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能】中国人工智能发展的若干紧要问题发布时间:2018-11-09文章来源:阅读次数:【大中小】   人工智能(artificialintelligence,ai)从 1956年概念提出经过 60多年的发展,其理论、技术和应用都取得了重要突破。近 10年来,随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,ai技术成功跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”,突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术拐点,进入了爆发式增长的红利期,人工智能已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力,将是未来10年最具变革性的技术。 

人工智能正在深刻影响世界经济、政治和社会发展,国际社会和中国政府都高度重视人工智能发展。2017年 7月 20日,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,将新一代人工智能放在国家战略层面部署,指出中国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距,缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链,缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善等问题。 

    

在国内,人工智能技术目前已被广泛应用于语音识别、计算机视觉、机器人、语言处理等领域,代表性产品包括科大讯飞的“晓译翻译机”、中国科学技术大学的智能机器人“佳佳”、京东集团的 jimi 智能客服等。作为技术革命量级的人工智能技术,还存在基础理论欠缺、数据需求大、能耗高、泛化性能差等诸多瓶颈,人工智能作为未来 30~50年甚至更长时间发展的技术,一切才刚刚开始,目前只是万里长征第一步。本文基于目前国内外人工智能的发展态势,着眼于提升中国人工智能未来发展的竞争力,探讨发展中的若干紧要问题并提出相关建议。 

增强原始创新能力 

“人工智能”于 1956年首次被提出,并开始在西方国家得到重视和发展。与世界发达国家相比,中国的人工智能研究起步较晚,而且发展道路曲折坎坷,历经了质疑、批评甚至打压的十分艰难的。直到20世纪70年代末,中国的人工智能才逐渐走上发展之路,比发达国家少积累了近20年时间。 

目前,中国在全球人工智能发展过程中做出的原创性基础性贡献还不多。从学科创立初期的赫步定律、图灵测试,到近几年的深度学习算法、alphago等重要的基础理论和重大成果,中国所做贡献不多。西方国家普遍重视基础研究和理论创新,google 的 deepmind团队拥有 400余名跨学科科学家,每年投入几亿美元,仅 2016 年就在《nature》上发表 2 篇重大成果;geoffreyhinton专注神经网络 40年,使深度学习成为人工智能复兴的关键。而中国更多地聚焦在应用层面,缺乏基础理论积累、原始方法创新和重大原创性成果。 

牛津大学的报告《decipheringchina'saidream》(《解密中国 ai梦》)比较了中国和美国的人工智能在硬件、数据和算法等方面的能力,报告指出,中国综合ai潜力指数只有美国的 1/2,且中国除了在数据方面有明显优势外,在硬件和算法等基础研究领域还有很大差距。科研方面,虽然中国发表的 ai论文数量巨大,但从googlescholar 的引用数据看,北美和欧洲的科研人员依旧在人工智能学术界更有影响力。因此,中国人工智能基础研究的总体水平跟世界的领先水平还有较大差距。 

人工智能基础研究是人工智能科技的基石,。

为了做好实验的准备工作,工作人员和机器人进行了为期一周的安全

人工智能发展的若干紧要问题发布时间:2018-11-09文章来源:阅读次数:【大中小】   人工智能(artificialintelligence,ai)从 1956年概念提出经过 60

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