項目三

人工智能技術

新一代信息技術講堂目錄

/CONTENTS01項目背景02思維導圖03項目相關知識0405項目小結與展望項目任務01項目背景新一代信息技術講堂項目背景應用案例：北京冬奧會上的人工智能應用項目背景

在2022年2月北京冬奧會中，AI智慧餐廳、L4級無人駕駛車、AI裁判、AI手語主播等人工智能應用集體亮相(如圖3-1所示)，讓觀眾在欣賞各項精彩冰雪賽事的同時，深深體會到了人工智能(ArtificialIntelligence，AI)技術的科技魅力，不少人甚至發出了“北京冬奧就是人工智能奧運”的感慨。

事實上，人工智能技術早已深深地融入我們的生活之中，有些我們已深有體會，而還有不少我們經常使用卻未能察覺。作為我們學習和生活的標配，智能手機就是AI科技的結晶，其裝載的人工智能應用大家也已耳熟能詳，例如指紋解鎖、人臉開屏、語音輸入、手寫輸入、健康助手等。項目背景

語音輸入、手寫輸入需要識別的是你說的內容或手寫的內容，而不是你的個人身份。因此，語音輸入、手寫輸入等人工智能應用希望所有人都方便使用，考慮的是應用的共性問題，而刷指紋和刷臉要求你的機器只能你一個人使用，考慮的是個性問題。總結起來就是，語音輸入、手寫輸入等人工智能應用追求共性求同、個性存異。

在人工智能技術被稱為世界第四次工業革命的當今社會，人工智能技術已經成為當今世界各國一爭高下的戰場，而人工智能的基礎知識已成為新時代建設者們必備的素養之一。本項目主要講解人工智能的基礎知識和技術。02思維導圖思維導圖03項目相關知識新一代信息技術講堂3.1人工智能的概念

從科學體系上來講，人工智能是一門典型的交叉性學科，涉及計算機科學、數學、認知科學、哲學、心理學、信息論、控制論、社會結構學等眾多學科的知識。關于人工智能，有一個比較寬泛的定義：“人工智能就是機器展現出來的智能，所以只要機器有智能的特征和表現就應該將其視為人工智能。”百度百科則傾向于從學科角度給出其定義：“人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術和應用系統的一門新的技術科學”。

本書采用我國《人工智能標準化白皮書(2018年)》給出的定義：“人工智能是利用數字計算機或者由數字計算機控制的機器，模擬、延伸和擴展人類的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術和應用系統。”3.2人工智能的起源與發展1)第一次繁榮(1956—1974年)

1956年，在美國召開的達特茅斯(Dartmouth)會議上，“人工智能(ArtificialIntelligence)”這個概念被正式使用。

1959年，喬治·德沃爾(GeorgeDevol)和約瑟夫·恩格爾柏格(JosephF.Engelberger)發明了世界上第一臺工業機器人尤尼梅特(Unimate)。1967年，日本早稻田大學開啟了WABOT項目，并于1972年完成了WABOT-1，這是世界上第一個全尺寸人形智能機器人。1959年，計算機游戲先驅亞瑟·塞繆爾(ArthurSamuel)在IBM的首臺商用計算機IBM701上編寫了西洋跳棋程序，這個程序順利戰勝了當時的西洋棋大師羅伯特·尼賴(RobertNilai)。這個階段也誕生了世界上第一個聊天程序ELIZA，它由麻省理工學院的人工智能學院在1964—1966年期間編寫而成，能夠根據設定的規則，根據用戶的提問進行模式匹配，然后從預先編寫好的答案庫中選擇合適的回答。2)第一次“寒冬”(1974—1980年)

1973年，針對當時的機器人技術、語言處理技術和圖像識別技術存在的缺陷，著名數學家拉特希爾(Rathill)向英國政府提交了一份關于人工智能研究現狀的研究報告，直言當時人工智能的目標根本無法實現，研究已經完全失敗。后來，科學界對人工智能的現狀和發展情況進行了一輪深入的探討，對人工智能的實際價值提出了質疑。鑒于此，各國政府和機構也停止或減少了資金投入，人工智能在20世紀70年代中期陷入了第一次“寒冬”。

這次“寒冬”不是偶然的，在人工智能的黃金時代，雖然創造了各種軟件程序或硬件器人，但它們看起來都只是“玩具”或是實驗室的成果，要將人工智能成果轉化為實用的工業產品，科學家們遇到了許多很難戰勝的挑戰，其中最大的挑戰是算力和數據。

