什么是人工智能突破？

一、什么是人工智能突破？

近几年来人工智能的应用还是很广泛的，计算机视觉的发展让人脸识别变得更加可靠，刷脸支付已经不是新鲜的事情了；自动驾驶行业也越来越冷静，寻求L4级别的突破；各大公司布局AI芯片，有望在未来抓住半导体行业的趋势；云计算也厚积薄发十年，焕发生机，成为未来重要技术之一；用技术推动需求的5G也逐渐成为新基建的方向，建设速度超过预期等等，这些都是人工智能在各个领域的突破。

随着5G、工业互联网等新基建项目落地，未来一段时间，人工智能有望进入更大规模市场应用。未来10年，人工智能技术在过去5年已经突破人脸识别等应用的基础上，将进一步向听、看、理解、规划、控制等领域发展，特别是向理解、规划、控制领域的发展，将会促使人工智能实现从低阶感知智能向高阶决策智能的跃升。

二、实现AI需要突破哪些关键技术？

现如今，人工智能（AI）已经逐渐发展成一门庞大的技术体系，在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉等多个领域的技术，下面进行这些人工智能中这些关键技术的介绍。

1、机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域。通过研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为， 以获取新的知识或技能。通过知识结构的不断完善与更新来提升机器自身的性能，这属于人工智能的核心领域。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。阿尔法Go就是这项技术一个很成功的体现。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

2、深度学习技术

深度学习可以有人监督（需要人工干预来培训基本模型的演进），也可以无人监督（通过自我评估自动改进模型）。深度学习是指机器学习各项技术中发展最旺盛也是最成功的一个分支。我们常说的人工神经网络是机器学习中的一种算法。机器学习的其他算法包括聚类算法、贝叶斯算法等。在量化交易、智能投资和智能风控中，往往会应用机器学习技术。

3、人机交互

关于人机交互，它最重要的方面研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

4、自然语言

自然语言泛指各类通过处理自然的语言数据并转化为电脑可以“理解”的数据技术。自然语言处理一方面可以辅助财务共享服务中心进行客户服务；另一方面，结合自然语言技术，便利知识管理和智能搜索。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

5、人工神经网络

人工神经网络在机器人定位与导航中的应用。人工神经网络具有融合多元信息资源的功能，在人工智能中扮演着重要的角色，特别智能机器人定位和导向环节具有较高的应用频率。

6、机器视觉

机器视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

未来，人工智能（AI）发展需要重点突破以下三个重要技术：

第一是在算法上，要实现不用大量的数据训练就能自主学习，走向通用人工智能；

第二是把脑科学和数学建模的方法结合起来；

第三是确保人机相互协作，帮助人类提高效率。

三、人工智能训练师工作的关键要素？

1、负责对用户的问题进行分类，及业务知识库的整理加工、维护和优化；

2、负责对业务的应答话术进行编辑及维护，保证答案准确性；

3、负责对用户的问题及对应的答案进行分析，并提出优化建议；

4、挖掘客户语料，提取相关行业特征场景、并结合相关行业知识提供合理的解决方案；

5、负责核心指标的日常跟踪维护；

6、优化人工智能机器人相关产品的智能体验，保障客户满意度。

7、数据能力：了解科学的数据获取方法论，能运用数据处理工具（如 Excel等），逻辑思维强。

8、行业背景：熟悉公司行业领域知识，特别是语言或图像方面数据的特点。

9、分析能力：基于产品的数据需求，及时发现、提炼问题特征，产出优化方案和建议。

10、沟通能力：具备较强与不同岗位同事同频交流的能力，能通俗易懂的阐释专业术语信息。

11、AI技术理解力：能够厘清基本的AI概念，并了解其技术边界（能做什么和不能做什么）。

12、AI行业理解力：具备AI行业知识（如了解行业术语）或相关产品运营经验，在此基础上能够预判行业趋势、深挖场景痛点、设计AI方案。

四、人工智能的四大关键原则？

在人工智能迅速发展，深刻改变人类社会生活、改变世界的背景下，我们在不断寻求人工智能效益最大化时，如何应对其伦理和监管问题，成为新的焦点。

6月17日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》（以下简称《治理原则》），提出了人工智能治理的框架和行动指南。

