如 果 接 下 来 问 深 蓝 晚 饭吃什么好，深蓝也只有卡壳的 份儿。目前科学家面临着两个大问题——辨识和常识。近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。
求职称论文浅谈机器人的人工智能
人工智能的奠基者，大部份 人都公认是英国的数学家图灵 （AlanTuring）。他发明了一种称 为图灵试验的测试方式，做为机 器是否有人工智能的判断标准： 让机器和真人分别坐在两个看 不见对方的房间里，通过电脑屏 幕打字交谈。如果人类无法判定 坐在对面盒子里的是人类还是 机器的话，那机器就通过了这个 “图灵试验”。依现在的技术，要 做出在一般性交谈中很像真人 的电脑响应程序已经很容易，但 拿稍微深入一点的内容去戳电 脑，电脑马上就原型毕露了。 这就是为什么一部分哲学 家和科学家相信类似人类的人 工智能永远不可能的原因—— 电脑根据输入的文字操弄自已 手上的数据库，然后再回答出一 个答案来，这样叫做“智慧”吗？ 电脑知道自已在做什么吗？以 I B M 的深蓝为例，当年深蓝打败 了世界棋王卡斯珀罗夫被誉为 是人工智能的一大进步，但深蓝 真 正 在 做 的，只 是 把 每 一 步 可 能 的 棋 步 都 算 出 来，并 且 据 此 决定什么步数算出来的赢面最 大 而 已。如 果 接 下 来 问 深 蓝 晚 饭吃什么好，深蓝也只有卡壳的 份儿。从某些角度上来看，现在 的人工智能顶多只能说是强化 版的电话语音而已，使用者输入123，电脑就根据这个切换到不 同的回答。简单来说，电脑无法 像人类一样，整合过去的经验和 知识，产生“灵光一闪”的时刻， 创造出新的发明、新的设计或新 的理念。究竟人工智能还有多遥远呢？ 目前科学家面临着两个大 问题——辨识和常识。人类在辨 识方面没有什么困难（通常情况 下），可以从眼睛看到的画面中， 分析出每个物体的属性，并且过 滤掉不重要的东西；可以从耳朵 听到的声音中，自动将不同的声 音分离开来，甚至专注在被大音 量掩盖的小声音上，一切都不用 特别去想就能办到。但机器人就 没办法了，它们可以看得比人类 清楚，听得比人类清楚，但他们 无法知道究竟它们听到的是什 么，看到的是什么。 毕业论文网 人类有这样 的能力，源自于长时间的演化， 让许多“运算”都被潜意识中的 脑力分摊掉了，意识所见到的世 界，只 是 经 过 潜 意 识 计 算 处 理 后，剩下来的简化部份。更重要 的，人类有能力跟经验判断、分 类未知的事物，而这是电脑办不 到的。 另一个人工智能的难题是 常 识。人 类 从 日 常 生 活 中 的 经 验 中 获 得 常 识，例 如“ 水 是 湿 的”、“时间不会倒流”、“绳子可 以拉，但不能推”、“苹果有现实 扭曲力场”等，这些事情不能用 程序来表达，只能在碰到的时候 学起来。海伦凯勒学习“水”的 含意的故事大家都听说过，但人 类有能力将概念（实物的水和文 字的水）连接起来，机器人却做 不到。每一样概念都要用程序写 进机器人的内存里，机器人才会 “懂”。换句话说，就是机器人没 有连结概念的学习能力。人工智能在未来能否广泛使用？
近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，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。但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。
中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。