未来智讯 > 人工智能论文 > 分析20时代人工智能的常识
人工智能时代常识分析2.0厘米皮革学习作者:未知摘要:“人工智能”这个术语在1956年经过几轮提案恢复升级后,近年来又出现了云策略,大数据急剧增长和 其他技能,学习和应用人工智能诞生之后,人工智能2.0的时代已经到来。 本文首先回顾了新一轮人工智能研究与开发在国际政治经济界的战略结构,相关成果和应用。 它概述了中国的“新一代人工智能发展计划”及其进展,从而产生了人工智能2.0的定义和技术特征。 它的倾覆影响力; 然后,基于文献研究和项目跟踪,研究世界主要智库,人工智能培训讲座,国家论文研究论文,梳理学者和原型以及美国情报情报项目,从信息常识集, 信息中心,信息处理,常识挖掘,常识预测和预警,常识解决规划服务以及许多其他中心阐明了人工智能技术在常识分析中的应用和影响。 提出人工智能2.0时代常识的总体趋势将是全面而精确的。 积极,高效,智能,深入等。关键词:人工智能2.0; 常识分析; DARPA; IARPA CLC编号:G250.2; TP18文献标识码:A DOI:10.11968 / tsyqb.1003-6938.2018023人工智能时代的知识分析转换研究2.0摘要人工智能是使机器变得更聪明,更有能力完成只有人才能做的工作。 1956年引入“人工智能”后,已经经历了风风雨雨。 近年来,随着云计算,大数据等的发展,人工智能的研究和应用正在进入2.0时代。 本文首先介绍了该战略c计划,研究成果和产业,学术界和政府在人工智能研究与开发新浪潮,中国新一代人工智能发展计划,人工智能2.0的定义,技术特征和破坏方面的应用。 本文在文献研究和项目跟踪的基础上,分析了人工智能的关键技术及其在知识分析中的应用。 结论:人工智能2.0时代的信息分析将走向全面,有针对性,自动化,有效的方向。最后,本文总结了人工智能的发展和作用,并提出了基于人工智能的知识分析和科学决策的建议。 制造。 关键词人工智能2.0; 知识分析; DARPA; IARPA <1人工智能进入2.0时代近年来,伴随着移动互联网,云战略,大数据等信息前沿技术的快速增长,机器硬件本能和战略技能与机器的突破机械训练算法的优化,已经诞生了60多年的人工智能研究和开发再次迎来了新的机遇。 相关资产规模没有改善,企业数量大幅增加。 2000年至2016年,美国新增人工智能公司3,033家,占全球总数的37.41%。 同期,中国人工智能企业数量增加1,477个,占全球人工智能企业数量的12.91%[1]。 2016年10月26日,瑞银科技产业CEO在北京举行的鲁陵会议上,瑞银宣布了“九大未来翻转技术”的前景,认为到2020年全球人工智能市场规模有望达到120 亿至1800亿美元[2]。 谷歌Go系统AlphaGo [3]和新版AlphaGo Zero [4],IBM认知技术平台沃森,微软谈论机器人“小兵”等结果,标志着学术主题的人工智能的开始 。 房地产经济的阶段爆发了。 2016年,Google首席执行官Sandal Pachai发布了从“Mobile First”到“AI First”的谷歌策略[5]; 同年,Facebook的创始人兼首席执行官在F8开发者大会上,Kerkberg将人工智能列为Facebook未来十年增长战略中的一个重要类别,包括自然语音,视觉识别和逻辑规划[6]。 除了专注于人工智能开发和应用的学术界和地方界外,各国政界也开始支持和支持人工智能的研究与开发,并引入增长计划和政策措施,力争采取 引领新一轮国际人工智能技术竞赛。 2016年10月,美国国家权威情报研发战略计划[7]发布了美国人工智能发展的总体框架和七项优先战略,旨在充分利用人工智能技能,加强国家经济实力和提高 社会。 好。 同年12月,英国出版了“人为情报:未来决议的机遇和影响”[8],U描述了人工智能未来增长对英国社会和权威的影响,并谈到了如何 运用英国奇怪的人工智能。 