从专用人工智能迈向通用人工智能
AI大模型市场研究报告2023 迈向通用人工智能 大模型拉开新时代序幕
伴随基于大模型发展的各类应用的爆发， 尤其是生成式 AI，为用户提供突破性的 创新机会，打破了创造和艺术是人类专 属领域的局面。AI 不再仅仅是“分类”， 而且开始进行“生成”，促使大模型带 来的价值进一步升级到人类生产力工具 的颠覆式革新。同时，数据规模和参数 规模的有机提升，让大模型拥有了不断 学习和成长的基因，开始具备涌现能力 （Emergent Ability），逐渐拉开了通用人 工智能（AGI）的发展序幕。
过去几年，国内外的 AI 厂商均在大模型 领域有所布局。OpenAI 在 2019 年发布了 GPT-2 大模型，国内互联网科技厂商也 集中在 2020-2022 三年期间相继发布了自 己的大模型。ChatGPT 的发布，掀起了 一波发展热潮，原有厂商基于自身大模 型开始推出一系列生成式 AI 应用，并对 外提供 API 接口。更多的创业公司、科 研机构和新的科技厂商涌入该市场，发 布相关的产品服务。
AI：OPT-175B DeepMind:Chinchilla
DeepMind:AlphaCode
商汤：书生 1.0
DeepMind:Gopher
AI21 Labs:;达摩院：CogView Eleuther AI：
Eleuther
AI：
OpenAI： GPT-Neo
来源：CNCF，沙利文底层技术支 持和应用场景迭代。大模型作为 AGI 时 代的曙光，相关厂商也将迎来广阔的发 展空间。本报告将呈现从发展现状、驱 动因素洞察 AI 大模型厂商竞争与发展关 键点，并推演竞争格局的逻辑分析过程：
• 前瞻洞察：通向 AGI 的技术路径具 有多元性，目前大模型是最佳实现方 式。大模型具有强大的泛化性、通用 性和实用性，能够降低 AI 开发门槛、 提高模型精度和泛化能力、提高内容 生成质量和效率等多种价值，实现了 对传统 AI 技术的突破，并成为 AGI 的重要起点。进而将 AI 发展由数据 飞轮升级到智慧飞轮,最终迈向人机共 智。大模型和 人类反馈的强化学习 （ RLHF ）的结合，进一步重构了 AI 开发范式，进入大模型主导的软 件 2.0 时代。另一方面，AI 开发则形 成新的“二八定律”，开发者的生产 力将得到极大释放。
智能技术赋能教育评价改革
智能技术赋能教育评价改革吴 砥1 郭 庆2 吴龙凯2 程 浩2（1. 教育部教育信息化战略研究基地（华中），湖北武汉 430079；2. 华中师范大学 人工智能教育学部，湖北武汉 430079）[摘要] 以通用人工智能大模型为代表的智能技术与教育评价的融合，已成为数字时代教育评价改革的重大课题。
本文回顾了我国教育评价改革发展历程，分析了智能技术应用于教育领域的主要阶段和特征，阐释了智能技术重塑教育评价改革的核心关注点，包括更加丰富的教育评价内容，个性化、综合性、伴随式的评价方式，多元化的教育评价主体，数据驱动的评价手段等。
文章在研判评价改革未来趋势的基础上，指出智能技术自身的发展进步及其在评价中日益广泛深入的应用，将助推结果评价更加科学、过程评价更加智慧、增值评价更加便捷、综合评价更加完善。
最后，文章给出智能技术赋能教育评价改革的实践路径建议，即协同推进评价改革，突破关键评价技术，试点探索新评价范式，注重技术伦理与隐私。
[关键词] 人工智能；大模型技术；教育评价改革；综合评价[中图分类号] G521 [文献标识码] A [文章编号] 1007−2179（2023）04−0004−07当前，教育评价改革广受关注。
传统教育评价的目的、内容、方法、手段、主体等难以满足教育改革需求（谈松华，2017）。
习近平总书记指出，要深化新时代教育评价改革，构建多元主体参与、符合中国实际、具有世界水平的教育评价体系（中华人民共和国教育部，2023）。
以通用人工智能大模型等为代表的智能技术不断被应用于教育领域，以提供个性化、泛在化的教育服务，缔造智慧教育新形态（杨宗凯等，2022），引发人们对教育评价的新思考。
如何顺应智能时代教育改革趋势，将通用人工智能大模型等技术与教育评价深度融合，已成为数字时代教育评价改革的契机与趋势。
2020年，中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》（简称《总体方案》）明确提出，发挥教育评价指挥棒作用，改进结果评价、强化过程评价、探索增值评价、健全综合评价（中华人民共和国教育部，2020）。
人工智能_开启创新发展新时代
2023年人工智能发展回顾人工智能产业快速发展当前全球和中国的人工智能产业均处于高速发展期，《全球数字经济白皮书（2023年）》数据显示，从产业规模来看，2023年全球人工智能市场收入预计达5132亿美元，同比增长20.7%；中国人工智能核心产业规模达5080亿元人民币。
从企业发展来看，截至2023年三季度，全球人工智能企业有29542家，其中美国和中国分别有9914家、4469家，中美人工智能企业数占全球总数的近一半。
从产业投融资金额来看，据IDC 数据，2022年全球人工智能IT 总投资规模为1288亿美元，2023年全球人工智能IT 总投资规模预计达到1540亿美元，同比增长19.6%。
据IT 桔子数据，截至2023年11月，我国人工智能产业投融资金额为2499亿元，投融资数量为743件，预计全年同比增加63.8%。
