人工智能与机器学习概述

人工智能军备竞赛

近两年来，特别是新冠疫情的冲击下，越来越多的国家认识到，人工智能对于提升全球竞争力具有关键作用，纷纷深化人工智能战略；

欧盟发布《2030 数字化指南：欧洲数字十年》、《升级 2020 新工业战略》等，拟全面重塑数字时代全球影响力，其中将推动人工智能发展列为重要的工作。
美国陆续成立了国家人工智能倡议办公室、国家 AI 研究资源工作组等机构，各部门密集出台了系列政策。
英国于 2021 年 9 月发布国家级人工智能新十年战略。
日本继制定《科学技术创新综合战略 2020》之后，于 2021 年 6 月发布 AI 战略“2021” ，致力于推动人工智能领域的创新创造计划，全面建设数字化政府。
中国《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 远景目标纲要的建议》指出，要瞄准人工智能等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性重大科技项目，推动数字经济健康发展。

人工智能(Artificial Intelligence）：使一部机器像人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。

人工智能发展阶段：

萌芽期
- 1943年，人工神经网络和数学模型建立，人工神经网络研究时代开启；
- 1950 年，计算机与人工智能之父图灵发表《机器能思考吗？》，提出“图灵测试”；
启动期
- 1956年，达特茅斯会议召开，标志着人工智能的诞生；
- 期间国际学术界人工智能研究潮流兴起，罗素《数学原理》被算法全部证明，学术交流频繁；
消沉期
- 1969年，作为主要流派的联结主义与符合主义进入消沉，四大预言遥遥无期，在计算能力的限制下，国家及公众信心持续减弱；
突破期
- 1975年，BP算法开始研究，第五代计算机开始研制，专家系统的研究和应用艰难前行，半导体技术发展，计算机成本和计算能力逐步提高，人工智能逐渐开始突破；
发展期
- 1986年，BP网络实现，神经网络得到广泛认知，基于人工神经网络的算法研究突飞猛进；计算机硬件能力快速提升；
- 互联网构建，分布式网络降低了人工智能的计算成本；
高速发展期
- 2006年，深度学习被提出，人工智能算法产生突破性发展；
- 2010年，移动互联网发展，人工智能应用场景开始增多；
- 2012年，深度学习算法在语言和视觉识别上实现突破。同年。融资规模开始快速增长，人工智能商业化高速发展。