匯報(bào)人：PPT時(shí)間：2025.1.1yourlogo機(jī)器學(xué)習(xí)vs人工智能-第一章概念定義第三章實(shí)現(xiàn)方法第四章典型應(yīng)用第五章發(fā)展趨勢(shì)第六章技術(shù)挑戰(zhàn)第七章應(yīng)用限制第八章評(píng)估與改進(jìn)第九章未來發(fā)展第十章安全與隱私第二章技術(shù)范疇第11章教育和普及第12章跨學(xué)科合作第13章法律與政策yourlogoPART1概念定義概念定義人工智能研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法及技術(shù)系統(tǒng)的綜合性學(xué)科，目標(biāo)是通過機(jī)器實(shí)現(xiàn)感知、推理、決策等人類智能行為機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能的核心實(shí)現(xiàn)手段，通過算法讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)歸納規(guī)律，并基于規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策，無需顯式編程yourlogoPART2技術(shù)范疇技術(shù)范疇人工智能涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人技術(shù)等多個(gè)子領(lǐng)域，分為弱人工智能(特定任務(wù))、強(qiáng)人工智能(通用智能)和超人工智能(理論概念)機(jī)器學(xué)習(xí)聚焦數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)(分類、回歸)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)(聚類、降維)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)(部分標(biāo)記數(shù)據(jù))和強(qiáng)化學(xué)習(xí)(環(huán)境交互優(yōu)化)yourlogoPART3實(shí)現(xiàn)方法實(shí)現(xiàn)方法人工智能可通過規(guī)則引擎(專家系統(tǒng))、機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)，早期依賴硬編碼規(guī)則，現(xiàn)代以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主01機(jī)器學(xué)習(xí)依賴數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，傳統(tǒng)方法需人工設(shè)計(jì)特征(如SVM、決策樹)，深度學(xué)習(xí)則通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取特征02yourlogoPART4典型應(yīng)用典型應(yīng)用人工智能自動(dòng)駕駛(綜合感知與決策)、智能客服(自然語言理解)、醫(yī)療診斷(知識(shí)推理)等01機(jī)器學(xué)習(xí)垃圾郵件過濾(監(jiān)督學(xué)習(xí))、用戶分群(無監(jiān)督學(xué)習(xí))、游戲AI(強(qiáng)化學(xué)習(xí))、圖像識(shí)別(深度學(xué)習(xí))02yourlogoPART5發(fā)展趨勢(shì)發(fā)展趨勢(shì)01021人工智能向通用人工智能(AGI)探索，需突破跨領(lǐng)域推理、常識(shí)理解等瓶頸2機(jī)器學(xué)習(xí)更注重小樣本學(xué)習(xí)、可解釋性及與邊緣計(jì)算的結(jié)合，深度學(xué)習(xí)推動(dòng)大模型(如GPT、Transformer)發(fā)展yourlogoPART6技術(shù)挑戰(zhàn)技術(shù)挑戰(zhàn)>人工智能010302跨領(lǐng)域推理能力不足：難以處理復(fù)雜、多變的現(xiàn)實(shí)問題倫理與法律問題：如隱私保護(hù)、責(zé)任歸屬、算法偏見等常識(shí)和隱含知識(shí)的表示與學(xué)習(xí)：現(xiàn)有技術(shù)難以完全模擬人類理解技術(shù)挑戰(zhàn)>機(jī)器學(xué)習(xí)01數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量的挑戰(zhàn)：包括數(shù)據(jù)收集、清洗、標(biāo)注等成本高昂02模型的可解釋性：尤其是深度學(xué)習(xí)模型，難以解釋其決策過程03計(jì)算資源需求高：訓(xùn)練大模型需要強(qiáng)大的硬件支持yourlogoPART7應(yīng)用限制應(yīng)用限制>人工智能當(dāng)前技術(shù)多用于特定任務(wù)或場(chǎng)景：無法實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景通用智能缺乏創(chuàng)新性和創(chuàng)造性思維：難以完成需要高度創(chuàng)新的任務(wù)高度依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)量：對(duì)于數(shù)據(jù)稀疏的領(lǐng)域效果不佳應(yīng)用限制>機(jī)器學(xué)習(xí)01對(duì)新數(shù)據(jù)和新情境的泛化能力有限：需要重新訓(xùn)練或調(diào)整02依賴于大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)：對(duì)于小樣本學(xué)習(xí)問題存在困難03模型性能受限于算法和硬件條件：提升空間有限yourlogoPART8評(píng)估與改進(jìn)評(píng)估與改進(jìn)>人工智能性能評(píng)估通過任務(wù)完成度、準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估系統(tǒng)表現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)基于反饋不斷優(yōu)化算法和模型，提高系統(tǒng)適應(yīng)性和穩(wěn)定性倫理評(píng)估對(duì)系統(tǒng)的決策過程和結(jié)果進(jìn)行倫理審查，確保符合社會(huì)道德和法律法規(guī)評(píng)估與改進(jìn)>機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估：使用交叉驗(yàn)證、AUC-ROC曲線等工具評(píng)估模型性能參數(shù)調(diào)優(yōu)：通過網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型效果特征工程：通過特征選擇、降維等方法提高模型的可解釋性和泛化能力yourlogoPART9未來發(fā)展未來發(fā)展>人工智能增強(qiáng)智能自主學(xué)習(xí)跨界融合通過融合多種技術(shù)(如機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語言處理等)提高智能系統(tǒng)的綜合性能開發(fā)具有自我學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化的能力，減少對(duì)人類干預(yù)的依賴與其他領(lǐng)域(如醫(yī)學(xué)、金融、