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        人工智能信息化運(yùn)用問(wèn)題的思考

        2019-09-10 04:57:03張夢(mèng)涵吳科良
        讀書(shū)文摘(下半月) 2019年2期
        關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)化人工智能信息化

        張夢(mèng)涵 吳科良

        [摘 ?要:結(jié)合社會(huì)發(fā)展,簡(jiǎn)要論述對(duì)信息化發(fā)展電子化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的認(rèn)識(shí),從政策支持、技術(shù)研究、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、市場(chǎng)運(yùn)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展五個(gè)方面,闡述國(guó)內(nèi)外人工智能的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀,從人機(jī)接口、泛化智能和人機(jī)融合三個(gè)角度,探討了人工智能技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì),結(jié)合數(shù)據(jù)、算法、規(guī)則和核心技術(shù)方面存在的問(wèn)題,提出注重?cái)?shù)據(jù)積累、構(gòu)建智能生態(tài)、統(tǒng)籌規(guī)劃各項(xiàng)任務(wù)和融合培養(yǎng)人才隊(duì)伍四項(xiàng)建議。

        關(guān)鍵詞:人工智能;信息化;網(wǎng)絡(luò)化]

        一、引言

        人類社會(huì)發(fā)展中,“農(nóng)業(yè)文明”和“工業(yè)文明”是兩次大的生存發(fā)展能力提升,直接影響著人類影響和適應(yīng)自然的能力。農(nóng)業(yè)文明用工具的革新增強(qiáng)了人類的勞動(dòng)能力,拓寬了人的作業(yè)范圍,工業(yè)文明用機(jī)器代替人的體力勞動(dòng),直接解放了人的體力,提升了生產(chǎn)能力和效率。

        隨著信息技術(shù)的發(fā)展,我們開(kāi)始走進(jìn)信息文明,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)擴(kuò)展人類智能、通過(guò)信息交換實(shí)現(xiàn)啟發(fā)式思維,進(jìn)而思維互通成為可能。

        在這樣的發(fā)展趨勢(shì)下,工業(yè)文明和信息文明必將走向結(jié)合,智能化將深入我們的生產(chǎn)生活,對(duì)社會(huì)的組成結(jié)構(gòu)、運(yùn)行方式、發(fā)展模式產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,其產(chǎn)生的“一體運(yùn)行、單元協(xié)同、快速反應(yīng)、自我優(yōu)化”的智能生態(tài)新格局,將人類發(fā)展歷史推向新的高度。

        二、發(fā)展階段劃分

        隨著信息文明時(shí)代的到來(lái),信息化成為社會(huì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿Γ谄鋸臒o(wú)到有的過(guò)程中,一般會(huì)經(jīng)歷三個(gè)階段。

        第一階段是逐漸把人從事的知識(shí)要求低、重復(fù)性強(qiáng)、業(yè)務(wù)交叉少的事情交給機(jī)器去做,這一階段以業(yè)務(wù)的電子化為主要特征。

        第二階段是將替人/輔助人做業(yè)務(wù)性工作的機(jī)器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接在一起,支持對(duì)不同功能的設(shè)備(模塊)動(dòng)態(tài)調(diào)度,通過(guò)“人在回路”控制機(jī)器實(shí)現(xiàn)配合工作,提高平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)化響應(yīng)能力,這一階段以網(wǎng)絡(luò)化為主要特點(diǎn)。

        第三階段是隨著電子化和網(wǎng)絡(luò)化工作的完成,機(jī)器能夠在數(shù)據(jù)的支持下,實(shí)現(xiàn)自我啟發(fā),分析發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律,學(xué)習(xí)生成相關(guān)規(guī)則,逐步具有自主控制能力,能夠?yàn)槿颂峁┛茖W(xué)化信息產(chǎn)品輔助人對(duì)問(wèn)題的認(rèn)知,甚至還可以提供優(yōu)化解決方案,智能化成為其顯著特點(diǎn)。

        在一些文章中,將第一、二階段稱之為“前信息化時(shí)代”,第三階段稱之為“后信息化時(shí)代”。前信息化時(shí)代是“從無(wú)到有”,主要關(guān)注的是實(shí)現(xiàn)原來(lái)獨(dú)立或松散耦合的設(shè)備群網(wǎng)絡(luò)化和集群化;后信息化時(shí)代是“從有到無(wú)”,主要關(guān)注的是在網(wǎng)絡(luò)信息體系之上的自動(dòng)化和無(wú)人化。

