;目录;1.掌握人工智能发展以及与其他新技术的关系
2.了解人工智能的发展历程
3.了解人工智能的产业结构、代表企业及人才培养要求
4.思考人工智能可能替代哪些岗位、催生哪些就业机会;1.知识点
AI发展历程AI产业结构人工智能训练师
2.技能点
理解人工智能的发展目标及与其他新技术的相互关系
3.重难点
通过本单元的学习，重点了解人工智能的产业结构、具体应用及对应的人才培养层次；难点是拓展学习人工智能训练师诞生的职业背景，理解其岗位能力要求和数据标注及训练的重要性。;【内容概览】;“云”“物”“大”“智”
物联网：对接真实的物理世界，获取海量数据；
云计算：为海量数据提供强大的承载能力；
大数据：对海量数据进行挖掘和分析，实现数据到信息的转换；
人工智能：对数据进行学习，对信息进行理解，最终实现数据到知识和智能的转换。
如果用人体来比喻，物联网是人体的神经网络，大数据是流动的血液，云计算是心脏，人工智能则是掌控的大脑。;人工智能是什么？
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，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。概括来说，就是研究如何使机器具备以下能力：
能听（语音识别、机器翻译等）；
会说（语音合成、人机对话等）；
能看（图像识别、文字识别）；
能思考（人机对弈、定理证明等）；
会学习（机器学习、知识表示等）；
会行动（机器人、自定驾驶汽车等）；
能应变（认知智能、自主行动）。;人工智能的研究领域
包括语音识别、图像识别、机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱、脑机互动等等。;人工智能的智能水平
人工智能像“人”一样，其智能水平也在逐步发展，从低到高可划分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。
第一层次：计算智能——机器像人类一样会计算、传递信息，例如神经网络、遗传算法等，各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能。
第二层次：感知智能——机器能听会说、能看会认，像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶等。
第三层次：认知智能——机器能理解会思??，主动采取行动，这是人工智能领域专家们正在努力的方向，比如微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。;人工智能的智能水平
三种智能水平的行业应用特点：
第一种类型，信息完全输入的状况。在这种状况下，机器得到输入，就可以充分准确的得到相应的输出。像实时语音转写，人脸识别、图像识别等技术，“输入”即可以得到“输出”，在这一领域机器将来可以完全替代人工。
第二种类型，是仅仅有输入还不够，还需要知识积累，需要思维判断的工作。这一领域是人和机器耦合的，比如机器人可以回答孩子的问题，教孩子知识，和孩子玩耍，但不能完全代替父母陪伴孩子、和孩子实时交流等。这种场景下：机器无法完全替代人工，而是辅助人，人机耦合进行工作。
第三种类型，没有信息输入，而是主要靠创意，靠想象力的工作。今天的机器可以作图、作曲、写诗，但更多还是模仿，让机器具备思考的能力、主动创作的能力目前还很难做到。这是人工智能发展的未来趋势之一，因此需要创意和想象力的工作是机器无法取代的。?;人工智能的发展历程可分为三段时期、6个阶段。
第一阶段：人工智能起步期1956—1980s
1956达特茅斯会议标志AI诞生
1957神经网络Perceptron被罗森布拉特发明；1964年，首台聊天机器人诞生
1970受限于计算能力，人工智能进入第一个寒冬
第二阶段：专家系统推广1980s—1990s
1980卡耐基梅隆大学推进第一个名为XCON的专家系统，具有一套强大的知识库和推理能力，可以模拟人类专家来解决特定领域问题，从此，机器学习开始兴起
20世纪80年代中-90年代中，专家系统应用有限，且经常在常识性问题上出错，人工智能迎来第二个寒冬;第三阶段：深度学习2000s—至今
1997IBM的“深蓝”战胜国际象棋冠军，成为人工智能史上的一个重要里程碑
2006Hinton提出“深度学习”的神经网络
2012Google无人驾驶汽车上路，人工智能迎来爆发式增长的新高潮
近十年来，随着大数据、云计算、物联网等信息技术的发展，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”，实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。
总体趋势：
人工智能的发展历程曲折起伏，高峰与低谷交替出现。未来随着人工智能核心技术的突破，将不断改善提升现有的局限性，向各行各业快速渗透融合，这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。;人工智能的产业链划分概览;基础支撑层（基础层）
——人工智能产业的基础