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    现在,人工智能已逐渐形成了诸如专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、机器人学、博弈、人工神经网络等多个研究领域。而目前人工智能研究的热点和应用包含以下几个方面:
      1、智能接口
      智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
      2、数据挖掘
      就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究 目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
      3、主体及多主体系统
      主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自主地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前,对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统。
       人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    网络人工智能的六大应用方向
    http://www.duozhishidai.com/article-9314-1.html
    哪些是人工智能应用最多的场景?
    http://www.duozhishidai.com/article-6786-1.html
    百年来人工智能的应用实例,主要有哪些?
    http://www.duozhishidai.com/article-2464-1.html


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  • 当前,人工智能呈现爆发式增长,智能化竞争趋向...本文研究了国外主要国家人工智能战略布局及人工智能军事应用进展,提出了对我国加强人工智能国防应用的思考建议。  人工智能是引领这一轮科技革命产业变...

            当前,人工智能呈现爆发式增长,智能化竞争趋向白热化,军用人工智能成为改变军事革命和未来战争的颠覆性技术。国外军事强国纷纷布局人工智能国防战略,不断升级人工智能军事作战应用,实现了武器装备、作战应用系统、作战力量等方面的显著提升。本文研究了国外主要国家人工智能战略布局及人工智能军事应用进展,提出了对我国加强人工智能国防应用的思考和建议。  

      人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响,对提升国家竞争力,维护国家安全和社会经济发展都有着重要影响。据预测,到2030 年,人工智能将推动全球GDP增长14%,对全球经济贡献高达13 万亿美元,足以比肩 19世纪的蒸汽机、20世纪的工业机器人等带来的变革性影响。

      为了维持在全球的军事核心和霸主地位,世界军事强国都把军用人工智能作为“改变游戏规则”的颠覆性技术加以研究,不断加深人工智能的军事应用,自主武器装备和无人系统加速发展、智能指挥控制和作战应用系统投入使用、实战演习平台训练升级、“混搭式”协同编组蓬勃发展、“超级战士”概念初现,智能化竞争已拉开帷幕。2018 年 7 月,美陆军参谋长提出人工智能将对军事行动产生根本性影响,可能改变未来战争的特征。为此,本文研究分析了世界主要国家人工智能战略及其在军事领域的应用进展,提出对我国加强人工智能国防应用的启示和建议。

        一、人工智能内涵及应用

      人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能自诞生以来经历了“推理期”、“知识期”和“机器学习期”,由于早期的系统效果不理想及 5 代计算机的失败,曾多次进入低谷。2010 年后,由于其在语音识别、计算机视觉领域相继取得重大进展,围绕语音、图像等人工智能技 术的创业大量涌现,从量变实 现 质 变。据 CB Insights、Venture Scanner、Statista 以及麦肯锡的报告分别显示 2017 年全球人工智能融资约为152 亿美元、70 亿美元、70-90 亿美元和 90-135 亿美元,较 2016 年增速分别为 144%、94%、62% 和 50%。由于计算机视觉、语音识别、机器学习等多项智能技术可对人脸、指纹、虹膜、掌纹等多种生物特征进行身份识别,其中人脸、指纹、虹膜等三大生物特征共占全球生物识别市场份额的 80%以上。人工智能的“头雁效应”也日趋明显,正在改变金融、消费、医疗、教育、制造、服务和军事等行业的方方面面,为人们提供个性化、高质量的智能化便捷服务。

      2018 年,人工智能行业真正进入了落地实践阶段,产业化进程加速推进。国内外大力投入发展人工智能产业,一批独角兽企业脱颖而出,成为行业领先者。近日,CB Insights 发布了 2019 年度人工智能初创企业100强。其中,共 有 11 家 独角兽公司进入榜单,包括计算机视觉和深度学习初创公司商汤科技(SenseTime)、机器人流程自动化公司 UiPath 和Automation Anywhere、 安全公司依图科技(Yitu Technology)、无人驾驶汽车创业公司小马智行(Pony.ai)、面部识别服务提供商旷视科技(Face++)和初速度公司(Momenta)等,他们通过技术创新为人工智能行业应用提供了先进的硬件、数据基础设施和智能解决方案。

