大数据与人工智能
（1）人工智能的发展历史
1.机器人的出现和发展
- 机器人的概念在人类想象中早已出现,代表了人类重塑自身,了解自身的强烈愿望
- 西周巧匠偃师献给周穆王一个艺妓"偃师造人、唯难于心"
- 17世纪达芬奇绘制西方世界第一个人形机器人,以齿轮为驱动装置,后来被花了15年制造出来-“机器武士”
- 1738年，法国天才技师杰克·戴·瓦克逊发明了一只机器鸭，具有鸭的吃喝排泄游泳鸣叫等功能。其本意是想把生物的功能加以机械化而进行医学上的分析。
- 1768—1774年间，瑞士钟表名匠德罗斯父子3人设计制造出3个像真人一样大小的机器人——写字偶人、绘图偶人和弹风琴偶人，。它们是由凸轮控制和弹簧驱动的自动机器，至今还被作为国宝被保存在瑞士纳切特尔市艺术和历史博物馆内。
2.图灵测试
- 图灵:计算机科学与人工智慧之父,英国计算机科学家、数学家、逻辑学家、密码分析学家和理论生物学家
- 1936年,图灵提出一种抽象计算模型,即图灵机或图灵运算
- 图灵机通过假设模型证明了任意复杂的计算都能通过一个个简单的操作完成，从而从理论上证明了“无限复杂计算”的可能性，直接给计算机的诞生提供了理论基础，也为研究能思考的机器提供了方向指引。
3.学科诞生
- 达特茅斯会议被公认为人工智能（Artificial Intelligence，AI）这一学科的起源。
- 1956年夏，在常春藤名校达特茅斯学院，约翰·麦卡锡（John McCarthy）邀请了一批信息科学界的专家，共同进行了为期两个月的研讨会，目标是“精确、全面地描述人类的学习和其他智能，并制造机器来模拟”。
4.繁荣与低谷
（2）人工智能的研究方向和方法
表现形式和相关学科
- （1）会看：图像识别、文字识别、车牌识别。
- （2）会听：语音识别、说话人识别、机器翻译。
- （3）会说：语音合成、人机对话。
- （4）会行动：机器人、自动驾驶汽车、无人机。
- （5）会思考：人机对弈、定理证明、医疗诊断。
- （6）会学习：机器学习、知识表示。
方法
-
机器学习
- 深度学习,一种实现机器学习的技术,源于人工神经网络的研究
- 深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
（3）人工智能面临的问题
（1）认识论的局限性
（2）智能化方法与途径方面的局限性
（3）数学基础的局限性
（4）计算机模型的局限性
（5）实现技术方面的局限性
（6）社会伦理问题
- （1）人和机器的边界越来越模糊，AI算不算智慧生命？
- （2）利用AI进行身份标识、个性化推荐会造成算法歧视，进而影响社会群体格局。
- （3）AI在对生产和生活进行管理（如自动驾驶、交通管制、自动化生产线等）时有可能引发安全问题，电影《终结者》中的审判日会不会到来？
- （4）随着AI的能力日益增强，越来越多的工人会被机器人所代替，由此会引发社会经济问题和社会阶层的动荡。
- （5）AI的发展需要大量人类数据作为“燃料”，因此人类隐私可能暴露在AI之下。
（4）数据驱动的智能时代
人工智能与大数据
- 大数据数据处理支持助力人工智能
产业战略
- 人工智能是引领性的战略性技术和新一轮产业变革的核心驱动力
- 世界上主要发达国家都从国家层面加强了对人工智能的战略安排、顶层设计和系统协调。比较而言，美国、英国*注重人工智能的基础研究，日本、德国偏向从应用方面促进人工智能的发展。
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