人工智能神经网络概念

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人工智能神经网络概念范文第1篇

人工神经网络是近年来迅猛发展的前沿课题，它对突破现有科学技术的瓶颈起到重大的作用。本文剖析了人工神经网络的特征、模型结构以及未来的发展趋势。

【关键词】人工神经网络 神经元 矩阵

1 人工神经网络概述

人工神经网络（ANN）是一种用计算机网络系统模拟生物神经网络的智能神经系统，它是在现代神经生物学研究成果的基础上发展起来的，模拟人脑信息处理机制的一种网络系统，它不但具有处理数值数据的计算能力，而且还具有处理知识的学习、联想和记忆能力。

人工神经网络模拟了大脑神经元的组织方式，反映了人脑的一些基本功能，为研究人工智能开辟了新的途径。它具有以下基本特征：

1.1 并行分布性

因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是以一种有规律的序列排列，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个基本的处理单元，则整个系统可以是一个分布式处理系统，使得计算快速。

1.2 可学习性和自适应性

一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并能根据学习算法，或利用指导系统模拟现实环境（称为有教师学习），或对输入进行自适应学习（称为无教师学习），可以处理不确定或不知道的事情，不断主动学习，不断完善知识的存储。

（3）鲁棒性和容错性

由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想映射与联想记忆能力，容错性保证网络将不完整的、畸变的输入样本恢复成完整的原型，鲁棒性使得网络中的神经元或突触遭到破坏时网络仍然具有学习和记忆能力，不会对整体系统带来严重的影响。

1.3 泛化能力

人工神经网络是大规模的非线性系统，提供了系统协同和自组织的潜力，它能充分逼近任意复杂的非线性关系。如果输入发生较小变化，则输出能够保持相当小的差距。

1.4 信息综合能力

任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，能同时处理定量和定性的信息，适用于处理复杂非线性和不确定对象。

2 人工神经网络模型

神经网络是在对人脑思维方式研究的基础上，将其抽象模拟反映人脑基本功能的一种并行处理连接网络。神经元是神经网络的基本处理单元。

在神经网络的发展过程中，从不同角度对神经网络进行了不同层次的描述和模拟，提出了各种各样的神经网络模型，其中最具有代表性的神经网络模型有：感知器、线性神经网络、BP网络、自组织网络、径向基函数网络、反馈神经网络等等。

3 神经元矩阵

神经元矩阵是神经网络模型的一种新构想，是专门为神经网络打造的一个矩阵，它符合神经元的一切特征。

神经元矩阵采用矩阵形式，它可为n维向量组成。引入向量触头和信使粒的概念，向量触头可生长，即长度可变，方向可变，信使粒可“游荡”在矩阵中，建立各种联系。如图1即是神经元矩阵模型

（1）容器可产生一种无形的约束力，使系统得以形成，容器不是全封闭的，从而保证系统与外界的沟通和交互；各向量间可用相互作用的力来联系，而各个信使粒则受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神经元之间自主交互，神经元矩阵是一种多层次的管理，即一层管理一层。系统具有明显的层级制和分块制，每层每块均独立且协同工作，即每层每块均含组织和自组织因素。

（2）向量触头是中空的，信使粒可以通过向量或存储于向量中，所以又称为中空向量。向量存储了信使粒后，可以吸引更多的信使粒在附近，或使邻近向量转向、伸长，进而形成相对稳定的信息通路。

（3）当两条或更多的信息通路汇集时，可能伴随着通路的增强、合并，以及信使粒的聚集、交换，这是神经元矩阵运算的一种主要形式。通路的形成过程，也就是是神经元矩阵分块、分层、形成联接的过程，也为矩阵系统宏观管理、层级控制的实现奠定了基础。

神经元矩阵亦是一种具有生物网络特征的数学模型，综合了数学上矩阵和向量等重要概念，是一种立体的矩阵结构。尤其是将矩阵的分块特性和向量的指向特征结合起来，更好的体现了神经网络的整体性和单元独立性，系统的组织和自组织特征也更为凸显。信使粒以“点”的数学概念，增强了系统的信息特征，尤其是增强了矩阵的存储和运算功能。

