域的新一轮关注。在与李世石对战的5个月之前,AlphaGo因击败欧洲围棋冠军樊麾二段,围棋等级分上升至3168分,而当时排名世界第二的李世石是3532分。按照这个等级分数对弈,AlphaGo每盘的胜算只有约11%,而结果是3个月之后它在与李世石对战中以4比1大胜。AlphaGo的学习能力之快,让人惶恐。 一、人工智能:让机器像人一样思考 自AlphaGo之后,“人工智能”成为2016年的热词,但早在1956年,几个计算机科学家就在达特茅斯会议上首次提出了此概念。他们梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器,也就是我们今日所说的“强人工智能”。这个无所不能的机器,它有着我们所有的感知、所有的理性,甚至可以像我们一样思考。 人们在电影里也总是看到这样的机器:友好的,像星球大战中的C-3PO;邪恶的,如终结者。强人工智能目前还只存在于电影和科幻小说中,原因不难理解,我们还没法实现它们,至少目前还不行。 我们目前能实现的,一般被称为“弱人工智能”。弱人工智能是能够与人一样,甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如,Pinterest上的图像分类,或者Facebook的

关于人工智能的发展及预测学习报告

人工智能的发展及预测学习报告 姓名 人工智能(Aritificial Intelligence, AI)是一门融合了计算机科学、统学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科。它的目标是希望计算机拥有像人一样的智力能力,可以替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。 一、实现人工智能的方法----机器学习 机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知,我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。 机器学习最成功的应用领域是计算机视觉,虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器,以便让程序能识别物体从哪里开始,到哪里结束;写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边;写分类器来识别字母“ST-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器,人们总算可以开发算法来感知图像,判断图像是不是一个停止标志牌。

这个结果还算不错,但并不是那种能让人为之一振的成功。特别是遇到云雾天,标志牌变得不是那么清晰可见,又或者被树遮挡一部分,算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间,计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化,太容易受环境条件的干扰。 随着时间的推进,学习算法的发展改变了一切。 二、实现机器学习的技术—深度学习 人工神经网络(Artificial Neural Networks)是早期机器学习中的一个重要的算法,历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同,人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。 例如,我们可以把一幅图像切分成图像块,输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作,把数据传递到第三层,以此类推,直到最后一层,然后生成结果。每一个神经元都为它的输入分配权重,这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。我们仍以停止(Stop)标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎,然后用神经元进行“检查”:八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论,它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重,给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。这个例子里,系统可能会给出这样的结果:86%

《人工智能导论》课程研究报告总结

《人工智能导论》课程研究报告题目:BP神经网络的非线性函数拟合 班级:自动化1303班 姓名:汪洋、房亮、彭正昌、蔡博、刘航、范金祥 学号: 2016年1月1日

目录 第一章人工智能相关介绍 1.1人工神经网络与matlab (3) 1.2人工神经网络的研究背景和意义 (3) 1.3神经网络的发展与研究现状 (4) 1.4神经网络的应用 (5) 第二章神经网络结构及BP神经网络 (5) 2.1神经元与网络结构 (5) 2.2 BP神经网络及其原理 (9) 2.3 BP神经网络的主要功能 (11) 第三章基于matlab的BP神经网络的非线性函数拟合 3.1运用背景 (5) 3.2模型建立 (9) 3.3MatLab实现 (11) 参考文献 (15) 附录 (17)

人工智能相关介绍 1.1人工神经网络与matlab 人工神经网络(Artificial Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力,特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关,是一门新兴的边缘交叉学科。 神经网络具有非线性自适应的信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷,因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。神经网络与其他传统方法相组合,将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来,神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展,并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合,形成计算智能,成为人工智能的一个重要方向。 MATLAB是一种科学与工程计算的高级语言,广泛地运用于包括信号与图像处理,控制系统设计,系统仿真等诸多领域。为了解决神经网络问题中的研究工作量和编程计算工作量问题,目前工程领域中较为流行的软件MATLAB,提供了现成的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox,简称NNbox),为解决这个矛盾提供了便利条件。神经网络工具箱提供了很多经典的学习算法,使用它能够快速实现对实际问题的建模求解。在解决实际问题中,应用MATLAB 语言构造典型神经网络的激活传递函数,编写各种网络设计与训练的子程序,网络的设计者可以根据需要调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序,使自己能够从烦琐的编程中解脱出来,减轻工程人员的负担,从而提高工作效率。 1.2 人工神经网络的研究背景和意义 人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 人工神经网络就是模拟人思维的一种方式,是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 近年来通过对人工神经网络的研究,可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点:(1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射,了解它们相互联系和相互作用的机理,从而揭示思维的本质,探索智能的本源。(2)争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机,即神经网络计算机。(3)研究仿照脑神

