人工智能教育的政策

1、Emotional intelligence the essential skillset for the age of AI Key Findings 74% of executives and 58% of non-supervisory employees believe that EI will become a “must-have” skill: 61% of executives 。

2、 人工智能报告之机器学习 Artificial Intelligence Report of Machine Learning 2020 年第 1 期 顾问：唐杰 2020 年 1 月 II rQqPrRmQmRqOnPmNxPpOpM6M8Q7NsQnNsQmMiNoOrMiNpOpPbRpPzRvPtQtMxNtRrP 图目录 图 1-1 机器学习发展历程。

3、1 浅谈人工智能的下个十年 Jie Tang Computer Science Tsinghua University 2 人工智能的第三次浪潮 pOtMmMrNmRoQnPqRyQmNsR8OaO6MoMmMoMnNiNnNqMkPtRqQ8OnNvMuOsQrPwMqNpQ 3 人工智能历史人工智能历史 4 人工智能领域发展趋势人工智能领域发展趋势Powered byClaude Shanno。

4、 中国人工智能产业中国人工智能产业 知识产权白皮书知识产权白皮书 （2 20 01919） 中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟（A AIIAIIA） 2012019 9 年年 1 12 2 月月 I 中国人工智能产业知识产权白皮书中国人工智能产业知识产权白皮书 2 20 01919 编写单位编写单位 主编主编 上海交通大学苏州人工智能研究院 俞凯。

5、年，国务院印发的新一代人工智能发展规划中提出，要在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。
在政策的支持下，人工智能教育企业遍地开花。
目前，经营工具型辅助学习、人工智能学科教育和智慧校园的创业型企业发展得较为完善。
工具型辅助教学：目前AI+大数据、知识图谱、语音语义识别、视觉识别等的应用逐渐广泛，线上教育产品趋于个性化。
人工智能学科教育：以人工智能技术为依据研发出的一种学科类教学系统被称为人工智能学科教育，其主要表现形式有编程教育、航天教育、机器人教育、创客教育等。
智慧校园：将以大数据为基础的校园工作、学习和生活一体化，以各种应用服务系统为载体，使教学、科研、管理和校园生活充分融合。
人工智能基础教育未来将发展成为完善的多层次的培养体系，同时，企业将从顶层建立健全的人工智能基础教育框架，向综合性解决方案提供商性质的人工智能教育企业发展。
未来人工智能教育企业应该做的是，加强人工智能基础教育，依托丰富的教育资源，完善人工智能基础教育体系和综合服务解决方案，创新人工智能教育模式，加强人才储备和梯队建设，加快人工智能人才培养步伐，形成多层次的人才培养体系。

6、于教育而言到底意味着什么？从教育本身的发展阶段来看，教育正从以教师为核心的模式走向以学生为核心的模式，这一转变的基础就是大数据和人工智能，AI正让教育走向真正的个性化、规模化和效率化，用AI技术培养人才已成为未来的趋势之一。
当然，人工智能时代对于教育的影响绝不仅仅是技术的赋能，更有对人才培养方向和理念的影响。
如何做好新时代的人才培养在主要发达国家已上升至国家战略层面，甚至与未来国际竞争力直接挂钩，中国、以色列等新兴国家在市场反响和政策层面的重视程度也在逐步增加。
关于人工智能教育公司的7点总结1、教育公司定位“因地制宜”，中国人工智能教育公司发展速度领先全球我们研究发现，仅从功能实现上而言，中外人工智能教育企业的差别不大，甚至在细分功能上，中国教育企业业务比海外企业更为丰富。
而且相似的，全球人工智能教育企业选择的业务都与本国或本地区教育发展现状息息相关，例如：中国教育企业集中在自适应的学科辅导，而美国教育企业更多在提供升学与奖学金配套的指导上。
这样的事实对应的是中美不同的教育现状：中国学生升入普通高中的筛选率接近50%，学习成绩是唯一的影响因子，而美国，大学整体的辍学率接近50%，其中60%的辍学是经济原因导致。
中国速度领先全球，一方面体现在中国对于人工智能教育的总融资金额和融资数量上；2、中外教育机构对于“人工智能”的。

7、 人工智能全球最具影响力女性学者报告 Report of Women in AI 2000 Most Influential Scholar Award 主 办 单 位：清华中国工程院知识智能联合研究中心 清华大学人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 战略合作单位：北京市科学技术委员会人才交流中心 数 据 提 供：AM 技 术 支 持： 智谱.AI 2020 年 3 月 。

