2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體的十的大流行語”。入選理由：經過多年的演進，人工智能發展進入了新階段。為搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國，2017年7月20日，國家員印發了《新一代人工智能發展規劃》。《規劃》提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，為我國人工智能的進一步加速發展奠定了重要基礎。。。應用智慧城市、金融安防、廣告營銷等場景，可以在嵌入式設備、移動設備和個人電腦上實現毫秒級的人臉檢測。福州福建珍云數字科技AI圖像檢測識別

《重大領域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大學中國科教戰略研究院發布）認為當前以大數據、深度學習和算力為基礎的人工智能在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術應用上已較為成熟，但對于需要知識、邏輯推理或領域遷移的復雜性任務，人工智能系統的能力還遠遠不足。基于統計的深度學習注重關聯關系，缺少因果分析，使得人工智能系統的可解釋性差，處理動態性和不確定性能力弱，難以與人類自然交互，在一些敏感應用中容易帶來安全和倫理風險。類腦智能、認知智能、混合增強智能是重要發展方向。福州珍云數字AI視頻魔方教育場景涉及的作業、試卷中的公式、手寫文字、題目等內容識別。用于智能閱卷、搜題等。

人工智能：智能程序的科學

1956年JohnMcCarthy創建的「人工智能」（AI）是一個通用術語，指的是表現出智能的行為的硬件或軟件。用McCarthy教授的話來說，它是「制造智能機器，特別是智能計算機程序的科學和工程」。「AI」這個詞兒已經存在了幾十年，然而，一直以來進步有限，因為解決許多現實世界問題的算法太復雜了。復雜的活動包括進行醫療診斷，預測何時機器將失效或測量某些資產的市場價值，涉及成千上萬的數據集和變量之間的非線性關系。在這些情況下，很難使用我們的數據來「優化」我們的預測。在其他情況下，包括識別圖像中的對象和翻譯語言，我們甚至不能制定規則來描述我們目標。舉個例子：我們怎么能寫一套規則，完整地描述一只狗的外觀？如果我們可以降低從程序員到程序的復雜預測（數據優化和特性規范）的難度呢？這是現代人工智能的關鍵點。

2018年，Facebook研發的兩個機器人被發現開始使用自己的語言進行交流，這種語言對人類來說是無法理解的。這一事件引起了人們對人工智能是否會的擔憂。2019年，OpenAI開發了一款人工智能模型，可以生成極為逼真的語言文字。然而，他們在發布該模型時，決定將部分源代碼隱藏起來，以防止其被用于惡意目的。2021年，GPT-3是當前自然語言處理模型之一。它被用于文本生成和語言分析等任務。然而，有人將GPT-3用于生成惡意文本，如虛假新聞，這引發了人們對人工智能的擔憂和警惕。2021年，OpenAI的研究人員開發了一種人工智能系統，可以通過在“大腦”中嵌入“知識”，使其具備新的技能。這種系統被稱為“達芬奇”，它可以在沒有接受任何訓練的情況下解決新問題，并具備快速學習新技能的能力。實現各種場景下千種鏡頭的識別。

系統（1960年代-1970年代）：系統是一種可以模擬人類決策過程的軟件系統。在20世紀60年代和70年代，系統得到了廣泛的應用，例如DENDRAL系統用于化學物質的結構識別。推理機和基于知識的系統（1970年代-1980年代）：推理機是一種可以通過邏輯推理來解決問題的系統，基于知識的系統則是一種可以使用先前知識來解決問題的系統。這些技術被廣泛應用于語言翻譯、證券交易等領域。機器學習（1990年代-2000年代）：機器學習是指計算機系統可以通過從大量數據中學習來改進性能的技術。在20世紀90年代和2000年代，機器學習得到了大量的發展和應用，例如，搜索引擎、語音識別等領域。十萬種實物和場景，包括10余項線索的識圖能力.三明福建珍云數字科技AI視頻魔方

提供相應的API服務，充分滿足各類開發者和企業用戶的應用需求.福州福建珍云數字科技AI圖像檢測識別

《人工智能的未來》：詮釋了智能的內涵，闡述了大腦工作的原理，并告訴我們如何才能制造出真正意義上的智能機器——這樣的智能機器將是對人類大腦的簡單模仿，它們的智能在許多方面會遠遠超過人腦。霍金斯認為，從人工智能到神經網絡，早先復制人類智能的努力無一成功，究其原因，都是由于人們并未真正了解智能的內涵和人類大腦。所謂智能，就是人腦比較過去、預測未來的能力。大腦不是計算機，不會亦步亦趨、按部就班的根據輸入產生輸出。大腦是一個龐大的記憶系統，它儲存著在某種程度上反映世界真實結構的經驗，能夠記憶事件的前后順序及其相互關系，并依據記憶做出預測。形成智能、感覺、創造力以及知覺等基礎的，就是大腦的記憶-預測系統……福州福建珍云數字科技AI圖像檢測識別