清华大学苏世民书院院长，国家新一代人工智能治理专业委员会主任薛澜参与了《治理原则》制定和出台的全过程，他在接受科技日报记者采访时表示，《治理原则》旨在更好地协调人工智能发展与治理的关系，确保人工智能安全可控可靠，推动经济、社会及生态可持续发展，共建人类命运共同体。

《治理原则》突出了发展负责任的人工智能这一主题。薛澜说，这里的“负责任”既有人工智能研发者，也有使用者、管理者等其他相关方，各方应具有高度的社会责任感和自律意识，严格遵守法律法规、伦理道德和标准规范，防范利用人工智能进行非法活动。

针对人工智能技术更迭快、老政策解决不了新问题的现状，《治理原则》推出了“敏捷治理”。“这是一个全新的思路”，中科院自动化所研究员、国家新一代人工智能治理专业委员会委员曾毅向科技日报记者表示，《治理原则》在推动人工智能创新发展、有序发展的同时，更应该具有前瞻性和预判性眼光，这样才能及时发现和解决可能引发的未知风险。

在《治理原则》中，尊重隐私被放在一个十分重要的位置。要求充分保障个人的知情权和选择权的同时，在个人信息的收集、存储、处理、使用等各环节应设置边界，建立规范。曾毅表示，此次在《治理原则》中首提“个人数据授权撤销机制”。个人有权在同意个人信息授权后，随时撤销授权，这在全世界也属于领先。他认为，人工智能应以保障社会安全、尊重人类权益为前提，避免误用，禁止滥用、恶用。

《治理原则》的出台，为的是推动我国人工智能行业的自律，凝聚全社会共识，促进人工智能健康发展，所以“共治共管”的理念贯穿始终。早在《治理原则》起草前，科学技术部就在官方网站上发布消息，征求社会各界的意见。

“我们征集到了百余条十分有价值的意见，其中一些意见被采纳，还有许多提意见的人员被请来与我们一起探讨”，薛澜向科技日报记者介绍说。

一位中国中医科学院的专家提出以医学伦理为鉴确定人工智能的监管思路，一位南开大学的哲学专家建议以传统文化中的哲学思路倡导人工智能向善的理念等等，这些意见和建议都被国家新一代人工智能治理专业委员会的专家们广泛听取。

薛澜表示，人工智能的治理已经不是某个地区或者国家的问题，而是需要全球协同，中国的专家们盼着与全世界的科学家一起建立共识、协同发展，为促进人机和谐，服务人类文明进步共同努力。

五、人工智能十大关键技术？

自从去年AlphaGo战胜韩国围棋棋王，人工智能（AI）与深度学习瞬间成为全球科技产业的重要关键字，并且被视为未来趋势的一大亮点。富邦证券指出，其实AI的发展已超过60年，近年来是在“算法技术、硬件的运算与储存能力及物联网带来的大数据”三大条件配合下，开始进入各种商业模式发展，而不再只是好莱坞电影里的虚幻角色。

富邦证券预言，AI的发展将是影响人类最深远的新世代科技，其程度将更甚互联网，也是未5～10年无论个人或企业最重要的投资课题，就AI的商机发展进程“现在才正要开始”，十分值得投资人密切关注。

大数据、算法、运算系统是三大关键

人工智能是先获取现实世界的大数据，仰赖强大运算能力，再运用机器学习的各项演算技术，借以萃取出复杂的规则，让计算机展现出拟似人类智慧的行为，达到改进或解决人类问题得目标，所以必须从数据、演算、各种处理模块，再结合各种行业专长与生活习惯，进入各种商业应用。

因此可以确认的是-“没有大量的数据数据，只有智能算法并不能成就所谓的AI；没有高效运算系统，也无法执行庞大数据的AI演算，因此，AI世界的完整建构，必须由大数据、算法、运算系统三者所建构，缺一不可”。