其中，人工智能大模型作为前沿领域发展尤为迅猛，据速途网测算，2023年中国大模型市场规模约为147亿元，同比增长高达110%，占全球市场规模的10%。
AI 大模型爆发式增长2022年11月，美国OpenAI 公司推出了AI 聊天机器人ChatGPT，其展现出的能力在全球范围内引发了一场AI“狂飙”，也在业界点燃了一场“百模大战”。
在ChatGPT 获得巨大关注后，谷歌、Meta、微软、亚马逊等全球科技巨头纷纷加快在AI 领域的布局。
国内各大企业、高校和科研院所也纷纷进入大模型领域，开启创新发展新时代■ 袁璐 ︱ 文人工智能2023年总结与2024年展望包括百度、阿里、腾讯、华为等头部科技企业，科大讯飞、商汤科技、旷视科技等垂直于AI 领域的厂商，以及百川智能、MiniMax、深言科技等大模型初创企业，复旦大学、清华大学、智源研究院、中国科学院自动化所等高校和科研院所也发布了各自的大模型成果。
《中国人工智能大模型地图研究报告》数据显示，中国和美国研发的大模型数量占全球总数的80%以上，中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
AI大模型工业应用模式及其实现
AI大模型工业应用模式及其实现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，具有“头雁”效应，溢出带动性很强。
通用人工智能大模型（以下简称“大模型”）作为人工智能从专用化迈向通用化的发展新阶段，是集智能感知、智能分析、智能决策、智能执行等功能于一体的泛在智能技术，通过数据、算力、算法三要素深度融合，实现生产要素优化配置。
从生产结构来看，人工智能技术已成为现代工业生产的核心组成部分，能够大幅提高生产效率、优化资源配置、降低生产成本，为新型工业化发展提供强大的技术支持和动力。
通用人工智能与制造业深度融合，可以进一步加速工业体系向高端化、智能化、绿色化迈进。
一、大模型及其工业应用发展总体情况一方面，全球范围掀起大模型发展浪潮。
大模型的出现将人工智能推向新的发展阶段，国内外龙头企业成为大模型角力的技术高地。
AI大模型是具有大规模参数和复杂结构的人工智能模型，随着模型增大、训练数据量增多，以及计算能力提升，AI大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别和多模态识别领域取得了重要突破，自2020年以来，大模型在全球市场迅速增长，迎来爆发期。
国外方面，OpenAI作为业界领先机构已发布语言类大模型ChatGPT（2022）和GPT-4（2023）、语音大模型Whisper（2022）、视觉大模型DALL-E （2021），微软将GPT-4相关能力整合入Windows 11系统、Office365、Bing 等重点产品形成Copilot系列应用；同时，谷歌推出多模态大模型Gemini （2023），Meta发布语言大模型LLaMA（2023），国外科技巨头纷纷加入大模型竞赛。
国内方面，各科技企业亦积极跟进全球大模型发展趋势，百度发布语言大模型“文心一言”、阿里巴巴发布语言大模型“通义千问”、科大讯飞发布语言大模型“星火认知”、百川智能发布“百川大模型”、智谱AI发布ChatGLM系列语言大模型、中国科学院发布跨模态大模型“紫东太初”。
对未来人工智能的展望和设想
对未来人工智能的展望和设想随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。
国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。
在息技术的引领下，数据息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度研究模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。
在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用研究和大规模训练集的机器研究，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互研究和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。
应该说，新一代人工智能的内核是“会研究”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在研究过程中解决新的问题。
通用人工智能的发展现状与趋势分析
通用人工智能的发展现状与趋势分析第一章：引言近年来，随着信息技术的快速发展，人工智能作为其中的一项重要内容也在得到广泛关注。
在人工智能中，通用人工智能被认为是未来最具有挑战性和前景的领域之一。
通用人工智能是指具备类似于人类智慧的智能水平，能够在各种领域进行复杂的任务处理和学习，并实现自我进化的人工智能技术。
本文将详细探讨通用人工智能发展的现状和趋势。
第二章：通用人工智能的发展现状目前，通用人工智能的研究处于初级阶段。
虽然在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域已经有了一定的成就，但是远远不能达到与人类智慧相媲美的水平。
在大规模的复杂环境下，通用人工智能仍然存在许多问题。
