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人工智能的研发课题有哪些？
人工智能的研发课题有哪些？
人工智能是全球科技发达国家争取创新科研高地。在全球第四次工业革命开啟前夜，人工智能，与生命科学，材料科学，航天工程，海洋工程，聚变反应堆，信息通讯，是必备条件之一。而人工智能，同时被评估为第四次工业革命的重要元素。我将从几个层次来讲人工智能故事。
第一个层次：人工智能的使命。刚提出人工智能时，并没有今天的人工智能担当人类社会文明进步的重大使命。当前，大数据，云计算中心，机器人，全息自动化，把人工智能推向一个三维立体应用的新阶段。例如：智能智库，数据中心，互联网+，3D打印，把数学与数字技术，工业与互联网十大数据，制造业与材料科学十机器人，在三个维度高度融合。说句大白话，人工智能己经演化成新时代科技创新最大一个专门专业。
中国????在人工智能研发创新领域，已经把智能学习，智能制造，大数据智能计算中心，互联网+智能物联网，智能金融货币体系，生活环境智能，航天科技智能，深海工业智能，包括高校培养人才智能化。
上述智能研发创新实践，即当今人工智能使命。
第二个层次：数学计算与人工智能，大数据与工业制造人工智能，信息通讯人工智能与新一代装备材料科学，高度融合和三维智能实践。
人工智能研发创新课题是较广泛的。但在实践应用中，我们认为上述课题问题己经给人工智能提出来了极广度和深厚的课题研究域。
以数学物理及信息通讯大装备高度融合的人工智能，将在未来几十年或百年应用中，会极大推进人类社会的智能工业，农业，信息通讯，文化教育，军事，航天，或全域推进人类社会进入一个新的时代。也很有可能推进社会政治进步与改革，推进全球经济进入新时代，推进管理进入重大改革和新路经。
第三个层面：中国????人工智能与全世界人工智能大体概况及发展评估。中国????人工智能研究已经全面佈局，在多领域进行智能体系研发创新。在人才培养方向，中国????高校已经开设人工智能课程。量子工程中的量子计算机，中国????己在研发创新第一梯队。当前，人工智能应深化数学家全力支持人工智能计算算法研究，创新高度融合路经，在实践应用和理论研究上占领全球高地。重大课题应校企融合协作，中科院当建立人工智能研究中心。在资金资源人才投入上从国家层面全力支撑！
美国是当前超级大国，己经在人工智能领域从国家层面发力。
中国????在人工智能领域与美国差距不是很大，包括基础部分的大数据和云计算中心，机器人，无人机，互联网+和信息通讯的5G。所以，人工智能中国????完全有可能成为主导引领的大国强国??！
各位读者：我认为己经在三个层次讲了人工智能研发课题问题，希望能帮助读者较系统深厚认知人工智能。谢谢读者！
人工智能的原理是什么？
谢邀！
在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。
数据是AI算法的“饲料”
在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。
算法是AI的背后“推手”
AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。
南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。
算力是基础设施
AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。
加快补齐AI芯片短板
从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。
AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。
在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。
目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。
近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。
未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。
算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。
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人工智能对我们的生活影响有多大？
人工智能对生活影响在家居、医药等等各个方面，具体如下：
1、人工智能对生活的影响——家居
智能家居系统为普通消费者提供人性化、主动管家式的服务系统。人工智能家居是现在生活的一种潮流，人工智能家居中，利用了很先进的技术，设计出符合我们的个性需求的家居，给我们的生活带来了很大的便利。
2、人工智能对生活的影响——医学
人工智能与医学各个学科和各个专业广泛渗透，相互交叉和跨界融合，极大的推动了基础医学、临床医学、公共卫生等各个学科和专业的科学研究、应用实践和各类创新。
3、人工智能对生活的影响——交通
智能交通系统是一种先进的运输管理模式。人工系统主要利用计算机仿真技术，通过监测人们出行的行为计算交通流。比如，人工系统可以模拟交通事故或恶劣天气，以此观测紧急情况造成的道路拥堵情况和对其他路段的影响。
4、人工智能对生活的影响——个人助理
以Siri为首的“个人助理时代”大幕正在拉开，最终很可能会成为人们与移动设备、计算机、汽车、可穿戴设备、家用电器或其他要求复杂人机交互技术的主要交互方式。
5、人工智能以不可逆转的迅猛之势进入到我们的生活之中，人们时刻感受着AI的高效、便捷带来的惊喜，为人们的生活带来了便利的同时，也代表着世界总体技术水平的进展。
人工智能的主要应用领域有哪些？
人工智能是一门贯穿性的综合学科，主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学，人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类类智能活动的能，来延伸人类智能科学
人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等
目前人工智能应用领域比较多，具体如下：
机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的
语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面
图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。
专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的荣耀10的人工智能和荣耀x10人工智能问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！