关于人工智能的论文-广州鲸英信息科技有限公司
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1、人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI!
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学!
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等?
人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”;

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能;
2、黑盒与可解释人工智能3、对于大多数人来说,深度学习系统本质上是难以理解的;
使用数百万个数据点作为输入,并将相关数据作为输出,通常无法使用纯语言解释其内部逻辑!
但是,如果自动化系统要协助做出关键决策,例如要使用哪些操作和流程,而人们却无法理解这些决策是如何制定的,人们如何识别和解决错误?

这种缺乏常识的现象限制了人工智能在现实世界中的应用。
人们需要一个更清晰、更简单的人工智能系统,以更好地与世界和人们建立联系?
4、机器学习与机器教学5、根据麦肯锡全球研究所的数据,到2030年,预计在物理和人工技能以及基本认知技能上花费的工作时间将分别减少14%和15%;
相反,人们将花费更多的时间使用更高的认知技能,例如回答“为什么”和决定要做什么?
6、这种新的工作方式将导致对支持它的工具的需求?
PARC科学家MarkStefik对机械学的研究描述了一个人类与机器可以相互学习的未来;
在将来,人们可以将人工智能系统想象为工作场所的重要组成部分7、冯;
诺依曼计算与神经形态计算8、在接下来的十年中,IT的主要中断之一将是从传统的冯。

诺依曼计计算架构到神经形态计算的过渡。
随着摩尔定律的放慢,人们遇到了冯。
诺依曼瓶颈,那么可以从迄今为止最高效的计算机(大脑)中学到什么?
9、生物大脑在同一电路中具有记忆和计算功能,而传统的冯;
诺依曼数字计算机将记忆与计算分开!
生物大脑高度并行化,而数字计算机以串行方式执行计算?
生物大脑很密集,只需要数字计算机所用能量的一小部分!

这些瓶颈是现代数字计算机努力处理庞大的人工智能程序的主要原因。
人工智能技术发展极其迅速,各种智能设备、智能软件已走进千家万户,改变了我们的生活方式和工作方式;
因此,不少人认为,在不久的将来,人工智能将会全面代替人类智能,甚至超越人类智能!

不过,这种观点过于悲观,人类的思想和行为中最重要最独特的部分,是人工智能无法实现,更无法替代的。
给你篇参考期刊吧,自己还是要写的。

貌似很深奥…推荐一些在人工智能机器人评测方面表现出色的研究论文近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,机器人的应用越来越广泛,特别是在日常生活中的助理机器人方面,人工智能技术的应用已经相当成熟。
然而,评测一个机器人的性能是一项复杂而关键的任务;
不过,有幸阅读了一些在人工智能机器人评测方面表现出色的研究论文,在此愿意推荐给各位?
首先,我推荐的第一篇论文是《AHybridApproachforEvaluatingHuman-RobotInteraction》;
这篇论文提出了一种混合方法用于评估人机交互;

论文中,研究人员提出了一个基于推荐系统的框架,通过收集用户的反馈数据,并利用机器学习算法对用户偏好进行建模,从而评估机器人的表现。
这种混合方法结合了主观评估和客观指标,能够更全面地评估机器人的性能!

在实验中,研究人员将这一方法应用于一款助理机器人,结果显示,这种评估方法能够更准确地反映出机器人的性能。
第二篇论文是《RobustEvaluationofSocialandPhysicalHuman-RobotInteraction》,作者提出了一种鲁棒的机器人评估方法,旨在解决评估过程中的主观因素和理论偏见的问题;
该方法包括构建一个评估指标库,通过设计实验和收集真实环境下的数据来评估机器人的社交和物理交互能力;
作者还使用了计算机视觉和深度学习技术来自动化评估过程?
研究结果表明,这种评估方法能够在各种场景下提供准确而可靠的评估结果,对于推进智能机器人的发展有着重要意义。
在人工智能机器人领域,还有一篇备受瞩目的论文是《TowardsTrustworthySocialRobots:AnalysisofaLarge-ScaleLong-TermStudy》?
这篇论文描述了一项长期研究,旨在评估人们对社交机器人的信任度;
研究人员通过开展为期一年的实验,观察机器人与人类用户的交互,并审查参与者的改变情况?
研究结果揭示了人们对社交机器人的信任度与其行为一致性、效能、透明度和个人偏好有关!
这项研究为开发可信赖的社交机器人提供了重要的指导和洞察。
AI时代,比起“智能”,我们更缺“人工”!
人工智能竞争以顶级人才为根本;
作为国家未来的发展方向,AI技术对于经济发展,产业转型和科技进步起着至关重要的作用!

