人工智能

概念定义

人工智能综合了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多种学科发展而来，通过计算机模拟人的思维和行为，核心是机器学习算法，本质是对人类感知、推理、决策、学习等能力的模拟、延伸与拓展。1956年在达特茅斯会议上正式提出这一概念，指通过分析环境具有一定自主性行动，以实现特定目标显示智能行为的系统，被称为世界三大尖端技术之一，也是21世纪三大尖端技术之一，其发展主流形态采用深度学习算法、大模型、大数据的方式，已在多个领域取得成果并形成多元化发展方向，还能替代部分传统劳动力，创造新岗位。

发展历程

早期探索

人类探索智能的道路漫长，最早可追溯至1900年以前的早期传说、文学和影视作品中的高级智慧。20世纪，乔治·布尔的《思维规律的研究》、弗雷格的《概念文字》、伯特兰·罗素和其老师怀特海的《数学原理》在数理逻辑研究上有极大突破。1943年，麦卡洛克和皮茨提出人工神经网络的概念并构建人工神经元的MP模型，开创人工神经网络研究时代，赫伯学习规则以及1946年世界上第一台数字式电子计算机的出现对人工智能发展有很大帮助。

图灵的贡献

被公认为“人工智能之父”的图灵，二战结束后提出“图灵机”概念，即虚拟机器替代人脑进行数学运算的设想，在英国政府支持下设计出支持存储程序的巨型电子计算机——“艾斯”，还研发出世界上第一个AI国际象棋程序，这是早期AI的诞生标志。

诞生初期

1956年，纽厄尔、西蒙、肖合作研制成功第一个启发程序“逻辑理论机”，可模拟数学家证明数学定理的思维方法和规律，开创用计算机模拟人的高级智能活动、实现复杂脑力劳动自动化的先例，被认为是人工智能真正开端。同年，塞谬尔研制出具有自学能力的“跳棋程序”，能积累经验教训、向对手或棋谱学习、提高棋艺，推动了“机器博弈”“机器学习”研究。同年夏天，美国达特茅斯学院举行第一次人工智能研讨会，麦卡锡首次提出“人工智能”概念，最初成就和第一批研究者在此出现，标志人工智能研究开始，麦卡锡于1958年发明的LISP语言也广泛应用于人工智能中。

1959年，德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人，世界上第一家机器人制造工厂Unimation公司正式成立，同年约瑟夫·恩格尔伯格制造出世界上第一个工业机器人尤尼梅特并安装在通用汽车美国工厂生产线上，两年后与乔治·德沃尔共同成立Unimation公司。

1960年，纽厄尔、西蒙、肖研制出“通用问题求解程序”（GPS），扩大了计算机进行脑力劳动自动化的应用范围。1962年，麦卡锡提出人工智能的“情景演算”理论。1966年到1972年期间，美国斯坦福国际研究所研制出首台采用人工智能的移动机器人Shakey，1966年美国麻省理工学院的魏泽鲍姆发布世界上第一个聊天机器人ELIZA，能通过脚本理解简单自然语言并与人类互动。1968年，美国科学家费根鲍姆研制成功第一个专家系统DENDRAL，标志着“专家系统”这一新分支诞生。

发展起伏

1971年，斯坦福大学的肖特利夫等人开始研制医疗专家系统MYCIN，1976年成功发表，该系统采用“知识库”“推理机”的系统结构，引入“可信度”概念进行非确定性知识推理，为其他专家系统研究与开发提供范例和经验。专家系统的大量研究、开发及成功应用推动了知识工程方法和技术的发展。1976年，斯坦福研究所的杜达等专家开始研制地质勘探专家系统并于1981年成功，激发了人工智能的“淘金热”，促进其从学院式研究走向技术市场开发。

20世纪70年代初，因计算机内存和处理速度不足以及缺乏庞大数据库帮助程序学习知识，原本资助人工智能的英国政府、美国国防部高级研究计划局等机构逐渐停止资助，美国国家科学委员会拨款二千万美元后也停止资助。

20世纪80年代，卡耐基梅隆大学开发出应用于工业领域的专家系统，成为人工智能商业化的突破口，此后企业与高校逐步参与开发，到80年代末，世界500强企业中近一半都研制或使用了专家系统。80年代人工智能数学模型方面也取得重大突破，如1986年的多层神经网络和BP反向传播算法等。1981年，日本经济产业省拨款8.5亿美元用于第五代计算机项目研发，英国、美国也向信息技术领域研究提供大量资金。1984年，在美国人道格拉斯·莱纳特的带领下，启动了Cyc项目，目标是使人工智能应用能以类似人类推理的方式工作。

1987年至1993年第二次人工智能寒冬到来，苹果、IBM推广第一代台式机，其费用远低于专家系统软硬件开销，且专家系统实用性局限于特定情景，同时美国国防部高级研究计划局新任领导认为人工智能并非“下一个浪潮”，并对更容易出成果的项目拨款。