讓科學家們最頭痛的就是很多人工智能理論上的難題可以解決，看上去只是少量的規則和幾個很少的棋子，但帶來的計算量增加卻是驚人的增長，實際上根本無法解決。

人工智能還需要大量的人類經驗和真實世界的數據才能進行機器學習，形成“智能”，而當時計算機和互聯網都沒有普及，不可能獲取如此龐大的數據。3.2人工智能的起源與發展3.2人工智能的起源與發展3)重振旗鼓階段(1980—1987年)

到了20世紀80年代，電子計算機的性能與10年前已不可同日而語，在這樣的前提下社會與各機構對人工智能又重新燃起了希望，專家系統和日本的第五代計算機推動了20世紀80年代人工智能的發展。(1)專家系統。這一時期，專家系統開始在特定領域發揮威力，帶動整個人工智能技術進入了一個繁榮階段。(2)日本的第五代計算機系統研究計劃。計算機技術和人工智能技術的快速發展點燃了日本政府的熱情，1982年4月日本制訂了為期十年的“計算機系統研究計劃”，創造具有劃時代意義的超級人工智能計算機。第五代計算機計劃極大地推進了日本工業信息化進程，加速了日本工業的快速崛起；另一方面，這開創了并行計算的先河，至今我們使用的多核處理器和神經網絡芯片都受到了這個計劃的啟發。3.2人工智能的起源與發展4)第二次“寒冬”(1987—1993年)

到了20世紀80年代，電子計算機的性能與10年前已不可同日而語，在這樣的前提下社會與各機構對人工智能又重新燃起了希望，專家系統和日本的第五代計算機推動了20世紀80年代人工智能的發展。(1)專家系統。這一時期，專家系統開始在特定領域發揮威力，帶動整個人工智能技術進入了一個繁榮階段。(2)日本的第五代計算機系統研究計劃。計算機技術和人工智能技術的快速發展點燃了日本政府的熱情，1982年4月日本制訂了為期十年的“計算機系統研究計劃”，創造具有劃時代意義的超級人工智能計算機。第五代計算機計劃極大地推進了日本工業信息化進程，加速了日本工業的快速崛起；另一方面，這開創了并行計算的先河，至今我們使用的多核處理器和神經網絡芯片都受到了這個計劃的啟發。3.2人工智能的起源與發展5)穩健時代（1993-2011年）

穩健發展期的人工智能里程碑事件：1995年，理查德·華萊士開發了新聊天機器人程序Alice，能利用互聯網不斷增加自身數據集，優化內容；1997年，兩位德國科學霍克賴特和施米德赫伯提出了手寫識別和語音識別的遞歸神經網絡；2002年，美國機器人技術公司iRobot推出了Roomba掃地機器人；2004年，美國神經科學家杰夫·霍金斯出版《人工智能的未來》，深入討論了全新的大腦記憶預測理論；2007年，華裔科學家李飛飛，發起創建了ImageNet項目，向人工智能上傳圖像并標注圖像內容；2009年，華裔科學家吳恩達及其團隊嘗試使用GPU讓人工智能程序完全自主地識別圖形中的內容；2009年，谷歌開發第一款無人駕駛汽車，至2014年，成為第一個通過美國內華達州自駕車測試公司。1997年5月，超級計算機“深藍”以3.5:2.5擊敗國際象棋世界冠軍卡斯巴羅夫，，成為首個在標準比賽時間內擊敗國際象棋世界冠軍的計算機系統。人工智能在某個領域正式超越人類的消息廣為傳播，引起了世界的轟動。3.2人工智能的起源與發展6)大數據驅動發展期（2011年--至今）

2012年，辛頓實驗室的一名學生使用CUDA實現了神經網絡的AlexNet模型，其實驗效果驚艷了整個學術界，開啟了以深度學習為核心技術、以大數據為學習對象、以高性能計算設備為載體的人工智能研究和應用的爆發式發展時期。3.2人工智能的起源與發展3.中國人工智能的發展

