人工智能相关研究六问-中国科学院自动化研究所
人工智能技术使用中常见问题大揭秘
人工智能技术使用中常见问题大揭秘人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的快速发展和广泛应用，正在改变我们的生活和工作方式。
然而，随着人工智能技术的普及，也出现了一些常见的问题和疑虑。
本文将揭示人工智能技术使用中的一些常见问题，并提供一些解答和思考。
一、隐私和数据安全问题随着人工智能技术的应用，大量的个人数据被收集和分析。
这引发了人们对隐私和数据安全的担忧。
人们担心个人信息会被滥用、泄露或用于不当目的。
在这个问题上，我们需要建立更加严格的数据保护法律和规定，确保个人数据的合法使用和保护。
同时，人们也应该增强自己的数据安全意识，妥善保护个人信息。
二、就业和职业前景问题人工智能技术的发展带来了自动化和智能化的趋势，这引发了人们对就业和职业前景的担忧。
人们担心人工智能技术会取代人类工作岗位，导致大规模失业。
然而，人工智能技术的应用也会创造新的工作机会和职业。
例如，人工智能技术的研发和维护需要专业人才，同时也会催生出一些新兴领域和职业。
因此，我们应该积极适应技术的发展，提升自己的技能和知识，以适应未来的职业需求。
三、伦理和道德问题人工智能技术的应用涉及到一些伦理和道德问题。
例如，人工智能是否会产生偏见和歧视？人工智能是否会侵犯人类的自由意志？这些问题都需要我们认真思考和解决。
为了避免人工智能技术的偏见和歧视，我们需要确保算法的公正性和透明性。
同时，我们也需要建立伦理和道德准则，指导人工智能技术的应用和发展。
四、教育和培训问题人工智能技术的快速发展对教育和培训提出了新的要求。
传统的教育模式和课程设置可能无法满足人工智能时代的需求。
因此，我们需要加强对人工智能技术的教育和培训，培养更多的人工智能专业人才。
同时，我们也需要关注人工智能技术的普及和应用，确保每个人都能够受益于人工智能技术的发展。
五、透明度和可解释性问题人工智能技术的黑盒化特点引发了人们对透明度和可解释性的关注。
人们希望能够理解人工智能技术的决策过程和原理。
人工智能驱动科学研究的逻辑、风险及其治理
人工智能驱动科学研究的逻辑、风险及其治理1. 内容简述随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已经成为科学研究的重要驱动力。
在过去的几十年里，AI技术已经在诸如生物学、物理学、化学、天文学等领域取得了显著的突破性进展。
AI技术的广泛应用也带来了一系列逻辑、风险和治理问题。
本文将对这些问题进行深入探讨，以期为科研人员、政策制定者和社会各界提供有关如何更好地利用AI技术推动科学研究的建议。
本文将分析人工智能驱动科学研究的逻辑，包括AI技术如何提高研究效率、加速新发现的产生以及解决传统方法难以解决的问题。
本文将讨论人工智能在科学研究中的风险，包括数据安全、算法偏见、知识产权保护等方面。
本文将提出关于如何有效治理人工智能驱动科学研究中的问题的策略建议，包括加强立法监管、推动国际合作、培育人才等。
1.1 背景与意义随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经渗透到社会各个领域，对科学研究产生了深远的影响。
特别是在科学研究领域，人工智能的应用正在改变传统的科研模式和方法。
它强大的数据处理能力、模式识别技术以及预测分析能力为科研工作者提供了强大的支持，推动了许多学科的进步。
这种进步并非没有挑战和风险的，人工智能驱动的科学研究背后存在着逻辑复杂性、潜在风险和挑战，这些都需要我们深入探讨并制定相应的治理策略。
我们处于一个信息化、智能化的时代，数据的海量增长和计算能力的飞速提升为人工智能的发展提供了广阔的空间。
科研工作者借助人工智能的技术手段，可以在短时间内处理大量数据，发现新的科学现象，揭示潜在规律。
与此同时，我们也要看到，这种研究的背后涉及复杂的逻辑结构，需要跨学科的知识储备和技术能力。
深入研究人工智能驱动的科学研究的逻辑结构是十分必要的。
探讨人工智能驱动科学研究的逻辑、风险及其治理对于推动科技进步、防范科技风险具有重要意义。
理解其逻辑结构有助于我们更好地利用人工智能技术促进科研发展，提高科研效率和质量。
面对潜在的风险和挑战，我们需要制定相应的策略和措施，保障人工智能技术在科学研究中的健康、可持续发展。
智能科学学科若干问题的讨论
第 10 期2017 年 10 月 10 日计算机教育Computer Education中图分类号：G64260 引 言2017年1月，笔者有幸应邀列席中国人工智能学会常务理事会议，会上对该一级学科的申报与建设问题发表了意见。
本文就智能科学与技术学科的体系结构等问题发表一孔之见，供大家讨论与研究。
首先，建议把这个一级学科的名称从“智能科学与技术”（Intelligence Science and Technology ）改为或简称为“智能科学”（Intelligence Science ）。
虽然人工智能、计算机科学、力学、信息学、系统科学等学科名字不含“技术”二字，但众所周知，它们的学科内涵包括“科学”与“技术”，甚至包括“应用”。
这样取名不仅不失严谨，而且有助于通用与简洁。
1 智能科学的学科内涵有一种观点认为：智能科学（与技术）的学科内涵是“探索与研究自然智能（特别是人类智能）的机理，包括认知（学习）、决策（推理）和人机合作的基本规律，在此基础上研究和制造具有一定智能水平的机器（包括系统和网络）为人类服务”。
前者称为“智能科学”，后者称为“智能技术”，也称“人工智能”。
上述提法不够科学，分类也比较模糊，值得商榷。
