人工智能技术及其应用：从历史演进到未来展望
人工智能技术及其应用：从历史演进到未来展望
人工智能作为当前全球最重要的技术社会变革之一，其发展历程充满曲折与突破。从20世纪50年代的萌芽到如今的蓬勃发展，人工智能经历了三次重要的发展浪潮。本文将带你回顾人工智能的历史演进，探讨支撑其发展的关键技术，并展望其在金融领域的应用前景。
一、人工智能的发展历程
（一）演进历史
人类赋予机器思考能力的梦想由来已久。20世纪40-50年代，跨学科研究为人工智能奠定了基础。1943年，皮茨和麦卡洛克提出人工神经网络概念；1955年，西蒙与纽厄尔开发出首个启发式程序"逻辑理论家"，开创了符号主义学派。
1956年，麦卡锡等人组织的达特茅斯会议正式确立了"人工智能"这一领域。然而，由于计算能力的限制，人工智能在1974年后陷入低谷。直到20世纪80年代，专家系统和联结主义的复兴才带来了第二次发展浪潮。2006年，辛顿等人在深度学习领域的突破，开启了人工智能的第三次浪潮。
（二）人工智能呈爆发式增长
近年来，人工智能的繁荣得益于云计算、大数据和深度学习的协同发展。云计算提供了强大的计算资源，大数据为算法训练提供了丰富的素材，而深度学习则让机器具备了更强大的学习能力。
麦肯锡报告显示，2016年科技巨头在人工智能上的投入高达200亿-300亿美元，其中90%用于研发与部署。《人工智能指数2017年度报告》显示，2016年人工智能初创公司的数量是2000年的14倍，充分展现了人工智能领域的蓬勃发展。
二、人工智能技术的情况
（一）基础技术
- 云计算
云计算为人工智能提供了强大的计算基础设施。美国国家标准与技术研究院（NIST）将云计算定义为一种模型，它允许用户通过网络随时访问可配置的计算资源池。云计算的五个基本特征包括按需自助服务、广泛的网络接入、资源池、快速扩展以及可度量的服务。
亚马逊AWS深度学习系统的推出，为机器学习实践者提供了强大的计算支持，显著提升了人工智能在机器视觉、语音识别等领域的性能。
- 大数据
大数据是人工智能发展的基石。进入移动互联网时代后，数据生成速度呈爆炸式增长。预计到2020年，全球数据总量将达到44万亿GB，其中中国产生的数据量将占全球总量的近20%。
大数据具备数据体量巨大、类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点。通过分析这些数据，人工智能能够不断优化算法，提高决策准确性。
（二）通用技术
- 机器学习
机器学习是实现人工智能的关键方法，它通过数据和算法训练模型，使机器能够对真实世界事件进行分析决策与行为预测。从简单的符号推理到复杂的深度学习，机器学习技术的演进推动了人工智能的快速发展。