高級人工智慧系統

Ⅰ 人工智慧是什麼

人工智慧（計算機科學的一個分支）

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，但沒有一個統一的定義。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。但是這種會自我思考的高級人工智慧還需要科學理論和工程上的突破。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。
工智能的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。

Ⅱ 高級人工智慧的目錄

《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 人工智慧的淵源
1.2 人工智慧的認知問題
1.3 思維的層次模型
1.4 符號智能
1.5 人工智慧的研究方法
1.6 自動推理
1.7 機器學習
1.8 分布式人工智慧
1.9 人工思維模型
1.10 知識系統
習題
第2章 人工智慧邏輯
2.1 概述
2.2 邏輯程序設計
2.3 非單調邏輯
2.4 封閉世界假設
2.5 默認邏輯
2.6 限制邏輯
2.7 非單調邏輯NML
2.8 自認知邏輯
2.9 真值維護系統
2.10 情景演算的邏輯基礎
2.11 框架問題
2.12 動態描述邏輯DDL
習題
第3章 約束推理
第4章 定性推理
第5章 基於範例推理
第6章 概率推理
第7章 歸納學習
第8章 類比學習
第9章 解釋學習
第10章 粗糙集
第11章 支持向量機
第12章 關聯規則
第13章 知識發現
第14章 分布智能
第15章 進化計算
第16章 人工生命

Ⅲ CCCF專欄 | 智能計算系統——一門人工智慧專業的系統課程

我國人工智慧底層研究能力缺失的現象嚴重，最根本的原因在於這方面人才教育培養的缺失。2018年中，作者陳雲霽在中國科學院大學開設了一門「智能計算系統」課程。這門課程受到了學生的歡迎，有很多選不上課的學生跟著旁聽了整個學期。

關鍵詞：智能計算系統 人工智慧 專業課程

編者按 ：5年前，本文作者陳雲霽受邀在CCCF專欄上發表了一篇題為《體系結構研究者的人工智慧之夢》 1 的文章，第一次公開介紹他從通用處理器轉向深度學習處理器方向的心路歷程（那篇文章後來也被收錄進了《CCCF優秀文章精選》）。經過5年的努力，陳雲霽在深度學習處理器方向作出了國際公認的貢獻：他的學術論文被頂級會議ISCA』18超過四分之一的論文引用，他的技術成果被應用到華為、曙光、阿里等近億台智能手機和伺服器中。他因此被Science雜志評價為智能晶元的「先驅」和「領導者」。現在，當深度學習處理器已經成為學術界和工業界的熱點時，陳雲霽再次轉身，邁向人工智慧系統課程教學的新舞台。這篇文章將和大家分享他走向這個新舞台的心路歷程。

智能計算系統課程的開設

我是一名中國科學院計算技術研究所的青年科研人員，主要從事計算機系統結構和人工智慧交叉方向的基礎研究。看到本文的標題和作者單位，大家可能會覺得有一點奇怪：作者和人工智慧專業課程有什麼關系？因為傳統意義上，上課是高校教師的職責，中國科學院的員工除非是自願擔任了中國科學院大學（國科大）的崗位教授，否則並沒有上課的義務。

驅使我主動思考人工智慧專業課程設計的最主要的原因，是這樣一個眾所周知的現象：越是人工智慧上層（演算法層、應用層，見圖1）的研究，我國研究者對世界作出的貢獻越多；越是底層（系統層、晶元層），我國研究者的貢獻越少。在各種ImageNet比賽中，我國很多機構的演算法模型已經呈現「霸榜」的趨勢，可以說代表了世界前沿水平。但這些演算法模型絕大部分都是在CUDA 2 編程語言、Tensorflow編程框架以及GPU之上開發的。在這些底層「硬 科技 」中，我國研究者對世界的貢獻就相對少了很多。底層研究能力的缺失不僅會給我國人工智慧基礎研究拖後腿，更重要的是，將使得我國智能產業成為一個空中樓閣，走上信息產業受核心晶元和操作系統制約的老路。

圖1 人工智慧研究大致層次

我國人工智慧底層研究能力缺失的原因很多，我認為最根本的原因在於這方面的人才教育培養的缺失。沒有肥沃的土壤，就長不出參天大樹。沒有具備系統思維的人工智慧專業學生，我國就難以出現傑夫·迪恩(Jeff Dean)這樣的智能計算系統大師，也不會產生有國際競爭力的智能系統產品。因此，在人工智慧專業學生的培養上，我們應當主動作為去改變局面。

