摘要：从智能家居的便捷操控，到医疗影像的精准诊断；从自动驾驶的智能出行，到教育场景的个性化学习，人工智能早已褪去科幻色彩，以“润物细无声”的姿态深度融入生活。当智能手机语音助手秒懂指令，当自动驾驶汽车穿梭街巷，当智能家居系统感知需求，这个不再冰冷的“智能伙伴”，正悄
从智能家居的便捷操控，到医疗影像的精准诊断；从自动驾驶的智能出行，到教育场景的个性化学习，人工智能早已褪去科幻色彩，以“润物细无声”的姿态深度融入生活。当智能手机语音助手秒懂指令，当自动驾驶汽车穿梭街巷，当智能家居系统感知需求，这个不再冰冷的“智能伙伴”，正悄然重塑着人类生活图景。然而，人工智能究竟如何赋予机器感知、学习与决策能力？其背后蕴藏着怎样的奥秘？又将如何勾勒未来发展轨迹？6月7日，长治学院人工智能教研室主任、学术带头人丁泽宇博士的《机器人“自学成才”的秘密：AI是怎样炼成的？》讲座圆满结束后，本报记者第一时间对丁泽宇博士展开专访，探寻人工智能背后的真相。
人工智能是什么
记者(以下简称“记”)：丁老师您好，您的精彩分享，让我们对人工智能的前沿概念有了更清晰深刻的认识。从专业角度看，AI的核心定义是什么？其发展历程经历了哪些关键阶段？
丁泽宇(以下简称“丁”)：人工智能简称AI，是使计算机系统具备人类智能相关能力的技术和方法，将人类或其他生命体所具有的感知、认知、行动、控制和决策等功能通过机器来实现的一门学问。
人工智能的发展历程共划分为五个重要阶段。AI起源于20世纪中叶，1956年在美国达特茅斯学院举行的一次研讨会上，科学家们首次提出“人工智能” 这一术语，标志着这一学科的正式诞生。到二十世纪七十年代，受硬件性能和算法成熟度的限制，AI研究遭遇瓶颈，经费大幅减少，陷入首次低谷。直到二十世纪九十年代中后期，支持向量机、决策树等机器学习算法兴起，AI才从理论研究逐步迈向基于数据驱动的应用探索。2012年，成为AI发展的重要转折点，AlexNet在图像识别比赛中突破传统，凭借大数据、GPU/TPU算力以及CNN/Transformer等算法，AI在语音、图像、自然语言处理等领域实现重大突破。而自2020年起，ChatGPT、GPT-4等大语言模型相继涌现，这些模型具备强大的语言理解、推理、编程等通用能力，推动AI朝着通用智能方向不断演进。
记：大众常混淆AI与物联网、大数据、云计算等概念，能否解析它们的区别与联系？
丁：这些概念虽相互独立，但在智能生态中紧密相连。其中，大数据堪称AI的“燃料”，为机器学习算法源源不断地输送海量训练数据；云计算则是AI背后的“算力底座”，凭借分布式计算能力，高效支撑AI模型的训练与部署；物联网作为AI的“感知终端”，通过遍布各处的传感器网络，实时采集现实世界数据，为AI分析决策提供基础。
在整个智能生态体系中，物联网承担着“数据采集”的重任，将物理世界的信息转化为数字信号；大数据负责“数据存储与管理”，对海量数据进行分类、清洗和保存；云计算专注于“算力供给”，确保复杂计算任务高效完成；而AI则作为“数据分析与决策引擎”，从数据中挖掘价值、输出决策。四者分工明确又相辅相成，共同构建起现代智能应用的底层架构。
机器怎么变“聪明”
记：当前AI主要有哪些学习方式？“自学成才”在技术层面如何定义？与传统编程有何本质区别？
丁：AI的核心学习方式包括监督学习与无监督学习。监督学习是“有标签学习”，需人为提供输入数据与对应输出（如“图片+标签”），模型通过“例题+答案”学习规律；无监督学习则是“无标签学习”，仅提供数据，由模型自主挖掘内在关联（如聚类分析）。
“自学成才”并非AI像人类一样主动学习，而是指模型在无明确规则的情况下，通过海量数据自主总结规律。以图像识别为例，传统编程需人为定义“猫有胡须、耳朵尖”等规则，而AI“自学”则是投喂100万张带标签的猫图，让模型通过神经网络自动提取“胡须”“耳朵”等特征。
如何拥抱AI未来
记：未来哪些领域可能成为AI技术爆发的新增长点？
丁：结合当前行业趋势与技术发展，未来三年有三大领域极具潜力。首当其冲的是医疗健康领域，AI正从单纯的“辅助工具”向“辅助决策”进阶。以AI读片技术为例，通过对CT、MRI等影像的智能分析，能够显著提升癌症早筛效率，有效缓解基层医疗资源不足的难题；医疗机器人辅助手术、智能问诊系统等应用，既满足临床刚需，又具备丰富的数据积累优势，有望重塑医疗服务模式。其次是制造与工业领域同样蕴含巨大机遇。AI将深度赋能智能化生产与运维环节，其中AI视觉质检可实现产品缺陷的实时检测，智能排产系统能优化供应链效率，节能优化算法还可降低工业能耗，这些技术革新高度契合“工业4.0”提质增效的核心目标。
此外，多模态内容生成（AIGC）领域也将迎来爆发期。随着AI绘画、视频生成工具（如Sora）以及数字人主播等应用不断涌现，在内容产业对“低成本、高产出”的强烈需求驱动下，大模型的迭代与算力的提升，将大幅提高生成内容的质量与效率，预计将彻底重塑广告、影视、教育等行业的内容生产格局。
记：AI会取代很多工作，该重点培养哪些无法被替代的能力？对于想要进入AI领域学习或工作的年轻人，您有哪些学习建议？
丁：技术不断迭代更新，但核心能力永不过时，唯有保持终身学习的态度，才能在AI时代站稳脚跟。虽然AI确实会自动化流水线操作、基础数据录入、简单客服等重复性、规则明确的工作，但人类独有的创造力、批判性思维、情感交流和复杂判断能力，是AI无法完全替代的。
基于此，普通学生应着重培养五大“不可替代能力”：一是批判性思维与问题解决能力，学会发现问题、分析问题并设计解决方案；二是创新能力，探索在AI技术基础上如何创新产品、业务和服务；三是沟通与团队协作能力，善于利用AI工具与人高效协作；四是跨学科知识和学习能力，以适应AI领域快速变化的节奏，做到既懂技术又懂业务；五是情商与同理心，弥补AI在理解人类复杂情感和社会关系方面的不足。
对于有志进入AI领域的年轻人，在知识储备上，要打好数学和编程基础，尤其是线性代数、概率统计、微积分等数学知识，以及Python编程；同时深入学习机器学习与深度学习基础，掌握基本算法原理和TensorFlow、PyTorch等常用框架。实践方面，鼓励通过图像分类、语音识别、自然语言处理等小项目积累经验。此外，还应培养跨领域视野，熟悉医疗、金融、教育等行业应用场景，让AI技术更好地服务实际需求。（来源：上党晚报）
编辑：邢璐霞
来源：黄河新闻网长治