教育等)深度融合，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和變革未來發(fā)展>機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)發(fā)展4繼續(xù)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法，提高模型性能和可解釋性小樣本學(xué)習(xí)5研究如何利用少量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)和泛化，降低數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注成本跨模態(tài)學(xué)習(xí)6開發(fā)能夠處理多種類型數(shù)據(jù)(如文本、圖像、語音等)的模型，提高信息處理的綜合性能yourlogoPART10安全與隱私安全與隱私>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)安全模型安全隱私保護(hù)保護(hù)訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)不被非法獲取和濫用，確保數(shù)據(jù)隱私和安全防止模型被惡意利用，如通過對(duì)抗性攻擊、模型竊取等手段進(jìn)行攻擊確保在處理個(gè)人數(shù)據(jù)時(shí)遵守相關(guān)法律法規(guī)，如GDPR等，保護(hù)用戶隱私y(tǒng)ourlogoPART11教育和普及教育和普及>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)教育培訓(xùn)通過高等教育、在線課程等方式，提高公眾對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的理解和應(yīng)用能力普及知識(shí)通過科普文章、視頻等方式，讓更多人了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景yourlogoPART12跨學(xué)科合作跨學(xué)科合作>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)科學(xué)認(rèn)知科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)合作，研究人類智能的機(jī)制和原理，為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)提供理論基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域合作，推動(dòng)算法優(yōu)化、模型設(shè)計(jì)等方面的研究統(tǒng)計(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域合作，研究數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型評(píng)估等方面的技術(shù)與神經(jīng)科學(xué)合作，研究大腦的工作機(jī)制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，為深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)提供靈感和指導(dǎo)yourlogoPART13法律與政策法律與政策>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)法律法規(guī)1制定和完善相關(guān)法律法規(guī)，規(guī)范人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)、應(yīng)用和監(jiān)管政策引導(dǎo)2通過政策引導(dǎo)和資金支持，推動(dòng)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的健康發(fā)展，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)倫理規(guī)范3建立倫理規(guī)范和道德準(zhǔn)則，確保人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)和應(yīng)用符合社會(huì)倫理和道德標(biāo)準(zhǔn)yourlogoPART14社會(huì)責(zé)任與可持續(xù)發(fā)展社會(huì)責(zé)任與可持續(xù)發(fā)展>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)社會(huì)責(zé)任：推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，關(guān)注其對(duì)就業(yè)、社會(huì)穩(wěn)定、公平性等方面的影響，確保技術(shù)發(fā)展符合社會(huì)利益可持續(xù)發(fā)展：在技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用過程中，注重環(huán)境保護(hù)和資源利用的可持續(xù)性，推動(dòng)綠色科技的發(fā)展社會(huì)責(zé)任教育：通過教育和培訓(xùn)，提高公眾對(duì)技術(shù)應(yīng)用的責(zé)任感和道德意識(shí)，促進(jìn)技術(shù)的合理使用和健康發(fā)展yourlogoPART15國(guó)際合作與交流國(guó)際合作與交流>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際合作共享資源共同標(biāo)準(zhǔn)加強(qiáng)與其他國(guó)家和地區(qū)的合作與交流，共同推動(dòng)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用通過共享數(shù)據(jù)集、代碼、模型等資源，促進(jìn)全球范圍內(nèi)的知識(shí)共享和合作推動(dòng)制定國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，確保不同國(guó)家和地區(qū)在技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用中保持一致性和互操作性yourlogoPART16技術(shù)倫理與人類價(jià)值觀技術(shù)倫理與人類價(jià)值觀>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)

3,658

74%