中國的人工智能研究起步較晚。1978年3月，全國科學大會在北京召開，大會提出“向科學技術現代化進軍”的戰略決策，“智能模擬”納入國家研究計劃。

20世紀80年代初期，錢學森等主張開展人工智能研究，中國的人工智能研究進一步活躍起。1981年9月，中國人工智能學會（CAAI）在長沙成立，秦元勛當選第一任理事長，圈內開始正視人工智能。1982年，中國人工智能學會刊物《人工智能學報》在長沙創刊，成為國內首份人工智能學術刊物。2014年和2015年，國家領導人開始把人工智能的發展在講話或者報告中提出。2015年7月，在北京召開了“2015中國人工智能大會”，發表了《中國人工智能白皮書》，包括“中國智能機器人白皮書”、“中國自然語言理解白皮書”、“中國模式識別白皮書”、“中國智能駕駛白皮書”和“中國機器學習白皮書”，為中國人工智能相關行業的科技發展描繪一個輪廓，也給產業界指引出一個發展方向。2016年4月，印發了《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》，為“十三五”期間中國機器人產業發展描繪了清晰的藍圖。2017年7月，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，明確將人工智能作為未來國家重要的發展戰略。3.3人工智能基礎知識人工智能的三種形態根據智能水平的高低，產業界將人工智能分為三種形態（也稱為人工智能的三個階段，圖3-5）：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。目前，弱人工智能技術已經相對成熟并成功應用在很多行業中，而強人工智能仍處于實驗室研究階段。圖3-5人工智能發展水平的三種形態3.3人工智能基礎知識人工智能技術四要素一般認為，人工智能技術有四個要素：數據、算法、算力和場景目標。四者相互關聯、缺一不可，在人工智能應用中需要結合在一起通盤考慮。當前主流的人工智能技術：基于統計的機器學習（MachineLearning，ML）、人工神經網絡（ArtificialNeutralNetwork，ANN）、深度學習（DeepLearning，DL）和強化學習（ReinforcementLearning，RL）。圖3-5AI技術四要素：數據、算法、算例和場景目標圖3-6人工智能通用性技術體系3.3人工智能基礎知識人工智能技術體系人工智能的技術體系分為三個層次：基礎層、技術層和應用層。人工智能的基礎層包括算力設施、框架與平臺和傳感器。技術層主要是人工智能的技術和算法，既包括機器學習、深度學習、強化學習、模式識別等通用性技術，也包括計算智能、感知智能和認知智能等專項領域技術。應用層包括應用服務和終端設備，主要面向應用場景，向不同行業提供定制的解決方案，向用戶提供個性化的智能應用服務。圖3-7人工智能的技術體系3.4人工智能通用性技術自人工智能概念正式提出以來，涌現出了種類眾多的機器學習算法，根據強調側面的不同可以有多種學習方法（圖4-9）。根據機器學習策略的不同，人工智能技術可以分為模擬人腦的機器學習方法（如神經網絡、符號推理）和基于數學的機器學習方法（主要是基于統計的機器學習）。根據學習方式的不同，可以分為有監督學習和無監督學習。有監督學習相當于既知道練習題的內容也知道其答案，通過反復練習和對比答案就可以形成正確的解題模式，根據模型就可以完成考題。常見的有監督學習方法有回歸和分類。而無監督學習則相當于開放式題目，機器學習過程中需要自行探索數據的特點，從而建立能夠處理數據的模型。常見的無監督學習算法是聚類，常用于數據的預處理、提高有監督學習的數據質量。3.4人工智通用性技術機器學習機器學習就是讓計算機具有學習的能力，從而使得計算機能夠模擬人的行為。在實際應用中，機器學習可以理解為一種數據科學技術，通過算法幫助計算機從現有的數據中學習、獲得規則，從而預測未來的行為、結果和趨勢。機器學習的特點是只能解決存在過的、能夠提供經驗數據的場景，而不能解決未遇見過的問題或場景，所以屬于弱人工智能范疇。圖3-9機器學習的邏輯模型3.4人工智通用性技術機器學習的基本原理機器學習一般包括三個步驟：一是收集歷史數據，二是通過算法學習獲得分布模式，三是應用模型處理新數據從而預測未來。