人工智能是社會發(fā)展和技術創(chuàng)新的產物,是促進人類進步的重要技術形態(tài)。人工智能發(fā)展至今,已經成為新一輪科技革命和產業(yè)變革的核心驅動力,對各行各業(yè)均產生了深遠和廣泛的影響。各類人工智能技術已經被廣泛應用于生產生活、科研教育、國防建設等眾多領域。人工智能前沿技術是引領人工智能2.0時代發(fā)展的風向標。本書將展開回顧近年來人工智能技術的發(fā)展歷史,介紹人工智能技術的最新發(fā)展情況、在各行各業(yè)的最新應用及其可能帶來的問題,本書的最后,針對人工智能技術發(fā)展的潛在風險,作者將著力探討可行的解訣方案。
之江實驗室是浙江舉全省之力打造的重大科技創(chuàng)新平臺。該實驗室聚焦人工智能和網絡信息兩大領域,布局智能感知、智能網絡、智能計算和智能系統(tǒng)四大方向,開展基礎性和前沿性技術研究。
之江實驗室智能社會治理研究中心,是依托之江實驗室技術儲備,圍繞科技與人類社會發(fā)展關系開展研究的人文、社會、科技交叉的研究機構。該中心自2019年7月成立以來,圍繞數字政府、城市管理、養(yǎng)老、環(huán)境治理、教育、文旅等領域開展了一系列人工智能與社會治理的研究實踐工作,為深入開展人工智能的應用推廣提供了具有影響力的有效支撐。
前傳
2021 年人工智能十大事件回顧
事件一 光子計算有望加快人工智能運算速度 / 3
事件二 OpenAI 提出全新強化學習算法,玩游戲完勝人類 / 6
事件三 “九章二號”和“祖沖之二號”實現“量子霸權” / 9
事件四 谷歌造出“時間晶體”,挑戰(zhàn)熱力學第二定律 / 12
事件五 腦機接口新突破,從癱瘓失語患者的大腦皮層解碼單詞 / 15
事件六 AlphaFold 2 解鎖 98.5% 人類蛋白質組結構 / 17
事件七 DeepMind 利用人工智能提出和證明數學定理 / 21
事件八 美國國家人工智能安全委員會通過756 頁人工智能戰(zhàn)略
報告,建議對中國半導體產業(yè)實施“卡脖子戰(zhàn)略” / 24
事件九 中國反壟斷“大年”,互聯網巨頭監(jiān)管不斷加碼 / 26
事件十 Z高人民法院發(fā)布司法解釋規(guī)范人臉識別應用 / 29
邁向更廣闊的未來 / 32
第一篇
人工智能技術簡介
第一章 人工智能基礎技術 / 34
一、人工智能芯片技術 / 34
(一)概述 / 34
(二)人工智能芯片發(fā)展趨勢 / 35
二、人工智能算法 / 37
(一)傳統(tǒng)機器學習算法 / 37
(二)深度學習算法 / 39
(三)深度學習研究熱點 / 53
(四)人工智能算法未來發(fā)展趨勢 / 65
三、人工智能數據集 / 66
(一)常見人工智能數據集 / 66
(二)人工智能數據集的未來發(fā)展趨勢 / 71
四、人工智能框架 / 72
(一)主流深度學習框架對比 / 72
(二)深度學習框架未來發(fā)展趨勢 / 75
第二章 先進計算技術 / 77
一、類腦計算 / 77
(一)類腦計算定義 / 77
(二)類腦計算Z新進展 / 77
(三)類腦計算發(fā)展趨勢 / 78
二、量子計算 / 79
(一)量子計算定義 / 79
(二)量子計算Z新進展 / 80
(三)量子計算發(fā)展趨勢 / 82
三、 DNA 計算 / 83
(一) DNA 計算定義 / 83
(二) DNA 計算Z新進展 / 83
(三) DNA 計算發(fā)展趨勢 / 84
第一篇結語 / 85
第二篇
人工智能應用
第三章 人工智能在農業(yè)領域的應用進展 / 88
一、領域宏觀背景和重點問題 / 88
二、政策分析 / 91
三、技術應用現狀 / 94
(一)生產要素管理與農情監(jiān)測 / 94
(二)作物管理 / 98
(三)病蟲害監(jiān)測與治理、雜草治理 / 101
(四)采收機器人 / 104
(五)禽畜養(yǎng)殖管理 / 106
(六)基因工程育種 / 108
四、存在的問題及挑戰(zhàn) / 112
五、領域未來發(fā)展趨勢 / 114
第四章 人工智能在工業(yè)領域的應用進展 / 115
一、政策分析 / 116
二、技術應用現狀 / 119
(一)人工智能在工業(yè)設計階段的應用 / 120
(二)人工智能在工業(yè)生產階段的應用 / 123
(三)人工智能在工業(yè)運維階段的應用 / 126
(四)人工智能在工業(yè)檢測階段的應用 / 130
(五)人工智能在工業(yè)物流階段的應用 / 135
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 138
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 141
第五章 人工智能在醫(yī)療領域的應用進展 / 142
一、政策分析 / 142
二、技術應用現狀 / 144
(一)虛擬助理 / 146
(二)醫(yī)學影像 / 149
(三)輔助診療 / 150
(四)藥物研發(fā) / 152
(五)健康管理 / 154
(六)醫(yī)院管理 / 156
(七)疾病預測 / 158
(八)醫(yī)學教育科研 / 159
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 161
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 163
(一)人工智能癌癥治療 / 163
(二)人工智能計算制藥 / 164
(三)人工智能精準醫(yī)療 / 164
(四)人工智能公共衛(wèi)生 / 165
(五)人工智能腦機接口 / 165
第六章 人工智能在金融領域的應用進展 / 167
一、政策分析 / 168
二、技術應用現狀 / 170
(一)人工智能 + 財富管理 / 170
(二)人工智能 + 風險管理 / 171
(三)人工智能 + 金融安全 / 173
(四)人工智能 + 金融咨詢 / 174
