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来源：智慧城市微报 导读：谭铁牛院士在第十九次中科院院士大会上发表了《人工智能：天使还是魔鬼》的主题报告，深度解读了60多年来人工智能发展历史，人工智能的七大现状，发展趋势、展望和现有人工智能的局限性等。面对各界对人工智能的期待和愿景，谭院士认为：“人工智能的春天刚刚到来”。 随着科学技术的发展，人工智能正越来越多地进入并改变着我们的日常生活。当你在网上购物时，对话式线上机器人能准确理解你的需求，迅速解决问题；在医院，人工智能可以帮助医生检测病情……可以说，人工智能正深刻地改变着人类的认知与生活。但同时，人工智能的发展也给人类带来一丝隐忧。 本报告将全方位剖析人工智能的发展历程、发展现状及未来发展趋势，分析人工智能发展带来的到底是什么。 报告提纲： 01 人工智能的基本概念和发展历程 1. 人工智能学科的起源 2. 人工智能的基本概念 研究目的:探寻智能本质，研制出具有类人智能的智能机器 研究内容:能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统 表现形式:
3. 人工智能的发展历程 4. 人工智能发展历程的重要启示
02 人工智能的发展现状 人工智能60余年的发展道路虽然起伏曲折，但成就可谓硕果累累。无论是基础理论创新、关健技术突破，还是规模产业应用，都是精彩纷呈，使我们每一天都享受着这门学科带来的便利。 人工智能因其十分广阔的应用前景和重大的战略意义，近年来日益得到社会各界的高度关注。 1. 专用人工智能取得突破性进展 面向特定领域的人工智能(即专用人工智能)由于应用背景需求明确、领域知识积累深厚、建模计算简单可行，因此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。 专用人工智能成功应用 2. 统计学习成为人工智能走向实用的理论基础 2.1 技术发展 2.2 强化学习 通过奖惩机制构建智能体与环境的交互与行为策略，能够与深度学习相结合在策略类问题上达到实用。
2.3 生成对抗学习 构建生成器模型与判别器模型，通过相互博弈，达到生成器与判别器性能的协同提升。
3. 产业史:新老IT巨头抢滩布局IT生态
人工智能创新创业如火如荼:
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. '智能+'成为人工智能应用的创新范式 '智能＋X'应用范式日趋成熟，AI向各行各业快速渗透融合进而重塑整个社会发展，这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。
5. 世界各国人工智能竞争白热化
6. 人工智能的社会影响得到广泛关注
7. 人工智能领域的误解和炒作普遍存在
……. 8. 人工智能总体发展水平仍处于起步阶段 通用人工智能研究与应用依然任重道远。
现有人工智能的局限性:
9. 人工智能发展的瓶颈问题
03 人工智能的未来发展趋势
人工智能有望引领新一轮科技革命
人工智能将是未来十年最具变革性的技术，无处不在的人工智能将成为趋势。
1. 从专用智能到通用智能 如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的挑战问题。
2. 从机器智能到人机混合智能 人工智能(或机器智能)和人类智能各有所长．因此需要取长补短，融合多种智能模式的智能技术将在未来有广阔的应用前景。'人＋机器'的组合将是人工智能研究的主流方向，'人机共存'将是人类社会的新常态。
3. 从'人工+智能'到自主智能系统
4. 学科交叉将成为人工智能创新源泉
5. 人工智能产业将蓬勃发展
6. 人工智能的法律法规将更为健全
7. 人工智能将成为更多国家的战略选择
8. 人工智能教育将会全面普及
结束语 人工智能经过60多年的发展已取得了重大进展，但总体上还处于初级阶段；它既具有巨大的理论与技术创新空间，也具有广阔的应用前景；我们应未雨绸缪，形成合力，确保人工智能的正面效应，确保人工智能造福于人类。 这些高校已开设人工智能学院根据教育部的《高等学校人工智能创新行动计划》，到2020年，建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，并引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度。 目前已有吉林大学、天津大学、哈尔滨工业大学等15所中国高校建立了人工智能学院，本文将带你了解一下这些学院的概况。
1. 吉林大学人工智能学院 2018年5月26日成立。吉林大学人工智能学院院长常毅表示，学院接下来的发展将“三管齐下”：一是夯实人工智能的基础理论研究；二是以“人工智能+企业”模式，加大与国内高科技企业的合作；三是突出学科交叉，将人工智能与其它学科紧密结合。 2. 辽宁工程技术大学腾讯云人工智能学院 2018年5月17日成立。这是辽宁省第一所人工智能学院，负责辽宁工大数据科学与大数据技术新专业，校企共建人工智能实验室，面向全校学生招收人工智能、云计算、大数据、互联网+等方向的腾讯卓越班，培养“专业+人工智能”新工科人才，联合培训新工科教师。 3. 天津大学人工智能学院 2018年5月16日成立。天津大学人工智能学院侧重脑认知计算、先进机器学习、智能语音处理、自然语言处理等方向。到2020年，天津大学人工智能学院初具规模。 4. 南开大学人工智能学院 2018年5月16日成立。南开大学人工智能学院侧重特种机器人、智慧医学工程、智慧城市、智慧金融等方向。