人类的自然智能机理是智能科学学科赖以智能科学学科若干问题的讨论蔡自兴1,2（1.中南大学 信息科学与工程学院，湖南 长沙 410083；2.湖南省自兴人工智能研究院，湖南 长沙 410083）摘 要: 讨论我国智能科学与技术学科的若干基本问题，包括智能科学的学科内涵、研究内容、学科体系等，这些讨论有助于端正对智能科学学科的认识与定位，促进智能科学学科的健康发展。
关键词：智能科学；人工智能；学科体系；学科内涵；研究内容作者简介：蔡自兴，男，教授，首席科学家，研究方向为人工智能、智能系统、智能控制、智能机器人，zxcai@。
发展的重要基础，但不应该成为智能科学学科研究与探索的主要内容。
人类的自然智能机理应该由生命科学，特别是生物学、医学、脑科学等学科研究。
人工智能公需科考试判断题答案
人工智能公需科考试判断题答案1. 高血压、骨质疏松等疾病的诊断标准多源于概率判断。
（ 1.0 分）我的答案：正确√答对2. 问答系统（Question Answering System, QA）是信息检索系统的一种高级形式，它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。
其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。
（ 1.0 分）我的答案：正确√答对3. 在健康标准的制定过程中，数据库的数据数量和质量决定了健康与机能状态评估系统是否科学准确。
（ 1.0 分）我的答案：正确√答对4. 肺癌治疗中有一项困难就是呼吸会引起肿瘤运动，目前医学中对此没有任何解决办法。
（ 1.0 分）我的答案：错误√答对5. 根据国际机器人联合会的统计，近年来中国在家庭清洁机器人、养老陪护机器人、教育娱乐机器人等领域已经形成了系列产品。
（ 1.0 分）我的答案：正确√答对6. 日本对人工智能非常重视，启动了“人类脑计划”，希望通过计算机技术模拟大脑，建立一套全新的、革命性的生成、分析、整合、模拟数据的信息通信技术平台，来促进相应研究成果的应用和转化。
（ 1.0 分）我的答案：正确×答错7. 据《中国心血管病报告2017》（概要）显示，中国心血管病死亡占居民疾病死亡构成的40%以上，居首位，高于肿瘤及其他疾病。
（ 1.0 分）我的答案：正确√答对8. 从2017 年年终数据来看，我国人工智能在企业数量、投资机构、投资金额、人才队伍方面已经与美国持平。
（1.0 分）我的答案：正确×答错9.2017 年10 月，阿里巴巴官方宣布其建成全球首个全流程的无人仓。
（ 1.0 分）我的答案：错误√答对10. 据清华原副校长施一公教授研究，每年中国人死亡原因统计结果显示，神经退行性疾病导致死亡的比率并不高，但其影响很大。
（ 1.0 分）我的答案：正确√答对我的答案：正确√答对12. 在对医学数据的解读上，统计学意义就等同于临床意义。
六问六答的内容-概述说明以及解释
六问六答的内容-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以从以下几个方面进行展开：首先，介绍六问六答的背景和意义。
六问六答是一种常见的信息交流和解决问题的方式，通过提出问题并给出相应的答案，可以帮助读者获得更全面的知识和理解。
本文将针对六个具体的问题进行深入探讨，旨在提供详细的解答和分析，以期帮助读者更好地理解这些问题，并从中获得启示和收获。
其次，介绍本文的结构和主要内容。
本文采用了三个主要部分：引言、正文和结论。
其中，引言部分将对全文进行概述和导入；正文部分将分为三个部分，分别讨论问题一、问题二和问题三；结论部分将对各个问题进行总结和归纳。
通过这样的结构设计，本文将系统全面地阐述和解答六个具体问题，使读者能够逐步深入地理解和掌握相关知识。
最后，明确本文的目的和意义。
本文的目的在于通过六问六答的形式，对一些普遍存在的问题进行深入剖析，提供准确和有价值的答案，以期为读者提供一个更全面的视角和思考方法。
同时，本文也旨在激发读者的思考和探索欲望，促使其对这些问题进行深入思考和研究，从而增强读者的知识储备和问题解决能力。
通过本文的阅读，读者将能够获取有关六个具体问题的详尽解答，并从中获得各自领域的知识启示，为个人成长和发展提供有益的参考。
1.2文章结构文章结构部分的内容应该包括以下内容：文章结构的目的是为了让读者清楚地了解整篇文章的组织结构，从而更好地理解和理解文章的内容。
本文将采用六问六答的格式，以便系统地解答问题。
文章分为引言、正文和结论三个部分，每个部分都有不同的功能和内容。
在引言部分，我们将对整篇文章进行概述，介绍文章的主题和问题的背景。
同时，我们还会给出文章的结构和目的，以便读者能够对文章的整体框架有一个清晰的认识。
在正文部分，我们将逐个回答六个问题。
每个问题都将以一个小节的形式进行阐述，首先给出问题的具体描述，然后提供对问题的分析和解答。
我们将尽可能全面地回答每个问题，并提供相关的论据和例证来支持我们的观点和结论。
新一代人工智能十问
新一代人工智能十问
李德毅
基本共识：智能是学习的能力，以及解释、解决问题的能力；人工智能是脱离生命体的智能，是人类智能的体外延伸；通用人工智能面向不同的情境，能够解释、解决普遍性的智力问题，通过不断学习，积累本领，进化成长，甚至可以具有单领域或多领域超人的强智能。
在智能、人工智能、通用人工智能、强智能等概念的定义达成以上基本共识的基础上，我们提出新一代人工智能的十个问题，供讨论。
一问：意识、情感、智慧和智能，它们是包含关系还是关联关系？是智能里面含有意识和情感，还是意识里面含有智能？