(五)人工智能 + 區(qū)塊鏈 / 176
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 177
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 179
第七章 人工智能在交通物流領域的應用進展 / 181
一、政策分析 / 181
二、技術應用現狀 / 182
(一)新一代人工智能加快推動交通物流智慧化發(fā)展 / 183
(二) 新一代人工智能驅動交通物流領域新業(yè)態(tài)、新模式、
新產業(yè) / 189
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 191
(一)數據孤島問題突出,數據資源融通困難 / 191
(二)技術與應用尚存鴻溝,核心產業(yè)受制于人 / 193
四、領域發(fā)展建議 / 194
(一)加快建設交通物流數據流通體系 / 194
(二)重點培育交通物流智能計算技術與產業(yè)體系 / 196
第八章 人工智能在軟件和信息技術服務領域的應用進展 / 198
一、政策分析 / 198
(一)數據服務、云服務、集成電路等相關領域政策 / 199
(二)電商平臺相關政策 / 202
二、技術應用現狀 / 205
(一)人工智能賦能數據服務 / 206
(二)人工智能助力信息技術咨詢 / 208
(三)電子商務平臺技術服務 / 209
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 212
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 214
第九章 人工智能在房地產領域的應用進展 / 216
一、政策分析 / 217
二、技術應用現狀 / 218
(一)通過人工智能提升土地評估的效率和精準性 / 218
(二)基于大數據和隱私計算洞察客戶需求 / 220
(三)人工智能輔助規(guī)劃和建筑方案設計 / 221
(四)建筑機器人代替人力高效、安全施工 / 222
(五)智能客服極大節(jié)約人力成本 / 223
(六)物聯網助力智慧物業(yè)建設 / 225
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 226
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 227
(一)智慧城市成為房地產業(yè)發(fā)展的新業(yè)態(tài) / 227
(二)人工智能變革傳統(tǒng)房地產業(yè)業(yè)務模式 / 228
(三)多樣化住房需求催生房地產新產業(yè) / 229
第十章 人工智能在體育領域的應用進展 / 230
一、政策分析 / 230
二、技術應用沿革 / 231
三、技術應用現狀 / 233
(一)人工智能 + 教練員 / 234
(二)人工智能 + 運動醫(yī)學 / 240
(三)人工智能 + 比賽裁判 / 242
(四)人工智能 + 體育媒體 / 244
(五)人工智能 + 健身教練 / 245
四、存在的問題及挑戰(zhàn) / 247
(一)融合進程緩慢 / 247
(二)倫理問題突出 / 247
(三)復合型人才短缺 / 249
五、領域未來發(fā)展趨勢 / 249
第十一章 人工智能在數字文娛領域的應用進展 / 251
一、政策分析 / 251
二、技術應用現狀 / 252
(一)人工智能輔助文本創(chuàng)作 / 252
(二)人工智能輔助圖像生成 / 254
(三)人工智能輔助視頻創(chuàng)作 / 256
(四)人工智能輔助數字創(chuàng)意設計 / 258
(五)人工智能輔助游戲創(chuàng)作 / 260
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 263
(一)技術方面 / 263
(二)社會倫理方面 / 264
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 264
第二篇結語 / 266
第三篇
人工智能治理
第十二章 人工智能引發(fā)的風險和挑戰(zhàn) / 268
一、技術風險 / 268
(一)數據合規(guī)與隱私保護 / 269
(二)算法歧視 / 272
(三)技術偽造 / 272
二、應用風險 / 274
(一)責任歸屬難厘清 / 274
(二)應用安全難可控 / 275
(三)自主決策易受控 / 277
三、社會風險 / 278
(一)倫理道德沖突 / 278
(二)社會就業(yè)結構 / 279
(三)公平正義 / 281
四、人工智能引發(fā)風險的原因分析 / 283
(一)算法的不確定性和復雜性 / 283
(二)數據的難追溯性和依賴性 / 284
(三)傳統(tǒng)治理的局限性 / 285
第十三章 人工智能治理的路徑初探 / 287
一、國外人工智能治理政策 / 287
(一)歐盟 / 288
(二)美國 / 290
(三)英國 / 293
(四)德國 / 294
(五)其他國家 / 295
(六)政府間國際組織 / 295
(七)行業(yè)協會 / 296
二、國內人工智能治理政策 / 297
(一)人工智能發(fā)展政策 / 297
(二)人工智能治理政策與規(guī)范 / 299
三、人工智能治理的可行路徑研究 / 302
(一)部門協作與技術融合打造數據安全 / 302
(二)政府外督和企業(yè)內省推進算法正義 / 304
(三)全方位多層次治理體系促平臺善治 / 305
十四章 構建人工智能治理體系的對策建議 / 307
一、一個目標 / 307
二、三大原則 / 308
三、多元主體 / 308
四、四種工具 / 309
(一)技術應對 / 309
(二)倫理約束 / 3 10
(三)標準規(guī)范 / 3 10
(四)法律監(jiān)管 / 3 1 1
第三篇結語 / 312