导读：很多朋友问到关于人工智能怎么进步的的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
你认为人工智能会带来哪些方面的进步呢？
人工智能推动了人类的理性进步，可以反过来促进人类的发展。人工智能研发过程的本身就具有研究人脑认知与功能的需求和特性，而使人类在这个过程中就学习了学习的方法，从而增强人类的逻辑思维能力。人工智能更新了人类应对问题的方法。
一般认为，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。
带来更多新的工作机会，就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇；
人工智能让人类生活更美好，比如说，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗；
人工智能拥有数据意味着拥有战略上的优势，因为通过数据可以更好地了解人类、可以创造更好的软件，让更多的人快乐。企业就能够相应的赚取更多的商业价值
人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高，谁就能赢得最后胜利。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧；对待人工智能，我们应该以客观的角度去看待它，扬长避短，充分利用人工智能的优点。希望我的理解能够帮助你们更进一步了解人工智能。
人工智能是如何导致人类更容易进步的？
人工智能是基于数学、逻辑学、统计学之上，通过经验积累得到学习能力，从而协助人们进行某项工作的操作系统。它是一项威力巨大的科技，可以在合适的时间为人们提供相关又可信赖的信息，其准确性是人脑无法匹敌的。比如科技业的龙头老大谷歌公司运用神经网络算法催生了新一代机器翻译，能够将错误率锐减60%，人工智能正在消除人类语言障碍的隔阂。
随着医学是“数字化改造”的进一步发展，人工智能对医疗卫生领域的贡献也不容小觑，从根据CT片识别早期肺癌到处理医学文献数据，它的效率都悄悄地超过了人类，人工智能做到了使医疗惠及大众。
人工智能应用后，将人类从重复无意义的工作中解放出来，从高危行业解放出来，让人类将精力投到更有意义的工作当中去。例如，人工智能可以探索外太空、山海冰河这些人类无法企及的地方，可以让复杂的大数据得到高效的分析与合理的运用，让人们探索到更深层次的知识。所以人工智能使人类超越了自己本身的局限，实现了人类的进一步解放。
5. 为什么人工智能在近些年能够飞速发展？
因为随着生产力的进步，科学技术的发展，人工智能已经为现在的人类提供很多的便利。所以说人类尝到了人工智能的甜头，所以说会非常快的发展。
“人工智能”在过去的六十年来有哪些巨大突破？
“人工智能”在过去的六十年来有哪些巨大突破？
一、什么是“人工智能”？
人工智能是人类智慧的结晶，它是我们人类所制造出来的一些机器能够展现给大家的一种智能，这种智能一般是由计算机所控制的，人工智能的实现是人类社会的一种非常大的进步，他能够代替人类去做一些工作，并且完全表达了人类的意志，所以在很大的程度上能够替代人类去做一些简单的工作，随着人工智能的不断发展，现在的人工智能已经能够使用我们人类才能够去学习的交流，感知或者是使用工具这样的功能。
二、人工智能对人类有什么影响？
人工智能它能够给我们人类带来非常多的好处，比如，现在很多的工厂之中，会使用机器人来操作一些机器，这就在很大程度上节省了人力物力，而且机器人只需要保养，他们也不需要吃饭，不需要睡觉，所以这对企业的工作效率有着非常大的提高作用，其次，人工智能还能够做一些我们人类很难完成的事情，比如计算，现在我们人类的计算，大部分都是靠计算机来实行的，而人工智能就是另一种意义上的计算机，所以它能够进行这些我们人类所不能够进行的工作，但是人工智能如果真正的代替了人类的一些工作，很可能有些人就要面临失业，所以他对人类还是有副作用的。
三、“人工智能”在过去的六十年来有哪些巨大突破？
人工智能在近些年最主要的一个突破就是关于人工智能和人类智商之间的研究，这种研究能够让人工智能更加的贴近于我们人类的行为和习惯，在那些实体上可以代替我们人类去工作，比如现在已经开始在社会上出现的无人驾驶汽车，这就是一种人工智能，通过各种各样的数据整合和计算，让人工智能代替人类开车，这种人工智能如果被广泛推行，就能够避免交通事故的发生，因为人工智能它是受计算机控制的，他们的行为具有一定的特定性，所以是可以控制的，这对人类社会来说是一种非常大的进步，而且能够从根本上保护我们远离交通事故。所以类似这样的人工智能能够很好的让我们人类生活在一个更加安全的环境之中，意义非常的重大。
人工智能发展综述
近十多年来，随着算法与控制技术的不断提高，人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展。并且，随着人机交互的优化、大数据的支持、模式识别技术的提升，人工智能正逐渐的走入我们的生活。本文主要阐述了人工智能的发展历史、发展近况、发展前景以及应用领域。
人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，是麦卡赛等人在1956年的一场会议时提出的概念。