        二者的本質(zhì)區(qū)別在于:網(wǎng)絡(luò)化、集群化關(guān)注基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和信息系統(tǒng),注重及時(shí)準(zhǔn)確地反饋問(wèn)題,是系統(tǒng)、設(shè)備在執(zhí)行人的指令;智能化是在網(wǎng)絡(luò)化、集群化的基礎(chǔ)上對(duì)設(shè)備進(jìn)行控制,是設(shè)備、機(jī)器人在人的知識(shí)基礎(chǔ)上形成自主邏輯,可以自我完成指令生成和設(shè)備響應(yīng)。

        三、發(fā)展現(xiàn)狀

        “不管我們是碳基人類還是硅基人類,都沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別。我們中的每一員都應(yīng)獲得應(yīng)有的尊重?!边@是科幻文學(xué)巨匠亞瑟克拉利克在太空漫游系列第二部《2010:太空漫游》中描述的一段對(duì)白。2016年,AlphaGo與李世石的驚世對(duì)決,以及之后Alpha們的表現(xiàn),告訴我們了一個(gè)事實(shí):人工智能已經(jīng)到來(lái)。打開(kāi)手機(jī),蘋(píng)果Siri、百度度秘、微軟小冰、Google Allo等智能助理和應(yīng)用,正顛覆著我們和手機(jī)交流的基本方式;各種新聞應(yīng)用依賴于人工智能應(yīng)用向我們推送似乎最適合的內(nèi)容,人工智能正在改變我們的生活。

        在技術(shù)研究領(lǐng)域,隨著理論研究的不斷深入和技術(shù)的不斷進(jìn)步,學(xué)術(shù)界和業(yè)界產(chǎn)生了對(duì)人工智能的不同角度的認(rèn)識(shí):按照內(nèi)涵的不同,可以分為類人行為(模擬行為結(jié)果)、類人思維(模擬大腦運(yùn)作)、泛(不再局限于模擬人)智能;根據(jù)技術(shù)承載方式不同,可分為單機(jī)智能、平行運(yùn)算/多核智能、高度分散/群體智能;按照與人的關(guān)系不同,又可分為機(jī)器主導(dǎo)、人主導(dǎo)、人機(jī)融合。

        但是,無(wú)論在哪種劃分中,人工智能的圖靈獎(jiǎng)獲得者、深度學(xué)習(xí)技術(shù)引領(lǐng)者,人工智能的精英團(tuán)隊(duì)、高級(jí)團(tuán)隊(duì)以及超級(jí)團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)導(dǎo)者都是美國(guó)人。2017年7月,國(guó)務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出了“構(gòu)建開(kāi)放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系;培育高端高效的智能經(jīng)濟(jì);建設(shè)安全便捷的智能社會(huì);加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域軍民融合;構(gòu)建泛在安全高效的智能化基礎(chǔ)設(shè)施體系”五大重點(diǎn)任務(wù),助力人工智能發(fā)展?,F(xiàn)在,人工智能知識(shí)已經(jīng)在中國(guó)的企業(yè)中傳播,BAT企業(yè)(百度、阿里、騰訊)、華為、海爾等企業(yè)都在努力追趕,積極投資人工智能技術(shù)發(fā)展,促進(jìn)中國(guó)的人工智能團(tuán)隊(duì)正在迅速增長(zhǎng)。2017年12月,創(chuàng)新工場(chǎng)投資的Face++,在MS COCO競(jìng)賽(計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最受關(guān)注和最權(quán)威的比賽)中,戰(zhàn)勝了來(lái)自微軟、Facebook、Google等頂尖企業(yè)團(tuán)隊(duì),獲得了三項(xiàng)第一、一項(xiàng)第二的成績(jī),成為第一個(gè)在該項(xiàng)比賽中獲得冠軍的中國(guó)企業(yè)。2006年到2015年,華人參與的頂級(jí)AI論文比例(全部頂級(jí)AI論文數(shù)量的比例),從23.2%逐年遞增到42.8%。而華人參與的AI論文被引用次數(shù),占全部頂級(jí)AI論文被引用次數(shù)的比例從25.5%逐年遞增到55.8%。

