人工智能的技術(shù)基礎(chǔ)是什么

人工智能技術(shù)基礎(chǔ)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，它不僅僅是一個純粹的技術(shù)問題，而是一個具有科技綜合性和社會復(fù)雜性的問題，是以計算機為主的科學(xué)技術(shù)對人文社會領(lǐng)域的滲透和落地運用，是用人工方法和技術(shù)模擬來擴展人類智能意識的科學(xué)。

因此，人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的包容性、覆蓋面和橫縱領(lǐng)域都相當(dāng)大。

一，人工智能技術(shù)基礎(chǔ)產(chǎn)生的歷史過程

人工智能技術(shù)基礎(chǔ)自 1956 年達(dá)特茅斯會議以來開始逐步建立，經(jīng)歷了60 多年的演進，逐漸從單一的理工科技術(shù)向多學(xué)科技術(shù)應(yīng)用發(fā)展，具體經(jīng)歷了以下 6 個階段 ：

主要以人工智能概念提出、機器定理技術(shù)、跳棋程序技術(shù)等為代表，是人工智能發(fā)展的第一個技術(shù)高潮。

這一階段人工智能技術(shù)經(jīng)歷了機器連續(xù)函數(shù)證明和機器翻譯失敗等曲折人工智能，技術(shù)基礎(chǔ)發(fā)展目標(biāo)落空而走入低谷。

在此期間人工智能技術(shù)基礎(chǔ)從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用，在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功，推動人工智能走入應(yīng)用發(fā)展的新高潮。

這一階段由于人工智能技術(shù)基礎(chǔ)因為在專家系統(tǒng)應(yīng)用、知識獲取、推理方法、分布式功能、數(shù)據(jù)庫兼容等方面創(chuàng)新不足而又一次走入低谷。

互聯(lián)網(wǎng)科技發(fā)展推動人工智能技術(shù)基礎(chǔ)進一步走向?qū)嵱没?。在弱人工智能技術(shù)方面以IBM深藍(lán)超級計算機戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍和提出“智慧地球”概念為代表，獲得了較好的發(fā)展，代表專用型人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的戰(zhàn)略性突破。

大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，推動人工智能技術(shù)的爆發(fā)式提升。

從上世紀(jì)60年代至今的人工智能技術(shù)基礎(chǔ)發(fā)展的歷史軌跡可以看出，人工智能技術(shù)基礎(chǔ)受制于綜合科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是與互聯(lián)網(wǎng)科技和計算機科技在社會經(jīng)濟系統(tǒng)中的大規(guī)模落地運用有關(guān)系。同時也同人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的發(fā)展目標(biāo)、發(fā)展方向、整體規(guī)劃、社會認(rèn)同等因素也有關(guān)系。 二，人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的主要內(nèi)容

經(jīng)過長期的發(fā)展，人工智能開始融入更多的科學(xué)研究營養(yǎng)，突破了僅僅依靠計算機技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的限制，將越來越多的科學(xué)技術(shù)匯聚進來人工智能，綜合運用，由一個專門性、局限性的技術(shù)領(lǐng)域演變?yōu)槿嫘?、開放性的新領(lǐng)域，并逐步建立起自己的完備體系和規(guī)范的技術(shù)研究基礎(chǔ)，為人工智能快速發(fā)展、迅速落地、多學(xué)科匯聚、社會廣泛認(rèn)同創(chuàng)造了良好的條件。

主要從歷史的角度研究人工智能的進步演化，研究人類社會經(jīng)濟條件、科學(xué)技術(shù)水平、重大歷史事件等因素對人工智能科學(xué)進步的影響。同時對人工智能歷史發(fā)展中的人物、時間、事件、過程等進行實證研究，為人工智能發(fā)展提供歷史營養(yǎng)和時代資源。

人工智能哲學(xué)主要研究人工智能產(chǎn)生的條件、發(fā)展趨勢；人工智能對人類社會、經(jīng)濟的影響；人工智能的本質(zhì)；人工智能倫理道德等問題。

人工智能工程學(xué)包括腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計算機科學(xué)、工程學(xué)、信息通訊學(xué)等：

