人工智能是当下科技发展的新的趋势，受到各界的广泛关注，那么在人工智能迅猛发展的当下，各位真正的了解人工智能吗?知道人工智能技术的技术个发展与应用吗?无论怎样还是需要有的了解的，那么为了让大家有更加清楚的了解，小编带领大家一起去了解一下人工智能的真正的发展之路。

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　　人工智能，公众理解和科学研究存在偏差

　　坐在实验室大大的书柜前，周志华这样解释他们的日常工作方式：经过讨论、分析和思考激发灵感，然后通过算法和编程来实现想法，并在数据运行中进行检验。
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　　“人工智能研究，有两种方向。”周志华介绍，第一种称之为强人工智能，在科幻作品里出现较多，目标是做出和人一样聪明、甚至比人更聪明的机器人;另一种叫做弱人工智能，是借鉴人类的一些能力，让机器做事聪明起来，成为减轻人类智力劳动的工具。

　　学术界目前主要探索的是后者。说到这里，周志华打了个比方：在100多年前，人类看到天上有鸟在飞，就想到能不能也做一个东西让人飞起来，后来借助空气动力学的研究成果，发明了现代的飞机。但飞机是不是就比鸟飞得更好?这很难说，尽管飞机比鸟飞得更高更远，但可能没有鸟飞得灵活，也不会生出小飞机。人工智能实际上就是在做类似的事情，可以看成一种高级仿生学。

　　“在计算机科学的分支中，人工智能可能是公众较感兴趣的。但由于科普程度不够，在每一次大发展之后，社会上往往对其抱有不切实际的幻想。”周志华不无遗憾地说，比如上世纪80年代，当时日本提出了宏伟的“五代机计划”。现在看，那时的很多目标在今天已经实现，但当时那些同步的设想在技术上遇到很多困难，过高的期望转变为普遍的质疑，整个研究领域也随之遇冷。

　　眼下，人工智能技术已无处不在，互联网搜索、语音交互、安全门禁、交通调度……在人工智能发展得风生水起之际，各种“威胁论”又四起：“阿尔法狗”的一再获胜，是不是代表着机器已经越了人类?有了写稿机器人、办案机器人，更多人会面临失业吗?

　　“严肃的人工智能研究从没想过要取代人、威胁人，一门科学有其理论上下限，使用的技术、可达的能力都是有数的。学者们从事的研究，是希望机器能够帮助人。”周志华说，飞机的速度早已越了人类，但并不妨碍跑步成为热门运动，人们从事文体活动更多的是为了锻炼身体、陶冶情操。在此前的工业革命中，机器把人从繁重的体力劳动中解放出来，同时产生了新的工作岗位，例如马车夫被汽车司机所取代。未来，机器将越来越多地让人从重复性的脑力劳动中解脱出来，从事更高层次的智力活动。
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　　研究之路，见证中国科研力量的起步和崛起

　　前不久，欧洲科学院公布2017年院士增选结果，周志华当选欧洲科学院外籍院士。

　　这不是今年的好消息。8月，在墨尔本举行的国际人工智能联合大会 (IJCAI)上，周志华当选IJCAI 2021的程序委员会主席，这是1969年该会议创办以来中国内地首位担任此职位的学者。2月，他与密歇根大学一位教授一起担任国际人工智能学会AAAI 2019大会的程序委员会主席，成为1980年该会议创办以来美欧之外首位担任大会程序委员会主席的学者。

　　值得一提的是，2016年他还当选了国际人工智能学会(AAAI)、美国计算机学会(ACM)、美国科学促进会(AAAS)的会士，加上此前已经是国际电气电子工程师学会(IEEE)和国际模式识别学会(IAPR)的会士，成为在人工智能相关的五大主流国际学会的华人“大满贯”会士第一人。

　　出生于1973年的周志华，本硕博都在大学计算机系度过，28岁被破格聘为副教授，29岁获杰出青年科学基金，随后被聘为教授，32岁时入选教育部长江学者特聘教授。在计算机领域，他出版多部专著，并在国际期刊和国际会议发表论文200余篇，获发明专利20余项，论著被60余个和地区的研究人员引用逾2.5万次。

　　谈起科研道路，周志华坦言自己是我国人工智能特别是机器学习领域发展的亲历者和见证者。

　　“机器学习主要是研究如何利用计算机来进行数据分析的理论和方法。大数据好比是矿山，要得到矿山的价值还需要有效的数据分析技术，机器学习就是为大家提供这种技术。”他回忆说，1995年读本科时，在图书馆偶然翻看了《机器学习：通往人工智能的途径》，这是他接触机器学习的开始。当年学校还没有网络，这本1983年出版的书从科研角度看观点已经很老了，但仍让他着迷。当时国内的相关研究还没有起步，直到2005年他在一些学术会议上讲到机器学习时，还有业内人士问，机器学习是学习采棉花还是摘葡萄?