近几年，在“人机大战”的影响下，人工智能的话题十分的火热，特别是在“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜李世石后，人们一直在讨论人是否能“战胜”自己制造的有着大数据支持的“人工智能”，而在各种科幻电影的渲染中，人工智能的伦理性、哲学性的问题也随之加重。
人工智能是一个极其复杂又令人激动的事物，人们需要去了解真正的人工智能，因此本文将会对什么是人工智能以及人工智能的发展历程、未来前景和应用领域等方面进行详细的阐述。
人们总希望使计算机或者机器能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动，并帮助人们解决现实中实际的问题。而要达到以上的功能，则需要计算机（机器人或者机器）具有以下的能力：
自然语言处理（natural language processing）
知识表示（knowledge representation）
自动推理（automated reasoning）
机器学习（machine learning）
计算机视觉（computer vision）
机器人学（robotics）
这6个领域，构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵（Alan Turing）在1950年还提出了一种图灵测试（Turing Test），旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。
关于图灵测试，是指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
图灵测试是在60多年前就已经提出来了，但是在现在依然适用，然而我们现在的发展其实远远落后于当年图灵的预测。
在2014年6月8日，由一个俄罗斯团队开发的一个模拟人类说话的脚本——尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）成为了首个通过图灵测试的“计算机”，它成功的使人们相信了它是一个13岁的小男孩，该事件成为了人工智能发展的一个里程碑。
在2015年，《Science》杂志报道称，人工智能终于能像人类一样学习，并通过了图灵测试。一个AI系统能够迅速学会写陌生文字，同时还能识别出非本质特征，这是人工智能发展的一大进步。
①1943-1955年人工智能的孕育期
人工智能的最早工作是Warren McCulloch和Walter Pitts完成的，他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特海德的对命题逻辑的形式分析、图灵的理论，他们提出了一种神经元模型并且将每个神经元叙述为“开”和“关”。人工智能之父图灵在《计算机与智能》中，提出了图灵测试、机器学习、遗传算法等各种概念，奠定了人工智能的基础。
②1956年人工智能的诞生
1956年的夏季，以麦卡锡、明斯基、香农、罗切斯特为首的一批科学家，在达特茅斯组织组织了一场两个月的研讨会，在这场会议上，研究了用机器研究智能的一系列问题，并首次提出了“人工智能”这一概念，人工智能至此诞生。
③1952-1969年人工智能的期望期
此时，由于各种技术的限制，当权者人为“机器永远不能做X”，麦卡锡把这段时期称作“瞧，妈，连手都没有！”的时代。
后来在IBM公司，罗切斯特和他的同事们制作了一些最初的人工智能程序，它能够帮助学生们许多学生证明一些棘手的定理。
1958年，麦卡锡发表了“Program with Common Sense”的论文，文中他描述了“Advice Taker”，这个假想的程序可以被看作第一个人工智能的系统。
④1966-1973人工智能发展的困难期
这个时期，在人工智能发展时主要遇到了几个大的困难。
第一种困难来源于大多数早期程序对其主题一无所知；
第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性。
第三种困难是来源于用来产生智能行为的基本结构的某些根本局限。
⑤1980年人工智能成为产业
此时期，第一个商用的专家系统开始在DEC公司运转，它帮助新计算机系统配置订单。1981年，日本宣布了“第五代计算机”计划，随后美国组建了微电子和计算机技术公司作为保持竞争力的集团。随之而来的是几百家公司开始研发“专家系统”、“视觉系统”、“机器人与服务”这些目标的软硬件开发，一个被称为“人工智能的冬天”的时期到来了，很多公司开始因为无法实现当初的设想而开始倒闭。
⑥1986年以后
1986年，神经网络回归。
1987年，人工智能开始采用科学的方法，基于“隐马尔可夫模型”的方法开始主导这个领域。
1995年，智能Agent出现。
2001年，大数据成为可用性。
在1997年时，IBM公司的超级计算机“深蓝”战胜了堪称国际象棋棋坛神话的前俄罗斯棋手Garry Kasparov而震惊了世界。
在2016年时，Google旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋（AlphaGo）以4:1的战绩战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，从而又一次引发了关于人工智能的热议，随后在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上以3:0的战绩又战胜了世界排名第一的柯洁。
