3. 最终思考

• AI可以帮我们完成哪些工作？
• 你的行业应该怎样利用AI赋能？

通过对AI的深入学习运用，希望它能够成为你工作中的最强助力，为你的行业创造更多的可能性，同时也为你的个人发展创造更大的可能性！

二、关于AI的基础认知

1. 什么是AI？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，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的技术科学。

人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习、计算机视觉等。

• 关于人工智能有一个解释我觉得最贴切且易懂。美国麻省理工学院的温斯顿教授说：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”

即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2. AI的发展史

人工智能虽然近些年才为人所普遍认知，但其发展历史可谓悠久且丰富，可以追溯到上世纪中叶，人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，主要可以分为以下6个阶段：

1. 早期概念和理论（1940s-1950s）
   • 1940年代末至1950年代初:早期的计算机科学家和数学家，如艾伦图灵(Alan Turing)，开始探讨智能机器的可能性。图灵提出了著名的图灵测试”，用以判断机器是否能展现出与人类相似的智能。
   • 1956年:在达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡(John McCarthy)等人首次使用“人工智能”这一术语，并将其定义为“制造和编程计算机进行智能行为的科学与工程”。
2. 起步发展期（1960s-1970s）
   • 1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
3. 第一次和第二次“AI赛冬”(1970s-1980s，1987-1993)
   • 1970s末至1980s初:由于对AI的过度期望和技术限制，资金和兴趣开始减少，这一时期被称为第一次“AI赛冬”。
   • 1987-1993年:经历了第二次“AI赛冬”，主要原因是专家系统的局限性暴露，以及计算能力的限制。
4. 逐渐复苏和发展(1990s-2000s)
   • 1990年代，随着计算能力的提升和互联网的兴起，AI开始逐渐复苏。
   • 机器学习，特别是神经网络的研究取得了重大进展，为后来的发展奠定了基础。

5. 深度学习和现代AI的崛起(2010s-至今)
   • 2010年代初: 深度学习的突破性进展极大地推动了AI领域的发展。特别是在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。
   • 2014年后: AI开始广泛应用于各个行业，包括医疗、金融、自动驾驶汽车、智能助手等。
6. ChatGPT深度人工智能诞生(2022-至今)
   • 至今: AI正变得越来越集成到日常生活和工作中，同时，关于其伦理、隐私和社会影响的讨论也日益增多。总的来说，人工智能的发展是一个充满挑战和机遇的过程，它不仅仅是技术的进步，也涉及到社会、伦理和法律等多个方面的深入思考。

3. 现状与影响

1. 专用人工智能取得重要突破

• 从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。

2. 通用人工智能尚处于起步阶段

• 人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。
• 当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧相差甚远。

3. 人工智能创新创业如火如荼

• 全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年度报告首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CB Insights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。

4. 人工智能的社会影响日益凸显

• 一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。
• 另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。