人工智能的作用是什么?人工智能最早有谁提出?

1.首先一个成功的智能，必将能为它的建造者，拥有者带来可观的经济效益，采用相比于有经验的专家执行任务，可以极大地减少劳务开支和培养费用。而且软件程序易于复制，所以人工智能能够广泛传播专家知识和经验，可以推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。如果保护得当，软件还可以长期地和完整地保存。领域专业人员(如医生)难以同时保持最新的实际建议(如治疗方案和方法)而人工智能却能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户(如病人)从中受益。
2.人工智能可以推动计算机技术发展，人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生并将继续产生较大影响。人工智能应用要求繁重的计算，促进了并行处理和专用集成片的开发。 算法发生器和灵巧的数据结构获得应用，自动程序设计技术将开始对软件开发产生非常积极影响。所有这些在研究人工智能时开发出来的新技术，都将推动计算机技术的发展，进而使计算机为人类创造更大的经济实惠同时还会带动人工智能的进一步发展。

人工智能的作用为1、智能时代的人类将从事更有意义的工作。

2、人工智能将在教育领域得到普及。

3、为人类提供更加舒适的生存环境。

人工智能的意义是连接 人、支撑 人，云蝠 智能 目前到了融合发展型阶段，能够提供多种多样的实用型工具。

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，并开发出一种新的智能机器，这种机器能做出类似人类依靠智力能力而做出的反应，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。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟，能像人那样思考，也可能超过人的智能。

人工智能的分类可以分为三种，分别是：弱人工智能，代替人力处理某单一领域的工作；强人工智能，可以代替一般人完成生活中的大部分工作；超人工智能，在强人工智能的基础上，像人类一样进行学习，每天自身进行多次升级迭代。而智能水平会完全超越人类。

人工智能之父有四个人，他们分别是艾伦·麦席森·图灵、约翰.麦卡锡、马文·明斯基、西摩尔·帕普特。

具体贡献：

1、艾伦·麦席森·图灵。图灵奠定了人工智能的逻辑，并且提出了图灵测试，计算机在5分钟之内回答的问题中，超过百分之三十被认为是人类做出的解答，让人工智能初步得到人们的认可。

2、约翰.麦卡锡。将批处理方式改进成了能够同时允许多人使用的分时方式。

3、马文·明斯基。发明了能够模拟人类活动的机器人，也是最早的能够模拟人类的机器人。

4、西摩尔·帕普特。将儿童和人工智能以非常有趣的方式结合在了一起，从这里开始，科技与教育开始融合，对后来的教育影响非常大。

艾伦·麦席森·图灵（英语：Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。

1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，第二次世界大战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。

1954年6月7日，图灵吃下含有氰化物的苹果中毒身亡，享年41岁。2013年12月24日，在英国司法大臣克里斯·格雷灵的要求下，英国女王伊丽莎白二世向图灵颁发了皇家赦免。

图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

人工智能，这个词，不如“机器智能”来得清晰。

机器智能的发展前景，从三个方面去看，

（1）电器和设备：我们身边的物件，都会是智能设备，smart device, robot, smart thing，他们可能是灯、门、电视、冰箱、椅子、汽车，还有长得像人的robot，所谓智能，是他认识你，能听到、看到你，还懂得你想让他干啥。

也就是说，咱们身边的设备都可以重新再来一遍，比如大家最近买的音箱，变成智能音箱以后，就一下子能够卖上百万个。

（2）产业链：这些智能设备带来的纵向和横向的产业链，会非常有想象空间。纵向的，大家比较熟悉，与PC机的芯片、操作系统、应用软件差不多，都可以迭代，当然多了几个东西，人工智能的算法、无线/无线网络、传感器；横向的产业，是大家非常期待的，比如音箱变成了家庭的中心，而不是原先的路由器和电视机，无人驾驶汽车，可能让汽车保险、4S店的产业链直接致命冲击，等等；

（3）对人和社会的挑战：这个方面谈的很多，就个人看，至少之前以“记忆”为核心的中国教育，就会不适应，而且智能生活助理可能是比你懂你的、你最离不开的“人”；对公司来看，所有的公司都会用人工智能技术来实现“减少员工”的目标，公司的业务核心竞争力就是，在业务增长的同时人力资源需求下降；对社会来说，人与人之间，人与公司之间，会出来“游戏人生”为核心的生活方式，大家看过“头号玩家”就知道了。