2017年1月6日，百度的人工智能机器人“小度”在最强大脑的舞台上人脸识别的项目中以3:2的成绩战胜了人类“最强大脑”王峰。1月13日，小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2:2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2:0的成绩战胜了“水哥”王昱珩，更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。
2016年9月1日，百度李彦宏发布了“百度大脑”计划，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到孩子的智力水平。李彦宏阐述了百度大脑在语音、图像、自然语言处理和用户画像领域的前沿进展。目前，百度大脑语音合成日请求量2.5亿，语音识别率达97%。
“深度学习”是百度大脑的主要算法，在图像处理方面，百度已经成为了全世界的最领先的公司之一。
百度大脑的四大功能分别是：语音、图像，自然语言处理和用户画像。
语音是指具有语音识别能力与语音合成能力，图像主要是指计算机视觉，自然语言处理除了需要计算机有认知能力之外还需要具备推理能力，用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。
工业4.0是由德国提出来的十大未来项目之一，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂。
工业4.0已经进入中德合作新时代，有明确提出工业生产的数字化就是“工业4.0”对于未来中德经济发展具有重大意义。
工业4.0项目主要分为三大主题：智能工厂、智能生产、智能物流。
它面临的挑战有：缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的进程、企业的IT部门有冗余的威胁、利益相关者普遍不愿意改变。
但是随着AI的发展，工业4.0的推进速度将会大大推快。
人工智能可以渗透到各行各业，领域很多，例如：
①无人驾驶：它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。英国政府也在资助运输研究实验室（TRL），它将在伦敦测试无人驾驶投递车能否成功用于投递包裹和其他货物，使用无人驾驶投递车辆将成为在格林威治实施的众多项目之一。
②语音识别：该技术可以使让机器知道你在说什么并且做出相应的处理，1952年贝尔研究所研制出了第一个能识别10个英文数字发音的系统。在国外的应用中，苹果公司的siri一直处于领先状态，在国内，科大讯飞在这方面的发展尤为迅速。
③自主规划与调整：NASA的远程Agent程序未第一个船载自主规划程序，用于控制航天器的操作调度。
④博弈：人机博弈一直是最近非常火热的话题，深度学习与大数据的支持，成为了机器“战胜”人脑的主要方式。
⑤垃圾信息过滤：学习算法可以将上十亿的信息分类成垃圾信息，可以为接收者节省很多时间。
⑥机器人技术：机器人技术可以使机器人代替人类从事某些繁琐或者危险的工作，在战争中，可以运送危险物品、炸弹拆除等。
⑦机器翻译：机器翻译可以将语言转化成你需要的语言，比如现在的百度翻译、谷歌翻译都可以做的很好，讯飞也开发了实时翻译的功能。
⑧智能家居：在智能家居领域，AI或许可以帮上很大的忙，比如模式识别，可以应用在很多家居上使其智能化，提高人机交互感，智能机器人也可以在帮人们做一些繁琐的家务等。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等的多领域交叉学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径,也是深度学习的基础。
机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：
（1）面向任务的研究
研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
（2）认知模型
研究人类学习过程并进行计算机模拟。
（3）理论分析
从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。但是现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）进行随机化搜索，它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，它是现代有关智能计算中的关键技术。
Deep Learning即深度学习，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
他的基本思想是：假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =S1=S2=…..=Sn