占据上风,加强英国国力。 2017年4月,法国的“国家人工智能战略”[9]旨在衡量法国未来人工智能的发展,使法国成为欧洲人工智能的领导者。 在人工智能的发展中,中国不愿表现出弱点,积极发起和安排。 2017年7月,国务院发布的“新一代人工智能发展规划”[10]提出了2030年中国新一代人工智能发展的教学思路,战略指标,关键义务和保险措施,并建成 中国人工智能的增长。 第一个优势是加快建设一个不同的国家和一个强大的科技国家。 其中,三步战略指标是:到2020年,人工智能的整体技能和应用将与世界进步的技能和应用相同。步骤,人工智能重点物业规模跨越1500亿元,带动相关物业规模超过1万亿元; 到2025年,人工智能基础理论取得了重大突破,本地技能和应用已达到领先水平,人工智能重点物业规模已突破4000亿。 元,推动相关财产规模超过5万亿元; 到2030年,人工智能的理论,技能和应用已达到世界之巅,成为世界上第一个人工智能创新中心,人工智能焦点属性跨越1万亿元,带动相关的物业规模跨越10万亿元。 2017年11月,科技部召开新一代人工智能增长规划和重大科技项目启动会议,颁布并发布新一代人工智能增长规划和便利办公室,并颁布并颁布了 新一代人工智能战略咨询委员会(潘云鹤院士作为团队的领导者)。 潘运和(2016)给出了人工智能2.0的初步定义,即:基于新信息和主要新增长指标的新一代人工智能。 他指出,人工智能2.0的技术特点表现在:一,从传统的常识表达技巧到大数据驱动的常识训练,再到大数据驱动和常识教学的结合,机械训练不仅仅是 活跃,但也可以解释。 比较普遍;普遍上; 二是处理从子类型到跨媒体认知,学习和推理的新水平的多媒体数据(如视觉,听觉,文本等); 三是寻求智能机械,实现高度的人机协同,迈向智能智能的新战略形态; 第四是把重点放在个人情报上,将基于互联网的情报分组,形成激发互联网上群体情报的技能和平台; 五是将学习机器人的概念转变为双重智能自立系统促进了各种机器,设备和产品的转型,走上了智能之路[11]。 人工智能的深入发展和深入应用都在向各行各业倾斜。 最突出的影响包括:开辟互联网新时代,推动房地产转型和改革,为未来的国防军队创造“杀手”。 “开始科学研究和创新的新革命,推翻身体等[12]。在人工智能2.0时代,我们将总结人工智能对常识分析的影响,展望未来 对其未来的发展,思考对策,促进基于人工智能的常识来发现人才和程度,值得探讨。一,本文对与国际智库相关的人工智能讲座和讲座进行了调查和分析。 并在全国观察中梳理出讨论和项目布局的基本原理。探讨人工智能2.0时代中心的变化,最后提出启示建议.2人工智能2.0时代:无限计算下的机械感知训练时代 和大数据风景2.1人工智能提示自1956年达特茅斯会议以来, “人工智能”从这个词开始,它已经有60多年了。 麻省理工学院人工智能工作室前任主任(1972-1997)Patrick Wins帕特里克温斯顿提出“人工智能是一个学习如何完成只有人类才能完成的战略的问题。” 斯坦福大学人工智能中心的Nils Nilsson(1982)将制作人工智能。 定义是“关于常识的主题 - 如何展示常识,如何获得常识,如何使用常识科学”[13]。 北京大学信息管理系王燕飞(2016)提出,人工智能是一门新兴的艺术科学,试图发现人类智能的本质,从而模仿和扩展人类智能[14]。 埃森哲于2016年9月发布了“人造智能:经济增长的新动力”演讲。它指出人工智能由各种技能组成,可以通过各种方式结合起来教授机器感知,理解,行动和 进一步培训(摘录的新兴人工智能技术示例及其功能纠纷见表1)[15]。 阿里巴巴云研究中心,阿里巴巴风险投资公司和波士顿咨询有限公司于2016年10月联合宣布,“人造智能:赢得未来之路”指出,人工智能是一种技能集合,其中包括机械 训练,推理,感知和自然语言处理。 