这个三个方面的延展，可以了解机器智能/人工智能的前景。

人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。

01 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

02 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

03 机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（Neural Machine Translation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

04 声纹识别

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

05 智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

06 智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

07图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

对人工智能的理解，不同领域的人看法不尽相同，为了博采各家之所长，我和大家交流下现在科技界中不同人士对人工智能的一些看法。

第一种思想。AI就是让人觉得不可思议的计算机程序，人工智能就是机器可以完成人们不认为机器能胜任的事。这个定义虽说很主观，但也非常有趣。这一定义反映了，一个时代里大多数的普通人对人工智能的认知方式：每当一个新的人工智能热点出现时，新闻媒体和大众总是用自己的经验来判定人工智能技术的价值高低，而不管这种技术在本质上究竟有没有“智能”。

第二种思想，AI就是与人类思考方式相似的计算机程序。这是人工智能早期流行的一种定义方式。另一种类似的，同样从思考方式出发的定义是：AI就是能遵照思维里的逻辑规律进行思考的程序。这种思潮最本质的问题是，人类至今对大脑如何实现学习、记忆、归纳、推理等思维过程的机理还缺乏认识，况且，我们并不知道，到底要在哪一个层面（大脑各功能区相互作用的层面？细胞之间交换化学物质和电信号的层面？还是分子和原子运动的层面？）真实模拟人脑的运作，才能制造出可以匹敌人类智慧的智能机器。

第三种思想，AI就是与人类行为相似的计算机程序。与第二种思想，既强调对人脑的研究与模仿不同。第三种思想的支持者认为人工智能的实现不必遵循什么规则或理论框架。无论低级程序，还是高级程序，能够解决问题的的就是程序才是好程序。也就是说，无论计算机以何种方式实现某一功能，只要该功能表现得与人在类似环境下的行为相似，就可以说，这个计算机程序拥有了在该领域内的人工智能。这一定义从近似于人类行为的最终结果出发，忽视达到这一结果的手段。另一种对人工智能的近似定义则更强调人工智能的实用特点：AI就是可以解决问题并获得最大收益的计算机程序。

第四种思想，AI就是会学习的计算机程序。无学习，不AI”，这几乎成了人工智能研究在今天的核心指导思想。许多研究者更愿意将自己称为机器学习专家，而非泛泛的人工智能专家。

第五种思想，AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。针对人工智能，不同的定义将人们导向不同的研究或认知方向，不同的理解分别适用于不同的人群和语境。如果非要调和所有看上去合理的定义，我们得到的也许就只是一个全面但过于笼统、模糊的概念。

以上五种思想，就是我在人工智能领域长期学习和探索而得到的收获，在文章的最后，我想引用一句话，这也是我对人工智能长期以来的看法。扬·勒丘恩说，“对人工智能，我最不喜欢的描述是‘它像大脑一样工作’，我不喜欢人们这样说的原因是，虽然深度学习从生命的生物机理中获得灵感，但它与大脑的实际工作原理差别非常非常巨大。将它与大脑进行类比给它赋予了一些神奇的光环，这种描述是危险的。这将导致天花乱坠的宣传，大家在要求一些不切实际的事情。人工智能之前经历了几次寒冬就是因为人们要求了一些人工智能无法给予的东西。”

人工智能作为一种技术也有具有等级之分的。不同等级的人工智能可以进行的操作也不尽相同。

弱人工智能（Weak AI）

也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问，今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能的范畴。对于弱人工智能技术，人类现有的科研和工程管理、安全监管方面的经验，大多是适用的。一台可以自动控制汽车行驶的计算机和一台可以将重物吊起的起重机，二者都需要严格的质量控制流程与安全监管策略。自动驾驶程序中的错误可能导致车祸，起重机结构设计上的错误也可能导致起重机的倾覆，二者都会造成人员伤亡。

也就是说，弱人工智能在总体上只是一种技术工具，如果说弱人工智能存在风险，那也和人类已大规模使用的其他技术没有本质的不同。只要严格控制，严密监管，人类完全可以像使用其他工具那样，放心地使用今天的所有AI技术。

强人工智能（Strong AI）

强人工智能又称通用人工智能（Artificial general intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 人可以做什么，强人工智能就可以做什么。这种定义过于宽泛，缺乏一个量化的标准来评估什么样的计算机程序才是强人工智能。为此，不同的研究者提出了许多不同的建议。最为流行、被广为接受的标准是图灵测试。但即便是图灵测试本身，也只是关注于计算机的行为和人类行为之间，从观察者角度而言的不可区分性，并没有提及计算机到底需要具备哪些具体的特质或能力，才能实现这种不可区分性。

