2015年9月，DeepMind已经和NHS（英国国家医疗服务体系）合作，获得过去5年患者数据的使用权，同时免费为英国国家医疗服务体系提供大数据预测分析服务；谷歌和Facebook分别将

　　将世界最前沿的科技用于公共事务或者公众服务，看起来跟科技创新主体的主营业务没有直接关联，但客观上却让互联网生态系统的范畴扩大，也让科技创新企业获得了源源不断接入互联网的宝贵数据，成就了全球互联网科技创新的新格局——开源、开放、服务大众。反观中国的互联网巨头，在对社会的技术分享与创新服务方面还可以更有格局。

　　今天的深度学习开源平台就是未来人工智能时代的基础设施，类似美国当年作为互联网奠基者的角色，免费铺设的“信息高速公路”使得他们在今天的互联网世界成为规则制定者和商业利益的最大获益者。而在国内，无论是出于技术前瞻视野所限，还是各自为政、商业利益的成本考量，在开源系统的建构方面没有实质投入，或者没有将其作为技术创新的核心与出发点，存在比较高的系统风险。

　　数据封闭：拥有大数据的政府机构、传统企业和互联网企业都存在将数据资源私有化，而不为公众利益做分析利用的现象。这样，即使有大数据也无法利用。

　　技术封闭：拥有最先进互联网、人工智能技术的企业与军方、高校等技术创新体系彼此割裂，没有形成将最新技术开源分享的机制与公共平台，客观上造成技术迭代慢。

　　生态僵化：最先进的技术应该与最权威的数据对接促成乘数效应，久而久之，谷歌等全球互联网巨头建构的下一代深度学习开源平台就会形成几块“新”，而中国的企业可能最终形成几块“孤岛”。在未来人工智能技术统治的世界里，新和孤岛的实力对比，将决定大国科技竞争的输赢。

　　通俗地说，要想富先修路。中国互联网科技创新，把行业分享和社会公益放在更重要的位置上，不仅体现了实力与格局，更是逐鹿未来全球科技竞赛的关键投入，中国不能再次像互联网原始创新时代那样，输在起跑线上。

　　把握机遇，瞄准国际人工智能发展趋势，把人工智能技术与产业升级改造有机结合起来，给经济发展新常态注入智能化的新动力。

　　推动技术创新应该成为一种国家的重要使命和责任。从历史上看，第一次与第二次工业的兴起几乎都是由个人与企业推动的，但在而后技术发展中，政府作用越来越大。人工智能是一项抢占未来竞争高地的基础性技术，研究经费耗费巨大，超出个人甚至企业承受范围，更需要国家战略层面的资金支持和参与。政府工作重点在于政策引导与资金支持，特别是在基础研究领域中，抓紧制定政策，建造一批国家级、基础性、共性技术、创新能力保障的人工智能研发基地和平台。高校与科研机构则在推动基础和应用研究上和人才培养上发挥重要作用，同时还应鼓励一部分高校开办人工智能专业研究所与学院。

　　在人工智能技术领域，我国大体上能够与世界先进国家发展同步。但也应该看到，尽管我国在一些人工智能关键技术尤其是核心算法方面与国际水平相差不远，但整体发展水平与发达国家相比仍有差距。同时，我国人工智能技术发展还面临着体制机制、信息化基础设施、数据共享等方面的挑战。

　　在我国新一轮改革发展关键时刻，人工智能技术确实给我们提供了一个弯道超车机会。作为制造业大国，近年来我国低成本优势逐渐消失，制造业转型迫在眉睫。对企业而言，利用好新一代信息技术将是其在新时代成长环境中抓住机遇的关键。我们应充分利用大量企业正在转型升级的机会，强化企业在人工智能技术创新中的主体地位，充分发挥百度、阿里巴巴、腾讯等在人工智能领域已经有所建树的大企业作用，紧盯人工智能研究最前沿发展，成为引领全球人工智能发展的骨干企业。同时，培育若干中小智能企业，支持他们面向市场需求来确定创新突破口。从资金、税收、人才、知识产权、放开管制等方面入手，大力营造有利于人工智能领域的企业发展的政策环境和制度环境。鼓励企业结合市场和国家需求，将人工智能的基础和应用研究产品化、商业化，实现产业链的优化和调整。

　　同时，要把自主创新与引进消化再创新相结合。虽然人工智能领域中的很多最前沿应用技术掌握在国外，特别是在美国高科技中小企业手中，但他们缺乏大规模低成本的制造能力与市场营销能力。我国制造业和美国中小科技企业有着天然互补性。应支持我国风险投资加大对前沿中小公司的投资，再把这些产品引进国内生产，把我国一部分制造业打造成全球人工智能产品制造链条中的关键环节。（作者单位：国务院参事室）

　　钟义信：二者不是一回事。发现问题和定义问题的能力是人类智慧之中最具创造性的能力，这种能力有赖于人类的目的、知识、直觉、想象、审美、灵感和顿悟这样一些抽象的隐性能力，通常被称为“隐性智慧能力”。而解决问题的能力则是人类智慧之中最具操作性的能力，主要有赖于获取信息、提炼知识、演绎智能策略和执行智能策略这样一些显性的操作能力，通常被称为“显性智慧能力”。

　　为了方便，人们把隐性智慧和显性智慧的整体称为“人类智慧”，把具有操作性特色的显性智慧称为“人类智能”。于是，可以把探索、理解和模拟“人类智能（显性智慧能力）”的研究称为“人工智能”研究。