二问：如何理解通用智能？通用智能一定是强智能吗？通用和强是什么关系？
三问：目前所有人工智能的成就都是在计算机上表现出来的“计算机智能”，存不存在更类似脑组织、能够物理上实现的新一代人工智能？
四问：机器人不会有七情六欲，还会有学习的原动力吗？如果没有接受教育的自发性，还会有学习的目标吗？
五问：人的偏好和注意力选择是如何产生的？新一代人工智能如何体现这一点？
六问：如果说计算机语言的元语言是数学语言，数学语言的元语言是自然语言，前一个比后一个常常更严格、更狭义。
那么，人工智能怎么可以反过来要用数学语言或者计算机语言去形式化人类的自然语言呢？
七问：如何体现新一代人工智能与时俱进的学习能力？
八问：在新一代人工智能架构的机器人中，基本组成最少有哪几种？各部分中的信息产生机制与存在形式是什么？他们之间的信息传递是什么样的？
九问：新一代人工智能如何具有通用智能？不同领域的专用智能之间是如何触类旁通、举一反三、融会贯通的？如何体现自身的创造力，如能不能形成自己软件的编程能力？
十问：基于新一代人工智能机器人，存不存在停机问题？机器人的“发育”，即软硬件的维修管理和扩充升级，如何解决？。
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展目录一、内容综述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、脉冲神经网络概述 (6)2.1 脉冲神经网络基本原理 (7)2.2 脉冲神经网络与传统神经网络的区别 (8)2.3 脉冲神经网络的优点与挑战 (9)三、基于脉冲神经网络的机器人控制方法 (10)3.1 基于脉冲神经网络的轨迹规划方法 (12)3.2 基于脉冲神经网络的路径跟踪方法 (13)3.3 基于脉冲神经网络的自主导航方法 (14)四、脉冲神经网络优化算法研究 (15)4.1 神经网络权重优化方法 (17)4.2 神经网络结构优化方法 (18)4.3 脉冲神经网络的参数优化策略 (20)五、脉冲神经网络在机器人智能控制中的应用案例 (21)5.1 在机器人路径跟踪中的应用 (23)5.2 在机器人自主导航中的应用 (24)5.3 在机器人情感识别中的应用 (25)六、结论与展望 (27)6.1 研究成果总结 (28)6.2 存在的问题与不足 (29)6.3 未来发展方向与展望 (29)一、内容综述随着科技的飞速发展，机器人智能控制技术在众多领域的应用逐渐深入。
在这一背景下，基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究成为当前的研究热点。
脉冲神经网络，以其模拟生物神经系统脉冲传递信息的独特方式，在信息处理与计算领域展现出强大的潜力。
特别是在机器人控制领域，脉冲神经网络为机器人提供了更加灵活、高效的智能控制手段。
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究取得了显著的进展，脉冲神经网络以其独特的动态特性和时空编码机制，在机器人控制任务中展现出优异的性能。
研究者在机器人路径规划、动态决策、自适应控制等方面进行了深入研究，并取得了一系列重要突破。
随着深度学习技术的发展，深度脉冲神经网络在机器人控制中的应用也逐渐增多，为复杂环境下的机器人智能控制提供了新的解决方案。
中科院自动化研究所
中科院自动化研究所简介中科院自动化研究所（Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences，以下简称自动化所）是中国科学院下属的研究机构之一，也是中国自动化领域最具影响力和综合实力的研究机构之一。
自动化所成立于1956年，前身是中央科学院的中国自动化研究会，后来于1958年改名为中科院自动化研究所。
自成立以来，自动化所一直致力于自动化领域的基础理论和应用技术的研究。
研究方向自动化所的研究方向十分广泛，涵盖了自动化领域的多个子领域。
主要研究方向包括但不限于：1.人工智能与机器学习2.机器人技术与智能系统3.控制理论与控制工程4.信息与通信工程5.自动化系统与工程6.数据科学与决策分析7.智能交通与物流系统8.自动化测试与验证自动化所在这些研究方向上拥有一支由国内外顶级科研人员组成的研究团队，同时也与行业和企业保持着密切的合作关系，致力于科研成果的转化和应用。
科研成果自动化所在自动化领域取得了许多重要科研成果，并且享有很高的声誉。
以下是自动化所的一些科研成果：人工智能与机器学习•发表了多篇在国际顶级学术期刊和会议上广泛引用的论文，对深度学习和强化学习等领域做出了重要贡献。
•开发了一系列在医疗、金融、交通等领域应用的人工智能系统，取得了显著的成果。
机器人技术与智能系统•设计和制造了多款先进的机器人系统，包括工业机器人、服务机器人等，广泛应用于生产和服务领域。
•研发了一些具有自主导航和感知能力的智能机器人，用于室内和室外环境中的多种任务。
控制理论与控制工程•在控制理论和控制工程领域取得了多项重要突破，提出了一些新的控制算法和方法。
•开发了一些在航天、工业生产、交通运输等领域实际应用的控制系统。
信息与通信工程•研究并应用了一些新的通信技术和网络协议，提高了信息传输的效率和安全性。
•开发了一些应用于通信系统的关键技术，如信号处理、数据压缩、网络优化等。
人工智能的10个重大数理基础问题
人工智能的10个重大数理基础问题在深入探讨人工智能（本人）的10个重大数理基础问题之前，有必要先对人工智能的概念进行简要介绍。
人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过计算机系统来执行类似于人类智能的任务。