一般认为，一个可以称得上强人工智能的程序，大概需要具备以下几方面的能力：

存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能 力；

知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；

规划能力；

学习能力；

使用自然语言进行交流沟通的能力；

将上述能力整合起来实现既定目标的能力。

基于上面几种能力的描述，我们大概可以想象，一个具备强人工智能的计算机程序会表现出什么样的行为特征。一旦实现了符合这一描述的强人工智能，那我们几乎可以肯定地说，所有人类工作都可以由人工智能来取代。从乐观主义的角度讲，人类到时就可以坐享其成，让机器人为我们服务，每部机器人也许可以一对一地替换每个人类个体的具体工作，人类则获得完全意义上的自由，只负责享乐，不再需要劳动。

强人工智能的定义里，存在一个关键的争议性问题：强人工智能是否有必要具备人类的“意识”（Consciousness）。有些研究者认为，只有具备人类意识的人工智能才可以叫强人工智能。另一些研究者则说，强人工智能只需要具备胜任人类所有工作的能力就可以了，未必需要人类的意识。 有关意识的争议性话题极其复杂。本质上，这首先会牵扯出“人类的意识到底是什么”这样的难解问题，从而让讨论变得无的放矢。以人类今天对感情、自我认知、记忆、态度等概念的理解，类似的讨论会牵涉哲学、伦理学、人类学、社会学、神经科学、计算机科学等方方面面，短期内还看不出有完美解决这一问题的可能。

也就是说，一旦牵涉“意识”，强人工智能的定义和评估标准就会变得异常复杂。而人们对于强人工智能的担忧也主要来源于此。不难设想，一旦强人工智能程序具备人类的意识，那我们就必然需要像对待一个有健全人格的人那样对待一台机器。那时，人与机器的关系就绝非工具使用者与工具本身这么简单。拥有意识的机器会不会甘愿为人类服务？机器会不会因为某种共同诉求而联合起来站在人类的对立面？一旦拥有意识的强人工智能得以实现，这些问题将直接成为人类面临的现实挑战。

超人工智能（Superintelligence）

假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。 牛津大学哲学家、未来学家尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）在他的《超级智能》一书中，将超人工智能定义为“在科学创造力、智慧和社交能力等每一方面都比最强的人类大脑聪明很多的智能”。显然，对今天的人来说，这是一种只存在于科幻电影中的想象场景。

与弱人工智能、强人工智能相比，超人工智能的定义最为模糊，因为没人知道，超越人类最高水平的智慧到底会表现为何种能力。如果说对于强人工智能，我们还存在从技术角度进行探讨的可能性的话，那么，对于超人工智能，今天的人类大多就只能从哲学或科幻的角度加以解析了。

首先，我们不知道强于人类的智慧形式将是怎样的一种存在。现在去谈论超人工智能和人类的关系，不仅仅是为时过早，而是根本不存在可以清晰界定的讨论对象。

其次，我们没有方法，也没有经验去预测超人工智能到底是一种不现实的幻想，还是一种在未来（不管这个未来是一百年还是一千年、一万年）必然会降临的结局。事实上，我们根本无法准确推断，到底计算机程序有没有能力达到这一目标。

显然，如果公众对人工智能会不会挑战人类、威胁人类有担忧的话，那么公众心目中所担心的那个人工智能，基本上属于这里所说的“强人工智能”和“超人工智能”。

人类现在所处的时代是窄领域弱人工智能时代。人工智能的作用范围还是在某一小领域的莫一个范围。值得一提的是现已经有人工智能可以帮助人类写作了。

2011年，一个名叫罗比·艾伦（Robbie Allen）的思科公司工程师将自己创办的一家小公司改名为Automated Insights，这个新名字大有深意——罗比·艾伦立志研发人工智能自动写作程序，而公司新名字的首字母缩写恰好就是人工智能的英文缩写——AI。

借助一套名为“作家”（Wordsmith）的人工智能技术平台，Automated Insights公司首先与美联社等新闻机构合作，用机器自动撰写新闻稿件。2013年，机器自动撰写的新闻稿件数量已达3亿篇，超过了所有主要新闻机构的稿件产出数量；2014年，Automated Insights的人工智能程序已撰写出超过10亿篇的新闻稿。

