人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）已經嵌入到多個生活場景中，成為下一輪技術革命的重要驅動力。從微觀層面來看，機器翻譯、資訊分發和輔助駕駛等AI應用已經讓人類生活更加美好和便捷。而在宏觀層面，AI也被寄望為經濟增長的新引擎，具有替代繁瑣、重復人類工作，提升資源配置效率并減少生產損耗等優勢。
人工智能前景判斷：1）技術層面：短期或不及預期，長期仍有望引爆新一輪技術革命。2）產業層面：短期看商業模式，中期看公司技術研發，長期看基礎研究突破。
人工智能是模擬人類思維和行為的系統，當前處于弱AI時代。人工智能旨在模擬人類思考方式、行為規劃和學習能力，最終像人類一樣感知周邊環境并且做出反應。當前人工智能處于僅能解決特定問題且往往扮演輔助角色的弱AI時代。
人工智能螺旋式發展，經歷三個時期：1）起步時期：1956年達特茅斯會議提出人工智能概念，計算機性能和數據量制約AI發展。2）專家系統時期：“知識庫+推理機”實現AI商用化，臺式機性能提升終結專家系統。3）深度學習時期：2006年Hinton論文開啟當前深度學習時代。
人工智能已是新風口，技術是核心驅動力。2017年全球AI融資超150億美元，谷歌、亞馬遜、蘋果以及百度、騰訊等中美科技巨頭紛紛布局。算法、算力和數據是AI發展的核心驅動力：深度學習算法使AI邁入數據驅動時代，互聯網孕育海量的多維度數據，GPU并行計算能力為“大數據+神經網絡”提供算力。
人工智能產業鏈分為基礎層、技術層和應用層，中國產業布局偏好技術成熟、應用性強的領域，對需要長周期、基礎研究的芯片的關注度小。
1）基礎層提供算力和“操作系統”。芯片賽道，GPU仍是人工智能*，產業格局呈三足鼎立，AI專用芯片中國企業存彎道超車機會。開發框架賽道，“開源+巨頭支持”是主流模式，TensorFlow、Torch等各有所長。
2）技術層解決具體類別問題。語音識別負責語音轉文本，技術和行業格局趨于成熟，但智能音箱等消費級產品或已侵蝕Nuance等頭部企業先發優勢。自然語言處理實現機器“聽得懂”，技術成熟度較低，市場分散且未形成頭部企業，新入局者仍有機會。計算機視覺實現機器“看得懂”，靜態物體識別趨于成熟，安防廠商、互聯網巨頭和創業公司是主要玩家。
3）應用層解決實踐問題。目前AI產品普遍是人類輔助者，自動駕駛或是下一個重量級市場。語音場景，智能音箱流量入口屬性使科技巨頭群雄逐鹿，生態整合決定發展前景。安防場景，視頻結構化、人臉比對助力警務管理，誤報率、動態人臉監控仍是短板。金融場景，應用于身份認證、征信風控和投顧理財。醫療場景，應用于醫學影像、輔助診療和語音電子病例，騰訊覓影已篩查400多例早期食道癌病例。自動駕駛場景，主流系統處于輔助駕駛級別，谷歌、特斯拉和百度領跑中美自動駕駛賽道。
機器如何像人類和動物一樣高效地學習？機器如何學習*的運作方式并獲得常識？機器如何學會推理和計劃？當前的人工智能架構，如自回歸大型語言模型，是不是人工智能技術的最終走向？日前，紐約大學教授、Meta副總裁和首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun）做客華盛頓大學Lytle電子和計算機工程公益講堂，發表了自己的見解。
LeCun認為，目前計算機尚未真正建立起人類一般的“*模型（World Model）”，目前的大語言模型盡管“絲滑”，但規劃、推理能力非常有限，況且人類大多數知識不是文字性的。回顧過去人工智能發展的歷程，人類總是陷入“莫拉維克悖論（Moravec’s paradox）”，即對人來說簡單的事情，對機器很難；反之亦然。他提出，要模仿人類思維的根本模式構建“目標驅動的人工智能系統（Objective-Driven AI Systems）”。他還指出，研究人工智能技術對全人類是有益的，人工智能系統不可能成為與我們展開生存競爭的“第二主體”。
常見問題解答
什么是人工智能？
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一種計算機科學的分支，它旨在模仿人類智能的行為和能力。人工智能的主要目標是構建智能的計算機系統，這些系統可以理解自然語言、進行推理、學習新知識、解決問題、作出決策等。
什么是基于模型的人工智能？
基于模型的人工智能(Model-Based AI)是一種新的人工智能方法，它旨在模仿人類思維。這種方法的核心思想是使用數學模型來描述和預測系統的行為。數學模型可以表示系統的狀態、行為和關系，并且可以用于生成新的知識和推理。
基于模型的人工智能與其他人工智能方法的區別？
基于模型的人工智能與其他人工智能方法的主要區別在于它使用數學模型來描述和預測系統的行為。這種方法可以生成高質量的推理和決策，并且可以適應新的環境和任務。其他人工智能方法，如深度學習和機器學習，通常使用數據驅動的方法來學習系統的行為，這些方法可能無法生成高質量的推理和決策，并且可能難以適應新的環境和任務。
基于模型的人工智能的應用領域？
基于模型的人工智能可以應用于各種領域，例如自動駕駛、醫療診斷、金融風險管理、物流管理、語音識別、機器翻譯等。這種方法的潛力在于它可以生成高質量的推理和決策，并且可以適應新的環境和任務。