        在產(chǎn)品研發(fā)領(lǐng)域,當(dāng)今世界人工智能已經(jīng)形成中美兩強(qiáng)并立的局面。美國(guó)國(guó)防部高等研究計(jì)劃局(DARPA)正在基于人工智能技術(shù)研發(fā)自動(dòng)駕駛戰(zhàn)車、反潛無(wú)人機(jī)械船、智能電子戰(zhàn)系統(tǒng)、“半人馬”人類作戰(zhàn)行動(dòng)輔助系統(tǒng)等,持續(xù)推動(dòng)“人工智能優(yōu)先”戰(zhàn)略。我國(guó)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)基礎(chǔ)與產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)日漸扎實(shí)。例如:微博、淘寶在大量市場(chǎng)反饋基礎(chǔ)上高速發(fā)展,開(kāi)始超越各自領(lǐng)域的對(duì)標(biāo)產(chǎn)品(推特和易趣);科大訊飛、??低暤却怪毖邪l(fā)與生產(chǎn)企業(yè),在語(yǔ)音與視覺(jué)識(shí)別、自適應(yīng)自主學(xué)習(xí)、直覺(jué)感知等方面取得重大技術(shù)突破,帶動(dòng)智能監(jiān)控、生物識(shí)別、無(wú)人駕駛以及工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人等逐進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用。

        在市場(chǎng)應(yīng)用領(lǐng)域,近年我國(guó)人工智能應(yīng)用技術(shù)發(fā)展迅速,智能經(jīng)濟(jì)、智慧社會(huì)取得明顯成效。以圖像識(shí)別、物體跟蹤和無(wú)人駕駛等為代表的人工智能技術(shù),已在許多行業(yè)開(kāi)始得到應(yīng)用,共享單車、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)、視頻圖像身份識(shí)別系統(tǒng)等也開(kāi)始走入日常生活。大量資金流入人工智能企業(yè),在二級(jí)市場(chǎng)上,人工智能企業(yè)的股票價(jià)格迎來(lái)瘋狂飆升,推動(dòng)人工智能領(lǐng)域發(fā)展。以科大訊飛為例,與硅谷與之匹敵的Nuance公司相比,在一年的時(shí)間里,市場(chǎng)差距達(dá)到了60億。不斷積累的技術(shù)能力、可共享的數(shù)據(jù)資源、巨大的應(yīng)用需求、開(kāi)放的市場(chǎng)環(huán)境有機(jī)結(jié)合,構(gòu)成了我國(guó)人工智能發(fā)展的獨(dú)有優(yōu)勢(shì),使我國(guó)在這輪競(jìng)爭(zhēng)中可以與發(fā)達(dá)國(guó)家站在同一起跑線上。

        在產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域,在未來(lái)幾年之內(nèi),專業(yè)領(lǐng)域的智能化應(yīng)用將是人工智能主要的發(fā)展方向。人工智能的企業(yè)都將圍繞著基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個(gè)層次的基本架構(gòu)開(kāi)展布局,構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)鏈?;A(chǔ)層主要由大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、GPU/FPGA等硬件加速器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片等提供計(jì)算能力,通過(guò)系列數(shù)據(jù)采集提供身份信息、醫(yī)療、購(gòu)物、交通出行等各行業(yè)、各場(chǎng)景的一手?jǐn)?shù)據(jù)。在技術(shù)層,通過(guò)TensorFlow、Caffe等框架,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等各種算法,實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、人臉識(shí)別等應(yīng)用技術(shù);在應(yīng)用層,通過(guò)行業(yè)應(yīng)用和運(yùn)營(yíng)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)需要的智能推送、智能診斷、智能投資、無(wú)人車、機(jī)器人等場(chǎng)景應(yīng)用。目前在產(chǎn)業(yè)鏈分布上,在我國(guó),基礎(chǔ)層還是主要以谷歌、Facebook、IBM、微軟、Face++為代表提供開(kāi)源框架和平臺(tái),技術(shù)層主要以百度、科大訊飛、??低暤葹榇硖峁┗緫?yīng)用技術(shù)能力,應(yīng)用層主要以百度、小米、海爾等頂層應(yīng)用企業(yè)為代表向用戶提供具體的服務(wù)和產(chǎn)品。