根据专业机构预估，2016～2030年，AI将带给全球GDP（国内生产总值）约14％的成长，贡献规模达15.7兆美元，超过目前中国和印度的GDP总和，成为全球最大的商机来源之一，其中，又以中国与北美受惠的幅度最大，因为AI带来的价值主要是“劳动生产力的改善”与“消费者需求增加”。

富邦证指出，智能手机自2007年苹果iPhone问世后，短短10年已创造每年超过4，000亿美元的市场规模，AI影响的生活层面更胜智能手机，可以推测“AI将是继智能手机后的下一个庞大市场商机，它正在重新定义商业模式和经济型态，人们的生活也将随之发生变化。”

预估至2025年复合成长率高达45％

根据研调机构IDC的预测，2017年全球AI产值（含软件、硬件与服务）将达125亿美元，而到2020年将以54％的年复合成长率来到460亿美元。富邦证券更预估，2020～2025年间AI的应用市场规模，将以38％的年复合成长率达到2，300亿美元水平，合计2017～2025年期间年复合增长率更达到45％。

富邦证指出，虽然现阶段AI算法理论模型、关键运算系统，以及各项技术处理模块，集中在美国、中国为主导的科技巨头范畴，但实际上AI不仅以深度学习即可涵盖，还需要许多技术辅助，并与相关软硬件业者合作，才能打造完整的AI架构与生态体系，预期将有更多商机会出现在各种应用场景，例如交通运输、工业制造、零售销售、家居生活、医疗照护，以及金融财务等各大产业。

六、人工智能的关键技术核心，是解决？

1 计算机视觉。

计算机视觉是指计算机能从图像中识别出物体、场景和活动的能力。

它有着广泛的应用，包括了医疗的成像分析，用作疾病预测、诊断和治疗；人脸识别；安防和监控领域用来识别嫌疑人；在购物方面，消费者可以用智能手机拍摄产品以获得更多的购物选择。

2 机器学习。

机器学习是指计算机系统无须遵照显示的程序指令，而是依靠数据来提升自身性能的能力。

它的应用也很广泛，主要针对产生庞大数据的活动，比如销售预测，库存管理，石油和天然气勘探，以及公告卫生等。

3 自然语言处理。

它是指计算机能够像人类一样拥有文本的处理能力。

举例来说，就是在许多封电子邮件中，以机器学习为驱动的分类方法，来判别一封邮件是否属于垃圾邮件。

4 机器人

将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就形成了机器人，它有能力跟人类一起工作。

例如无人机，以及在车间为人类分担工作的“cobots”等。

5 语音识别

语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。

语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

七、人工智能六大关键技术？

人工智能已经逐渐发展成一门庞大的技术体系 ，六大关键技术指的是：

机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉、人工神经网络。

八、人工智能突破纳米技术

人工智能突破纳米技术的未来前景

人工智能和纳米技术一直被视为科学技术领域的两大热门话题，它们各自的发展已经取得了显著进展，而当这两者融合在一起时，将会产生怎样的潜力和影响？本文将探讨人工智能如何突破纳米技术领域，并展望其未来前景。

人工智能与纳米技术的结合

人工智能作为一种模拟人类智能的技术，通过模拟和实现人类的智能活动来完成具有智能特征的任务。而纳米技术则是利用尺度在纳米级别的物质来创造新的材料和设备，具有微小尺度、高精度、高效能的特点。将人工智能与纳米技术相结合，可以实现更加精准、智能的应用，在医疗、材料科学、能源领域等方面展现出巨大的潜力。

人工智能在纳米技术中的应用

人工智能在纳米技术中的应用可以体现在多个方面，其中之一是在纳米材料的研究与开发中。通过人工智能的数据分析和模拟技术，可以更加准确地设计和优化纳米材料的性能，实现对纳米结构的精确控制。此外，人工智能还能够加速纳米材料的发现和设计过程，提高研发效率，为纳米技术的发展注入新的活力。

