人工智能各领域发展状况 人工智能各领域发展状况如何

当前中国的人工智能发展到了什么阶段在哪些方面展开了应用

我来谈谈我对当前中国的人工智能发展现状以及应用的一点看法。

人工智能技术已在实体经济中寻找落地应用,人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合,智能经济时代的全新产业版图初步显现。不管是论文数量,产业公司数量,融资金额,中国和美国都稳稳地领跑世界其它国家,但是中国较美国的技术差距仍然较大。

人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。技术层包括人工智能通用技术平台(例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别),例如百度发布的阿波罗自动驾驶平台。应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。基础层包括人工智能芯片、算法和数据。相比美国的全产业布局特征,中国主要集中在应用侧,另外在技术层和基础层只是局部有所突破。

目前,安防和金融领域市场份额最大,工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。中国人工智能产业初创公司700-100家,位居世界第二。目前在中国人工智能创业公司中排名前三的领域为:计算机视觉与图像,有146家公司;智能机器人,有125家公司;自然语言处理,有92家公司。

人工智能主要发展方向是那些业务

小编觉得从人工智能的应用出发,就可以了解人工智能的具体业务。

自动驾驶

通过人工智能处理视觉图像声音以及雷达探测到的信息进行自动驾驶,目前自动驾驶的分级分为5各级别,L1依靠汽车雷达实行探测与前车的实时距离自动控制加减速,从而保持与前车的安全距离。L2配备了车道偏离系统同时可以实现自动变道。L3道路环境的观察者由人变更为系统,系统已经完全能够识别出直线、弯道、红绿灯、限速路牌,路上行走奔跑的人猫狗等等各种环境。L4情况下人只需要在极端天气下进行决策。L5情况下人只要在里面就行了。

AI投资

贝莱德集团正是全球最大的资产管理公司,对于公司的主动型基金业务,进行了重新安排,首先做的就是辞退一些主动型基金经理,取而代之的就是引入量化投资,人工智能和量化投资又简直是天作之合,未来主动投资和量化投资的竞争谁赢谁输还尘埃未定。

AI医疗

人工智能在医疗领域的应用也相当丰富,从应用场景来看,主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。通过类似SIRI的人工智能助手,减少了我们就医的成本,也减少了医生的负担;人工智能在医学影像的应用可以大大减少对于这类专业医生的需求,同时也提升了影片识别的精度;人工智能可以提升医药的研发进程;最后也能带给我们更加精准合理的营养学建议。

当然这仅仅是一部分目前的应用,未来人工智能的应用场景会更广

人工智能的发展时期7个阶段

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、求解程序、LISTP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语音处理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。

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KIPS”,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,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。

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的技术发展,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,使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。人工智能已深人到社会生活的各个领域。

目前人工智能主要应用在哪七个领域

人工智能可以用在人类生活和工作的所有领域,至于为什么有些领域我们见得少,是因为需求契合度太低,投入产出比太低,七大领域,十二大领悟,只是一些人的总结分类而已,未来,人工智能会逐渐出现在生活工作的方方面面,不知不觉中,我已经在为你服务,你准备好了吗?

人工智能的发展可分为哪两个时期

第一阶段是技术的智能化,但没有变成产业或者经济现象,第二阶段是经济的智能化,人工智能可以开始在广泛的经济领域施展魔力,它还分为前后两个阶段,前半段是通用能力的开发和资源的AI能力的平台化,后半段是全面产业化,行业应用和商业化开始进行。

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