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高等学校人工智能创新行动计划

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《高等学校人工智能创新行动计划》由教育部以教技〔2018〕3号文于2018年4月2日制定印发。
[1]
 
中文名
高等学校人工智能创新行动计划
发布机关
教育部
发文字号
教技〔2018〕3号
印发时间
2018年4月2日


教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知
  教技〔2018〕3号
各省、自治区、直辖市教育厅(教委),新疆生产建设兵团教育局,有关部门(单位)教育司(局),部属各高等学校:
为落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号),引导高等学校瞄准世界科技前沿,不断提高人工智能领域科技创新人才培养和国际合作交流等能力,为我国新一代人工智能发展提供战略支撑,特制定《高等学校人工智能创新行动计划》,现印发给你们,请结合实际认真贯彻执行。
[1]
 
教育部
  2018年4月2日


高等学校人工智能创新行动计划
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号)和2017年全国高校科技工作会议精神,引导高校瞄准世界科技前沿,强化基础研究,实现前瞻性基础研究和引领性原创成果的重大突破,进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力,特制定本行动计划。
一、总体要求
(一)基本态势
随着互联网大数据云计算物联网等技术不断发展,人工智能正引发可产生链式反应的科学突破、催生一批颠覆性技术,加速培育经济发展新动能、塑造新型产业体系,引领新一轮科技革命和产业变革。我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段,人民对美好生活的需要和经济高质量发展的要求,为我国人工智能发展和应用带来广阔前景。
人工智能具有技术属性和社会属性高度融合的特点,是经济发展新引擎、社会发展加速器。大数据驱动的视觉分析、自然语言理解和语音识别等人工智能能力迅速提高,商业智能对话和推荐、自动驾驶、智能穿戴设备、语言翻译、自动导航、新经济预测等正快速进入实用阶段,人工智能技术正在渗透并重构生产、分配、交换、消费等经济活动环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求、新产品、新技术、新业态,改变人类生活方式甚至社会结构,实现社会生产力的整体跃升。同时,加快人工智能在教育领域的创新应用,利用智能技术支撑人才培养模式的创新、教学方法的改革、教育治理能力的提升,构建智能化、网络化、个性化、终身化的教育体系,是推进教育均衡发展、促进教育公平、提高教育质量的重要手段,是实现教育现代化不可或缺的动力和支撑。
高校处于科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的结合点,在人工智能基础理论和自然语言理解、计算机视觉、多媒体、机器人等关键技术研究及应用方面具有鲜明特色,在人才培养和学科发展等方面具有坚实基础。面对新一代人工智能发展的机遇,高校要进一步强化基础研究、学科发展和人才培养方面的优势,要进一步加强应用基础研究和共性关键技术突破,要不断推动人工智能与实体经济深度融合、为经济发展培育新动能,不断推动人工智能与人民需求深度融合、为改善民生提供新途径,不断推动人工智能与教育深度融合、为教育变革提供新方式,从而引领我国人工智能领域科技创新、人才培养和技术应用示范,带动我国人工智能总体实力的提升。
(二)指导思想
全面贯彻党的十九大精神,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念,围绕科教兴国、人才强国、创新驱动发展、军民融合等战略实施,加快构建高校新一代人工智能领域人才培养体系和科技创新体系,全面提升高校人工智能领域人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新、国际交流合作的能力,推动人工智能学科建设、人才培养、理论创新、技术突破和应用示范全方位发展,为我国构筑人工智能发展先发优势和建设教育强国、科技强国、智能社会提供战略支撑。
(三)基本原则
坚持创新引领。把创新引领摆在高校人工智能发展的核心位置,准确把握全球人工智能发展态势,进一步优化高校人工智能领域科技创新体系,把高校建成全球人工智能科技创新的重要策源地。
坚持科教融合。全面落实立德树人根本任务,牢牢抓住提高人才培养能力这个核心点,推动人才培养、学科建设、科学研究相互融合;发挥科研育人在高等教育内涵式发展和高质量人才培养中的重要作用,并通过创新型人才的培养不断提升国家自主创新水平,构筑持续创新发展的优势。
坚持服务需求。深化体制机制改革,强化高校与地方政府、企业、科研院所之间的合作,加快人工智能领域科技成果在重点行业与区域的转化应用,提升高校服务国家重大战略、服务区域创新发展、服务经济转型升级、服务保障民生的能力。
坚持军民融合。准确把握军民融合深度发展方向、发展规律和发展重点,发挥高校在基础研究、人才培养上的优势和学科综合的特点,主动融入国家军民融合体系,不断推进军民技术双向转移和转化应用。
(四)主要目标