4 人工神经网络的发展趋势

人工神经网络是边缘叉科学，它涉及计算机、人工智能、自动化、生理学等多个学科领域，研究它的发展具有非常重要意义。针对神经网络的社会需求以及存在的问题，今后神经网络的研究趋势主要侧重以下几个方面。

4.1 增强对智能和机器关系问题的认识

人脑是一个结构异常复杂的信息系统，我们所知道的唯一智能系统，随着信息论、控制论、计算机科学、生命科学的发展，人们越来越惊异于大脑的奇妙。对人脑智能化实现的研究，是神经网络研究今后的需要增强的地发展方向。

4.2 发展神经计算和进化计算的理论及应用

利用神经科学理论的研究成果，用数理方法探索智能水平更高的人工神经网络模型，深入研究网络的算法和性能，使离散符号计算、神经计算和进化计算相互促进，开发新的网络数理理论。

4.3 扩大神经元芯片和神经网络结构的作用

神经网络结构体现了结构和算法的统一，是硬件和软件的混合体，神经元矩阵即是如此。人工神经网络既可以用传统计算机来模拟，也可以用集成电路芯片组成神经计算机，甚至还可以生物芯片方式实现，因此研制电子神经网络计算机潜力巨大。如何让传统的计算机、人工智能技术和神经网络计算机相融合也是前沿课题，具有十分诱人的前景。

4.4 促进信息科学和生命科学的相互融合

信息科学与生命科学的相互交叉、相互促进、相互渗透是现代科学的一个显著特点。神经网络与各种智能处理方法有机结合具有很大的发展前景，如与专家系统、模糊逻辑、遗传算法、小波分析等相结合，取长补短，可以获得更好的应用效果。

参考文献

[1]钟珞.饶文碧.邹承明著.人工神经网络及其融合应用技术.科学出版社.

人工智能神经网络概念范文第2篇

当你用谷歌搜索东西、使用地图软件、在亚马逊上购物，或者对智能手机中的语音识别软件说话，其实都在使用人工智能。当你登录到Facebook，欣赏那些可爱的婴儿照片，人工智能都在塑造你的体验。

所有这些应用的背后都使用了算法，算法本质上是形成分析过程的一组规则，能够对变量输入做出响应。如今的算法，尤其是来自亚马逊和Facebook等巨头的算法，响应速度快，还不断学习。它们事先经过编程，可采集来自用户的更准确的响应；也就是说，结果是为控制算法的那些厂商服务的。

了解和响应

当你在亚马逊上购物时，算法在后台基于一个包含众多购买模式的庞大数据库，执行异常高级的运算，之后决定将什么产品展示在你面前。它实时响应你的点击轨迹。

你可能觉得，有一个活生生的私人购物助手是最好不过的选择；她了解潮流，对你本人很了解。可是人工智能技术厂商Ayasdi的首席营销官丹尼尔・德鲁克（Daniel Druker）表示，这样的私人购物助手与亚马逊没法比。亚马逊“利用人工智能，结合你之前的购买活动，从100万件商品中推测眼下哪些商品最能吸引你的眼球。没有哪个人能做到这一点。”

在Facebook上，出现在你个人动态（feed）中的朋友不多，那是因为Facebook的人工智能算法知道：你受不了个人动态内容太多的情况。于是，Facebook使用人工智能，对你关于私人关系圈的讯号做出敏感的反应，打造你的个人动态，建立起一种更有效的情感联系。要是你以为人工智能冷若冰霜、缺乏人情味，Facebook用它来窥视你的内心（以及Facebook另外12.3亿日常用户的内心）。它威力强大，说Facebook人工智能影响了美国总统大选毫不为过。

尽管人工智能目前具有巨大的影响力，但它仍被看作是太过遥远的一项神奇技术。人工智能技术厂商Sentient Technologies的创始人兼首席科学家巴巴克・霍加特 （Babak Hodjat）说：“算法或应用有多诱人、多新潮、多强大，并不重要。我常常出去介绍这些系统时，人们总是会说‘是的，那很智能、那很酷，但这不是人工智能。’”