5. 哈尔滨工业大学人工智能研究院 2018年5月5日成立。该院将按照理论、技术、平台、应用4个层次，人工智能基础与机器学习、智能控制理论、脑科学与类脑智能、机器感知与模式识别、自然语言处理与知识工程、混合增强智能、自主智能、人工智能应用（包括智能制造、智能土木、智能金融与商务、智能养老、智能遥感等）8个方向组建。 6. 南京图灵人工智能研究院 2018年4月20日成立。由清华大学交叉信息研究院与南京市共同建立的新型研发机构。 7. 长春理工大学人工智能学院和人工智能研究院 2018年4月16日成立。以培养人工智能领域亟需的创新应用型人才为目标，构建政产学研合作协同育人体系，不断完善人工智能与光电技术、精密制造、计算机、信息通信、量子、纳米技术等相关学科交叉融合的学科体系建设。人工智能研究院将重点开展认知与推理、机器学习、自然语言理解、计算机视觉、机器人学、博弈与伦理等方向的科学研究，积极推进人工智能技术转移和成果转化，搭建人工智能产业技术创新联盟。 8. 南京大学人工智能学院 2018年3月6日成立。由周志华教授主持工作，初定本科生招生规模为60-100人。南京大学人工智能学院是南京市政府合作项目，与计科院、软件学院平级。
9. 重庆邮电大学人工智能学院 2018年2月7日成立。计划2018年开始招生，预计到2020年基本达到在校生2100人，其中研究生900人的总规模。学院将构建“双导师制”和联合课题攻关的人才培养模式，加强科研平台建设，积极推进“大数据智能计算国家国际科技合作基地”和“重邮-科大讯飞人工智能研究院”等平台建设，打造国家级科研创新平台，为提高人工智能人才培养质量夯实基础，努力培养一流的面向人工智能前沿科技创新和产业应用的专门人才。 10. 上海交通大学人工智能研究院 2018年1月18日成立。中国科学院院士、上海交通大学人工智能研究院院长毛军发表示，研究院将立足于数据、算法、芯片这三大要素，在人工智能基础理论与技术方面，研发新一代机器学习理论与开源软件，结合已有的研究优势及未来媒体网络协同创新中心、上海市可扩展计算与系统重点实验室等基地，引领智能时代事实上的“操作系统”，形成网络环境下超人感知认知能力。 11. 湖南工业大学人工智能学院 2018年1月1月13日成立。中科院自动化研究所副所长刘成林教授被特邀担任湖南工业大学人工智能学院院长。这标志着湖南工业大学在重大项目开发、高层次人才培育、科技合作交流等方面搭建了新的平台，将进一步提升学校学科建设水平和科研创新能力及促进株洲本土企业的整体研发水平。 12. 苏州大学人工智能研究院 2017年11月19日成立。研究院将围绕学科方向，开展博士、硕士及本科生的培养，逐步形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，拓展人工智能与数学、计算机科学、物理学，生物学、心理学、社会学、法学等本科专业教育的交叉融合，在人工智能医疗大健康、机器人、AR/VR，智慧城市等多个科研方向，以开展原创性重大理论与实践问题研究和取得重大标志性成果为目标，开创国家（地区）重大战略需求领域科学研究，扩大国际交流与合作，提高国际影响力。
13. 西安电子科技大学人工智能学院 2017年11月2日成立。在人才培养方面，人工智能学院将以智能科学与技术等本科专业为主体进行培养，未来还将成立“图灵实验班”，探索人工智能领域拔尖创新人才培养路径。科学研究方面，依托学校“智能感知与计算国际联合研究中心”、“智能感知与图像理解实验室”教育部重点实验室、“智能感知与计算国际合作联合实验室”等研究平台，以及在感知认知、机器学习、自然计算与计算智能等领域的研究基础，西电人工智能学院将面向复杂影像感知与人工智能、类脑智能与深度学习、视频感知与光电智能系统、数据科学与大数据关键技术、智能控制与机器人系统和高性能智能计算等开展科学研究。 14. 中国科学院大学人工智能技术学院 2017年9月10日成立。由中国科学院自动化研究所承办，中国科学院计算技术研究所、沈阳自动化研究所、软件研究所、声学研究所、深圳先进技术研究院、数学与系统科学研究院、重庆绿色智能技术研究院参与共建，是我国在人工智能领域首个开展教学和科研工作的新型科教融合学院。人工智能技术学院由中国科学院自动化所所长徐波担任院长。 15. 中山大学智能工程学院 2017年5月成立。现有两个二级学科：模式识别与智能系统、检测技术与自动化装置；两个本科专业：自动化、智能科学与技术；将重点发展以下三个领域： 1.智能信息处理领域：智能影像、虚拟现实、数据挖掘与分析、计算机视觉、机器学习等。2.智能控制技术领域：运动控制、智能芯片、智能传感器、智能器械等方向。3.智能系统工程领域：智能汽车、自动驾驶系统、车联网、无人机系统、无人船系统、先进制造等方向。 |
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