1、數(shù)學(xué)：包括微積分、線性代數(shù)、統(tǒng)計概率、信息論、集合論和圖論、博弈論等；

2、腦科學(xué)：腦科學(xué)是研究腦的結(jié)構(gòu)和功能的科學(xué)，主要探索大腦的本質(zhì)，從分子、細(xì)胞和行為三個層面研究智能、智慧、意識等問題的原理和模型。腦科學(xué)為人工智能科學(xué)提供思維、意識、智能的生物學(xué)基礎(chǔ)。

3、認(rèn)知科學(xué)：認(rèn)知科學(xué)是以認(rèn)知過程及其規(guī)律為研究對象的學(xué)科。語言習(xí)得、閱讀、話語、心理模型、語言心理、腦和神經(jīng)是其研究對象，同時研究探索人腦或者心智工作機制。認(rèn)知科學(xué)建立在堅實解剖學(xué)基礎(chǔ)、系統(tǒng)層次論和量化處理大腦信息模型等醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)上。它不斷發(fā)展，先后形成了包括心智哲學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、認(rèn)知語言學(xué)、認(rèn)知人類學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)等六大支撐學(xué)科。

在此基礎(chǔ)上又產(chǎn)生11個新興交叉新學(xué)科，包括控制論、神經(jīng)語言學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、認(rèn)知過程仿真、計算語言學(xué)、心理語言學(xué)、心理哲學(xué)、語言哲學(xué)、人類學(xué)語言學(xué)、認(rèn)知人類學(xué)、腦進化。

美國國家科學(xué)基金會評價認(rèn)知科學(xué)的重要性時說：“聚合技術(shù)是以認(rèn)知科學(xué)為先導(dǎo)的。因為我們一旦能夠以如何（how）、為何（who）、何處（where）、何時（when）這四個層次上理解思維，我們就可以用納米科技來制造它，用生物技術(shù)和生物醫(yī)學(xué)來實現(xiàn)它，最后用信息技術(shù)來控制它，使它為人類工作”。

4、計算機科學(xué)：主要包括計算機原理、程序設(shè)計語言、操作系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)、算法基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)算法、機器學(xué)習(xí)分類、機器視覺識別、自動控制；機器學(xué)習(xí)架構(gòu)還包括數(shù)據(jù)挖掘、智能芯片、虛擬化、分布式結(jié)構(gòu)、庫和計算框架、可視化解決方案、云服務(wù)等；還有其他一些人工智能技術(shù)包括知識圖譜、統(tǒng)計語言模型、專家系統(tǒng)、遺傳算法、博弈算法等。

5、應(yīng)用工程學(xué)：目前人工智能主要靠四大應(yīng)用落地技術(shù)打開局面，這些應(yīng)用型技術(shù)主要圍繞模擬、延伸和擴展人類智能，促使其在視覺處理、語音識別、自然語言處理和智能機器人四大應(yīng)用領(lǐng)域落地：

計算機視覺技術(shù)（Computer Vision）

這是一門研究人工智能“眼睛”和“視力”的科學(xué)。人工智能中70%以上的數(shù)據(jù)采集、識別和分析都建立在如何讓機器“看”的科學(xué)上，通過計算機代替人眼對目標(biāo)進行識別、跟蹤和測量，使計算機成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測圖像和圖形處理的技術(shù)。

語音識別（Automatic Speech Recognition）

語音識別是以語音為研究對象，通過信號處理和識別技術(shù)讓機器自動識別和理解人類口述的語言，并將語音信號轉(zhuǎn)換為相應(yīng)文本或命令的一門技術(shù)。由語音識別和語音合成、自然語言理解、語義網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)相結(jié)合的語音交互正在逐步成為當(dāng)前多通道、多媒體智能人機交互的主要方式。

自然語言理解（Natural Language Understanding）

自然語言理解即文本理解，和語音圖像的模式識別技術(shù)有著本質(zhì)的區(qū)別。語言作為知識的載體，承載了復(fù)雜的信息量，具有高度的抽象性，對語言的理解屬于認(rèn)知層面，不能僅靠模式匹配的方式完成。