人们之所以会有这种怀疑，是因为“普通公众而非从业人士常常误以为人工智能是包含情感智能、创造力、自主性等一系列能力的人类级一般智能。”霍加特说，因而，人工智能“总是被认为是我们会发明的下一大技术。我认为，今后10年至15年还会是这种情况。”

他表示，在许多当前的应用中，人工智能比人类更强大。“你只要说一个方面，我可以告诉你这个方面是如何实施的、如何比人类更强大。起码，人工智能运行起来更快，所以当下人工智能的决策和行动周期要比人类响应世界的速度快得多。”

人工智能在过去几年得到了突飞猛进的发展。百度硅谷人工智能实验室主任亚当・科茨（Adam Coates）说：“这在10年前是很难实现的。当然，未来几年，我们认为在人类非常擅长处理、但计算机向来不擅长的许多问题上，人工智能会取得巨大进展。比如说，识别图像中的实体，或者理解语音、对口语做出响应，那些是深度学习和人工智能技术在未来几年会持续改进的问题。”

推动与向前

什么功能在推动这些进展？人工智能必须获得什么样的功能才能向前发展？

皮特・阿贝尔（Pieter Abbeel）是加州大学伯克利分校的计算机科学系教授，也是人工智能教育初创公司Gradescope的联合创始人。他表示，首先，人工智能系统需要能够在没有人类干预的情况下自主学习。此外，它还在被告知诸如“你从这个角度堆方块，也许效果会更好”之类的信息时，应该有沟通和理解能力。“要是它无法领会这样的信息，我们不会认为它具有真正的智能。”

人类（至少理论上）能够利用过去的经验来推断和处理新环境，在这方面机器人则差的很远。为机器人编程、以便它在有限的环境下提供辅助要容易得多。人工智能科学家们想为机器人编程，以便处理相关的变化。

阿贝尔说：“它们需要运用过去获得的经验，推广到不一样但相类似的新场景，了解这种关联性。我对于机器人如何能真正从头开始学会做事很感兴趣。”从头开始学起是人类特有的能力；如果机器人能够真正做到填补其空白，它有望成为独立的个体。

但人工智能机器人的“学习能力”可能有许多不同的方式来定义，一些是很普通的“尝试和奖励”方式，类似于教狗学新花招。比如说，人工智能强化学习可编写机器人的软件，从试错过程中学习。加州大学伯克利分校的BRETT机器人基于行动后奖励的多少来使用强化学习技术。阿贝尔说：“奖励的变化让该机器人得以分辨什么是好的，什么是不好的，进而重点采用获得奖励多的策略。”

与之相仿，人工智能科学家使用监督式学习，为计算机馈送标记输入（这些是猫，这些是狗）的许多实例，并给出明确的目标输出（这是猫还是狗？）。非监督式学习给计算机馈送非标记数据（比如说许多动物的照片），计算机进行分类，或者以其他方式为该数据定义结构模型（这些动物身上的毛比其他这些动物多得多）。科茨表示，非监督式学习是“非常重要的研究热点，因为我们知道人类所做的在很大程度上是非监督式学习。”

人工智能“学习”的核心是神经网络，它类似人类大脑。跟大脑一样，面对更多的输入，神经网络会自我调整。阿贝尔说：“你展示足够多的那些实例，神经网络就会自我调整，说‘针对那个输入，我需要那个输出’；所以，要做到这一点，唯一的途径是，我需要调整联系的部分强度，那样我才能搞好那种对应。所以，在某种意义上，你在训练神经网络时，是让计算机学习它的计算机程序，而不是将计算程序编入到里面。”

科茨解释，不过打造神经网络并非易事。“一大挑战在于，我们不是非常清楚如何仅凭一些非标记、非结构化的数据来训练神经网络。我们不知道如何量化神经网络在处理这些种类的任务中的好坏。等到我们在这方面有了发现，那将是一大进步。但我们还没有到那一步。所以，这离人类智能相差甚远。”

