自18世紀中葉以來，三次工業革命讓機器生產從無到有，從蒸汽驅動到電力驅動，從人工控制到自動控制，使人類社會發生了翻天覆地的變化。20世紀中葉是技術創新的井噴期，如集成電路、計算機、機器人、人工智能等技術都是在這一時期萌芽而發的。然而，自1956年誕生以來，人工智能的發展并非一帆風順，直到2006年深度學習算法出現之后，才真正展現出強大的魔力，逐漸滲透到人們的生產生活中，深刻地改變著社會的演進形態。

什么是人工智能

人工智能是研究開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的學科，其目的是了解智能的本質，并生產出具有類人智能的智能機器。形象地說，人工智能是研究并實現機器“像人一樣思考”“像人一樣行動”“理性地思考”“理性地行動”的學科。

人工智能的分類

美國在2016年10月發布的《國家人工智能研究和發展戰略計劃》報告中，將人工智能劃分為狹義人工智能和廣義人工智能。狹義人工智能系統只專注于完成某個特別設定的任務，例如語音識別、圖像識別和翻譯，也包括近年來出現的IBM的Watson、谷歌的AlphaGo。廣義人工智能系統包括了學習、語言、認知、推理、創造和計劃，其目標是將一個領域內的知識運用到另外一個領域，同時可以與人類開展交互式學習。

海牙戰略研究中心在2017年5月發布的《人工智能與未來國防》報告中，將人工智能分為狹義人工智能、通用人工智能、超級人工智能三類。狹義人工智能是指，機器智能等于或超過了特定任務的人類智能；通用人工智能是指，機器智能滿足任何任務中人的全部表現；超級人工智能是指，在任何任務中超越人類智能的機器智能。

一般而言，人工智能可分為弱人工智能、強人工智能、超人工智能三類。弱人工智能只能解決特定領域的問題，強人工智能可以勝任人類所有工作，超人工智能則具有堪比人類的智慧和天賦。顯然，目前人類正處于弱人工智能時代，離強人工智能與超人工智能還十分遙遠。

人工智能的研究范疇

目前，人工智能已經發展成為枝葉繁盛的龐大學科體系，涉及計算機、腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、認知科學、行為科學、生命科學、數學以及信息論、控制論和系統論等領域，是一門典型的前沿交叉學科。

人工智能要會“看”，這就需要研究計算機視覺技術。

人工智能要會“聽”，這就需要公關語音識別技術。

人工智能要會“說”，這就需要開發自然語言處理、語音合成技術。

人工智能要會“行動”，這就需要研發仿生機器人、自動駕駛汽車、無人機等技術。

人工智能要會“學習”，這就需要攻克機器學習技術。

人工智能要會“思考”，這就需要研究腦科學等技術。

除此以外，人工智能還需要一個載體。這個載體可以是軟硬件結合的實體系統，如機器人、自動駕駛汽車、智能手機等，也可以是純軟件系統，如專家系統、決策支持系統等。

總之，人工智能的各個研究領域可以與人類智能中的各種能力一一對應起來，如圖1-1所示。

圖1-1 人工智能研究范疇

人工智能產業鏈

在近十余年的發展熱潮中，人工智能已衍生出一個龐大的產業體系。該體系大致可以分為基礎層、技術層、應用層三大板塊。其中，基礎層包括AI芯片、智能傳感器、信息通信網絡、云計算等；技術層包括算法、框架和通用技術（機器學習、深度學習、語音識別、自然語言理解、計算機視覺、人機交互等）；應用層則即包括智能手機、智能音箱、可穿戴設備、機器人、無人機、自動駕駛、虛擬/增強現實等消費終端，又涉及人工智能在金融、安防、交通、教育、家居、零售、醫療、農業、制造等領域的行業應用，如圖1-2所示。

圖1-2 人工智能產業鏈

需要說明的是，本白皮書將重點關注人工智能產業鏈的基礎層、技術層，以及應用層的消費終端。人工智能行業應用則不再本白皮書研究范圍內。

若以功能視角而言，基礎層以硬件為主，主要為人工智能應用提供豐富數據和強大算力，是人工智能技術的基礎設施；技術層以軟件為主，為人工智能應用提供高效靈活的算法、框架和平臺，是人工智能技術的核心；應用層則是各項技術的集大成，是人工智能技術的場景實踐。