人工智能研究领域有哪些

人工智能，亦称机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。同时，人类的无数职业也会逐渐被其取代。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总括来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。20世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的数理逻辑，和以丘奇、图灵等人为先驱提出的计算思维，促进了智能计算方法的萌生。1956年夏，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯（Dartmouth）大学举行，标志着人工智能学科的诞生。涉及领域：可以应用机器于视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等人工智能可以涉及到哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论研究范畴，自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等等这么多学科。实际应用：一、自动驾驶：最大的应用场景自动驾驶是现在逐渐发展成熟的一项智能应用。可以想象，自动驾驶一旦实现，可以带来如下改变：1、完全意义上的共享汽车成为可能。大多数汽车可以用共享经济的模式，随叫随到。因为不需要司机，这些车辆可以保证24小时待命，可以在任何时间、任何地点提供高质量的租用服务。2、汽车本身的形态也会发生根本性的变化。一辆不需要方向盘、不需要司机的汽车，可以被设计成前所未有的样子。3、未来的道路发生变化。它们也会按照自动驾驶汽车的要求来重新设计，专用于自动驾驶的车道可以变得更窄，交通信号可以更容易被自动驾驶汽车识别。二、智慧生活目前的机器翻译水平， 大概相当于一个刚学某种外语两三年的中学生做出的翻译作业。 对于多数非专业类的普通文本内容， 机器翻译的结果已经可以做到基本表达原文语意， 不影响理解与沟通。但假以时日，不断提高翻译准确度的人工智能系统，极有可能像下围棋的Alpha Go那样悄然越过了业余译员和职业译员之间的技术鸿沟， 一跃而成为翻译大师。那时候，不只是手机会和人智能对话，我们每个家庭里的每一件家用电器，都会拥有足够强大的对话功能，为我们提供方便的服务。三、智慧医疗：AI将成为医生的好帮手大数据和基于大数据的人工智能， 为医生辅助诊断疾病提供了最好的支持。事实证明，就在今年2月，经过深度学习的神经网络在诊断某些皮肤病方面的表现比大部分医生还要好。在AI的帮助下， 我们看到的不会是医生失业， 而是同样数量的医生可以服务几倍、 数十倍甚至更多的人群。医疗资源分布不均衡的地区， 会因为AI的引入，让绝大多数病人享受到一流的医疗服务。

常说人工智能，英文缩写：AI，很多人都是感觉挺陌生，又感觉很熟悉。那是因为大家对这方面的知识缺乏了解。常说隔行如隔山。但同样作为局外人的我们，可能只在电视上，小说或者网上知道些许关于这方面的知识。下面，一起来了解一下AI已经在哪些领域运用吧。一，汽车行业。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。中国自主研制的无人驾驶车这是由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，在2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了中国自主研制的无人车在一般交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着中国无人车在环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。2018年11月1日，百度世界大会上，百度与一汽共同发布L4级别无人驾驶乘用车。按照计划，2019年底实现小批量量产，2020年大批量投产，首批开放城市将会有北京、长春、海南等。二，农业领域农业中已经用到很多的AI技术，运用无人机或者智能设备喷农药，除草，灌溉，收获农产品。这些设备的应用，大大提升了农产品的收成，以及减少人工成本。这个相信不少人都知道。三，餐饮行业机器人餐厅刚开始只是负责餐厅里面的传菜任务。前不久，机器人餐厅里面的机器人不仅只是会点菜传菜，更多了炒菜以及洗碗等许多功能。四，消防工作消防机器人作为特种机器人的一种，在灭火和抢险救援中愈加发挥举足轻重的作用。各种大型石油化工企业、隧道、地铁等不断增多，油品燃气、毒气泄漏爆炸、隧道、地铁坍塌等灾害隐患不断增加。消防机器人能代替消防救援人员进入易燃易爆、有毒、缺氧、浓烟等危险灾害事故现场进行数据采集、处理、反馈。五，医疗领域智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。智慧医疗由三部分组成，分别为智慧医院系统、区域卫生系统、以及家庭健康系统。1． 智慧医院系统，由数字医院和提升应用两部分组成。2． 区域卫生系统，由区域卫生平台和公共卫生系统两部分组成。3． 家庭健康系统。家庭健康系统是最贴近市民的健康保障，包括针对行动不便无法送往医院进行救治病患的视讯医疗，对慢性病以及老幼病患远程的照护，对智障、残疾、传染病等特殊人群的健康监测，还包括自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。