随着人工智能人工应用于人类社会和经济生活的各个方面,随之而来的是新的机遇和挑衅。 其巨大的潜在影响迫使人们仔细思考人工智能的发展和应用[16]。 2017年7月,信息技术咨询公司Gartner宣布了“2017年新技能优雅曲线”,夸大了“无所不在的人工智能”的技术趋势。 由于战略的快速发展,数据量的不断增加以及深度神经网络的发展,人工智能将在未来十年内表现出强大的产能过剩。 值得强调的人工智能关键技术包括:深入培训,深度培训,人工智能,主动驾驶,认知技能,商用无人机,对话用户界面,企业分类和本体管理,机械培训,智能粉尘 ,智能机器人和智能事物空间[17]。 2.2人工智能与常识剖析
科学研究范式已进入数据 - 科学科学范式的大数据时代,正在推动科技间谍活动进入新的时代。 常识分析和常识发现服务[18]]。 从真相型情报收集,间谍分析摘要,战略型间谍发展到数据驱动的常识发现,间谍范式不断发展。 由于机器具有远程人类的力量和力量,他们可以收集和分类大量数据,然后执行专门的策略和分析,以制定更好的解决方案。 人工智能是利用C来完成人类复杂的事物,包括:寻找模式,期待趋势和发现相关; 学习和提高; 实施相关规划; 期待基于历史的未来局; 根据事实提出决议计划建议。 机械训练是人工智能的技能之一。 它可以在面对新数据时积极调解策略的步骤,并获得客观分析的新信息和见解[19]。 大数据间谍和常识分析必要的人工智能必备技能。 国际数据公司(IDC)2025年数据时代白皮书指出,认知/人工智能系统将改变格式。 大量新兴数据催生了一整套新技能,例如机械训练,自然语音处理和人工智能(统称为认知系统),这些技能将数据分析从罕见的追溯实践转变为战略决策计划。 而这一举措的主动驱动因素。 认知系统可以极大地提高行业,情况和应用程序数据分析的频率,速度和即时性。 IDC预计到2025年,用于数据分析的全球数据总量将增加到50倍,达到5.2ZB; 并且认知系统“接触”的分析数据总量将增加到100倍,达到1.4。 ZB [20]。 2017年7月28日,Gartner发布了“2017年分析要点和贸易情报复杂曲线”,指出对可视化数据发现时代的要领和贸易情报领域的分析将转变为强化分析时代 也就是说,使用机械训练,自然技能如说话界面,缩短数据准备时间,主动发现数据模式,并分析局与更多用户分享[21]。 人工智能必需技术促进了新阶段以外的间谍和常识分析。 王志宏等[22]指出,人工智能,认知策略和支持技能与学习的解决方案的概念已经走出试验室,进入了真正的应用阶段。 它的实际价值已超越了技术学习者的初步认识,其脾气是正确的。 信息和数据的处理和生产,这种生产和加工不仅可以为人们提供更方便,更便利的生活,而且对未来人们的生产生活方式和未来经济生活的运作模式也有着根本的影响。 未来,社会的组织布局将产生深远的影响; 郭伟等。 [23]探讨了当前人工智能类在反恐情报信息中的运用 - 深入培训技能,开展反恐情报发现和分类,有助于减少情报人员提高事件的数量 反恐情报信息; 庄等[24]指出,下一代大数据人工智能系统将具有良好的信誉,强大,通用的人工智能,不仅可以实现轻松的策略,而且可以进行深层的神经推理; 它可以根据布局逻辑规则执行数字。 驱动模具的作用; 可以从现有经验中学习; Morris等[25]认为,机械训练,大数据,图像处理单元(GPU)等技能的快速增长和整合,引发了新一轮人工智能研发应用的高潮; 达尔[26]指出,这轮人工智能的高潮和以往的基础知识在机械训练中具有不同的感知和处置能力。 在过去,机器不能被猎杀,听到或看到。只有有组织的信息才能被捕获和处理。 本领域的进步使得机械能够直接从外部捕获输入信息而无需人参与,这反过来又产生机械内部性能以进一步处理。 总之,人工智能技能及其对常识分析,信息服务和解决方案支持的分析引起了国内学者的关注和倡导。 