而AI技术的研发,落地与推广离不开各领域顶级人才的通力协作。
在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中,AI顶级人才的领军作用尤为重要,他们是推动人工智能发展的关键因素;

因此,上至发达国家政府,下至科技巨头AI创业公司,无不将AI视为提升自身的核心竞争力的根本性战略。

能够引领AI发展的顶级人才,环顾全球,尚不足千人,自然成了供不应求的抢手货。
然而,人工智能领域人才分布极不平衡,全球AI领域人才约30万,而市场需求在百万量级;
其中,高校领域约10万人,产业界约20万人;

全球共有367所具有人工智能研究方向的高校。
每年毕业AI领域的学生约2万人,远远不能满足市场对人才的需求。

在这种供需极其不平衡的形势下招募团队,大公司比小公司有优势,国际巨头公司比大公司有优势,在某种意义上,国家比国际巨头还有力量。
美国人工智能领域的人才无论从数量、质量都要远超其他国家,虽然中国政府已经将人工智能上升到国家战略层面,但是仍然不能立即改变我国AI人才供需严重不平衡的现状,对此,我国应从政府,企业,高校,协会多种途径实现我国人工智能领域三步走的目标。
第一篇美国主导下的全球AI人才发展现状第1章全球AI人才发展概况当前,上至发达国家政府,跨国互联网巨头,下至研究机构、AI创业公司,无不将AI视为提升自身的核心竞争力的根本性战略,并预期AI将深刻改变人类社会生活、改变世界。
在国家战略布局方面,许多国家均有战略部署;
其中,美国、中国、英国和日本各有特色!
美国布局完备,领先各国一大步?

中国则聚焦战略发力,积极扩充人才规模。
英国则稳步推进,力求争先!
而日本希冀通过机器人战略,打造超智能社会5.0;

▌1.1四国AI战略布局对比美国在AI战略方面布局完备,体现了高度的战略前瞻性,领先各国一大步。
首先,美国从顶层设计入手,规划了比较完备的人工智能发展战略?
其次,美国政府设立专职负责机构,推动人工智能落地。
再次,美国在AI人才方面举措超前,构建了完备的不同层次的人才梯队!
中国提出AI发展规划,谋求成为世界中心;
中国政府将人工智能上升到国家战略层面?
2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心?
英国要成为最适合发展和部署AI的国家!

英国在人工智能道德标准及政府监管研究领域一直表现积极,英国政府2013年就将人工智能列为八项伟大的科技计划。
2017年10月15日英国政府发布了报告《在英国发展人工智能》,目标是使英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家。
日本推行机器人战略,提出超智能社会5.0(略)。
▌1.2全球AI高等教育对比科技的发展核心之一在于研发人才的数量和水平,而这一条件取决于国家的人才培养体系,即教育系统!

完善系统的教育体系能够为科技发展强力续航,提供源源不断,规模庞大的人员和研究人员。
目前,全球共有367所具有人工智能研究方向的高校,AI领域的人才数量约有10万人;
其中,有6000多名AI领域的学者,以及7万余名AI相关在读硕博以及其他;
每年AI相关领域硕博毕业生约2万名!
在这367所高校中,美国拥有168所,占据全球的45.7%,独占鳌头,加拿大、中国、印度、英国位于第二梯队!

人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器;
该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等?
我们应该借助人工智能,帮助我们解决身边的一些实际问题(比如,借用家用服务机器人干家务,智能机器人自动照顾老人,等等),让我们的生活更加美好!