2018年我國有35個高校設立了人工智慧本科專業，這是重新思考和梳理人工智慧培養體系的一次重大機遇。就我目前的了解，大部分高校在考慮人工智慧課程體系時，採用的是純演算法、純應用的教學思路。這樣培養出來的學生，仍然是偏向上層應用開發，對智能計算系統缺乏融會貫通的理解。

事實上，各個高校不乏有識之士，在課程設計上繞開系統課程往往受制於三大客觀困難：一是國內還沒有太多人工智慧系統類的課程可供參考，二是國內缺乏人工智慧系統類課程的師資，三是國際上缺乏人工智慧系統課程的教材。

基於自己的研究背景，我對人工智慧的演算法和系統都有一些粗淺的涉獵。我是否能為解決人工智慧系統課程、師資、教材上的困難作一點微薄的貢獻？是否可以身體力行地培養一些具備系統思維和能力的人工智慧專業學生呢？

因此，2018年中，我向中國科學院大學申請開設一門人工智慧專業的系統課程，名為「智能計算系統」（曾名「智能計算機」），希望能培養學生對智能計算完整軟硬體技術棧（包括基礎智能演算法、智能計算編程框架、智能計算編程語言、智能晶元體系結構等）融會貫通的理解。這門課程受到了學生的歡迎，有很多選不上課的學生跟著旁聽了整個學期。讓我尤其感動的是，有其他研究所的學生慕名自發地從中關村跑到懷柔來聽課，上一次課來回車程就要三個小時，回到中關村都是深夜。這也許能說明這門課對學生來說有一定吸引力，大家在聽課中有真正的收獲。

人工智慧專業學生培養和課程體系

人工智慧專業的課程體系設計應該服務於學生培養目標。那麼高校人工智慧專業應該培養什麼樣的學生？

這個問題可能還沒有統一的答案。對比和人工智慧專業非常接近的計算機專業，高校的計算機專業培養的顯然不是計算機的使用者，而是計算機整機或者子系統的研究者、設計者和製造者。

我國計算機專業的前輩在六十多年前開始設立計算機專業時，就高瞻遠矚地設計了一個軟硬結合的方案來培養計算機整機或者子系統的研究者、設計者和製造者。這套方案經過六十年的演進，依然基本保持了當年的初衷。今天，各個高校的計算機專業，基本都開設了計算機組成原理、操作系統、編譯原理、計算機體系結構等系統類的必修課程（見圖2）。也就是說，雖然計算機專業的學生畢業後大多從事軟體開發工作，但是他們對計算機硬體系統還是有基礎的了解的。

圖2 網易雲課堂上的計算機專業培養方案 3

人工智慧專業學生的培養目標應當是人工智慧系統或者子系統的研究者、設計者和製造者。只有實現這個目標，高校培養的人才才能源源不斷地全面支撐我國人工智慧的產業和研究。為了實現這個目標，人工智慧專業的課程設計應當包括軟硬兩條線（就像計算機專業）。如果人工智慧專業只開設機器學習演算法、視聽覺應用等課程，那充其量只能算是「人工智慧應用專業」或者「人工智慧演算法專業」。畢竟演算法只是冰山露出水面的一角，冰山底下90%還是硬體和系統。

就拿擁有世界上最大的AI演算法研究團隊的公司谷歌來說，谷歌董事長約翰·軒尼詩(John Hennessy)是計算機體系結構科學家，圖靈獎得主；谷歌AI的總負責人傑夫·迪恩(Jeff Dean)是計算機系統研究者；谷歌AI最令人矚目的三個進展(Tensorflow, AlphaGo, TPU)都是系統，而不僅僅是某個特定演算法，演算法只是系統的一個環節。因此，從人工智慧國際學術主流來看，系統的重要性是不亞於演算法的。

只學過演算法的學生或許對於調模型參數很在行，但是對一個演算法的耗時、耗電毫無感覺。這樣的學生不具備把一個演算法在工業系統上應用起來的基本功（因為一個演算法真正要用起來必須滿足延遲和能耗的限制）。

只有加入了系統線的課程，學生才能真正理解人工智慧是怎樣工作的，包括一個人工智慧演算法到底如何調用編程框架，編程框架又是怎麼和操作系統打交道，編程框架里的運算元又是怎樣一步步在晶元上運行起來。這樣的學生能親手構建出復雜的系統或者子系統，在科研上會有更大的潛力，在產業里也會有更強的競爭力。正如業界所雲：「會用Tensorflow每年賺30萬人民幣，會設計Tensorflow每年賺30萬美元。」

