导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能系统怎么建立的的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
人工智能的发展历程
人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空，使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶等等。
这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。
人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
以上内容参考 工信部-人工智能的历史、现状和未来
人工智能怎么做呢？
人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
glowai的原理是什么
glowai的原理是采用人工神经网络构建一个完整的人工智能系统，并将该人工神经网络理论应用于电脑领域的项目中。它可以像人一样的思考，可以像人一样的行动，可以理性的思考，也可以理性的行动。说到行动，我们不能单单理解为它采取肢体行动的能力，而主要是它制定行动的决策，这就是非人类大脑所能及的了。用AI技术提高效率，提高生产力，比如当用户发起一个请求，系统会判断出属于哪个细分领域，然后转到相应的程序中去执行并给出反馈，顺着这个逻辑来看，AI这类研究或者产品直接决定了复杂场景的各种应用。
人工智能属于计算机的扩展和延伸，算是一门边沿科学，也可以定义为自然科学和社会科学的交叉学科，完全是高精尖技术，计算机发明后不久，人工智能学科即宣布创立，其目的就是要改进计算机的软件硬件构成，使他们掌握一种或多种人的智能，以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动 ，特别是解决用传统软硬件方法难以解决的问题。
工业人工智能的关键技术
(1)硬件
人工智能必须依靠算力、算法和数据，这些需要硬件为基础，必须具备专门的图像、语音等处理能力强、运算速度高的硬件。在分散处理、现场传感检测时，通常采用专门的人工智能(AI)芯片作为底层硬件，通常称为边缘计算网关。AI芯片按架构体系分为通用芯片CPU和GPU(图像处理单元)、半定制芯片FPGA、全定制芯片ASIC和模拟人脑的新型类脑芯片;按照应用场景可分为训练芯片、推断芯片、终端计算芯片等。人工智能先采用训练芯片训练数据得出核心模型，接着利用推断芯片对新数据进行判断推理得出结论，模型和推理也可以从已有的SDK(软件工具开发包)中获取，终端计算芯片主要采用简单实时性能的边缘计算控制输出。
(2)传感
人工智能场景中面对丰富多样和大量的各种数据及相关技术，其中绝大部分数据来源于传感器。传感器能将被测量的各种信息转变成相关数字信号，通常需要将电量、物理量、生物量、视觉、味觉、听觉等进行感知，涉及到感知的精度、速度等。一种新型传感器的发明，往往可以开发出相应的仪器装置。传感器分为常规传感器和智能传感器:常规传感器可以直接采集转换处理压力、温度、流量、电压等信号;智能传感器是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。与一般传感器相比，智能传感器通过软件技术可以实现低成本、高精度的信息采集，具有编程自动化、功能多样化等显著特点，已广泛应用于各种视觉、听觉、物理量和电量等传感检测。
(3)检测
工业人工智能系统的各个环节涉及供应链、产品生产质量、设备状态、能耗、生产环境等，这些需要大量的生产前期各种基础、生产物流、设备和环境等外界状态感知数据收集，并进行数据融合分析。这些检测的精度、速度、可靠性、分析能力等性能以及价格决定了生产应用的基础。目前成品和部件从离线集中式检测，逐步转变为加工在线、实时、嵌入到生产线及设备内部的检测;从独立的感知和检测转变为多传感器、多元异构数据的融合分析;从当前数据状态转变为数据标准化和溯源。检测延伸就包含了诊断，当生产过程异常导致产品质量下降或者事故时，利用传感器采集关键设备、生产线运行以及产品质量等获得各种智能检测数据，进行自动特征提取，采用大数据分析、深度学习等方法进行高精度智能诊断及溯源。
(4)数据
人工智能是建立在强大数据分析基础上的，现在计算机的大容量、高速运算能力和网络云平台给大数据应用提供了极大的可行性和便利性。大数据通常用来形容各行各业运行过程中发生的大量不同时序、多元异构的数据，往往看起来这些数据关联性不够紧密，在关系型数据库中分析时需要花费大量时间和资源进行处理。大数据不只是数据量大，而且数据种类多。要求实时性强。数据所蕴藏的价值大。各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律，获得规律性、有用的数据。
(5)建模
建模是认识生产过程对象和控制方法的最基本环节，不同产品、生产过程和控制要求涉及的模型差异较大，甚至难以找到相关的模型。特定模型包含工业生产过程的机制与知识，表达了生产设备、工艺参数、原材料和产品质量效率间的映射关系，设备或关键部件的退化机制，产线运行状况和工序之间的耦合关系。人工智能控制对象更加复杂和多样，往往是多输入多输出的多变量系统、非线性系统、时变系统。要求控制系统更快、精、复杂时，必须采用状态空间法、离散模型、人工智能等理论进行建模和控制。
(6)决策