到2020年,基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局,高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破,人才培养和科学研究的优势进一步提升,并推动人工智能技术广泛应用。
到2025年,高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升,取得一批具有国际重要影响的原创成果,部分理论研究、创新技术与应用示范达到世界领先水平,有效支撑我国产业升级、经济转型和智能社会建设。
到2030年,高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地,为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。
二、重点任务
(一)优化高校人工智能领域科技创新体系
1.加强新一代人工智能基础理论研究。聚焦人工智能重大科学前沿问题,促进人工智能、脑科学、认知科学和心理学等领域深度交叉融合,重点推进大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化决策、高级机器学习、类脑智能计算和量子智能计算等基础理论研究,为人工智能范式变革提供理论支撑,为新一代人工智能重大理论创新打下坚实基础。
2.推动新一代人工智能核心关键技术创新。围绕新一代人工智能关键算法、硬件和系统等,加快机器学习、计算机视觉、知识计算、深度推理、群智计算、混合智能、无人系统、虚拟现实、自然语言理解、智能芯片等核心关键技术研究,在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破,形成新一代人工智能技术体系;在核心算法和数据、硬件基础上,以提升跨媒体推理能力、群智智能分析能力、混合智能增强能力、自主运动体执行能力、人机交互能力为重点,构建算法和芯片协同、软件和硬件协同、终端和云端协同的人工智能标准化、开源化和成熟化的服务支撑能力。
3.加快建设人工智能科技创新基地。围绕人工智能领域基础理论、核心关键共性技术和公共支撑平台等方面需求,加快建设教育部前沿科学中心、教育部重点实验室、教育部工程研究中心等创新基地;以交叉前沿突破和国家区域发展等重大需求为导向,促进高校、科研院所和企业等创新主体协同互动,建设协同创新中心;加快国家实验室国家重点实验室国家技术创新中心国家工程研究中心、国家重大科技基础设施等各类国家级创新基地培育;鼓励高校建设新型科研组织机构,开展跨学科研究。
4.加快建设一流人才队伍和高水平创新团队。支持高校承担国家重大科技任务,培养、造就一批具有国际声誉的战略科技人才、科技领军人才;支持高校组建一批人工智能、脑科学和认知科学等跨学科、综合交叉的创新团队和创新研究群体;支持高校依托国家“万人计划”等大力培养引进优秀青年骨干人才;加强对从事基础性研究、公益性研究的拔尖人才和优秀创新团队的稳定支持。
5.加强高水平科技智库建设。鼓励、支持高校牵头或参与建设人工智能领域战略研究基地,围绕人工智能发展对教育、经济、就业、法律、国家安全等重大、热点、前瞻性问题开展战略研究与政策研究,形成若干高水平新型科技智库。
6.加大国际学术交流与合作力度。支持高校新建一批人工智能领域“111引智基地”和国际合作联合实验室,培育国际大科学计划和大科学工程,加快引进国际知名学者参与学科建设和科学研究;支持举办高层次人工智能国际学术会议,推动我国学者担任相关国际学术组织重要职务,提升国际影响力;支持我国学者积极参与人工智能相关国际规则制定,适时提出“中国倡议”和“中国标准”。
(二)完善人工智能领域人才培养体系
7.完善学科布局。加强人工智能与计算机、控制、量子、神经和认知科学以及数学、心理学、经济学、法学、社会学等相关学科的交叉融合。支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向,推进人工智能领域一级学科建设,完善人工智能基础理论、计算机视觉与模式识别、数据分析与机器学习、自然语言处理、知识工程、智能系统等相关方向建设。支持高校在“双一流”建设中,加大对人工智能领域相关学科的投入,促进相关交叉学科发展。
8. 加强专业建设。加快实施“卓越工程师教育培养计划”(2.0版),推进一流专业一流本科一流人才建设。根据人工智能理论和技术具有普适性、迁移性和渗透性的特点,主动结合学生的学习兴趣和社会需求,积极开展“新工科”研究与实践,重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合,探索“人工智能+X”的人才培养模式。鼓励对计算机专业类的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业进行调整和整合,对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业。
9.加强教材建设。加快人工智能领域科技成果和资源向教育教学转化,推动人工智能重要方向的教材和在线开放课程建设,特别是人工智能基础、机器学习、神经网络、模式识别、计算机视觉、知识工程、自然语言处理等主干课程的建设,推动编写一批具有国际一流水平的本科生、研究生教材和国家级精品在线开放课程;将人工智能纳入大学计算机基础教学内容。
