一、中国智能之父

1、吴文俊，中国著名数学家、中国中共党员、中国中国科学院院士。吴文俊对数学的主要领域做出了重大贡献——拓扑、创造了数学机械化的新领域，获得了第一届国家最高科学技术奖、第一届国家自然科学一等奖、拥有东方诺贝尔奖的名称邵逸夫数学奖、国际自动推理奖，赫兰德自动推理杰出成就奖。

2、吴文俊出生于1919年的上海，他于1940年毕业于交通大学数学系。1949年从法国毕业，1951年回到中国。他是北京大学、中国科学院数学研究所、中国科学院科学技术学院、中国科学院和系统科学。他曾担任中国中国4主席，中国科学院数学和物理系主任，国家中国6常务委员会委员，2002年国际数学家大会主席人工智能研究所名誉主席，中国系统研究所名誉所长。

二、人工智能将催生哪些新行业和新领域

不久前，中央全面深化改革委员会第七次会议审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》要求，要把握新一代人工智能发展的特点，结合不同行业、不同区域特点，探索创新成果应用转化的路径和方法，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。人工智能与实体经济深度融合已是大势所趋，以智能视觉、智能语音、智能网联汽车、智能机器人等为代表的人工智能新兴产业加速发展，正成为带动经济增长的重要引擎。

从“互联网+”到“人工智能+”，实际上是把企业在信息化方面的层级向更高、更深化方向发展。上述意见为推进人工智能和实体经济深度融合提供了方法和路径，用“人工智能+”赋能传统产业转型升级，人工智能将给制造业带来深刻变化，不仅可以促进生产制造过程的智能化，还可以促进产品本身的智能化。

除了制造业外，“人工智能+交通”能解决道路拥堵这一城市发展难题，让老百姓出行更加顺畅和安全；“人工智能+医疗”有助于医学科技进步和诊疗水平的提高；“人工智能+教育”将有效推动城乡教育均衡发展，促进教育公平。总的来说，人工智能是历史发展的必然趋势，“人工智能+”必将促进人工智能和实体经济的深度融合。

随着工业4.0概念的推广，及人工成本的上升，机器人的使用越来越普及。我们总是希望机器人能够智能化，以尽量减少人为的干预。这意味着机器人和人工智能之间存在着一种天然的重叠。虽然人工智能只是机器人技术中使用的技术之一，但人工智能的应用正在帮助机器人进入自动驾驶汽车、送货机器人以及帮助机器人学习新技能等新领域。通用汽车(GeneralMotors)表示，将在2019年之前生产一款没有方向盘或踏板的无人驾驶汽车，而福特(Ford)承诺在2021年之前做到这一点。谷歌母公司Alphabet旗下的无人驾驶集团Waymo不久将推出一款无人驾驶汽车。特斯拉也表示，到2020年底，特斯拉将有数千量无人驾驶的出租汽车在公共道路上行驶。

人工智能所拥有的神经网络，可以创建逼真的照片图像，或以完美的方式复制某人的声音。甚至有人将著名女演员以假乱真地拼接到成人电影中。以前需要实地拍摄的场景，也可以在人工智能的帮助下，有电脑合成来完成。前一阶段推出的自娱App“ZAO”，在瞬间爆红，也可以说是人工智能在这一领域的典型运用。

机器学习系统已经帮助计算机识别人们所说的话，准确率接近95%。最近，微软的人工智能和研究小组报告称，他们已经开发出一种系统，能够像人类抄写员一样准确地抄写英语口语。

随着研究人员追求99%的准确率，预计与更传统的人机交互形式相比，与电脑对话将成为一种常态。

近年来，人脸识别系统的准确率突飞猛进，中国科技巨头百度表示，只要视频中的人脸足够清晰，它就能以99%的准确率匹配人脸。

尽管世界各地对隐私的规定不尽相同，但这种对人工智能技术(包括能够识别情绪的人工智能)更具侵入性的使用，很可能会在其他地方逐渐变得更加普遍。

人工智能最终可能对医疗保健产生重大影响，帮助放射科医生在x射线中识别肿瘤，帮助研究人员发现与疾病相关的基因序列，并识别出药物有效的分子以帮助药物研发。

世界各地的医院都进行了人工智能相关技术的试验。这些包括IBM's的华生临床决策支持工具,这些工具由MemorialSloanKetteringCancerCenter的肿瘤学家训练而成。英国国家卫生服务机构也在使用GoogleDeepMind系统,它将有助于发现眼睛异常和简化筛选病人头部和颈部癌症的过程。

三、什么是国际经济科技竞争的新领域

互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。因此.在国际竞争中必须重视经济和科技创新的竞争.

四、人工智能模型作用

AI已经进入许多我们未曾想象的领域，但它仍需应用到更流行的应用中，如自动驾驶汽车。然而，还有很多的挑战存在于数学层面：目前已有能够做出准确决策的算法，也有能够处理这些算法的处理器，但何时能够部署到应用上仍未可知。不管是医疗还是自动驾驶汽车还是其他的新领域，AI仍需要持续不断地发展。