5G时代下人工智能应用的发展背景？

一、5G时代下人工智能应用的发展背景？

首先，5G时代的到来，将全面推动科技领域的发展，其中大数据、物联网和人工智能等技术将获得更多的支撑，因此也会有更多的智能体走进生产环境中。实际上，在5G通信标准落地之前，在大数据和云计算等技术的推动下，人工智能已经成为了一个新的创新、创业热点领域，伴随着大型科技公司纷纷开放自身的人工智能平台，整个社会也开始进入到了智能化时代。

5G之所以会推动人工智能技术的发展和应用，一个重要的原因是5G能够为智能体的应用搭建出更多的场景，而场景是智能体落地应用的重要障碍之一，所以5G能够在一定程度上解决智能体的落地应用问题。

5G在场景搭建方面，主要会从物联网入手，而物联网本身会在很大程度上拓展智能体的应用边界，在物联网的支撑下，智慧城市、智慧医疗、智慧出行、智慧工厂、智慧家居等一系列概念和产业生态将得到进一步推进。从技术的角度来看，当前智慧出行领域将很有可能会成为人工智能技术落地应用的一个重要突破口。

人工智能要想获得全面的发展，除了5G的支撑之外，还需要整个产业领域的配合，在当前产业结构升级的大背景下，智能化也正在成为产业结构升级的重要目标之一，所以这也加速了人工智能技术的发展和应用。

最后，人工智能领域要想获得持续的发展，还需要有扎实的人才基础，随着高校逐渐把人工智能人才培养从研究生教育向本科阶段覆盖，未来会有更多专业的人工智能人才充斥到行业领域中，从这个角度来看，当前大学生选择人工智能专业，也是顺应时代发展的选择。

二、简单介绍一下人工智能的起源、发展和未来趋势。？

引言

人工智能到底是什么？通常来说，人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。但是事实上，给一门学科界定范围是很难的，尤其对于一门正在快速发展的学科更是难上加难。即使是数学这样成熟的学科，有时我们也很难梳理一个明确的边界。而像人工智能这样不断扩展边界的学科，更是很难做出一个相对准确的判断。对于人工智能的应用已经扩展到各个领域，机械、电子、经济甚至哲学，都有所设计。它的实用性极强，是一种极具代表性的多元跨专业学科。

第一章：起步期-20世纪50年代及以前

人工智能的起源可以追溯到以及阿兰·图灵（Alan Turing）1936年发表的《论可计算数及其在判定问题中的应用》。后来随着克劳德·香农（Claude Shannon）在 1950 年提出计算机博弈。以及艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing）在 1954 年提出“图灵测试”，让机器产生智能这一想法开始进入人们的视野。

1956年达特茅斯学院召开了一个研讨会，John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, 以及Claude Shannon等人正式提出“人工智能”这一概念。算法方面，1957年，Rosenblatt Frank提出感知机算法Perceptron，这不仅开启了机器学习的浪潮，也成为后来神经网络的基础（当然追溯的话，神经网络研究得追溯到1943年神经生理学家麦卡洛克（W. S. McCulloch）和皮茨（W. Pitts）的神经元模型）。

1.1 计算机象棋博弈（Programming a computer for playing chess）

克劳德·艾尔伍德·香农（Claude Elwood Shannon，1916年4月30日—2001年2月24日）是美国数学家、信息论的创始人。

香农是世界上首批提出“计算机能够和人类进行国际象棋对弈”的科学家之一。1950年，他为《科学美国人》撰写过一篇文章，阐述了“实现人机博弈的方法”；他设计的国际象棋程序，发表在同年《哲学杂志》上（计算机下棋程序 Programming a Computer for Playing Chess）。

香农把棋盘定义为二维数组，每个棋子都有一个对应的子程序计算棋子所有可能的走法，最后有个评估函数（evaluation function）。传统的棋局都把下棋过程分为三个阶段，开局、中局和残局，不同阶段需要不同的技术手段。而此论文也引用了冯·诺依曼的《博弈论》和维纳的《控制论》。