10.加强人才培养力度。完善人工智能领域多主体协同育人机制。深化产学合作协同育人,推广实施人工智能领域产学合作协同育人项目,以产业和技术发展的最新成果推动人才培养改革。支持建立人工智能领域“新工科”建设产学研联盟,建设一批集教育、培训及研究于一体的区域共享型人才培养实践平台;积极搭建人工智能领域教师挂职锻炼、产学研合作等工程能力训练平台。推动高校教师与行业人才双向交流机制。鼓励有条件的高校建立人工智能学院、人工智能研究院或人工智能交叉研究中心,推动科教结合、产教融合协同育人的模式创新,多渠道培养人工智能领域创新创业人才;引导高校通过增量支持和存量调整,稳步增加相关学科专业招生规模、合理确定层次结构,加大人工智能领域人才培养力度。
11.开展普及教育。鼓励、支持高校相关教学、科研资源对外开放,建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台,积极参与科普工作;支持高校教师参与中小学人工智能普及教育及相关研究工作;在教师职前培养和在职培训中设置人工智能相关知识和技能课程,培养教师实施智能教育能力;在高校非学历继续教育培训中设置人工智能课程。
12.支持创新创业。鼓励国家大学科技园、创新创业基地等开展人工智能领域创新创业项目;认定一批高等学校双创示范园,支持高校师生开展人工智能领域创新创业活动;在中国“互联网+”大学生创新创业大赛中设立人工智能方面的赛项,积极推动全国青少年科技创新大赛、挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛等开展多层次、多类型的人工智能科技竞赛活动。
13.加强国际交流与合作。在“丝绸之路”中国政府奖学金中支持人工智能领域来华留学人才培养,为沿线国家培养行业领军人才和优秀技能人才;鼓励和支持国内学生赴人工智能领域优势国家留学,加大对人工智能领域留学的支持力度,多方式、多渠道利用国际优质教育资源;依托“联合国教科文组织中国创业教育联盟”,加大和促进人工智能创新创业的国际交流与合作。
(三)推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用
14.加强重点领域应用。实施“人工智能+”行动。支持高校在智能教育智能制造智能医疗智能城市智能农业智能金融智能司法和国防安全等领域开展技术转移和成果转化,加强应用示范;加强与有关行业部门的合作,推动在教育、文化、医疗、交通、制造、农林、金融、安全、国防等领域形成新产业和新业态,培育一批人工智能技术引领型企业,推动形成若干产业集群和示范区。
15.推进智能教育发展。推动学校教育教学变革,在数字校园的基础上向智能校园演进,构建技术赋能的教学环境,探索基于人工智能的新教学模式,重构教学流程,并运用人工智能开展教学过程监测、学情分析和学业水平诊断,建立基于大数据的多维度综合性智能评价,精准评估教与学的绩效,实现因材施教;推动学校治理方式变革,支持学校运用人工智能技术变革组织结构和管理体制,优化运行机制和服务模式,实现校园精细化管理、个性化服务,全面提升学校治理水平;推动终身在线学习,鼓励发展以学习者为中心的智能化学习平台,提供丰富的个性化学习资源,创新服务供给模式,实现终身教育定制化。
16.推动军民深度融合。以信息技术为重点,以人工智能技术为突破口,面向信息高效获取、语义理解、信息运用,以无人系统、人机混合系统为典范,建设军民共享人工智能技术创新基地,加强军民融合人工智能创新研究项目培育,推动高校相关技术创新带动军事优势、信息优势,做到“升级为军,退级为民”。
17.鼓励创新联盟建设和资源开放共享。鼓励、支持高校联合企业、行业组织、科研机构等建设人工智能产业技术创新联盟,积极参与新一代人工智能重大科技项目的实施和人工智能国家标准体系建设与国际标准制定;支持高校积极参加人工智能开源开放平台建设,鼓励高校对纳入平台的技术作为科研成果予以认定,并作为评价奖励的因素。
18.支持地方和区域创新发展。根据区域经济产业发展特点,围绕国家重大部署,加强与京津冀雄安新区长三角地区粤港澳大湾区东北地区、中西部地区等区域和地方合作,支持高校、政府和企业共建一批人工智能领域协同创新中心、联合实验室等创新平台和新型研发机构,推动高校人工智能领域的基础性、原创性研究与地方、企业需求对接,加速地方转型升级和区域创新发展。
三、政策措施
(一)加强组织实施。教育部成立人工智能科技创新战略专家委员会,指导和协调计划的实施;各有关司局积极研究具体落实措施,确保各项任务落到实处;各省(区、市)教育主管部门和高等学校要以服务国家重大需求为目标,统筹各类资源、加大探索力度,用好增量、盘活存量,支持人工智能领域交叉学科建设、人才培养、科技创新和成果转化应用等工作。
(二)优化资源配置。面向国家重大战略需求适当增加研究生招生指标;探索建立以高校面向国家重大战略部署所承担的国家重大科技任务、国家级创新平台、省部级创新平台等为支撑,强化高层次人才培养的模式,全面提高研究生特别是博士生培养质量,为人工智能创新发展提供所需人才;在国家重大人才工程中,加大向人工智能领域优秀人才的倾斜力度。
(三)加大引导培育。通过教育部科学事业费,重点开展重大创新平台顶层设计与培育、重大科技项目生成、重大科技战略与政策研究等工作,加快建设一批教育部创新平台,加大国家重大科技项目和国家级科技创新平台的培育,引导高校开展跨学科探索性研究,实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。
(四)加强宣传推广。教育部通过中国高校科技成果交易会等方式加强对高校重大科技成果的宣传和推广。省(区、市)教育主管部门、教育部直属高校要及时总结报送本校或本地高校人才培养、服务国家重大项目实施、理论技术新突破和重大科技成果转化等情况。
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参考资料