世界三大通讯社之一的美联社于2014年宣布，将使用Automated Insights公司的技术为所有美国和加拿大上市公司撰写营收业绩报告。目前，每季度美联社使用人工智能程序自动撰写的营收报告数量接近3700篇，这个数量是同时段美联社记者和编辑手工撰写的相关报告数量的12倍。2016年，美联社将自动新闻撰写扩展到体育领域，从美国职业棒球联盟的赛事报道入手，大幅减轻人类记者和编辑的劳动强度。

想看看机器自动撰写的新闻报道是否表达清晰，语句通畅？下面是从美联社职业棒球联盟新闻稿中节选出来的几段：

宾夕法尼亚州立学院（美联社）：第十一局，一二三垒有人，一人出局的情况下，迪伦·蒂斯被触身球击中，保送上垒。这是本周三州立学院鹿角队9︰8战胜布鲁克林旋风队的比赛中的一幕。

丹尼·哈茨纳通过牺牲打获得制胜一分。击球后，他成功跑上二垒但在跑向三垒时出局。

基恩·科恩在第一局中打出双杀，使旋风队以1︰0领先。但在第一局的随后时间内，鹿角队连得5分，其中，迪伦·蒂斯的触身球就直接送两人跑回本垒。

…

自动撰写新闻稿件的好处不言而喻，这不但可以节省记者和编辑的大量劳动，而且可以在应对突发事件时充分体现出计算机的“闪电速度”。

2014年3月17日清晨，仍在梦乡的洛杉矶市居民被轻微的地面晃动惊醒。这是一次震级不大的地震，但因为震源较浅，市民的感受比较明显。地震发生后不到三分钟，《洛杉矶时报》就在网上发布了一则有关这次地震的详细报道，报道不但提及了地震台网观测到的详细数据，还回顾了旧金山区域最近十天的地震观测情况。

人们在新闻报道的网页上看到了《洛杉矶时报》记者的姓名，但该新闻之所以能够在如此快的时间里发出，完全要归功于可以不眠不休工作的人工智能新闻撰写程序。地震发生的瞬间，计算机就从地震台网的数据接口中获得了有关地震的所有数据，然后飞速生成英文报道全文。刚刚从睡梦中惊醒的记者一睁眼就看到了屏幕上的报道文稿，他快速审阅后用鼠标点击了“发布”按钮。一篇自动生成并由人工复核的新闻稿就这样在第一时间快速面世。

现在的科技应用领域处于弱人工智能时代，也就是窄应用人工智能。这种人工智能程序在特定的小领域里已经越来越向着深层发展。

未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。
人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、 农业等领域实现商用及规模效应。
人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。

人工智能的好处：

1、商业价值很高

人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，企业可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访，为用户创造优质的、长期的个性化体验，企业也能赚取更多的商业价值。

2、带来更多新的工作机遇

就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇。

3、人工智能让人类生活更美好

比如说，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。

当然，人工智能能够带来的好处还远远不止这些。

老师认为未来人工智能发展趋势如下：

①启用人工智能的芯片将成为主流

与其他技术和软件工具不同，人工智能主要依赖专业的处理器。为了适应人工智能的复杂需求，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。甚至像谷歌、脸书和亚马逊等科技巨头也会在这些特制芯片上投入更多资金。这些芯片会被用于与人工智能相关的特殊用途，比如自然语言处理、计算机视觉领域和语音识别。

②人工智能和物联网在边缘计算层相遇

2019年是不同技术与人工智能融合的一年。物联网将在边缘计算层与人工智能携手合作。产业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本原因分析、执行机器的预测性维护和自动检测问题。

我们将在2019年看到分布式人工智能的兴起。智能将被分散，并且将更靠近正在进行例行检查的资产和设备。由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化，以便在边缘运行。

③迎接自动化机器学习系统

自动化机器学习系统是2019年人工智能产业最显著的发展趋势之一。有了自动学习的能力，开发者能够修补机器学习模型，创造准备好迎接未来人工智能挑战的机器学习新模型。

自动化机器学习系统将介于认知应用程序编程接口和定制机器学习平台之间。自动化机器学习系统最大的优势是，它向开发者提供了他们要求的自定义选项，同时简化了工作流程。当你把数据和可移植性相结合，自动化学习系统可以为你提供其他人工智能技术不具有的灵活性。

