人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人，它们执行各种任务的能力都有了相对的增长，人类已经可以开发出计算机系统的很多功能，涉及各种工作领域，人工智能的定义，简单来说，就是要通过智能的机器，达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么？
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的定义
人工智能的基本概念（AI）
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”
因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中，我们处理的是大量的数据，人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化，我们需要研究AI，因为它可以从数据中学习，并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学，因为数据本身不断变化，并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的，因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力，AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下，AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI，可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念，以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中，但是它们正在交叉发展中，很多的未知的领域处在研究之中，并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学，形成一个完整的科学体系。
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AI框架：支撑人工智能产业创新
原标题：AI框架：支撑人工智能产业创新
今年以来，大模型带火通用人工智能（AI）赛道。作为人工智能领域的根技术，AI框架相当于AI领域的操作系统。6月16日，以“一起昇思，无尽创新”为主题的人工智能框架生态峰会在上海举行，业界围绕大模型与科学智能领域AI框架技术展开深度交流，共同探讨AI技术创新与行业融合大背景下的AI框架生态模式与场景应用，力图推动人工智能产业创新。
大模型展现产业应用前景
“我是昇思开源社区的一名开发者，‘紫东太初’能否以中国国画的形式现场生成一幅竹林图片？”当一位现场观众提出要求，几秒钟后大屏幕上就出现了一幅竹林水墨画……峰会上，中科院自动化研究所发布的全模态大模型“紫东太初”2.0现场展示的图像生成能力令人惊叹。
除了支持图像生成，“紫东太初”2.0还支持多轮问答、文本创作、3D理解、信号分析等跨模态任务，例如在三维场景里实现精准定位、通过图像与声音的结合完成场景分析等。
中科院自动化研究所所长徐波介绍，“紫东太初”全模态大模型是在多模态大模型“紫东太初”1.0基础上升级打造的2.0版本，在语音、图像和文本三模态的基础上，加入视频、信号、3D点云等模态数据，突破了认知增强的多模态关联等关键技术，具备全模态理解能力、生成能力和关联能力。
“紫东太初”2.0可以理解三维场景、信号等数字物联时代的重要信息，完成了音乐、图片和视频等数据之间的跨模态对齐，能够处理音乐视频分析、三维导航等多模态关联应用需求，并可实现音乐、视频等多模态内容理解和生成。本届峰会首次对外实时展示了该模型在音乐理解与生成、三维场景导航、信号理解、多模态对话等方面的全新功能。
“从1.0到2.0，‘紫东太初’大模型打通了感知、认知乃至决策的交互屏障，使人工智能进一步感知世界、认知世界，从而延伸出更加强大的通用能力。”徐波说。
目前，“紫东太初”大模型在神经外科手术导航、短视频内容审核、法律咨询、医疗多模态鉴别诊断、交通违规图像研读等领域展现出一定的产业应用前景。例如在医疗场景，“紫东太初”大模型部署于神经外科机器人MicroNeuro，可实现在术中实时融合视觉、触觉等多模态信息，协助医生对手术场景进行实时推理判断。
据徐波介绍，基于“紫东太初”2.0的全栈国产化、低代码一站式开发的“紫东太初”开放服务平台已上线，支持公有云、私有云一键部署，使能行业大模型高效率开发。“未来3至5年，包括‘紫东太初’在内的我国大模型技术，将在促进数字经济发展方面发挥重要作用，进一步提升各行业的劳动生产率。”
AI框架支撑大模型“快跑”
“从算法到硬件、算力，‘紫东太初’都是‘中国造’。”中科院自动化研究所紫东太初大模型研究中心常务副主任王金桥介绍，大模型算法为中科院自动化研究所自研，以国产化人工智能硬件和框架作为基础，算力则由武汉人工智能计算中心提供支持，“在国产软硬件的支撑下，我们的大模型一样能跑得很好、很快。”
支撑“紫东太初”的人工智能框架正是华为公司的昇思。据昇思开源社区理事长丁诚介绍：“人工智能框架是人工智能技术体系的核心中坚，向下赋能多样化算力，通过高效调度发挥系统最佳性能；向上孵化各类创新算法模型，给用户提供便捷的操作接口。”
本届峰会上，上海昇思人工智能框架和大模型创新中心正式启动。该创新中心的定位是以华为公司的人工智能框架昇思为基础，支持全国范围的人工智能技术企业、高校与科研院所孵化大模型、研究科学智能技术，进而在互联网、金融、教育等关键产业方向上打造富有竞争力的人工智能应用场景，推动产业集聚。上海人工智能实验室、上海交通大学、中国商飞上海飞机设计研究院、中国科学院上海药物研究所、云从科技等首批22家单位正式入驻创新中心。入驻单位将联合昇思开源社区进行大模型创新与人工智能产学研转化，助力创新中心成为人工智能技术与应用创新的“发源地”。
数据显示，华为昇思自2020年3月28日开源以来，社区已累计1.3万贡献者、474万下载量，服务企业数量5500家、开源模型400多个，与240家科研院所展开合作，发表顶级会议论文超过900篇。具体来看，昇思一方面依托大模型和科学智能创新成果，成立了遥感、流体、多模态三大产业联合体，加速技术成果转化；另一方面向端、边、云全场景开放，适配国内主流的人工智能芯片和硬件设备超过20款。
峰会上，丁诚介绍了昇思开源社区面向未来的四大创新方向，包括基于“构建大模型全流程使能、科学计算新范式”的技术创新，以加速AI新应用的孵化；基于“大模型平台、StudyGroup、极客周、全球开源生态”的运营创新，让社区成果更高效地推广到用户；基于“面向学习、成长、研究的不同阶段开发者提供不同培养模式”的人才创新，培育AI产业土壤；以及基于“建立产业联合体、行业专区等新手段，持续完善多样化算力和硬件支持”的生态创新。
“科学智能”成下一个“爆点”
“作为后发框架，要想技术超越或者领先，核心就是找到AI技术变革的下一条新赛道，只有当新赛道出现的时候才有超车的机会。”丁诚表示。
相对于国际上较早开源的AI框架，昇思的确是后来者。早在三年之前，昇思就开始布局大模型技术，也获得了一系列大模型原生生态创新成果。那么在下一个时代，新赛道是什么？答案很可能是“科学智能”。
“在每一个科学问题里可能都包含着一个基本的数学方程。例如在流体力学计算中会大量消耗算力，但其实数学原理很简单，就是一个纳维-斯托克斯方程的求解。如果用传统方法计算可能需要几十年、上百年算不完的问题，用AI的方式就有可能10倍或者100倍地加速求解。”丁诚解释。
据业内人士介绍，从最新的国际顶级期刊不难发现，从人工智能驱动的蛋白质功能机理探索和理性设计，到基于人工智能的药物发现和药物优化，从酶改造与生物基化学品的生成，再到科学育种与气象预测——不论是微观世界的多尺度探索，还是宏观、微观科学成果的应用，人工智能求解高维函数、解决复杂问题的优势正在持续释放。从生命体的基本组成到世界工业的基本要素，人工智能不仅是解决具体问题的有力工具，更成为重新定义科学问题的系统性思路。
本届峰会上，中国科学院张东辉院士的主题演讲《关于昇思MindSpore在计算化学中应用的设想》介绍了与昇思团队合作研发高性能水团簇分子势能模型，借助AI之力揭示水的种种特性。
“在昇思发布的2.0版本当中提出了科学计算融合架构，目的就是在这个新赛道里获得更多的技术领先机会，打造自己的原生生态。”丁诚表示。（□记者吴蔚北京报道）