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人工智能安全是指什么
ETSI发布了有关AI安全的报告。ETSISAI主席AlexLeadbeater在记者采访中指出，该报告描述了基于机器学习的基于AI的系统和解决方案的安全保护问题，以及在AI生命周期的每个阶段与机密性，完整性和可用性相关的挑战。人工智能面临许多挑战，包括偏见，道德规范和在规则内部署的能力，许多应用对于自动化网络的安全性而言已变得至关重要。
人工智能
人工智能（AI）在社会的数字化转型中起着关键作用。很难想象，没有一个在各种商品和服务上都没有人工智能的世界，在工作，金融，医疗保健，安全和农业领域已经发生了许多变化。人工智能对于欧洲的绿色交易和疫情后的经济复苏至关重要。
作为一门科学学科，人工智能包括多种方法和技术，例如机器学习，机器推理和机器人技术。因此，涵盖人工智能，机器人技术和相关技术的道德方面的法规是关键目标。
欧洲议会也对此发出了声音，欧洲议会已经宣布，在2021年的头几个月中，将以规制的形式对算法进行规范。它成立了一个特别的临时议会委员会（AIDA），以分析AI对欧盟经济的影响。
ETSI文件
ETSI将人工智能定义为系统处理显式和隐式表示的能力，以及执行由人类执行的被认为是智能的任务的程序。在机器学习和深度学习技术的发展以及数据分析技术的广泛应用的推动下，一系列技术正在继续朝着完全适用性的方向发展。
“AI显而易见的一件事是，大多数历史安全模型都不太适合。因此，AI本质上是高度并行，高度分布式的。它既是威胁自身，也威胁其他AI。”Leadbeater说。
人工智能可以促进新一代产品和服务的开发，包括在欧洲公司已经占据优势地位的行业中，例如循环经济，农业，医疗保健，时尚和旅游业。实际上，它可以提供更平滑，更优化的销售路径，改善机械维护，提高产量和质量，改善客户服务并节省能源。
人工智能已成为社会变革的最强大动力之一：它正在改变经济，影响政治并重塑公民的生活和互动。与人工智能相关的许多具体的道德和法律问题已经出现在各个领域，例如责任，保险，数据保护，安全，合同和犯罪。数据保护在AI与法律之间的关系中起着重要作用，因为许多AI应用程序涉及对个人数据的大量处理，包括基于该数据对人进行针对性和个性化处理。
基于人工智能的系统正在以多种形式淡化人类和社会世界：工厂中的工业机器人，家庭和医疗设施中的服务机器人，交通中的自动驾驶汽车和无人飞机，电子商务和金融中的自动电子代理，将军事和智能通信设备集成到每个环境中。
当然，并非所有算法都涉及AI，但是每个AI系统（如每个计算机系统）都包含算法，其中一些算法处理直接影响AI功能的任务。尽管AI系统包含许多算法，但也可以将其视为单个复杂算法，将执行其各种功能的算法与通过触发相关的较低级算法来协调系统功能的高级算法结合起来。
人工智能，区块链和大数据技术在全球数据处理基础架构中的相互作用可以带来许多好处：改善信息访问；全球知识的产生和传播；节省成本，提高生产率和创造价值；以及新的高薪创意工作。
人工智能的四种能力
人工智能的四个核心能力，即语音、图像、自然语言理解和用户画像，因为这些技术，人们使用互联网的方式正在潜移默化中发生改变。
人工智能改变的不仅仅是普通用户的生活，未来制造业、金融、教育、医疗、旅游以及物流等行业都将因为人工智能的这些关键技术而被颠覆，人工智能也不只是巨头们的“盛宴”，任何企业都能利用这些技术来提升自己的竞争力。
世界智能大会几年开一次
每年都开会世界智能大会始于2017年,至今已成功举办六届,形成了“会展赛+智能体验”四位一体办会模式,为全球提供了多维度、全场景的高端学术交流、展览展示...
AI人工智能现在处于什么阶段？
谢谢邀请！
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，当前的人工智能领域尚处在发展的初期，无论从技术体系结构来看，还是从实际应用情况来看，人工智能领域都有很长一段路需要走。
从技术体系结构来看，目前的人工智能技术虽然在深度学习等领域有所突破，但是整体的技术框架依然围绕“合理性”进行展开，而这种合理性的设计原则本身就有较大的局限性，所以未来很长一段时间内，人工智能技术都将处在“弱人工智能时代”。
当前的人工智能技术可以用三个特点来描述，分别是“体系化”、“平台化”和“场景化”，目前人工智能技术的研究依然以六大体系来进行划分，涉及到自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学，其中计算机视觉和自然语言处理目前的热度比较高，很多研究生也更倾向于这两个方向。
平台化是人工智能技术开始落地应用的标准之一，同时也在一定程度上标志着当今时代已经进入了人工智能时代。随着各大科技公司纷纷开放自身的人工智能平台，未来更多的中小企业将有能力进行人工智能产品的开发，这会在一定程度上降低人工智能领域的开发门槛，同时促进人工智能行业的发展。目前人工智能平台提供的功能各有侧重，有的平台比较注重视觉处理能力，而有的则比较注重自然语言处理能力，但是平台未来会逐渐丰富，功能边界也会不断得到拓展，这一点与云计算平台的发展会有相似之处。
场景化依然是当前人工智能产品落地应用的重要基础，智能体对于场景的要求往往比较高，随着5G通信的落地应用，以及物联网的发展，未来将为智能体的落地应用奠定扎实的场景支撑。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
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