人工智能研究报告

人工智能研究报告 成员: E01214 祝激文 E01214 张荡荡 E01214116 潘学峰 E01214 贾鹏飞

基本信息 概念 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后,它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失,信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的,吸引其他的蚂蚁过来,这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路,他们会另辟蹊径,如果另开辟的道路比原来的其他道路更短,那么,渐渐地,更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后,经过一段时间运行,可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。 原理 设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点;再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼地编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序!太复杂了,恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。 然而,事实并没有你想得那么复杂,上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行!为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情?答案是:简单规则的涌现。事实上,每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息,他们其实只关心很小范围内的眼前信息,而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策,这样,在蚁群这个集体里,复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律!那么,这些简单规则是什么呢? 问题 蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢?在没有蚂蚁找到食物的时候,环境没有有用的信息素,那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢?这要归功于蚂蚁的移动规则,尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先,它要能尽量保持某种惯性,这样使得蚂蚁尽量向前方移动(开始,这个前方是随机固定的一个方向),而不是原地无谓的打转或者震动;其次,蚂蚁要有一定的随机性,虽然有了固定的方向,但它也不能像粒子一样直线运动下去,而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性,尽量保持原来的方向,但又有新的试探,尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向,这可以看成一种选择的过程,也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确,而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。 当然,在有一只蚂蚁找到了食物的时候,大部分蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的。但不排除会出现这样的情况:在最初的时候,一部分蚂蚁通过随机选择了同一条路径,随着这条路径上蚂蚁释放的信息素越来越多,更多的蚂蚁也选择这条路径,但这条路径并不是最优(即最短)的,所以,导致了迭代次数完成后,蚂蚁找到的不是最优解,而是次优解,这种情况下的结果可能对实际应用的意义就不大了。 蚂蚁如何找到最短路径的?这一是要归功于信息素,另外要归功于环境,具体说是计算机时钟。信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多,因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条

【完整版】2020-2025年中国人工智能行业市场突围策略研究报告

(二零一二年十二月) 2020-2025年中国人工智能行业市场突围战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场突围战略概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节研究企业市场突围战略的意义 (9) 第二章市场调研:2019-2020年中国人工智能行业市场深度调研 (10) 第一节人工智能走向产业应用 (10) 一、人工智能行业图谱 (10) 二、人工智能的商业模式 (12) 第二节人工智能助力企业数字化转型 (13) 一、人工智能价值创造的三个层次 (13) 二、人工智能助力企业业务智能化 (14) 第三节2019-2020年人工智能行业发展情况分析 (15) 一、美国规定10项AI监管原则 (16) 二、发展人工智能各国争先 (16) 三、人工智能以人为本 (18) 四、2019年人工智能发展的热点透视 (18) 五、人工智能将在回归理性中走向新的飞跃 (23) 第四节2020年人工智能行业发展展望 (25) 一、2020年形势的基本判断 (26) (一)从产业链建设看 (26) (二)从政策推动来看 (26) (三)从投融资情况看 (26) (四)从外部形势看 (27) 二、2020年新一代人工智能将围绕五大方向持续攻关 (27) 三、需要关注的几个问题 (28) (一)我国人工智能领域的基础创新投入严重不足 (28) (二)我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱 (28) (三)以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给经济社会带来严重负面影响 (29) 四、应采取的对策建议 (29) (一)以算力为核心加强人工智能基础能力建设 (29) (二)体系化梳理我国人工智能产业供应链现状 (29) (三)推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力 (29) (四)在国际社会上提出发展“负责任的人工智能” (29) 第五节全球主要经济体人工智能发展战略 (30) 一、美国:政府高度重视,旨在继续“全面领先” (30) 二、欧盟:伦理价值观引领,协同合作推进战略 (32) 三、英国:积极推动产业创新发展 (33) 四、德国:借势工业4.0打造国家品牌 (34) 五、日本:以人工智能构建“超智能社会” (35)

