新年伊始，讓我們把目光投向人工智能——剛剛過去的2017年，基礎研究領域的硬件、算法提升，與結合產業(yè)發(fā)展的技術應用，讓人工智能發(fā)展迎來又一輪高潮。“機器能像人一樣思考和行動”拓展了整個社會的想象力邊界。
十九大報告提出，“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。當前我國人工智能的發(fā)展水平處于什么階段，在行業(yè)領域的應用進展如何？本版就此策劃了一組“聚焦高質量發(fā)展·關注人工智能”系列報道，從行業(yè)專家、資深從業(yè)者、普通消費者的角度，向讀者全方位展示快速發(fā)展中的中國人工智能圖景。
2017年是中國人工智能領域發(fā)展的關鍵之年。無論是《政府工作報告》還是10月的十九大報告，都將人工智能作為一項發(fā)展內容明確提出，這意味著人工智能上升至國家戰(zhàn)略層面。
隨后，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018—2020年）》等一系列政策規(guī)劃的推出更是讓人工智能的發(fā)展有了明確的時間表和路線圖。
如今，中國人工智能領域正在頂層設計與實踐落實兩個方面努力發(fā)展，抓住機遇，蓄勢待發(fā)，開啟新一輪的沖刺。
什么是人工智能？
1956年，在美國達特茅斯學院一次特殊的夏季言談會上，麻省理工學院教授約翰·麥卡錫第一次提出了人工智能概念。此后，人工智能迅速成為一個熱門話題。
盡管概念界定眾多，但科學界對人工智能學科的基本思想和基本內容達成的共識是：研究人類智能活動的規(guī)律，從而讓機器來模擬，使其擁有學習能力，甚至能夠像人類一樣去思考、工作。
在人工智能研究早期，有些科學家非常樂觀地認為，隨著計算機的普及和CPU計算能力的提高，實現人工智能指日可待。但后來事實證明，人工智能的發(fā)展并沒有預期的那么美好。
20世紀50年代至70年代，人工智能力圖模擬人類智慧，但是受過分簡單的算法、匱乏得難以應對不確定環(huán)境的理論以及計算能力的限制，這一熱潮逐漸冷卻；20世紀80年代，人工智能的關鍵應用——基于規(guī)則的專家系統得以發(fā)展，但是數據較少，難以捕捉專家的隱性知識，加之計算能力依然有限，使得其不被重視，人工智能研究進入低潮期。
直到進入20世紀90年代，神經網絡、深度學習等人工智能算法以及大數據、云計算和高性能計算等信息通信技術快速發(fā)展，人工智能才迎來了春天。
“大約在10年前，一種被稱為深度學習的新的機器學習方法，讓人工智能的算法更智能。”中國科學院自動化研究所研究員易建強說：“它是一種通過多層表示來對數據之間的復雜關系進行建模的算法。深度學習模仿人腦結構，具有更強的建模和推理能力，能夠更有效地解決多類復雜的智能問題。”
中國科學院院士譚鐵牛說：“當前，面向特定領域的專用人工智能技術取得突破性進展，甚至可以在單點突破、局部智能水平的單項測試中超越人類智能。”
這其中，比較著名的事件包括1997年“深藍”戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍，2011年IBM超級計算機沃森在美國電視答題節(jié)目中戰(zhàn)勝兩位人類冠軍，以及2016年和2017年阿爾法狗戰(zhàn)勝人類圍棋高手。
在不少人工智能專家看來，盡管經過近60年的發(fā)展，人工智能已經取得了巨大的進步，但總體上還處于發(fā)展初期。
采訪中，諸多業(yè)內人士認為，我國人工智能技術攻關和產業(yè)應用雖然起步較晚，但在國家多項政策和科研基金的支持與鼓勵下，近年來發(fā)展勢頭迅猛。
在基礎研究方面，我國已擁有人工智能研發(fā)隊伍和國家重點實驗室等設施齊全的研發(fā)機構，并先后設立了各種與人工智能相關的研究課題，研發(fā)產出數量和質量也有了很大提升，已取得許多突出成果。
科技部高新司司長秦勇說：“我國在語音識別、視覺識別、機器翻譯、中文信息處理等技術方面處于世界領先地位。中國科學院自動化研究所譚鐵牛團隊全面突破虹膜識別領域的成像裝置、圖像處理、特征抽取、識別檢索、安全防偽等一系列關鍵技術，建立了虹膜識別比較系統的計算理論和方法體系，還建成目前國際上最大規(guī)模的共享虹膜圖像庫。”
智能芯片技術也實現了突破。中科院計算所發(fā)布了全球首款深度學習專用處理器，清華大學研制出可重構神經網絡的計算芯片，比現有的GPU效能提升了3個數量級。
與此同時，我國在人工智能領域的論文數量快速增長。據統計，2007年—2016年，全球人工智能領域論文中，我國占近20%，僅次于美國；深度學習領域的論文總量和引用量均居世界第一。此外，人工智能相關發(fā)明專利授權量已居世界第二。