具体来说，通用人工智能目前存在以下几个主要问题：1.语言理解：通用人工智能的最高目标之一是能够进行自然语言的理解和生成。
但是目前人工智能的语言理解还存在较大的局限性，无法真正理解人类的语言和思想。
2.自我学习：通用人工智能要实现在各种领域进行复杂任务处理和学习，需要具备自我学习和进化的能力。
但是目前自我学习的能力还非常有限，需要耗费大量的时间和资源。
3.智能判断：通用人工智能需要能够做出与人类智慧相媲美的判断和决策，在复杂和不确定的环境中能够快速确定正确行动，但该领域仍存在很大的困难。
第三章：通用人工智能的趋势分析和解决方案尽管目前通用人工智能还面临许多挑战和问题，但是通用人工智能的发展具有极大的前景和潜力。
以下是通用人工智能发展的趋势和解决方案：1.深度学习：现在通用人工智能领域的主要研究方向是深度学习技术。
深度学习技术是一种以人类大脑神经系统工作方式为基础，建立深度神经网络来进行模式识别和自我学习的技术。
其应用范围非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。
2.语义理解：通用人工智能需要理解和处理语言信息。
当前，机器学习和自然语言处理领域研究了许多的技术方法，包括词嵌入、生成式模型等。
这些方法已经被证明能够为通用人工智能提供准确的语言处理和理解基础。
人工智能伦理学慕课题库
人工智能伦理学慕课题库1。
1人工智能的历史1。
［多选题] 对人工智能常见的误解有哪些？（)A。
人工智能就是机器学习B。
机器学习只是人工智能中的一个方向C。
人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多D.人工智能就是深度学习我的答案：AD2. [判断题］哲学思维对于人工智能的重要性表现在，哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。
( ）我的答案：对3。
［判断题］深度学习在人工智能领域的表现并不突出。
( )我的答案：错1.2符号人工智能1。
［单选题］人工智能作为一门学科的建立时间是( ）。
A。
1956年B。
1930年C.1960年D.1952年我的答案：A2。
[单选题] 人工智能与计算机学科的关系是（)。
A。
计算机学科的主要驱动力是人工智能研究B。
计算机是人工智能研究的一个领域C。
人工智能是计算机学科的一个分支D。
人工智能与计算机学科没有联系我的答案:C3. ［单选题］计算机之父是（）。
A.约翰·麦卡锡B.艾伦·图灵C。
赫尔伯·西蒙D。
马文·明斯基我的答案：B4. ［判断题] 符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行.（）我的答案:对5。
[判断题］通用问题求解器需要寻找全局最优解。
( )我的答案：错1。
3人工神经网络1。
［单选题］( )是现在新出现的人工智能的研究方向。
A.深度学习B.人工神经元网络C。
贝叶斯网络D。
类脑人工智能我的答案：D2。
[单选题] 深度学习中的“深度"是指（）。
A.计算机理解的深度B。
中间神经元网络的层次很多C.计算机的求解更加精准D。
计算机对问题的处理更加灵活我的答案：B3. ［多选题] 人工神经元网络与深度学习的关系是（）。
A。
人工神经元网络是深度学习的前身B。
深度学习是人工神经元网络的一个分支C。
深度学习是人工神经元网络的一个发展D.深度学习与人工神经元网络无关我的答案：AC4。
[判断题］符号AI不是人工智能的正统。
未来可期 未来已来
未来可期“十四五规划和2035年远景目标的建议”引起人们高度关注，为此本刊编辑部邀请把酒临风、夜雨观澜、金玉其中三位专家做客“深度”栏目，畅谈感想。
未来可期未来已来专栏小编：三位专家好，欢迎做客“深度”栏目。
10月份召开了党的十九届五中全会，会上研究制定了关于“十四五”规划和2035年远景目标的建议。
对此，我们物流界非常关注，所以今天请三位专家谈谈你们的感想。
夜雨观澜：五中全会审议通过了“十四五”规划和2035年远景目标的建议，这个建议立足当下，着眼于未来，可谓高屋建瓴。
当下出现百年未有之大变局，而新冠疫情又加速了大变局演进，大变局一方面使得我国面临的国际环境波谲云诡，充满不确定性、不稳定性，充满巨大的风险挑战，另一方面也蕴藏着前所未有的机遇。
那么，“十四五”规划如何在这个新变局中实施？我认为，未来可期。
因为我们有优势，利用我国产业基础实力雄厚、产业链条完整、战略回旋空间大、超大市场规模的特点，畅通生产、分配、流通、消费等经济运行的各个环节，就能实现高质量发展，完成“十四五”既定目标。
金玉其中：“十四五”发展主题是高质量发展，不但经济发展进入高质量发展阶段，社会、生态、文化、国家治理体系都进入高质量发展阶段，由规模扩张的发展模式全面转向更加注重质量、效率、效益的发展。
发展主旨是以人民为中心，发展前提在于人民与日俱增的需求，发展动力在于调动人民的积极性、主动性与创造性，发展落脚点在于不断提高民生福祉、促进人的全面发展。
发展主线是深化供给侧结构性改革，发展的战略基点是扩大内需。
发展理念将创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念贯彻到发展各领域和全过程，“十四五”规划围绕着新发展理念谋篇布局，同时我们要统筹安全与发展两件大事，把安全发展贯彻到发展各领域和全过程。