无开源,不 AI!

2012 年,深度学习模型 ImageNet 算法带来了第三次 AI 浪潮。自此,已深耕深度学习领域几十载的 AI 研究学者与科学家成为 AI 时代的缔造者。

2016 年,AlphaGo 一战大胜围棋选手李世石,将 AI 推向浪潮的至高点,政策扶持、投资加码,迎来了 AI 商业全面爆发时期,彼时,新一代 AI 技术研究与应用的人才成为 AI 时代的领军人。

于此同时,开发者在研究实践中遇到 AI 框架存在开发门槛高、运行成本高、部署难度大等难题。

如何为纷繁复杂的实际应用场景提供有效的 AI 解决方案和降低研发门槛?开源 AI 框架和平台无疑被承载了最大期望,其向上承载不同的算法模型和应用程序,向下兼容各类芯片和计算机操作系统。

如今我们看到,中国 AI 技术变革已经发生,AI 应用将越来越广泛,赋能于各企业、各行各业,影响着整个行业的体系结构。技术的变革降低了入行门槛与技术壁垒,也正改变着 AI 开发者的角色定位。

如何使用开源开放的 AI 工具与平台引领中国 AI 技术变革,赋能企业和开发者?带来更多的AI应用落地?

大咖来了!

7 月 3 日 11:00,由CSDN重磅打造的高端对话栏目「大咖来了」,第四期《开源重新定义AI应用开发者新时代!》,CSDN 创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛,小米集团副总裁、集团技术委员会主席崔宝秋,地平线创始人& CEO 余凯,百度深度学习技术平台部高级总监马艳军,一起探讨开源技术如何赋能百万AI应用开发者以及未来AI应用落地方向与趋势。

在前三期「大咖来了」节目中,汇聚几万人次观看,这个开发者都在追的节目,你绝不可错过~

蒋涛:CSDN 创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人

25 年软件开发经验,曾领导开发了巨人手写电脑、金山词霸和超级解霸。

1999 年创办 CSDN(China Software Developer Network)。CSDN 是专业的中文 IT 技术社区,Alexa 全球排名 28,目前注册会员超过 2800 万,涵盖 90% 国内 IT 开发从业人员。CSDN 成立二十年,为中国 IT 从业人员提供知识传播、在线学习、职业发展等全职业生命周期服务,致力于成为技术人学习和成长的家园。

2011 年创办极客帮创投,作为懂技术的投资人,先后投资了聚合数据、巨杉数据库、传智播客、乐动卓越(我叫 MT)、IT 桔子等 100 余家高科技创业公司。被投项目中 SequoiaDB 巨杉数据库作为业界领先的金融级分布式关系型数据库产品,连续两年入选 Gartner 数据库报告,传智播客、柠檬微趣已于 2019 年、2017 年分别申报中小板和创业板上市,淘手游也被贵州省列为第一批科创板备案名单。

崔宝秋:小米集团副总裁,集团技术委员会主席

崔宝秋博士,小米集团副总裁,集团技术委员会主席,有二十多年的软件和互联网开发经验。2012年加入小米集团,历任小米首席架构师、人工智能与云平台副总裁。创立并管理小米人工智能与云平台团队,并主导了“云计算-大数据-人工智能”这一技术变革主线。

余凯:地平线创始人& CEO

余凯博士,地平线创始人& CEO,国际著名机器学习专家。2012年-2015年,余凯博士曾任百度深度学习研究院常务副院长,百度研究院执行院长。在百度期间他相继创建并领导了百度深度学习研究院(IDL)、百度自动驾驶团队和百度大脑PaddlePaddle等项目,并三次带领团队获得“百度最高奖”。2006年-2012年,余凯博士在NEC美国研究院(世界上最早从事卷积神经网络研发的5个实验室之一)担任媒体实验室主任。

马艳军:百度深度学习技术平台部高级总监

马艳军博士现任百度深度学习技术平台部高级总监,总体负责开源深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)的产品和研发工作,主要研究方向包括自然语言处理、深度学习等,相关成果在百度产品中广泛应用。马艳军在 ACL等权威会议、期刊发表论文20余篇,多次担任顶级国际会议的 Area Chair等,并曾获2015年度国家科技进步二等奖。2018年,被评为“北京青年榜样·时代楷模”。

说好的,我们只讲技术,拒绝空谈。

想在线和大佬聊技术、解疑惑,还有众多神秘礼品等着你来拿!还等什么?

人工智能在工业互联网平台的四大应用场景

原标题:人工智能在工业互联网平台的四大应用场景

当前,以深度学习为主导的人工智能(AI)进入推广培育期,在医疗、金融、零售、安防、交通、能源等领域的探索步伐不断加快,自然语言处理、计算机视觉、精准营销、自动驾驶等人工智能应用市场增长迅猛。但在工业领域,受数据、算法、算力等因素制约,AI应用的广度和深度受到限制。近年来,随着工业互联网平台的快速崛起,其海量的数据、内嵌的高效算法和对算力的强大支撑能力,为AI在工业领域的发展应用提供了土壤。尤其是AI应用于工业互联网平台设备层、边缘层、平台层、应用层等四类应用场景,正在推动传统生产模式向实时感知、动态分析、科学决策、精准执行和优化迭代的智能化生产模式转变,为工业转型升级赋能。

一、工业互联网平台是人工智能应用的重要载体

工业互联网平台覆盖全流程生产数据。数据是应用人工智能的“燃料”。工业互联网平台从数据“量”和“质”两个维度入手,提升工业场景数据集的广度与深度,为人工智能应用提供支撑。

从“量”的方面看,工业互联网平台汇聚了数以千万计的设备和传感器,对异构系统、运营环境、人员信息等要素实施泛在感知、高效采集和云端汇聚,实现了海量数据的广泛集成。

从“质”的方面看,工业互联网平台通过构建设备、产品、系统和服务全面连接的数据交流网络,充分挖掘实时有效的工业大数据,搭建数据自动流动的赋能体系,为深度学习的模型训练提供优质的训练集、验证集和测试集,切实提高人工智能模型自学习、自决策、自适应的有效性。

工业互联网平台推动工业知识算法化。算法是人工智能应用的关键。工业互联网平台作为工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽,打通了工业知识向工业算法转化的通路,为构筑工业领域人工智能算法库提供助力。

一方面,工业互联网平台丰富了算法理论来源。依托工业机理基础和数据模型分析,工业互联网平台将隐性的工业技术原理、行业知识和专家经验进行代码化、算法化,重构了工业知识创造和应用体系,面向特定工业场景提供针对性强、鲁棒性高的算法。

另一方面,工业互联网平台降低了算法开发成本。工业互联网平台通过提供开发环境和各类工具,助力开发者打造工业APP与微服务体系,将各类工业知识封装成可交易的模块组件,推动工业算法在更大范围、更高频次、更短路径上创造、传播和复用。

工业互联网平台构建协同算力资源池。工业场景具有环境参数复杂、工序步骤精细、实时性要求高等特点,应用人工智能技术对算力要求较高。工业互联网平台基于云架构汇聚企业内外算力资源,根据实际需要统一调配,搭建广泛聚集、高效协作的算力供给体系,为人工智能应用提供稳定的支撑保障。

