直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

人工智能发展前景

回答

人工智能的发展前景十分广阔。

在日常生活中,我们已与人工智能频繁互动,如交通、天气预测和电视节目推荐等,其普及程度和发展速度令人惊叹,使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。

对于未来,当计算机在各项任务上超越人类时,可能会出现超级智能,机器可能具有自我意识和超级智能,成为真正的数字生命形式。届时,我们对机器意识的概念将发生重大转变,也会面临如物种竞争、合作基础以及道德伦理等有趣且重要的问题。

在产业方面,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济深度融合,改变工业生产模式和经济发展形态,对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)和应用层(行业场景应用)。近年来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展,形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代,呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,也亟需完善产业标准体系。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

3. 负责任的AI简介

我们中的许多人已经与人工智能(或AI)进行日常互动,从交通和天气预测到您接下来可能想看的电视节目的推荐。随着AI变得越来越普遍,它正在以惊人的速度发展,使计算机能够以十年前难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

这意味着对于每一项任务,机器都将比人类做得更好;当计算机超过人类时,一些人认为,他们就可以继续变得更好。换句话说,如果我们让机器和我们一样聪明,没有理由不相信它们能让自己变得更聪明,在一个不断改进的机器之心进化的螺旋中,会导致超级智能的出现。从工具进化到数字生命按照上面的专家预测,机器应该具有自我意识和超级智能。到那时,我们对机器意识的概念将有一些重大的转变,我们将面对真正的数字生命形式(DILIs - Digital Lifeforms)。一旦你有了可以快速进化和自我意识的DILIs,围绕物种竞争会出现了一些有趣的问题。DILIs和人类之间的合作和竞争的基础是什么?如果你让一个有自我意识的DILIs能模拟疼痛,你是在折磨一个有感知的生命吗?

国家人工智能产业综合标准化体系建设指南.pdf

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,正加速和实体经济深度融合,深刻改变工业生产模式和经济发展形态,将对赋能新型工业化、加快建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础层、框架层、模型层、应用层等4个部分,其中,基础层主要包括算力、算法和数据,框架层主要是指用于模型开发的深度学习框架和工具,模型层主要是指大模型等技术和产品,应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展,形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代,人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善人工智能产业标准体系。