        四、發(fā)展趨勢(shì)

        現(xiàn)在,大規(guī)模并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法成為人工智能發(fā)展的催化劑,計(jì)算成本快速降低,為人工智能發(fā)展創(chuàng)造了良好的基礎(chǔ)條件,人工智能成為在信息化中逐步推廣和應(yīng)用,成為主要的發(fā)展趨勢(shì)。主要有以下三個(gè)特點(diǎn):

        第一,人機(jī)接口成為基礎(chǔ)。近年,雖然計(jì)算機(jī)的邏輯分析能力大幅提高,直至計(jì)算機(jī)的綜合邏輯分析提高為邏輯思維,這種邏輯思維可以根據(jù)環(huán)境條件自主產(chǎn)生新的邏輯,并擺脫人類的框架式控制,而成為一種自主的智能思維。例如,AlphaGo戰(zhàn)勝李世石和柯潔。但是,從本質(zhì)上來(lái)說(shuō),AlphaGo的成功依然離不開(kāi)人的主導(dǎo)(設(shè)計(jì)解決問(wèn)題的方法)和參與(提供原始數(shù)據(jù)、反饋數(shù)據(jù))。因此,大數(shù)據(jù)支持、腦機(jī)接口和神經(jīng)工程成為人工智能發(fā)展的數(shù)據(jù)、算力和算法基礎(chǔ)。

        第二,“泛智能”成為主流。人工智能在預(yù)測(cè)和決策支持方面的應(yīng)用需求,人工智能已不再局限于模擬人的行為結(jié)果,可以更好、更有創(chuàng)意地解決問(wèn)題和解決更復(fù)雜的問(wèn)題,拓展到“泛智能”應(yīng)用,應(yīng)對(duì)信息爆炸、社會(huì)急需解決的對(duì)自然/環(huán)境的治理、對(duì)社會(huì)資源優(yōu)化和維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定的挑戰(zhàn)。

        第三,人機(jī)融合成為重點(diǎn)。雖然人工智能在“模擬人”上取得了長(zhǎng)足進(jìn)步,甚至在2016年11月16日的國(guó)際戰(zhàn)斗機(jī)大會(huì)上,美國(guó)賽博雷迪克斯公司透露“Alpha”人工智能程序在模擬空戰(zhàn)中擊敗人類飛行員。但是,還需要在有情感、有意向性的復(fù)雜環(huán)境中難以無(wú)中生有、隨機(jī)應(yīng)變。因此,人機(jī)智能的不斷融合,在人工智能現(xiàn)有的理論框架中增加人的思維要素,成為人工智能研究的重點(diǎn)。

        五、存在的主要問(wèn)題

        目前,雖然各界在人工智能“大規(guī)模數(shù)據(jù)+大規(guī)模算力”的基本方法論共識(shí)逐漸顯現(xiàn),但是人工智能的四大核心問(wèn)題——數(shù)據(jù)、算法、規(guī)則和基礎(chǔ)設(shè)施問(wèn)題仍然制約著運(yùn)用的快速發(fā)展。主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

        第一,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可用度低。機(jī)器獲得智能的方法與擅長(zhǎng)邏輯分析推理的人類智能不同,它更多地利用數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)獲得信息和知識(shí)。然而,當(dāng)前采集的數(shù)據(jù)不完整、精度和可信度不足、效率不高,真假難辨、漏缺常見(jiàn)、時(shí)效性不足,還有很多指標(biāo)無(wú)法量化,致使人工智能獲得的大量數(shù)據(jù)量化程度和可用度不足,造成機(jī)器理解非常困難。

        第二,智能算法主動(dòng)、自主學(xué)習(xí)和管理能力不足。目前成熟的人工智能應(yīng)用系統(tǒng)基本上都是反應(yīng)式系統(tǒng),不能對(duì)情況主動(dòng)做出預(yù)測(cè)。但因?yàn)榫哂腥祟愃季S特點(diǎn)的邏輯思維,自主學(xué)習(xí)和管理知識(shí)的靈活性不足,還不能主動(dòng)、自主支持知識(shí)的“產(chǎn)生—存儲(chǔ)—應(yīng)用—更新”的體系化知識(shí)管理。