8、人工智能之机器学习 Artificial Intelligence Report of Machine Learning 2020 年第 1 期 顾问：朱军，唐杰 2020 年 1 月 1 概概述篇述篇 . 1。

9、显示了AI已经如何破坏健康和护理。
随后，报告提出了一个路线图，以帮助各国使用人工智能，并将各国的卫生系统从被动转变为主动，进而对健康情况进行预测甚至预防。
低收入和中等收入国家（LMIC）应对系统性卫生挑战，例如卫生工作者短缺，人口服务不足，城市化进程迅速和信息虚假等，从人工智能中受益最大，但也遭受了最大的损失。
对COVID-19大流行的反应只是一个例子，这个例子也说明了全球健康状况现在如何依赖数据。
但是，大多数国家仍需要建立这些数据的可使用性和可操作性，并且不投资风险的政府会进一步扩大其人口中的医疗不平等现象。
低收入和中等收入国家的许多案例已经将人工智能用于健康方面处于世界领先地位。
例如，卢旺达的虚拟健康咨询服务已经覆盖了三分之一的成年人口，并且印度的医院正在使用人工智能来预测心脏病发作的风险，即可以提前七年。
高收入国家在健康方面也可以从人工智能中受益匪浅。
例如，医护人员短缺是一项全球性挑战，到2030年，全球缺口预计将达到1800万。
这增加了对支持性人工智能工具的投资的必要性，该工具可以帮助护士和社区医护人员诊断和治疗传统上被认为有疾病的人。
人工智能不应取代人类，而应通过执行诸如处理大数据的任务来增强人类的能力，以加速和使健康问题的诊断更加准确。
“除了现有的传染病负担和不断增加的慢性病潮流之外，许多国家还没有做好应对新出现的疾病的准备，例如COVID-。

10、入至少10亿美元、正在进行的人工智能计划的企业，并对相关高管进行了广泛、深入的采访。
调查发现： 扩张人工智能并不容易。
尽管越来越多的组织已经通过了试点，但只有13%的企业在众多团队中推出了多个人工智能应用程序，而COVID-19危机阻碍了这些开展人工智能企业的前进。
但这仍然是值得的。
97%规模化人工智能的领导者已经从他们的部署中看到了可量化的好处，在创造收入、降低风险、与客户接触和优化成本方面，人工智能更有可能实现或超过他们的预期。
制定计划会有帮助。
高绩效组织遵循四个原则：授权、运作、培育、监督和扩大。
为了成功地规模化人工智能，领先的企业需要通过正确的工具、技术平台和敏捷实践来打下坚实的数据基础。
他们建立了平衡的运作模式、创造了合乎道德的人工智能算法、培养了丰富的人才和合作伙伴。
最后，为了扩大规模化的成果，企业需要不断检查人工智能模型的准确性和影响。
人工智能的好处是显而易见的，企业只需要拨开天平就能触及它们所带来的利益。

11、了自己的作用 随着金融犯罪领域的不断发展，人工智能正在为银行提供一种更快、更智能的方法，以减少误报，获得对客户行为更全面的认识，并在此过程中降低成本。
全球研究发现，金融服务机构每年在金融犯罪调查上的支出为180.9亿美元，其中62% 用于欧洲、中东和非洲地区的劳动力支出。
根据联合国的数据，所有这些只能追回不到1% 的犯罪所得。
尽管银行一直在寻求通过简单在现有系统上加倍下注，来更有效地采用这种技术，但反洗钱过程往往保持着严重的“孤立”状态，系统和部门之间缺乏凝聚力。
人工智能遗留技术是一种很好的抑制剂，在开放源码技术使罪犯能够更快地适应和发展的时候，减缓了银行的速度。
银行必须找到更广泛、更智能地寻找系统脆弱性的方法，同时促进各部门之间更密切的协调。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：Raconteur：2020年人工智能商业报告。
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12、的作用，意味着政府在这些领域干预的全新途径。
此外，NSAI强调需要一个健全的生态系统，以促进前沿研究，不仅解决这些社会问题，并作为人工智能创新的试验台，同时使印度能够通过在全球范围内扩展这些解决方案，以取得全球战略领先地位。
2.基于技术的人工智能系统管理方法：人们对使用技术和统计方法来解决人工智能相关问题的兴趣越来越大，这不仅增加了该领域的研究主体，也促进了学术界和业界解决方案开发者的责任感。
下图图显示，在过去十年中，在人工智能、机器人和计算机科学相关的会议上，“伦理”主题的论文数量正在增加。
该领域的进展尚处于萌芽阶段，必须加以推进，以跟上人工智能领域一些经典和热门话题的总体增长步伐。
人工智能领域关键词与“伦理”主题相关的论文数量：人工智能领域关键词涉及“经典”、“热门”和“伦理”主题的论文数量：世界各地的私营部门、学术机构、政府组织和国际机构都为负责管理人工智能系统的技术工具的研发做出了贡献。
国防高级研究计划局(DARPA)致力于可解释人工智能(XAI)，确保人工智能抗欺骗(GARD)的稳健性，理解群体偏见(UGB)和机器常识(MCS)。
世界经济论坛启动了全球人工智能行动联盟，以加速在全球和跨部门采用可信任、透明和包容的人工智能。
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数据来源：印度国家研究院(NITI Aayog。