在企业内部,工业互联网平台汇聚内部算力资源构建算力资源池,针对不同时段、不同用户和不同级别的算力需求,基于大数据分析统筹使用内部设备,提高设备使用效率。

在企业外部,工业互联网平台对接各类算力提供商,通过租借、购买等方式,补充企业内部算力的不足,以提升整体算力水平,缩小人工智能应用需求和实际算力之间的差距。

二、多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合

设备层:机器智能构建新型人机关系。企业依托工业互联网平台,在生产、控制、研发等领域的设备上运用人工智能技术,构建人机协同、互促共进的新型人、机、物关系。

二是人机智能化交互,如动作识别、语音用户界面等。应用语音识别、机器视觉等技术,打造人性化、定制化、高效化的人机交互模式,提升控制装备在复杂工作环境的感知和反馈能力。

三是生产协同化运作,比如协作机器人、仿生工位等。利用人工智能技术将人机合作场景转变成学习系统,持续优化运行参数,为操作员提供最优的生产环境。例如,德国Festo公司基于仿生协作型机器人开发人机协作生产的智能化工位,可将人从重复性、危险性高的工作中解脱出来,提高了生产效率。

边缘层:边缘智能提升边缘侧实时分析处理能力。边缘智能技术通过协同终端设备与边缘服务器,整合计算本地性与强计算能力的互补优势,从而减少非必要的数据传输、降低模型推理延迟与能耗。

具体有以下三类应用:一是智能传感网络。东方国信、寄云科技等企业通过建设智能网关,动态实现OT与IT间复杂协议的转换,提供安全高速的数据连接与数据采集服务,强化对带宽资源不足和突发网络中断等异常场景的应对能力。

二是噪声数据处理。天云网、海尔集团等通过智能传感器采集多维数据,利用基于人工智能的软件识别减小确定性系统误差,提高数据精度,从而实现物理世界隐性数据的显性化。

三是边缘即时反馈。思科、微软等企业通过分布式边缘计算节点进行数据交换,及时比对云端广播的模型和现场提取的特征值,基于边缘端设备实现本地快速响应和操作优化,减少云端运算压力和处理延迟,实现云端协同。

平台层:大数据分析构建“数据+认知”算法库。工业互联网平台基于PaaS架构,打造由数据存储、数据共享、数据分析和工业模型等组成的整体数据服务链,把基于数据科学和认知科学的两类工业知识经验沉淀在可移植、可复用的人工智能算法库中。

在数据科学领域,企业构建以机器学习、深度学习为核心的数据算法体系,综合利用大数据分析、机器学习和智能控制等算法,通过仿真和推理解决已知的工业问题。例如,美国康耐视公司开发了基于深度学习的工业图像分析软件,能以毫秒为单位识别缺陷,解决传统方法无法解决的复杂缺陷检测、定位等问题,使检测效率提升30%以上。

在认知科学领域,企业从业务逻辑原理出发,通过搭建以知识图谱、专家系统为代表的认知算法体系,解决机理未知或模糊的工业问题,如企业智能决策、风险管理等。实际上,西门子、IBM、华为等公司通过构建供应链知识图谱,汇集气象、媒体、交通和物流等信息资源,大大提高了供应链风险管理效率。

应用层:商业智能提升工业APP数据挖掘深度。开发者依托工业互联网平台提供的开发工具和框架,面向不同工业应用场景,开发搭载人工智能的特定工业APP,利用人工智能手段赋能现有生产过程,为用户提供各类在平台定制开发的智能化工业应用和解决方案。

主要有以下几类:一是预测性维护。利用机器学习方法拟合设备运行复杂非线性关系,提升预测的准确率,降低运维成本与故障率。德国KONUX公司结合智能传感器及机器学习算法构建设备运行模型,使机器维护成本平均降低了30%。

二是生产工艺优化。依托深度学习绕过机理障碍,通过挖掘数据隐藏特征间的抽象关系建立模型,并找出最优参数组合。TCL格创东智针对液晶面板的成膜工序,通过机器学习算法实现了关键指标的预测与品质优化,年收益达到近千万元。

三是辅助研发设计。通过应用知识图谱、深度学习等技术构建设计方案库,对设计方案提供实时的评估反馈。美国UTC依靠知识图谱解决了多个产品研发问题,设计出的换热器传热效率能提高80%,设计周期仅为原来的1/9。

四是企业战略决策。利用人工智能拟合工业场景中的非线性复杂关系,提取非结构化数据构建知识图谱和专家系统,为企业提供战略方案选择。美国初创公司Maana聚焦石油和天然气领域,协同应用知识图谱与数据科学,为GE、壳牌、阿美等石油巨头提供企业级决策建议。

三、几点建议

夯实产业基础,突破人工智能与工业互联网平台融合的关键共性技术。一是构建高质量的公共数据集。鼓励满足条件的工业互联网平台企业开放具备一定规模的生产环境、视频图像、文本对话等数据集,建立高质量的公共测试数据库。

二是加大算法研发应用力度。推动科研院所、行业龙头企业开展协同研发和创新应用,围绕卷积神经网络、递归神经网络等算法开发相关工具,完善开发环境。

三是提升算力支撑能力。引导和培育一批算力提供商和算力交易平台,探索算力租赁、交易、托管等新服务模式。

聚焦场景应用,引导加快面向工业互联网平台的人工智能产品开发。一是加快重点智能设备研发。加快智能传感控制、智能检测装配、智能物流仓储等重点技术装备的开发,布局和积累一批核心知识产权。