④拥抱智能运维

当人工智能用于应用程序时，它将改变我们管理基础架构的方式。 DevOps将被智能运维取代，它将使你的IT员工能够进行精确的根本原因分析。此外，它还可以让你轻松地从庞大的数据库中立即找到有用的见解和模式。大型企业和云供应商将受益于DevOps与人工智能的融合。

⑤神经网络集成

在开发神经网络模型时，人工智能开发人员将面临的最大挑战之一是选择最佳框架。有了市场上的数十种人工智能工具，选择最好的人工智能开发工具可能不像以前那么容易。不同神经网络工具包之间缺乏集成性和兼容性，这阻碍了人工智能的采用。微软和脸书等科技巨头已经在开发开放式神经网络交换（ONNX），允许开发人员跨越多个框架，重新使用神经网络模型。

⑥专业的人工智能系统成为现实

市场对专业系统的需求将在2019年成倍增长。各组织拥有的数据有限，但他们想要的是专业数据。这样的需求会驱动企业掌握可以帮助组织在内部生成高质量人工智能数据的工具。

2019年，重点将从数据量转移到数据质量。这将为可以在现实世界中发挥作用的人工智能奠定基础。企业将寻求能够专业人工智能解决方案提供商，帮助企业访问关键数据源，理解非结构化数据。

⑦人工智能技术将决定你的命运

虽然人工智能已经改变了你能想到的所有行业，但业界仍然缺乏拥有大量人工智能技能的人才。Espressive（加拿大电脑软件公司）的首席执行官帕特卡尔·霍恩（Pat Calhoun）说：“大多数组织都希望将人工智能作为数字化转型的一部分，但没有兑现承诺——让开发人员、人工智能专家和语言学家开发解决方案，甚至没有培养预先构建解决方案的引擎。

Awake Security（美国加利福尼亚州的威胁检测厂商）的首席执行官拉胡尔·卡什亚普（Rahul Kashyap）补充说：“有这么多人工智能驱动解决方案，企业现在应该更敏锐地了解他们的人工智能解决方案的‘黑匣子’中发生的事情。”他继续说道：“人工智能算法的训练、结构化或通知方式可能会导致输出的显著差异。适用于一家公司的正确方程将不适用于另一家公司。”

⑧人工智能可能会被不法之徒利用

就像硬币有正反两面一样，人工智能也有正面和负面影响。信息安全专家将使用人工智能来快速检测恶意活动。借助人工智能驱动的响应和机器学习算法，误报将减少90％。人工智能如果落入不法分子手中，网络犯罪分子将滥用它来完成他们的恶意企图。通过自动化，网络黑客的军队可以更成功地发动致命攻击。这将迫使企业以毒攻毒，投资人工智能驱动的安全解决方案。这些方案能够保护他们免受人工智能发起的攻击。

⑨人工智能驱动的数据转化

2019年，人工智能无处不在。从网络应用到医疗保健系统，从航空公司到酒店预订系统等，我们能在每个地方看到人工智能，它将处于数字化转型的最前沿。

夏威夷大学IT部门主席兼教授董贝博士（Dr.Tung Bui）说：“由于制度、政治和社会原因，人工智能发展需要时间。我认为人工智能的最大趋势将是加速数字化转型，使现有的业务系统更加智能化。”

图灵

阿兰·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912.6.23—1954.6.7），英国数学家、逻辑学家，被称为人工智能之父。 1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。

阿兰·麦席森·图灵，1912年生于英国伦敦，1954年死于英国的曼彻斯特，他是计算机逻辑的奠基者，许多人工智能的重要方法也源自于这位伟大的科学家。他对计算机的重要贡献在于他提出的有限状态自动机也就是图灵机的概念，对于人工智能，它提出了重要的衡量标准“图灵测试”，如果有机器能够通过图灵测试，那他就是一个完全意义上的智能机，和人没有区别了。他杰出的贡献使他成为计算机界的第一人，现在人们为了纪念这位伟大的科学家将计算机界的最高奖定名为“图灵奖”。上中学时，他在科学方面的才能就已经显示出来，这种才能仅仅限于非文科的学科上，他的导师希望这位聪明的孩子也能够在历史和文学上有所成就，但是都没有太大的建树。少年图灵感兴趣的是数学等学科。在加拿大他开始了他的职业数学生涯，在大学期间这位学生似乎对前人现成的理论并不感兴趣，什么东西都要自己来一次。大学毕业后，他前往美国普林斯顿大学也正是在那里，他制造出了以后称之为图灵机的东西。图灵机被公认为现代计算机的原型，这台机器可以读入一系列的零和一，这些数字代表了解决某一问题所需要的步骤，按这个步骤走下去，就可以解决某一特定的问题。这种观念在当时是具有革命性意义的，因为即使在50年代的时候，大部分的计算机还只能解决某一特定问题，不是通用的，而图灵机从理论上却是通用机。在图灵看来，这台机器只用保留一些最简单的指令，一个复杂的工作只用把它分解为这几个最简单的操作就可以实现了，在当时他能够具有这样的思想确实是很了不起的。他相信有一个算法可以解决大部分问题，而困难的部分则是如何确定最简单的指令集，怎么样的指令集才是最少的，而且又能顶用，还有一个难点是如何将复杂问题分解为这些指令的问题。

