2023年人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)研究報(bào)告-底層算法技術(shù)支撐生態(tài)體系愈發(fā)成熟

名詞解釋(1/2)www.hanghangcha. 名詞解釋(2/2)。案。 述——人工智能基本概念?創(chuàng)新創(chuàng)造?主動感知環(huán)境?解決人類無法解決的難題?無人駕駛?智能機(jī)器人?手術(shù)機(jī)器人?智能專家系統(tǒng)?圖像識別?語音識別?語義分析?智能搜索?大數(shù)據(jù)營銷AI提供了I?創(chuàng)新創(chuàng)造?主動感知環(huán)境?解決人類無法解決的難題?無人駕駛?智能機(jī)器人?手術(shù)機(jī)器人?智能專家系統(tǒng)?圖像識別?語音識別?語義分析?智能搜索?大數(shù)據(jù)營銷AI提供了人工智能分類弱人工智能超弱人工智能超強(qiáng)人工智能、符合市場需求的AI芯 述——人工智能發(fā)展歷程1956-1970s1956-1970sWorld)概念被提出。1990年?第一個試圖解決常識問題的程序Cyc在BP算法被提出?HansBerliner打造的計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝雙陸2011年向量機(jī)(SVM)首次正?1997年，深藍(lán)成為戰(zhàn)勝國際象棋世界推動?2021年，為促進(jìn)人工智能健康發(fā)展，智能倫理規(guī)范》發(fā)布。?2022年，最高人民法院發(fā)布《關(guān)于規(guī)范。 述——人工智能技術(shù)演進(jìn)主動感知/元(強(qiáng)化)學(xué)習(xí)/邏輯推理INTELLISENSE機(jī)器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))心 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域市場概述——人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系架構(gòu)》術(shù)語術(shù)語產(chǎn)品與服務(wù)智能機(jī)器人智能運(yùn)載工具智能終端智能服務(wù) 規(guī)律經(jīng)驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)推理期:ANewell規(guī)律經(jīng)驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)推理期:ANewell 歷史數(shù)據(jù)新的數(shù)據(jù)新的數(shù)據(jù)輸入模型預(yù)測機(jī)器學(xué)習(xí)與人腦思考對比機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展路線習(xí):F.osenbla統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí):支中后期年代年代中期中期 sunnyrainalyovercastsunnyrainalyovercast多層感知器(MLP)。yyy A決策樹B決策樹C決策樹D 器輸出 k,n是k,n是K-means聚類否ACSDN心 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域市場概述——機(jī)器學(xué)習(xí)的7大操作流程測模型的好壞數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練測試集(20%)測試集、評估的指標(biāo)主要有準(zhǔn)確調(diào)整參數(shù)，改進(jìn)訓(xùn)練，讓模型更出色基于訓(xùn)練集、無需人來參與機(jī)器獨(dú)立完成預(yù)預(yù)測(開始使用)機(jī)器學(xué)習(xí)的價值所在 無監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練集測試集模型假設(shè)真相連續(xù)值聚類離散值 版本空間分類無監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練集測試集模型假設(shè)真相連續(xù)值聚類離散值 版本空間分類監(jiān)督學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)開發(fā)集學(xué)學(xué)習(xí)算法 TPU(Google)GPU(Nvidia)AI加速芯片 (IaaS)TPU(Google)GPU(Nvidia)AI加速芯片 (IaaS)UAI芯片工作流程GPU分類與特點(diǎn)計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理AI服務(wù)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練/推計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理AI服務(wù)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練/推理語音識別TensorflowTensorflow(Google)orchFBDeepMind (PaaS)異構(gòu)計(jì)算平臺CUDA(異構(gòu)計(jì)算平臺CUDA(Nvidia)(General)FPGA(Intel,Xilinx) 部署以供重新使用算法(模型庫)預(yù)處理存入數(shù)據(jù)庫測試數(shù)據(jù)細(xì)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)部署復(fù)用存入數(shù)據(jù)庫部署復(fù)用存入數(shù)據(jù)庫部署以供重新使用算法(模型庫)預(yù)處理存入數(shù)據(jù)庫測試數(shù)據(jù)細(xì)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)部署復(fù)用存入數(shù)據(jù)庫部署復(fù)用存入數(shù)據(jù)庫可為一套標(biāo)注過的圖像、視頻活結(jié)構(gòu)化數(shù)。用于預(yù)處理數(shù)據(jù)，其可能更改數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或過濾若干數(shù)據(jù)。為透過數(shù)據(jù)集訓(xùn)練過程產(chǎn)生的軟件模塊。其可輕易復(fù)用于不同設(shè)備、產(chǎn)品及解決方案。由于其可以不同配置進(jìn)行定制，因而具有廣泛用途。具有獨(dú)立功能，在行業(yè)專業(yè)知識與面向客戶的具體應(yīng)用中起到橋梁作用。 Threshold=0iWiXi軸突0突觸0or1樹突人工神經(jīng)元O=LifWiXi>0and0o/wX1(2)Threshold=0iWiXi軸突0突觸0or1樹突人工神經(jīng)元O=LifWiXi>0and0o/wX1(2)a1(2)a2(2)a3hw,b(X)LayerL3LayerL2LayerL1Xn樹突樹突軸突真實(shí)神經(jīng)軸突突觸樹突∑∑輸出層輸入層含多個隱層的深度學(xué)習(xí)模型 原理監(jiān)督學(xué)習(xí)+誤差反向傳播非監(jiān)督學(xué)習(xí)+參數(shù)逐層初始化+誤差反向傳播數(shù)據(jù)僅標(biāo)記數(shù)據(jù)可非標(biāo)記數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2-3層隱層結(jié)構(gòu)最高已達(dá)158層隱層參數(shù)初始化隨機(jī)值通過逐層初步訓(xùn)練而來算法特性易欠擬合/過擬合問題；局部最加，訓(xùn)練效果變差(梯度擴(kuò)散)可實(shí)現(xiàn)非標(biāo)記數(shù)據(jù)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)；隱層結(jié)構(gòu)可充分刻畫事物屬性；逐層訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)啟發(fā)而產(chǎn)生。第一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型是在于神經(jīng)元之間的局部連接和分層組織圖像資料來源：公開互聯(lián)網(wǎng)資料整理，行行查研究中心 模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)g基礎(chǔ)AI算子標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)AI算子標(biāo)準(zhǔn)AI模型(通用硬件)垂直領(lǐng)域AI模型(非通用硬件)基礎(chǔ)AI模型穩(wěn)定性測試精度對齊兼容適配性能測試壓力測試安裝部署 訓(xùn)練多硬件適配推 訓(xùn)練多硬件適配推理多硬件適配(云側(cè)/端側(cè))算子適配層接入設(shè)備管理層接入算算子適配層接入設(shè)設(shè)備管理層接入訓(xùn)練芯片(服務(wù)器端)驅(qū)動/算力指標(biāo)/芯片算子庫/芯片數(shù)學(xué)庫/編解碼庫/性能分析工具/容器鏡像支持訓(xùn)練芯片(服務(wù)器端)驅(qū)動/算力指標(biāo)/芯片算子庫/芯片數(shù)學(xué)庫/編解碼庫/性能分析工具/容器鏡像支持推推理芯片(服務(wù)器端/移動端/邊緣端) XXXXXX缺少特征缺少特征XXXX度度隱私保護(hù)+打破數(shù)據(jù)孤島傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型更新心 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)——計(jì)算機(jī)視覺檢測/分割檢測/分割s處理(大腦皮層某些細(xì)胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向)，然后抽象(大腦判定，眼前的物體的形狀，是圓形的)，進(jìn)一步抽象(大腦進(jìn)一步判定該物體是只氣球)。