人工智能白皮书(2022年)
本文转自:中国大数据产业观察网
导 读
人工智能迈入新阶段 , 将由技术创新、工程实践、可信安全“三维”坐标来定义和牵引 。
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全文共计2014字 , 预计阅读时间7分钟
来源| 中国信息通信研究院(转载请注明来源)
编辑| 蒲蒲
近日 , 中国信息通信研究院正式发布《人工智能白皮书(2022年)》 , 全面回顾了2021年以来全球人工智能在政策、技术、应用和治理等方面的最新动向 , 重点分析了人工智能所面临的新发展形势及其所处的新发展阶段 , 致力于全面梳理当前人工智能发展态势 , 为各界提供参考 , 共同推动人工智能持续健康发展 。
政策层面 , 国内外不断强化人工智能的战略地位 , 推动释放人工智能红利 。技术及应用层面 , 以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展 , 新技术开始探索落地应用;工程化能力不断增强 , 在医疗、制造、自动驾驶等领域的应用持续深入;可信人工智能技术引起社会广泛关注 。与此同时 , 治理层面工作也受到全球高度关注 , 各国规制进程不断加速 , 基于可信人工智能的产业实践不断深入 。
人工智能开始迈入全新阶段
白皮书认为 , 未来人工智能除了重视技术创新以外 , 还更加关注工程实践和可信安全 , 这也构成了新的“三维”发展坐标 , 牵引人工智能技术产业迈向新的阶段 。
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具体来看:
第一个维度突出创新 , 围绕着算法和算力方面的创新仍会不断涌现 。
第二个维度突出工程 , 工程化能力逐渐成为人工智能大规模赋能千行百业的关键要素 。
第三个维度突出可信 , 发展负责任和可信的人工智能成为共识 , 将抽象的治理原则落实到人工智能全生命流程将成为重点 。
追求特定场景下的技术创新一直是人工智能发展的目标和驱动 。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕 , 在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用 , 相继超过人类识别水平 。人工智能算力的多元化以及单点算力的不断提升 , 有力支撑了人工智能的发展 。
工程实践能力日益成为释放人工智能技术红利的重要支撑 。当前 , 人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入 , 围绕数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富 。人工智能研发管理体系日益完善 , 以MLOps为代表的自动运维技术受到越来越多的关注 。
可信安全逐渐成为人工智能赋能过程中不可或缺的保障 。可信人工智能的离你那逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中 , 产业实践不断丰富 , 已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论 。
总的来看 , 人工智能正在迈入“创新驱动、应用深化、规范发展”的新阶段 。
人工智能在追求极致创新方面不断突破
一直以来 , 算法、算力和数据被认为是人工智能发展的三驾马车 , 也是推动人工智能发展的重要基础 。
算法层面 , 超大规模预训练模型等成为近两年最受关注的热点之一 , 人工智能与各科学研究领域的融合创新日益受到关注 , 人工智能成为基础科学研究的重要工具 。
基础算力层面 , 单点算力持续提升 , 算力定制化、多元化成为重要发展趋势;计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级 , 类脑芯片、量子计算等方向持续探索 。
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