　　问：如果人工智能只能模拟人类的显性智慧能力而不能模拟人类整体智慧的能力，这样的人工智能有什么价值呢？

　　钟义信：虽然人工智能不可能全面模拟人类的隐性智慧，因而不可能全面超越人类，但是，模拟了人类显性智慧能力的人工智能，可以在人类智慧（主要通过隐性智慧所具有的发现问题和定义问题的能力）驾驭和引领下，以它远远优于人类的工作速度、精度和耐力，协助人类解决各种问题，甚至在危险和极端环境代替人类完成各种任务，这就是人们所说的“人机共生”的工作方式，更确切地说是“人为主、机为辅的人机合作”工作方式。

　　钟义信：大多数研究者认为，人工智能就是对“人类智能（显性智慧能力）”的探索、理解、模拟和扩展。不过，也有一部分研究者坚持把人工智能理解成为对“人类智慧（包括隐性智慧和显性智慧两者）”的探索、理解、模拟和扩展。有人把前者称为“弱人工智能”，把后者称为“强人工智能”。

　　问：物理学家霍金教授多次表示，如果人工智能拥有自我意志，能够对自身设计进行自我改进，那么很快人类将无法与之抗衡。人工智能是否会毁灭人类？

　　钟义信：在人工智能研究不断取得进展的同时，“强人工智能”的研究至少在可预见的未来难以取得实质性的成果。所以，人工智能专业领域的研究者通常不存在“人工智能威胁”的忧虑。然而在普通公众中，由于对人工智能的真实涵义缺乏了解，很容易把它误认为是对于“人类智慧”的研究。于是，一旦看到人工智能显示出某些卓越（显性智慧）能力，就会产生“人工智能全面超人”的推想，进而造成本不应当存在的恐慌。

　　《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》提出要强化科技创新引领作用，开展六大战略性新兴产业发展行动，排列首位的即是新一代信息技术产业创新，“培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端、第五代移动通信5G）、先进传感器和可穿戴设备等成为新增长点”。规划开展八大信息化重大工程，“互联网+人工智能”位列其中。

　　今年5月，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部和中央网信办联合发布《 “互联网+”人工智能三年行动实施方案》，提出要充分发挥人工智能技术创新的引领作用，培育经济发展新动能。方案提出了推动我国人工智能发展的三个着力点、九大重点工程和三年发展目标。

　　2015年11月，谷歌开发TensorFlow机器学习平台，把复杂数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理。全球各地开发者和爱好者都可以免费使用这个平台。

　　Facebook人工智能研究院推出基于Torch机器学习框架的能提升人工神经网络运行性能的开源工具，并宣布开放针对神经网络研究的服务器“Big Sur”。

　　IBM宣布开源了旗下机器学习平台SystemML，用以支持描述性分析、分类、聚类、回归、矩阵分解及生存分析等算法。

　　科大讯飞以语音技术为核心，通过语音技术开放平台和语音应用切入人工智能产业，起步早，投入研发成本大，目前语音识别率突破95%，全球领先；视觉识别领域，汤晓鸥团队成为全球首个在LFW中识别率达到99.15%的团队。

　　百度2014年研发投入接近70亿元，现已推出度秘等AI产品，并成立无人驾驶事业部，其研发的无人驾驶汽车已于2015年12月完成国内首次城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。

　　阿里巴巴以数据资源、开放云计算平台服务为主，构建应用，开放中国首个人工智能计算平台DTPAI，推出阿里客服机器人平台。

　　腾讯基于海量社交数据、算法，拓展图片识别、语义理解等虚拟服务，推出撰稿机器人Dreamwriter，开放视觉识别平台腾讯优图，成立腾讯智能计算与搜索实验室。

　　“阿尔法狗”会下围棋，“准星”可以判卷和解题。据悉，由成都高新区人工智能领域企业成都准星云学科技有限公司研发的“准星智能评测及学习平台”，核心技术集成多项前沿技术，包括人工智能、图像识别、自然语言处理与理解、机器学习、大数据技术、公有云技术等，该项目已列入国家863课题，目前已申报发明专利40多项。

　　成都高新区现有人工智能相关企业22家，其中从事智能家居的企业有7家，机器人相关企业5家，无人机相关企业5家，计算机视觉和语音识别各2家，另有从事推荐引擎和协同过滤的企业1家。

　　应鼓励企业开展计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，重点培养以科大讯飞为核心的智能语音处理企业集群，以四川汉科、四威、鸿富锦等为核心的专用机器人企业集群，引导关联企业向人工智能转型。

　　应抓住互联网领头企业多区域布局机遇，发挥中国联通车联网公司、乐视ecolink研究中心落户成都的示范效应，积极引进百度、谷歌无人驾驶汽车等项目在成都设立研发基地，发挥成都汽车产业和互联网产业的优势，加快智能汽车、车联网技术的研发与应用。

　　应持续发展软件开发、云计算、大数据、物联网、智能制造等人工智能基础产业，推动形成完整的人工智能产业链，打造出全国领先的人工智能产品制造能力。

　　声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。举报投诉

　　交叉融合的新节点，涉及多个学科、多个领域的理论和技术基础，突显对基础扎实、创新能力强的人才的需求。`

　　行业将会快速发展。为了对2021年的重要新趋势有所了解，行业媒体采访了各行业厂商的高管，以获取他们的思想和见解，以及对可能发生的事情的预测。

　　AI的重要组成部分。可以说人脑视觉系统和神经网络。2、目标检测、目标跟踪、图像增强、强化学习、模型压缩、视频理解、人脸技术、三维视觉、SLAM、GAN、GNN等。

　　是在1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟

　　学习方面的知识，以及它们对商业化意味着什么。如果正确的利用模式识别进行商业预测和决策，那么会为企业带来巨大的利益。机器学习（ML）研究这些模式

　　的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。

　　家居的研发和普。

杏彩体育平台app
上一篇：国内儿童启蒙成长领域类ChatGPT式应用诞生 洪 下一篇：AI问答笔录