高质量发展需要供给与需求两侧同步发力，从供给侧提升供给质量，同时，需要采取更积极政策扩大需求侧空间，以持续拉动经济增长。
发展的战略支撑是科技自立自强，将创新放在发展的核心地位上。
2020年公需科目人工智能题库答案-梁老师
群2020年专业技术人员继续教育公需科目人工智能及应用试题及答案单选题1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是B C(A)人工智能是以机器为载体的智能(B)人工智能是以人为载体的智能(C)人工智能是相对于动物的智能(D)人工智能也叫机器智能2. 以下属于素养性知识的是A A)为人处事方面的知识(B)行业性知识C)分析性知识(D)创造性知识3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是D (A)数据智能C(读写智能C()逻智能(D)语言智能4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容D(A)读音知情(B)读脸知情(C)读搏知情(D)读书知情5，人工神经网络发展的第一次高潮是C(A)1986年启动“863计划”(B)197年，吴文俊创立吴方法QQ(C)1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系(D)1985-1986年提出误差反向传播算法6，人工智能在围棋方面的应用之一是 Alphago 通过()获得“棋感”。
DC(A)视觉感知C(B)扩大存储空间C(C)听觉感知D)提高运算速度7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段A A)教育创新化(B) 教育技术化(C)教育智能化(D)教育智慧化8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是C C(A)制造C(B)教育(C) 艺术D)金融9.2013年，麻省理工学院的基础评论把()列为第一大技术突破DA)机器学习C(B)人工智能()智能围棋：(D) 深度学习10. 根据木课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要()就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。
D(A) 2天(B)24小时C)12小时(D)6小时11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业.总体成本与美国相比C A 远远低于美国B 远远高于美国C 已经几乎相等同D 无法判断12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段?CA 驾驶辅助B 部分自动驾驶C 有条件自动驾驶D 高度/完全自动驾驶13. 根据本课程，2011年，美国正式推出()，并提出优先发展三大代表性技术。
2021年公需课答案人工智能发展与产业应用
2021年公需课人工智能发展与产业应用答案一、单选题1、（）是全球芯片需求量最大的市场，但高端芯片依赖进口。
A、美国B、中国C、俄罗斯D、英国A B C D【正确答案】B【答案解析】中国是全球芯片需求量最大的市场，但高端芯片依赖进口。
2、中国仅有少数几家科技巨头拥有针对算法的开放平台，国内人工智能基础及技术层企业中，基础算法及平台公司数量仅占（）。
A、10 ％B、8％C、6％D、4％A B C D【正确答案】D【答案解析】中国仅有少数几家科技巨头拥有针对算法的开放平台，国内人工智能基础及技术层企业中，基础算法及平台公司数量仅占4% 。
3、（）是实现知识高效获取、共享、传播与复用的核心手段。
A、知识共享化B、知识软件化C、知识自动化D、知识库体系A B C D【正确答案】B【答案解析】知识软件化是实现知识高效获取、共享、传播与复用的核心手段。
4、（）最新发布的《国家人工智能研究和发展战略计划》旨在维持其在人工智能方面的领导地位。
A、美国B、中国C、法国D、英国A B C D【正确答案】A【答案解析】美国最新发布的《国家人工智能研究和发展战略计划》旨在维持其在人工智能方面的领导地位。
5、研究跨媒体统一表征，关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识烟花与推理、智能描述与生成的关键共性技术是（）。
A、知识计算引擎与知识服务技术B、群体智能关键技术C、跨媒体分析推理技术D、混合增强智能新架构和新技术A B C D【正确答案】C【答案解析】跨媒体分析推理技术是研究跨媒体统一表征，关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识烟花与推理、智能描述与生成的关键共性技术。
6、（）行业是目前物流自动化增速最快的领域之一。
A、化工B、教育C、快递D、机械A B C D【正确答案】C【答案解析】快递行业是目前物流自动化增速最快的领域之一。
7、（）意味着信息技术和操作技术产业正朝着网络的边缘迈进，使得实时网络、网络安全、自学习解决方案和个性化组网方案等问题可以得到解决。
人工智能发展历史精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。