这些任务包括学习、推理、问题解决和语言识别。
在过去的几十年中，人工智能已经成为了计算机科学和工程领域中最受关注和研究的领域之一。
1. 通用人工智能（AGI）的挑战人工智能的10个重大数理基础问题中，首先需要探讨的是通用人工智能（AGI）的挑战。
通用人工智能是指一种可以像人类一样执行各种智能任务的人工智能系统。
目前的人工智能系统往往只能执行特定的任务，例如语音识别、图像识别或自然语言处理。
要实现通用人工智能，需要解决诸多挑战，包括对人类智力的深刻理解、对自然语言的高度理解以及对情境的识别和推理能力等。
2. 人工神经网络的发展与优化人工神经网络是人工智能领域的核心技术之一。
它模拟人脑中神经元之间的连接，并通过层层传递信息来实现学习和推理。
在人工智能的10个重大数理基础问题中，人工神经网络的发展与优化是一个重要的课题。
如何构建更加复杂和高效的神经网络结构，如何提高神经网络的学习速度和准确度，以及如何解决过拟合和欠拟合等问题，都是当前亟待解决的问题。
3. 深度学习的理论与应用深度学习作为人工智能领域的热门技术，已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
然而，深度学习的理论基础仍然存在很多挑战，如深度神经网络模型的可解释性、深度学习算法的鲁棒性等问题需要进一步研究和探讨。
4. 强化学习的理论与实践强化学习是一种通过代理（Agent）与环境进行交互，从而学习最优行为策略的机器学习方法。
在人工智能的10个重大数理基础问题中，强化学习的理论与应用是一个重要的课题。
如何解决强化学习中的探索与利用之间的平衡、如何处理延迟反馈和稀疏奖励等问题，都是当前亟待解决的问题。
5. 非监督学习与自监督学习非监督学习和自监督学习是两种重要的学习范式，它们可以从无标注的数据中学习表示和特征，为人工智能系统提供更加丰富和鲁棒的学习能力。
科学研究报告人工智能
科学研究报告人工智能科学研究报告：人工智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指一种通过计算机模拟人类智能行为的技术和科学领域。
随着信息技术的飞速发展，人工智能已经成为当今科学研究领域的热门话题。
本报告将探讨人工智能的定义、应用领域以及对社会的影响。
一、定义人工智能是一门研究如何使计算机模拟和实现人类智能思维和行为的科学技术。
它涵盖了包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等众多子领域，旨在通过模拟人类智能行为来解决复杂的问题。
人工智能的核心是构建智能系统，使其能够感知、理解、学习和决策。
二、应用领域人工智能在各个领域的应用越来越广泛。
在医疗领域，人工智能可以用来辅助医生进行精准诊断和治疗。
通过分析大量的医疗数据，人工智能可以帮助医生发现疾病的早期迹象并提供个性化的治疗方案。
在交通领域，人工智能可以用来优化交通流量，提高交通效率和安全性。
通过智能交通管理系统，人工智能可以提供实时的交通信息，帮助司机选择最佳路线和避免拥堵。
在金融领域，人工智能可以用来进行风险评估和预测，帮助投资者做出更明智的投资决策。
三、社会影响人工智能的发展对社会产生了深远的影响。
首先，人工智能带来了工作方式的变革。
一些传统行业的工作岗位可能会被自动化取代，而新的人工智能相关的工作岗位也将不断涌现。
其次，人工智能带来了生活方式的改变。
智能助理、智能家居、智能手机等智能设备的普及使得人们的生活更加便捷和智能化。
再次，人工智能对教育和医疗等领域的发展具有重要的推动作用。
通过人工智能技术，教育资源可以更好地被利用和分享，医疗服务的质量和效率也将得到提升。
总结人工智能是当今科学研究中备受关注的领域，它的应用已经渗透到各个行业和领域。
人工智能的发展将带来工作方式、生活方式以及社会结构的变革。
然而，我们也应该意识到人工智能发展过程中所面临的挑战和问题，如数据隐私、伦理道德等。
只有在解决这些问题的同时，我们才能更好地利用人工智能的潜力，推动人类社会的进步和发展。
人工智能常见问题及解答
1. 人工智能研究中遇到的难点有哪些? 列举人工智能的四个研究领域。
当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规律为主，还是以特定知识的处理和运用为主？智能的本质是什么？机器能达到人的水平吗？实现智能需要浩繁的知识，而最难对付的知识是常识。
自然语言理解与机器翻译、数据库的智能检索、专家系统、博弈游戏和决策、机器人学。
2. 什么是知识工程，它包含哪几个基本技术，其中难点是什么知识工程是以知识为基础的系统，就是通过智能软件而建立的专家系统。
知识的获取、知识的表示以及知识的运用和处理等三大方面。
知识获取，被公认为是知识处理的一个“瓶颈”。
3. 专家系统有哪些基本类型，分别求解什么问题按知识表示技术可分为：基于逻辑的专家系统、基于规则的专家系统、基于语义网络的专家系统和基于框架的专家系统。
按任务类型可分为：解释型：可用于分析符号数据，进行阐述这些数据的实际意义。
预测型：根据对象的过去和现在情况来推断对象的未来演变结果。
诊断型：根据输入信息来找到对象的故障和缺陷。
调试型：给出自己确定的故障的排除方案。
维修型：指定并实施纠正某类故障的规划。
规划型：根据给定目标拟定行动计划。
设计型：根据给定要求形成所需方案和图样。
4.人工智能程序与传统应用程序有什么区别传统方法：把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中，问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步（逐条）执行。
