隨著科學技術的發展,AI人工智能正越來越多地進入并改變著我們的日常生活。當你在網上購物時,對話式線上機器人能準確理解你的需求,迅速解決問題;在醫院,人工智能可以幫助醫生檢測病情……可以說,人工智能正深刻地改變著人類的認知與生活。面對人工智能的迅速發展,越來越多的人想要了解、學習這門潮流技術。今天,小編就淺談一下人工智能的歷程及發展趨勢,希望對想要掌握這門技術的你有所幫助。
一、人工智能發展歷程
人工智能始于20 世紀50 年代,至今大致分為三個發展階段:
第一階段(20世紀50 年代——80 年代)。這一階段人工智能剛誕生,基于抽象數學推理的可編程數字計算機已經出現,但由于計算任務的復雜性不斷加大,人工智能發展一度遇到瓶頸;
第二階段(20 世紀80 年代——90 年代末)。在這一階段,專家系統得到快速發展,數學模型有重大突破,但由于專家系統在知識獲取、推理能力等方面的不足,以及開發成本高等原因,人工智能的發展又一次進入低谷期;
第三階段(21 世紀初——至今)。隨著大數據的積聚、理論算法的革新、計算能力的提升,人工智能在很多應用領域取得了突破性進展,迎來了又一個繁榮時期。
圖1:人工智能發展歷史
人工智能發展現狀
人工智能60余年的發展道路雖然起伏曲折,但成就可謂碩果累累。無論是基礎理論創新、關健技術突破,還是規模產業應用,都是精彩紛呈,使我們每一天都享受著這門學科帶來的便利。人工智能因其十分廣闊的應用前景和重大的戰略意義,近年來日益得到社會各界的高度關注。
1. 專用人工智能取得突破性進展
面向特定領域的人工智能(即專用人工智能)由于應用背景需求明確、領域知識積累深厚、建模計算簡單可行,因此形成了人工智能領域的單點突破,在局部智能水平的單項測試中可以超越人類智能。
人工智能創新創業如火如荼
2017年全球新成立人工智能創業公司1100家,人工智能領域共獲得投資152億美元,同比增長141%。
3. "智能+"成為人工智能應用的創新范式
"智能+X"應用范式日趨成熟,AI向各行各業快速滲透融合進而重塑整個社會發展,這是人工智能驅動第四次技術革命的最主要表現方式。
4.國務院及教育部的全力支持
2017年《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》提出,要建設人工智能學科。完善人工智能領域學科布局,設立人工智能專業,推動人工智能領域一級學科建設。
2018年4月,教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》。《行動計劃》提出,支持高校在計算機科學與技術學科設置人工智能學科方向,完善人工智能的學科體系,推動人工智能領域一級學科建設;形成“人工智能+X”復合專業培養新模式。
5.人工智能總體發展水平仍處于起步階段
雖然人工智能目前的發展很好,但仍存在局限性。比如:缺乏綜合決策能力、交流性差等等。面對其發展中遇到的瓶頸,想要更好的將人工智能利用起來,就要求我們要通過研究不斷尋找解決問題的方法。因此,了解、掌握人工智能技術迫在眉睫!
人工智能人才培養迫在眉睫
隨著人工智能的崛起,人才缺口成為了熱點話題。對于人工智能這樣高技術含量的領域來說,“得人才者得天下”。在巨大人才缺口下,學校開展AI人才培育已經成了必不可少的環節。高校越來越重視人工智能方向的人才培養。國務院及教育部相關規定中也多次指出“建設人工智能學科”“完善人工智能領域學科布局”的重要性。由此看來,想要更好的掌握、發展人工智能,從高校入手,設置專業學科、培養專業人才是不可或缺的一個環節。
教育部科學技術司司長雷朝滋也曾表示:鼓勵有條件的高校在充分論證的基礎上建立人工智能學院、人工智能研究院或人工智能交叉研究中心,多種方式開展高層次人才培養;鼓勵高校對照國家和區域產業需求布點人工智能相關專業、設立相關二級學科或交叉學科,積極推動科教結合、產教融合協同育人的模式創新。
為加強人工智能專業建設及師資培養,推動人工智能領域一級學科建設,也為了積極響應《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》及教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》,華清遠見教育集團主辦、軟件行業協會嵌入式系統分會協辦,并聯手ARM、飛思卡爾、Atmel共同舉辦“2019寒假第19屆全國高校AI人工智能高級師資培訓班”。
該師資班從人工智能領域課程體系設計、教學經驗分享、教學資源分享、AI項目案例與平臺實訓等多方面入手,結合華清遠見自主研發人工智能實驗箱(FS_AIARM),通過理論結合實踐的教學方式,讓老師快速提升人工智能專業技術水平及教學能力。華清遠見產學研相結合的強大優勢,也將為高校AI課程的建設與教學實踐提供教學體系/實驗平臺/項目案例/師資培養/實驗室建設/在線課程等的一體化的解決方案,全面推進高校人工智能學科建設。
以下為華清遠見人工智能高級師資培訓班的信息:
開班時間:2019.1.16-1.20
課程內容:
第一天:了解人工智能的概念、行業前景及人工智能+的概念。掌握Python編程基礎;
第二天:認識TensorFlow,掌握基于TensorFlow的人工智能(深度學習deep learning)開發流程;
第三天:了解OpenCV的運用,神經網絡上常用的函數,運用基于TensorFlow的神經網絡進行多項實驗驗證;
第四天:掌握TFlearn常用API,基于TFlearn實現多種神經網絡的搭建。
第五天:了解人工智能+嵌入式概念,掌握人工智能與嵌入式結合的開發方式,掌握人工智能分揀系統的系統結構及開發流程。
課程特色:
1.掌握全新熱門技術:AI人工智能、嵌入式AI;2.完整項目案例分析講解,體驗從人工智能模型訓練到實際應用的完整流程;3.基于Google第二代機器學習系統 TensorFlow;4.專為嵌入式AI研發的AI創新實訓套件及配套教程;5.理論結合實踐,快速掌握人工智能的體系以及開發方法;6.幫助高校老師快速開設人工智能相關課程。
華清遠見人工智能實驗箱(FS_AIARM)-用于人工智能分揀系統項目
結語:
AI人工智能將成為未來的科技主流,這是不可否認的。關鍵在于如何去真正掌握這項技術,培養出專業人才。看完本篇文章,如果你對AI人工智能發展、人工智能學科、人工智能人才培養還有很多疑問,歡迎與小編共同探討。
【來源：比特網】
