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人工智能恐慌在客观上阻碍着我们开启一个新的文明时代的步伐。为此,从源头上回答了导致人工智能恐慌的三大问题：人工智能定位的不确定性、人工智能发展情况的不确定性和人工智能利益指向的不确定性。在分析人工智能思想与人工智能,计算机与人工智能,图灵机与Agent基础上,阐明了人工智能的物质边界,证明人工智能是一种有限对象。在分析智能与非智能,智能与人工智能,ANI、AGI与ASI基础上,阐明了人工智能的智能阶梯,证明智能并不是人类的专利。在分析人类Agent与计算机Agent、Agent与Employer、Agent与Society的基础上,阐明了人工智能的级限博弈,证明人工智能最终将融入社会。因此,人工智能恐慌是没有必要的,应加快发展人工智能。 相似文献
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ChatGPT以通用人工智能拉开了生成式AI发展的序幕,对人工智能生成内容产生深远影响,但其背后也潜藏着社会对生成式AI技术发展的担忧。通过阐述人工智能生成内容的技术演进过程及应用场景,分析人工智能生成内容带来的意识形态、法律、伦理、环境等风险,从政府层面、行业层面、用户层面3个方面对人工智能生成内容提出风险治理方案,以期为人工智能技术可持续发展提供参考。 相似文献
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[目的/意义]作为引领新一轮科技革命、产业变革的战略性技术,发展人工智能是增强综合国力、提升国家竞争力以及保障国家安全的重中之重。考察韩国人工智能战略的背景、路径以及发展前景,为中国人工智能的发展提供借鉴和启示。[方法/过程]采用层次分析法和文献分析法,从国内和国际两个层次分析了韩国人工智能战略的背景、实施路径以及发展前景。[结果/结论]近年来,韩国人工智能发展势头迅猛。中国应充分借鉴其有益的经验做法,加快发展人工智能,让人工智能更好地服务国家、社会以及人民。 相似文献
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从20世纪中期,人工智能诞生以来就不断发展,到今天已经成了一个热点话题,从去年三月Alphy GO与李世石的世界之战,再到今年它的升级版Master又一次碾压人类,这就说明如今人工智能迅猛发展,而人工智能如此迅速发展主要原因是它全面的吸引了人的注意力,而注意力也是人工智能进化的动力,它可以促进产品的更新换代,那么人工智能为什么会如此的吸引人们的眼球,让人去关注它,答案就是玩儿,而未来人工智能会让人机高度融合,或许有人会不以为然,下面我会以我的论点来证明我的结论,让大家以全新的视角来看待人工智能。 相似文献
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人工智能技术在养老服务领域的作用愈发显著。现阶段可以从发展目标、模式分类、重点内容以及实施机制四个方面,对域外发达国家的人工智能养老战略与政策展开探讨。其在内容上包括构建安全的人工智能养老系统、践行综合照护服务理念、注重解决伦理和法律困境、不断提升公民人工智能素养,在实施机制上包括政府大力支持智能养老发展、企业和行业协会积极参与。我国应借鉴国外人工智能养老战略中的有益经验,如树立以老年人为中心的人工智能养老服务理念、在实施人工智能战略过程中形成多元化资金筹集渠道等。具体的完善措施包括：采取符合我国实际的人工智能养老战略模式、建立以老年人需求为导向的人工智能养老服务供给体系、提升老年人对人工智能养老服务的支付能力,以及形成政府主导和多方主体共同参与的人工智能养老治理局面。 相似文献
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《中国科技论坛》2021,(3)
本文基于专利检索数据,从技术主题分布、演化路径及合作创新网络三个维度出发,利用社会网络分析方法及Gephi软件的可视化分析,对2000—2019年中国、美国、韩国、日本、欧洲等主要国家和地区的人工智能专利数据进行对比分析,以探究全球人工智能发展现状,为中国人工智能发展提供借鉴。结果表明:(1)各国人工智能技术主题布局主要集中在计算领域,中国已成为全球人工智能技术布局的关键力量,且技术集群之间关联较强,但与美国相比,中国基础技术层竞争力较弱,积极构建"核心技术为主,多元技术为辅"的人工智能技术主题格局成为当务之急;(2)各国均致力于新兴产业的智能化建设,但中国作为传统制造业大国,要继续加强传统制造业的智能化升级,建设以新兴产业为技术引领、传统制造业为经济支撑的人工智能生态体系;(3)中韩两国人工智能专利呈现出规模社团,联合创新模式初显成效,但各国整体合作创新网络还不成熟,加强跨领域、跨区域联合创新,构建人工智能多元化网络体系,是未来人工智能产业发展的大势所趋。 相似文献
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本文通过对中法两国近年来人工智能发展政策的梳理,从政策目标、推动力量、政策内容三方面进行比较分析,借鉴法国人工智能发展政策的经验,为我国人工智能发展政策的进一步完善提出对策建议。 相似文献
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【目的/意义】人工智能和大数据时代对信息人才的需求发生了根本性变化,信息人才的培养和训练是应对 人工智能发展的关键。培养适应人工智能和大数据的应用型信息人才,在提升个人、企业和政府等竞争力的同时, 也成为实现人工智能和大数据发展带动经济增长的持续动力。【方法/过程】以人工智能和大数据时代的发展特征 和趋势为出发点,分别从供给和需求角度分析现阶段信息人才培养的现状,提出信息人才培养的模式、路径及对 策。【结果/结论】人工智能和大数据时代信息人才的培养,要注重理论与实践互动的培养模式,建立产、学、研、政四 位一体的联动培养机制,优化相关知识结构,完善能力培养体系,以更好地应对人工智能和大数据发展带来的问题 和挑战。 相似文献