30000價(jià)值觀引導(dǎo)在技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用中，融入人類價(jià)值觀和道德標(biāo)準(zhǔn)，確保技術(shù)發(fā)展符合人類社會(huì)的基本價(jià)值觀透明度與可解釋性提高技術(shù)決策過程的透明度和可解釋性，增強(qiáng)公眾對(duì)技術(shù)應(yīng)用的信任和接受度公平與包容性在技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用中，注重公平性和包容性，確保技術(shù)發(fā)展能夠惠及所有社會(huì)群體yourlogoPART17技術(shù)前景與未來趨勢(shì)技術(shù)前景與未來趨勢(shì)>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜的融合：結(jié)合深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜技術(shù)，提高人工智能在知識(shí)推理和自然語言處理等方面的能力智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)：將人工智能技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，推動(dòng)智能家居、智慧城市等應(yīng)用的發(fā)展自主智能體(ASI)：研發(fā)具有自我意識(shí)、自我決策和自我進(jìn)化能力的智能體，進(jìn)一步提高人工智能的智能化水平普惠AI：推動(dòng)人工智能技術(shù)的普及和應(yīng)用，降低應(yīng)用門檻和成本，使更多人能夠享受到人工智能帶來的便利和效益yourlogoPART18技術(shù)與社會(huì)變革技術(shù)與社會(huì)變革>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)就業(yè)變革隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的普及，傳統(tǒng)職業(yè)可能會(huì)被替代或改變，同時(shí)也會(huì)催生新的職業(yè)和就業(yè)機(jī)會(huì)社會(huì)結(jié)構(gòu)變化技術(shù)發(fā)展可能引發(fā)社會(huì)結(jié)構(gòu)的變化，如權(quán)力關(guān)系、社會(huì)階層等方面的調(diào)整文化與教育人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)文化、教育等領(lǐng)域的影響，包括如何塑造新的教育模式和價(jià)值觀念等yourlogoPART19技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)包括技術(shù)不成熟、安全漏洞、算法偏見等風(fēng)險(xiǎn)，需要不斷進(jìn)行技術(shù)研發(fā)和改進(jìn)倫理挑戰(zhàn)如隱私保護(hù)、責(zé)任歸屬、算法透明度等倫理問題，需要建立相應(yīng)的倫理規(guī)范和監(jiān)管機(jī)制治理挑戰(zhàn)如何有效治理和監(jiān)管人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，防止其被用于不法目的或造成社會(huì)問題38%61%83%yourlogoPART20技術(shù)倫理與治理技術(shù)倫理與治理>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)15%35%25%建立并實(shí)施相應(yīng)的倫理規(guī)范和準(zhǔn)則，確保技術(shù)發(fā)展符合人類的基本價(jià)值觀和道德標(biāo)準(zhǔn)倫理規(guī)范建立有效的監(jiān)管機(jī)制，對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)、應(yīng)用和推廣進(jìn)行監(jiān)督和約束監(jiān)管機(jī)制提高技術(shù)決策過程的透明度和可解釋性，增強(qiáng)公眾對(duì)技術(shù)應(yīng)用的信任和接受度透明度與可解釋性yourlogoPART21技術(shù)教育與培訓(xùn)技術(shù)教育與培訓(xùn)>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)高等教育終身學(xué)習(xí)公共教育在高等教育中增加人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)課程，培養(yǎng)具備相關(guān)技能和知識(shí)的人才提供持續(xù)的培訓(xùn)和教育機(jī)會(huì)，幫助從業(yè)者不斷更新知識(shí)和技能，適應(yīng)技術(shù)發(fā)展的變化通過科普、公開課等方式，提高公眾對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的理解和認(rèn)知，增強(qiáng)社會(huì)對(duì)技術(shù)的信任和接受度yourlogoPART22技術(shù)合作與開放創(chuàng)新技術(shù)合作與開放創(chuàng)新>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)開放數(shù)據(jù)與代碼推動(dòng)開放數(shù)據(jù)和代碼的共享，促進(jìn)全球范圍內(nèi)的技術(shù)交流和合作創(chuàng)新平臺(tái)建立創(chuàng)新平臺(tái)，鼓勵(lì)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和合作，推動(dòng)技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用跨界合作促進(jìn)不同領(lǐng)域之間的合作與交流，如人工智能與醫(yī)學(xué)、金融、教育等領(lǐng)域的結(jié)合，推動(dòng)跨領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用yourlogoPART23未來技術(shù)趨勢(shì)與預(yù)測(cè)未來技術(shù)趨勢(shì)與預(yù)測(cè)>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)01增強(qiáng)智能通過引入更多的人類知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，使人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)具備更強(qiáng)的學(xué)習(xí)、推理和決策能力02分布式智能通過分布式計(jì)算和邊緣計(jì)算等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景中的部署和運(yùn)行03融合技術(shù)如將人工智能與量子計(jì)算、生物計(jì)算等新興技術(shù)進(jìn)行融合，推動(dòng)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用yourlogoPART24技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案>人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量不足、數(shù)據(jù)隱私和安全等問題，可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、隱私計(jì)算等技術(shù)解決數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)算法可能存在的偏見和歧視問題，可以通過算法的公平性評(píng)估、多樣性和包容性設(shè)計(jì)等手段解決算法偏見現(xiàn)有的一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型缺乏可解釋性，可以通過可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)(AI)等技術(shù)提高模型的透明度和可解釋性解釋