13、NOVEMBER 2018 MCKINSEY ANALYTICSNeil Webb Notes from the AI frontier: AI adoption advances, but foundational barriers remain Survey respondents report the rapid adoption of AI and expect only a minima。

14、本迅速增加，其中大部分来自总部设在美国的公司(如图)。
按投资总部列出的全球农业科技风险投资交易(百万美元)使用人工智能的农业科技公司在这些资金流中所占的份额越来越大，在过去五年中获得了67亿美元的风险资本流，其中仅在2018年就获得了19亿美元。
2.人工智能技术可以改善食物系统的性能在新兴市场，粮食损失发生在整个生产、收获后处理、储存和加工阶段。
联合国粮农组织估计，每年的粮食损失高达全球粮食年产量的三分之一，约13亿吨。
此外，新兴市场农业部门的全要素生产率增长率较低，自1960年以来，低收入国家生产力的主要贡献者是农业投入和土地利用的增加(如图)。
目前，在大多数低收入国家，作物的潜在产量和实际产量之间的差距超过50%，在撒哈拉以南非洲地区超过76%。
1961-2010年农业生产率增长来源制造业市场中的人工智能根据数据，2020年全球基于技术的制造业应用的需求将从2019年的约2000亿美元增加到3200亿美元以上，并将以12.5%的复合年增长率增长。
2019年9月，国际机器人联合会预测，从2020年到2022年，工业机器人出货量将平均每年增长12%。
虽然对商用机器人的需求主要集中在发达经济体和高收入新兴市场，但随着成本下降，低收入国家的制造商开始投资(如图)。
按地区划分的工业机器人估计全球出货量新兴市场的人工智能和医疗保健对使用人工智能的医疗企业。

15、人工智能之人工智能之知识知识表示学习表示学习 报告报告顾问：刘知远顾问：刘知远 清华大学人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 清华-中国工程院知识智能联合研究中心 2020 年 7 月 rQnQpOrRtOnMqPtRtOmMpQ6M8Q7NsQmMoMmMeRoPoOiNtRoQ9PpPwPNZrMzRMYpPqP I 目录目录 报告说明.。

16、一步发挥的作用：1.识别：人工智能工具可以快速合成大量数据并检测模式。
在危机期间，如当前的新冠肺炎疫情、环境灾难或粮食短缺，这种能力尤其有用。
机器学习可以近乎实时地产生意见，让公共部门领导人和政策制定者迅速采取行动。
2.规划：政府经常试图预测政策选择的预期成本、收益和结果。
人工智能可以通过对更小的人口子集和地理区域提供快速的洞察来加速这种分析。
3.采用：人工智能可以在这一阶段发挥重要作用，这是历史上的政治因素。
立法机构通过法律;一个管理机构发布了一项新规定。
有了人工智能在前几个阶段产生的见解，监管机构和立法者将能够更好地做出更明智的决定。
他们将对问题有更深入的了解，从而更好地预测政策的潜在影响。
4.实现：一项政策的好坏取决于它的执行。
人工智能工具可以通过自动化和接近实时的现场反馈分析，帮助更有效地实施政策。
例如，在新奥尔良，一家紧急服务机构希望制定一项数据驱动的政策，以提高救护车响应时间。
该市依靠人工智能优化了最需要救护车的位置。
在设计算法时，它特别注意考虑了阻止贫困社区获得更快服务的历史做法。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：波士顿咨询公司：人工智能将科学融入决策艺术。