      二、世界主要国家人工智能战略布局

      目前,全球正在走向 AI 驱动的生态系统,世界主要国家将发展人工智能视为提升国家竞争力以及维护国家安全的重大国家战略,相继发布人工智能政策和规划,竞争趋向白热化。

      美国属于全球 AI 发展第一阵营,也是全球 AI 技术的领导者。它重点布局互联网、芯片与操作系统等计算机软硬件、金融领域、军事以及能源等领域。2018 年 5 月,美国白宫举办人工智能峰会,并成立了人工智能特别委员会,以保持其全球的技术领先地位,改善联邦政府在人工智能领域的投入,提高人工智能创新自由度与灵活性。2019 年 2 月 11 日,美国总统特朗普签署了一份名为“维护美国人工智能领导力”的行政令,启动“美国人工智能倡议”。这是一项事关美国人工智能发展的国家级重要战略,旨在从国家战略层面调动更多联邦资金和资源用于人工智能研发,确保美国在人工智能等相关领域保持研发优势。可以看出,近年来,美国逐步意识到人工智能行业的竞争压力,为了继续保持其人工智能的全球领先地位,也将人工智能上升为国家级战略,通过加强国家层面战略布局,抢占人工智能研发优势。

      欧盟多管齐下推动欧洲人工智能的发展。2018 年 4 月,欧盟委员会发布《欧盟人工智能》,提出将采取三管齐下的方式推动欧洲人工智能的发展。7月,德国发布《联邦政府人工智能战略要点》,要求政府加大对人工智能相关重点领域的研发和创新转化的资助。此次发布的战略要点文件旨在将德国人工智能的研究、开发和应用推向世界领先水平,以负责任的方式促进人工智能的使用,造福社会,并释放新的增值潜力。2018 年 12 月,法国政府公布国家发展人工智能战略计划,预定在 2022 年以前斥资 6.65 亿欧元,将利用法国在数学研究方面的优良传统,把人工智能发展提升到全球最高水平。计划的目标是“和德国及欧盟一起,在人工智能发展方面能够与中国和美国竞争”。除了欧盟主要国家,日本、印度等国家也加快制定人工智能国家战略。2017年3月,日本 AI 技术战略委员会发布《人工智能技术战略》报告,阐述了日本政府为人工智能产业化发展所制定的路线图,并将 2017年确定为人工智能元年。2018 年 5 月,印度发布《国家人工智能战略》,旨在实现“AI for all”的目标,加快人工智能在整个产业链中的应用,最终实现将印度打造为人工智能发展模本的宏伟蓝图。

      近年来,我国也不断加强顶层谋划,积极抢抓新一代人工智能发展机遇。2017 年 7 月,中国发布《新一代人工智能发展规划》。在《新一代人工智能发展规划》发布前后,《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》《“互联网 +”人工智能三年行动实施计划》《机器人产业发展计划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等相关文件陆续。2018 年,我国发布《人工智能标准化白皮书(2018 版)》,呼吁社会各界共同推动人工智能及其产 业 发 展。2018年10月31日 下午,中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习,为我国新一代人工智能的发展和利用作出顶层谋划和设计,明确了我国人工智能发展的方向与目标。