人工智能调查报告

关于人工智能得调查报告 目录 前言 (2) 一、人工智能得定义?3 二、人工智能得研究发展阶段 (3) 三、人工智能得研究方法4? 四、人工智能在人类生活中得应用 (5) 五、人工智能发展得利?6 六、人工智能发展得弊 (7) 七、人工智能得影响7? 八、人工智能得研究热点............................................................................................................. 7 九、人工智能得研究价值8? 十、展望人工智能......................................................................................................................... 8总结9? 前言 通过这段时间对人工智能得调查、研究、学习,我对人工智能有了更深得认识。我理解得人工智能就就是对人得意识、思维得信息过程得模拟。人工智能不就是人得智能,但能像人那样思考、也可能超过人得智能. 人工智能就是计算机学科得一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为就是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这就是因为近三十年来它获得了迅速得发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕得成果,人工智能已逐步成为一个独立得分支,无论在理论与实践上都已自成一个系统.人工智能从诞生以来,理论与技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来得科技产品,将会就是人类智慧得“容器”。 人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛得重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。人工智能就是研究使计算机来模拟人得某些思维过程与智能行为(如学习、推理、思考、规划等)得学科,主要包括计算机实现智能得原理、制造类似于人脑智能得计算机,使计算机能实现更高层次得应用. 一、人工智能得定义 人工智能得定义可以分为两部分,即“人工"与“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么就是人力所能及制造得,或者人自身得智能程度有没有高到可

2019年中美人工智能产业分析报告

2019年中美人工智能产业分析报告 2019年8月

目录 一、走进人工智能新时代 (6) 1、人工智能是什么 (6) 2、中美两国引领全球人工智能发展 (8) 二、多角度对比中美人工智能投资 (11) 1、看规模,中国人工智能投资额已超过美国 (11) 2、看轮次,中国人工智能投融资更偏早期 (12) 3、看投向,中国重应用层而美国重基础层 (13) 三、人工智能带来新机会,中国有望从AI芯片突围 (18) 1、人工智能的发展加速芯片专用化进程 (18) 2、高端人才缺乏是中美AI芯片领域投资差异的最大原因 (21) (1)美国在芯片领域起步早,巨头众多,培养并积累了丰富的人才 (21) (2)美国芯片和互联网巨头众多,为资本退出提供更多选择 (22) (3)美国芯片产业链齐全,产业布局完整 (24) 3、换道超车,中国在AI芯片上可以有所作为 (25) (1)AI芯片处于发展早期,竞争格局未定 (25) (2)边缘AI芯片领域,广阔的应用场景为中国提供巨大机会 (28) (3)芯片自主可控呼声高涨,政策为芯片研发保驾护航 (28) 四、深入落地,计算机视觉仍有广阔的应用场景 (30) 1、计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分 (30) 2、多重因素促成中美计算机视觉领域投资差异 (33) (1)安防千亿市场成为拉动中国计算机视觉发展的最大需求 (33) (2)我国计算机视觉技术领先,在数据方面占有优势 (35) (3)中国消费者对新技术接受度更高 (36)

3、对比美国,看好中国计算机视觉应用领域进一步拓宽 (37) (1)新零售 (38) (2)医疗影像 (38) (3)保险行业 (39) (4)工业制造 (39) 五、主要风险 (40) 1、人工智能芯片研发不及预期 (40) 2、计算机视觉技术发展不及预期 (40)

人工智能法律服务研究报告

人工智能法律服务研究报告 腾讯研究院研究员在刚刚过去的周末,想必大家都 被腾讯AI Lab研发的围棋人工智能程序“绝艺”刷屏了,在第10届UEC杯计算机围棋大赛中,“绝艺”11战11胜,夺得 冠军。这是围棋界自谷歌的阿尔法狗之后的又一爆炸性新闻。但AI的“洪荒之力”可绝不止于此,开始涉足高大上的法律服务市场。“绝艺”的研发者说,AI在推动人类对围棋的认知,这同样适用于法律服务。 从法律检索、法律文件准备到合同审核、法律咨询再到案件结果预测、诉讼策略选择,以人工智能为标志的法律科技正在搅动法律服务市场。去年6月,IBM 的认知计算机Watson 支撑的史上首个人工智能律师ROSS “受雇于”一 家美国律所,它可以用人类语言和律师交流,给人一种和准雇员共事的体验。在英国,一款名为DoNotPay 的机器人 律师可以帮助用户挑战交通罚单并准备所需的法律文件,现在已经扩大到了政府住房申请、难民申请等法律服务。在国内,人工智能成为今年两会一大热点,所谓的法律机器人“小梨”“法狗狗”等不断涌现,受到公众关注。有预测甚至认为,在15年内,机器人和人工智能将会主导法律实践,给律所 带来“结构性坍塌”,法律服务市场的面貌将大为改观。 难道真如电影《回到未来2》中所预测的,终有一天将