二是突破边缘智能核心技术。重点突破图形处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路等一批关键核心技术,提高硬件基础支撑能力,实现围绕边缘设备的感知、控制、决策和执行等功能。

三是加快行业机理模型沉淀。聚焦AI工业应用,建设工业互联网模型算法公共测试验证中心,坚持以测带建、以测促用。

四是培育基于AI的工业APP。引导工业互联网平台企业搭建制造业创新中心,开放开发工具和知识组件,构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业APP开发生态。

完善生态体系,构建工业互联网平台跨界融合新模式。一是强化示范引领。在现有工业互联网平台相关专项和试点示范中,增添人工智能方向的应用试点,加快推动复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术与工业互联平台融合发展。

二是优化公共服务。面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域,建设能够提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的平台和开源社区。

三是增强人才储备。鼓励高等院校设置人工智能工业应用课程,开展人工智能专题教育和培训,加紧培育一批急需的人工智能人才。

四是加强宣传推广。通过开展现场会、人工智能大赛等形式,凝聚行业共识,提高公众认识,挖掘优秀做法,推广典型案例,积极营造产业发展的良好氛围。返回搜狐,查看更多

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突出人工智能技术创新 重庆发布人工智能“十大应用场景”

中新网重庆6月23日电 (记者 钟旖)2020年2月26日,重庆获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区(以下简称试验区)。23日,记者从重庆市科学技术局获悉,聚焦“智造重镇”“智慧名城”建设,重庆突出人工智能技术创新的核心支撑,面向城市大脑、智慧安防、智慧政法等领域,对外正式发布人工智能十大应用场景。

重庆首次发布的“十大应用场景”是重庆智慧城市智能中枢系统、智慧安防系统、智慧法律公共服务平台、礼嘉智慧公园、智慧广阳岛数字孪生平台、武隆全域智慧旅游平台、智慧诊疗伴侣平台、智慧共享物流中心、工业互联网安全服务及综合管理平台、西部自动驾驶开放测试基地等。

记者了解到,“十大应用场景”是从该市征集到的658个人工智能应用场景项目中脱颖而出的,呈现“新平台、新空间、新载体”三大特征,既是推动创新应用的新孵化平台、改变公众生活方式的新试验空间,也是推动产业发展的新生态载体。

“我国有14亿人口,但只有46万执业律师,远远不能满足群众的法律需求。”智慧政法领域应用场景项目代表、重庆百事得大牛机器人有限公司董事长吴怡介绍,其公司研发的中国首款“类脑”法律机器人——大牛法律机器人的人工智能技术已填补国内空白,达到世界先进水平。

据介绍,该项目以人工智能类脑模型为核心,融合区块链、语音识别、大数据等技术,模拟法官和律师的思维,以多轮逻辑缜密“发问式”的人机交互方式,可将老百姓“不专业的一句话”映射匹配到专业的法律场景,全面覆盖劳动争议、工伤、离婚等群众高频法律纠纷问题,从而自动生成《咨询意见书》《民事诉状》《仲裁申请》等法律文书,使广大人民群众享受专业、便捷、准确的法律服务。“我们想为群众提供7×24小时的法律帮助,让老百姓维护自己的权益,助力实现社会治理现代化。”吴怡说。

记者了解到,为加快建设重庆国家新一代人工智能创新发展试验区,重庆市科技局将推出“六个‘1’”具体工作举措,即在三年内,突破100项人工智能新技术,研制100个人工智能新产品,开展人工智能10大应用场景示范及推广,建设人工智能10大新基建项目,开展10项人工智能创新政策的新探索,并推进人工智能10大产业化应用新工程。

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来源:中国新闻网

常州人工智能科创港启航

20日,常州人工智能科创港启航。一期人工智能集聚区投入使用,美智能包装设备及创盛区域总部项目、万康新冠智能快速检测仪器项目等5个项目签约入驻。“常州人工智能与仿生机器人研究中心”同时揭牌。

常州人工智能科创港集聚人工智能、5G等新一代信息技术资源,重点支持智能机器人、智能交通系统、智能医疗系统、智能制造成套装备和系统等人工智能产品研制及产业化,打造高品质城市科创核心区。常州市委常委、高新区党工委书记、新北区委书记周斌表示,要积极构建涵盖“创客苗圃—孵化器—加速器—总部基地”的长三角区域创新高地,招引集聚一批有核心技术、有转化条件、有市场前景的人工智能领域高品质企业。

抢占新一轮智能机器人产业竞争的制高点,常州高新区管委会与江苏省产业技术研究院智能制造技术研究所共建“常州人工智能与仿生机器人研究中心”。该中心将围绕人工智能与虚拟现实、智能仿生服务机器人、工业机器人系统集成三个重点方向,联合有关高校、院所和企业,建立高度协作的智能仿生机器人创新服务体系,构建智能仿生机器人产品与核心部件创新研发、高层次和高技能人才培养、关键与共性技术突破的高端载体。

中金公司:后疫情时代人工智能的发展趋势

来源:金融界网站

来源:中金公司

人工智能的发展经历了2016年AlphaGo打败人类后的狂热、2018年由于实际落地困难带来的失望、2019年Deepfake假视频等伦理问题显现,过去一年开始进入稳步落地阶段。在全球抗疫的大背景下,我们看到,医疗影像辅助诊断、服务机器人、新药开发等AI在医疗场景的应用未来有望加速。与此同时,随着健康码等联系人追踪应用的普及,以及国家明确数据成为数字经济时代生产要素,如何规范和促进数据使用成为发展人工智能的重要课题。我们认为,除了加速大数据立法以外,联邦学习、隐私计算等技术手段的普及也是加速后疫情时代人工智能发展的重要一环。