其他人在问
怎么做人工智能
实现人工智能主要有以下几种方法: 1. 自上而下的方法(符号推理):模拟人类通过推理来解决问题的方式,包括对人类知识的提炼并用计算机可读的形式表示,开发在计算机内部模拟推理的方法。人们在推理时知道自己的思考步骤,可将此过程形式化转化为计算机程序。但从人类专家提取知识可能困难,有些任务如根据照片判断年龄无法简化为对知识的操作。 2. 自下而上的方法(神经网络):模拟人脑的结构,由大量称为神经元的简单单元组成。每个神经元的行为取决于输入数据的加权平均值,可通过提供训练数据来训练神经元网络解决问题,类似于新生儿通过观察学习。 3. 多智能体系统(multiagent):基于大量简单智能系统的相互作用,复杂的智能行为可由此产生。 4. 进化方法或遗传算法:基于进化原理的优化过程。 此外,人工智能是研究如何使计算机表现出智能行为,例如做人类擅长的事。最初计算机用于按明确程序运算,而对于像根据照片判断年龄这类无法明确解法的任务,正是人工智能感兴趣的。在金融、医学和艺术等领域,人工智能都能带来益处。
2024-11-04
人工智能的定义
人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。最初,计算机遵循着明确的程序和算法进行受控计算。但对于一些任务,如根据照片判断一个人的年龄,我们无法明确其解法和步骤,无法编写明确程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 “智能”的概念没有明确的定义。阿兰·图灵提出了图灵测试,将计算机系统和真人进行比较,若人类评审员在文本对话中无法区分真人和计算机系统,则认为该计算机系统是“智能”的。 在相关研究中,对于智能、人工智能和人工通用智能的定义存在多种观点和定义方式,但都存在问题或争议。例如,有以目标为导向的定义、围绕技能获取效率展开的定义等,但各自都有局限性。
2024-11-03
国家人工智能应用示范项目是什么类型的项目
国家人工智能应用示范项目通常是政府为推动人工智能产业创新发展而设立的项目类型。 以杭州市为例,其相关政策包括: 1. 促进数据开放共享:支持建立资源库和数据共享平台,对年度数据服务交易额列全市前 5 位的给予运营补助,鼓励区、县(市)和园区对购买数据服务的中小企业给予资金支持。 2. 拓展智能应用场景:推动“AI+工业互联网”创新应用,实施“智能+”“+智能”应用示范,每年择优评选不超过 10 个标杆型示范项目,按照不超过项目投资额 30%的标准给予补助,补助金额最高不超过 500 万元。支持企业组建“创新应用实验室”和“未来场景实验室”,对作用发挥好的场景实验室,鼓励区、县(市)和园区给予一定资金支持。 此外,美国也有相关的“National Artificial Intelligence Initiative”,其目的包括为美国当前和未来的劳动力做好准备,以实现人工智能系统在经济和社会各领域的整合。
2024-11-01
人工智能是什么
人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机表现出智能行为,例如做人类擅长之事的科学。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的步骤和顺序,就能编写程序让计算机执行。 但有些任务,如根据照片判断人的年龄,我们无法明确大脑完成此任务的具体步骤,也就无法编写明确程序,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能的应用场景广泛,包括但不限于: 医疗保健:医学影像分析辅助诊断疾病、加速药物研发、提供个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。 在健身领域,AI 健身利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理,有 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等相关产品。
2024-10-31
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源阶段: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并确立为一门学科。 发展历程: 二十世纪中叶,符号推理流行,带来专家系统等重要进展,但因方法局限性,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 早期阶段(1950s 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 前沿技术点: 大模型:如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。
2024-10-30
怎么学习人工智能并应用到赚钱
学习人工智能并应用到赚钱可以从以下几个方面入手: 1. 掌握基础知识:学习人工智能的基本概念、原理和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 提升技能:通过相关课程和实践,提高自己在数据处理、模型训练和优化等方面的能力。 3. 学习商业应用:了解人工智能在金融、医疗、制造业等行业的应用案例,例如学习微软的《面向商业用户的人工智能学习》《人工智能商学院》等课程。 4. 深入研究经典机器学习:可参考《机器学习入门课程》。 5. 掌握特定技术:如使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用,包括《视觉》《自然语言处理》《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》等课程。 6. 持续学习和实践:人工智能领域发展迅速,需要不断更新知识和技能,并将其应用到实际项目中。 然而,需要注意的是,学了人工智能有可能赚钱,但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作,比如数据科学家、机器学习工程师等,但能否赚钱还取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出。大型语言模型主要基于语言理解和生成,并非专门设计用于数学计算,在处理数学问题时可能出错。同时,关于 GPTs/GLMs 能否帮助创作者赚钱,答案是能,但大多数人不能,具体原因会在相关文章中详细阐述。
2024-10-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,如协调医疗护理,还将帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。我国人工智能产业近年快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展机遇,也带来复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将实现巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限出现“人工智能寒冬”。后来,计算资源更便宜、数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现能有效学习任何数据分布,计算能力和数据量越大,解决难题的能力越强。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。我国人工智能产业近年快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展和高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将带来巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,如协调医疗护理。它将帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 从产业角度,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。我国人工智能产业近年在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 总的来说,智能时代的曙光带来了历史性发展机遇,也带来复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将实现巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。近年来我国人工智能产业快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展和复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将带来巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限出现“人工智能寒冬”。后来,随着计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,如协调医疗护理。它还将帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 从产业角度,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。我国人工智能产业近年在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性的发展机遇,也带来高风险挑战,但潜在的正面影响巨大,未来会非常光明灿烂。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,但因方法局限出现“人工智能寒冬”。后来,随着计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,如协调医疗护理。系统将帮助构建更好下一代系统,并在各领域取得科学进展。 从产业发展现状看,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)。近年来我国人工智能产业在多方面快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现出新特点,亟需完善产业标准体系。 技术将人类从石器时代带到农业、工业时代,通往智能时代的道路由计算、能源和人类意志铺就。降低计算成本、普及人工智能至关重要,否则可能导致资源受限和战争。智能时代虽带来复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将有巨大繁荣,如修复气候、建立太空殖民地、发现物理学等。
2024-09-30