当前位置:首页 > 报告详情

西藏大学:2025新一代人工智能技术发展及其应用报告(111页).pdf

上传人: 新** 编号:626659 2025-04-17 111页 13.44MB

下载:

1、20252025年年4 4月月9 9日日主讲人:尼玛扎西主讲人:尼玛扎西 中国工程院院士中国工程院院士 西藏大学信息科学技术学院教授西藏大学信息科学技术学院教授新一代人工智能技术发展及其应用信息科学技术学院藏语智能全国重点实验室尼玛扎西目 录人工智能新一代人工智能第一部分第二部分人工智能+第三部分 人工智能的定义人工智能的动力人工智能与算力人工智能与算法人工智能与数据我国的人工智能自监督学习大语言模型Transformer自然语言处理强化学习ChatGPT与DeepSeekAI4EducationAI4ScienceAI4LifeAI+政务AI+新质生产力AI正在接替部分职业第一部分第一部分

2、人工智能人工智能 人工智能的定义 人工智能的动力 人工智能与算力 人工智能与算法 人工智能与数据 我国的人工智能AI 的定义-图灵测试A.M.Turing,Computing Machinery and Intelligence,Oxford University Press on behalf of the Mind Association,1950.由英国科学家阿兰 图灵于1950年提出一名测试者写下自己的问题,随后将问题以纯文本的形式(如计算机屏幕和键盘)发送给另一个房间中的一个人与一台机器测试者根据他们的回答来判断哪一个是真人,哪一个是机器AI 的定义-7个研究问题McCarthy J

3、,Minsky M,Rochester N,et al.A proposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence,August,31,1955.AI Magazine,2006,27(4):12-141955年达特茅斯人工智能暑期研讨会建议书中所提的7个研究问题提出了“人工智能”这一名词AI 的定义-达特茅斯会议McCarthy J,Minsky M,Rochester N,et al.A proposal for the dartmouth summer research project o

4、n artificial intelligence,August,31,1955.AI Magazine,2006,27(4):12-14会议围绕“如何让机器模仿人类学习及其他智能行为”展开,探讨了通过计算机实现推理、语言理解、模式识别等能力的可能性标志着“人工智能”学科的正式确立会议为AI 奠定了基础理论框架,包括符号推理、机器学习、自然语言处理等核心方向,并激发了后续算法研究AI 的定义人工智能深蕴于计算机科学、脑科学、类脑科学、认知科学、控制论等基础科学之中,直接表现为机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、知识图谱、大模型、智能体、群体智能、具身智能等技术形态,外化为人形机器人、

5、数字人、智能终端、智能运载工具、智能软件等产品形态人工智能通过类脑计算增强脑力劳动的新能级,通过“机器换人”培育体力劳动的新动能,带动农业、工业和服务业中的脑力劳动与体力劳动的第四次变革,形成新兴的人工智能产业AI 的定义-三大学派符号主义学派(逻辑学派)联结主义学派(仿生/生理学派)行为主义学派(控制论)代表人物Herbert Simon,Alan Newell,RaySolomonoffMarvin Minsky,McCulloch,Pitts,HintonNorbert Wiener,Claude Shannon,Brooks主要思想人的认知基元是符号,认知过程即符号操作过程人的思维基元

6、是神经元人的智能取决于感知和行动,生物启发式学习和进化研究领域机器证明、自动机、模糊逻辑、专家系统、知识库等人工神经网络、认知科学、类脑计算等演化计算、多智能体、群体智能等可解释性可解释不可解释可解释主要特点基于知识推理基于模型计算(以数据为基础)基于环境感知、反馈控制AI发展以“知识推理”为重点(手工知识)、到以“数据统计”为重点(统计学习)、再到以“计算学习”为重点(数据智能)徐宗本,姚新,数据智能研究前沿,上海交通大学出版社,2021.AI 的动力-计算的4个时代机械计算时代电子计算时代网络计算时代智能计算时代1200s1940s算盘中国发明最早的计算工具雅卡尔提花织机法国人雅卡尔发明“

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要内容概括如下: 1. 人工智能(AI)的定义和动力:AI起源于图灵测试,发展至今已成为计算机科学、脑科学等领域的交叉学科,表现为机器学习、计算机视觉等技术形态。AI的发展动力包括计算技术的进步,如机械计算、电子计算、网络计算和智能计算时代。 2. AI的核心要素:数据、算力和算法。数据是训练AI模型的原材料,算力是运行算法所需的计算能力,算法是实现智能的逻辑规则和数学模型。 3. 新一代AI技术:大语言模型(LLM)、Transformer、强化学习等。LLM通过自监督学习和强化学习实现跨任务、跨领域的智能处理能力。Transformer提供并行计算和长距离依赖能力。强化学习通过奖励机制学习最优决策策略。 4. AI在教育、科研、政务等领域的应用:AI4Education通过智能备课、学情分析等提升教育质量。AI4Science在药物研发、气候预测等领域加速科研进程。AI+政务通过智能问答、公文处理等提升政府工作效率。 5. AI对职业的影响:AI正在接替部分重复性、标准化的工作,如客户服务、制造业流水线等,同时培养复合型人才以适应数字经济需求。
人工智能如何改变教育行业? 人工智能在政务领域的应用有哪些? 人工智能将如何影响我们的未来工作?
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