人工智能神经网络概念范文第3篇

【关键词】自动化；人工智能；应用

一、人工智能应用基础理论

同一些热门的学科相比，人工智能作为一门比较边沿的学科，融合了社会科学与自然科学的相关知识体系，也可以表示为机器智能。早在1956年，人工智能的概念就被提出，人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现人类的智能，或者说人类让机器具有人类的智能、也可以说是人类的智能在机器上的模拟。电气自动化技术领域中人工智能的应用主要是集中在通过模拟人脑相关的机能来对目标信息进行有效的回馈、处理、收集、交换、分析等，并且还可以实现对生产进行处理与判断的能力，通过人工智能，电气自动化可以实现其生产上的全方位自动化，极大提高其生产过程的效率，以实现产业结构的调整与优化。

二、电气领域人工智能化控制的特点

在电气自动化的领域中，人工智能控制技术运用最多的就是包含了遗传算法、模糊形神经算法、模糊理论、神经算法等内容的非线性函数的近似器，其中AI函数的特点也十分显著：（1）在进行电气自动化人工智能相关设计的时候并不需要取得实际控制对象中精准的动态化模型，同时也不需要指明非线性或是参数变化等其他具体因素。（2）按照鲁棒特性、下降时间或是响应时间来进行相应的调整，便能够有效强化智能函数的性能：运用人工智能调整后，电气模糊逻辑的控制器具备的上升时间是一般控制器的1.5倍之多，并且下降时间也比一般控制器快了4倍，其中过冲也比较小。（3）由于电气人工智能的控制器具备一致性，同时不会与驱动器的相关特性产生直接联系，那么运行新的未知信息数据的时候也可以获取准确的预测结果。（4）电气人工智能的控制器能够通过应用时间和语言来设计，同时也比较容易调节，这就使得对信息与数据相关性更好，也易于进行修改与扩展，其抗干扰性能也较好，可以便于实现。

三、电气自动化技术中人工智能的应用分析

（1）电力系统中人工智能的应用。电力系统中人工智能技术相关应用主要集中于启发式搜索、模糊集理论、神经网络、专家系统这四个方面。专家系统作为一个集许多专业知识、经验、规则于一体的综合性程序系统，主要依靠的是某一特定领域相关的专家丰富知识与经验。对其进行具体操作时，要依照新的现实情况来对专家系统中的规则库以及知识库进行及时更新，这样才能适应发展的需求。神经网络则具备了全面的学习形式与完全分布式的基础存储方式，因此它在对大规模信息数据进行处理时加以应用，同时它具备了较强的复杂状态中相关分类能力和识别能力。那么在电力系统内进行短期负荷的预测时，BP神经网络就可以在充足的信息样本中开展对模型的合理分类工作，对输入数据进行分析选择，这样便可以构建出不同季节性的日预测与周预测模型。（2）电气控制技术中人工智能的应用。电气自动化的控制技术可以实现强化分配、交换、流通、生产等关键环节，在加大财力投入的同时尽可能减少人力，以便提高电气系统中的运作质量与效率。电气设备控制系统里面人工智能技术的应用包含了神经网络控制、专家系统控制与模糊控制等，而在实际的应用过程中，使用最多的则是模糊控制，这主要是源于其简单化的控制，同时又和现实情况联系密切。（3）电气设备设计中人工智能的应用。由于电气设备的具体设计是综合性、复杂性、专业性的过程，其涉及的范围也十分广，包括了电磁场、电子技术、变压器、电机、专业电路等领域，另一方面，这对其设计者也提出了更高的要求。通过人工智能方面的技术，能够实现大批较难迅速解决处理的模拟过程与相关繁琐计算，这就加强了设计过程内的工作精度和效率。当然，在电气设备设计进行的时候还要区别不同的情况与具体算法，比如说遗传算法会用在优化设计中，而专家系统总是用在开发性设计中。（4）电气故障诊断中人工智能的应用。在电气设备的故障诊断过程中，使用最为广泛的即是神经网络、专家系统、模糊理论等人工智能技术，尤其是对电气电动机、发电机进行的故障诊断。当前，电气系统中变压器的故障诊断通常适用方法为分析气体和分解变压器油中分解的气体，借助人工智能法可以有效提高相关诊断的准确性，其中人工智能技术通过结合模糊理论与神经网络，来完成故障诊断知识的神经网络以及模糊性的共同诊断过程，这样就可以从根本上提高诊断故障的全面性与准确性。