人工智能领域目前已经形成了一个较为庞大的行业体系，涉及到的相关职业岗位也比较多，而且不同的研究方向往往在岗位设置上也会有所区别，所以要想了解人工智能相关的职业岗位，首先要了解人工智能的主要研发方向。目前人工智能领域比较热门的方向包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人学，以机器学习方向为例，比较常见的岗位有算法设计工程师、算法实现工程师、算法训练工程师、算法验证工程师和算法应用工程师，当然不同的团队在命名上会有一定的区别，另外不少团队的算法设计工程师也会同时完成部分算法实现的过程，至少在验证过程中通常是自己完成的。人工智能领域的研发涉及到三个核心因素，分别是数据、算法和算力，而数据与大数据有紧密的联系，算力则与云计算有紧密的联系，所以不少人工智能团队中也有大数据工程师和云计算工程师，涉及到的岗位也比较多，比如数据分析工程师、数据整理工程师、安全工程师等等。人工智能的研发与应用场景也有密切的联系，从大的层面上来说，人工智能与物联网相关领域关联较大，因为物联网是人工智能技术的重要落地应用场景。所以，不少从事物联网开发的工程师也会广泛参与到人工智能的相关开发任务中，涉及到设备、网络、平台等内容，在5G技术的推动下，未来物联网和人工智能的结合会越发紧密。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

当前人工智能是科技领域的热点，大量计算机专业的研究生也愿意选择人工智能作为自己的主攻方向。从近些年来的人才需求情况来看，人工智能领域的相关人才，尤其是研发型人才一直是科技企业（互联网企业）重点争取的对象。目前人工智能领域的研究主要集中在六大方向，其中自然语言处理、计算机视觉、机器学习和机器人学这几个方向的热度要更高一些，目前自然语言处理和计算机视觉方向已经涌现出了一批非常有潜力的企业，这也在很大程度上带动了人工智能行业的发展。相信在工业互联网的推动下，未来人工智能领域的发展会迎来更多的机会，人才需求量也会越来越大。当前人工智能领域的研发说到底就是算法设计，整个过程涉及到算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等多个环节，所以从事人工智能领域的研发需要具有扎实的数学基础。算法实现主要指的就是通过编程语言来实现算法的落地，另外算法训练、算法验证和算法应用也都离不开编程语言，目前算法工程师不仅需要设计算法，同时也要完成算法的实现过程。目前在机器学习、自然语言处理和计算机视觉这三个领域中，Python语言的应用还是比较普遍的，一方面Python语言有丰富的库可以使用，这能够在很大程度上提升算法实现的效率，另一方面目前基于Python的研发案例也比较多，而且Python还可以完成落地应用，这使得采用Python语言能够省去编程语言之间切换的麻烦，这在研发阶段还是非常有意义的。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

作为一名教育领域的工作者，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来探讨一下这个问题。随着人工智能领域的发展，整个科技行业对于人工智能专业人才的需求量在持续加大，传统的研究生教育方式已经不能满足巨大的市场需求，所以人工智能人才的教育必然会向本科教育下沉，目前一小部分教育资源比较丰富的高校（以双一流高校为主）陆续开设了人工智能专业。人工智能的本质是获取知识、创造知识并合理运用知识达到某种目的的能力，而且是一种通用的能力。从体现结构上来说，人工智能系统有三个大的组成部分，分别是感知系统、智力系统和行动系统，当然还离不开环境的支持。感知系统和行动系统需要物联网的支持、智力系统需要大数据和云计算的支持，所以人工智能是一个典型的交叉学科。从知识体系结构上来说，人工智能目前的研究内容集中在六大方面，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学、自动推理和知识表示，目前计算机视觉领域和自然语言处理领域已经成长了一批具有较强竞争力的科技企业。从人工智能专业的课程设置来看，重点包括三个部分，其一是基础学科，重点是数学和物理；其二是计算机基础知识，重点是操作系统、计算机网络、算法设计和数据结构等内容；其三是人工智能基础知识，涉及到人工智能基础概念、推理和求解、知识表示、感知、通讯和行动等几个大的部分。虽然目前人工智能领域的热度比较高，一部分智能体也开始走进生产环境，但是人工智能行业依然处在初期阶段，还有大量的课题有待攻克，所以选择人工智能专业最好读一下研究生。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

