人工智能常用算法模型
人工智能常用算法模型 人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它可以通过学习、推理和自我修正来完成各种任务。AI的核心是算法模型，这些模型是用来处理数据和生成预测的数学公式。在本文中，我们将介绍人工智能常用的算法模型。 1. 线性回归模型 线性回归模型是一种用于预测连续变量的算法模型。它基于输入变量和输出变量之间的线性关系，通过最小化误差来确定最佳拟合直线。线性回归模型广泛应用于金融、医疗、市场营销等领域。 2. 逻辑回归模型 逻辑回归模型是一种用于分类问题的算法模型。它基于输入变量和输出变量之间的非线性关系，通过最大化似然函数来确定最佳拟合曲线。逻辑回归模型广泛应用于医疗、金融、电子商务等领域。 3. 决策树模型 决策树模型是一种用于分类和回归问题的算法模型。它基于输入变量和输出变量之间的非线性关系，通过构建一棵树来确定最佳拟合曲线。决策树模型广泛应用于金融、医疗、电子商务等领域。 4. 支持向量机模型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。（何喜军张惠娜）
[责编：陶媛]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可解释的人工智能：从黑匣子到透明模型
0分享至随着人工智能越来越多地介入我们的生活，许多人对其持怀疑态度，甚至不敢将微不足道的决策交给它。其中一个原因是我们往往无法解释人工智能的决策过程，因为复杂模型的行为就像一个黑匣子一样。通过提高人们对人工智能决策过程的理解，可以增加对人工智能的信任和接受度。目前，公众对人工智能的了解仍然有限，但更好的模型可解释性和透明度可以显著提高人工智能的接受度。在关于可解释和透明的人工智能主题的系列文章的第二部分中，您将了解到以下几个好处：1.提高人工智能在社会中的可信度和接受度如果我们能够除了结果本身外，还能解释我们是如何得出这些结果的，人工智能本身以及我们在其帮助下获得的预测就更容易被社会所接受。例如，银行不会仅根据人工智能的推荐批准贷款给年轻人。了解这些建议背后的原因是非常重要的，因为它可能会影响银行员工后续的决策。是因为客户收入较低，所以他们需要寻找更高薪工作或降低要求吗？还是因为客户的就业时间太短，再等几个月就可以获得贷款？这个例子突显了人工智能的决策对个人生活的重大影响，并强调了可解释性和透明度的重要性。2.在已有大量数据的领域发现新知识（例如物理学和化学）如果我们能够弄清楚人工智能在这些领域做出决策的原因，我们就能够发现之前人类未曾察觉到的关联性。虽然通常是人类教导人工智能做出正确的决策，但人工智能可能会取得与人类相当甚至更好的结果。这就引发了一个问题：人工智能是否在某些领域达到了我们作为人类所没有的知识？这种逆向工程的过程帮助我们理解一个有效系统的内部工作机制。例如，著名的AlphaGo1算法就是一个例子。该算法提出了之前未知的策略，从而成为第一个在围棋比赛中击败人类冠军的人工智能。如果我们能够在医学领域做类似的事情会怎样呢？如果算法在数据中发现疾病与人体区域或过程之间的联系，而这些联系是我们人类以前不知道的，将会有怎样的影响？因此，可解释性方法可以成为发现新知识的途径。3.揭示人工智能模型中编码的偏见、倾向或后门与伦理的交叉点目前，最常用的人工智能模型是在学习过程中使用人类提供的示例。例如，如果我们想要创建一个模型来模拟社交媒体平台Twitter上的辩论者，最自然的做法是在学习过程中向模型展示大量来自Twitter的真实对话。然而，正如微软进行的著名实验所显示的那样，该模型不仅学会了正确使用英语并从人类辩论者的推文中形成有意义的句子，还从中获得了一些额外的内容——包括偏见和扭曲。ChatbotTay变成了一个种族主义者。可解释性方法可以成为早期检测模型中编码的隐藏偏见的重要工具。如果我们知道模型做出决策的依据以及它从人类提供的训练数据中学到了什么知识，我们就能更好地发现类似缺陷。这不仅仅局限于无意中引入模型的偏见和偏差，还涉及到打击故意插入所谓的"后门"，这种后门可能会被攻击者用来影响模型的行为。例如，现代车辆使用人工智能来识别交通标志。特别是对于自动驾驶汽车来说，正确识别停车标志可能意味着安全驾驶和发生事故之间的区别。总而言之，可解释性和透明度对于人工智能的发展和应用具有重要意义。它们可以提高人们对人工智能的信任和接受度，促进新知识的发现，并揭示模型中的偏见和后门。通过努力构建可解释且透明的人工智能模型，我们可以更好地应对人工智能在社会中的挑战，并确保其对人类的利益产生积极的影响。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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