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人工智能发展历史波折起伏：人工智能自1956年正式确立以来，一直
曲折发展，从产生到成为研究热点一直饱受质疑，期间经历两次发展
低谷，而学科自身所迸发的生命力不断推动其走出低谷，成为引领技
术革命的热点。从诞生伊始，人工智能就有理性学派和感性学派之争，
理性学派从符号计算出发，将人脑看成信息处理器，认为任何能够以
一定的逻辑规则描述的问题都可以通过人工智能程序来计算解决。感
性学派简单说就是通过对脑神经的模拟来获得人工智能，随着深度学
习等技术的成功，人工智能的研究热点越来越集中到感性学派
人工智能算法发展方向不断变化：学术界早期研究重点集中在符号计
算，神经网络在人工智能发展早期被完全否定，而后逐渐被认可，再
成为今天引领人工智能发展潮流的一大类算法，持续显现出生命活力
本文着重介绍人工智能领域比较著名的4个算法，他们分别是感知器、
决策树，支持向量机和卷积神经网络。通过这4个具有代表性的算法，
理清机器学习的基本思想
人工智能在金融领域应用：7月20日国务院正式印发了《新一代人工
智能发展规划》，明确指出到 2030 年之前我国 AI 核心产业规模或超
1 万亿元。这是人工智能首次上升到国家战略高度，我们认为国内人
工智能在金融里的应用还处于探索阶段，未来具有很大的发展潜力
目前人工智能应用场景还是集中在和大数据分析、与互联网连接紧密
的领域，本文列举大数据基金、人工智能预测和智能投顾等例子来进
行阐述
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证券分析师： 高建
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研究助理： 肖承志
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研究助理： 孙凯歌
执业证书编号：S0550117100006
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证券研究报告 发布时间：2017-10-11
策略点评报告
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目 录
1. 人工智能概念 .... 3
2. 人工智能发展历史 ........ 3
2.1. 形成阶段（1956-1961） .....3
2.2. 黄金时代（1961-1973） .....3
2.3. 第一次发展低谷及复苏（1973-1987） .....5
2.4. 第二次发展低谷（1987-1993） .....6
2.5. 现代人工智能（1993-至今） .........7
3. 人工智能算法 .... 8
3.1. 感知器...........9
3.2. 聚类算法.....10
3.3. 决策树......... 11
3.4. 支持向量机. 11
3.5. 卷积神经网络.........12
4. 在金融领域的应用 ...... 13
5. 总结 ..... 15
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策略点评报告
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1. 人工智能概念
什么是人工智能？按照李开复博士的解释，人工智能指的是获取某一领域的海量信
息，并利用这些信息对具体案例做出判断，达成特定目标的一种技术。举个例子，
比如说互联网贷款，计算机通过海量的贷款记录训练模型，对能否对某一用户进行
贷款这一事件做出判断，想达到的目标就是放贷人利益最大化
早期人工智能的研究是基于一个很基本的假设，就是人的思维活动可以用机械的方
式进行表达。在上世纪五十年代，有人断言只需要经过一代人努力，就可以创造出
与人类同等智力水平的计算机机器，然而直到20世纪70年代，人工智能技术才开
始扩展到各个研究领域，包括数学定理证明、机器翻译、机器人技术等。近年来，
随着深度学习的发展和计算机硬件技术的提高，人工智能又进入新的发展高潮。耳
熟能详的例子就是AlphaGo战胜李世石，之后又有Master以60连胜的记录横扫中
日韩的围棋高手。2017年5月份AlphaGo又3比0战胜了柯洁
2017年7月20日国务院正式印发了《新一代人工智能发展规划》，明确指出到 2030
年之前我国人工智能核心产业规模或超 1 万亿元。这是人工智能首次上升到国家
战略高度。可以想象，人类在经历了PC时代，网络时代，智能手机时代之后，必
将进入人工智能时代
2. 人工智能发展历史
我们认为人工智能发展至今，可以分为5个阶段，分别是人工智能的形成阶段，发
展的黄金阶段，第一次发展低谷及复苏、第二次发展低谷，以及目前由深度学习引
领的第五个发展阶段——现代人工智能
2.1. 形成阶段（1956-1961）
人工智能（Artificial Intelligence，AI）的形成阶段，是从1956年到1961年。人工
智能概念的正式确立是在1956年达特茅斯学院的一次学术会议上，参会人员希望