人工智能方法：人工智能要解决的问题，无法把全部知识都体现在固定的程序中。
它要建立一个知识库（包含事实和推理规则），程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己的行动，所以它是在环境模式的制导下的推理过程。
这种方法有极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。
5.简述产生式系统的基本结构和工作原理。
产生式系统由3个部分组成，即总数据库(或全局数据库)、产生式规则和控制策略。
产生式是系统的单元程序，它与常规程序不同之处在于，产生式是否执行并不在事前硬性规定，各产生式之间也不能相互直接调用，而完全决定于该产生式的作用条件能否满足，即能否与全局数据库的数据条款匹配。
人工智能在科学研究中的作用
人工智能在科学研究中的作用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门致力于对智能体进行研究与开发的科学与技术领域。
在现代科学研究中，人工智能已经发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨人工智能在科学研究中的应用，并分析其带来的影响与挑战。
一、人工智能在数据处理中的应用在科学研究中，大量的数据是必不可少的。
然而，海量的数据往往给研究人员带来了巨大的困扰。
而人工智能的出现，为数据处理提供了新的解决方案。
基于深度学习技术的人工智能算法可以有效地从大数据中提取特征，进行数据分类、预测和分析。
例如，在基因组学研究中，人工智能可以帮助科学家从数以亿计的基因序列中识别出特定的功能区域，从而为后续的基因功能研究提供重要的线索。
二、人工智能在模型建立中的应用科学研究离不开建立模型来解释事物的规律。
然而，传统的模型建立过程往往需要依赖研究人员对问题的深入理解和经验。
而人工智能算法的强大的学习能力和自动化特点，使得其能够从实验数据中自主地学习和发现模式。
通过人工智能的帮助，研究人员可以更快速、准确地建立模型，为科学研究提供更加可靠的理论基础。
三、人工智能在实验设计中的应用科学实验是验证科学假设的重要手段。
合理设计实验过程是保证实验结果可靠性的关键。
而人工智能算法具有自主学习的能力，可以根据已有的实验数据为研究人员提供优化实验方案的建议。
例如，在材料科学研究中，人工智能可以帮助科学家从众多的实验参数中优化选择，提高实验效率和准确度。
四、人工智能在科学发现中的应用科学研究最终的目标是发现新的科学真理。
而人工智能的强大计算能力和自主学习特性，为科学发现提供了新的机遇。
人工智能算法可以对庞大的理论模型和数据进行深度学习和挖掘，寻找其中的潜在规律和新的科学见解。
例如，在天文学领域，人工智能已经被应用于探索宇宙射电脉冲，曾成功发现多颗射电脉冲星。
然而，与人工智能的应用相对应的是一系列的挑战。
首先，对于人工智能算法的使用，科学研究人员需要具备一定的编程和算法理解能力，这对于传统的科研工作者来说可能是一个新的挑战。
人工智能开发技术的常见问题解答
人工智能开发技术的常见问题解答引言：人工智能（Artificial Intelligence）已成为当今科技领域的热门话题之一。
随着技术的不断进步和应用的日益普及，人工智能开发技术也面临着一系列的问题和挑战。
本文将解答一些人工智能开发技术中常见的问题，帮助读者更好地理解和应用这一领域。
一、什么是人工智能开发技术？人工智能开发技术是基于机器学习、深度学习、自然语言处理等技术手段，使用计算机模拟和模仿人类智能行为的技术。
通过分析大量数据和模式，机器可以学习和演化，实现更高级的认知和决策能力。
二、人工智能开发技术的应用范围有哪些？人工智能开发技术涵盖了多个应用领域，包括但不限于以下几个方面：1. 机器人技术：利用人工智能开发技术，构建智能机器人，实现自主感知、决策和执行任务。
2. 自动驾驶技术：通过人工智能开发技术，实现自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。
3. 语音识别和自然语言处理：人工智能技术可以让计算机理解和生成人类语言，实现语音识别、语音合成、智能助理等功能。
4. 图像识别和计算机视觉：通过算法和模型的训练，实现计算机对图像的理解和识别，广泛应用于人脸识别、图像分类等领域。
5. 金融风控和投资决策：借助人工智能开发技术，分析和挖掘大数据，进行金融风险评估和投资策略决策。
三、开发人工智能技术需要具备哪些基础知识和技能？1. 数学基础：包括线性代数、概率论、统计学等数学知识，是理解和应用人工智能算法的基础。
2. 编程技能：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java等，能够编写和调试人工智能算法。
3. 数据处理和分析能力：掌握数据处理和分析的方法和工具，能够进行数据预处理、特征提取等工作。
4. 机器学习和深度学习知识：了解和熟悉机器学习和深度学习的基本理论和算法，包括神经网络、决策树、支持向量机等。
5. 算法和模型实现能力：具备实现和优化算法和模型的能力，能够选择和调整适合具体问题的方法。
四、人工智能开发技术面临的挑战有哪些？1. 数据隐私和安全：人工智能开发需要大量的数据支撑，但随之而来的是数据隐私和安全的问题。
中国科学院自动化研究所广州人工智能与先进计算研究院推进核心技术研发 打造广东人工智能硬核实力