在电气自动化领域，人工智能应用集中体现于专家系统、自动程序设计、定理证明、逻辑推理、各类问题求解等方面，因此，在电气自动化技术中充分挖掘并利用人工智能的功能与效力，这样才能使工作更加顺畅、高效。

参 考 文 献

人工智能神经网络概念范文第4篇

关键词：继电保护；人工智能技术；应用；解析

中图分类号： TM58 文献标识码： A 文章编号：

人工智能技术是通过模拟人类分析问题的思维模式，采用智能手段处理问题的技术。这种技术在实际应用中，能够有助于人们处理一些较为复杂的、并且难以通过数学模型进行求解的问题，提高问题的处理效率。在电力系统中，采用人工智能技术对系统中存在的故障进行检测和处理，为电力系统继电保护工作的研究与发展提供了新方法。

一、继电保护中的人工智能技术

（一）专家系统

专家系统也简称为ES系统，它是发展最早的、起到继电保护作用的智能系统。同时，它也是在人工智能系统中应用最广泛、研究最深入的课题之一，这项智能系统与整个知识工程的研究是紧密相连的。专家系统的构造，主要涉及了它对知识的表达形式、知识的运用、知识的处理等方面的研究方法以及理论知识。这个系统不单单结合理论知识来解决一些定性的问题，同时，还通过一种启发式的知识，例如，专家经验等解决问题。这样一来，通过这一系统的使用，就可以在解决问题时缩小知识的搜索的范围，进而提高解决问题的效率。除此之外，专家系统当中的解释模块，可以对一些在推理过程中使用到的知识、推理过程、推理结论进行进一步的解释说明。

在电力系统中的继电保护专家系统当中，通常所使用的表达知识的方式主要有以下几种：生产模式下的规则表示方法、框架模式下的表示方法、过程模式下的知识表示方法、面向对象的表示方法、知识模型的表示方法。其中，面向对象的表示方法和知识模型的表示方法是在智能技术、语言技术以及计算机技术发展的基础上形成的。专家系统在继电保护的管理以及整定工作当中得到了广泛的使用。一旦电力系统的运行模式发生改变、引进新的设备或者设备进行检修，面对这些现象，专家系统的定值以及相应的保护配置都会发生改变。另外，专家系统还可以依据其自身的运行规程、电网结构以及专家经验等功能，来对协助系统的应用人员做出保护对策。在人工智能系统中的专家系统虽然可以模拟专家来对继电保护工作做出相应的决策，但是，这种智能系统在实际使用的过程中还存在一些不足之处。例如，该系统在建立知识库以及维护知识库的方面还不是很完善，并且容错能力差，特别是在对一些难度较大、复杂程度较高的故障进行推理时，系统的反应速度较慢。以上种种不足，都会在一定程度上影响专家系统对继电保护的精准程度。

（二）人工智能系统中的模糊理论

模糊理论简称为FST理论，这个理论通过模糊隶属度这一概念来表述一些不确定、不精准的现象和事件。同时，在模糊理论当中引进了近似推理以及语言变量等模糊逻辑，通过这样的形式，来表达一些经验知识。通过对这一理论多年的探索和研究，如今，它终于成为能够具备一套完整推理体系的继电保护智能技术，并且被广泛的运用到电力系统当中。人们在对一件事物进行了解和认识时，过程往往都是在一定层面上来对失误进行辨别和划分，在这期间，并不需要精准的、复杂的计算。然而，模糊理论在解决问题时正是采用了模糊模式，为事物的识别工作提供了便捷、有效的途径。在整个电力系统当中，会存在很多电气量，通过微机保护能够在这方面对人类辨别失误的能力进行模仿，并且可以区分和辨别不同对象的特征，最后，利用智能化系统来实现对事物更高的辨别性能。