这篇论文开启了计算机下棋的理论研究，其主要思路在多年后的“深蓝”及AlphaGo中仍能看到。1956年，在洛斯阿拉莫斯的MANIAC计算机上，他又展示了国际象棋的下棋程序。

1.2 图灵测试（Turing Test）

艾伦·麦席森·图灵（英语：Alan Mathison Turing，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。

1954年，图灵测试（The Turing test）由图灵发明，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱艾伦·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测，目前我们已远远落后于这个预测。

他实际提出了一种测试机器是不是具备人类智能的方法。即假设有一台电脑，其运算速度非常快、记忆容量和逻辑单元的数目也超过了人脑，而且还为这台电脑编写了许多智能化的程序，并提供了合适种类的大量数据，那么，是否就能说这台机器具有思维能力？

图灵肯定机器可以思维的，他还对智能问题从行为主义的角度给出了定义，由此提出一假想：即一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答，如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。这就是著名的“图灵测试”（Turing Testing）。当时全世界只有几台电脑，其他几乎所有计算机根本无法通过这一测试。

要分辨一个想法是“自创”的思想还是精心设计的“模仿”是非常难的，任何自创思想的证据都可以被否决。图灵试图解决长久以来关于如何定义思考的哲学争论，他提出一个虽然主观但可操作的标准：如果一台电脑表现（act）、反应（react）和互相作用（interact）都和有意识的个体一样，那么它就应该被认为是有意识的。

为消除人类心中的偏见，图灵设计了一种“模仿游戏”即图灵测试：远处的人类测试者在一段规定的时间内，根据两个实体对他提出的各种问题的反应来判断是人类还是电脑。通过一系列这样的测试，从电脑被误判断为人的几率就可以测出电脑智能的成功程度。

图灵预言，在20世纪末，一定会有电脑通过“图灵测试”。2014年6月7日在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，举办方英国雷丁大学发布新闻稿，宣称俄罗斯人弗拉基米尔·维西罗夫（Vladimir Veselov）创立的人工智能软件尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）通过了图灵测试。虽然“尤金”软件还远不能“思考”，但也是人工智能乃至于计算机史上的一个标志性事件。

1.3达特茅斯学院人工智能夏季研讨会（Dartmouth Summer Research Conference on Artificial Intelligence）

1956年夏季，年轻的明斯基与数学家和计算机专家麦卡锡（John MeCarthy，1927—2011）等10人在达特茅斯学院（Dartmouth College办了一个长达2个月的人工智能夏季研讨会，认真热烈地讨论用机器模拟人类智能的问题。会上正式使用了人工智能（artificial intelligence，即 AI）这一术语。

这是人类历史上第一次人工智能研讨，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的历史意义，为国际人工智能的发展做出重要的开创性贡献。会议持续了一个月，基本上以大范围的集思广益为主。这催生了后来人所共知的人工智能革命。1956年也因此成为了人工智能元年。会议的主要议题包括自动计算机、如何为计算机编程使其能够使用语言、神经网络、计算规模理论、自我改造、抽象、随机性与创造性等。

1.4感知机（Perceptrons）

1957年,弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）在一台IBM-704计算机上模拟实现了一种他发明的叫做“感知机”（Perceptron）的神经网络模型。罗森布拉特1962年出了本书：《神经动力学原理：感知机和大脑机制的理论》（Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms），基于MCP神经元提出了第一个感知器学习算法，同时它还提出了一个自学习算法，此算法可以通过对输入信号和输出信号的学习，自动获取到权重系数，通过输入信号与权重系数的乘积来判断神经元是否被激活（产生输出信号）。

