大家好，关于人工智能应用实验区是指很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于人工智能立法的定义的知识，希望对各位有所帮助！

一、人工智能早期著名实验

1、人们直到1950年代才对人工智能真正的潜力进行了调查，产生了“人工智能”这一想法，而人工智能的诞生可谓是饱经沧桑。

2、英国人艾伦·图灵是一位数学家，每天的日常就是不停的算题，有一天他顿悟了“人算不如天算”，要是能有机器替人算就好了，于是他构思了一个机器：图灵机。

3、简单的说就是用机器模拟人的计算方式，图灵觉得照这个套路，机器也可以取代人。于是他又做了个实验，让人和机器同时回答问题，看看大家能不能分辨出哪个是机器。

4、这就是著名的图灵测试。当时很多小伙伴都惊呆了，原来世界是可以算出来的！随后这类觉得凡事都能算，只要告诉机器怎么算就ok的人，称为“符号计算学派”。

5、还有另一类人认为：人思考问题，得出结论未必靠的是算法，全是靠脑子想出来的。有个专家发现人脑里有很多神经元，它们可以接受、处理、互相传递信息，协同工作，人脑就靠这张神经网络处理各种复杂的问题。这就是赫布理论。

6、既然人脑可以联合学习，那就用机器模拟我们的神经元，这就是第一个神经网络机。用机器模拟人脑运转的流派，叫做“神经计算学派”。

7、虽然两个学派走的路不一样，但目的都是想让机器代替人。1956年，两派人在达特茅斯会议上，给这一系列的机器命名为“人工智能（AI）”

二、人工智能立法的定义

1、当前，法律界和学术界对人工智能及其产业定义还没有统一的认识。如何定义人工智能？《条例草案》提出，人工智能是一种“利用计算机或者其控制的设备，通过对收集的外部数据进行学习、分析，感知环境、获取知识、推导演绎，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用的能力”，同时明确了人工智能产业的边界，将人工智能软硬件产品、系统应用、集成服务等核心产业，以及人工智能技术在各领域融合应用带动形成的相关产业纳入人工智能产业范畴。

2、同时，《条例（草案）》还要求建立健全人工智能产业统计分类标准，制定和完善统计分类目录，有序开展人工智能产业统计调查和监测分析工作。通过完善人工智能统计监测制度，准确掌握我市人工智能产业发展情况，为促进产业发展提供精准的数据支撑。

3、目前，深圳人工智能基础研究方面相对薄弱，在基础理论研究和应用基础创新上鲜有突破，大多数企业经营研发侧重于人工智能应用层面。针对这一问题，条例《草案》主要从致力关键核心技术攻关、推进科技体制改革、加强新型研发机构建设、推动科技成果高效转化四大方面进行了制度安排。其中，着眼关键核心环节，《草案》提出建立以市场需求为主导的核心技术攻关机制，创新科研项目立项和组织实施机制，建立覆盖人工智能关键核心技术攻关全周期的扶持政策体系。

4、针对人工智能产品“落地难”的问题，《条例草案》规定探索建立与人工智能产业发展相适应的产品准入制度，缩短人工智能产品与服务进入市场的审批链条和周期，建立新技术按风险管理制度，支持先试先用。其中，针对目前需求突出的医疗器械产品的应用做出专门性规定，“鼓励建立临床试验伦理审查的快速审核机制与互认机制，探索建立适用于人工智能类医疗器械的快速注册审批机制。”

5、人工智能作为新一轮科技革命和产业变革核心驱动力，在推动经济社会发展的同时，也带来了人们对伦理问题的担忧。对此，《条例草案》还提出设立人工智能伦理委员会，明确人工智能伦理委员会职责，加强伦理委员会对人工智能伦理的统筹规范和指导协调，推动构建覆盖全面、导向明确、规范有序、协调一致的人工智能伦理治理规则。

三、世界十大人工智能先锋实验室

谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室，谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发，大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。

DeepMind是一家英国的人工智能公司，由人工智能研究者兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立，2014年被谷歌收购。前段时间举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。现在他们已经教会了计算机玩49种不同的电子游戏。

微软拥有自己的移动操作系统、翻译、地图、搜索等业务，其在人工智能上的研究和应用轨迹同谷歌十分相似。其亮点在于旗下分别定为智能助手和情感交互的小冰和小娜，目前小娜和小冰的对话水平已经属于语音助手界的顶级水平。

艾伦人工智能研究院是由微软的联合创始人PaulAllen建立的，致力于对AI的研究。目前主要专注于四个项目的研究：名为Aristo的机器阅读与推理程序，SemanticScholar的语义理解搜索程序，Euclid的自然语言理解程序，和Plato的计算机视觉程序。

Facebook现在可不单纯是一家社交网站了，其在技术方面的研究同样很前沿。Facebook需要由机器学习来对用户在NewsFeeds中看到的内容等大量信息进行自动管理。目前Facebook在AI领域的应用主要有语言翻译、强大的个人数字助理“M”和图像、视频分析程序等。

丰田实验室近期将收购发明双足机器人Atlas的波士顿动力。这个实验室既关注无人驾驶领域也在机器人领域有了相当大的进展。丰田实验室的主要制造成果有丰田生活辅助机器人(HSR)，丰田KiroboMini机器人等。

Uber在去年也建立了自己的研发中心，希望在自动驾驶领域有所突破。5月底Uber的自动驾驶汽车刚刚获准进行无人驾驶汽车的实验。Uber先进科技中心的很多研究者是卡内基梅隆大学挖来的著名学者和研究人员。

亚马逊并没有为人工智能单独成立一个实验室，但其云服务部门AWS已经对云服务有了深刻的应用，亚马逊启用了一个叫“亚马逊机器学习”(AmazonMachineLearning)的服务，用于数据的处理和存储，来同微软和谷歌竞争，亚马逊Kiva机器人则可以提高仓储中心的工作效率，近期旗下的AlexaInternet还推出了一款叫Echo的智能音响兼语音助手。

IBM最近的超级电脑Watson安装有IBM研发的“语气分析工具”(ToneAnalyzer)。这一工具可以对人类的书写文字进行智能识别，识别出其中的高兴、悲伤等情绪。

现在，本田已有四家技术研发中心，研究领域涉及计算科学、计算机视觉、人工智能、机器人等多个方面。硅谷研发中心主要关注于车联网、大数据、语音识别等领域。

四、人工智能发展中主流方法的优劣

1、符号主义人工智能（SymbolicAI）为核心的逻辑推理

2、数据驱动（data-driven）为核心的机器学习

3、探索与利用（explorationandexploitation）为核心的强化学习

4、用规则教 与人类逻辑推理相似，解释性强 难以构建完备的知识规则库

5、用数据学 直接从数据中学 以深度学习为例：依赖于数据，解释性不强

6、用问题引导 从经验中进行能力的持续学习 非穷举式搜索而需更好策略

7、从数据到知识与能力，能力增强是最终目标

8、值得关注的是三种学习方法的综合利用！

五、人工智能导论学习的意义

人工智能导论的学习，可以掌握知识表示、确定性和不确定性推理、搜索、进化计算、群智能、人工神经网络、专家系统、机器学习等基本理论与实用方法，了解深度学习、知识图谱等人工智能研究前沿内容，通过人工智能应用实例及虚拟仿真实验，可以提高应用人工智能理论解决工程问题的能力。

OK，关于人工智能应用实验区是指和人工智能立法的定义的内容到此结束了，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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