有很多老師和我說：「人工智慧專業確實應當有一些系統類的課程。但國內從來沒有開過這樣的課，也沒有合適的教材，我們學院也缺乏相應的老師來教這樣的課程。」這是很實際的三個客觀困難，但不應當影響我們對人工智慧專業的課程設計。

從學生角度講，人工智慧專業開設什麼課程，應該是看國家和企業需要學生會什麼，而不完全是看老師現在會什麼。六十年前，我國沒有幾個人見過計算機，更別說開課了。但為了兩彈一星等科學和工程計算任務，我國依然成立了中科院計算所，並在計算所辦計算機教師培訓班，在清華大學、中國科學技術大學等高校（此處恕不能一一列全）開設計算機專業，這才有了今天我國巨大的計算機產業。

從教師角度講，人工智慧的系統研究已經成為國際學術熱點，講授這類課程是一個教學相長的過程，能幫助教師走到國際學術前沿。今年美國計算機方向Top4高校（斯坦福大學、卡耐基梅隆大學、加州大學伯克利分校和麻省理工學院）以及其他多個國際單位的研究者聯合發布了一份名為「Machine Learning System（機器學習系統）」的白皮書。在這樣的新興熱門方向布局培育一批青年教師，無疑對提升所在高校乃至我國在人工智慧學術界的影響力有巨大幫助。

因此，不論是對於人工智慧專業的學生還是教師來說，把系統類課程開起來，都是有必要，也是有實際意義的。

什麼是智能計算系統

簡單來說，智能計算系統就是人工智慧的物質載體。現階段的智能計算系統通常是集成通用CPU和智能晶元（英偉達GPU或寒武紀MLU等）的異構系統，並向開發者提供智能計算編程框架和編程語言等。之所以要在通用CPU之外加上智能晶元，主要是因為通用CPU難以滿足人工智慧計算不斷增長的速度和能耗需求。例如，2012年穀歌大腦用了1.6萬個CPU核運行了數天來訓練怎麼識別貓臉，這對於工業應用來說是很難接受的。顯然，要想真正把人工智慧技術用起來，必須使用異構的智能計算系統。而為了降低異構智能計算系統的編程難度，就需要有面向智能計算的編程框架和編程語言。

事實上，智能計算系統已經以種種形態廣泛滲透到我們的生活中了。IBM的超級計算機Summit用機器學習方法做天氣預報，BAT的數據中心上運行著大量的廣告推薦任務，華為的手機上集成寒武紀深度學習處理器來處理圖像分析和語音識別，特斯拉的自動駕駛系統……都可以看成是智能計算系統。在智能時代，中國乃至全世界都需要大批的智能計算系統的開發者、設計者、應用者。

智能計算系統的發展並不是一蹴而就的事情。20世紀80年代面向符號主義智能處理的專用計算機（Prolog機和LISP機）可以被看成是第一代智能計算系統。但是當時人工智慧缺乏實際應用，演算法也不成熟，而且當時摩爾定律還處於飛速發展階段，專用計算機相對每18個月性能就能翻番的通用CPU並沒有太大優勢。因此，第一代智能計算系統逐漸退出了 歷史 舞台。

「智能計算系統」課程重點關注的是第二代智能計算系統，主要是面向深度學習等機器學習任務的計算機。相對於30年前的第一代智能計算系統，當今的第二代深度學習智能計算系統可謂是碰到了天時地利人和。當前圖像識別、語音識別、自然語言理解、 游戲 、廣告推薦等人工智慧應用已開始落地，深度學習演算法發展速度令人應接不暇。尤其重要的是，通用CPU性能發展已經趨停，要支撐不斷發展的深度學習演算法，必須要靠智能計算系統。因此，深度學習智能計算系統會在很長一個階段里都是學術界和產業界關注的焦點。「智能計算系統」課程將能幫助學生深刻理解深度學習智能計算系統。

第二代智能計算系統主要支持深度學習等機器學習任務。未來如果人類真的要在通用人工智慧道路上再往前走一步，那未來的第三代智能計算系統需要支持的演算法將遠遠超出機器學習的范疇，必須包括聯想、推理、涌現等高級認知智能演算法。我個人猜測，第三代智能計算系統可能會是孵化通用人工智慧的虛擬世界環境。「智能計算系統」課程或許能激發學生的好奇心，吸引學生投身於未來的第三代智能計算系統的研究中。