AI投资向中后期转移,或将迎来上市潮

随着AI技术和商业模式的逐渐成熟,我们看到2017年以来中国AI行业私募股权投资中,早期投资频次比例逐年下降、中后期投资比例则逐步提升,同时投资开始向头部的成熟企业集中,投资颗粒度不断变大。整体来看,资金主要投向计算机视觉、自然语言处理等技术,以及企业服务、机器人等应用场景。而2019年以来,我们看到AI投资更加关注芯片、服务机器人等硬件,以及企业数字化转型、工业互联网、零售等新场景。我们相信,随着科创板改革的深化,AI企业上市融资的政策条件已趋于成熟,AI公司或将在不久的将来迎来上市潮。

图表:中国AI行业私募股权投融资轮次分布

资料来源:智研咨询,中金公司研究部

图表:2012-2019中国AI各技术领域投资金额占比

资料来源:产业信息网,中金公司研究部;注:统计时间截至2019年末

图表:2019年中国营收前百AI初创企业行业分布

资料来源:亿欧智库,中金公司研究部

图表:中国主要AI独角兽公司

资料来源:IT桔子,投资界,中金公司研究部

后疫情时代,AI+医疗有望迎来大发展

疫情期间,我们看到AI已经在诊前、诊中、诊后全阶段中发挥重要作用:1)诊前:红外测温仪高效筛查体温异常者、机器人外呼筛查;2)诊中:影像辅助诊断;3)诊后:健康码及接触者追踪、智能机器人与无人配送车等。由于人脸识别、语音识别技术已经相对成熟,红外测温仪、机器人外呼筛查、接触者追踪等应用已经较为完善,大幅提高了疾病的早期筛查效率。而影像辅助诊断、无人配送车等医疗/无人驾驶相关应用,由于涉及安全、数据所有权、隐私等问题,过去发展一直较为缓慢,在本次疫情的推动下也取得了一定的进展。此外,新冠疫情也暴露出人类长期处于新型疾病威胁中的问题,AI能在新药研发中帮助提高效率、降低成本,具有广阔的发展前景。我们认为,在后疫情时代,AI+医疗有望迎来大发展。

图表:AI+5G怎样改变各行各业

资料来源:中金公司研究部

? AI影像辅助诊疗:现阶段,AI在食道癌、乳腺癌,肺部结节等疾病的诊断结果良好,主要是由于这类疾病在影像上病灶点特征明显,人类医生进行诊断时也主要依靠CT、DR等影像。而在病情较为复杂时,需要综合病人其他检查报告和多种指征数据进行分析,此时要用到AI领域其他技术如自然语言处理等,在这一领域还处于刚刚起步的阶段。在新冠肺炎疫情中,依图在上海市公共卫生临床中心指导下,推出了基于CT影像的“新冠肺炎智能评价系统”。该系统依托依图强大的图像算法,可以根据CT影像,进行新冠肺炎快速诊断和严重程度分级,为医生提供更加高效准确的决策依据。

图表:依图新型肺炎智能影像评价系统

资料来源:依图科技,中金公司研究部

? 机器人外呼筛查:人工智能语音随访系统对居民开展电话体温筛查,系统将自动拨打辖区内居民电话,由人工智能机器人询问居民家庭人数、有无发热等状况、有无新冠肺炎接触史等问题,将回答记录并自动生成表格。社区工作人员负担得以减轻,还避免了不必要的接触。

? 红外非接触式测温:红外测温仪可在不接触人体的情况下完成体温检测。视频图像中运用人脸识别、跨镜追踪(Re-ID)等技术定位到额头部位后,结合红外热成像,可以在机场、车站等人流量较大区域中快速筛查额温异常者,具有高效率、高精度、低交叉感染风险等优势。2020年1月30日,国务院已将红外体温检测仪纳入疫情防控重点物资。我们看到,大华、千方、高新兴、旷视、云从、云天励飞等安防/AI企业均提供了相关解决方案。

图表:红外筛检仪可以在人流中快速检测体温异常情况

资料来源:大华股份官网,中金公司研究部

? 智能机器人与无人配送车:此次疫情期间,我们看到钛米、高新兴、普渡科技、美团、京东等公司的智能机器人与无人配送车产品应用到医疗相关的应用,包括消毒、测温、导医、运送物品、便民服务等一线应用场景,大幅减少了人与人接触导致交叉感染的可能性,同时在工作时长、精确程度等方面具有优势。我们认为,由于疫情防控需求,未来在更多场景中,智能机器人与无人配送车有望取代传统人力,将加速在各大场景落地。

图表:人工智能医护服务机器人进入武汉市第三医院ICU病房工作

资料来源:上海交通大学医学院,中国科学报,中金公司研究部

? 健康码:健康码为国内复工主要疫情监管手段,通过GPS、出行记录等多维数据实现轨迹拟合。根据“国家政务服务平台”小程序介绍,健康码是阿里,腾讯等互联网公司依托国家政务服务平台开发的一项服务。国家政务服务平台负责收集用户卫生健康,交通运输,铁路,民航,运营商等信息,支付宝、微信负责搭建ToC端界面,凭借高DAU的优势实现健康码推广。用户进入小区等区域时,管理人员使用扫码机进行认证。

