大家好，今天小编来为大家解答人工智能的行业愿景这个问题，人工智能的行业背景很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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乌镇未来愿景
人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等新兴技术深度融合，创造新的发展机遇，带动经济和社会实现新一轮跨越式发展。
5G、IPv6、卫星互联网等数字基础设施建设稳步推进，支撑全球数字经济发展和数字化转型，加速互联网新技术新应用迭代升级。
美国、中国、欧盟等国家和地区加快完善数字化战略规划，人工智能、量子计算等新技术逐渐成为各国竞争合作的关键领域。
人工智能的四大关键原则
这四项原则是：合理利用；可解释；保护隐私；安全且可靠。
1.解释原则（Explanation）
解释原则要求AI系统为所有输出提供相应证据和理由，但不要求证据是正确的、信息丰富的或可理解的，只要表明AI系统能够提供解释即可。解释原则不强加任何的质量评价指标。
2.有意义原则（Meaningful）
有意义原则要求AI系统提供单个用户可理解的解释。也就说，只要一个用户可以理解AI系统所提供的解释即符合该原则，不要求解释为所有用户所理解。有意义原则允许基于不同用户群体或个人的定制化和动态解释。不同用户群体对AI系统的解释需求不同，如系统开发者与系统使用者需求不同，律师和陪审团需求不同。此外，每个人知识、经验、心理等方面存在差异导致其对AI解释的理解不同。
3.解释准确性原则（ExplanationAccuracy）
解释准确性原则要求相应解释正确反映AI系统产生输出的过程，不要求AI系统做出的判断准确。与有意义原则类似，解释准确性原则也允许用户差异性。有的用户（如专家）需要解释产生输出的算法细节，有的用户可能仅需要关键问题的解释。对算法细节要求的差异性恰恰反映了解释准确性原则与有意义原则的不同，详细解释可以加强准确性但却牺牲了部分用户的理解性。基于不同的用户群体定制化解释准确性测量指标。AI系统可以提供多类型、多层次的解释，因此解释准确性测量指标不是通用或绝对的。
4.知识局限性原则（KnowledgeLimits）
知识局限性原则要求AI系统仅可以在其所设定的条件下运行，以保证系统输出。知识局限性原则要求AI系统能识别出未经设计或批准以及响应错误的情况。知识局限性原则可以防止错误、危险、不公正的决策和输出，从而增加AI系统的可信度。AI系统有两类知识局限性，一是所需判断不属于AI系统本身设定，如鸟分类AI系统无法分类苹果，二是所需判断超越内部置信度阈值，如鸟分类AI系统无法对模糊图像上的鸟类进行归类。
人工智能使命和愿景
智联世界众智成城
人工智能作为未来社会经济发展重要驱动之源的时代使命，充分显现人工智能进步发展与城市共生、共融的内在联系，充分展示积极推动全球人工智能合作治理与共同发展的热忱，充分展现人工智能技术在上海城市数字化转型中的新亮点、新趋势、新模式、新成效。
人工智能只是一个商业愿景吗？
人工智能不只是一个商业愿景，国外有阿尔法go在围棋上大胜李世石，google与特斯拉推出的无人车已经上路，国内的bat也都相继推出了类似的智能产品，现在淘宝与京东上就有智能音箱销售，人工智能时代其实已经开始了，只是大规模的运用还有待时日。
关于人工智能的行业愿景和人工智能的行业背景的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。