感知机需要几个二进制输入， X1，X2，…Xn X1，X2，…Xn ，并产生一个二进制输出：

上图所示的 Perceptron Perceptron 有三个输入，但是实际的输入可能远多于三个或是少与三个。Rosenblatt Rosenblatt 提出了一个简单的规则来计算输出，他首先引入了 weights weights（权重）概念， ω1，ω2,... ω1，ω2,...。以实数权重 ω ω表示输入到输出的重要性，神经元的输出 0 或 1 ，这取决于加权因子（即 weights weights）小于或大于某一阈值。就像权重，阈值为一个实数，是一个神经元的参数。

公式表示为：

这就是我们熟知的激活函数的最初形态， 0 0 状态代表抑制， 1 1 状态代表激活。这简单的数学公式帮助我们了解 perceptrons perceptrons 是如何工作的。姑且我们把它理解为：它是一种通过权衡输入信息的重要性来决定你的输出。

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三、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。

四、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。

五、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。

六、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。

七、人工智能的发展简史？

黄金时期（1956-1974）

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

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。

八、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。

九、报一下人工智能机器的价格

人工智能机器在现代科技领域发挥着越来越重要的作用。随着技术的进步和需求的增长，越来越多的企业和个人都对人工智能机器产生了浓厚的兴趣。然而，了解人工智能机器的价格却往往是人们非常关心的问题之一。

首先，我们需要明确的是，报一下人工智能机器的价格是相当复杂的。因为这涉及到多个因素，包括机器的功能、规格、品牌、型号等等。不同的人工智能机器可能具有不同的定价策略，因此在市场上的价格会有所差异。

人工智能机器价格因素

要理解人工智能机器的价格，我们需要考虑以下几个主要因素：

1. 功能和性能：当谈论人工智能机器的价格时，首先要考虑的是它的功能和性能。高性能的机器通常拥有更多的功能和更先进的技术，因此价格相对较高。
2. 品牌和声誉：不同品牌的人工智能机器在市场上的声誉和知名度也会对价格产生影响。知名品牌通常会以更高的价格销售其产品，但也给人们带来了更可靠和有保障的购买体验。
3. 型号和规格：不同型号和规格的机器在功能、性能和配置方面可能存在差异，因此价格也会有所不同。
4. 市场需求和竞争：市场需求和竞争状况也会对人工智能机器的价格产生一定影响。如果市场上需求较高，而供应相对不足，则价格可能会相对较高。反之，如果市场上存在激烈的竞争，价格可能会有所下降。

人工智能机器价格范围

由于人工智能机器的价格涉及众多因素，所以价格范围较大。一般来说，低端的人工智能机器价格在数千元人民币，而高端的机器价格可能会达到数十万元人民币。

对于少数具有高技术需求或特殊应用场景的人工智能机器，价格可能更高。一些大型企业或科研机构可能会定制特殊的人工智能机器来满足自己的需求，这些定制机器的价格更是无法估量。

如何获取准确的人工智能机器报价

由于人工智能机器价格的复杂性，获取准确的报价并不容易。以下是几种常用的获取人工智能机器报价的方法：

1. 在线咨询：您可以通过搜索引擎找到多个人工智能机器的销售网站，然后进行在线咨询以获取报价。根据您的需求和预算，他们可以给出相应的建议和报价。
2. 咨询专家：专业的人工智能机器供应商或咨询机构通常具有丰富的经验和资源，他们可以为您提供准确的人工智能机器报价，并根据您的需求进行个性化的推荐。
3. 参考市场行情：关注人工智能机器市场的行情和趋势也是获取准确报价的一种方法。您可以通过关注相关行业展会、展览和媒体报道，以及参考竞争对手的报价来了解当前市场的价格水平。

结论

人工智能机器的价格是一个复杂而多变的问题。了解价格背后的因素，并采取正确的获取报价方法将有助于您做出明智的决策。无论您是企业还是个人，通过合理的预算规划和选择适合自己需求的机器，将能够充分发挥人工智能技术的优势。

最后，请记住，在购买人工智能机器时，不仅要关注价格，还要考虑到机器的质量、服务和支持等因素。选择可靠的供应商和品牌，以确保您的购买体验和后续使用的顺利进行。

十、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。