機(jī)器的方法也是對對象模型對象部件邊緣像素 圖像反射圖像拍攝信號控制顯示處理圖像數(shù)據(jù)信號輸出設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)光源照明機(jī)械手圖像反射圖像拍攝信號控制顯示處理圖像數(shù)據(jù)信號輸出設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)光源照明機(jī)械手圖像處理圖像處理指示燈指示燈對象物體資料來源：奧普特招股書，行行查研究中心 (NLU)模型訓(xùn)練取/設(shè)計(jì)模型學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)特征工程(機(jī)器)、特征選擇、模型設(shè)計(jì)(深度) (NLU)模型訓(xùn)練取/設(shè)計(jì)模型學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)特征工程(機(jī)器)、特征選擇、模型設(shè)計(jì)(深度) (NLP) (NLG) 層軟件圖像處理軟件層層軟件圖像處理軟件層IC層資料來源：行行查研究中心 所 所銷售設(shè)備基礎(chǔ)層、應(yīng)用層銷售設(shè)備基礎(chǔ)層、應(yīng)用層識別設(shè)備等后臺變現(xiàn)應(yīng)用層軟件授權(quán)應(yīng)用層SDK嵌入項(xiàng)目整合應(yīng)用層智慧城市解決方案、智慧政務(wù)及公安項(xiàng)目 ?品牌?品牌與口碑通過專業(yè)性學(xué)術(shù)會議與行業(yè)展注團(tuán)隊(duì)搭建眾包平臺高效率地采集和制作專業(yè)數(shù)據(jù)。?采購供應(yīng)商外包服務(wù)(BPO)承擔(dān)生數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注等基礎(chǔ)IAI技術(shù)在市場營銷中的應(yīng)用可以幫助企業(yè)減少獲客成本，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和管理客戶信“數(shù)據(jù)保留協(xié)議”，即AI產(chǎn)品供應(yīng)商可以在特定范圍內(nèi)使用客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行其他活動。這樣的協(xié)議為公司產(chǎn)品的營銷帶來極大的幫助與影響。?私有化部署在數(shù)據(jù)生產(chǎn)者愈加重視數(shù)據(jù)隱私與安全的背景下，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)私有化離線部署，數(shù)據(jù)存儲在客戶本地。?公有化部署服務(wù)器，可本，通過數(shù)據(jù)期巡查、反爬蟲 ToGBC產(chǎn)品訂閱/“產(chǎn)品+服務(wù)”AI生態(tài)AI發(fā)展三大基石圖像語音語義產(chǎn)品訂閱/“產(chǎn)品+服務(wù)”AI生態(tài)AI發(fā)展三大基石圖像語音語義機(jī)器人AI芯片 機(jī)器學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) AI商業(yè)化 回答問題情緒分析信息歸納圖像解釋物體識別預(yù)訓(xùn)練上下文的 文本編碼器ex1ex2ex回答問題情緒分析信息歸納圖像解釋物體識別預(yù)訓(xùn)練上下文的 文本編碼器ex1ex2ex3ex4ex5ex6ex7ex8ex921457hhhhhDD音頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文本特定任務(wù)模特定任務(wù)模型 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域典型應(yīng)用——GPT：基于TransformerrobotobeyrobotobeyTransformer解碼模塊拆解解碼模塊mmust21452145r勢在于自然語言生成。訓(xùn)練模型對比 自回歸模型+Zero/Few-Shotformerformer 監(jiān)督學(xué)習(xí)建立訓(xùn)練回報(bào)模型M進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)本階段無需人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，而是利用上一階段訓(xùn)練的RM模型的打分結(jié)果來更新?，F(xiàn)在已經(jīng)有若干個GPT模型與RM模型，這時從語料庫里不停地重復(fù)抽取、輸入，再訓(xùn)練一個PPO模型(ProximalPolicyOptimization)，這個PPO模型的參數(shù)由GPT模型進(jìn)行初始化，相當(dāng)于在若干個GPT模型回答的基礎(chǔ)上，最終形成一個回答，再將此回答輸入RM模型進(jìn)行打分，PPO模型會根據(jù)分?jǐn)?shù)作為反饋不斷改善，更新相關(guān)參數(shù)，最終學(xué)會在若干個回答中找出最佳答案。 