如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。
我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。
然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。
20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。
专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。
1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。
以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
人工智能浪潮科技改变生活的100个前沿Al应用考试题及答案
人工智能浪潮科技改变生活的100个前沿Al应用考试题及答案1、[是非题]人工智能可以分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统、交叉领域五大类别。
A A、正确B、错误2、[是非题]当前，人类生产生活的数据基础和信息环境有了大幅提升，人工智能正从学术驱动变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，比历史上任何一个时期都要更加接近于人类智能水平，进入了新的发展阶段。
A A、正确B、错误3、[是非题]大数据具有数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度高、处理速度快的特点。
B A、正确B、错误4、[是非题]准确分类与分割需要优秀的算法模型，同一模型的参数优化对结果没有影响。
B A、正确B、错误5、[是非题]在遥感图像变化检测的研究中，实验采用的数据分别为2014年与2018年大亚湾部分区域遥感图像。
实验结果表明，在复杂背景与噪音干扰情况下，本方法取得检测效果较好。
A A、正确B、错误6、[是非题]自然语言处理是指用计算机对自然语言信息进行处理的方法和技术。
A A、正确B、错误7、[是非题]知识抽取关键技术：实体识别、关系抽取、事件抽取。
A A、正确B、错误8、[是非题]边缘人工智能、边缘分析、5G的期望值比较高，并且都处在膨胀期，在未来五年左右会达到生产成熟期。
A A、正确B、错误9、[是非题]现阶段所实现的人工智能大部分指强人工智能，并且已经被广泛使用。
B A、正确B、错误10、[是非题]智能传感器是具有信息处理功能的传感器，属于人工智能的神经末梢，用于全面感知外界环境。
A A、正确B、错误11、[是非题]人工智能对科技、产业和社会变革的巨大潜力得到全球广泛认同，人工智能战略进一步升级，从少数大国关注走向全球布局。
A A、正确B、错误13、[是非题]CPS是智能制造的基础使能技术，是中国制造202工业4.0、工业互联网的共性所在。
A A、正确B、错误14、[是非题]信息物理融合系统融合计算、通信和控制为一体，通过信息技术去提高物理世界的资源利用率、节能减排、达到改善物理世界环境与提高人类社会质量的目的。
人工智能发展的七个阶段简介
人工智能发展的七个阶段简介人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当今科技领域的热门话题，其发展历程可以划分为七个不同的阶段。
通过对这些阶段的简介，我们可以更好地理解人工智能领域的进展以及未来的发展方向。
第一阶段：符号主义期符号主义期是人工智能发展的起点，时间跨度大约是20世纪50年代至70年代。
在这个阶段，研究人员主要关注如何使用逻辑推理和符号处理来模拟人类智能。
代表性的工作包括邱奇-图灵论题的证明和著名的"十诫"（Ten Commandments）。
尽管在这个阶段取得了一些成果，但符号主义期面临的挑战是难以处理现实世界的复杂性和不确定性。
第二阶段：连接主义期连接主义期始于20世纪80年代，至今仍在持续发展。
在这个阶段，研究者们以神经网络为基础，探索人工智能在模仿人类大脑结构和学习能力方面的潜力。
这个阶段的代表性工作包括反向传播算法的发现和深度学习的兴起。
连接主义期的关键挑战是如何解释神经网络的工作原理和提高训练效果。
第三阶段：统计学习期统计学习期开始于20世纪90年代，注重利用统计模型和机器学习方法来处理复杂的现实问题。
该阶段的代表性工作包括支持向量机和隐马尔可夫模型等算法的应用。
统计学习期的主要挑战是如何选择合适的特征和模型，并解决数据不足的问题。
第四阶段：深度学习与卷积神经网络深度学习与卷积神经网络的发展成为人工智能进步的关键节点。
这一阶段可以追溯到2010年前后，当时深度学习开始在图像、语音和自然语言处理领域取得重要突破。
深度学习的核心技术是通过多层次的神经网络进行大规模的训练和学习。
著名的AlphaGo战胜人类围棋世界冠军的事件就是深度学习的成功示范。
此外，卷积神经网络的应用也推动了计算机视觉和图像识别的发展。
第五阶段：强化学习和自主决策强化学习和自主决策是人工智能发展的重要方向，它强调通过与环境的互动学习和优化决策的能力。
强化学习的代表性算法包括Q-学习和深度强化学习，这些算法在游戏和机器人控制等领域取得了显著的成果。