1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文，题为“论数字计算在决断难题中的应用”。在这篇开创性的论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提出著名的“图灵机”(Turing Machine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器，而是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想象得到的可计算函数。“图灵机”与“冯·诺伊曼机”齐名，被永远载入计算机的发展史中。1950年10月，图灵又发表了另一篇题为“机器能思考吗”的论文，成为划时代之作。也正是这篇文章，为图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。

一、人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。人工智能的一个主要推动力要开发与人类智能相关的计算机功能，例如推理，学习和解决问题的能力。

二、人工智能之父 John McCarthy说：人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。

三、人工智能在以下各个领域占据主导作用

1游戏 ：人工智能在国际象棋，扑克，围棋等游戏中起着至关重要的作用，机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置并计算出最优的下棋落子。

2自然语言处理 ： 可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。比如常见机器翻译系统、人机对话系统。

3专家系统 ： 有一些应用程序集成了机器，软件和特殊信息，以传授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。比如分析股票行情，进行量化交易。

4视觉系统 ： 它系统理解，解释计算机上的视觉输入。例如，间谍飞机拍摄照片，用于计算空间信息或区域地图。医生使用临床专家系统来诊断患者。警方使用的计算机软件可以识别数据库里面存储的肖像，从而识别犯罪者的脸部。还有我们最常用的车牌识别等。

5语音识别 ：智能系统能够与人类对话，通过句子及其含义来听取和理解人的语言。它可以处理不同的重音，俚语，背景噪音，不同人的的声调变化等。

6手写识别 ： 手写识别软件通过笔在屏幕上写的文本可以识别字母的形状并将其转换为可编辑的文本。

7智能机器人 ： 机器人能够执行人类给出的任务。它们具有传感器，检测到来自现实世界的光，热，温度，运动，声音，碰撞和压力等数据。他拥有高效的处理器，多个传感器和巨大的内存，以展示它的智能，并且能够从错误中吸取教训来适应新的环境。

首先人工智能对比人类优势是，知识面广，学习速度快，计划周全，执行快，而且不会出错，那么他的思维上超越人类是必然的。
现在如造车企业，已经有自动化机器人在生产，但会有人在那里监控，一旦出什么问题，还是要人去处理。
那么未来将会发展成由人工只能去自行判断与处理，基本上不需要人去干预了。
至于趋势现在有两种
如果能控制人工智能，那将会以参谋或助手的形式辅助人类，如衣食住行还用工作，通通都能给你最佳的方案，那人类的文明会飞速发展。
如果不能控制人工智能，那以人类的智商将无法与人工智能抗衡，再加上自然界弱肉强食的法则，很难想象人类的文明会不会因此消失。
所以当你百度阿尔法狗与人类围棋棋手的新闻，你会发现我们以把阿尔法狗称作棋神，他不是真正的神，只是他的思维到达了人无法理解的更高智慧。
说个结论吧，学习人工智能的学习方式，你会比别人学的更多，那你自然能走上人类弱肉强食的顶端。

这个人不是别人，正是上世纪50年代，图灵测试的命名者，计算机科学之父先驱阿兰·图灵。

在1950年的一篇论文《计算机器与智能》中，图灵写道：“如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。”尽管这个原始的图灵测试方法在之后的几十年中被不断完善，但是它启蒙式地开启了人工智能的研究领域。

他的这篇论文详细定义并解释了人工智能及其研究目的，发展方向，并驳斥了此前科学界及社会上普遍存在的反对观点，讲解通俗易懂，细致入微，有理有据，被称为人工智能科学的开山之作，直到现在仍有极重要的意义，几乎所有的人工智能教材都向读者强力推荐此文。