17、智能会议上提出的与伦理学相关的研究，以及世界各地大学的计算机科学(CS)系正在提供什么样的伦理学课程。
报告关键摘要自2015年以来，提交给人工智能会议的标题中包含伦理相关关键词的论文数量有所增长，尽管在主要人工智能会议上匹配伦理相关关键词的论文标题平均数量多年来仍然较低。
2000-19年在人工智能会议上提及伦理关键词的论文标题数量2020年，与人工智能的道德使用相关的五个最受关注的新闻话题是：欧盟委员会关于人工智能的白皮书的发布、谷歌解雇道德研究人员蒂姆尼特盖布鲁、联合国成立的人工智能道德委员会、梵蒂冈的人工智能道德计划以及IBM退出面部识别企业。
按主题分列的2020年人工智能伦理新闻报道(占总数的%)文本由云闲 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：人工智能研究所(HAI)：2021年人工智能指数报告。

18、点是到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立。
2017年7月发布了新一代人工智能发展规划，其要点是战略确立了新一代人工智能发展三步走战略目标,将人工智能上升到了国家战略层面。
2017年12月发布了促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)，其要点是推进人工智能和制造业深度融合，加快制造强国和网络强国建设。
2018年9月发布了关于发展数字经济稳定并扩大就业的指导意见，其要点是加快数字基础设施建设，着力发展壮大互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术产业，做大做强平台企业。
2019年3月发布了关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见，其要点是指出促进人工智能和实体经济深度融合。
2019年9月发布了国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引，其要点是到2023年，布局建设20个左右试验区。
2020年7月发布了国家新一代人工智能标准体系建设指南，其要点是到2021年，明确人工智能标准化顶层设计;到2023年，初步建立人工智能标准体系。
2020年11月发布了国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议，其要点是强化国家战略科技力量，瞄准人工智能、量子信息、集成电路等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。
文本由栗栗-皆辛苦 原创发布于三个。

19、全球人工智能战略与政策观察全球人工智能战略与政策观察 20202020 共筑合作新生态共筑合作新生态 中国信息通信研究院中国信息通信研究院政策与经济研究所政策与经济研究所 人工智能与经济社会研究中心人工智能与经济社会研究中心 2020202。

20、p在世界各地的司法管辖区，有关数据和人工智能治理的新政策举措和条例标志着自我监管的结束和新监督的兴起。
随着监管环境继续以传统的速度发展，领先的组织正在积极主动地解决人工智能道德和治理问题，而不是等待对它们实施要求。
ppCOVID19以及病毒。

21、p全脑功能连接组：高通量全脑成像辅助预测斑马鱼决策行为nbsp;brpp由于技术上的挑战，以往对生物脑的研究多集中在局部脑区。
随着光学成像技术的兴起，结合斑马鱼幼鱼这样一种神经网络规模适中，且脑组织高度透明的模式生物，使得高通量的全脑成像成。

22、p欢迎来到第四版的人工智能指数报告。
今年，我们显著扩大了报告中可用的数据量，与更广泛的外部组织合作校准我们的数据，并加深了我们与斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所HAI的联系。
人工智能索引报告跟踪整理提取和可视化与人工智能相关的数据。
它的。

23、在世界各地的司法管辖区，有关数据和人工智能治理的新政策举措和条例标志着自我监管的结束和新监督的兴起。
随着监管环境继续以传统的速度发展，领先的组织正在积极主动地解决人工智能道德和治理问题，而不是等待对它们实施要求。
ppCOVID19以及病毒。

24、机器学习是让计算机不依赖确定的编码指令，模拟或实现人 类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构 使之不断改善自身的性能。
机器学习是人工智能核心技术，是使计 算机具有智能的根本途径。
基于处理数据种类的不同，可以分为有 监督学。

25、人类居住的发展，从岩洞到房屋，从乡村到城市，从活动到存储，是一部空间管理的历史。
今天，工业化的发展极大丰富了物质资源，这给人们带来愉悦感的同时，也侵占了生活空间。
据报道，平均每个美国家庭拥有3000件物品1 ;每10名美国人中就有1人租用异。

26、为智能的未来做好准备 美国总统政办公室 美国国家科技委员会 技术委员会 2016年10 免责声明 该中译本由译和第九区联合提供；翻译的准确性由译者宫科技政策办公室负责。
关于美国国家科技委员会 美国国家科技委员会是政分处理科技事务的要机构，负。

27、 电信网络人工智能应用电信网络人工智能应用 白皮书白皮书 2018 年年 中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟 2018年年9月月AIIA 电信网络人工智能应用白皮书2018 年 引 言 1956 年， 在达特茅斯学院举行的一次。