中国科学院自动化研究所广州人工智能与先进计算研究院：推进核心技术研发 打造广东人工智能硬核实力文/梁俊《广东科技》：首先，请您介绍一下贵单位的基本情况。
研究院：中国科学院自动化研究所广州人工智能与先进计算研究院是由广州高新技术产业开发区管理委员会和中国科学院自动化研究所为进一步带动科研创新，助推智能产业升级而成立的重要科研机构。
研究院围绕人工智能产业相关的行业应用、计算架构、处理器等研究方向进行人才引进和团队培育，厚植沃土以打造人才聚集地。
在制度建设方面，研究院大力实施人才战略，制订了各项管理制度及激励措施，积极探索和建立人才引进、培养、激励机制，不断推进人才队伍建设；同时，研究院制订了相关考核制度，为研究院的高效运行和持续发展提供制度保障。
研究院成立以来，一直致力于打造先进科研平台，促进科研成果转化落地，提升在智能计算领域的核心竞争力。
研究院先后在智能计算、智能传感、无人系统、工业检测、专用数据中心等领域不断突破创新，依托自主技术平台和强大的高端人才团队不断攻破科研前沿，争做科技尖兵。
2019年，研究院已获批为广东省新型研发机构和广东省高水平研究院。
《广东科技》：近年来，贵单位在人工智能技术和产品研发创新中国科学院自动化研究所广州人工智能与先进计算研究院（以下简称“研究院”）作为一家从事人工智能技术研发和应用的省级新型研发机构和高水平研究院，近年来在人工智能计算架构、处理器等关键核心技术攻关及产业化应用方面取得了重要成效，为我省加快人工智能产业发展贡献了力量。
研究院未来将聚焦新型芯片、计算架构和系统等人工智能前沿领域强化研发布局，力争形成更多“拳头”产品和技术，引领支撑全省人工智能产业高质量发展。
[导语]典型案例方面开展了哪些工作，取得了哪些重要科研成果，经济和社会效益如何？研究院：实感智能计算平台是研究院自主研发的可编辑实感计算系统，构建大规模的智能计算集群与高端专用计算平台，提供行业定制化智能计算、智能应用服务，解决制约行业发展的计算瓶颈问题。
人工智能与科学发展的前沿问题
人工智能与科学发展的前沿问题人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是计算机科学的一个分支，旨在模拟智能行为。
随着科技的快速发展，人工智能的技术也越来越成熟，其在医疗、金融、制造等领域已经开始广泛应用。
尽管人工智能技术带来了很多便利，但是也有一些科学前沿问题亟待解决。
一、人工智能与职业变革人工智能技术的普及和应用，对人类未来职业发展带来了无限的可能性。
然而同时，人工智能技术的快速发展也导致了大量职业被取代。
比如，原本依赖人类进行操作的工业生产线，已经被自动化生产线替代，数以万计的工人面临失业危机。
尽管如此，人工智能的发展也为人类带来了新的职业机遇和挑战。
人工智能技术的快速发展，需要大量的工程师、科学家、管理人员等职业人才来推动技术的发展和规范。
需要政府、单位、学校等多方面的协作，共同推动新型职业的发展。
二、人工智能与道德伦理问题由于人工智能技术的核心是模拟人类智能，因此，在应用人工智能技术时，应该遵守一定的道德伦理原则。
但是人工智能技术的逐步普及，也让一些不符合伦理道德的行为技术应用上，比如人工智能杀人、窃密等事件的发生。
这种情况下，需要尽快建立一些法律制度和伦理指南，对人工智能技术的应用做出规范。
我们要把这些问题放在日常工作的首位，为人工智能技术应用的合法性和道德性提供一个保证。
三、人工智能与安全问题人工智能技术的普及和应用，也给我们的安全生活和国家安全带来了很多挑战。
人工智能技术的应用极大地增加了数据泄露的风险。
由于人工智能技术的的应用比传统的技术更加复杂且需要的专业技能更多，这也导致了人工智能技术应用的安全难度加大。
同时，也有一些国家或组织可以通过人工智能技术获取更多的数据进行监控或其他不当行为，对国家和个人的生命财产安全带来了风险。
因此，我们需要尽快制定人工智能技术安全规范和安全保障机制，以应对这些潜在的安全风险。
四、人工智能与研究水平提高问题随着人工智能技术应用的增加，很多高校和研究机构也开始了自治研究，以提高人工智能技术的研究水平。
人工智能技术在自动化领域的应用研究
人工智能技术在自动化领域的应用研究自动化技术受到了越来越多的关注，在工业、农业、交通等各个领域都广泛应用。
随着物联网、云计算、大数据等信息技术相互融合发展，人工智能技术的快速发展推动了自动化技术的飞跃式发展。
本文将探讨人工智能技术在自动化领域的应用研究。
一、智能制造智能制造是现代制造业的新型模式，采用人工智能技术的智能制造也被称为智能工厂，其目的是实现智能化和自动化生产。
人工智能技术可以实现智能化制造流程、质量管控和智能化物流，从而提高制造效率和产品质量。
智能制造的核心是使用人工智能技术来优化生产。
例如，通过人工智能技术对生产数据的分析，可以实现生产过程的优化和自适应。
智能制造可以适应不同的生产需求，提高生产效率和质量。
二、机器人机器人是自动化领域中最为常见的应用之一。
人工智能技术可以让机器人具有智能化和自学习能力，提高机器人的适应能力和解决问题的能力。
人工智能技术让机器人不仅仅是执行相对单一的任务，而是可以根据不同情况做出智能性的判断，为人们减轻了很多劳动强度，提高了工作效率。
例如，自动化生产线上常用的工业机器人，其使用人工智能技术可以自主控制，可以根据不同的环境自主分配任务，并且能够识别人类的语言和肢体语言，从而与人类更好地协作。
三、自动驾驶技术自动驾驶技术是自动化技术应用中的另一个重要领域。
自动驾驶技术常用于无人驾驶汽车，它能实现车辆的自主控制，从而降低了交通事故率和人工劳动成本。
自动驾驶技术主要使用深度学习和计算机视觉技术来实现。
自动驾驶技术的应用可以极大地改善交通状况、减少道路拥堵、提高交通运输效率。