AI技术已经成为我们生活中非常重要的一部分：AI决定了我们的搜索结果，将我们的声音转化为计算机指令，甚至可以帮助我们对黄瓜进行分类（这件事后文中会提到）。在接下来的几年里，我们将用AI驾驶汽车，回应顾客的询问，以及处理其他无数事情。但是我们怎么走到这个阶段的？这种强大的新技术是怎么来的？下面就来看看AI技术发展的十大里程碑。1.笛卡尔的理念人工智能的概念并不是突然出现的 ——直到今天，人工智能仍然是哲学辩论的一个主题：机器真的能像人类一样思考吗？机器能成为人类吗？最早想到这个问题的人之一是1637年的笛卡儿。在一本名为《方法论》（Discourse on the Method）的书中，笛卡儿竟然总结出了如今的科技人员必须克服的关键问题和挑战：“如果为了各种实用性的目的，机器在外形上向人类靠拢，并模仿人类的行为，那么我们仍然应该有两种非常确定的方法来辨识出它们不是真人。”笛卡尔表示，在他看来，机器永远无法使用言语，或者“把标识放在一起”来“向别人表达想法”，即使我们能够设想出这样的机器，但是“让一台机器对文字进行组合，对别人的话做出有意义的，即便水平和最愚笨的人差不多的回答，那也是不可想象的。”他还提到了我们现在面临的一个挑战：创建一个广义的AI，而不是狭义的AI——以及当前AI的局限性会如何暴露它并非人类：“即使有些机器可以在有些事情上可以做得和我们一样好，或者甚至更好，但是其他机器也不可避免地会失败，这就表明它们的行为并非来自于对事物理解，只是一种简单的回应。”2.AlphaGo和AlphaGoZero征服世人2016年3月，人工智能又达到了一座里程碑——谷歌的AlphaGo击败了围棋九段李世石。从数学上说，围棋比国际象棋更加复杂，但这次胜利的重要之处在于，AlphaGo是用人类和AI对手组合进行训练的。据报道，谷歌使用了1920个CPU和280个GPU，在和李世石的五局比赛中赢得了四局。而更新之后的版本AlphaGo Zero更加厉害，它不像AlphaGo和深蓝那样使用任何以前的数据来学习下棋，而是直接打了数以千场的比赛，经过三天这样的训练，它就能击败AlphaGo了。也就是说，这台机器拥有自学能力。3.GPU让AI变得更便宜AI现在如此引人瞩目，一个重要原因就是在过去的几年里，处理大量数据的成本已经变得没有那么高昂了。据《财富》报道，研究人员直到21世纪末才意识到，为3D图形和游戏而开发的图形处理单元（GPU）在深度学习计算方面比传统的CPU强20到50倍。在那之后，人们可以利用的计算能力就大大增加了，如今的AI云平台可以为无数AI应用提供动力。所以，要感激玩家。你的父母和配偶可能不会喜欢你花这么多时间来玩游戏 —— 但人工智能研究人员确实很感激你。4.图像识别就像在语音识别上一样，AI也可以在图像识别领域大有作为。在2015年，研究人员首次得出结论：在1000多个类别中，谷歌和微软研发的两个深度学习系统识别图像的效果比人类更好。图像识别可以应用在数不清的方面，谷歌在推广其TensorFlow机器学习平台时举一个有趣的例子，就是对黄瓜进行分类：通过使用计算机视觉，农民不需要雇用人员来决定黄瓜是否合适采摘了，而是让机器来自动做出决定，只要这些机器接受过早期数据的培训即可。5.Siri 和自然语言处理自然语言处理是AI领域的一大课题，要想像《星际迷航》（Star Trek）那样通过语音对设备发布命令，就需要有很强的自然语言处理能力。所以，用统计方法创建的Siri令人眼前一亮。它由SRI International研发，甚至曾经在iOS应用程序商店中作为独立的app推出，很快，这家公司就被苹果公司收购，并深度整合在了iOS中。现在它和谷歌助手、微软小娜，以及亚马逊Alexa这些软件已经成为机器学习最引人瞩目的成果之一，改变了我们与设备互动的方式。当然，我们如今似乎认为这种互动方式是理所当然的，但是任何曾经在2010年之前尝试过使用语音命令的人都知道，这个进步有多大。6.“深蓝”击败国际象棋冠军尽管AI的侧重点已经转移到统计模型上，但基于规则的模型也仍然在使用—— 在1997年举办了一场国际象棋比赛中，IBM的计算机深蓝战胜了世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，向人们展示了机器可以有多么强大。这不是双方的第一场比赛，在1996年，卡斯帕罗夫曾以4-2击败深蓝。而到了1997年，机器就占了上风。从一定程度上说，深蓝的智能有点虚假——IBM本身认为深蓝没有使用人工智能，因为它使用的是蛮力之法，每秒处理数千种走棋的可能性。 IBM为这个系统注入了数以千计之前比赛的数据，每次对手走棋之后，深蓝就会照搬以前象棋大师们在相同情况下的反应。正如IBM所说，深蓝只是在扮演之前象棋大师们的幽灵。不管这算不算真正的AI，它都是一个重要的里程碑，让人们不仅开始关心计算机的计算能力，也对整个AI领域产生了兴趣。自从与卡斯帕罗夫对决以来，在游戏中打败人类玩家已经成为机器智能基准测试的主要方式 —— 2011年时，我们再次看到，IBM的“沃森”系统轻松地击败了两个人类对手，成为美国智力竞赛节目《危险边缘》的优胜者。7.转向“基于统计”的方法虽然神经网络作为一个概念出现已经有一段时间了，但是直到20世纪80年代后期，AI研究人员开始从“基于规则”的方法转向“基于统计”的方法 ，也就是机器学习。这意味着不要试图去根据人类行为的规则来让系统进行模仿，而是采取试错法，根据反馈来调整概率，这是教会机器思考的好方法。这一点非常重要，因为正是这个概念让如今的AI办到了一些令人惊讶的事情。《福布斯》的吉尔·普利斯（Gil Press）认为，这一转变是从1988年开始的，当时IBM的TJ Watson研究中心发表了一篇名为《语言翻译的统计学方法》的论文，特别提到了如何使用机器学习来做语言翻译。IBM用220万对法文和英文句子来训练这个系统 ——这些句子全部来自加拿大议会的双语记录。220万这个数字听起来很多，但是谷歌有整个互联网上可以利用——所以现在谷歌翻译的效果可以说相当不错了。8.第一辆自动驾驶汽车的出现现在我们提到自动驾驶汽车的时候，可能会想到谷歌Waymo等等，但是令人吃惊的是，在1995年，梅赛德斯-奔驰就改装了一辆汽车，从慕尼黑开到哥本哈根，路上大部分时候都是自动驾驶的。这段路程共1043英里，改装车上搭载了60个晶体电脑芯片，那是当时并行计算领域最先进的技术，让它可以快速处理大量驾驶数据，为自动驾驶汽车的响应度提供保证。这辆车的时速达到了115英里，与当今的自动驾驶汽车相差无几，因为它可以超车并读取路标。9.第一个神经网络的出现神经网络其实是一种试错法，它是现代AI的关键概念。从本质上讲，当你训练一个AI系统时，最好的办法就是让系统猜测，接收反馈，然后在继续猜测——不断调整概率，以便让AI系统得出正确答案。令人惊奇的是，第一个神经网络实际上是在1951年由马尔文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·艾德蒙兹（Dean Edmonds）创建的，称为“SNARC” ，意思是随机神经模拟增强计算机。它不是由微芯片和晶体管，而是由真空管、电机和离合器制成的。这台机器可以帮助一只虚拟老鼠解决迷宫难题。系统发送指令，让虚拟老鼠在迷宫里游走，每一次都将其行为的效果反馈到系统里——用真空管来存储结果。这意味着机器能够学习并调整概率，提高虚拟老鼠通过迷宫的机会。本质上，谷歌当前用于识别照片中的对象的相同过程的非常非常简单的版本。谷歌目前用来识别照片中的对象也使用了同样的过程，只不过远比它复杂。10.模仿游戏AI的第二个主要的哲学基准来自计算机科学先驱图灵（Alan Turing）。在1950年时，他提出了“图灵测试”，他称之为“模仿游戏”。这个测试衡量的是，我们什么时候可以宣布智能机器出现了。这个测试很简单：如果评判者不知道哪一方是人类，哪一方是机器（比如阅读两者之间的文本对话时），那么机器能否骗过评判者，让他以为自己是人类？有趣的是，图灵对未来的计算做出了一个大胆的预测——他估计到20世纪末，机器就可以通过图灵测试。他说：“我相信，在大约50年的时间内，人们就有可能用上1GB的存储容量的计算机，通过编程让它们玩模仿游戏，玩得足够逼真，以至于一般的评判者在经过5分钟的对话之后，做出正确的判定的可能性低于70％…… 我相信，到本世纪末，文字的使用和通识教育理念将会发生很大的变化，那时你谈论机器思维，通常不会引发抵触情绪。”可惜的是，他的预测不太准确。我们现在确实开始看到一些真正让人眼前一亮的AI系统出现，但是在2000年代，AI技术还处在比较原始的阶段。不过硬盘容量在世纪之交时平均为10GB左右，这倒是远远超过了图灵的预测。