本文将结合学者研究成果,企业研发成果以及美国有关部门的项目安排,具体探讨人工智能对中心分析的影响。 3人工智能分析各种枢纽对常识的影响。 人类社会的主流是由发挥地表资源的农业社会,地下资源的工业社会以及数据和情报的发展所驱动的。 智能社会的未来[27]。 随着互联网,高实例战略,云战略,大数据,人工智能等信息技术的不断发展和应用,海量数据的分析与存储以及间谍常识的分析都经历了地球 - 变化。 从传统的本地数据库到数据中心再到云端,从单词检索到单词标记,从自然语音采集到语义搜索再到推理,技能促进人才成长,促进人类智能分析 。 人工智能2.0时代常识的总体趋势将是全面,准确,主动,高效,智能和深度增长。 人工智能技能和系统将对信息常识,信息常识,信息配置和常识,常识预见和解决计划服务的收集产生深远的影响。 在本文的分析中,美国安全和情报部门的首选 - 美国国防高级规划和规划局(DARPA)和美国情报高级规划和规划局(IARPA)的案例,两人决定开展 各种高危险,高回报的间谍讨论项目,旨在大大提高美国的情报分析。 作为国际领先的间谍信息分析机构,其项目案例可以展示人工智能技术的最新发展和信息通用分析分析应用。 3.1信息常识集合在信息集合常识中,智能采集技术可以实现对信息资源(特别是网络资源)的主动采集,筛选,过滤,监控和跟踪,从而实现多种数据源场景的数据 力量下的集合大大提高了。 DARPA Insight项目和中国工程技术常识中心(CKCEST)项目都夸大了大多数源数据的收集,索引和存储,并从根本上构建了一个集成系统,使战略机器能够有效地执行非布局。 数据符合常识,支持协作和解决方案规划(有关这两个典型研发项目的具体信息,请参见表2)。 3.2信息常识集合为收集的情报结果,联合元数据,本体,语义网络等形式进行描述和组织,并开辟新的搜集方式,提升搜索效果和质量,提供间谍活动 间谍用户的资源。MartínA等人。 [30]讨论了使用智能技能来增强数字图书馆建筑的语义互操作性。 本文提出了一种语义和智能搜索引擎概念架构,利用本体和人工智能查询在线常识库的元数据,并运用智能代理来实现更有效的常识狩猎要领。 文章还提到欧盟互操作性框架,介绍其关键点之一 - 语义互操作性分析(见图1)。 2015年11月,艾伦人工智能研究所推出了语义学者,这是一种基于人工智能的语义搜索引擎,旨在深化学术论文的内容和背景。 论文被分类[31]。 当它首次发布时,Semantic Sc​​holar的搜索仅限于战略科学领域的300万篇论文。 在后期阶段,它与艾伦脑科学研究所合作,该研究增加了数百万神经病学。 和医学论文,以及针对此类别量身定制的新过滤器,用户可以搜索各种内容(大脑构成局部或细胞类型,模型生物,学习必需品等)。 德国马克斯普朗克信息科学研究所正在开放一个名为DeepLife,W13的搜索引擎。 2016年5月,微软还公开宣布其人工智能学术搜索微软学术。 微软网络搜索引擎Bing支持语义搜索,覆盖了大约1.6亿个文档[32]。 除了上述已发表文献的信息收集外,由于间谍数据源的扩展,美国DARPA还推出了一个用于多源信息筛选的引擎项目AIDA,IARPA专门配置了间谍报告,用于语音和 视频集。 部队推广项目(见表3)。 3.3信息处理和常识发现在信息处理和常识探索领域,数据挖掘,文本发现,常识发现,智能策略,专家系统等智能分析和处理技术可以极大地改善海量文档调查。 事件的影响,助理情报人员分析了增长趋势,并发现了一些无声的信息,未知的真相和潜在的情报。 DARPA和IARPA出现在智能信息技术项目的开发中,如自然语音处理,机械训练和信息理解[14](详见项目信息见表4)。图2至图4也首次亮相DARPA机制(Big Mechanism),数据 驱动模型发现(D3M),文本深度和请求(DEFT)项目架构,模具和数据流等)。3.4常识预见警告在常识预见和早期预警的情况下,数据挖掘和智能算法等新一代技能并不少见。 