= O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。Deep Learning需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设设计了一个系统S（有n层），通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。
深度学习的主要技术有：线性代数、概率和信息论；欠拟合、过拟合、正则化；最大似然估计和贝叶斯统计；随机梯度下降；监督学习和无监督学习深度前馈网络、代价函数和反向传播；正则化、稀疏编码和dropout；自适应学习算法；卷积神经网络；循环神经网络；递归神经网络；深度神经网络和深度堆叠网络；
LSTM长短时记忆；主成分分析；正则自动编码器；表征学习；蒙特卡洛；受限波兹曼机；深度置信网络；softmax回归、决策树和聚类算法；KNN和SVM；
生成对抗网络和有向生成网络；机器视觉和图像识别；自然语言处理；语音识别和机器翻译；有限马尔科夫；动态规划；梯度策略算法；增强学习（Q-learning）。
随着人工智能的发展，人工智能将会逐渐走入我们的生活、学习、工作中，其实人工智能已经早就渗透到了我们的生活中，小到我们手机里的计算机，Siri,语音搜索，人脸识别等等，大到无人驾驶汽车，航空卫星。在未来，AI极大可能性的去解放人类，他会替代人类做绝大多数人类能做的事情，正如刘慈欣所说：人工智能的发展，它开始可能会代替一部分人的工作，到最后的话，很可能他把90%甚至更高的人类的工作全部代替。吴恩达也表明，人工智能的发展非常快，我们可以用语音讲话跟电脑用语音交互，会跟真人讲话一样自然，这会完全改变我们跟机器交互的办法。自动驾驶对人也有非常大的价值，我们的社会有很多不同的领域，比如说医疗、教育、金融，都会可以用技术来完全改变。
[1] Russell,S.J.Norvig,P.人工智能：一种现代的方法（第3版）北京：清华大学出版社，2013（2016.12重印）
[2]库兹韦尔，人工智能的未来杭州：浙江人民出版社，2016.3
[3]苏楠.人工智能的发展现状与未来展望[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2017,(04):107-108.
[4]王超.从AlphaGo的胜利看人工智能的发展历程与应用前景[J].中国新技术新产品,2017,(04):125-126.
[5]朱巍,陈慧慧,田思媛,王红武.人工智能:从科学梦到新蓝海——人工智能产业发展分析及对策[J].科技进步与对策,2016,(21):66-70.
[6]王江涛.浅析人工智能的发展及其应用[J].电子技术与软件工程,2015,(05):264.
[7]杨焱.人工智能技术的发展趋势研究[J].信息与电脑(理论版),2012,(08):151-152.
[8]张妮,徐文尚,王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械,2009,(02):4-7.
[9]王永忠.人工智能技术在智能建筑中的应用研究[J].科技信息,2009,(03):343+342.
[10]李德毅,肖俐平.网络时代的人工智能[J]中文信息学报,2008,(02):3-9.
[11]李红霞.人工智能的发展综述[J].甘肃科技纵横,2007,(05):17-18
[12]孙科.基于Spark的机器学习应用框架研究与实现[D].上海交通大学,2015.
[13]朱军,胡文波.贝叶斯机器学习前沿进展综述[J].计算机研究与发展,2015,(01):16-26.
[14]何清,李宁,罗文娟,史忠植.大数据下的机器学习算法综述[J].模式识别与人工智能,2014,(04):327-336.
[15]郭亚宁,冯莎莎.机器学习理论研究[J].中国科技信息,2010,(14):208-209+214.
[16]陈凯,朱钰.机器学习及其相关算法综述[J].统计与信息论坛,2007,(05):105-112.
[17]闫友彪,陈元琰.机器学习的主要策略综述[J].计算机应用研究,2004,(07):4-10+13.
[18]张建明,詹智财,成科扬,詹永照.深度学习的研究与发展[J].江苏大学学报(自然科学版),2015,(02):191-200.
[19]尹宝才,王文通,王立春.深度学习研究综述[J].北京工业大学学报,2015,(01):48-59.
[20]刘建伟,刘媛,罗雄麟.深度学习研究进展[J].计算机应用研究,2014,(07):1921-1930+1942
[21]马永杰,云文霞.遗传算法研究进展[J].计算机应用研究,2012,(04):1201-1206+1210.
[22]曹道友.基于改进遗传算法的应用研究[D].安徽大学,2010
人工智能这些年取得了哪些突破?
谷歌的阿尔法狗战胜了世界围棋高手；微软在语言识别、图像识别方面世界领先；亚马逊在云服务和机器人方面进展神速、脸书在聊天机器人、视觉照片处理方面也领先，另外还有大批美国军工企业，如洛克希德马丁公司的，战地机器人、机器狗等等。可以说人工智能不但不是噱头，在各领域都得到了大的发展和应用，美国在人工智能方面仍然世界领先!值得我们学习!
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能怎么进步的的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能怎么进步的的相关内容别忘了在本站进行查找喔。