如今，人工智能正以惊人的速度不断发展与进步。以IT巨头谷歌为首，全球众多科技公司和研究机构在A1研发领域“群雄逐鹿”，激战正酣。AI是指可以像人类那样做出“聪明”反应的计算机。其实，Al的研发已有将近70年的历史。近年来，科学家历经艰辛终于实现了一个重大突破，这就是“深度学习”技术的面世。借助于深度学习技术，AI在特定场景下的工作效率远远超过了人类。本特辑将通过图解形式通俗易懂地解释AI的机制，并介绍人工智能的全貌-包括最先进的应用实例及未来前景。如今，得益于深度学习技术而变得更加此外，民用的天气预报服务“聪明”的AI已经广泛应用于社会的各个领域像识别AI。通过让AI解析人造卫域。其中，图像识别AI的应用尤为深入和活雨云图像，可以预测不久之后的天气，以及只用相机拍摄脸部图像就能进行AI的预测与传统预测相结合可以提高京身份识别的“人脸识别系统”。什么是人工智能，目前还没有公认的定义。我们认为一个比较合理的定义是， 研究和设计智能体。按照这个定义，研发智能体的任务可归结为利用机器(主要是计算机)来模拟人类的以下4种行为：感知行为、视觉行为、听觉行为等、理性行为(推理、决策等)、行动手的操作，人脚、动物与人造物的移动等)和情感(表情、灵感等)。因此，AI应该包括理论、算法、软件、硬件、系统和机器人等。AI从诞生至今，为我们提供了两大解决方案，即人类智能的两个计算模型——知识驱动和数据驱动。它的64年的发展史可划分为三个阶段。第一阶段即第一代AI为知识驱动时代，即以人类知识与经验为基础的符号推理模型为主导的时代。符号主义作为人类智能的首个认知模型，对认知科学和AI都有着深远的影响。但由于人类知识与经验获取和表示上的困难，以及当时计算机计算能力的限制，这种模型在当时并没有得到应有的发展与应用，从而导致AI在最初40年中的多次起落，并造成大家对这种模型能力的低估。第二阶段即第二代AI为数据驱动时代，即从本世纪开始，以基于大数据机器学习模型为主导的时代。随着计算能力的不断提升，从大量数据中自动提取知识的算法逐步成熟。概率机器学习特别是深度学习和深度神经网络是挖掘大数据背后隐藏规律的理想模型与算法，它能从原始数据中自动找出其中的规律，不需要人工干预。加上机器强大的数据处理能力，在感知信息处理包括图像、语音识别等中表现突出，让AI走向实用，带来它的复苏与繁荣。