智能機器人（Interlligent Robot）

智能機器人是具備人的思維意識，理解并對人類語言和行為做出反應(yīng)，能夠代替人類承擔(dān)特定職能的高級機器系統(tǒng)。

應(yīng)用工程學(xué)的人工智能運用在實踐中又具體表現(xiàn)為“六會”技術(shù)：

以語音識別、機器翻譯等為主的人工智能“會聽技術(shù)”；以圖像識別、文字識別等為主的人工智能“會看技術(shù)”；以語音合成、人機對話等為主的人工智能“會說技術(shù)”；以人機對弈、定理證明等為主的人工智能“會思考技術(shù)”；以機器學(xué)習(xí)、知識表示等為主的人工智能“會學(xué)習(xí)技術(shù)”；以機器人、自動駕駛汽車等為主的人工智能“會行動技術(shù)”；

人工智能科學(xué)基礎(chǔ)又可以稱為人工智能的元知識技術(shù)體系，它研究描述人工智能技術(shù)或知識集合所包含的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)和特征。人工智能如果沒有智能科學(xué)的元知識,就無法描述知識和技術(shù)、使用知識和技術(shù)。作為元知識技術(shù)體系的人工智能科學(xué)雖然不是本領(lǐng)域直接運用的知識和技術(shù),不能解決具體知識技術(shù)問題，但是它是關(guān)于人工智能領(lǐng)域一般知識和技術(shù)的規(guī)律、性質(zhì)、結(jié)構(gòu)、功能、特點、組成與使用的概括性、基礎(chǔ)性知識技術(shù)體系,是人工智能管理、控制、使用和發(fā)展本領(lǐng)域知識技術(shù)的母基體系。

人工智能科學(xué)是人工智能思想、意識和哲學(xué)的核心,如果沒有掌握好它就不能很好地學(xué)習(xí)人工智能知識和技術(shù)，就不能學(xué)習(xí)和認(rèn)知基本的知識。人工智能科學(xué)對于人們認(rèn)知系統(tǒng)的建立起著重要作用。沒有建立在人工智能科學(xué)基礎(chǔ)上的智能系統(tǒng)起碼不是一個真正的智能系統(tǒng)。

人工智能社會科學(xué)由人工智能政治學(xué)、人工智能社會學(xué)、人工智能法學(xué)、人工智能經(jīng)濟學(xué)、人工智能教育學(xué)、人工智能心理學(xué)、人工智能語言學(xué)等二級學(xué)科構(gòu)成。

人工智能社會科學(xué)基礎(chǔ)包括以下部分：

1、人工智能政治學(xué)：主要涉及和研究人工智能科學(xué)在服務(wù)政治體系建設(shè)和國家治理現(xiàn)代化方面的具體功能作用，以及人工智能發(fā)展中的國家戰(zhàn)略視角、宏觀把控能力等要素。

2、人工智能社會學(xué)：研究人工智能如何參與社會發(fā)展、管理，權(quán)衡人工智能技術(shù)發(fā)展對于社會的整體利弊關(guān)系，對帶來的社會變革與問題進行預(yù)測和解答，關(guān)注人工智能時代下的結(jié)構(gòu)性失業(yè)、技術(shù)貧困和倫理困境，通過人工智能技術(shù)解決方案實現(xiàn)對社會變遷與問題的回應(yīng)。

3、人工智能法學(xué)：研究和關(guān)注法學(xué)的人工智能化，為法律事業(yè)建設(shè)提供智能解決方案。同時關(guān)注、研究、解決人工智能帶來的法律問題，為構(gòu)建新型法律關(guān)系、法律政策、法律制度提供研究與保障。在人工智能的應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)化兩個維度上，為人工智能產(chǎn)業(yè)明晰“不能做什么”和 “應(yīng)該怎么做”的邊界劃分。

4、人工智能經(jīng)濟學(xué)：人工智能經(jīng)濟學(xué)對人工智能將對社會帶來全新的經(jīng)濟模式、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟關(guān)系，以及社會生產(chǎn)力的巨大變化進行前瞻性研究，提供落地解決方案。同時通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)、智能機器人社會化生產(chǎn)系統(tǒng)等人工智能經(jīng)濟技術(shù)，為社會、政府和經(jīng)濟組織提供宏觀、中觀、微觀，以及各個產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的實施解決對策。