　　从“看不到国际文献”到“能随时看到国际文献”，从“看到国际文献才知道别人在做什么”到“研究的问题与国际前沿接轨”，在过去20年里，我国在人工智能研究领域的进步可以说是飞跃式的。2017年的国际人工智能联合大会上，中国的录用论文数首次过了美国。越来越多的中国科学家担任国际学术会议主席，同样引人注目。

　　周志华坦言赶上了时代机遇：“不断强大、经济实力增强、政府和企业对科研的投入在增大。对我们研究者来说，看到人工智能被写进了十九大报告，很受鼓舞。”
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　　热心科普，让更多人了解机器学习

　　2007年，周志华创建了大学机器学习与数据挖掘研究所。经过10年的发展，实验室现有教师11人，研究生60余人。越来越多有志于人工智能的青年学子慕名而来。

　　经过了60多年历史，人工智能的发展经历上世纪50年代中期到60年代的“逻辑推理”阶段、此后的“知识工程”时期到从90年代至今的“机器学习”阶段。今天机器学习技术已经取得了很大成就。但在周志华看来，现在的机器学习技术仍存在着数据需求大、环境适应弱、可解释性差、经验分享难等技术局限，为了解决这些难题，他较近提出了一个构想：学件。在这一愿景中，学件由模型和用于描述模型的规约两部分构成，用户想要做自己的机器学习应用时，不再用从头建模，只需到学件市场上物色合适的拿来用。

　　在理论研究基础上，周志华还着力推动机器学习的实际应用。“我们与很多行业的企业都有合作，为其数据分析方面遇到的难题提供解决方案。”周志华说，目前已有一些科技成果转化，包括互联网的产品分享、金融类的理财分析、能源设备的故障诊断及预警等。

　　在学生们看来，周志华勤奋而且精力旺盛。“有时凌晨两点刚回复完邮件，早晨7点就在微信上提出修改意见，7点半又通知去办公室开会。”博士生赵鹏说，机器学习领域很热，但导师会刻意“控制”论文数量，时常鼓励大家要坐得住冷板凳，通过深入钻研增强质量。

　　他热心于让更多人了解机器学习，不仅开通了微博，用所学知识点评热点，还为关心“阿尔法狗”的科技迷点评背后的技术。所撰写的机器学习教科书，出版一年多已经重印20多次，也让他收获了“畅销书作家”的头衔。在学校里，他坚持给本科生上课，深入浅出的语言、旁征博引的案例、幽默生动的教学，不仅吸引了理工科院系的学生选修，大批文科学院的学生也很感兴趣，甚至还有从外地学校特意赶来蹭课的。

　　周志华在微博上不无得意地“抱怨”：“也不知道咋说好，144个选课学生，240人的教室加了座位还不够，正班学生告诉教务处说上课没座位，这下好，教务处下周改到300多人的教室了。”
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　　补充

　　“人工智能”这个词太大

　　这个词太大了——不仅是机器学习，自然语言处理、图像处理，甚至认知科学都能归入人工智能领域。人类学、社会学的研究也是人工智能发展过程中需要探讨的。

　　人工智能方向大致分为两个方向：

　　算法方向 ——包括机器学习、人工神经网络、智能计算等，可以简单理解为机器人的大脑系统，需要大量的运用到编程，算法。

　　所以，想走这个方向的，首先要对编程很有兴趣，然后本科可以选择数学系、统计系、计算机科学系、生物信息学。

　　机械传动方向 ——自动化。本科可以选择电子工程系、自动控制系。

　　通过这个可以看出，未来越来越需要综合性的人才，理科的同学，有时间可以看看文科的东西。文科的同学，以后若想从事相关工作，首先把数学学好，其次把本学到极致，例如学中文的同学，语言语义学学好了做自然语言处理就相当有优势。说到底，人工智能只是工具，学好本，然后看能否把人工智能当做手段、工具应到到本才是根本。

　　哪些学校开设人工智能

　　其实，在我的眼中，人工智能是一个概念，而不是一个。它是模仿、研究人类智力活动的决策、优化、控制、学习、规划、协作等问题的集合，这决定着每个学校所开设的课程都与其科研强项和教授分布直接相关。

　　目前，国内从事人工智能教学和科研的院校中，北京大学、清华大学(姚班)、大学、上海交通大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学(机器人)等实力较强。厦门大学、中南大学、大学、理工大学、东南大学、电子科技大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、北京理工大学、中山大学、华中科技大学和武汉大学等也是不错的选择。另外，还有三所录取分数不高但同样很有实力的学校：西安电子科技大学、上海大学和湖南大学。相对而言国内的人工智能教育还是相对落后，能出国的尽量出国。

　　事实上，人工智能对数学基础的要求高。所以，建议分数不够报考智能科学与技术或计算机的同学，优先考虑应用数学，其次考虑软件工程、自动化，较后考虑网络工程、电子电气类。数学基础好且希望从事人工智能科研工作的同学，可以在就读院校的数学与应用数学的同时，选修或旁听计算机系的课程，并在暑假找公司实习，这对今后的发展有极大帮助。

　　除了上面提到的这些大学，新近开始本科招生的中国科学院大学计算机也有相关课程。研究生可以考取本校人工智能技术学院。