| 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)動下，獲得了飛速發(fā)展，但仍處于弱人工智能階段。重點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，深度學習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致摩爾定律失效和電子芯片算力增長趨緩，通用計算芯片架構(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)將在未來相當長時間內(nèi)緩慢前進，但產(chǎn)業(yè)化應用正在蓬勃發(fā)展。 | |
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