人工智能系統通過結合智能算法和迭代處理技術來工作。它們從數據中學習模式和特征，并通過不斷測試和衡量性能來積累專業知識。以深度學習為例，人工智能系統能對各種圖像進行分類，通過特征提取過程區分照片特征，并將其歸類到相應類別中。接下來，我們將深入探討深度學習的工作原理。深度學習通過訓練神經網絡來模擬人類大腦的學習過程。它能夠自動從數據中提取特征，并構建深度神經網絡進行預測和分類等任務。在計算機視覺、自然語言處理等領域，深度學習展現出了***的性能。上述圖像展示了神經網絡的三個**層級：（1）輸入層：這是圖像進入神經網絡的起點。每個白色點**圖像中的一個像素，而箭頭則指示了圖像中各個像素的位置。黃色層...

1990年代至今，人工智能開始進入平穩發展期，分化成幾個子領域，包含計算機視覺、自然語言處理、認知與推理、機器學習、機器人學、多智能體領域等。每個領域均出現過突破性的成果，但是每個**的成果局限在自己的子領域中，人工智能距離達到人類通用且泛化的智能水平仍然相差甚遠。2004-2007年左右，研究通用目的系統的呼聲重新在主流AI領域內外興起，“集成AI（integrated AI）”、“通用系統（general-purpose system）”、“人類水平AI（human-level AI）”等主題逐具討論度。2008年后，諸如Conference Series on Artificial Ge...

人才培養以“通智”為**，強調人工智能**知識的融會貫通，包含計算機視覺、自然語言處理、機器學習、認知與推理、機器人學、多智能體等專業課程，幫助學生理解和掌握人工智能專業的基礎理論和方法，并構建人工智能學科內的知識圖譜和領域全局觀。人才培養以“通用”為支撐，強調與產業端的融合發展，賦能千行百業，促進各行各業的智能化轉型，為我國數字經濟的高質量發展與向智能社會轉型升級提供強力支撐。依托于北京大學元培學院建設的通用人工智能實驗班 [15]，一方面會立足于人工智能的學科內涵，即對內融合，依托北京大學智能學院開展工作，學生以人工智能的具體子領域為研究方向，旨在突破前沿基礎理論；另一方面會立足于人工智能...

2023年5月23日，北京市人民**辦公廳印發《北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施》，制定出提升算力資源統籌供給能力、提升高質量數據要素供給能力、系統構建大模型等通用人工智能技術體系、推動通用人工智能技術創新場景應用、探索營造包容審慎的監管環境等舉措，推動通用人工智能實現創新**和理性健康發展 [10]。2023年8月28日，工業和信息化部印發通知，組織開展2023年未來產業創新任務揭榜掛帥工作 [11]。揭榜任務內容為面向元宇宙、人形機器人、腦機接口、通用人工智能4個重點方向，聚焦**基礎、重點產品、公共支撐、示范應用等創新任務，發掘培育一批掌握關鍵**技術、具備較強創新能力的優勢單位...

顧客服務人工智能是自動上線的好助手，可減少操作，使用的主要是自然語言加工系統。呼叫中心的回答機器也用類似技術，如語言識別軟件可使計算機的顧客較好操作。運輸汽車的變速箱已使用模糊邏輯控制器。運程通訊許多運程通訊公司正研究管理勞動力的機器；如BT組研究可管20000工程師的機器。玩具和游戲1990年企圖用基本人工智能大量為教育和消遣生產民用產品。大眾在生活的許多方面都在應用人工智能技術。音樂技術常會影晌音樂的進步，科學家想用人工智能技術盡量趕上音樂家的活動；現正集中在研究作曲，演奏，音樂理論，聲加工等。多功能人工智能通用應用系統在傳統行業應用如何，錦中 (無錫) 科技能講？新吳區人工智能通用應用系...

