Page 202 - 打通产品与用户需求

打通产品与用户需求
Connect Products with User Needs

（二）人工智能的发展与现状
纵观人工智能发展史。从马文·明斯基到 Alpha Go（阿尔法狗）标志着人
工智能技术进入了一个崭新的高度。20 世纪 50 年代中期，随着人工智能概念首

次提出，世界各国也逐渐展开了人工智能技术的研究并逐步取得了一定的研究成
果，如跳棋程序和定理证明等，通过人工智能技术得以实现。这也掀起了人工智
能研究的高潮。然而由于机器推理能力有限，使人工智能走向了低谷。到了 60
年代末，模拟人类的专家系统的出现使人工智能从理论研究走向实用化，推动人

工智能进入应用发展的新高潮。进入 80 年代后，由于人工智能技术在各领域中
的不断扩展，专家系统所存在的应用领域狭窄、专家知识获取难度增加、无法与
现有的数据库系统实现匹配等问题逐渐显现。90 年代中期，随着互联网技术的
发展，人工智能实现了机器从单一转向多主体式学习，这使人工智能技术进一步

走向实用化。如今，人工智能技术在不同领域得到了飞速发展，如情景感知、深
度神经网络、图像识别和语音识别等，实现了科学理论与实际应用的有效连接，
如数据挖掘智能技术、无人驾驶智能技术及人机对弈等，突破了技术应用上众多
的不可能性，并迎来爆发式增长的新高潮。

基于应用性视角分析，可将人工智能大致分成专用和通用两个人工智能阶段。
在专用人工智能应用阶段，系统的主体针对性较强，任务实现相对单一，建模过
程也较为简单。通过对各项任务单点突破，有数据表明，人工智能在部分单相智
能方面已经实现了对人类的超越。例如，在象棋比赛中，人类不敌阿尔法狗（Alpha

Go），阿里巴巴设计的“鹿班”在一天时间内可以完成四亿幅的线上广告设计工作，
工作量远远超过人类。通用人工智能则尚处于发展期。通用人工智能应像人脑一
样具备自主学习、独立设计、严密推理及科学判断的能力，实现“一脑万用”。
然而目前的人工智能技术还达不到这一高度，仅可以实现信息感知和学习模仿等

“浅层智能”，在抽象概念和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。通
过分析人工智能的发展历程与现状，可以预见：专用智能转向通用智能是必然的
发展趋势，也是实现系统开发与应用的前瞻性挑战。

二、人工智能技术对产品用户体验的影响

随着 20 世纪 90 年代“用户体验”首次被提出和推广，经历了几十年不同行
业领域的应用与拓展，也延伸出了不同的相关概念。其中，最具权威的 ISO9241-

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