첫 번째는. 개발의 피할 수없는 추세 인 제너럴 모터스 (GM),에 전념하고 일반 지능 AI가 위의 왕관의 보석으로 간주됩니다, 우리는 경쟁의 초점에 대해 매우 우려하고있다.
나는 미군이 일반 지능의 연구 계획을 시작했다 것으로 나타났습니다. 그들은 GM 인공 지능과 자율적 인 무기, 인공 지능 시스템의 개발의 전 방향에 명확하게 우수하다고 생각합니다.
인공 지능 또 다른 중요한 경향은 지능형 인간 - 기계 혼합이기 때문에 두 번째는 지능형 인간 - 기계 하이브리드에 기계 정보입니다.? 제로섬 게임 왜 로봇과 인간, 또는 인공 지능과 인간의 지능에 동의하지 않는 것입니다. 각 인간의 지능과 인공 지능 감독은 서로를 보완 할 수 있습니다. 인공 지능에서 매우 중요한 경향은, AI (증강 지능)에 AI (인공 지능)부터이며,이 AI는 같은 의미가 아닙니다.
세 번째는 '인공 + 스마트'에서부터 자율 지능 시스템에 이르기까지입니다. 성능 향상을 위해 심층적 인 학습을 위해서는 미리 라벨링 된 많은 양의 데이터가 필요합니다. 예를 들어 인공 지능 이미지를 수동으로 라벨링하는 경우 하늘 인 잔디 조각은 시간이 많이 걸리고 힘이 들며 다음 작업은 최소한의 수작업만으로 최고의 지능을 얻는 방법입니다 인간은 책을 읽고 기계로는 할 수없는 지식을 습득 할 수 있습니다 수동으로 큰 샘플 채취 및 라벨 부착 훈련 데이터는 수년 동안의 깊이있는 학습에서 성공하기위한 중요한 기초 또는 중요한 인공 기초이므로 AI의 인건비를 줄이기 위해 자동 기계 학습 알고리즘을 만들기 시작했습니다.
네 번째는 분야의 교차가 인공 지능의 혁신의 원천이 될 것이라는 점입니다. 오늘날 인기있는 심층 학습은 정보 계층화, 계층 적 처리라는 두뇌의 원리를 이끌어냅니다. 자연은 연구 팀이 개발 한 자체 학습 인공 프로세스를 게시합니다. 결과 보고서를 보면 인공 신경망의 학습 속도를 향상시킬 수 있지만 뇌가 실제로 외부 시각 또는 청각 정보를 처리하는 방법은 크게 검은 색 상자이며 이는 뇌 과학이 직면하는 과제입니다 인공 지능과 뇌 과학 학문의 교차점에서 혁신을위한 큰 여지가 있습니다.
다섯 번째는 AI 산업이 번성 할 것이라는 분명한 추세, 더 잘 알려진 국제 컨설팅 회사 예측 거의 똑바로 2016에서 2025 사이 산업 규모의 인공 지능. 우리의 국가 개발 계획 2030 년 인공 지능에 의해 핵심 산업은 1 조 개 이상의 위안, 관련 산업은 인공 지능 산업의 전망은 분명히 매우 큰 이상 10,000,000,000,000위안의 확장됩니다.
여섯 번째는 인공 지능에 관한 법률과 규정이 분명히 타당 할 것임에 틀림 없다. 모든 사람들은 인공 지능으로 인한 사회적 문제에 우려하고있다. 그래서 유엔은 인공 지능 로봇 센터와 같은 검사 기관을 설립했다. 합법적 측면에서 인공 지능의 도전에 공동으로 대처하기위한 인공 지능 협력 선언서에 서명했습니다. 우리 학교는 또한이 주제를 열거했습니다.
일곱 번째로, 인공 지능은 더 많은 국가들에게 전략적 선택이 될 것이며, 일부 국가들은 이미 인공 지능을 국가 전략으로 끌어 올렸고, 점점 더 많은 나라들이 똑같은 조치를 취할 것입니다.
여덟 번째는 인공 지능 교육 보편화 될 것입니다. 교육부는 대학의 인공 지능을위한 특별 행동 계획을 발표했다. 국무원의 새로운 인공 지능 개발 계획도 인공 지능 과학 활동의 다양한 형태의 구현을 지원하는 것을 지적했다. 이것은 우리의 관심의 가치가있다 하나의 측면.