智能計算系統課程概況

「智能計算系統」這門課程主要是面向人工智慧、計算機和軟體工程專業的高年級本科生或研究生。課程目標是培養學生對智能計算完整軟硬體技術棧（包括基礎智能演算法、智能計算編程框架、智能計算編程語言、智能晶元體系結構等）融會貫通的理解，成為智能計算系統（子系統）的設計者和開發者。

課程的前序課程包括C/C++編程語言、計算機組成原理和演算法導論（或機器學習）。課程的課時相對比較靈活，可以是大學期上一個學期（40學時，課程提綱見表1），可以是小學期集中上一周（20學時），也可以嵌入到其他機器學習課程中作為一個補充。對於20學時的短期學習，課程希望學生能對智能計算系統「知其然」，主要是面向實際操作；對於40學時的長期學習，課程希望學生能對智能計算系統「知其所以然」，因此要把機理講透。

表1 智能計算系統課程提綱（40學時）

在課程講授上，應該秉承兩個原則。一是應用驅動。一門好的工程學科的課程應當是學以致用的，尤其是「智能計算系統」這樣的課程，如果上完之後只學會了一些定理和公式，那基本沒效果。另外一個原則是全棧貫通。過去計算機專業課程設計有個問題，就是條塊分割明顯，比如操作系統和計算機體系結構是割裂的，操作系統對計算機體系結構提出了什麼要求，計算機體系結構對操作系統有哪些支持，沒有一門課把這些串起來。「智能計算系統」作為高年級本科生（或研究生）課程，有義務幫助學生把過去所有的人工智慧軟硬體知識都串起來，形成整體理解。

對於「智能計算系統」課程，驅動範例是一個抓手。在國科大上課時，我們選擇了視頻風格遷移作為驅動範例。簡單來說，風格遷移可以保留一個視頻中每幀圖片的基本內容，但是把圖片的繪畫風格改掉（比如從普通照片遷移成畢加索風格或者中國水墨畫風格等，見圖3）。對於學生來說，這是很有意思又在能力范圍之內的一個驅動範例。

圖3 從普通照片到畢加索風格遷移的驅動範例

我們圍繞如何實現視頻實時風格遷移，一步步帶著學生寫出演算法，移植到編程框架上，為編程框架編寫運算元，再為運算元設計晶元，構建多晶元系統，並測評這個系統的速度、能效和精度上的優勢和劣勢，然後進行系統的閉環迭代優化。最後再給大家一個智能計算系統的實驗環境，包括攝像頭和智能晶元開發板，學生就可以實現一個對攝像頭拍攝的視頻進行畫風實時轉換的「半產品」應用了。

結語

我的母親是一位中學教師。我自己成長過程中，對我幫助非常大的幾位前輩恩師陳國良、胡偉武和徐志偉，也都是常年浸淫在教學第一線，有著極大教學熱情的名師。從小到大，這些長輩的言傳身教，讓我深刻地感受到，教育是一項偉大的事業，能深刻地改變學生、改變行業、改變 社會 、改變國家、改變人類。今天我們教給學生的那些人工智慧知識，可能會影響明天我國在智能時代的競爭力。因此，雖然手頭有不少基礎研究任務，但我還是情願把培養人工智慧的系統人才當成自己未來最重要的使命，把自己絕大部分時間精力花在「智能計算系統」這門課程在各個高校的講授和推廣上。

非常欣慰的是，「智能計算系統」這樣新生的一門課程，雖然還有很多缺陷，但還是得到了很多師生的支持和鼓勵。我們已在或將在中國科學院大學、北京大學、北京航空航天大學、天津大學、中國科學技術大學、南開大學、北京理工大學、華中 科技 大學等多個高校聯合開設這門課程。今年我們還會開放這門課程的所有PPT、講義、教材、錄像、代碼、雲平台和開發板，供老師們批評指正。非常歡迎大家給我發郵件，提出寶貴意見。

未來，我們希望和更多培養人工智慧專業學生的高校合作，廣泛參與人工智慧系統課程的交流研討，共同提高人工智慧系統課程的教學水平。相信通過大家的共同努力，一定能解決人工智慧系統課程開設中的實際困難，使得我國未來培養出來的人工智慧人才沒有技術上的短板。