在互联网大脑听觉神经系统中，著名的公司有科大讯飞、云知声、思必驰、声智科技、出门问问、纽昂斯（Nuance）、苹果、谷歌、百度语音等。在互联网大脑视觉神经系统中，著名的公司有商汤科技、旷视科技、云从科技、格林深瞳、诺亦腾、图普科技、英特罗、OrCam等。科大讯飞和商汤科技等公司处于重要的听觉或视觉神经系统部位。自2010年以来，谷歌、亚马逊、腾讯、百度、阿里巴巴等公司依托自己的数据资源，成立了声音识别、图像识别实验室，也取得了很多不凡的成果，当它们把这些成果融入互联网大脑的生态环境中，就会给商汤科技、科大讯飞等垂直领域企业带来巨大压力。科大讯飞是中国在语音识别领域最资深的公司之一，总部在合肥，成立于1999年12月30日，从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成，拥有灵犀语音助手和讯飞输入法等优秀产品。2006年，其成为第一家语音识别领域的上市公司。BAT本来是科大讯飞的客户，但如今它们都开始使用自己的语音技术并向其他企业扩展。例如，腾讯QQ自2006年开始一直是科大讯飞的客户，但目前所有语音端都开始采用腾讯自己研发的技术；阿里巴巴的淘宝、支付宝、天猫精灵、优酷、虾米音乐也开始应用阿里巴巴自己的语音技术；百度更是如此，其人工智能的两翼之一DuerOS平台直接将语音识别技术免费开放，深入手机、智能电视、影音娱乐、出行、O2O（线上到线下）、翻译、教育等各个细分场景。对科大讯飞来说，智能手机曾是其AI语音技术的重要载体。以国内智能手机每年超过4亿部的出货量来看，其无疑是智能语音技术应用中单一体量最大的终端。但在2017年，华为、小米和高通与百度达成全面战略伙伴关系，这是因为智能手机厂商已经不满足于单一硬件销售的收入模式，它们更期待在后续的应用和服务上有所突破。腾讯、阿里巴巴、百度在资讯流上已经形成从内容生产到变现的成熟体系，既能帮助手机厂商提升用户体验、活跃度和黏性，同时又能带来可观的广告收入。从这一维度看，科大讯飞面临着BAT越来越大的竞争压力，其优势会大幅度减弱。从科大讯飞的危机中我们可以看出，一个科技企业在互联网大脑模型中的位置将决定它在生态中的竞争地位。如何从单一的互联网大脑听觉神经系统向其他神经系统扩展，对于科大讯飞的未来将是非常重要的课题。目前，科大讯飞与京东进行智能音箱的合作，提出城市超脑，进入智慧城市建设，都是在进行战略上的突破。