        第三,業(yè)務(wù)規(guī)則不靈活。業(yè)務(wù)規(guī)則的確立和優(yōu)化是人工智能進(jìn)步的首要條件,也是人工智能的核心。目前人工智能規(guī)則主要由人制定、機(jī)器實(shí)現(xiàn),很大程度上還是確定性規(guī)則,而使用者往往只能被動(dòng)選擇,因此無(wú)法滿足錯(cuò)綜復(fù)雜的情況變化,對(duì)不確定事件適應(yīng)能力不足,需研究提出新的完備的機(jī)制(例如對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))以應(yīng)對(duì)對(duì)抗博弈條件下的各種應(yīng)用。

        第四,硬件產(chǎn)品核心技術(shù)存在瓶頸。一方面人工智能為硬件產(chǎn)品賦予智能化,另一方面其行動(dòng)能力來(lái)自于硬件產(chǎn)品。與發(fā)達(dá)國(guó)家尤其與美國(guó)相比,我國(guó)的人工智能整體發(fā)展水平依然存在顯著差距,核心技術(shù)缺失,像高端芯片、基礎(chǔ)材料、元器件、軟件與接口等方面的技術(shù)受制于人,芯片基本上靠進(jìn)口。機(jī)器人是人工智能重要載體,中國(guó)800家機(jī)器人企業(yè)中僅有100家左右真正能生產(chǎn)零部件或機(jī)器人產(chǎn)品,以組裝和代加工為主,制造高端產(chǎn)品能力弱。六軸以上的機(jī)器人中外資品牌高達(dá)85%,70%的機(jī)器人配套零部件依賴進(jìn)口,減速器、伺服電機(jī)和控制器三大核心部件均掌握在海外企業(yè)手中。

        六、運(yùn)用對(duì)策建議

        人工智能領(lǐng)域復(fù)雜、層次多、維度廣,運(yùn)用人工智能技術(shù)推動(dòng)信息化建設(shè)更是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,要解決面臨的數(shù)據(jù)、算法、規(guī)則和基礎(chǔ)設(shè)施問(wèn)題,需要從注重積累高質(zhì)數(shù)據(jù)、統(tǒng)籌構(gòu)建生態(tài)格局、科學(xué)規(guī)劃各項(xiàng)任務(wù)、融合培育人才隊(duì)伍四個(gè)方面入手開(kāi)展工作。

        第一,注重積累高質(zhì)數(shù)據(jù),構(gòu)建海量、精準(zhǔn)、高效的數(shù)據(jù)平臺(tái),以智能芯片、算法、集成為突破口,提升技術(shù)自主程度,為智能產(chǎn)生奠定基礎(chǔ)。具體包括:①建立共享機(jī)制,通過(guò)開(kāi)源軟硬件、群智服務(wù)、混合增強(qiáng)智能、自主無(wú)人系統(tǒng)等實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集和共享;②開(kāi)展知識(shí)計(jì)算引擎技術(shù)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)、群智關(guān)鍵技術(shù)、自主無(wú)人系統(tǒng)智能技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)智能建模技術(shù)以及智能計(jì)算芯片與系統(tǒng)等,建立精準(zhǔn)、高效的數(shù)據(jù)平臺(tái)。

        第二,統(tǒng)籌構(gòu)建生態(tài)格局,打破原有的管理體制藩籬,形成相輔相成、合作共贏的智能生態(tài)格局。具體包括:①以全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)為突破口,可以網(wǎng)絡(luò)信息化企業(yè)為主導(dǎo),長(zhǎng)期牽頭投資基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù),積累而成主導(dǎo)數(shù)據(jù)和應(yīng)用平臺(tái),構(gòu)建類似Google、Amazon、Facebook、阿里等的人工智能生態(tài);②以技術(shù)層為突破口,以軟件為主,深耕算法平臺(tái)和通用技術(shù)平臺(tái),建立類似Microsoft、IBM Watson等的應(yīng)用平臺(tái),建立行業(yè)技術(shù)優(yōu)勢(shì);③以場(chǎng)景應(yīng)用為突破口,以創(chuàng)業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)公司為主,積累行業(yè)用戶和數(shù)據(jù),基于場(chǎng)景或行業(yè)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)大量場(chǎng)景應(yīng)用;④以特色應(yīng)用為突破口,鼓勵(lì)新領(lǐng)域開(kāi)拓,形成新興領(lǐng)域的用戶和數(shù)據(jù),并深耕該領(lǐng)域的通用技術(shù)和算法,支持構(gòu)建垂直領(lǐng)域生態(tài),為顛覆式創(chuàng)新提供動(dòng)力;⑤以芯片等相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施能力提升和能力建設(shè)為主,從基礎(chǔ)設(shè)施切入,提高技術(shù)能力,向數(shù)據(jù)、算法等產(chǎn)業(yè)鏈上游拓展,構(gòu)建“協(xié)作共贏”的基礎(chǔ)設(shè)施體系。