四、智能能源管理系统智能能源管理系统是人工智能技术在自动化领域的另一个应用方向。
智能能源管理系统主要应用于可再生能源的管理和利用。
智能能源管理系统通过整合各种能源，能够为不同领域提供品质更优、成本更低的服务，实现对能源的最佳组合和利用，使得能源更加高效地使用。
例如，智能能源管理系统可以通过人工智能技术，预测出明天太阳的照射量，调整太阳能的使用时间，并根据预测的市场需求来调节风力发电量和火力发电量等。
人工智能在自动化机器人中的应用研究
人工智能在自动化机器人中的应用研究随着技术的不断发展，人工智能越来越成为自动化机器人领域中的研究热点。
人工智能在自动化机器人中的应用，不仅加速了机器人产业的发展，也推进了社会生产力的提升。
一、人工智能在自动化机器人中的应用人工智能在自动化机器人中的应用越来越广泛。
在工业生产中，人工智能可以实现生产过程的自动化、智能化。
例如，在一些工业生产场景中，自动化机器人使用视觉算法和自适应控制系统，可以进行高精度的物料分拣、追踪和加工等工作。
同时，机器人也能够通过机器学习算法，不断优化自身的运作方式，提高生产效率。
此外，人工智能也可以在医疗、军事、安防等领域中得到应用，帮助人们更好地完成工作。
二、人工智能在自动化机器人中的优势相比传统机器人，人工智能自动化机器人的优势在哪里呢？首先，人工智能机器人可以高效地完成重复性、规律性的工作，减少劳动力的投入。
其次，人工智能机器人能够模拟人类思维，不断学习和适应不同的生产场景，具有强大的智能化处理能力。
在回答这个问题的时候，可以加入一些具体例子，更加生动形象地呈现出应用场景和优势。
三、人工智能在自动化机器人中的研究进展人工智能在自动化机器人领域的研究，也在不断地深入和发展。
例如，目前研究人员正在探索如何将人工智能机器人与物联网技术、大数据分析技术等结合起来，实现生产宏观调控和对机器人运行数据的更加精准的监控。
同时，在材料科学领域，科学家们也在探寻更加优良且具有可塑性的机器人材料，以适应更加丰富的生产场景。
四、人工智能机器人未来的发展趋势随着人工智能机器人不断地得到应用和改进，未来也将有更多的发展趋势。
例如，在工业自动化领域，人工智能机器人的应用将会更加广泛。
另外，在服务机器人领域，人工智能机器人也会成为未来的主流，服务各个方面的人们。
在教育机器人领域，人工智能机器人也可以作为教育的辅助工具，帮助学生更好地理解各个学科知识。
针对发展趋势，可以畅想未来，构思对人类生活带来真正价值的应用场景，文章给读者更多的启发。
118. 人工智能能否实现自动化的科研创新？
118. 人工智能能否实现自动化的科研创新？《118、人工智能能否实现自动化的科研创新？》在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了一个热门话题。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，AI 的应用无处不在。
然而，当我们将目光投向科研领域时，一个关键的问题浮现出来：人工智能能否实现自动化的科研创新？要回答这个问题，我们首先需要明确什么是科研创新。
科研创新并非简单地发现新的事物，而是一个复杂的过程，它涉及到提出新的理论、设计新的实验方法、解释新的现象等等。
这个过程需要科学家具备深厚的知识储备、敏锐的观察力、创造性的思维以及坚持不懈的探索精神。
那么，人工智能在这个过程中能发挥怎样的作用呢？目前来看，AI 在科研中的应用主要集中在数据处理和分析方面。
例如，通过对大量实验数据的快速处理和挖掘，AI 可以帮助科学家发现一些隐藏的模式和规律。
这在一定程度上提高了科研的效率，但这是否意味着它能够实现自动化的科研创新呢？从知识储备的角度来看，人工智能虽然可以通过机器学习算法学习大量的知识，但它所学到的知识仍然是基于人类已经积累和整理好的数据。
与人类科学家相比，AI 缺乏对知识的深度理解和综合运用能力。
人类科学家在长期的学习和研究中，不仅积累了丰富的知识，还形成了独特的思维方式和直觉，能够在面对复杂问题时迅速做出判断和决策。
创造力是科研创新的核心要素之一。
而目前的人工智能技术在创造力方面还存在很大的局限性。
虽然 AI 可以通过生成式模型生成新的内容，但这些内容往往是基于已有模式的组合和变形，缺乏真正的原创性和突破性。
科研创新往往需要跳出既定的思维框架，提出全新的概念和理论，这是目前的 AI 难以做到的。
实验设计是科研过程中的重要环节。
一个好的实验设计需要考虑众多因素，如实验条件的控制、变量的选择、误差的分析等等。
AI 可以根据已有的实验数据提供一些建议，但它无法像人类科学家那样根据对研究问题的深入理解和直觉来设计出精妙的实验方案。
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人工智能相关研究六问
宗成庆
中国科学院自动化研究所
cqzong@
随着计算机硬件性能的提高和计算机网络技术的快速发展与普及，大数据、互联网+和人工智能等一批新老术语如八面来风横扫神州，尤其在中国大陆，这些术语所掀起的技术浪潮正以不可阻挡之势席卷华夏每一寸土地，可谓“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”。
作为这些术语所涉及领域的学习者和研究者，理所当然地为之振奋、欢呼，并摩拳擦掌。
然而，当沸腾的热血稍稍降温和澎湃的心潮渐趋平静之后，无数的问题如挥之不去的天外来音萦绕在脑海，让我辗转反侧，难以入眠。
我在兴奋与迷惘中追寻这些问题的答案，但我始终无功而返或者原地打转。