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人工智能日益成为各国竞争的主要角力场。美国将人工智能视作维护其全球领先地位的重要抓手,其中人力资本是人工智能战略的重要支柱。从国际体系、国家和个人层次而言,美国实施人工智能人力资本战略都势在必行。为此,美国政府以政策、资本、教育为三大支柱构建立体框架,全方位推动人工智能人力资本战略的制定和落实,并确保其可持续发展。其人工智能人力资本战略的顶层设计、协调机制和全链条发展体系的建立,以及对伦理道德和国际合作交流的重视,为我们提供了有益借鉴。 相似文献
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当前,人工智能产业蓬勃发展,智慧安防、智能家居等应用案例已广泛应用于人们生活中,但人工智能技术仍处于语音、图像、文字识别的感知智能阶段,是依赖模型构建的弱人工智能时期.未来技术趋势将朝着认知智能、类脑智能方向发展,实现因果推理、关联记忆、场景融合,并由人机协同走向人机交互.随着人工智能应用场景不断丰富,不再局限于语音和文字识别,如何让现实世界与虚拟视界进行友好、高效、自然的交互,成为人工智能发展需解决的问题. 相似文献
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人工智能技术在计算机数据信息管理领域应用过程中,不但能够实现人性化管理的目标,而且能够使计算机网络向着更加智能化的方向转变,让人们的生产生活变得更加轻松。介绍了人工智能技术的含义、特征及其发展历程,从网络安全和网络服务两个方面探讨人工智能技术在计算机网络中的应用。 相似文献
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《科学学与科学技术管理》2021,(3)
人工智能以其强大的技术辐射效应,日益成为全球经济发展新的强劲引擎。近年来,全球各科技强国纷纷开始探索与本国资源禀赋、发展阶段和治理体系相适应的人工智能发展之路,国家级人工智能政策密集出台。在此背景下,通过对全球科技强国人工智能政策文本的深度挖掘,分别从基于"目标-理念-路径"的静态视角和基于"学习-扩散"的动态视角出发,构建起人工智能领域的跨国比较分析框架,为人工智能政策比较提供了系统化解析思路和理论支撑。研究发现:从静态视角出发,各国人工智能政策在目标、理念和路径方面具有显著的差异化特征;从动态视角出发,各国人工智能政策正呈现出相互借鉴、彼此融合的趋势,政策学习与创新扩散的广度、深度及强度不断提高。 相似文献
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[研究目的]随着网络技术、大数据技术和人工智能技术的飞速发展,人工智能技术的社会化应用已经成为影响国家安全的重要技术因素。通过分析各国人工智能国家安全报告,解析各国将人工智能技术应用在国家安全方面的战略思路及其融合措施,能够为我国人工智能国防战略体系的制定和国家安全治理带来启发和借鉴价值。[研究方法]主要从人工智能军事运用的目标、愿景和应用领域三个方面阐述了各国人工智能国防战略思路。[研究结论]在人工智能融合军事领域有着多种方案,并且在加大资金投入、建立专门的委员会、吸引高科技人才、加强盟国合作等方面已经付诸行动。基于此,以具体国情出发,从顶层设计、深度融合、吸引高技术人才、构建国际技术和治理联盟、落实国防监管、发展协同人工智能产业六个方面,提出了我国人工智能国防战略体系的制定方向和具体实施路径。 相似文献
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如今,我们已经身处人工智能时代,社会对具有人工智能素养的人才需求巨大,亟须开展人工智能科普教育以提高全民的人工智能素养。本文分析了科技馆开展人工智能科普教育的价值意义,介绍了中国科学技术馆在开展人工智能科普教育的基本经验,探讨了面临的人工智能科普教育活动内容和形式亟需加强、活动覆盖面和影响力不足、师资力量薄弱和硬件设施有限等问题。提出规范人工智能科普教育活动开发,重构人工智能学习空间,多元主体协同培育人工智能师资三方面优化科技馆人工智能科普教育,推动科技馆人工智能科普教育的可持续发展,助力全民人工智能素养提升。 相似文献
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[目的/意义]随着人工智能在经济社会中的广泛应用,加强对人工智能的监管治理,控制其内在风险已成为全球共识,考察世界主要国家和地区的监管设计,对于完善我国人工智能监管体系具有重要意义。[方法/过程]通过文献分析、比较分析的方法,明确人工智能监管的概念和人工智能应用的风险,并在此基础上介绍世界主要国家和地区的人工智能监管设计,总括出人工智能监管的发展趋势。[结果/结论]人工智能监管的全球竞赛已然开始且法治化程度不断加深,以技术风险分级进行人工智能监管成为主流趋势,我国也应当加强人工智能监管的顶层设计,采纳分级分类的监管思路,并积极参与人工智能监管的国际合作。 相似文献
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<正>机器什么时候能像人一样思考、工作和学习?这是科技界研究了数十年的难题。这两年,随着苹果siri、微软小冰等应用的上线,人工智能离我们的生活越来越近。微软的人工智能方向:高大上感知技术、智能分析学习技术以及大数据技术的发展,让人工智能有了飞跃式的发展。微软股票去年上涨了30%,其中一个很重要的原因就是大力开发人工智能产品和服务。我们的理念是"Do More、KnowMore、BeMore",我有个非官方个人翻译,叫做高大上,就是高效率、大智慧、上品位。 相似文献