不再需要律师?如果AI 可以以更高效、更廉价的方式提供法律服务,提高正义和法律服务的可得性,对穷人难道不是一大福音吗?但如果诉讼双方在法律科技的获取上存在很 大的不平衡,也可能造成新形式的不公正和滥用。虽然法律科技可能前景无限,但其中的一些挑战也需要人们思考并回应。 一、AI来了,人类的工作还安全吗? 1956年见证了“人工智能”(artificial intelligence)这一概念的问世。在随后的六十年间,人工智能历经两次发展浪潮、两次AI寒冬。这一次,AI真的来了。 2010年以来,在大数据、机器学习、计算能力等因素 的推动下,AI已然迎来第三次发展浪潮。机器学习推动AI 进入发展新高度,学习型AI 正在改变很多事物。无论是监督学习还是无监督学习,AI 都在自主学习。比如,开发者并未按部就班地告诉自动驾驶系统如何开车,算法自己“学会了”如何在不同的道路环境下驾驶并不断提高驾驶水平。再比如,QQ音乐会向你推荐你可能感兴趣的歌曲,程序员并未告诉QQ音乐你的兴趣是什么,QQ音乐的算法自己“推断出了” 你的兴趣并不断提高这一判断的准确性。类似的例子不胜枚举。在越来越多的情境下,AI在替代人类做出判断,或者说,这些判断本该由人类做出。 AI在各行各业的应用将带来新一轮自动化,其结果要么

人工智能发展报告

人工智能发展报告 一、简介 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指用计算机模拟或实现的智能。从学科角度讲,人工智能研究的是如何使机器(计算机)具有智能的科学和技术,特别是人类智能如何在计算机上实现或再现的科学和技术,它的研究涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学、数学以及信息论、控制论和系统论等众多学科领域,是一门综合性的交叉学科和边缘学科。2016年3月,谷歌收购的人工智能初创企业DeepMind 所研发的AlphaGo程序以4∶1击败韩国围棋冠军李世石,成为近年来人工智能领域少有的里程碑事件;2016年底,新版AlphaGo又化名网络棋手Master对战包括10多位中韩世界冠军在内的棋手,豪取60连胜;2017年初,卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus打败4名世界顶级德州扑克玩家,这些事件再次引发了大众对人工智能的兴趣。 二、发展现状 目前,人工智能已形成包含工业机器人、服务机器人、智能硬件、芯片、传感器等硬件产品,智能客服、商业智能、数据资源、计算平台等软件产品与服务在内的产业链条。全球人工智能企业集中分布在美国、中国、英国等少数国家。我国人工智能企业主要集中于北京、广东及长三角(上海、江苏、浙江)一带,占我国人工智能企业总数

的比例超过8成。互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯正在领导中国的人工智能市场,同时,数以百计的初创公司也正渗透到这一产业中。 全球人工智能申请专利主要集中在机器人、语音识别、神经网络、图像识别、机器学习、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理等领域。我国人工智能申请专利占比前五位的领域分别为机器人、神经网络、图像识别、语音识别、计算机视觉。其中,自然语言处理、语音识别的技术成熟度最高,其次是图像识别、计算机视觉,而机器学习、神经网络等领域技术成熟度最低,还未形成大规模行业应用。同时,国内外人工智能企业研发的产品在诸多领域的商业化已如火如荼地展开,涉及安防、交通、医疗、电商、金融、家庭和教育等领域。 人工智能主要应用领域及相关企业 三、产业化瓶颈 现阶段,人工智能产业的发展主要受到人才、数据、计算平台和服务模式四方面的制约。首先,人工智能领域的人才稀缺。通过开放

人工智能行业研究报告

人工智能行业研究报告 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的运算机,到运算机拥有能够自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人败兴」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,那个变化的缘故有显而易见的(更快更强的运算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 那个AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使运算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别,然而AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情形下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识别技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开创新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期,这些必要的技术会通过基于

2020年人工智能产业发展深度研究报告

2020年人工智能产业发展深度研究报告 一、人工智能市场格局 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力,本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于1956 年的达特茅斯会议,受限于算法和算力的不成熟,未能实现大规模的应用和推广。近年来,在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测,2022全球人工智能市场将达到1630亿元,2018-2022年CAGR达31%。 人工智能赋能实体经济,为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革的核心力量,将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节,催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育,人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时,人工智能具有强大的经济辐射效益,为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测,2035 年,人工智能将推动中国劳动生产率提高27%,经济总增加值提升7.1 万亿美元。 二、多角度人工智能产业比较 目前,全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系,可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础,主要提供硬件(芯片和传感器)及软件(算法模型)等基础能力;技术层是人工智能产业的核心,以模拟人的