决策包括优化、调度和控制等。由于产品、工艺和设备等不同，决策的方式差别很大。复杂工业生产通常由多工序、多台套设备和不同加工要求组成，涉及实时市场信息、生产条件以及运行工况，企业目标、计划调度、运行指标、生产指令与控制指令一体化优化等，需要协同企业管理者和生产管理者的知识并进行智能化处理。以ERP和MES变革为人机合作的管理与决策智能化系统，利用监测设备和产线运行状态的数据，借助智能优化算法，协同调度各个生产工序，控制相关的生产设备和工艺环节，实现生产全流程的产品质量、产量、消耗、成本等综合生产指标控制，保证生产全流程的整体优化运行决策。自主智能控制系统感知生产条件变化，相互协同，解决多目标冲突、干涉和多尺度现象，兼顾各种因素和权重影响，制定相应的优化决策目标，实现制造与生产全流程全局优化。
(7)预测
预测技术分为模型方法和数据驱动方法，在预测性维护、需求预测、质量预测等方面应用广泛。预测大多用于智能制造中设备维护，但是预测对工业生产整体或者其他关键环节的作用更加重要，比如产品成本价格和质量的趋势、产品原材料成本和质量的趋势、产品销售方式和市场趋势等，这些比起设备维护的预测可能更加重要。比如最近缺芯事件对 汽车 产业的影响、原材料涨价对产品的影响等，其影响远远超过制造产品效率的提升。大数据技术、云服务技术和人工智能技术的快速发展促进了预测技术不断提升。
预测性维护可利用工业设备运行数据和退化机制经验知识，预测设备剩余正常工况使用时间并制定维修策略，从而实现高效安全运行。需求预测根据厂商 历史 订单数据、市场预测及生产线运行状况，调节原料库存、指导生产出货进度，进行风险管理并减少生产浪费。质量预测通过产线、原料状态及相关生产数据分析产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，数字孪生技术可以有效促进质量预测。
人工智能是怎么来的？
人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
人工智能的起源是什么？
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。 \x0d\x0a \x0d\x0a 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。 \x0d\x0a \x0d\x0a 作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 \x0d\x0a \x0d\x0a 传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。 \x0d\x0a \x0d\x0a 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。\x0d\x0a \x0d\x0a 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。 \x0d\x0a \x0d\x0a 行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。\x0d\x0a \x0d\x0a 人工智能的研究经历了以下几个阶段： \x0d\x0a \x0d\x0a 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 \x0d\x0a \x0d\x0a 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 \x0d\x0a \x0d\x0a 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮 \x0d\x0a \x0d\x0a DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。 \x0d\x0a \x0d\x0a 第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展 \x0d\x0a \x0d\x0a 日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 \x0d\x0a \x0d\x0a 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展 \x0d\x0a \x0d\x0a 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 \x0d\x0a \x0d\x0a 第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮 \x0d\x0a \x0d\x0a 由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 \x0d\x0a \x0d\x0a IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。 \x0d\x0a \x0d\x0a 目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。 \x0d\x0a \x0d\x0a 人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能系统怎么建立的的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。