其中，步驟二是機器學習研究的重點，學習的過程就是根據數據確定模型參數的過程。因此，機器“學習”的過程可以簡化為尋找一個函數的過程，學習的結果也就是一個確定了參數的數學函數。圖3-9機器學習的學習過程示意圖3.4人工智通用性技術機器學習的主要算法機器學習算法眾多，不同視角有不同的分類方式，主要介紹學習任務和學習方式兩種視角。根據學習任務的不同，可以把人工智能算法分為分類、聚類、回歸以及降維四種類別。其中，降維是數據預處理的一種方法，其作用是降低計算量，服務于回歸、聚類和分類三種任務。根據學習方式的不同，機器學習算法可以分為有監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。表4-1列舉了不同分類下常見的人工智能算法。3.4人工智通用性技術機器學習的開發平臺根據應用目的的不同，機器學習開發平臺可以分為科研開發平臺和生產環境開發平臺，前者用于學習和實驗室研究工作，后者用于產品開發。(1)機器學習的科研開發平臺。①基于scikit-learn的Python開發平臺，主要采用scikit-learn、numpy、scipy、pandas、Matplotlib等Python開發工具，是主流的學習平臺。②基于SparkMlib的開發平臺。該平臺的優點是可為科研開發平臺和生產環境平臺提供無縫切換，缺點是類庫少、對開發環境要求高，因此不是開展機器學習的合適選擇。③基于R語言的機器學習，使用RStudio作為開發環境。R語言歷史較久但語言較為封閉，開發社區沒有Python活躍。④基于Matlab的機器學習平臺。不如Python開放，但Matlab也提供了大量機器學習算法，常見的如PCA、SVM、決策樹、集成學習等，常用于實驗室研究。(2)機器學習的生產環境開發平臺。該平臺主要是SparkMlib，常與分布式數據處理容器(YARN)、流處理平臺Kafka集成在一起組成大數據處理與分析平臺。3.4人工智通用性技術人工神經網絡人工神經網絡是一種模擬生物神經系統結構和功能的計算網絡，因而生物神經網絡是人工神經網絡的技術原型。人工神經網絡是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應的信息處理系統，其處理單元為依據生物神經元的原理構造的人工神經元，人工神經元之間按照一定結構相互連接形成人工神經網絡模型。人工神經元(又稱感知器)的結構如下圖，其工作過程分為三個數學過程：對輸入信號進行線性加權，加權后求和，以及采用一定閾值實現輸出信號的激活。由于輸出信號采用了閾值激活函數，因此人工神經元實現了非線性信號處理。圖3-10人工神經元的結構3.4人工智通用性技術人工神經網絡人工神經元模擬了生物神經元的結構和工作機制，而神經網絡通過神經元之間的互聯模擬了生物大腦。由于神經元又名感知器，所以神經網絡也常被稱為感知器網絡。典型的神經網絡由一個輸入層、至少一個隱含層和一個輸出層組成，如圖3-15所示。圖中的圓圈代表人工神經元，每層網絡由多個神經元構成，層與層之間一般采用全連接，神經元之間的連接強度W表示神經元之間聯系的緊密程度。人工神經網絡的學習過程就是根據輸入數據調整網絡中的連接系數和閾值函數的參數，使得網絡的輸出結果與預期結果趨于一致的過程。圖3-11神經網絡模型3.4人工智通用性技術深度學習深度學習是一類模式分析方法的統稱。從技術體系來說，深度學習是機器學習中的一個研究分支，是神經元層數較多的人工神經網絡，因此深度學習網絡也被稱為深度神經網絡。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。研究深度學習的動機在于建立模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，如圖像、聲音和文本等。一般來說，目前人工智能性能最好的研究和應用幾乎大部分采用了深度學習技術。深度學習的典型應用領域包括計算機視覺、自然語言處理、語音信號處理、無人駕駛、數據挖掘等，具體應用包括無人駕駛汽車、自主無人機、OCR、實時翻譯、基于語音/手勢/腦電波的人機交互、氣候監測等。主要涉及卷積神經網絡、基于多層神經元的自編碼神經網絡和深度置信網絡三類方法：(1)卷積神經網絡：一種專門用來處理具有類似網格結構的數據(如時間序列數據、圖像數據)的人工神經網絡。