蓬勃发展期

1997年5月，IBM公司的电脑“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2002年，美国iRobot公司推出能避开障碍并自动设计行进路线的吸尘器机器人Roomba，电量不足时还能自动驶向充电座。2011年，IBM公司开发的Watson在美国智力问答节目上击败两位人类冠军，赢得100万美元奖金。2012年，加拿大神经学家团队创造出具备简单认知能力的虚拟大脑“Spaun”，通过基本智商测试。2013年，Facebook成立人工智能实验室探索深度学习领域，Google收购语音和图像识别公司DNNResearch推广深度学习平台，百度创立深度学习研究院。2014年，聊天程序“尤金·古斯特曼”首次通过图灵测试。2015年，Google开源第二代机器学习平台Tensor Flow，剑桥大学建立人工智能研究所。2016年3月，Google人工智能AlphaGo与围棋世界冠军李世石进行人机大战并获胜，同年英国DeepMind研发的围棋机器人AlphaGo通过无监督学习战胜柯洁。

人工智能创新创业活跃，全球产业界认识到其重大意义，纷纷调整发展战略。如谷歌2017年年度开发者大会提出从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报将人工智能作为公司发展愿景。麦肯锡公司报告指出2016年全球人工智能研发投入超300亿美元且高速增长，CB Insights报告显示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%。

2021年，以色列研究团队推出可识别暴露在200℃ - 300℃火中细微迹象的深度学习人工智能工具，发现许多燧石工具被加热过，中国新一代人工智能治理专业委员会发布相关报告。2022年6月，Michael Chazan等利用深度学习人工智能工具发现100万年前人类用火证据。2014年至2023年，中国申请超过3.8万项生成式人工智能专利。2024年，互联网、快消企业以及银行机构初步尝试用AI面试毕业生，美团、字节跳动等多家企业将AI面试放在初面阶段，一些互联网企业因招聘技术开发岗位更愿采用AI面试方式。2024年，中国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上增长率。2025年，部分专家提出“智能体元年”概念，反映人工智能从工具属性向具备自主决策能力的智能体转型并融入生产生活场景。

2025年4月，韩国浦项科技大学团队在《自然·通讯》杂志上发表下一代人工智能存储设备突破性研究，揭示电化学随机存取存储器（ECRAM）工作机制，有望提升设备AI性能并延长电池使用寿命。截至6月，用户利用生成式人工智能产品回答问题比例最高，达80.9%。同年，朝鲜宣布研发出“美女”AI机器人，金日成综合大学人工智能研究所所长表示人工智能已融入朝鲜人民生活。8月12日，英伟达在SIGGRAPH会议上发布开源物理AI应用和机器人视觉推理模型Cosmos Reason，8月24日英伟达机器人账号发布“新大脑”计划预热推文。截至10月，AI应用数量达到657个，同比增长61.8%，移动端用户规模突破7亿。截至12月，中国人工智能产业规模突破9000亿元，企业数量超过6000家，智能算力规模达1590EFLOPS，核心产业规模突破1.2万亿元。

2026年1月7日，工业和信息化部等八部门发布《“人工智能 + 制造”专项行动实施意见》，指出到2027年，中国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。

核心技术

机器学习

借助计算机对各项数据信息进行分析和学习，为人工智能提供预测判断及决策能力。随时间发展形成一些代表性算法，深度算法是广泛应用的关键技术，能在海量数据中自行归纳和提取重要特征，进行多层特征提取及描述和特征还原，实现深度学习目标。人工智能从感知阶段发展到深度学习阶段，是在传统神经网络拓展方面的突破，可借助非线性网络结构输入数据，在少量样本数据中学习和集成本质特征。

语音识别

又称自动语音识别，以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器理解人类语言并转换为计算机可输入的数字信号。在生活中应用广泛，研究源头可追溯至1950年，计算机科学之父阿兰·图灵在《思想》（Mind）杂志上发表论文提出机器智能概念和图灵测试，未来发展方向体现在复杂场景下的识别效率及有效结合其他信息。

自然语言处理技术

将人类语言转化为计算机程序处理和接收的语言，将计算机数据转化为人类自然语言，实现二者交流互通和语言相互转换，使计算机更好理解人类诉求。综合语言学、计算机科学等学科，研究目标集中在自然语言通信的计算机系统，涉及信息检索、提取等技术，需对人类语言进行语法分析和文本生成，在复杂优化与仿真等具体任务上取得显著成效。

图像处理技术

使人工智能具有类似人类视觉功能，通过计算机主动获取图片及多维度数据信息，借助人工智能调整和处理图像，提取重要特征。传统计算机受计算能力限制，信息交互处理效率低且芯片计算能耗大，难以满足现代社会数据处理需求，超级计算机和云计算技术的发展打破这一屏障。未来研究要求人工智能具备视觉场景理解能力，准确识别物体并结合人类知识分析场景，机器视觉在卷积深度神经网络帮助下取得长远发展，研究人员终极理想是让机器具备通用理解能力，创造人类水平的视觉能力。

人机交互技术

计算机系统与用户方便交流互通，机器输出或显示大量信息，用户读取提示和请求信息后借助输入设备向机器输入信息并回答问题，实现互动。包括交互、界面设计及图像学，涉及理论知识丰富，是用户界面研究中发展迅速的重要技术，重要产品和技术如3D显示器及手写文字识别系统等。

