Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

人工智能发展前景

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

人工智能简介和历史

[title]人工智能简介和历史[heading1]人工智能简史人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理非常流行,也带来了一系列重要进展,例如专家系统——能够在某些有限问题的领域充当专家的计算机程序。然而,人们很快发现这种方法无法实现应用场景的大规模拓展。从专家那里提取知识,用计算机可读的形式表现出来,并保持知识库的准确性,是一项非常复杂的任务,而且因为成本太高,在很多情况下并不适用。这使得20世纪70年代出现了“人工智能寒冬”([AI Winter](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter))。随着时间的推移,计算资源变得越来越便宜,可用的数据也越来越多,神经网络方法开始在计算机视觉、语音理解等领域展现出可与人类相媲美的卓越性能。在过去十年中,“人工智能”一词大多被用作“神经网络”的同义词,因为我们听到的大多数人工智能的成功案例都是基于神经网络的方法。我们可以观察一下这些方法是如何变化的,例如,在创建国际象棋计算机对弈程序时:

文章:Sam Altman|智能时代

[title]文章:Sam Altman|智能时代[heading2]译文简单概括:深度学习有效,随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。就是这样;人类发现了一种算法,可以真正地学习任何数据分布(或者说,产生任何数据分布的潜在"规则")。令人震惊的是,计算能力和数据量越大,它帮助人们解决难题的能力就越强。不管我花多长时间思考这个问题,我都无法完全理解它的重要性。我们还有很多细节需要解决,但被任何特定挑战分散注意力是一个错误。深度学习是有效的,我们将解决剩余的问题。我们可以谈论很多关于下一步可能发生的事情,但主要的是,人工智能将随着规模而变得更好,这将导致对全球人民生活产生有意义的改善。人工智能模型将很快作为自主的个人助理,代表您执行特定任务,如帮助您协调医疗护理。未来,人工智能系统将变得如此出色,它们将帮助我们构建更好的下一代系统,并在各个领域取得科学进展。技术将我们从石器时代带到农业时代,再到工业时代。从这里开始,通往智能时代的道路由计算、能源和人类意志铺就。如果我们想让尽可能多的人接触到人工智能,我们需要降低计算成本,使其更加普及(这需要大量的能源和芯片)。如果我们不能建立足够的基础设施,人工智能将成为一种非常有限的资源,会导致战争,并主要成为富人的工具。我们需要聪明而坚定地采取行动。智能时代的曙光是一个历史性的发展,同时也带来极其复杂且高风险的挑战。这并非完全是个积极的故事,但潜在的正面影响如此巨大,我们有责任找出如何应对眼前的风险。我相信未来会非常光明灿烂,以至于现在任何人都无法对之进行公正的描述;智能时代的一个决定性特征将是巨大的繁荣。尽管这将逐步发生,但令人惊叹的胜利——修复气候、建立太空殖民地以及发现物理学的所有内容——最终将成为寻常。拥有近乎无限的智慧和丰富的能源——产生伟大创意和实现它们的能力——我们可以做很多事情。

