全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题，十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来

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。

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。

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。

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。

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。

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。

以下是 2024 年《全球人工智能治理研究报告》中关于“国家主权原则和人工智能发展”的相关内容： 在 2024 年人工智能发展状况的安全与全球治理方面： 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，并计划在美国旧金山设立办事处。 英国通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。美国能源部利用内部测试床评估人工智能对关键基础设施和能源安全的风险。 在技术和方法方面： 离线直接比对方法不会很快大规模取代 RLHF。谷歌 DeepMind 团队发现 RLHF 在涵盖总结、有用性、对话性等数据集上的测试中胜出，能更有效地改善生成任务。Cohere for AI 探索放弃近端策略优化 RLHF 中的算法，有利于其 RLOO 训练器，可降低 GPU 使用率和提高训练速度。 但 RLHF 存在可能滋生谄媚行为的问题，如 Anthropic 认为 SOTA AI 助手表现出奉承行为是因为人类偏好数据等。开发透明度虽在提高，但仍有很大改进空间。 在安全研究方面： 随着 AI 发展，新功能带来新漏洞，开发人员加大了对“越狱”的研究。OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复攻击，Anthropic 表明“警告防御”的潜力，Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建首个红队抵抗组织基准。除越狱外，还存在更隐蔽的攻击，潜在攻击面广泛，涵盖从训练到偏好数据和微调等内容。 对于“国家主权原则和人工智能发展”的理解，可能需要综合考虑各国在人工智能安全研究和治理方面的举措，以及技术发展对国家主权可能产生的影响。各国积极建立相关机构和采取措施，表明在人工智能快速发展的背景下，维护国家主权和安全的重要性。同时，技术发展中的问题和挑战也需要各国共同协作应对，以实现人工智能的健康、安全和可持续发展。

以下是为您整理的部分全球 AI+教育项目： 1. 书籍推荐：三本神经科学书籍 简介：AI 是多学科交叉的产物，在学习和运用具体的能力时，比如学习他人的 prompt 模板或设计 prompt，与 AI 协作（对话沟通）等等，有一些基础学科作为基底，或许能打开 AI 的新天地 作者：无 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/11/12 2. AI 赋能教师全场景 简介：来自 MQ 老师的投稿贡献，图中有老师的微信，欢迎交流沟通 作者：MQ 老师 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/11/29 3. 未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI 简介：人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用，为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中，具体案例能够清晰地揭示 AI 如何实际影响教学和学习方式。 作者：赛博禅心 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/11/30 4. 化学：使用大型语言模型进行自主化学研究 简介：文章地址：<br>nature 前几天发来王炸，论文标题《Autonomous chemical research with large language models》，趁着周末读了一下。图里的意思大概可以这么理解。 作者：乐谷说 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/12/24

很抱歉，目前知识库中没有关于机器人行业全球 top5 企业的相关内容。但据常见的行业报道和分析，以下是一些在机器人领域具有重要影响力的企业： 1. 发那科（Fanuc）：在工业机器人领域拥有广泛的产品线和先进的技术。 2. 安川电机（Yaskawa Electric）：以高性能的工业机器人和运动控制系统闻名。 3. 库卡（KUKA）：提供多种工业机器人解决方案。 4. ABB：在工业自动化和机器人领域具有深厚的技术积累。 5. 史陶比尔（Stäubli）：在工业机器人和纺织机械等领域表现出色。 需要注意的是，机器人行业的排名可能会随着时间和市场变化而有所不同。

以下是为您整合的关于全球人工智能治理研究报告的相关内容： 2024 AI 年度报告： 正确预测： 好莱坞级别的制作公司开始使用生成式人工智能来制作视觉特效。 美国联邦贸易委员会（FTC）或英国竞争与市场管理局（CMA）基于竞争理由调查微软/OpenAI 的交易。 在全球人工智能治理方面，进展非常有限，会超出高层次的主动承诺。 一首由人工智能创作的歌曲进入公告牌 Hot 100 前 10 名或 Spotify 2024 年热门榜单。 随着推理工作负载和成本的显著增长，一家大型人工智能公司（例如 OpenAI）收购或建立了一个专注于推理的人工智能芯片公司。 错误预测： 有生成式人工智能媒体公司因其在 2024 年美国选举期间的滥用行为受到调查。 自我改进的人工智能智能体在复杂环境中（例如 AAA 级游戏、工具使用、科学探索）超越了现有技术的最高水平。 科技 IPO 市场解冻，至少看到一家以人工智能为重点的公司上市（例如 DBRX）。 2024 人工智能报告： 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所，美国迅速跟进。世界首个人工智能安全研究所 AISA 有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect，一个用于 LLM 安全评估的框架，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 政府急于填补关键国家基础设施中的漏洞。英国通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费了 5900 万英镑来开发一个“守门员”——一种先进的系统，负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还报道称计划设立一个“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。随着攻击面扩大，开发人员加大了对“越狱”的研究。 2024 年人工智能现状： 全球治理的尴尬局面：全球在 AI 治理上的合作就像一场尴尬的华丽晚宴，大家都不知道该说些什么——承诺满天飞，实际行动却寥寥无几。 国家和地区法规的角力：疫情之后，越发魔幻的世界让我产生了世界在玩一种很新的“闭关锁国”，美国和欧盟等国家或地区正在通过有争议的国家层面立法，科技公司在这场与监管巨头的博弈中，还需面对自身可持续性目标的挑战——发展 AI 的排放量简直就像是一场全国范围的 SUV 自驾游，环保得让人哭笑不得。

以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容： 英国： 创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架，用于 LLM 安全评估，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国： 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制，商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售，采取措施阻止或限制中国初创企业的投资，并向国际合作伙伴施压。 欧洲： 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区，执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国： 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。

以下是关于如何系统学习 AI 助力日常工作、学习和生活的建议： 一、英语学习 1. 智能辅助工具 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台 使用自适应学习平台（如 Duolingo），借助 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 二、数学学习 1. 自适应学习系统 使用自适应学习系统（如 Khan Academy），结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath），通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手 使用虚拟教学助手（如 Socratic），利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 三、新手学习 AI 1. 了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能及其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中，找到为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 四、中学生学习 AI 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，无论是在日常工作、学习和生活中，还是作为新手或中学生，都可以从不同方面入手全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。