人工智能在企业中的应用研究(二)

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。上世纪八九十年度神经网络虽然通过非线性激活函数解决了理论上的异或问题，而反向传播算法也使得训练浅层的神经网络变得可能。不过，由于计算资源和技巧的限制，当时无法训练更深层的网络，实际的效果并不比传统的“浅度”的机器学习方法好，因此并没有太多人关注这个方向。

直到2006年，Hinton提出了Deep Belief Nets （DBN），通过pretraining的方法使得训练更深的神经网络变得可能。2009年Hinton和DengLi在语音识别系统中首次使用了深度神经网络（DNN）来训练声学模型，最终系统的词错误率（Word Error Rate/WER）有了极大的降低。

让深度学习在学术界名声大噪的是2012年的ILSVRC评测。在这之前，最好的top5分类错误率在25%以上，而2012年AlexNet首次在比赛中使用了深层的卷积网络，取得了16%的错误率。之后每年都有新的好成绩出现，2014年是GoogLeNet和VGG，而2015年是ResNet残差网络，目前最好系统的top5分类错误率在5%以下了。真正让更多人（尤其是中国人）了解深度学习进展的是2016年Google DeepMind开发的AlphaGo以4比1的成绩战胜了人类世界冠军李世石。因此人工智能进入了又一次的兴盛期，各路资本竞相投入，甚至国家层面的人工智能发展计划也相继出台。

三、人工智能的应用领域

人工智能应用（Applications of artificial intelligence）的范围很广，包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，在线和电话服务，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等诸多方面。

(一)计算机科学

人工智能（AI）产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学采用，而不认为是AI的一部份。下面所有内容原在AI实验室发展：时间分配，介面演绎员，图解用户介面，计算机鼠标，快发展环境，联系表数据结构，自动存储管理，符号程序，功能程序，动态程序，和客观指向程序。

(二)金融

银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。

金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对帐目，发行信用卡和恢复密码等。

(三)医院和医药

医学临床可用人工智能系统组织病床计划；并提供医学信息。

人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能：

计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像，从计算X光断层图发现疾病，典型应用是发现肿块。

心脏声音分析。

(四)重工业

在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。

(五)顾客服务

人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。

(六)交通运输

人工智能对交通运输领域的发展产生了深远的影响，目前人工智能在智慧交通系统中的一些应用：例如，自动驾驶汽车及辅助驾驶，应用于十字路口的智能交通机器人，道路智能交通监控，还有智能出行决策以及智能交通管理等等。

(七)运程通讯