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人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 应用于军事领域，利用计算机模拟人类的学习与推理，能思维、能学习，问题求解，适应环境变化的特征。它是在人工智能学理论指导下的一种综合技术。科技在军事领域中的应用已经更加重要，人工智能技术将会在今后的军事建设与发展中发挥着重要作用。 新闻链接：战胜人类的人工智能 
2016年3月9日至15日，谷歌计算机围棋程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）与韩国棋手李世石进行5场交战，李世石首场战败。10日，李世石AlphaGo第二场对决，AlphaGo再次获胜，人类再次输给人工智能。李世石表示，人工智能（AI）击败人类长期来看将是不可避免的事，但这次他将坚决为捍卫人类尊严而战。
面对9段高手李世石，AlphaGo已经具备了“分庭抗礼”的能力。我们不禁要问，作为一款计算机程序，AlphaGo的计算能力到底有多强呢？ 这不禁让人想起曾经声名显赫、轰动世界的IBM“深蓝”。深蓝是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，有32个大脑（微处理器），每秒钟可以计算2亿步，计算能力11.38 GFLOPS，输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局。 
IBM的深蓝曾在1997年战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。而现在，一台笔记本的计算能力已经超过了深蓝。搜狗CEO王小川表示，AlphaGo计算能力是当年IBM计算机深蓝的3万倍。ps.我们国家的天河二号是世界最快的超级计算机，它浮点运算能力已经达到了33.86 PFLOPS，是深蓝的30万倍。 
相较于之前深蓝等人工智能计算机在国际象棋中的获胜，但有一个游戏始终是人类大脑的专利——围棋。 对于围棋，AI长期以来举步维艰，顶级AI甚至不能打败稍强的业余选手。但人工智能AlphaGo背后的科学家利用神经网络算法，将棋类专家的比赛记录输入给计算机，并让计算机自己与自己进行比赛，在这个过程中不断学习训练。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不是开发者教给他的，而是自学成才。AlphaGo这两次击败世界顶尖围棋高手，使得人们重新提起了当年的人工智能威胁论。(上面为国际象棋算法示意图，下面为围棋算法示意图)
据了解，AlphaGo超强的学习能力，它使用蒙特卡洛树搜索算法，借助值网络与策略网络这两种深度神经网络，通过值网络来评估大量选点，并通过策略网络选择落点。机器最初通过模仿人类玩家，尝试匹配职业棋手的棋局，一旦它达到了一定的熟练程度，它开始和自己对弈大量棋局，使用强化学习进一步改善它。
深度学习与人工智能 浅层学习是机器学习的第一次浪潮，主要是计算机系统从大量训练样本中学习统计规律，对未知事件做预测，实际上这种人工神经网络只是一种浅层模型。 深度学习是无监督学习的一种，指通过构建多层的机器学习模型和海量训练数据来学习更有用的特征，目的在于建立、模拟人脑进行学习的神经网络，模仿人脑来解释数据。卷积神经网络就是一种计算机深度学习的结构，是当前语音分析和图像识别领域的研究热点。 
2012年，位于美国加州山景城的神秘莫测的Google X实验室的研究人员用1000台计算机（共有1.6万个处理器）构建出了全球最大的电子模拟神经网络——拥有10亿个连接的人工神经网络“谷歌大脑”，并通过向其展示自YouTube视频中提取出的约1000万张静止的图像，考察其能学到什么。结果显示，在无外界指令的自发条件下，该人工神经网络自主学会了识别人脸、人体甚至猫等类别的事物。也许这看起来只是琐碎的成就，除了表明猫的主人们热衷于上传宠物视频，导致互联网上猫的视频随处可见之外，说明不了更多问题，因此，这一发现也让记者们讪笑不已。但实际上，该成果是深度学习东山再起的一个里程碑。 这一进步也意味着，谷歌在人工智能领域（AI）又达到了一个新的高度，在业界引发广泛关注。 
深度学习带来了机器学习的一个新浪潮，受到从学术界到工业界的广泛重视，也导致了“大数据 深度模型”时代的来临。在应用方面，深度学习使得语音图像的智能识别和理解取得惊人进展，从而推动人工智能和人机交互大踏步前进。尽管如此，深度学习仍然还处于襁褓阶段。如果我们能在理论、建模和工程方面，突破深度学习技术面临的一系列难题，人工智能的梦想将不再遥远。