生成式人工智能

利用人工智能技术自动生成全新、完全原创的实际工件的新型生产方式，基于大模型、大算力、训练方法等技术突破，可应用于创建软件代码、促进药物研发和有针对性营销等活动，实现高质量、高效率、多样化内容生产，成为推动数字生产力变革的重要力量。

深度学习

模拟大脑神经网结构对数据进行表征学习的方法，是计算机科学机器学习领域研究方向。要求人工智能对样本数据内在规律和表示层次进行学习，通过对文字、图像和声音等数据学习像人一样具有分析学习能力，能识别这些数据，是复杂机器学习算法，可帮助机器模仿人类视听和思考等活动，解决复杂模式识别难题，推动人工智能相关技术进步。

三大学派

符号主义学派：智能即程序

认为人工智能起源于数理逻辑，又称逻辑主义或计算机学派，代表人物有西蒙、麦卡锡等。主张符号是人工智能基本元素，用数学或物理学符号表达人工智能思维形成，将人脑与电脑看作符号系统，把人的思维看作计算机程序。主要科学方法是实验心理学与软件计算相结合，利用计算机模拟人的思维过程和功能，长期成为人工智能研究主流，在该学科占据较长时间统治地位。

连接主义学派：智能即仿生

认为人工智能源于仿生学，又称仿生学派，代表人物有麦克洛克、皮茨、霍普菲尔德等。是以仿生主义为代表的认知心理学理论，通过模拟人脑中神经元的节点网络，以神经生理学、物理模拟方法和数学模拟等科学手段模拟人脑智能活动过程，实现机器思维和智能学习目的。认为人工智能是基于神经网络及神经网络间的突触连接机制和学习算法的仿生，把人的智能归结为大量简单单元通过复杂相互连接和并行运行的结果，通过模拟生物神经元构造特征使机器实现智能。

行为主义学派：智能即控制

认为人工智能源于20世纪40 - 50年代的控制论，延续行为主义在心理学中的观点，专注于主体与环境的相互作用，假设智能取决于感知和行动，不需要知识、表示和推理，只要表现出智能行为就认为具有智能。倡导通过基于智能控制系统的理论、方法和技术研究人类智能控制行为，以模拟有机生物智能行为为重点，代表作是布鲁克斯的六足行走机器人。

应用场景

电视直播

实时视频分析和处理方面的人工智能技术可实现目标检测和跟踪自动化，提供准确全面的视觉信息；人脸识别和表情分析技术可分析观众情感反馈和参与度，为节目制作提供指导；智能化内容生成技术可自动剪辑摘要电视直播内容，提供精彩有趣片段；智能化推荐系统和个性化推荐技术可根据用户兴趣和偏好提供定制化内容推荐和互动体验。

自动化控制

在电气自动化专业中，电子电力技术、电机、电磁场、电路、变压器等技术学科应用于相关电气设备，过程复杂且需投入大量人力、财力，要求设计者有丰富理论知识和工作经验。运用人工智能技术可提高设计精确度和工作效率，将大量人脑处理的模拟和演算通过系统实现，优化设计中主要采用遗传算法，专家系统更多应用于开发性设计，应用中要根据不同工作情况和工作目标采用不同算法，提高工作质量和设计效率，要求从业人员具备传统专业知识和实际工作经验以及丰富的人工智能应用使用经验和较强适应能力。

公共安全

人脸识别是常见的人工智能应用，在公共部门和私营部门广泛应用。人工智能正成为欺诈检测重要技术，美国交通部研究、开发、测试能通过录像自动检测交通事故并在不同条件下维持安全和高效交通通勤的算法。医学领域通过人工智能算法解释放射性图像，影响刑事司法和法医界死因确定，DNA分析等法医学科分支也在探索人工智能算法运用。

智能机器人

在汽车制造、电子制造、仓储物流、医疗装备制造、应急管理和军事等领域有广泛应用价值，联合国贸易和发展会议发布的《2021年技术和创新报告》将其列为全球前沿技术之一。

脑机接口

人类智能与AI智能具有一定互补性，脑机接口有助于增强二者智能。在医疗康复、自动驾驶等领域有重要广泛应用价值，世界各主要国家、科研机构和企业加速布局，抢占全球科技竞争制高点，世界知识产权组织发布的《2021年辅助技术趋势报告》将其作为未来科技发展重要方向。

其他领域

AI广泛应用于自动驾驶汽车、智能音箱、个性化推荐系统、生物医疗应用等领域，成为人类工作和生活重要组成部分。新的AI技术如通用人工智能技术不断迭代升级，拓展应用领域。在消费与服务领域，波兰国际琥珀珠宝展会上融合AI技术的自动化设备可对珠宝自动化拍摄并生成介绍资料，2025年柏林国际消费电子展上融合AI技术的智能家电展示应用场景，中国杭州第四届全球数字贸易博览会上跨境电商领域展商分享AI应用方案落地案例。在人才招聘领域，AI面试可降低人力成本，提高面试效率，改善招聘公平性问题。

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