20世紀(jì)90年代，一些研發(fā)人員開始利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為優(yōu)化能源密集型鋼鐵工廠尋找創(chuàng)新解決方案。而西門子的研發(fā)人員就在首批探索者之中。今天，西門子約有200位專家專攻數(shù)據(jù)分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。

01， 涵蓋眾多研究領(lǐng)域：計算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、社會學(xué)、數(shù)學(xué)、生物學(xué) 在計算機(jī)科學(xué)里，人工智能是一個跨學(xué)科的研究領(lǐng)域。根據(jù)研究目標(biāo)的不同，它涉及數(shù)學(xué)、信息學(xué)、語音識別、計算機(jī)視覺和機(jī)器人學(xué)等學(xué)科的解決方案。而自從研發(fā)人員開始教導(dǎo)計算機(jī)理解同情、快樂和愿意提供幫助等情感后，心理學(xué)和哲學(xué)模型也被納入了研究范圍內(nèi)。此外，由于計算機(jī)程序還需要在自主駕駛或保險公司的管理等工作中做出決策，它還必須能夠回答法律領(lǐng)域，尤其是涉及責(zé)任求償?shù)确矫娴膯栴}。

02 ，人工智能研究趨勢 趨勢一：深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是指通過多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。這種網(wǎng)絡(luò)模型以人類神經(jīng)系統(tǒng)為基礎(chǔ)。在人類大腦中，神經(jīng)通路使用得越多就會越活躍，而這一點(diǎn)同樣適用于軟件網(wǎng)絡(luò)。

趨勢二：強(qiáng)化學(xué)習(xí)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)中集中尋找固定模式，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)程序則更進(jìn)一步。它們會做出決策以盡可能地實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)。這體現(xiàn)了從預(yù)測性分析到指導(dǎo)性分析的過渡。

趨勢三：自然語言處理自然語言處理和自動語言識別同為應(yīng)用最廣泛的人工智能技術(shù)。無論是谷歌的搜索功能、Siri的語音指令還是亞馬遜Alexa對家用電器的控制，它們都是以語音識別和理解為基礎(chǔ)的。

03 ，人工智能的未來應(yīng)用領(lǐng)域：工業(yè)與服務(wù)機(jī)器人、辦公軟件、互聯(lián)電動交通、醫(yī)療診斷軟件 未來，在人工智能的輔助下能夠?qū)W會簡單流程的機(jī)器人將被用于支持工廠、倉庫、醫(yī)院和養(yǎng)老院的工作人員。而能夠自主決策的程序很快也將可以處理像歸檔和標(biāo)準(zhǔn)化程序通訊這樣的簡單管理工作。在互聯(lián)電動交通領(lǐng)域，自主駕駛的車輛會相互協(xié)調(diào)，以優(yōu)化道路交通。這可以讓大城市免于交通癱瘓，并且更加宜居。專家們還發(fā)現(xiàn)，智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)可以為人們帶來巨大的益處。經(jīng)過訓(xùn)練，這些系統(tǒng)可以用來探測異常情況，并提供初步分析。

04. 新的經(jīng)濟(jì)影響因素 專家認(rèn)為，人工智能技術(shù)正在給經(jīng)濟(jì)活動帶來根本性的轉(zhuǎn)變?，F(xiàn)在，經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵因素不再是資本或勞動力，而是取決于工業(yè)國家如何充分利用人工智能技術(shù)帶來的機(jī)會。這種新的增長模式的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)。在未來，數(shù)據(jù)對商業(yè)和工作環(huán)境的價值堪比20世紀(jì)70年代的礦物油對二者的價值。同時，數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)：一個程序所處理的數(shù)據(jù)越多，它就越能精準(zhǔn)地完成故障檢測、預(yù)測、語音識別或運(yùn)動等操作。