現代人工智能的發展起始于20世紀50年代中期，當時的一批研究者對于強人工智能的出現抱有強烈信心。赫伯特·亞歷山大·西蒙（Herbert A.Simon）預言：“在20年之內，機器就能夠做到一個人能做到的任何事” [2]。1956-1974年的***個黃金時代見證了機器定理證明和邏輯推理的突破。1974-1980年，因過于強調通用求解方法，忽略了知識表征，導致了***次寒冬，主流的研究方法逐漸從通用目的轉向針對特定領域。1980-1987年迎來了發展的第二個繁榮期，知識庫和知識工程是主要的研究對象。而在1987-1993年，由于“符號落地”和“常識獲取”的發展制約，人工智能遭遇第二次寒冬。多功能...

可解釋性 可解釋人工智能指的是智能體以一種可解釋、可理解、人機互動的方式，與人工智能系統的使用者、受影響者、決策者、開發者等，達成清晰有效的交流溝通，有效地“解釋”自身行為和決策，以取得人類信任，同時滿足各類應用場景對智能體決策機制的監管要求。解釋是一個多輪次溝通的過程，其目的在于取得對方的理解、建立信任、達成合作、提高協作的效率。智能體只有有效地“解釋”自己，才能取得用戶的“信任”，從而產生高效的人機協作。北京通用人工智能研究院于2022年發表了“實時雙向人機價值對齊 Bidirectional human-robot value alignment”研究，論文同時被Science官網和Sc...

1990年代至今，人工智能開始進入平穩發展期，分化成幾個子領域，包含計算機視覺、自然語言處理、認知與推理、機器學習、機器人學、多智能體領域等。每個領域均出現過突破性的成果，但是每個**的成果局限在自己的子領域中，人工智能距離達到人類通用且泛化的智能水平仍然相差甚遠。2004-2007年左右，研究通用目的系統的呼聲重新在主流AI領域內外興起，“集成AI（integrated AI）”、“通用系統（general-purpose system）”、“人類水平AI（human-level AI）”等主題逐具討論度。2008年后，諸如Conference Series on Artificial Ge...

人工智能研究員尼爾斯·尼爾森（Nils J.Nilsson）在其論文中提出了該測試方法。這項測試要求人工智能程序應該能夠執行原本由人類負責的工作，并得到同等甚至更好的工作結果。通智測試2023年8月9日，朱松純教授帶領跨媒體通用人工智能全國重點實驗室的團隊在中國工程院院刊Engineering上發表了題為《通智測試：通用人工智能具身物理與社會測試評級系統》 [6]的文章，提出了通用人工智能的一套分類方法。文章依據發展心理學和心智理論，參考人類嬰幼兒發育的測試標準，研究總結出一種基于能力（U系統）和價值（V系統）的UV通用人工智能的評測方法，并開發了復雜動態的物理場景（模擬仿真）和社會交互（混合...

深度學習：一種特殊的機器學習的方法，使用類似人腦的神經網絡結構處理復雜的數據模式，廣泛應用于圖像和語音識別。自然語言處理（NLP）：使計算機能夠理解和生成人類語言，包括機器翻譯、情感分析和聊天機器人。計算機視覺：賦予計算機“看”的能力，讓他們能夠識別和處理圖像和視頻中的內容。機器人過程自動化（RPA）：使用軟件機器人自動執行重復性的業務流程任務。AI在醫療領域的應用尤為***，尤其是在疾病診斷和預測方面。通過深度學習算法，AI可以分析海量的醫學圖像和數據，識別出早期病變的跡象。IBM的WatsonHealth系統已經在**診斷中表現出了驚人的準確性，它能夠快速篩選患者的病歷和醫學文獻，提供比較...

具身智能 具身智能是智能體使用身體完成物理任務的現象，其**之一是“知行合一”。中國哲學家早已認識到“知行合一”的理念，即人對世界的“知”建立在“行”的基礎上，這也是通用智能體能否真正進入物理場景和人類社會的關鍵所在。其**之二在于“身體力行”。只有將智能體放置于真實的物理世界和人類社會中，讓它們躬“身”體驗環境物體、符合物理因果，才能切實了解并習得真實世界中事物之間的物理關系和不同智能體之間的社會關系。關鍵問題6：社會智能 社會智能是人類在適應更為復雜的社會情境中所展現的社會認知能力。從進化的角度看，社會智能的發展對于人類的適應至關重要。社會智能具有密不可分的三方面：社會感知、心智理論和社會...