| 從基礎(chǔ)研究淺析人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：418 K | |
| 標(biāo)簽： 人工智能 基礎(chǔ)研究 發(fā)展趨勢 | |
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| 文檔介紹：近六十多年來，人工智能在算法、算力和數(shù)據(jù)的共同驅(qū)動(dòng)下，獲得了飛速發(fā)展，但仍處于弱人工智能階段。重點(diǎn)分析了人工智能算法和算力方面的基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，弱人工智能邁向強(qiáng)人工智能亟待基礎(chǔ)研究上的革命性突破。算法層面，深度學(xué)習(xí)算法模型缺乏可釋性和可泛化性，在基礎(chǔ)理論上遇到瓶頸，亟待基礎(chǔ)理論上的突破；算力層面，因集成電路工藝制程逼近微觀物理極限導(dǎo)致摩爾定律失效和電子芯片算力增長趨緩，通用計(jì)算芯片架構(gòu)受制于馮諾依曼瓶頸，以神經(jīng)形態(tài)芯片為代表的人工智能芯片方興未艾；數(shù)據(jù)層面，細(xì)分領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集匱乏制約人工智能技術(shù)應(yīng)用發(fā)展，未來高質(zhì)量數(shù)據(jù)集將不斷構(gòu)建。總之，人工智能底層技術(shù)將在未來相當(dāng)長時(shí)間內(nèi)緩慢前進(jìn)，但產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用正在蓬勃發(fā)展。 | |
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