人工智能的发展？
一、人工智能的发展？
经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。
随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。
二、人工智能发展的意义？
人工智能的发展对于人类社会有很多重要的意义，主要包括以下几个方面：
提高生产力和效率：人工智能可以帮助企业和组织自动化生产、增强效率，为人类社会带来更多的财富和资源。
改善生活质量：人工智能可以应用在医疗、教育、交通等领域，提高生活质量，促进人类发展。
推动科技进步：人工智能的发展需要大量的研究和创新，这将推动科技进步，带来更多的技术和应用。
解决社会问题：人工智能可以帮助人类解决许多社会问题，如环境保护、自然灾害预警、犯罪预防等。
拓展人类认知：人工智能可以帮助人类拓展认知范围，增强智慧和理解力，为人类未来的发展提供更多思路和创意。
三、农业人工智能的发展？
人机共融，是未来农业发展重要的一环。
技术上，随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合，农业机器人作为新一代智能化农业机械，将突破瓶颈并得到广泛应用。
同时，未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术。
人机共融，可提高作业效率，人机共融技术减少了研发成本，由机器人预测人的意图配合完成工作。
如今农业也出现了大数据等技术，建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统，这也是农业大数据的本质内涵。
四、人工智能的发展历史？
人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。
黄金时期（1956-1974）
这是人工智能的一个黄金时期，大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器（General Problem Solver），以及最早的聊天机器人ELIZA。
第一次寒冬（1974-1980）
到了这一时期，之前的断言并没有兑现，因此各种批评之声涌现出来，国家（美国）也不再投入更多经费，人工智能进入第一次寒冬。
兴盛期（1980-1989
这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展，包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络，以及同时期发现的反向传播算法，但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。
第二次寒冬（1989-1993）
之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因，商业上很难获得成功，人工智能再次进入寒冬期。
发展期（1993-2006）
这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行，使得机器学习进入稳步发展的时期。
爆发期（2006-现在）
这一次人工智能的发展主要是由深度学习，也就是深度神经网络带动的。
五、人工智能的发展简史？
人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。
黄金时期（1956-1974）
这是人工智能的一个黄金时期，大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器（General Problem Solver），以及最早的聊天机器人ELIZA。
第一次寒冬（1974-1980）
到了这一时期，之前的断言并没有兑现，因此各种批评之声涌现出来，国家（美国）也不再投入更多经费，人工智能进入第一次寒冬。
兴盛期（1980-1989
这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展，包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络，以及同时期发现的反向传播算法，但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。
第二次寒冬（1989-1993）
之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因，商业上很难获得成功，人工智能再次进入寒冬期。
发展期（1993-2006）
这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行，使得机器学习进入稳步发展的时期。
爆发期（2006-现在）
这一次人工智能的发展主要是由深度学习，也就是深度神经网络带动的。
六、人工智能的发展是科技发展的必然？
种种表现，都是先有了人类才有了人工智能，当然有理论说，人工智能若干年的发展，会逐渐自我更新，然后智商逐渐高于人类，从而达到威胁人类的目的，这乍一听好像挺有道理，但是实际上却有些问题、人工智能本身是一个程序，所谓的智商突然升高其实就是程序的自我改写，然后代替已有的程序，但现有的人工智能都不具备这一功能：下棋的程序它只会下棋，就算下棋到了极致境界，它也无法有自创喝茶的程序，预测天气的程序也只会预测天气，那么，这种学习也就不完全叫学习了。
七、人工智能发展理念？
当前人工智能技术正处于飞速发展时期，人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。未来人工智能的就业和发展前景都非常值得期待。
2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。
国内人工智能行业的发展现状
人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今，人工智能已经形成全新的生产力，对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。
经历了技术驱动和数据驱动的阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深陷解决各行业中不同场景的问题。这样的行业实践应用也反过来继续优化人工智能核心算法，形成了向前发展的态势。现在，人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、医疗、物流、教育等行业广泛使用。
随着工业制造4.0时代的推进，传统制造业对人工智能的需求开始爆发，众多提供智能工业解决方案的企业应势而生，例如智航无人机、祈飞科技等。而在智能家居方面则主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。