5、智能教育學(xué)：研究探討將語音識別、腦機接口、知識圖譜、網(wǎng)絡(luò)教育等技術(shù)運用轉(zhuǎn)換到教育培訓(xùn)領(lǐng)域，為教學(xué)研究提供新的工具。挖掘人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用情境、應(yīng)用方式和使用效果，致力于人工智能人才培養(yǎng)的教育機制研究，規(guī)劃制定人工智能教育的全面推進解決方案。

6、智能語言學(xué)：人工智能智能語言學(xué)著重真實語料、口語和書面語并重的分析，將認(rèn)知語言學(xué)、心理語言學(xué)、社會語言學(xué)的研究成果運用到人機對話、機器翻譯之中，旨在貫通自然語言和機器語言，并構(gòu)建介于兩者之間的語言思維模式，從而推動人機交互效果的提升。

是對人工智能應(yīng)用落地場景客觀條件和環(huán)境的對策性研究。主要包括：

1、互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)運用場景研究：包括搜索引擎、內(nèi)容推薦引擎、精準(zhǔn)營銷、語言和自然語言交互、圖像和視頻內(nèi)容理解檢索、用戶畫像、反欺詐；

2、智能交通類場景研究：包括自動駕駛傳感器、感知、控制器、規(guī)劃、整車集成、車聯(lián)網(wǎng)、高精度地圖、模擬器、智慧公路網(wǎng)絡(luò)和標(biāo)志、共享出行、自動物流車輛、物流機器人、智能物流規(guī)劃等；

3、智能金融場景研究：銀行業(yè)包括風(fēng)控和反欺詐、精準(zhǔn)營銷、投資決策、智能客服；保險業(yè)包括智能風(fēng)控與反欺詐、精準(zhǔn)營銷、智能理賠、智能客服；證券、基金、投行等包括量化交易、智能投顧等。

4、智慧醫(yī)療運用場景研究：醫(yī)學(xué)影像智能判讀、輔助診斷、病例理解和檢索、手術(shù)機器人、康復(fù)智能設(shè)備、智能制藥；

5、家用機器人和服務(wù)機器人運用場景研究：智能家居機器人、老幼伴侶機器人、生活服務(wù)機器人等；

6，智能制造業(yè)：包括工業(yè)機器人、智能生產(chǎn)系統(tǒng)、智能營銷系統(tǒng)、智能供應(yīng)鏈系統(tǒng)、智能生產(chǎn)性服務(wù)系統(tǒng)等；

7、人工智能輔助教育場景研究：包括智慧課堂、教育機器人等；

8、智慧農(nóng)業(yè)使用場景研究：包括智能農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、智能農(nóng)業(yè)機器人系統(tǒng)、智能農(nóng)機系統(tǒng)等；

9、智能新聞場景研究：包括智能新聞稿件機器人、智能新聞資料機器人等；

10、智能翻譯場景研究：包括智能文字翻譯、智能語言翻譯等；

11、智能機器仿生場景研究：包括動物仿生、器官仿生等；

12、智能律師助理場景研究：包括智慧法律咨詢、案例數(shù)據(jù)庫機器人等；

13、人工智能藝術(shù)創(chuàng)作場景研究：包括舞蹈機器人、繪畫機器人、作家機器人等；

14、人工智能其他不斷增加的應(yīng)用場景研究。

人工智能未來學(xué)是對人工智能發(fā)展的前瞻性研究，為現(xiàn)實環(huán)境下的人工智能研究發(fā)展提供參照與預(yù)測作用。

1、科幻文學(xué)和科幻影視；

2、人類命運研究；

3、人類與智能機器人關(guān)系研究；

4、人工智能本質(zhì)研究；

5、宇宙命運研究；

這些研究結(jié)論將關(guān)系到人工智能的發(fā)展走向。

總之，人工智能技術(shù)基礎(chǔ)是從上世紀(jì)60年代開始出現(xiàn)并發(fā)展起來的，其中經(jīng)歷了6個階段，至今基本形成了完整的體系。人工智能技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容廣泛，門類繁多。主要包括人工智能歷史學(xué)、人工智能科技哲學(xué)、人工智能工程學(xué)、人工智能社會科學(xué)、人工智能應(yīng)用場景學(xué)、人工智能未來學(xué)六大部分。這些技術(shù)基礎(chǔ)為人工智能發(fā)展起到了關(guān)鍵性作用。