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。

Others are asking
人工智能与机器学习具体是什么
人工智能是一种目标,旨在让机器展现智慧,简称 AI。它包括多种实现方法,如自上而下的方法,即对推理过程进行建模,将其形式化为计算机程序,依赖于知识表示和推理;自下而上的方法,模拟大脑中的神经元,构建人工神经网络,通过举例让其学习解决问题。 机器学习是人工智能的一个子领域,是一种让机器自动从资料中找到公式的手段。机器学习模型分为监督和无监督两种,监督模型使用标记的数据学习并预测未来值,无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容,如自然语言、图像或音频等,其输出不是数字或类别。生成式人工智能模型使用统计模型预测预期响应,并根据训练数据生成新内容,但可能产生幻觉,即无意义或语法错误的单词或短语。 大语言模型是具有大量参数的“深度学习”模型。ChatGPT 是基于大型语言模型的对话机器人,是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。AIGC 是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。
2025-02-25
给我30份中央人民政府网站和工业和信息部网站2020~2023年期间发布的重要的国家层面与人工智能相关政策文件,列个清单
以下是中央人民政府网站和工业和信息部网站 2020 2023 年期间发布的部分重要的国家层面与人工智能相关政策文件清单: 1. 互联网信息服务算法推荐管理规定(算法推荐规定),于 2023 年 3 月 1 日生效。 2. 互联网信息服务深度合成管理规定(深度合成规定),于 2023 年 1 月 10 日生效。 3. 生成式人工智能服务管理暂行办法(生成式 AI 办法),于 2023 年 7 月 13 日公布并于 2023 年 8 月 15 日生效。 4. 生成式人工智能服务安全基本要求(征求意见稿),于 2023 年 10 月 11 日公开征求意见,意见反馈截止日期为 2023 年 10 月 25 日。 5. 科技伦理审查办法(试行)(征求意见稿)(伦理审查办法(草案)),于 2023 年 4 月 14 日公开征求意见,意见反馈截止时间为 2023 年 5 月 3 日。 6. 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿),于 2024 年 1 月 17 日公开征集意见,意见反馈截止时间为 2024 年 1 月 31 日。 由于未能获取到 30 份相关政策文件,建议您通过中央人民政府网站和工业和信息部网站的搜索功能,以获取更全面和准确的信息。
2025-02-25
有没有一个人工智能工具,可以针对某个网站的更新内容进行分析
以下是为您找到的一些可能针对网站更新内容进行分析的人工智能工具: 1. NotebookLM:可以综合不同材料生成笔记,但存在交互设计不够清晰的问题。 2. Excel 中的 Copilot:能帮助写复杂公式、创建可视化图表及书写 Python 代码完成复杂任务。 3. Loop:可以生成对应内容的表格和其他 Office 软件链接。 4. Stream 中的 Copilot:能够帮助理解视频内容,询问并跳转到对应时间点。 5. Bard:推出了英语版 Bard Extensions,可从 Google 工具中查找并显示相关信息,还能使用“Google it”按钮核实答案,分享聊天时可继续对话并询问。 6. PaLM 2 模型:根据用户反馈应用强化学习技术训练,更加直观和富有想象力。 7. Youtube 的 AI 工具:包括 Dream Screen 可添加背景、YouTube Create 编辑手机视频、AI Insights 获取创意和大纲建议、Aloud 自动配音、创作者音乐中的辅助搜索找到配乐。 8. Dzine:更新了 Insert Character 能力,可快速替换画面角色。 9. 谷歌 IOS 中 Google Lens:在手机 Chrome 浏览器中可更快视觉搜索,还将 AI Overviews 广泛集成到搜索结果中。
2025-02-24
怎么进入人工智能这个行业
要进入人工智能行业,可以从以下几个方面入手: 1. 学习基础知识:了解人工智能的发展历史、基本概念和原理,包括神经网络、机器学习等。 2. 掌握相关技能:例如编程(如 Python)、数学(如线性代数、概率论)等。 3. 深入研究特定领域:如计算机视觉、自然语言处理等,选择自己感兴趣的方向进行钻研。 4. 实践项目:通过实际参与项目,积累经验和提升能力。 5. 持续学习:人工智能领域发展迅速,要不断跟进最新的技术和研究成果。 人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在多个领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。
2025-02-20
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下: 国家统计局数据显示,2022 年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过 3 万亿元,达到 30782.9 亿元,比上年增加 2826.6 亿元,增长 10.1%,表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,预计到 2023 年,中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面,截至 2024 年 3 月,全国算力存量企业共有 75,343 家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外,人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出,中国 AI 产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。预计到 2025 年,中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一,未来,AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具,难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色,为多种常见应用提供模板,在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目,且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用,并配备了 RAG 引擎,旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素,如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下,它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
AI 翻译有什么应用场景?发展前景如何
AI 翻译的应用场景广泛,包括但不限于以下方面: 1. 企业在多语言市场中的运营,便于与不同国家和地区的客户、合作伙伴进行有效的沟通和业务拓展。 2. 个人获取全球信息,打破语言障碍,更便捷地了解世界各地的知识和资讯。 3. 教育领域,国内外院校的合作教育分享更加便捷,促进知识的共享和共同学习。 4. 旅行中,帮助游客更好地理解当地的语言和文化。 5. 娱乐方面,为观众提供多语言的影视作品和娱乐内容。 AI 翻译的发展前景十分广阔: 1. 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展,每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 2. 神经机器翻译(NMT)通过大规模语料库学习,能够更好地理解上下文和语境,提供更加流畅、准确的翻译。 3. 大模型技术的引入使得翻译进入一个新的阶段,超大规模预训练模型通过海量数据学习,能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景,提供更符合语境的翻译,显著提升了翻译的准确性与流畅度。 例如,Meta AI 发布的实时人工智能语言翻译模型 Seamless,统一了之前的三个 Seamless 系列模型,可以实时翻译 100 多种语言,延迟不到 2 秒钟,还能保持说话者的情感和语气、语调等,使得翻译后的语音更加自然和真实。 此外,还有一些具体的开发案例,如用 whisper 生成原视频的英文字幕,让 GPT 结合字幕全文翻译并进行行数拆分,形成新的双语字幕文件;ChatGPT 助力数据分析等。
2025-02-06
Ai目前发展状况如何?有什么发展前景?
目前 AI 的发展状况呈现出以下特点和趋势: 2024 年内: 图片超短视频的精细操控方面,在表情、细致动作、视频文字匹配上有进展。 有一定操控能力的生成式短视频中,风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。 AI 音频能力长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现,可稳定输出视频并直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟,记忆上有明显突破,模拟人的感情能力提升,产品加入视频音频,粘性增强并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例,如数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷,但大多数不会成功。 中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平;美国可能出现 GPT5;世界上开始出现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代稍晚)。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 2025 2027 年: AI 3D 技术、物理规则成熟,正常人难以区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟,包含感情的 AI NPC 成熟,开放世界游戏成熟,游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策由 AI 执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量,“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现,出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重,结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 AI 产品发展的未来展望包括: 更深度的行业整合:AI 技术将更紧密地与各行各业的专业知识和工作流程结合。 用户体验的持续优化:随着技术的成熟,AI 产品的易用性和稳定性将进一步提升。 新兴应用场景的出现:随着 5G、IoT 等技术的普及,AI 可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新的突破口。 当前 AI 产品发展的新特点包括: 从通用能力到专业化细分:早期的通用型产品难以满足多样化需求,越来越多的 AI 产品专注于特定领域或功能,如图像生成、视频制作、音频处理等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力。 商业模式的探索与创新:如 ToB 市场的深耕,针对内容创作者的工具;新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。
2024-12-17
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