人工智能在金融领域的应用也比较广泛，主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。
在我国，人工智能在零售领域的应用更是广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实时监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。
智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目，预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。在医疗方面，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。
我国人工智能相关人才缺口超过500万
随着智能技术在制造、金融等领域的深入应用，“机器换人”对劳动力的解放让部分传统劳动密集型产业对用人的需求下降。同时，随着产业智能化升级的推进，各行业中与信息、智能相关岗位对毕业生的需求可能进一步扩大。
从现在的大发展趋势来看，人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。这个过程促进人才结构的调整。有些职位被智能体取代，有些职位被升级，同时增加一些新职位。这些新增加的工作岗位往往有很大的价值空间，如果能及时把握这些新的工作岗位，很有可能掌握新时代的奖金。
在智能化的时代，普通人依然有把握很多发展机会的能力，但是要把握这些机会，除了提高自己的行业认知度外，还可以找到自己发展的力量。在智能化时代，普通人的发展能力可以用三种方法来寻找。一个是追逐热点本身就有一定的风险，而在热点领域发展本身也面临着更大的竞争。
大数据时代与人工智能相关的技术越来越受到关注。市场对人工智能产品的呼声越来越高，很多科技公司开始在人工智能领域实施战略部署。另外，由于相关人才数量少、培训时间长，人工智能人才今后也会有一定的差距。
这是一个属于人工智能的时代，世界各国都在加紧人工智能发展布局，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业人才倍受关注。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，而国家提出的人工智能三步走的发展战略，更是将人工智能上升到国家战略层面。
智能化是未来的重要趋势之一
随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
随着智能逐步进入生产环境，未来的职场人在工作过程中频繁地进行大量智能和交流与合作。这对职场人提出了新的要求。将来有必要掌握有关人工智能的技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术是必然的趋势，相关技能的教育市场也将迎来巨大的发展机会。
为了人工智能的发展，展示了人工智能的效率和服从。在未来，当人工智能的发展进入全新的领域时，很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说，影响很大。
在人工智能研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标的最根本途径。是现在人工智能发展的主要瓶颈。关于机械学习的研究是业界研究的重点，无论是融资金额还是公司数量都明显超过了其他研究内容。人工智能属于全球科研发展的尖端技术，在发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关。对各行业、各领域的发展有一定影响。在人工智能发展过程中，必须认真、深入地研究其未来的发展方向。
八、人工智能发展纲要？
一是推动人工智能与实体经济融合，大力发展智能制造，提高智能化技术的可及性和可靠性，打造更多赋能中小企业的智能化解决方案和服务平台，积极发展适应人口老龄化的服务产业，强化智能技术培训，促进智能技术的创新创业创造，利用智能化技术加快改造高耗能产业，推动城市低碳化运行，培育更多服务碳达峰、碳中和的智能化产业。
二是推动完善人工智能发展环境，制定“十四五”新型基础设施建设规划，布局一体化大数据中心体系，大力发展算力设施，构建交通、能源等智能化融合措施，积极发展技术和数据要素市场，推动完善行业标准规范和法律法规，发展多样化的人工智能产业。
三是推动构建产业发展新生态。积极支持集成电路，推进创新伙伴计划，搭建合作平台，推动人工智能企业与先进计算、信息服务等融合发展，推动人工智能技术服务与人类命运共同体的构建，积极支持各国企业来华创新创业。
九、人工智能发展历程？
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现智能化的一种技术。其发展历程可以大致分为以下几个阶段：
人工智能诞生阶段（1956-1974年）：1956年，美国达特茅斯学院举办了首次人工智能会议，标志着人工智能学科的正式诞生。在这个阶段，人工智能的研究主要集中在推理、学习、自然语言处理等方面。
知识库阶段（1974-1980年代）：在这个阶段，人工智能研究开始注重利用专家知识来解决问题。研究者将专家知识存储在计算机中，形成专家系统，以帮助决策和问题求解。
过渡期阶段（1980-1995年）：这个阶段是人工智能发展的低潮期，主要原因是专家系统的应用受到限制，无法广泛应用于实际应用领域。同时，神经网络、遗传算法等新的研究方法也开始出现。
统计学习阶段（1995-2010年）：在这个阶段，机器学习开始成为人工智能的主要研究方向，特别是统计学习的兴起。此外，随着计算机硬件和互联网技术的发展，人工智能技术开始应用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域。
深度学习阶段（2010年至今）：深度学习是机器学习的一种，通过神经网络模拟人脑神经元之间的联接来实现对数据的学习和处理。随着计算机性能的提高和大数据的普及，深度学习技术得到了广泛应用，如人脸识别、语音识别、自动驾驶等。
总体来说，人工智能的发展历程经历了不断的起伏和变革，但其在各个领域的应用和发展前景仍然广阔。
十、人工智能发展的重要燃料？
大部分人工智能产品其实都需要“燃料”，除了电能、计算力等资源，人工智能产品需要的最重要的“燃料”就是数据。
没有数据，大部分人工智能产品就是一堆无用的代码，无法进行工作。也正是现在这个大数据时代，推动了人工智能产业快速发展。
人工智能产品都需要什么数据呢？粗略地，我们可以将其分成两类，一类是与个人息息相关的，一类是与个人没有直接相关性的。