人工智能是如何工作的
人工智能是如何运作的？目前我们所见到的是人工智能技术的应用。从智能的角度来看，人工智能的功能主要表现在四个不同的层面：
理解：人工智能具备模拟数据和事件相互关联的认知能力，能够识别各种形式的信息，如文本、图像、表格、视频和语音，并推断信息。
•推理：通过逻辑，系统能够以精确的数学算法并自动化的方式连接收集到的多个信息。
在这种情况下，我们所涉及的是一种具备特定功能的系统，它可以分析输入的数据并产生“正确”的输出。这正是机器学习系统的典型例子，它通过自动学习技术使得人工智能可以学习和执行各种不同的功能。
交互（人机交互）是指人工智能与人类进行互动的工作方式。NLP（自然语言处理）系统是在这个领域大力发展的技术，它允许人类利用自然语言与机器进行交互，反之亦然。
全球各地的人工智能和应用案例展示
Facebook、谷歌、亚马逊、苹果、百度和微软这些大型企业正在积极整合创新创业公司的人工智能技术，同时也致力于启动和推进图像识别与人脸识别、语音应用和语言翻译等研究项目的发展。现在人工智能技术已经趋于成熟，已经脱离了研究阶段，真正开始应用到了日常生活中。作为消费者，我们应该对谷歌和Facebook表达感激之情；而在商业领域，人工智能技术的成熟度和可用性已经为很多行业带来了很大的改变。
营造人工智能大模型产业生态
推动人工智能大模型产业化应用是提升国家竞争力的关键举措。要抢占人工智能大模型产业发展制高点，必须加强战略规划和深度治理，推进新型算力生态基础设施建设，打造稳定可靠的算法开源生态。
不久前举办的中关村论坛人工智能大模型发展分论坛发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》提出，我国自2020年进入大模型快速发展期，目前与美国保持同步增长态势。当前，我国人工智能大模型已发布79个。此前召开的中共中央政治局会议提出，要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险。推动人工智能大模型产业化应用，是加快实现我国人工智能领域高水平科技自立自强的应时之举，也是推动我国产业优化升级、实现经济高质量发展的重要一招，更是提升国家竞争力、维护国家安全的关键举措。
营造良好的人工智能大模型产业生态，应着力解决目前我国人工智能大模型发展面临的高端算力技术不可控、大规模高质量数据集少、算法可靠性和可解释性弱等核心问题。目前，由GPU、FPGA、ASIC等加速芯片异构而成的人工智能高端算力芯片技术面临“卡脖子”风险。在高效低碳的算力网络基础设施方面，跨省域互联互通与动态调配的机制尚未建立，规模化的高端算力供给能力亟待提升。同时，高质量数据供给不足影响了大模型“智商”。这体现在高价值公共数据开放程度不足、行业及企业数据要素市场化流通不够充分、用于大模型训练的数据集规模较小等。此外，算法可解释性不强也影响了大模型的产业化应用。拥有千亿级参数的大模型算法，开发难度大、训练难度高、决策过程及结果的可解释性差、合规评估难，直接对行业大模型开发的进程有所影响。
基于此，要抢占人工智能大模型产业发展制高点，必须加强源头技术创新，打赢软硬件基础设施国产化攻坚战，化解大模型关键核心技术被“卡脖子”的风险，多措并举推动人工智能大模型产业化应用。
首先，推进新型算力生态基础设施建设。实施高端算力芯片研发重大专项扶持计划，鼓励头部企业联合高水平大学“揭榜挂帅”。建立新型研发机构，推动国产高端算力芯片实现突破。在国家“东数西算”工程背景下，推动新型算力网络基础设施建设的顶层设计，建设国家公共算力开放创新平台，搭建算力生态链，推动全国算力资源互联互通、协同共享与优化配置。
其次，构建规模大、质量高的数据生态。完善国家公共数据开放标准和平台，推动高价值公共数据开放与多元化授权运营，引导行业、企业大数据有条件开放、融通并进场交易，形成多模态、多领域的大规模数据集。打造数据集精细化标注的众包服务平台和数据质量评估标准体系，建设高质量中文语料库。构建敏感领域数据隐私保护的监管体系和技术服务体系。
再次，打造稳定可靠的算法开源生态。建立大模型算法及工具开源平台，完善具有稳定性、可靠性和安全性的算法监测标准和技术体系。实施行业大模型产品和服务的登记备案、安全评估及潜在风险预测的审查机制。鼓励平台企业积极开展算法创新探索与应用，赋能中小企业降本增效并创新商业模式，深化数字化转型并引领高质量发展。
最后，加强人工智能大模型的战略规划和深度治理。制定人工智能大模型产业发展规划，对大模型技术研发和产业应用给予相应的政策、资金和人才等支持。推动算力、算法、数据、应用场景等上下游产业无缝衔接与协同联动，实现大模型产业相关要素跨语言、跨模态、跨任务、跨行业融合发展。加强人工智能大模型深度治理的国际合作，推动技术向善发展，促进大模型产业高质量发展。
责任编辑：宋蔚人工智能图片版权归原作者所有，如有侵权请联系我们，我们立刻删除。相关新闻人工智能加速基础研究变革推动人工智能创新与治理协同发展以人工智能为引擎推动产业智能化发展人工智能帮助理解真实的大脑
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