在进行电力系统中的继电保护工作时，智能模糊理论已经被广泛的应用，并且在一些领域上有了更新的进展。例如，发动机的保护工作、主变保护以及线路保护等等。但是，在模糊理论的应用过程中也会存在一些问题，例如，它在针对复杂的系统进行模辨识、建立、修改，以及对隶属度方面的获取都还没有得到进一步的完善。因此，这个系统在实际应用中并不具备一定的学习能力，自然，在使用的过程中会受到一些条件的制约，进而导致其功能不能很好的发挥出来。

（三）人工神经网络

人工神经网络这一系统的工作原理是最大限度上模拟人类的认知过程和人脑内部的组织结构，通过这样的形式来对相关信息进行处理。人工神经网路系统自身具备很多优势，例如，它具备联想记忆功能、适应能力强，可以进行并行分布处理等等。因此，这项系统凭借自身的优势在继电保护工作中得到了重视，并且广泛应用。在使用人工神经网络对电力系统中的故障进行检查时，它的诊断方法会与专家系统存在一定的差异性。人工神经系统更加注重于通过对标准样本的训练与学习，进而对系统内部的阈值和连接权进行调整，这样一来，就可以让知识分布在网络上，形成人工神经网络的记忆模式。由此可见，人工神经网络系统在获取知识方面的能力十分强大，同时，它能够有效的对含噪声的数据进行处理，这在一定程度上弥补了专家系统在对故障检测时存在的不足。人工神经网由于本身属于非线性的反射，所以，它可以通过这一方法来解决一些较为复杂的、并且难以求解的非线性问题，这也是它能够在继电保护工作中得到广泛应用的原因之一。最近几年以来，在电力系统的继电保护方面渐渐出现通过利用人工神经网络系统来对故障的距离、类型进行判断，进而有针对性的保护电力设备。

通过使用神经网络系统来完成继电保护工作，这不仅可以对故障进行准确的判断，同时，也提高了解决电力系统中电力故障问题的效率。但是，这种方法在性能上也存在一些不足，例如，对于一些具有启发性的知识在处理上还不是很擅长、性能的发挥主要依靠样本的完备程度决定等等。

二、人工智能技术在继电保护中的应用

对于每一种人工智能技术来说，在对其进行控制和应用的过程中都会存在一定的局限性，并且由于这个局限性而导致在处理电力系统当中的一些复杂问题时，技术不能充分的发挥出它的功能，达不到预期的效果。怎样把每一种人工智能技术在解决问题时的优势结合起来，最终形成一个具有强大功能的综合性人工智能控制技术，那将会在很大程度上提高处理电力系统当中故障的能力。因此，我们在人工智能技术的实际应用当中，要尽量规避每个系统当中的不足，综合利用人工神经网络、专家系统、模糊理论的优势，更好的完成电力系统保护工作。在实际应用中，可以结合人工神经网络系统和专家系统，对变电站进行分层分布的故障诊断；可以结合神经网络和模糊理论，依据经过改良之后的IEC三比值法，以此建立可以为电力系统中的变压器进行故障诊断的模糊神经网络模型。通过这个模型能够有效的对系统中一些不固定的故障因素进行处理，并且它具备了较强的获取知识的能力。从人类思维的发展模式角度来看，将各种人工智能技术进行融合，分析影响人工智能诊断准确率的因素，进而提高检测故障的准确率。

总结：

综上所述，针对目前现有的人工智能技术进行重新整合，让它们可以充分的发挥出自身的优势，扬长避短。深入的分析人工智能技术的理论知识和应用方法，研究完善继电保护的手段，提高人工智能技术对故障的处理能力，确保电力系统能够健康、稳定运行。

参考文献：

[1]张沛超，胡炎，郁惟镛.继电保护专家系统中知识的面向对象表示法[J].继电器，2010（09）.