将人工智能作为一门独立科学，确立其任务和发展路径。与会者们宣称，人工智能
的特征都可以被精准逻辑运算描述，精准描述后就可以用机器来模拟和实现。会议
相关的摩尔(Trenchard More)、麦卡锡（John McCarthy）、明斯基（Marvin Minsky）、
塞弗里奇（Oliver Selfridge）、所罗门诺夫（Solomonoff）作为AI领域的开创者，日
后数十年间成为了AI领域研究的领军人物，此次会议第一次正式使用人工智能这
一术语，其中参会的两人塞弗里奇(Oliver Selfridge)和纽厄尔 (Allen Newell)，塞弗
里奇发表了一篇模式识别的文章，而纽厄尔探讨计算机模拟人类下棋，他们分别代
表两派观点。讨论会的主持人，神经网络鼻祖之一的皮茨(Pitts)最后总结时说：“(一
派人)企图模拟神经系统，而纽厄尔则企图模拟心智(Mind)……但殊途同归。”皮茨
预示了人工智能随后几十年按照符号计算和神经网络的两个路径发展
2.2. 黄金时代（1961-1973）
在达特茅斯会议之后的数十年间，人工智能迎来了高速发展，计算机解决了一些数
学证明以及学习使用英语等问题，AI的快速发展使得研究人员乐观情绪高涨，认为
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具备人类思考能力的机器在不久的将来就会出现，与此同时，国防机构也对AI充
满浓厚兴趣，对这一领域投入大量资金,希望获得军事上的领先。在这一时期研究成
果呈井喷态势涌现
1956 年IBM小组设计了一个具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序, 这
个程序可以像一个优秀棋手那样, 向前看几步来下棋，它还能学习棋谱, 在分析大
约175000 幅不同棋局后, 可进行棋局走步预测, 准确度达48%。这是机器模拟人类
学习过程卓有成就的探索。1959 年这个程序曾战胜设计者本人, 1962 年还击败了
美国一个州的跳棋大师
1957 年纽厄尔和赫伯特·西蒙等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机
LT( The Logic Theory Machine) 的数学定理证明程序, 这是世界上第一个人工智能
程序，有能力证明罗素和怀特海《数学原理》第二章中的38个定理。1958 年在
MIT 小组的麦卡锡（Mccarthy）建立的行动计划咨询系统以及1960 年明斯基
（Minsky）的论文“走向人工智能的步骤”, 对人工智能的发展都起了积极的推动作
用。1959 年麦卡锡发明的函数式处理语言LISP, 成为人工智能程序设计的主要语言,
长期垄断人工智能领域的应用开发，至今仍被广泛采用。1961年，第一台工业机器
人开始在新泽西州通用汽车工厂的生产线上工作。介于以上卓越的成果和人工智能
整个领域的快速发展，1965年，赫伯特·西蒙（Herbert Simon）预测20年内计算机
将能够取代人类智力。同年诞生了历史上第一个专家系统，费根鲍姆(Edward
Feigenbaum)、布鲁斯.布坎南（Bruce G.Buchanan）、莱德伯格（Joshua Lederberg）
和卡尔·杰拉西（Carl Djerassi）在斯坦福大学研究的DENDRAL系统，使有机化学
的决策过程和问题解决自动化。而后，机器人也开始出现，日本早稻田大学在1970
年造出第一个人形状机器人WABOT-1。这些早期成果, 充分表明人工智能作为一门
新兴学科正在茁壮成长。1950-1973年人工智能发展早期和黄金阶段主要研究工作
成果如表1所示
表 1：1950-1973年人工智能主要研究成果
时间 主要事件
1950年 阿兰·图灵（Alan Turing）发表《计算机械与智力》一文。系统性提出了甄别
机器是否具有人类智能的 “图灵测试”方法
1951年 马文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·爱德蒙（Dean Edmunds）用3000个真
空管来模拟40个神经元规模的网络建立了人类历史上第一个人工神经网络
1952年 阿瑟·萨缪尔（Arthur Samuel）开发第一个计算机跳棋程序和第一个具有学习
能力的计算机程序
1955年 “人工智能”（artificial intelligence）一词在一份由约翰·麦卡锡（达特茅斯学院）、
马文·明斯基（哈佛大学）、纳撒尼尔·罗彻斯特（IBM）和克劳德·香农（贝尔
电话实验室）联合递交的关于召开国际人工智能会议的提案中被首次提出
1955年 赫伯特·西蒙（Herbert Simon）和艾伦·纽厄尔（Allen Newell）开发出世界上第
一个人工智能程序“逻辑理论家”，证明了罗素和怀特海《数学原理》第二章中
的38个定理
1956年 达特矛斯会议召开， 人工智能概念的正式确立
1957年 弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）开发出基于两层计算机网络能够进行
模式识别的神经网络系统“Perceptron”
1958年 约翰·麦卡锡（John McCarthy）开发编程语言Lisp，成为人工智能研