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域典型應(yīng)用——通過語音實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互APPT-BoxIoThub藍(lán)牙藍(lán)牙主機(jī)TBOX智能收放機(jī)APPT-BoxIoThub藍(lán)牙藍(lán)牙主機(jī)TBOX智能收放機(jī)信號采集和回放文字轉(zhuǎn)語音(TTS信號采集和回放語音合成語音降噪回音消除語音降噪回音消除 (NLP)自然語言理解(NLU)對話管理(DM)語音預(yù)處理始終開啟的語音轉(zhuǎn)文字關(guān)鍵詞檢測語音轉(zhuǎn)文字語藍(lán)牙WIFI藍(lán)藍(lán)牙集成集成 輛查詢查詢詢??? (圖像標(biāo)注)錄入核審核查詢理輛查詢查詢詢??? (圖像標(biāo)注)錄入核審核查詢理理輸入?yún)⒖贾当磔v研判搜車控出 (模型的準(zhǔn)確)智能識別抓拍、實(shí)時預(yù)警反饋、立體布控稽查、車輛大數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)。智能交通綜合平臺架構(gòu)計(jì)計(jì)統(tǒng)計(jì)速統(tǒng)計(jì)置近高速公路出口坡道時，車子會傾向于直接開往出口，因此用戶必須快速將主控權(quán)拉回來(修正路徑)，直到車子離開出口坡道。但隨著經(jīng)驗(yàn)的累計(jì)，車子也慢慢降低了 (圖像)根據(jù)錯誤更新模型參數(shù) (更改數(shù)據(jù)權(quán)重)更新模型參數(shù) (更改數(shù)據(jù)權(quán)重)過車視頻回放資光學(xué)傳感器聲納傳感器光學(xué)傳感器聲納傳感器波預(yù)處理D人臉信息抓取配準(zhǔn)重建D信息抓取紅外/光紋信號半導(dǎo)體傳感器人習(xí)慣(包括敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等，與之相模板數(shù)據(jù)庫模板數(shù)據(jù)庫 調(diào)試?內(nèi)部生產(chǎn)、制造流程的優(yōu)化，對現(xiàn)有資源的有效配置?逐步開始滲透人工智能?基本完成數(shù)據(jù)化?在數(shù)據(jù)化與人工智能基礎(chǔ)上基本實(shí)現(xiàn)增加資源供給工業(yè)智能與人工智能結(jié)合，制造升級，服務(wù)轉(zhuǎn)型調(diào)試?內(nèi)部生產(chǎn)、制造流程的優(yōu)化，對現(xiàn)有資源的有效配置?逐步開始滲透人工智能?基本完成數(shù)據(jù)化?在數(shù)據(jù)化與人工智能基礎(chǔ)上基本實(shí)現(xiàn)增加資源供給工業(yè)智能與人工智能結(jié)合，制造升級，服務(wù)轉(zhuǎn)型圖像顯示工業(yè)相機(jī)圖像顯示觸摸屏傳感器傳感器?內(nèi)外部供應(yīng)鏈協(xié)同，提升運(yùn)營效率，與傳統(tǒng)的工業(yè)智能融合?形成數(shù)據(jù)傳輸、共享的生態(tài)機(jī)制?技術(shù)、設(shè)備、生產(chǎn)線等布局投入?主要利用“看科學(xué)效應(yīng)”帶來的智能?初步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化 模型算法處理模型所表征的知識適應(yīng)性內(nèi)容學(xué)習(xí)內(nèi)容適配于學(xué)習(xí)者個體的需要和能力學(xué)習(xí)者模型教學(xué)法模型數(shù)據(jù)采集反饋數(shù)據(jù)分析AI技術(shù)(如機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識別)開放學(xué)習(xí)者模型 模型算法處理模型所表征的知識適應(yīng)性內(nèi)容學(xué)習(xí)內(nèi)容適配于學(xué)習(xí)者個體的需要和能力學(xué)習(xí)者模型教學(xué)法模型數(shù)據(jù)采集反饋數(shù)據(jù)分析AI技術(shù)(如機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識別)開放學(xué)習(xí)者模型領(lǐng)域使學(xué)習(xí)對教師和學(xué)生清晰可見心使學(xué)習(xí)對教師和學(xué)生清晰可見 