针对人工智能十大成长性技术
导读：为增强对新一代人工智能技术的前瞻预判，掌握全世界技术创新动向及发展趋向，中国电子学会近期走访人工智能有关公司及高校院所专家，遴选公布了十项最具特点的成长性技术。
——抗衡性神经网络。
由一个不停产生数据的神经网络模块与一个连续鉴别所产生数据能否真切的神经网络模块构成的神经网络架构，创建出近似真切的原创图像、声音和文本数据，有望大幅提高机器翻译、人脸辨别、信息检索的精度和正确性，将来将应用于自动驾驶、安防监控等领域。
——胶囊网络。
在深度神经网络中建立多层神经元模块，用以发现并储存物体详尽空间地点和姿态等信息。
该技术能使机器在样本数据较少情况下，迅速辨别不一样情境下的同一对象，在人脸辨别、图像辨别、字符辨别等领域拥有广阔应用远景。
——云端人工智能。
将云计算的运作模式与人工智能深度交融，在云端集中使用和共享机器学习工具的技术。
它能有效降低终端设施使用人工智能技术的门槛，有益于扩大用户集体，将来将宽泛应用于医疗、制造、能源、教育等多个行业领域。
——深度增强学习。
将深度神经网络和拥有决议能力的增强学习相联合，经过端到端学习的方式实现感知、决议或感知决议一体化。
该技术能明显提高机器智能适应复杂环境的效率，在智能制造、智能医疗、智能教育、智能驾驶等领域发展远景广阔。
——智能脑机交互。
经过在人脑神经与拥有高生物相容性的外面设施间成立直接连结通路，实现神经系统和外面设施间信息交互与功能整合。
该技术令人类交流交流的方式更加多元和高效，将来将宽泛应用于临床痊愈、自动驾驶、航空航天等领域。
——对话式人工智能平台。
是交融语音辨别、语义理解、自然语言办理、语音合成等多种解决方案，为开发者供给具备辨别、理解及反应能力的开放式平台。
该技术能实现机器与人在对话服务场景中的自然交互，将来有望大规模应用于智能可穿着设施、智能家居、智能车载等领域。
——感情智能。
利用人工智好手段模拟表情、语气、感情等类人化情绪响应，以打造拥有情绪属性的虚构形象的技术。
2020年天津市专技人员继续教育公需课- 人工智能技术及其发展趋势
1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。
（3.0分）A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统我的答案：D√答对2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。
（3.0分）A.深度学习B.机器学习C.人机交互D.智能芯片我的答案：D×答错3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。
（3.0分）A.文本识别B.机器翻译C.文本分类D.问答系统我的答案：C√答对4.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。
（3.0分）A.步态识别B.声纹识别C.文本识别D.虹膜识别我的答案：C√答对5.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。
（3.0分）A.人机交互B.虚拟现实C.自然语言处理D.计算机视觉我的答案：D√答对6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。
（3.0分）A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算C.目前处于成熟高速发展阶段D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C√答对7.（），中共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。
（3.0分）A.2018年3月15日B.2018年10月31日C.2018年12月31日D.2019年1月31日我的答案：B√答对8.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。
（3.0分）A.体感交互B.指纹识别C.人脸识别D.虹膜识别我的答案：A√答对9.生物特征识别技术不包括（）。
（3.0分）A.体感交互B.指纹识别C.人脸识别D.虹膜识别我的答案：A√答对10.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。
江苏省2024年高考语文模拟试卷及答案6
江苏省2024年高考语文模拟试卷及答案I(本题共5小题，17分)阅读下面的文字，回答问题。
材料一：①人工智能的发展历程常被描绘为三个阶段：一是专用人工智能阶段；二是通用人工智能阶段；三是超级人工智能阶段。
目前，人工智能的发展尚处于专用人工智能阶段。
②ChatGPT是人工智能发展的一次质的飞跃。
与此前的人工智能相比，ChatGPT的最大特征在于它的文本生成性。
此前的人工智能在很大程度上都局限于观察、分类和分析信息。
而以ChatGPT为代表的生成性人工智能则并不局限于分析现有的数据，而是具备了生成新内容的能力。
生成性人工智能生成程序代码、诗歌、文本、美术作品等。
ChatGPT最受瞩目的功能是可以生成文本，尤其是规范性文本，如论文、方案、数据报表等。