图表:健康码机制说明

资料来源:支付宝“健康码”应用,中金公司研究部

? 接触者追踪:在疫情防控工作中,通过AI、大数据等技术追溯并隔离疑似或确诊患者的亲密接触者具有重要意义。我们看到,大华、千方、云天励飞、以萨等安防/AI企业,将视频监控技术与人脸识别知识图谱等AI技术相结合,推出了相关解决方案。此外,谷歌/苹果也推出了联系人追踪应用,通过蓝牙完成用户间传输,弱化GPS定位功能以保证用户隐私。联系人追踪应用能够完成当多名用户在蓝牙传输范围内,手机将自动交换并保存匿名识别码,以完成接触记录。有用户确诊感染新冠病毒后,与其接触过的其他用户将收到提示警报(不包含确诊患者详细信息)。用户收到警报后可以按提示进行处置,如自我隔离或去医院进行检测等。

? 新药研发:长期来看,不仅许多已知疾病还没有找到特效药物,人类还面临着不断涌现的新型疾病的威胁。新药开发周期长,成本高昂且成功率非常低,老药新用成为应对新型疾病的有效方案之一。药物发现本质是寻找更好结合具有特定结构靶点的特定分子,属于AI中的模式识别问题,通过神经网络等技术能够快速利用已知数据关系寻找潜在的相互作用。此外,新冠肺炎病毒与SARS非常相似,过去17年积累的SARS研究成果分布在很多文本、文献和专利里,通过NLP技术可以快速查找和推断有效的药物应对方案。AI还能在晶型预测患者招募等其他药物研发环节中帮助提高效率、降低成本。

图表:AI助力药物发现

资料来源:动脉网,中金公司研究部

健康码再引隐私与效率讨论,数据治理成为国际共识

2019年Deepfake假视频大量出现以来,AI可能造成的负面影响广受社会各界关注。而疫情中健康码的普及、人脸识别技术被滥用的担忧,再次引起数据隐私保护问题的广泛关注。过去一年,中国首次将“数据”定位上升至生产要素,提出加快培育数据要素市场,并开始加速大数据立法工作;此外,美、欧监管机构,以及谷歌、微软等头部科技企业都陆续提出AI技术发展的规范性指南。目前,旧金山、奥克兰等部分美国城市已经全面禁止人脸识别技术,全球对AI技术可以应用的边界出现了一定的差异。AI是新基建中重要的新技术基础设施之一,我们认为,制定一个适应AI技术发展的法律和伦理框架,是当前要务之一。

图表:AI技术被滥用引发争议

资料来源:ZAO,伦敦大学学院,arxiv,中金公司研究部

图表:欧美中关于个人信息安全保护的立法情况比较

资料来源:安全内参网,TUVRheinland,中金公司研究部

图表:我国个人信息保护的相关法律法规进展

资料来源:国务院,中国新闻网,知网,中金公司研究部;注:截至2019年6月

联邦学习和隐私计算是保护数据隐私和解决数据孤岛问题的重要技术手段

目前制约人工智能发展的一个瓶颈是保护用户数据隐私和打破不同主体之间数据孤岛的问题。联邦学习(Federated Learning)可以在多个主体间不直接共享数据的情况下,实现模型的合作开发,我们认为其有望成为解决数据隐私和数据孤岛问题的可行解之一,而隐私计算则为联邦学习提供安全保护。我们认为,联邦学习+隐私计算可能成为继机器学习和深度学习之后的下一代关键AI技术。

图表:联邦学习概念图

资料来源:中金公司研究部

图表:主要联邦学习框架比较

资料来源:微众银行《联邦学习白皮书v2.0》,中金公司研究部

风险

AI监管风险;AI+医疗落地不及预期。

人工智能出现致命性缺陷,边学边忘记忆覆盖,人类不用再惧怕他?

笔者:三体-小遥

人工智能往往给人留下的印象就是高效率的学习能力,它们能够很快适应新的学习模式,并且将大量知识化为己用,阿尔法狗就是最典型的例子。因此很多人表示,如果人类具备这样超强的学习能力,那么所有的考试也就不在话下了。

然而科学家们却表示,在未来很长一段时间里,人工智能都未必能够超越人类,因为我们的大脑占据了先天优势,并不会普遍出现“灾难性遗忘”的现象。

作为现代科技的产物,人工智能将很多科幻作品中的情节变为现实,并且渐渐在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。借助于人工智能,一些游戏拥有更快的建设方式,比如人们可以通过人工智能检测游戏中是否存在漏洞,同时也包括将新的地图进行布置。

在此过程中,科学家们发现问题似乎并没有那么简单,尤其是通过人工智能来进行操作时,它们表现出了明显的劣势。

据悉,人工智能在学习新的知识时,往往会出现新知识覆盖旧知识的情况。也包括在玩游戏时,它们并不会像人类一样缓慢的进行吸收,反而会简单迅速地进行覆盖,这也就意味着它们出现了“灾难性遗忘”。

一般情况下,如果一个人工智能已经掌握了一门语言,在它学习另一种语言的同时,就会不自觉舍弃之前存在的那一部分语言。这并不利于科学家们继续赋予它们全新的技能,并且这种劣势至今无法进行弥补。

科学家们表示,人工智能的“灾难性遗忘”证明,其实人类的大脑十分先进,即便我们没有具备超强的学习能力,但是大脑仍然可以不断保留相关的记忆。或许在未来,科学家们可以突破这个瓶颈,却未必能够帮助人工智能成为比人类更加复杂的存在。

总之,我们对人工智能的设想有些太过复杂,其实它们并非完美无缺,不过后者既然作为科技的产物出现,人类仍然需要正视相关问题。