卷積運算是一種特殊的線性運算。與采用矩陣乘法的網絡相比，卷積神經網絡至少在網絡的一層或多層采用了卷積運算。(2)基于多層神經元的自編碼神經網絡：自編碼器是人工神經網絡的一種，經過訓練后能嘗試將數據從輸入端復制到輸出端。自編碼器內部有一個隱藏層，能夠產生編碼表示輸入。(3)深度置信網絡：基于生物神經網絡以及人工神經網絡發展而來的一種概率統計模型。3.4人工智通用性技術深度學習技術的開發平臺(1)深度學習框架TensorFlow(含Keras)。TensorFlow是一個端到端的開源機器學習平臺，是深度學習領域最受歡迎的框架之一。它擁有一個全面而靈活的生態系統，其中包含各種工具、庫和社區資源，可助力研究人員推動先進機器學習技術的發展，并使開發者能夠輕松地構建和部署由機器學習提供支持的應用。(2)深度學習框架PyTorch，PyTorch是一個基于Torch的Python開源機器學習庫，是深度學習領域最受歡迎的框架之一。它用于自然語言處理等應用程序，不僅能夠實現強大的GPU加速，同時還支持動態神經網絡，這是現在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了兩個高級功能：強大的GPU加速的張量計算(類似Numpy)、構建基于Tape自動升級系統的深度神經網絡。(3)深度學習開發平臺飛槳(PaddlePaddle)。飛槳以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎，集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開發套件、豐富的工具組件于一體，是中國首個自主研發、功能完備、開源開放的產業級深度學習平臺。3.4人工智通用性技術強化學習強化學習是機器學習領域的一個分支，與監督學習和?監督學習處于平級關系，強調如何基于環境而行動，以取得最大化的預期利益。強化學習不需要一次性訓練大批數據，?是通過網絡自身不斷的嘗試來學會新的技能。強化學習系統的基本框架主要由兩部分組成，即環境和智能體(Agent)。智能體可以通過傳感器(Sensor)感知所處環境，并通過執行器(Actuator)對環境施加影響。強化學習的基本原理是：如果智能體的某個行為策略導致環境對智能體正的獎賞，則智能體以后采取這個行為策略的趨勢會加強；反之，若某個行為策略導致了負的獎賞，那么智能體此后采取這個動作的趨勢會減弱。強化學習的學習方式是在獲得樣例過程中進行探索性學習，在獲得樣例之后根據環境反饋的獎賞和狀態更新自己的模型，利用更新后的模型來指導下一步的行動，下一步的行動獲得獎賞反饋之后再更新模型，不斷迭代重復直到模型收斂。因此，試錯搜索和延遲回報是強化學習的兩個最顯著的特征。圖3-18強化學習的基本框架3.5人工智能應用領域計算機視覺計算機視覺(ComputerVision，CV)的目標是讓機器“看得見、看得懂”，物體識別與人臉識別均是其典型應用。是人工智能的主要應用領域之一。計算機視覺技術是以圖像處理技術為基本操作，以圖像識別技術為主要目標的分析技術。圖像處理技術是用計算機對圖像數據進行處理的技術，主要包括圖像數字化、幾何操作、圖像增強、圖像復原、圖像濾波、圖像壓縮、圖像數據編碼、圖像分割和圖像描述等。圖3-12計算機視覺3.5人工智能應用領域智能語音智能語音旨在讓機器“聽得懂”和“說得好”。智能語音是人工智能的另一個重要應用領域，主要為機器人加上耳朵和嘴巴，讓機器人能夠“聽得懂”，并且“說得好聽”。在語音識別系統中，語音識別的流程主要分為六個步驟：語音信號采集、模擬語音信號預處理、語音信號數字化、語音信號分析、語音聲學特征提取和語音信號識別。智能語音技術主要是指語音信號分析、聲學特征提取和語音信號識別技術。。中國在智能語音技術領域處于世界領先地位，專利數量持續增長，不斷涌現出了科大訊飛、捷通華聲、思必馳、云知聲等著名的智能語音公司和產品。圖3-13智能語音3.5人工智能應用領域生物信息識別生物信息識別就是把人工智能技術和生物處理技術相結合，通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等的密切結合，基于人體固有的生理特性(如指紋、腦電、心電等)和行為特征(如情緒、壓力、聲音、步態等)進行個人身份和身體狀況等的鑒別。