这是自然语言处理技术的重大革新。
③自然语言处理属于语言学、计算机科学、数学等学科的交叉领域，也是人工智能的一个重要领域，研究的是实现人机有效对话的各种理论和方法，而ChatGPT正是一种优化的对话语言模型。
自然语言处理的主要应用有机器翻译、自动摘要、观点提取、问题回答等，而ChatGPT是这些应用的一个综合集成。
其中，机器翻译是有效实现人机对话的关键，也是迈向通用人工智能的一个瓶颈问题。
关于自然语言处理，从方法上讲，第一阶段所使用的方法是逻辑方法，第二阶段是统计方法，而ChatGPT则是有机融合了这两种方法，被认为是自然语言处理进入了一个新的阶段，可称之为第三阶段。
至此，通用人工智能的瓶颈问题，似乎出现了某种解决的可能。
④ChatGPT的技术革新和实际效果，意味着人工智能已获得重要发展，一场社会大变革或因ChatGPT 而到来。
人工智能到底会取代人类的哪些职业？随着人工智能的发展，这个问题的答案一直在动态更新。
ChatGPT问世之前，有人曾预言，出租车司机、快递员、接待员、售货员、客服、收银员等职业将被人工智能取代。
目前的状况是，虽然有很多收银员和客服被人工智能所取代，但这些职业需求只是萎缩了，即用工量减少了，对人工服务的特定需求仍然存在。
人工智能技术发展趋势及应用(试卷含答案84分)
人工智能技术发展趋势及应用84分(试卷)(一) 单选题：每题1分，共30题，只有唯一一个选项正确1、根据本讲，目前人类在人工智能领域的发展属于哪个阶段（A）。
A、弱人工智能B、通用人工智能C、强人工智能D、超人工智能2. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（D）。
(A) 读音知情(B) 读脸知情(C) 读搏知情(D) 读书知情3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（D）。
(A) 数据智能(B) 读写智能(C) 逻辑智能(D) 语言智能4. 根据本课程，20世纪90年代，日本、美国、德国开展国际合作，提出（）概念。
(A) “智能制造系统”(B) “工业3.0”(C) “世界制造1.0”(D) “先进制造业伙伴计划”5. 人工智能发展有很长的历史，其中，深度学习模型于（D）提出。
(A) 1946年(B) 1956年(C) 1986年(D) 2006年6. 根据本课程，实现智能生产的基础是（）。
(A) 现场设备自动化(B) 充足的土地储备(C) 充足的劳动力(D) 充足的资金7. 根据本课程，强人工智能能不能出现，主要取决于（）。
(A) 计算机的速度和存储能力是否足够强大(B) 国家对人工智能的政策导向(C) 发达国家对人工智能发展的规划投入(D) 能不能出现能够产生智能的机器和平台8. 机器学习的经典定义是（）。
(A) 利用经验改善人的能力(B) 利用技术进步改善系统自身的性能(C) 利用技术进步改善人的能力(D) 利用经验改善系统自身的性能9. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。
(A) 1977年，吴文俊创立吴方法(B) 1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系(C) 1985-1986年提出误差反向传播算法(D) 1986年启动“863计划”10. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。
(A) 教育智能化(B) 教育智慧化(C) 教育创新化(D) 教育技术化11. （）的目标是实现生物智慧系统与机器智能系统的紧密耦合、相互协同工作，形成更强的智慧和能力，提供示范应用。
带你了解人工智能的发展历程
带你了解人工智能的发展历程人工智能是一种能够让机器模拟人脑思考和决策能力的技术，这项技术的发展历程可以追溯到上世纪50年代。
在过去几十年里，人工智能技术经历了多次革命性的变革，在各个领域得到了广泛应用。
本文将带你了解人工智能的发展历程，从早期的推理系统到现代的神经网络技术。
1. 早期推理系统上世纪50年代，人工智能技术的奠基者艾伦·图灵提出了“通用人工智能”这一概念，即制造一台机器可以像人一样思考和解决问题。
在此基础上，推理系统成为了人工智能研究的重要领域。
推理系统是基于规则的，可以根据特定的规则进行逻辑推断和决策，例如专家系统和证明器等。
这些系统可以帮助人们解决某些领域的问题，但是由于其缺乏灵活性，无法处理复杂和不确定性问题，因此在某些领域的应用受到了限制。
2. 机器学习机器学习是指通过让计算机模拟人类学习过程，使其具有自我学习和优化能力的一种技术。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等多个分支。
其中，监督学习利用已知的输入和输出数据进行学习，通过训练来生成可以对新数据进行分类或预测的模型；无监督学习则是通过对输入数据的统计分析，寻找其中的规律或进行聚类分析等任务；强化学习则是基于智能体和环境的交互，通过奖励和惩罚的机制来优化智能体的行为。
3. 深度学习深度学习是机器学习领域中一种基于多层神经网络进行的学习方式，由于其可以有效地学习到数据的抽象特征，因此在语音识别、图像识别和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。
