人工智能在生活中已經(jīng)普遍應(yīng)用：當(dāng)今時(shí)代，人工智能已經(jīng)是主要發(fā)展領(lǐng)域之一。人工智能技術(shù)的普遍應(yīng)用已經(jīng)在深深影響著我們生活工作的方方面面，在生物識別的應(yīng)用、互動場景的應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)安全需求的升級，醫(yī)療行業(yè)準(zhǔn)確性的提升、數(shù)據(jù)綜合方法的使用等更多業(yè)務(wù)的支撐，針對不同場景AI也提供了多種多樣的解決方案。通過AI應(yīng)用部署減輕了人工壓力，同時(shí)提升了工作效率。2021年，人工智能也將加速成為構(gòu)建現(xiàn)代化的數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系、推動經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力量，作為“新型基礎(chǔ)設(shè)施”的一部分與5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)深度融合，形成新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施的中心能力，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供底層支撐。人工智能帶來的改變終將是人與人的互動方式、企業(yè)與人之間的互動方式、企業(yè)與企業(yè)之間的互動方式。人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域：自然語言處理。江蘇VPU人工智能主機(jī)

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域：1、邏輯推理與定理證明。邏輯推理是人工智能研究中較持久的領(lǐng)域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個(gè)大型的數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。對數(shù)學(xué)中臆測的題。定理尋找一個(gè)證明或反證，不只需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個(gè)極其重要的論題。2、自然語言處理。自然語言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際領(lǐng)域的典型范例，經(jīng)過多年艱苦努力，這一領(lǐng)域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領(lǐng)域的主要課題是:計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何以主題和對話情境為基礎(chǔ)，注重大量的常識--世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個(gè)極其復(fù)雜的編碼和解碼問題。江蘇VPU人工智能主機(jī)當(dāng)今時(shí)代，人工智能已經(jīng)是主要發(fā)展領(lǐng)域之一。

從“人工+智能”向自主智能系統(tǒng)發(fā)展。當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的大量研究集中在深度學(xué)習(xí)，但是深度學(xué)習(xí)的局限是需要大量人工干預(yù)，比如人工設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、人工設(shè)定應(yīng)用場景、人工采集和標(biāo)注大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、用戶需要人工適配智能系統(tǒng)等，非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此，科研人員開始關(guān)注減少人工干預(yù)的自主智能方法，提高機(jī)器智能對環(huán)境的自主學(xué)習(xí)能力。例如阿爾法狗系統(tǒng)的后續(xù)版本阿爾法元從零開始，通過自我對弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圍棋、國際象棋、日本將棋的“通用棋類人工智能”。在人工智能系統(tǒng)的自動化設(shè)計(jì)方面，2017年谷歌提出的自動化學(xué)習(xí)系統(tǒng)(AutoML)試圖通過自動創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)降低人員成本。

對于AI供應(yīng)商而言，啟用快速測試目前是一項(xiàng)技術(shù)挑戰(zhàn)。有時(shí)可能需要一些耐心來訓(xùn)練AI系統(tǒng)以準(zhǔn)備在生產(chǎn)中使用，但這是值得的。一旦掌握了這些技巧，制造商便可以使用基于AI的機(jī)器人控制解決方案來靈活地實(shí)現(xiàn)手動工作站的自動化。拾取零件，追蹤輪廓，插入電纜，組裝產(chǎn)品，都可以通過機(jī)器人手腕上的單個(gè)小型攝像頭來實(shí)現(xiàn)。由于所有組件都可以靈活地接受新任務(wù)的培訓(xùn)，因此機(jī)械臂和AI軟件可以在生產(chǎn)中的不同位置使用。例如，在一家汽車供應(yīng)商處，已經(jīng)建立了一種簡單的自動化解決方案，用于對來自半有序網(wǎng)格的金屬零件進(jìn)行分類。設(shè)施的照明條件難以預(yù)測，經(jīng)常會受到陽光直射。此外，金屬零件具有高反射性，必須考慮閃銹的發(fā)生。供應(yīng)商與MicropsiIndustries聯(lián)系，因?yàn)槠銩I系統(tǒng)可以處理這些差異-位置，照明條件，顏色和剩余包裝的堵塞物。為此，該技術(shù)必須學(xué)會找到下一個(gè)零件，而不管一日中的時(shí)間，陽光強(qiáng)度，表面狀況和包裝巧合如何。搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個(gè)推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關(guān)系。

當(dāng)企業(yè)計(jì)劃在未來進(jìn)行人工智能投資時(shí)，以下人工智能技術(shù)將確保其在未來保持合規(guī)性和安全性。聯(lián)合學(xué)習(xí)。聯(lián)合學(xué)習(xí)是一種越來越重要的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練技術(shù)，可以解決機(jī)器學(xué)習(xí)較大的數(shù)據(jù)隱私問題之一，尤其是在具有敏感用戶數(shù)據(jù)的領(lǐng)域中（例如醫(yī)療保?。?。過去十年的傳統(tǒng)做法是盡可能地隔離數(shù)據(jù)。但是，訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)算法所需的聚合數(shù)據(jù)已造成嚴(yán)重的隱私和安全問題，尤其是在企業(yè)之間共享數(shù)據(jù)時(shí)。聯(lián)合學(xué)習(xí)可讓企業(yè)提供聚合數(shù)據(jù)集的洞察力，同時(shí)在非聚合環(huán)境中確保數(shù)據(jù)的安全性。基本前提是，本地機(jī)器學(xué)習(xí)模型是在私有數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，模型更新在數(shù)據(jù)集之間流動以進(jìn)行集中聚合。至關(guān)重要的是，數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不必離開本地環(huán)境。通過這種方式，數(shù)據(jù)在保持安全的同時(shí)仍能給組織帶來“群體智慧”。聯(lián)合學(xué)習(xí)降低了單個(gè)攻擊或泄漏的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)閿?shù)據(jù)不是存放在單個(gè)存儲庫中，而是分散在多個(gè)存儲庫中。人工智能技術(shù)的普遍應(yīng)用已經(jīng)在深深影響著我們生活工作的方方面面。江蘇VPU人工智能主機(jī)

通過發(fā)展人工智能，可以改變傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，助力產(chǎn)業(yè)升級與消費(fèi)升級，為實(shí)現(xiàn)小康社會做出有力支撐。江蘇VPU人工智能主機(jī)

人工智能將加速與其他學(xué)科領(lǐng)域交叉滲透。人工智能本身是一門綜合性的前沿學(xué)科和高度交叉的復(fù)合型學(xué)科，研究范疇普遍而又異常復(fù)雜，其發(fā)展需要與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和社會科學(xué)等學(xué)科深度融合。隨著超分辨率光學(xué)成像、光遺傳學(xué)調(diào)控、透明腦、體細(xì)胞克隆等技術(shù)的突破，腦與認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展開啟了新時(shí)代，能夠大規(guī)模、更精細(xì)解析智力的神經(jīng)環(huán)路基礎(chǔ)和機(jī)制，人工智能將進(jìn)入生物啟發(fā)的智能階段，依賴于生物學(xué)、腦科學(xué)、生命科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科的發(fā)現(xiàn)，將機(jī)理變?yōu)榭捎?jì)算的模型，同時(shí)人工智能也會促進(jìn)腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、生命科學(xué)甚至化學(xué)、物理、天文學(xué)等傳統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展。江蘇VPU人工智能主機(jī)