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人工智能怎么开启科技革命,如何在中国率先发动第四次工业革命呢

来源:整理 时间:2023-03-02 15:27:41 编辑:智能门户 手机版

1,如何在中国率先发动第四次工业革命呢

大力发展科技就行第四次工业革命,是以人工智能,机器人技术,虚拟现实,量子信息技术,可控核聚变、清洁能源以及生物技术为技术突破口的工业革命。
我们总是把陌生人给的一些小恩小惠当做是大恩大德 却把身边那些死心塌地对你好的人当做理所当然 。

如何在中国率先发动第四次工业革命呢

2,现代科学技术给我们带来的是麻烦还是方便

由于身心健康(特别是视力健康)、网络游戏和有害教育App等话题日益受到关注,国家对青少年接触、使用手机等智能终端行为出具越来越多的监管性政策文件,如2021年2月教育部发布《关于加强中小学生手机管理工作的通知》,按照“有限带入校园、禁止带入课堂”的要求,希望学校、广大家长加强对孩子使用手机的监督管理,形成家校协同育人合力,在这一背景下,社会舆论环境和家庭日益对青少年使用手机等智能终端持“保守”意识。处于这样的社会环境下,我们该如何理解科学技术对于社会以及人的价值?我想可从三个方面进行思考: 1、从历史视角看科学技术发展,理解技术发展的生命性力量 回看遥远的过去,从人类社会诞生以来,技术就一直作为一种生命性力量成长着,人类历史出现过种种重大技术革命,包括语言、文字、印刷术、大众媒体、互联网等,互联网正推动人类社会进入网络文明时代,其作用与影响远远大于蒸汽机或电气,由此带给人类的不只是一次技术革命,也是行业和领域的革新,进而带来一次新的世界观革命,深深触及社会价值系统的方方面面。这种科技生命性力量成长没有任何停止的可能。 2、从科学技术的作用看技术赋能下的社会发展形态,对人生活、生存及成长的意义 在历史上,每次重大的技术革命的出现,都会面临同样的问题:技术到底是解放了人类,还是异化了人类?技术到底是善还是恶?在远古,当文字和书写刚刚被发明时,有人认为人们会因不再需要背诵而丧失记忆力;在19世纪英国工业革命中,机器替代了人力,造成了大量拥有传统技艺的工人失业,他们组织起来进行抗议,甚至打砸工厂和机器。如果仅仅被这些现象所迷惑,我们可能会迷失方向,实际上,技术的意义在于为人类带来了更多选择的自由,不断延伸了可能性空间,这是技术向善的意义。当前,互联网、新能源、太空探索、人工智能、基因工程等无不触及人类新的生存空间、生存体验和生存价值,新技术的发展将给人类带来更多向善的空间。 3、发挥科学技术正向作用,推动科技向善意愿下我们自身素养提升 技术本身是中性的,无所谓善恶,如核能技术的研究,既带来了如日本广岛、长崎原子弹爆炸类社会灾难,也带来了新的能源渠道,核电站的建造与应用给人类社会带来了新的动力之源,这也正是当年爱因斯坦从事与原子弹相关科学研究时所思考的问题:我们应如何驾驭科技,发展科技向善的力量。如在互联网时代,产品开发正变得越来越网络化,工业时代产品是设计制造出来的,而互联网时代的产品却更像是生长演化出来的,产品开发周期是自下而上地在用户对市场的反馈中不断快速迭代出来的,由此我们才能享受到如此丰富的产品与服务。 本答案来自腾讯可持续社会价值事业部与中国儿童中心联合推出的系列科普图书《答案》,内容由领域科学家/专家校验通过。

现代科学技术给我们带来的是麻烦还是方便

3,人工智能怎么运行

AI简介 AI(Artificial Intelligence,人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演泽的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `

人工智能怎么运行

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