      三、国外人工智能在国防军事领域的应用进展

      为了维持在全球的军事核心地位,国外主要国家普遍把人工智能视为维持全球军事霸主地位的战略核心技术,并重点发展人工智能技术在国防及军事领域的应用。

      美国五角大楼为了应对未来可能的“反介入/区域拒止”威胁,已将人工智能置于维持其主导全球军事大国地位的战略核心,并将人工智能、自主技术及先进视为支撑美国反制未来数十年威胁的关键。美国防部 2019年 2 月 12 日公布《2018 年国防部人工智能战略摘要》,其中分析了美国防部在人工智能领域面临的战略形势,强调了该战略旨在保持美国的军事战略地位,并促进美国的安全和繁荣。早在 2016 年,美国为保持军事优势推出了“第三次抵消战略”,其核心就是发展颠覆性先进技术武器,关键技术领域包括具有自主学习能力的机器、人机协作、先进有人 / 无人作战编组等。从国防预算来看,人工智能已经成为美军的最优先投资领域,在 2017 财年国防预算中,约有120 亿 -150 亿美元用于人工智能和自动武器的研发。此外,美国还利用人工智能预测内乱、军事冲突。

         俄罗斯、印度也高度重视人工智能技术在军事和国防领域的应用。俄罗斯总统普京表示,“谁成为人工智能领域的领先者,谁将成为世界的统治者”。俄罗斯国防部成立的先进技术研究基金会强调发展图像识别、语音识别、自主军事系统控制以及武器生命信息支持等人工智能技术。俄罗斯联邦发布的《2018-2025 年国家武器发展纲要》中,研发和装备智能化武器装备被列为重点内容,主要包括空天防御、电子战、网络战、无人机、机器人、单兵防护等建设方向。2018 年,俄罗斯国防部开展了“机器人技术设计师”竞赛,特别关注大数据技术、机器视觉和机械制造,旨在开发人工智能。2018 年 2 月,印度国防部成立了由 17人组成的“人工智能工作组”,旨在将人工智能充分用到军事领域,着手开发用于未来战争的人工智能动力武器和监视系统,以提高印度的防御和进攻作战能力。其重点研究方向包括模拟演习和训练、网络安全、航空安全以及发展致命性自主武器系统、无人监视技术、智能和侦察技术等。

     

      随着人工智能向战争的全要素渗透、与作战的全过程融合,国外主要国家多举措探索人工智能作战应用,引起了武器装备、作战应用系统、作战力量等方面的显著更新,军事智能化竞争已拉开帷幕,主要表现为以下五个方面:

      (一)加速武器装备智能化,无人系统、军用机器人自主性增强

      2018年8月30日,美国国防部公开了《无人系统综合路线图(2017-2042)》,这是美国自 2001 年以来发布的第 8 版 无人机 / 无人系统综合路线图,概述了美国防部计划在未来 25 年内如何发展和应用无人系统,并用于指导美国军用无人机、无人潜航器、无人水面艇、无人地面车辆等的全面发 展, 确定“互操作性、自主性、安全网络和人机协同”为四大关键主题。美空军颁布面向2035 年的《无人系统地平线》技术评估和预测报告认为,未来各类 无人系统与作战平台的自动化、自主性和远程遥控性能将不断取得突破。2015 年,美国国防部高级研究计划局新增了“大脑皮质处理器”等研发项目,通过模拟人类大脑皮质结构,解决即时控制等难题,以大幅度提升无人军事平台自主能力。近期,美国空军利用人工智能技术完成大型主战武器平台(如 B-2、F-15 以及F-35)的功能转型。俄罗斯国防部发布的《2025 年先进军用机器人技术装备研发专项综合计划》中要求,人工智能机器人技术是重点研发的新军事技术,至 2025 年,无人作战系统在俄军武器装备中的比例将占到 30%。俄战略部队正在研制的“狼式 -2”移动式机器人系统能实现精准控制,在高速运动的情况下击中目标。韩国和以色列研制出了具有自动监视和自主决定开火能力的边境巡逻机器,以色列已在其境内部署自主性很高的“哈比”无人机。 

     