例如,北美在线视频租赁提供商Netflix在节目的第一集中赢得了超过1亿美元,而没有看到“纸牌屋”电视剧的图片。 它决定推荐引擎,数据算法和其他样式,并且知道观众喜欢预先看到的内容,以便执行正确的内容订单授权。 路透社开通了“路透社新闻追踪”软件,决定照顾Twitter并寻找具有集团影响力的新报告,然后将相关推文汇总成交易,最后生成与交易相关的信息和元数据。 该软件可识别哪些交易具有新闻价值,从相关见解中筛选出真相,并验证故事的真实性质。 该软件与其他媒体竞争8分钟,报道2016年第一年的布鲁塞尔爆炸事件。这是2016年10月在纽约报道切尔西爆炸事件的前15分钟。(IARPA的两个科技前景) 在美国,如表5所示。 3.5常识解析计划服务
跟随数据旒鹾阉阉擎擎擎::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: 技术和解决计划的其他领域已被边缘化。 在大数据和人工智能繁荣发展的新时代,决策规划者对间谍机构的要求远远超出了信息分析和常识性服务。 间谍机构只需要提供更智能的解决方案,不仅要回复个人“是什么”,而且告诉规划者的整体和整体随机性“什么”和“为什么”并正确证明“什么”也很重要。 做“为了履行间谍服务的有效性。 。 整个间谍服务行业在信息技术的推动下正在经历巨大的变化,并迎来一个新的时代[48]。 Tweedale等。 [49]指出人工智能和战略情报技能已成功用于解决方案规划,同时提高信息可用性和解决数据问题。 决策计划支持系统(DSS)采用了一系列技术,旨在将规划者的常识与来自特定信息来源的相关数据相结合,应用数学和统计要素和模型,并最终改进个人或团体的解决方案计划。 智能解决方案支持系统(IDSS)运用战略科学和新兴类别的先进技能,并扩展DSS以解决混乱问题(IDSS及其组件如图5所示)。 IARPA指出,现有的间谍分析和报告请求很难帮助用户评估竞争力,提供明确/支持的论点,发现或征服私人意见。 一些布局技术(例如参数映射,竞争,如果剖析,贝叶斯推理网络等)已被用于改进推理。 然而,这些技术软件难以使用,既费力又费时,并且所需的常识输入通常超过个人用户的专有常识类别。 2016年,IARPA启动了“众包证据,情报,思维和评估”(CREATE)项目,以开发技术工件,帮助间谍分析师更好地评估数据,或发现可能的误解,以帮助解决计划。 (项目信息见表6)。 4建议(1)人工智能增长并具有倾斜效应。 近年来,随着移动互联网,大数据和云战略的快速发展,已经诞生了60多年的人工智能已经重生并取得了重大突破。 从学术问题到房地产业的成就和经济突破,再到人工智能领域国家权力机构的战略结构,表明人工智能是未来增长的重要前沿,具有广阔的应用前景和意愿。 适用于各种行业。 增长的影响正在下降。 瑞银的“未来九大技能趋势”演讲指出,人工智能技术正处于弱人工智能到通用人工智能增长,未来农业,零售,制造,金融和运输等关键阶段。 因此,许多行业将受到人工智能技能的极大影响,并将相应地发生变化。 据估计,未来世界上将有多达5000万至7500万人受人工智能影响的职位[51],但人工智能的应用不会导致全球范围内的大规模休闲,但是 创造更多的东西邮政展位。 人工智能的发展,最基本的技术推广包括无限的计算能力和膨胀的大数据技能; 人工智能成长的重点是人类常识组织和再生系统的重大发展,即人类的常识被创造并扩展到机械感知的机械化常识再生系统。 毫无疑问,人工智能的发展将深刻地改变依赖人类常识运作的系统指导方针,也将深刻地改变人类的成长。 (2)加强基于人工智能的常识分析和科学解决方案。 在大数据时代,亲属的常识分析依赖于大数据分析和智能探索技能,特别是在科学大数据的严重科技类别中作为眩光特征(如生命科学,空间科学,天体物理学,地球科学) 科学数据正在爆炸式增长。 