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人工智慧全方位:有名工程院、历史学者对人工智慧刊登原先论据

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放大字体  缩小字体    发布日期:2021-05-30  来源:仪器网  作者:Mr liao  浏览次数:19
核心提示:全球刮起“智能风”,在2019国家智能产业峰会上院士、学者的报告中,中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁在开幕式上指出: 今天,人类社会正处在第四次工业革命初期,它的典型标志是人工智能,就是用人工智能来创造一个对人类友好的、智

  全球刮起“智能风”,在2019国家智能产业峰会上院士、学者的报告中,中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁在开幕式上指出: 今天,人类社会正处在第四次工业革命初期,它的典型标志是人工智能,就是用人工智能来创造一个对人类友好的、智慧的社会。

  新加坡工程院院士连勇中报告说:产业智能化仍需时日,当前人工智能的应用仍主要集中在音、视频领域,要想真正的产业化,还需突破一些技术瓶颈。例如工业智联网必需的嵌入式智能元器件,现在无论从算法还是硬件上,都达不到要求,保证智能系统间高速通信的5G技术也没有完全成熟。更重要的是,当前的人工智能技术需要庞大的数据库,这些数据的搜集和标注也难以解决。此外,现行的很多智能算法本身不具备推理和决策能力,稳定性和可靠性也达不到工业化要求。因此,现在很多“智能化”应用只是添加了一些智能元素。

  欧洲科学院院士、澳门大学教授陈俊龙中报告说:很多产品为了蹭“智能”的热度,模糊了计算机自动化和人工智能技术的概念,这导致当前智能产品“泛化”。产业智能化需要不断推进人工智能在各个产业中的应用,不断解决应用中的工程和科学问题,不断进行应用、发现问题、解决问题、再应用的闭环循环,这一过程仍需十年以上。

  中国工程院院士、中国自动化学会的副理事长桂卫华报告中指出:目前的发展方向:一个是认识人的大脑的脑科学方面;另一个是针对性应用方面。从国内外研究表明,人工智能与制造过程的深度融合,是具有挑战性的。此前很多人工智能研究,并没有很好考虑怎么样与制造过程结合。传统知识型工作面临的挑战:第一个挑战是社会出现新要求。生产过程要更精细化;第二个挑战是新的信息环境。云平台、移动计算、物联网、大数据等新技术、新平台的出现使数据的种类和规模迅速增加,知识型工作者面对海量信息感到无所适从。第三个挑战在于如何利用好数据。严重依赖于个人的素质、经验、知识,在推广、积累和传承等都面临困难。师傅带徒弟是传统办法,但这种机制不利于人工智能的实现。

  桂卫华在最后强调,在促进人工智能健康发展时,一定要使得人工智能技术能够落地,能够解决问题。

 
 
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