      (二)研制智能作战应用系统,指挥控制效率大幅提升

      各军事大国不断发展指挥控制自动化系统和智能作战应用系统,逐步构建起功能强大的网络信息体系,追求比对手更强的信息优势和决策优势。目前,美军正式提出了“算法战”概念,并通过人工智能技术逐步推进。2018年,美国防部“算法战跨职能小组”项目提出开发可帮助美军快速分析无人机收集的 ISR 数据的机器学习等相关技术。美特种作战司令部正在建立这种大型、稳健的信息数据库,确保人工智能平台学习应用。美国陆军研制的“陆军全球军事指挥控制系统”,目前已经装备陆军航空部队运输直升机,可使直升机驾驶员与前线士兵保持联络,并指挥地面部队。最早,美国为了推进网络中心战概念建设并建立针对网络入侵的智能诊断信息系统等军事系统。

      (三)催生新型作战力量,“混搭式”协同编组蓬勃发展

      随着无人机编组、战场机器人士兵编组以及无人与有人作战单元的协同编组走向战场应用,各类“混搭式”新型作战力量不断出现。用于信息支援、指挥控制、效果评估、后勤保障的“云端大脑”、“数字参谋”、“虚拟仓储”等人工智能作战力量将在未来战争中发挥越来越重要的作用,人工智能进一步丰富新型作战力量的内涵。美军还将进一步推进有人平台与无人平台之间的协同编组演训,俄罗斯军队计划组建可与人类战士并肩战斗的机器人部队。

      (四)训练升级实战演习,网络攻防能力大幅提升

      基于人工智能强大的数据库分析能力以及软硬件的脆弱性分析和加固防护,可以有效提升网络安全防御能力。近年来,美军网络司令部重点基于云计算、大数据分析等技术研发针对网络入侵的智能诊断信息系统,能够自动诊断网络入侵来源、己方网络受损程度和数据恢复能力,不断推进美国“网络中心战”概念建设。美国及其盟友持续组织“施里弗”太空(网络)演习、“锁顿”网络安全演习等活动,就是对其人工智能信息系统的反复测试和升级演化,通过持续的对抗演习实现对人工智能系统和各类无人化作战平台的升级训练,是战斗力提升的重要方式。

      (五)延伸人类体能智能,“超级战士”概念初现

      人工智能技术与信息技术、新材料技术和生物技术的交叉融合使得人的体能、技能和智能将进 一步得到扩展。比如,外军通过研发机械外骨骼打造体力倍增的“机甲战士”,通过生物信息芯片的植入来提高人类战士的记忆力与反应能力,以更好地适应未来高度信息化的作战环境。美军、俄军、法军、德军等均装备了具有智能化信息感知与处理能力的数字化士兵系统,如美军的“奈特勇士”、俄军的“战士”等。美国防部“算法战跨职能小组”项目还提出“超级使能型作战人员”概念,旨在为突击队提供增强的能力,包括通信、计算、数据 / 传感器以及人 / 机界面等能力。

      

     

      四、对加强我国人工智能国防应用的思考

      人工智能技术对于军事革命和未来战争的颠覆性意义已凸显。我国人工智能发展态势良好,国防运用需求广阔,加强人工智能国防应用已是大势所趋。为此,提出对加强我国人工智能国防应用的几点建议如下:

      (一)突破人工智能核心技术,抢占未来国防科技制高点

      我国应敏锐感知人工智能在国防领域的发展态势,识别其战争属性,发展以智能化为代表的关键技术以及人工智能军事应用的反制手段。聚焦武器装备、作战力量、作战方式等国防和军事应用,勇闯人工智能科技前沿“无人区”,加强与新一代信息技术、生物技术、新材料技术等战略前沿技术的融合集成,突破自主武器系统、无人化作战系统、智能指挥控制决策系统、人体生物芯片、人工智能单兵、网络战演习平台等关键核心技术,抢占未来战争制高点。