深度学习技术的发展也让计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到了突破性的进展，同时也为人工智能技术的应用提供了更为强大的支持。
4. 人工智能的应用随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域中的应用也得到了广泛的拓展。
无论是在金融、医疗、教育、交通、农业还是娱乐等领域，人工智能技术都发挥着重要的作用。
例如，金融领域可以通过人工智能技术来进行客户风险评估和交易监控；医疗领域可以利用人工智能技术来进行医学图像的自动诊断和病例分析；教育领域可以通过人工智能技术来进行个性化教育和学习评估等。
通用人工智能
通用人工智能
通用人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）是指具有人类智慧水平的人工智能，能够像人类一样处理普遍性任务和问题，而不是仅仅处理局限于某个具体应用场景的任务。
通用人工智能是人工智能领域的最高目标，它能够像人类一样学习新的知识，不同于当前广泛应用的狭窄人工智能。
这种类型的人工智能需要具备一定的认知和感知能力，能够进行自主决策和规划，具备自我学习和进化的能力，可以适应各种复杂环境和任务。
目前，通用人工智能尚未被实现。
尽管人工智能的发展和应用在过去几年取得了巨大的进展，但仍有许多挑战，如处理非结构化数据、解决复杂的普遍性问题、远离人类的偏见、将人类价值观转化为可计算化的规则等。
虽然实现通用人工智能仍面临巨大的挑战，但已经有许多研究人员和企业开始探索这一方向。
通用人工智能的实现对于人类的未来、社会的发展和科学技术的进步都具有巨大的意义。
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本次大会主题是“智联世界，无限可能”，我们感觉到AI领域热度不减，突破连连。
腾讯建立的四大AI 实验室涵盖了从全面的基础研究到多种应用开发，涵盖机器人、量子计算、边缘计算、IoT物联网等等，打造面向未来的科技引擎。
第一，通用人工智能发展趋势越来越清晰。
AI向人类社会继续靠近，从专才向通才发展，实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越发展，这也是下一阶段的重要趋势。
其中重要的一步就是“人工+智能”向自主智能转化，以AlphaGo的后续版本AlphaZero为代表，人的干预减少，机器自我学习能力大大增强。
从2016年起，腾讯的AI Lab连续多年打造世界冠军围棋AI，随后和王者荣耀合作开发了AI绝悟，绝悟不依赖人
类的经验，它从零到一自学成才，
目前绝悟已经达到了职业水平，这
是从专用人工智能迈向通用人工智
能的重要一步。
虚拟世界作为真实世界的模拟
和仿真，一直是检验和提升AI能
力的试金石，而复杂的虚拟环境被
业界认为是攻克AI的难题，也就
是关键一步。
如果我们在模拟真实
世界的虚拟游戏中，AI学会跟人
一样进行快速分析决策和行动，那
么AI就能够执行更加困难和更加
复杂的任务。
举一个例子，大家知
道可观测宇宙原子的数量是10的
80次方，到了王者荣耀，决策的复
杂度可以高达10的2万次方，在如此
复杂的虚拟环境，如果AI都能表现
得类似或者超越人类，在真实世界里
要实现通用就非常值得期待了。
这个
得益于我们游戏的物理引擎具有强大
的仿真能力，让AI有了逼真的训练
效果。
目前，我们在人工智能研究的
人工模拟方面表现也是全球比较领先
的。
我们从绝艺到绝悟，不断累积强
大的算法，让AI有了超强大脑。
第二，在AI应用方面，AI与各
行各业日益融合，人工智能发展将会
给我们带以“AI+”为标志的普惠型
智能社会。
人工智能产业未来十年在
我国将进入高速发展期，目前AI和
各个行业结合之后形成的智慧制造、
智慧安防、智慧零售、智慧医疗、智
慧交通等方面全方位的行业解决方案
正在全国落地生根。
智慧医疗是我们
最关注的重点，我们建设了医疗营销
人工智能平台，辅助医生诊断多种癌
症和疾病，可以对700多种疾病进行
识别和预测，目前已经成为了国家级
的标杆项目。
我们还通过互联网医院、
电子健康卡等专业医学科普项目构成
了医疗领域AI应用的小生态。
第三，AI治理方面，以科技向
善引领全方位治理，确保AI可知、
可用、可控、可靠，这是我在去年大
会当中提出来的。
过去一年我们看到
AI治理的紧迫性越来越高，我们也
在思考。
我们今年提出了科技向善，
作为腾讯的新的使命，探索AI与人
的探索之道。
今年6月，国家提出“发展负责
任的人工智能”，这是我国首次发布
发展人工智能治理的原则。
智能科技
要维护伦理道德底线，实现行业和企
业的伦理自律准则。
政府、企业、社
会在AI治理大原则上有高度共识。
另外，我还想强调加强全球治理
和合作是AI发展当中必不可少的一
环，今天没有哪一个国家拥有全部的
资源、技术和能力。
产业割裂、技术
脱钩会损害人类的长期利益，面对种
种矛盾，我们应该拿出智慧和胸怀，
努力跨越这些壁垒。
最后，感谢大会组织方以卓越
的远见和热情，把政府、科技、人
文、教育、企业、投资等各个方面的
力量凝聚在一起探讨AI的发展前景。
（本文系作者在2019世界人工
智能大会上的演讲）
从专用人工智能迈向通用人工智能
◎
腾讯董事会主席兼首席执行官 马化腾
9
2019.09。