最外圍學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)次外圍學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)次核心學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)最核心學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)最外圍學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)次外圍學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)次核心學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)最核心學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)拍照搜題、分層排課拍照搜題、分層排課陪伴機(jī)器人、判斷學(xué)習(xí)態(tài)度口語測評、組卷閱卷作業(yè)批改虛擬場景展現(xiàn)作業(yè)布置規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑推送學(xué)習(xí)內(nèi)容偵測能力缺陷預(yù)測學(xué)習(xí)進(jìn)度環(huán)節(jié)項(xiàng)目具體說明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分發(fā)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上傳技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分發(fā)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上傳技術(shù) (參數(shù)掘者)網(wǎng)絡(luò)模型上傳訓(xùn)練參數(shù)帶有隱私保護(hù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊?模型分發(fā)?協(xié)同訓(xùn)練模型?中間參數(shù)融合?模型評估?…加密加密加密標(biāo)志物的鑒定和臨床試驗(yàn)中數(shù)字病理學(xué)數(shù)據(jù)的分采用AI視覺和圖AI認(rèn)知計(jì)算能力將已上市或處于研發(fā)管線的藥物與疾病進(jìn)行匹配，檢索分析文獻(xiàn)和臨機(jī)制等與 文本病癥輸入文本病癥輸入語音病癥輸入醫(yī)療影像輸入醫(yī)療影像輸入醫(yī)療語音云醫(yī)療語音云影影像識別病歷分析病歷建模病歷建模病歷搜索病歷搜索醫(yī)療知識建模醫(yī)療知識建模醫(yī)療醫(yī)療方案置信度醫(yī)療語義云醫(yī)療語義云醫(yī)療知識庫醫(yī)療知識庫聲學(xué)語音模型自然語音模型病歷模型醫(yī)學(xué)知識模型硬件系統(tǒng)軟件系統(tǒng)膠膠片數(shù)字化儀高速計(jì)算機(jī)醫(yī)用顯示器觀片裝置影像處理定性定量分析影像處理定性定量分析輔助決策影像處理影像處理影像分析 《干預(yù)試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)方案的推薦條目》描述AI干預(yù)對現(xiàn)場和離場實(shí)驗(yàn)環(huán)境的可獲取的數(shù)據(jù);指《人工智能試驗(yàn)報(bào)告統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)》在輸入數(shù)據(jù)的處理對于AI系統(tǒng)的性能錯誤，如何識別和分析需要給出AI干預(yù)的服務(wù)應(yīng)包關(guān)許可證的詳息及任何訪問解釋AI干預(yù)的輸入將如何對于臨床決策支持或?qū)εR資料來源：行行查研究中心促進(jìn)隱私權(quán)和數(shù)據(jù)保護(hù)。《自動駕駛法案》《保障德國制造業(yè)的未來：德國工業(yè)4.0戰(zhàn)略實(shí)施建議》《自動和聯(lián)網(wǎng)駕駛》報(bào)告《美國機(jī)器智能國家戰(zhàn)略報(bào)告》《準(zhǔn)備迎接未來交通：自動駕駛汽車3.0》《聯(lián)邦政府人工智能戰(zhàn)略要點(diǎn)》《維持美國在人工智能領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)地位的行政命令》《下一代人工智能推進(jìn)戰(zhàn)略》《人工智能技術(shù)戰(zhàn)略》《關(guān)鍵與新興技術(shù)國家戰(zhàn)略》第二個智能機(jī)器人總體規(guī)劃(2014-2018)《人工智能研究與發(fā)展(R&D)戰(zhàn)略》《歐盟人工智能》《歐洲人工智能白皮書》《人工智能：未來決策制定的機(jī)遇與影響》《在英國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)》《人工智能(AI)國家戰(zhàn)略》《產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略：建設(shè)適應(yīng)未來的英國》《2030年前俄羅斯國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略》《英國人工智能發(fā)展的計(jì)劃、能力與志向》《國家人工智能戰(zhàn)略(報(bào)告)》《國家數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》《丹麥人工智能國家戰(zhàn)略》《芬蘭的人工智能時代》《法國機(jī)器人發(fā)展計(