人工智能的哲学认知 由于人工智能研究对象——人类思维——的特殊性，它从诞生之日起就对哲学提出了尖锐的挑战。比如，人工智能与人类智能有无本质区别？机器会不会思维？机器会超越人类，替代人类吗？人工智能对人类自身的发展有什么推动作用？这些问题的核心就是意识和思维问题。其实这并不是什么全新的东西，哲学家们早就对意识问题展开过激烈的争论，其中最著名的一句话莫过于法国哲学家笛卡儿的“我思故我在”。人类有意识、能思维、能感受情绪、能对世界产生主观的经验，但是机器能否具有意识呢？对此科学家和哲学家们的立场观点大致分为四类。 第一，意识无法通过物质过程来描述，科学再先进也无法制造意识。 第二，意识是人类大脑产生的物质化过程，由于其极其复杂，科学无法理解以致不可能制造。 第三，意识是由过程产生的可能性，可以被理解并复制，尽管极端困难。 第四，意识并不是特别的东西，可以由机器自动产生。 
对意识和思维问题争论不休的一个根本原因就是人类至今对大脑何以能产生意识依然无法给出清晰的解释。辨证唯物主义认为，无论人类意识和思维的产生及其活动如何复杂，归根到底是一种物质运动的形式，它是可以被认识的，因而也是可以通过物质的东西再实现的。由于传统人工智能研究单纯注重于个体智能而有意或无意忽略了人类思维所具有的主观性和社会能动性，因而它的发展前景一直以来受到哲学家的置疑和抨击。不过目前处于人工智能研究前沿的智能体（agent）理论已经对此抨击作出了强有力的正面回应。智能体理论直接而深入地涉及到人类智能活动的社会性，使物化的人工智能具有了丰富而深刻的社会内涵，表现出人类智能中源自社会行为的复杂性和多样性。同时也具有能动性，不再被动接受外部指令和预设算法的控制，在陌生、不确定的状况下积极主动地进行认知与行动，成为“一类新型的认知主体”。智能体理论在认识论和方法论上的创新使人工智能研究突破了其历史局限性，再一次展现了其广阔的发展前景。
人工智能太危险，霍金、马斯克真急了 关于人工智能的是否会引发不可控事件的讨论一直没有停止。日前特斯拉CEO马斯克与科学家霍金等人签署了一封公开信，呼吁人们关注人工智能的安全性。 2014年创立的生命未来研究所（Future of Life Institute，简称FLI）发出了这封公开信，马斯克、霍金以及著名演员摩根·弗里曼（Morgan Freeman）都是该研究所科学顾问委员会委员。关注人工智能的各界人士在这封公开信中表示，随着科技的发展，人工智能将会对社会产生越来越大的影响，因此如何规避潜在的风险就显得尤为重要。 
马斯克和霍金此前在公开场合就表达过对人工智能发展的担忧。马斯克多次表示人工智能很可能将召唤出恶魔，在五年内可能就会发生人类不可控的事情，他甚至还将人工智能视为超过核武器的人类最大威胁；而霍金则得出结论称“彻底开发人工智能可能导致人类灭亡。”然而，即使这种说法是对的，而其发展的趋势又是那样地势不可挡。
军事领域的人工智能技术应用 应用于军事领域，利用电子计算机模拟人类的学习与推理,问题求解,辅助决策途径和方法等智能活动的一项新兴技术。它是在人工智能学理论指导下的一种综合技术。人工智能学是一门专门研究智能放大和使用计算机来模拟人的感觉和思维过程规律的理论。是正处在发展中的综合性学科，涉及数学、语言学、人体科学、哲学、心理学、逻辑学、计算机学等多门学科。人工智能技术的内容主要包括：自然语言理解；知识表达与模式识别；规划生成与问题求解；机器翻译与语言合成；定理证明与归纳推理；学习系统与发现系统；认知模型与专家系统；机器视觉与智能机器人；智能语言与自动编程等。人工智能系统，是一种基于知识的逻辑推理系统。人工智能技术广泛地应用于工业、农业、文教卫生、气象、地质勘探、交通运输以及社会科学等领域，尤其大量应用于军事和国防科学技术研究与军工生产。 
【军用人工智能机器翻译系统】可用于收集情报、破译密码、处理作战文电、协调作战指挥和提供战术辅助决策等。该系统内装有可以进行语言分析、合成、识别及自然语言理解的智能机，其内存储着多国语言基本词汇和语法规则。 
【舰船作战管理系统】可用于局部海域作战指挥、辅助战术决策、海上目标敌我识别、岸 -舰一体化作战管理等。 
【智能电子战系统】可自动分析并掌握敌方雷达的搜索、截获和跟踪工作顺序，发出有关敌方导弹发射的警告信号，并确定出最佳防卫和干扰措施。
【自动情报与图像识别系统】通过情报分析和图像处理技术，对敌方情报及图像进行识别、分类和信息处理。同时，自动提供辅助决策意见。
【人工智能武器】控制系统具有自主敌我识别、自主分析判断和决策的能力。如：发射后“不用管”的全自动制导的智能导弹、智能地雷、智能鱼雷和水雷、水下军用作业系统等。
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