由于人的生理特征通常具有可以測量和遺傳性或終身不變等特點，因此生物信息識別認證技術較傳統認證技術存在較大的優勢。生物信息識別技術主要是指通過人類的生物特征進行身份認證的一種技術。在生物信息識別系統中，一般要求對生物信息進行取樣，然后提取其特征并且轉化成數字代碼，并進一步將這些代碼組成特征模板，最后使用機器學習技術或深度學習技術實現身份識別，完成身份認證。典型的生物信息識別技術包括指紋識別、面部識別、情緒檢測、注意力檢測、脈搏檢測、虹膜識別、發音識別、步態識別等。圖3-14生物信息識別3.5人工智能應用領域自然語言處理自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，簡稱NLP）側重于讓機器人能夠“理解”人類的語言。作為人工智能的另一個目標，自然語言處理被用于分析、理解和生成自然語言，以方便人和計算機設備進行交流、以及人與人之間的交流。基于傳統機器學習的自然語言處理技術利用支持向量機模型（SVM）、馬爾科夫模型（Markov）、條件隨機場模型（CRF）等方法實現對自然語言中任務的處理。基于深度學習的自然語言處理技術應用深度學習模型，如卷積神經網絡、循環神經網絡等，通過對生成的詞向量進行學習，以完成自然語言分類和理解。與傳統的機器學習相比，基于深度學習的自然語言處理技術具備以下優勢：1）以詞向量或句向量為輸入，能夠應對更高層次、更加抽象的語言特征；2）深度學習無需專家人工定義訓練集，通過網絡即可自動學習高層次特征。自然語言處理技術已經滲透到了人類工作與生活的各個角落。在人工智能產品市場中，自然語言處理的主要應用有機器翻譯、信息檢索、聊天機器人、情感分析、自動文本摘要、社交媒體監控、搜索自動更正和自動完成、調查分析和語音助手等，在社會計算和信息抽取也都有廣泛的應用。我國在NLP領域的科研和產業化方面均處于國際領先地位。3.5人工智能應用領域數據挖掘數據挖掘（DataMining）是指對大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取人們事先不知道的、但有價值的信息和知識的過程。通過對海量數據的整理分析和歸納整合，數據挖掘能夠分析并找出數據之間的潛在聯系，為作出理想決策或預測發展趨勢提供支撐性材料和建議，最終實現從海量數據中提取用于輔助決策的潛在的信息、知識、規律和模式的過程。與人類的數據分析能力相比，基于人工智能的數據挖掘技術具有處理數據量大、處理速度快、分析全面、分析過程不受主觀因素影響、分析質量高等優點。數據挖掘的基本步驟，包括數據收集、數據預處理、數據分析、數據呈現和數據報告。數據收集旨在獲取數據挖掘的對象，是在數據挖掘之前進行的重要步驟。收集到的數據的格式多種多樣，數據質量不高，數據預處理就是統一數據格式，并且通過缺失值處理、異常值處理和特征工程提升數據質量的一個必要步驟。數據分析是在準備好數據之后建立模型對數據進行分類、回歸等任務。在數據分析過程中，最重要的就是利用數據來訓練得到相應的模型。經過數據預處理及數據分析之后，要把結果呈現出來。數據呈現可通過各式各樣的工具顯示出直方圖、折線圖、餅圖、熱力圖、地圖及詞云圖等。數據報告是指用合適的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析后，為提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們進行判斷，以便采取適當行動。3.5人工智能應用領域數據挖掘數據挖掘被列為21世紀初期對人類產生重大影響的十大新興技術之一，在各行各業中都有廣泛的應用，從最早的銀行和通信領域，到目前廣泛應用于零售、商務、金融和保險、以及廣告領域以及政府中。零售商依靠供應鏈軟件、內部分析軟件來預測庫存需求。銀行利用數據挖掘技術描述客戶需求的特點并預測未來需求。保險行業可以對受險人員進行分類以有助于確定適當的保險金額度。廣告公司可以使用用戶的瀏覽歷史、訪問記錄、點擊記錄和購買信息等數據，通過個性化廣告進行精準推廣。數據挖掘應用于電子政務中實現綜合查詢、經濟分析、宏觀預測、應急預警、風險分析及預警、質量監督管理及監測、決策支持等系統，為公眾提供智能化、高效的網上政府。