智能相关特征为出发点,将基础能力转化成人工智能技术,如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中,技术层能力可以广泛应用到多个不同的应用领域;应用层是人工智能产业的延伸,将技术应用到具体行业,涵盖制造、交通、金融、医疗等18 个领域,其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。 (一)战略部署:大国角逐,布局各有侧重 全球范围内,中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队,日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击,构成第二梯队。同时,在顶层设计上,多数国家强化人工智能战略布局,并将人工智能上升至国家战略,从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国,局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚,发展之路几经沉浮。自2015 年以来,政府密集出台系列扶植政策,人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域,资金投向偏向终端市场。因此,相比美国产业布局,中国技术层(计算机视觉和语音识别)和应用层走在世界前端,但基础层核心领域(算法和硬件算力)比较薄弱,呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。 1、美国引领人工智能前沿研究,布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓,2019 年人工智能国家级战略(《美国人工智能倡议》)才姗姗来迟。但由于美国具有天时(5G 时代)地利(硅谷)人和(人才)的天然优势,其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看,美国重点领域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超

2018年人工智能行业深度分析报告

2018年人工智能行业深度分析报告

人工智能(artificial intelligence)是由人创造的具有自然生物智能特征的系统,具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。人工智能和生物智能的形成机制不同,前者是根据人的需求被设计和创造出来的,后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。人工智能有别于人类智能,后者特指人类这一生物体所具有的智能,限定在人体内。但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能,其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能,仍属于弱人工智能的范畴,离超级人工智能还有很大的距离。社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定,理性客观看待人工智能的长处和短板。 得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善,第三波人工智能热潮正席卷全球。和前两次不同,在这一波人工智能热潮中,人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域,包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等,展现出巨大的潜力。 中国在人工智能领域追赶迅速,在一些领域已经积累了一定的发展基础,进入国际领先者的行列。与发达国家相比,中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列,但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。在人工智能领域,中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上,与美国、欧洲相比也存在较大的差距。 得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升,中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快,在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。中国人工智能产业在基础层、技术层以及应用层都有广泛布

人工智能报告

人工智能报告论人工智能的应用及发展 姓名:* 学号:* 班级:计算机1202 学院:计算机与通信工程学院 老师:*

人工智能的应用及发展 摘要:人工智能(Artificial Intelligence)是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器或一种能够模仿人类智能的智能软件。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。 关键词:人工智能发展;机器人;专家系统;模式识别 一、要解决的问题 人工智能是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。 但这种模拟人脑的过程是非常困难的。事实是,人类对于自身所具有的智能了解的不够,加上人类智能所表现的逻辑相当复杂,目前人们无法使用一种统一的、可行的且简洁的方式来表达这种复杂逻辑,并把它组织成能够让机器识别的形式;而且人们在研究人工智能时,其所涉及的知识范围逐渐扩大,起初有数学、语言学、哲学、图形学、逻辑学、神经学、计算机学、控制学、信息学等,后来又增加到心理学、行为学、仿生学、思维学等,研究领域逐渐涉及人类本身智能所表现的范围。 其迫切需要解决的问题是:如何使一个软件系统或硬件机器具有人类的知识和行为,并具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。也就是如何使机器具有智能。 人们通过观察自身的智能行为,总结出人工智能的产生过程:对于人类因问题和事物所引起的刺激和反应,以及因此所引发的推理、解问题、学习、判断及思考决策等过程,将这些过程分解成一些基本步骤,再透过程序设计,将这些人类解问题的过程模组化或公式化,使得电脑能够有一个结构的方法来设计或应付更复杂的问题。 这套能够应付问题的软体系统,即称之为人工智能系统。目前的人工智能系统只能处理一些特定领域的特定复杂问题,还无法解决人类大多数的复杂问题。 二、研究范围 现在,人工智能已构成信息技术领域的一个重要的学科。该学科研究如何使机器具有智能或者说如何利用计算机实现智能的理论、方法和技术,所以,人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域,也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。但由于其研究内容涉及到“智能”,因此,人工智能不仅局限于计算机、信息和自动化等学科,还涉及到智能学科、认知科学、语言学、逻辑学、教育科学、系统教学、数理科学等众多学科领域。人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。当然,就机器人这一方面而言,日本已走在世界最前面,其发明的机器人在模拟人类行为、语言识别上表现的相当突出。

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