[2]王威，郁惟镛，张沛超.面向对象的继电保护整定计算专家系统的研究[J].电力系统及其自动化学报，2010（02）.

人工智能神经网络概念范文第5篇

关键词：人工智能；云计算；大数据

最近火热的美剧《西部世界》里传递出很多关于人工智能的信息，在围绕如何突破机器极限，形成自主意识方面，提出了富有科幻现实色彩的方法-冥想程序， 将意识形成描绘成了“走迷宫”的过程，同时在道德层面又一次将“人工智能是否能成为有别于人类的另一个物种”的问题呈现在广大观众面前。

“人工智能”（AI）这一概念最早由马文・明斯基和约翰・麦卡锡于1956年的“达特茅斯会议”上共同提出。1960年，麦卡锡在美国斯坦福大学建立了世界上第一个人工智能实验室。经过近几年互联网的飞速发展，AI对企业甚至是行业产生了巨大而又深远的影响。机器学习，尤其是深度学习技术成为人工智能发展的核心。越来越多的硬件供应商专为深度学习和人工智能定制设计芯片。如IBM的人脑模拟芯片SyNAPSE（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics，自适应塑料可伸缩电子神经形态系统）芯片，含有100万个可编程神经元，2.56亿个可编程突触，每消耗一焦耳的能量，可进行460亿突触运算。

云计算和大数据作为人工智能的基础， 在工业制造等众多场景中得到了广泛应用，比如很多工厂都在传送带上加装了传感器，将压力、温度、噪音和其他一些参数实时传到云端，将工厂真正连上网络，然后利用人工智能的算法对这些数据进行比对，由此提前为工厂提供预警和远程检测服务。这种将生产流程及产品通过物联网连接到云端，然后利用算法进行大数据分析的模式，将在更多的行业被广泛应用。

目前人工智能主要有10个应用子领域，分别是机器学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语音处理、实时语言翻译、情感感知计算、手势控制、推荐引擎及协同过滤、视频内容自动识别。各方向处于不同的发展阶段，发展程度有高有低。但驱动发展的先决条件主要体现在感知能力、理解能力、学习能力、交互能力四个方面。

1 感知能力

目前人工智能的感知主要通过物联网来实现，它提供了计算机感知和控制物理世界的接口与手段，能够采集数据、记忆，分析、传送数据，进行交互、控制等。比如摄像头和相机记录了关于世界的大量图像和视频，麦克风记录了语音和声音，各种传感器将它们感受到的世界数字化。这些传感器就如同人类的五官，是智能系统的数据输入，是感知世界的方式。

2 理解能力

智能系统不同于人脑，没有数以千亿的神经元，对事物问题的理解在现阶段还很大程度上依赖于处理器的计算分析能力。近年来，基于GPU（图形处理器）的大规模并行计算异军突起，拥有远超CPU的并行计算能力。从处理器的计算方式来看，CPU计算使用基于x86指令集的串行架构，适合尽可能快的完成一个计算任务。而GPU诞生之初是为了处理3D图像中的上百万个像素图像，拥有更多的内核去处理更多的计算任务。因此GPU具备了执行大规模并行计算的能力。云计算的出现、GPU的大规模应用使得集中化数据计算处理能力变得空前强大。

3 学习能力

学习能力的培养类似人类需要教材和训练。据统计，2015年全球产生的数据总量达到了十年前的20多倍，大数据的发展为人工智能的学习和发展提供了非常好的基础。机器学习是人工智能的基础，而大数据和以往的经验就是人工智能学习的书本，以此优化计算机的处理性能。不可忽视的是近年来科技巨头为了提前布局AI生态，纷纷开源平台工具，极大地丰富了机器训练的素材和手段。如谷歌了新的机器学习平台TensorFlow，所有用户都能够利用这一强大的机器学习平台进行研究，被称为人工智能界的Android。IBM宣布通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供System ML人工智能工具的源代码。微软则开源了分布式机器学习工具包DMTK，能够在较小的集群上以较高的效率完成大规模数据模型的训练，并于2016年7月推出了开源Project Malmo项目，用于人工智能训练。

4 交互能力