圖3-15數據挖掘的5個步驟3.6人工智能產業鏈人工智能產業鏈由上游基礎層、中游技術層以及下游應用層三層組成。上游是底層基礎設施，主要包括CPU/GPU等芯片、模組、傳感器，以及以操作系統、大數據平臺、云計算服務和網絡運營商，這部分參與者以芯片廠商(如Intel、Nvidia)、科技巨頭、運營商為主。我國在基礎層起步晚、技術儲備較少。不過可喜的是，我國中芯國際的芯片、華為的芯片設計和鴻蒙操作系統、大立科技的傳感器、中國超算平臺、阿里云/騰訊云/華為云等紛紛打響了品牌，基礎科技發展形勢值得期待。中游是技術研發與服務提供，主要包括視頻識別、圖片識別、模式匹配等嵌入式視覺軟件，以及一站式解決方案。這一層次需要有海量的數據、強大的算法，以及高性能運算平臺的支撐。其代表性企業主要有華為、BAT、科大訊飛、微軟、亞馬遜、蘋果、Facebook等互聯網巨頭，以及一些具有較強科技實力的人工智能初創公司。下游是行業應用，可以分為2B和2C兩個方向，2B面向單位用戶，代表性應用領域包括安防、金融、醫療、教育、呼叫中心、服務機器人等；2C面向終端個人用戶，代表性應用領域包括智能家居、智能穿戴設備、無人駕駛、虛擬助理、家庭機器人等。其相關代表性企業眾多，既包括互聯網科技巨頭，也包括一些初創廠商。在我國，下游的行業應用領域發展極為迅速，出現逐漸向中游和上游滲透的趨勢。3.7人工智能的倫理問題人工智能技術的發展與應用是歷史大趨勢，是一個不可逆的歷史過程。然而，“科學技術都是一把雙刃劍”。伴隨著人工智能技術的成熟和廣泛應用，人與機器之間的矛盾凸顯，人工智能的倫理問題（EthicsofAI）引起了社會和各行各業的日益關注。如同倫理道德是人類文明數千年發展的重要穩定器，人工智能倫理將是未來智能社會的發展基石。解決好人工智能的倫理問題，也就是人工智能與人類的關系問題，才能讓人工智能技術更好地服務于經濟社會發展和人民美好生活。人工智能技術在替代人的體力、計算力和邏輯推理等多方面取得了長足的進步，作為人類能力的延伸，極大提高了人類適應自然、改造自然的能力，在人類的工作和生活中正在發揮著越來越重要的作用。然而，由于科技的進度對人類社會造成了多方面的沖擊，比如傳統行業、傳統職業的衰落甚至消失，人類對待AI出現了不同的觀點，在科幻電影甚至傳統媒體中均有體現。例如：《機器人總動員》和《機械公敵》總動員將人工智能描繪成人類的好幫手；《終結者》和《超能陸戰隊》在把機器人視為人類的朋友的同時，也拋出了機器人仇視人類的問題；科幻巨作《人工智能》則提出了任何機器人的界限問題，其中所涉及的AI相關的倫理問題引人深思。3.7人工智能的倫理問題人類在享受AI技術帶來的便利的同時，關于人工智能的擔憂也一直存在。1950年，控制論之父、美國應用數學家諾伯特·維納(NorbertWiener)在他的名著《人有人的用處》中，得出了一個聳人聽聞的結論：“這些機器的趨勢是要在所有層面上取代人類，而非只是用機器能源和力量取代人類的能源和力量。很顯然，這種新的取代將對我們的生活產生深遠影響。”2014年，美國著名物理學家斯蒂芬·威廉·霍金(StephenWilliamHawking)也表示：“人工智能的發展可能導致人類的滅絕。”。人工智能技術的飛速發展的確給人類的未來帶來了一系列挑戰。人工智能在軍事上的應用發展極為迅速，產生了眾多自主武器，包括無人自主飛機、智能作戰機器人、機器人集群等。自主武器系統的最大特點是能夠在不依賴外界指令和設備支持的情況下，在復雜作戰環境中依靠人工智能系統獨立作出開火決定，讓“機器殺人”成為現實。軍用智能機器人的性能和殺傷力遠超人類士兵，這無疑引起了人類對未來的擔憂以及對自主武器的爭論，目前爭論的核心是“自主武器該不該被使用”。2020年3月，在利比亞軍事沖突中，土耳其STM公司生產的“卡古－2”(KARGU)型四旋翼自主無人攻擊機在不依靠操作員的情況下自主攻擊了正在撤退中的利比亞國民軍，這是首次無人機自主向人類發動攻擊的真實案例，機器殺人的“潘多拉魔盒”打開了嗎？3.7人工智能的倫理問題圖3-16人工智能在軍事上的應用3.7倫理問題的解決途徑人針對人工智能倫理問題，不同領域的專家學者從不同角度提出了各種“規章”和建議。科幻小說作家艾薩克·阿