另一个应用领域是在纳米医学和生物技术中的应用。人工智能可以帮助科学家们分析和理解复杂的生物信息数据，发现新的药物和疗法，提升医学诊断和治疗的精准度。同时，结合纳米技术，可以实现针对个体的个性化治疗，为医疗健康领域带来革命性的变革。

纳米技术在人工智能中的应用

纳米技术在人工智能中的应用同样有着重要的意义。通过利用纳米级材料和器件，可以实现更加高效、节能的人工智能设备，提升计算速度和存储密度。纳米材料的独特性能也为人工智能提供了更广阔的应用场景，例如开发超快速的量子计算机和超灵敏的传感器。

此外，纳米技术还可以通过制备高性能的纳米器件，改善人工智能系统的功能和性能。利用纳米光子学和纳米电子学的技术，可以实现更加快速、稳定的信息处理和传输，为人工智能系统的发展打开全新的可能性。

人工智能突破纳米技术的前景展望

随着人工智能和纳米技术的不断发展和进步，二者相结合将会带来诸多前景和机遇。在未来，我们可以期待看到更加智能、高效的纳米材料和器件的广泛应用，为各个领域带来创新和突破。

通过人工智能的强大算法和纳米技术的微小尺度特性相结合，我们可以实现更加智能化的纳米装置，如智能纳米机器人、智能纳米传感器等，为医疗、环保、能源等领域提供全新的解决方案。

同时，人工智能的发展也将借助纳米技术的支持实现飞速突破。通过纳米级材料和器件提升人工智能系统的性能和功耗，进一步拓展其应用范围。未来，人工智能与纳米技术的结合将成为科技领域一个崭新的发展方向，为人类社会带来更加便捷、智能的生活。

九、人工智能包含了哪些关键技术？

人工智能的关键技术有以下：

1、计算机视觉技术

计算机视觉，简称CV（Computer Vision），是一门研究如何使计算机更好的“看”世界的科学。给计算机输入图片，图像等数据，通过各种深度学习等算法的计算，使得计算机可以进行识别、跟踪和测量等功能一般来说，CV技术主要有如下几个步骤：图像获取、预处理、特征提取、检测／分割和高级处理。

2、自然语言处理技术

自然语言处理（Natural Language Processing）技术是一门通过建立计算机模型、理解和处理自然语言的学科。是指用用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理并识别的应用，大致包括机器翻译、自动提取文本摘要、文本分类、语音合成、情感分析等。

3、跨媒体分析推理技术

以前的媒体信息处理模型往往是针对单一的媒体数据进行处理分析，比如图像识别、语音识别，文本识别等等，但是现在越来越多的任务需要跨媒体类别分析，即需要综合处理文本、视频，语音等信息。

4、智适应学习技术

智适应学习技术（Intelligent Adaptive Learning），是教育领域最具突破性的技术。该技术模拟了老师对学生一对一的教学过程，赋予了学习系统个性化教学的能力。在2020年之后，智适应学习技术得到了快速发展，背后的推动里有强大的计算能力和海量的数据，更重要的还有贝叶斯网络算法的应用。

5、群体智能技术

群体智能（Collective Intelligence）也称集体智能，是一种共享的智能，是集结众人的意见进而转化为决策的一种过程，用来对单一个体做出随机性决策的风险。

6、自主无人系统技术

自主无人系统是能够通过先进的技术进行操作或管理，而不需要人工干预的系统，可以应用到无人驾驶、无人机、空间机器人，无人车间等领域。

7、智能芯片技术

一般来说，运用了人工智能技术的芯片就可以称为智能芯片，智能芯片可按技术架构、功能和应用场景等维度分成多种类别。

8、脑机接口技术

脑机接口（Brain-Computer Interface）是在人或动物脑与外部设备间建立的直接连接通道。通过单向脑机接口技术，计算机可以接受脑传来的命令，或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号；而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。

9、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。

10、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。

十、人工智能发挥关键作用的三要素？

人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。

落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。