作為一名青年教師，我在教學能力和經驗上與很多教育領域的前輩有著巨大的差距，還需要更多地學習。這門「智能計算系統」課程，對於我國的人工智慧系統能力培養來說，也頂多是起到拋磚引玉的作用。正如魯迅先生在《熱風·隨感錄四十一》中寫給青年的一段話所言：「有一分熱，發一分光，就令螢火一般，也可以在黑暗裡發一點光……倘若有了炬火，出了太陽，我們自然……隨喜贊美這炬火或太陽；因為他照了人類，連我都在內。」

腳註：

1 此文發表在《中國計算機學會通訊》(CCCF) 2014年第5期，https://dl.ccf.org.cn/institude/institudeDetail?id=3738875863074816&_ack=1。

2 CUDA：Compute Unified Device Architecture，計算統一設備架構。

3 參見https://study.163.com/curricula/cs.htm。

作者介紹：

陳雲霽

CCF傑出會員、CCF青年科學家獎獲得者、CCCF編委。中科院計算所研究員。曾獲首屆國家自然科學基金「優秀青年基金」、首屆國家萬人計劃「青年拔尖人才」以及中科院青年人才獎等獎項。主要研究方向為計算機體系結構。[email protected]

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Ⅳ 人工智慧技術有哪些

人工智慧的應用十分廣泛，目前比較熱門的技術有自然語言生成、語音識別、機器學習平台、決策管理、生物識別技術等。下面一起看看詳細介紹。
1、自然語言生成
利用計算機數據生成文本。目前應用於客戶服務、報告生成以及總結商業智能洞察力。
2、語音識別
將人類語音轉錄和轉換成對計算機應用軟體來說有用的格式。
3、機器學習平台
不僅提供了設計和訓練模型，並將模型部署到應用軟體、流程及其他機器的計算能力，還提供了演算法、應用編程介面（API）、開發工具包和訓練工具包。
4、決策管理
引擎將規則和邏輯嵌入到人工智慧系統，並用於初始的設置、訓練和日常的維護和調優。
5、生物特徵識別技術
能夠支持人類與機器之間更自然的交互，包括但不限於圖像和觸摸識別、語音和身體語言。

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Ⅳ 人工智慧是高級伺服系統嗎

中國人工智慧發展迅猛，政府對人工智慧也是很重視的。人工智慧的專業方向有科學研究、工程開發、計算機方向、軟體工程、應用數學、電氣自動化、通信、機械製造，人工智慧的前景雖然很好，但是它的難度系數很高，目前人工智慧的人才需求量很大，相比於其他技術崗位，競爭度降低，薪資相對來說是較高的，因此，現在是進入人工智慧領域的大好時機。人工智慧的發展前景還是很不錯的，原因有幾點，智能化是未來的重要趨勢之一、產業互聯網的發展必然帶動人工智慧的發展、人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。
目前，人工智慧在計算機領域得到了廣泛的重視，我相信在未來的應用前景也會更加廣泛。

Ⅵ 什麼是高級AI工程師

人工智慧工程師。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

(6)高級人工智慧系統擴展閱讀：

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。

但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」。

Ⅶ 人工智慧系統1s內算出震源機制參數，我國的人工智慧技術如何

在不斷進步，並且前途廣闊。據了解，在《自然-通訊》平台上發布了一項有利於研究地震檢測系統工具的成果，該成果由中國科學技術大學教授張捷課題組研究出，採用人工智慧技術，能夠在一秒時間內計算出地震震源破裂機制參數。而近期中國科學技術大學開始和中國地震局合作研發地震檢測系統。

總而言之，這不僅僅是中國人工智慧技術邁出了一步，而且為研究地震檢測系統也同樣邁出了重要的一步。近年來，人工智慧算得上是熱門話題，也是繼互聯網，物聯網之後，國家和社會都會重點關注一個領域。即使這幾年國家投入了大量人才和資金進入該領域，中國人工智慧技術和成果也一直在突破，但是人工智慧的發展之路依舊很長。

前途廣闊，未來可期

由於社會的進步，國家的重視，人才的湧入，我國人工智慧發展前途將會十分廣闊。但是由於中國注重研發應用，少重視基礎，可能會導致人工智慧的發展不夠腳踏實地。但是，近年來國家也在不斷完善人工智慧發展方面的問題。

最後，你怎麼看待中國人工智慧的前景？