借助人工智能技能,转变常识分析中心和常识分析前景,可以改善常识分析,更好地服务于科学的解决方案。 开放基于人工智能的常识分析过程和平台是进行常识分析和常识发现的必由之路。 5结论本文综合分析了国际组织DARPA / IARPA应用人工智能技能推广的案例分析。 人工智能可以从广度,深度,精度等方面提高常识的程度。 常识分析将越来越多地依赖于先进世代的高级技能。 建议注重构建常识,分析数据库,促进共享共享; 开拓常识,分析智能事物,构建系统平台; 促进智能常识[41] DARPA。数据驱动的模型发现(D3M)[EB / OL]。[2017-09-25] .https://www.darpa.mil/program/data-driven-discovery-of-models。 [42] DARPA。深入探索和过滤文本(DEFT)[EB / OL]。[2017-09-25] .https://www.darpa.mil/program/deep-exploration-and-filtering-of- 文本。 [43] William C. Regli,Brian Pierce。 DARPA和数据:投资组合概览[EB / OL]。[2018-02-05] .https://www.nitrd.gov /nitrdgroups/images/3/31/DARPA-and-DATA.pdf。 [44] Wade Shen,Brian Sandberg.DARPA概述和数据驱动模型发现(D3M)[EB / OL]。[2017-09-25] .http://www.amstat.org/asa/files/pdfs/ POL-JSM-DARPA.pdf。 [45] Boyan Onyshkevych.KB表示文本,音频,图像和视频[EB / OL]。[2017-10-01] .http://www.akbc.ws/2014/ slides / onysh-kevych-nips -akbc.pdf。 [46] IARPA.FOREST [EB] /OL].[2017-10-01].https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/forest。 [47] IARPA.FUSE [EB / OL]。[2017-10-01] .https:// www.iarpa.gov/index.php/research-programs/fuse。 [48]浅可,李惠,傅红,等。 间谍服务正朝着3.0时代发展[J]。 间谍理论与实践,2015,38(9):1-7。 [49] Tweedale JW,Phillips-Wren G,Jain L C.智能决策技术支持的进展[M]。 实践中的智能决策技术支持。 Springer International Publishing,2016:3-28。 [50] IARPA.CREATE [EB / OL]。[2017-09-10] .http://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/create。 [51]人工智能市场将达到1800亿美元[N / OL]。[2018-01-21] .http://dz.jjckb.cn/www/pages/webpage2009/html/2016-10/27/ content_24758 热媒。 作者简介:田千飞,女,中国科学院成都文献情报中心助理顾问,博士,博士,中国科学院大学博士,讨论偏见:间谍 要点和技术,信息技术和战略情报; 张志强,男,中国科学院成都纪录片情报中心,博士生导师,讨论偏见:间谍和研究技能,学科信息学和类别常识发现,科学学习和科学评估。
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