        第三,科學(xué)規(guī)劃各項(xiàng)任務(wù)。圍繞深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音處理、生物特征識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、智能決策控制以及新型人機(jī)交互等關(guān)鍵領(lǐng)域,設(shè)立人工智能重大科技專項(xiàng)等支持計(jì)劃,進(jìn)一步加大對(duì)人工智能基礎(chǔ)研究和產(chǎn)業(yè)化支持力度。在加強(qiáng)傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用知識(shí)智能化轉(zhuǎn)化和推廣的同時(shí),突破自主無(wú)人系統(tǒng)復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景感知與理解、實(shí)時(shí)精準(zhǔn)定位、面向復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性智能導(dǎo)航等技術(shù),推出人工智能云、智能感知網(wǎng)、服務(wù)機(jī)器人等系列產(chǎn)品,搭建“后信息時(shí)代”智能生態(tài)的基礎(chǔ)架構(gòu)。

        第四,融合培育人才隊(duì)伍。人工智能要實(shí)現(xiàn)推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的使命,必然需要有一大批的研究者、企業(yè)和機(jī)構(gòu)之間的相互溝通和相互合作,需要人機(jī)之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),從而實(shí)現(xiàn)理論、技術(shù)和應(yīng)用成果的規(guī)模涌現(xiàn)。因此,需要:①以重點(diǎn)高校院所為依托,優(yōu)化人才培養(yǎng)機(jī)制、健全人工智能相關(guān)學(xué)科,注重人工智能與其它學(xué)科專業(yè)的交叉融合;②鼓勵(lì)企業(yè)培養(yǎng)創(chuàng)新人才;③激勵(lì)高校和科研院所、企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)人工智能重點(diǎn)領(lǐng)域的專業(yè)型人才、創(chuàng)新型人才和復(fù)合型人才。

        七、結(jié)束語(yǔ)

        “人工智能”是時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物,必將對(duì)社會(huì)的發(fā)展、文明的進(jìn)步、技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,甚至?xí)?lái)顛覆式的變化。從近五年的市場(chǎng)融資報(bào)告中可以看到,在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái),其對(duì)應(yīng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模必將呈現(xiàn)指數(shù)規(guī)模的增長(zhǎng)。雖然我國(guó)在人工智能發(fā)展上還存在著數(shù)據(jù)質(zhì)量、智能發(fā)現(xiàn)、業(yè)務(wù)規(guī)則和核心技術(shù)方面的問(wèn)題,但是我們也同樣具有著不斷積累的技術(shù)能力、數(shù)據(jù)資源、巨大的應(yīng)用需求、開(kāi)放的市場(chǎng)環(huán)境、強(qiáng)大的政策支持和執(zhí)行力優(yōu)勢(shì)。記得2010年,中國(guó)提出要做高鐵行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。很多人對(duì)此持懷疑態(tài)度,6年后的2016年,中國(guó)擁有了全球60%的高鐵。記得2015年,中國(guó)推行了“雙創(chuàng)計(jì)劃”(mass entrepreneurial and innovation movement,讓每個(gè)人都能成為企業(yè)家,鼓勵(lì)大眾創(chuàng)新),僅半年時(shí)間,中國(guó)的加速孵化基地由1700個(gè)增加到目前的8000個(gè),單是高科技園區(qū)就有156個(gè)。因此,完全有理由期待,只要萬(wàn)眾一心,腳踏實(shí)地,必然眾志成城,智能強(qiáng)國(guó)夢(mèng)想也會(huì)很快變成現(xiàn)實(shí)。

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