jì)劃》《國家人工智能戰(zhàn)略》《瑞典商業(yè)和社會中的人工智能》《人工智能：讓法國成為領(lǐng)導(dǎo)者》《人工智能戰(zhàn)略》人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域政策法規(guī)——政策推動行業(yè)發(fā)展(1/2)中國人工智能行業(yè)政策法規(guī)(1/2)2022年08月《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)科技部、教育部、工信部等2021年09月《新一代人工智能倫理規(guī)范》2021年03月《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年瞄準(zhǔn)人工智能、量子信息、集成電路等前沿領(lǐng)域，實(shí)施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項(xiàng)目。聚焦高端芯片、操作系統(tǒng)、人工智能關(guān)鍵算法、傳感器等關(guān)鍵領(lǐng)域，加快推進(jìn)基礎(chǔ)理論、基礎(chǔ)算法、裝備材料等研發(fā)突破與迭代應(yīng)用。2021年01月(2021-2023年)》工信部2020年09月《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)工作指引》科技部2020年08月《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》2020年06月2020年03月《加強(qiáng)“從0到1”基礎(chǔ)研究工作方案》2020年02月《關(guān)于運(yùn)用新一代信息技術(shù)支撐服務(wù)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)工作的通知》人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域政策法規(guī)——政策推動行業(yè)發(fā)展(2/2)中國人工智能行業(yè)政策法規(guī)(2/2)2019年12月2019年10月業(yè)態(tài)，促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》設(shè)，加強(qiáng)5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，擴(kuò)大高速率、大容量、低延時網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍，鼓勵制造企業(yè)通過內(nèi)網(wǎng)改造升級實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、物互聯(lián)，為共享制造提供信息網(wǎng)絡(luò)支撐。2019年08月代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)工作指引》2019年03月人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的指導(dǎo)意見》2019年03月《2019年政府工作報(bào)告》2018年11月一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)任務(wù)揭榜工作方案》2018年06月《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計(jì)劃》2018年01月《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書2018》2017年12月《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計(jì)劃(2018-2020年)》 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域企業(yè)介紹——OpenAI(1/4)an1.17億參數(shù)。OpenAIan1.17億參數(shù)。OpenAI發(fā)布微軟取得GPT-ALLE微軟戰(zhàn)略投資微軟旗下的Azure云服務(wù)為OpenAI提總裁山姆·阿爾特曼(SamAltman)、全球在線支付平臺PayPal聯(lián)合創(chuàng)始人彼得·泰爾(PeterThiel)等硅谷科技大亨創(chuàng)立。OpenAI主要技術(shù)與產(chǎn)品介紹技術(shù)有自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，自然語言處理模型中包括GPT(1/2/3/4)2023.03GPT-4。超，系列，推出的其他影響較廣的技術(shù)與產(chǎn)品包括Codex、DALL·E2及現(xiàn)象級產(chǎn)品ChatGPT等。GPT-4可以描述并理解圖片。2023.01atGPT2023.01atGPTPLUS2022.11PT2022.05LLE2021.08odex2020GPT-3席。201520162018