随着当前人工智能平台的陆续开放，人工智能领域的生态体系建设也将进入到一个新的阶段，而这个阶段将陆续开辟出更大的价值空间，从而吸引更多的社会资源进入到人工智能领域。从当前的人工智能体系结构来看，如果想基于人工智能来获取收益，可以通过以下几种方式：第一：通过研发人工智能产品来获取价值。随着产业结构升级的持续推进，未来大量的传统企业将需要进行智能化改造，这个过程会释放出大量的创新机会，整个传统行业也需要大量的人工智能产品，所以通过研发人工智能产品会带来可观的价值收益。第二：通过搭建人工智能应用场景来获取价值。对于不具备研发能力的创业者来说，通过搭建人工智能应用场景也会获得比较可观的收益。对于很多传统行业的从业者来说，可以基于自身的行业资源（知识）积累来把握人工智能的发展机会，初期的发展红利往往更容易把握。当前对于很多传统行业来说，要想进一步提升自身的行业竞争力，智能化改造是一个必然的路线。第三：加入人工智能产业体系来获取价值。对于很多中小创业者来说，可以根据自身的资源整合情况来加入到人工智能产业链中，由于人工智能产品的覆盖面比较广，所以机会也相对比较多。目前智能家居、可穿戴设备、农业物联网、智能诊疗、车联网等领域都有比较多的机会，相信在5G通信的推动下，未来人工智能领域将孵化出大量的中小创业团队。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

自上世纪50年以来，科学界对人工智能的研究从未停止，近年来，由于机器学习的迅猛进步，如今科技界掀起来一股前所未有的人工智能热潮，另外，根据《乌镇指数：全球人工智能发展报告(2016)》显示，全球人工智能申请专利数量来看，美国、中国、日本位列全球人工智能专利申请前三位，以及人工智能企业主要集中在美国、中国、英国。随着中国科技、经济的崛起，当前最热的人工智能、生命科技等众多科技领域甚至可以引领全球。