我知道我的无知和愚钝，我也知道自己的浅薄与狭隘，于是，我把这些问题记下来，公示于众，万望赐教。
1.关于人工智能
上个世纪80年代中期，在我读大学和研究生的时候人工智能曾一度如日中天，直到90年代中期，它仍是一颗耀眼之星而备受宠爱，之后便日渐黯淡，最终“臭不可闻”。
30多年后的今天，究竟缘何被人们再度热捧？是人工智能有了新的内涵，还是“新瓶装老酒”？如果说在过去的30多年里，计算机科学技术有了突破性进展，那么，除了硬件性能的飞跃性提高，人工智能的贡献到底有多大？究竟什么是人工智能研究的核心内容呢？当他“受宠”的时候，人工智能好像是一个框，什么内容都可以往里装，似乎做什么都属于人工智能。
当他“失宠”的时候，人人唯恐避之不及。
如果抛开自然语言理解、图像和视频识别、搜索算法、知识工程等（而这些方向也都有自己独立的学科），还有什么是人工智能独家的研究内容呢？
2.关于机器学习
近年来机器学习方法研究发展迅速，在不到10年的时间里迁移学习(transfer learning)、增强学习(reinforcement learning)、概率图模型(graph-based model)和深度学习(deep learning, DL)等一系列模型和方法被相继热捧，而深度学习方法出现之前的每一种方法都不过仅持续两三年的时间便黯然失色。
是科学家“喜新厌旧”，还是那些被冷落的方法和模型真地无能为力？我们知道，无论哪一种统计学习方法都是建立在大规模训练样本之上的“赌博”模型，难以做到举一反三。
所以很多模型在实际应用的复杂场景中往往不如一个三岁的小孩。
而儿童在学习和理解
某些问题时，并非都基于大规模样本（丰富的经验）。
那么，目前的统计学习方法研究确实是在正确的道路上，沿着正确的方向前进吗？
深度学习方法与人工神经网络（artificial neural networks, ANN）方法在数学上没有本质的区别。
难道仅仅是网络层数的增加，就能够从根本上解决实际问题吗？如果是这样，除了提高计算机的硬件性能，是否还需要研究其它的新模型和新方法呢？网络层数达到多少才算达到了“足够的深度”？对于某些特定的任务，如语音识别、图像分割等，理论上有没有DL方法的性能上限呢？
3.关于自然语言理解
目前在自然语言处理(natural language processing, NLP)中很多问题被归为分类问题或序列标注问题，如汉语自动分词、语块识别、语义角色标注(semantic role labelling, SRL)和词义消歧(word sense disambiguation, WSD)等，所采用的分类器模型如支持向量机(support vector machine, SVM)、条件随机场(conditional random field, CRF)、最大熵(maximum entropy, ME)和贝叶斯分类器(Bayesian classifier)等，也都是其它领域中常用的分类模型，如在人脸识别、指纹识别、虹膜识别、图像分割等中也都在使用这些模型。
直觉上讲，自然语言文本与图像是完全不同的表现形式，NLP与机器翻译(machine translation, MT)等毕竟要解决的是语义理解问题。
对于完全不同的问题却采用几乎相同的解决方法，自然难以得到很好的处理结果。
那么，当前的自然语言处理研究是否走进了机器学习的“迷魂阵”？真正实现自然语言从“处理”到“理解”的出路何在？
4.关于视频和图像理解
视频和图像分析作为模式识别领域的基础问题，在边界分割、模式匹配和检索等方面取得了若干优秀的成果，但是，这些成果在多大程度上体现了“智能”？离真正的“理解”还有多远呢？如下面的图1所示，人扫一眼就可以明显地看出这一副带有渲染色彩的美术作品，而不是一匹真正的骏马的照片，图像识别系统能够做到这一点吗？图2显然是一副带有艺术色彩的表现少女与骏马之间暧昧关系的真实的照片，也许图像识别系统不难切分出马脸与人脸之间的分界线，但是系统如何理解两者之间的深情含义呢？
图1 图2
5.关于智能系统
大多数实用系统都需要多种技术综合集成，而不是仅靠某个单项技术，如无人驾驶汽车。
自动快速地辨识交通灯、车道线、周边车辆和障碍物以及汽车鸣笛声等，并进行主动避障，是保障无人车正常行驶的基本能力。
每个单项的模式识别技术完成的只是类似人的眼睛和耳朵的功能。
那么，是不是将这些单项技术简单地集成在一起就一定能够构成一个“智能系统”呢？如果不是，如何能够使得n项技术集成之后，其整体系统的性能远远超出n项技术的功能总和呢？“图灵测试”是测量一个实用系统智能性高低的最佳方法吗？
6.关于坚守与跟踪
从近年来新技术发展的轨迹可以看出（见下面2012年至2014年三年间各项技术成熟预期随时间变迁的走势图），很多技术往往在短时期内被过高地抬举或炒作，有的只是虚拟的概念昙花一现，有的则是几十年前被冷落的技术由于硬件性能的改变而被再度推向期望的波峰，甚至多次轮回。
回顾这些年来众多技术在峰回路转中所经历的命运变迁，我们不难看出，有时候科学家被舆论界所绑架，而有时候科学家又成为舆论界的“帮凶”，但似乎每个人都曾在这种忽上忽下、过山车似的变迁中感到兴奋和迷惘。
而作为一个从事科学研究的学者（包括企业界从事技术研发的科学家），应该如何在这种热闹纷繁的世界中把握冷与热的平衡，既保持冷静的头脑，坚守自己的学术理想，潜心钻研，又不至于墨守成规、落伍于国际前沿，甚至被众多严苛的考核和竞争淘汰出局呢？
我确信，随着时间的推移和研究的加深，各类问题都将得到解决，或许有些问题根本不成其为问题。
但在这些问题（包括“伪问题”）答案的追逐过程中我们所探索的和所获得的，都将成为这一学科发展的动力和内涵，我们自己也在为此而享受这一过程。
2015.9.6。