      (二)立足军民融合,促进资源共享

      以军民共享为导向部署算法、芯片和数据等新一代人工智能支柱技术的研发,建立和规范科研院所、大专院校、企事业单位和军工单位之间的沟通协调机制,确保人工智能在国防领域的应用。鼓励优势民口科研力量参与国防重大科 技创新,保证军民创新资源“共建共享”,以消除各行业之间信息孤岛现象,带动技术与产品国产化和产业化的逐步升级。

      (三)积极推动军队智能化,助力智慧国防建设

      人工智能对提升国防领域的信息处理能力、指挥控制效率以及作战打击能力具有明显优势。应充分吸收应用人工智能相关技术成果,强化新一代人工智能技术对指挥决策、军事推演、国防装备的有力支撑,助力我国智慧国防建设。着眼新时代的强军目标,在国防动员、平台建设、武器装备、军事训练等领域实现智能化转型升级,加快推进军队智能化建设,提升核心军事能力,把人民军队建设成为世界一流军队。

      (四)构建人工智能安全保障体系,筑牢人工智能安全防线

      人工智能是网络安全的双刃剑。人 工智能系统或武器装备一旦被对手通过恶意代码、指令篡改等手段攻击,将带来术失利甚至灾难性后果;人为错误、机器故障、环境扰动等因素也可能使得系统失去战斗效力。要立足我国国防安全,做好人工智能安全防护工作,构建人工智能网络安全保障体系,结合人工智能发展的特点,多管齐下,筑牢人工智能的安全防线。

      (五)为人工智能时代军事理论和社会治理贡献中国智慧

      警惕人工智能成为“战争”,应重视人工智能在军事运用过程中可能出现的安全、法律、伦理等问题,加强社会安全监督管控,利用人工智能降低平民伤亡及其他附带毁伤风险,让其为人类的和平福祉服务,而不是成为“恶魔的帮凶”和“战争”。积极参与人工智能国际军备控制讨论与谈判,为探索适应人工智能时代的社会治理模式贡献中国智慧和中国方案。

     

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    AI:国内外人工智能产业应用图谱应用层/基础层详解

     

     

     

     

     

     

    目录

    国内外人工智能产业应用图谱

    一、应用层

    1、AI+医疗

    2、AI+家居

    3、AI+驾驶

    4、AI+零售

    5、AI+城市

    6、AI+教育

    二、基础层

    1、算法:为不同应用场景建模和优化不同AI算法

    (1)、计算机视觉

    (2)、语音语义

    (3)、机器学习

    (4)、科研院所

    (5)、开源社区

    2、数据:IoT、互联网、手机、传感器、音视频

    (1)、互联网硬件

    (2)、视频相关

    (3)、声音相关

    (4)、手机

    (5)、传感器

    (6)、互联网

    3、算力:为AI提供底层硬件、机器学习框架、云计算平台支持

    (1)、计算芯片

    (2)、服务器及存储器

    (3)、AI软件

    (4)、云服务

     


     

     

     

     

    国内外人工智能产业应用图谱

    一、应用层

    1、AI+医疗

    2、AI+家居

    3、AI+驾驶

    4、AI+零售

    5、AI+城市

    6、AI+教育

     

    二、基础层

    1、算法:为不同应用场景建模和优化不同AI算法

    (1)、计算机视觉

    (2)、语音语义

    (3)、机器学习

    (4)、科研院所

    (5)、开源社区

     

     

    2、数据:IoT、互联网、手机、传感器、音视频

    (1)、互联网硬件

    (2)、视频相关

    (3)、声音相关

    (4)、手机

    (5)、传感器

    (6)、互联网

     

     

    3、算力:为AI提供底层硬件、机器学习框架、云计算平台支持

    (1)、计算芯片

    (2)、服务器及存储器

    (3)、AI软件

    (4)、云服务

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 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...

    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
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.人工智能时代,AI人才都有哪些特征?
    http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html
    2.大数据携手人工智能,高校人才培养面临新挑战
    http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html
    3.人工智能,机器学习和深度学习之间,主要有什么差异
    http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html


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