人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理中的应用有哪些
当谈到人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理领域的应用时，我们可以看到它们正发挥着重要的作用。人工智能技术利用计算机科学和机器学习算法，使得计算机能够模仿人类的智能行为和决策过程。
人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理领域有广泛的应用。以下是这些领域中人工智能的一些常见应用：
图像处理：图像分类和识别：利用深度学习和卷积神经网络等技术，实现图像的分类和识别任务，例如物体识别、人脸识别等。目标检测和跟踪：通过训练神经网络模型，实现对图像中特定目标的检测和跟踪，例如行人检测、车辆跟踪等。图像生成和增强：利用生成对抗网络（GAN）等技术，生成逼真的图像，并进行图像增强，例如超分辨率图像生成、图像修复等。语音识别：语音转文本：利用深度学习模型，将语音信号转化为文字，实现语音识别任务，例如语音助手、语音转写等。语音情感分析：通过分析语音信号的声调、语速等特征，实现对语音中情感的识别和分析。自然语言处理：文本生成和翻译：通过神经网络模型，实现文本的生成和翻译任务，例如文本摘要生成、多语言翻译等。问答系统和对话机器人：利用自然语言处理和知识图谱等技术，实现智能问答系统和对话机器人，能够回答用户的问题和进行自然对话。整理了有关人工智能的籽料，有图像处理opencv自然语言处理、机器学习、数学基础等人工智能资料，深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记）关注公众H：AI技术星球 回复 123这些只是人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理领域中的一些应用示例，随着技术的发展和创新，还会出现更多新的应用和突破。人工智能的应用不仅限于这些领域，还延伸到医疗诊断、智能交通、金融风控等多个行业。随着技术的进步和数据的丰富，人工智能在各个领域的应用将会更加广泛和深入。适应人工智能驱动科研新范式
当前，随着新科技革命和产业变革深入发展，人工智能技术不断突破并向科研领域广泛渗透，为科研工作注入了新元素、新动能，对科研效率提升和范式变革形成显著催化作用，现代科研活动由此更加高效、精准，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿，必将为未来科技发展开启全新局面。
近年来，我国人工智能技术快速发展，科研数据和算力资源日益丰富，顺应新时代新趋势，利用新技术新优势，推动人工智能赋能科学研究恰逢其时、大有可为。
应用场景是新范式的孕育土壤和实训基地，人工智能技术与科学研究互动互促需要在诸多应用场景中反复实践、不断完善，随着应用范围不断拓展延伸，科研能力持续实现智慧升级。为此，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，基于促进科学研究更加紧密拥抱人工智能技术，拓展人工智能技术在数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等重大科学领域的应用。充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，围绕具有典型代表意义和辐射带动性的基础科学、应用科学领域，创造更多实战式应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，不断探索重大科学问题研究突破的新路径、新范式，持续积累可复制可推广的经验做法。
人工智能技术在科研活动应用中涉及多专业、多环节，离不开不同类型、不同链条主体机构的合理分工和有效协作。为此，要鼓励企业运用人工智能开展关键技术研发、新产品培育等科研活动，支持高校、科研院所、新型研发机构探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发的先进模式，培育壮大一批跨界技术转化和企业孵化机构、科研中介服务机构，探索多元主体合作协作新机制。面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。支持成立“人工智能驱动的科学研究”创新联合体，搭建国际学术交流平台。
适应性人才是新范式突破和推广的根本源泉。提高人工智能技术在科学研究领域的应用水平，既需要人工智能和相应学科的专业人才，也离不开跨领域复合型人才为跨界沟通协作提供高效支撑，这需要多渠道构筑相关人力资源引育平台和机制。为此，要多渠道培养和汇聚跨越人工智能和专业领域的复合型人才。支持更多数学、物理等科学领域的科学家、研究人员投身相关研究，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置科技创新类专业课程，提升人工智能专业学生科研专业素养。鼓励开展相关人才培训，通过开设研修班、开展实践交流、组织专题培训等多种形式，培养一批人工智能与专业科研能力兼顾的复合型人才。鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式支持相关优秀人才和科研团队开展智慧赋能科研工作。（张璐璐）
人工智能领域2023年是属于“大模型”的一年｜2023世界人工智能大会
转自：新民晚报
图IC如果你还没有听说过“大模型”，那么你的生活距离科技可能有点远了。如果说去年人工智能领域的关键词是“元宇宙”的话，那么2023年无疑是属于“大模型”的一年。迄今，国内的科技公司、高校、研究机构已经发布了数十款人工智能大模型产品，“百模大战”一触即发。在即将于上海举行的2023世界人工智能大会上，也将汇聚国内外大模型明星团队。其中，百度文心、阿里通义、华为盘古、讯飞星火、商汤日日新等30余个大模型悉数登场。大模型语料联盟、测评平台、测试标准及AIGC白皮书等一批重磅成果将在大会期间集中启动或发布。逐鹿“大模型”，会如何左右人工智能的发展，又最终会给生活带来什么样的影响？本届大会，或许会给出一些答案。“大力出奇迹”超普通用户预期很多人或许没有在意，在去年的世界人工智能大会上，大模型已经悄然来到了我们身边——中国科学院自动化研究所和华为联合开发的全球首个三模态大模型“紫东太初”斩获大会最高奖项SAIL奖，在工业质检、影视创作和手语教学等领域展现不错的能力。但你要问普通人对“大模型”的认识，更多人会给出ChatGPT的答案。的确，自从发布之后，它在短短两个月内就拿下了活跃用户1亿的成绩，远远甩开了其他应用。ChatGPT写诗、写小说、敲代码，几乎无所不能，掀起一场人工智能风暴。ChatGPT之所以火出圈，特别之处在于，它能被普通用户观察到，并超过了人们对于人工智能的期待。据业内人士分析，以ChatGPT为代表的大模型目前在多个方面有价值：帮用户生成一段内容作为初稿，用户再去修改；把信息有条有理地呈现出来，给用户提供启发和灵感；当然，还有娱乐的功能。首届世界人工智能大会或许是一道分水岭。在它启幕前，小模型是人工智能理解人类语言的主流技术，最为人熟知的可能就是下围棋了——标注好数据，进入模型训练。不过也好理解，小模型无法用于其他任务，数据标注成本也极高。当时的人工智能行业，在机器学习等诸多技术领域已然进入瓶颈。后来，谷歌发表论文，引入自注意力机制学习文本，神经网络需要学会自动判断哪些词语对理解句意最有帮助，而不是“全文死记硬背”，不再像过去一样需要大量精标样本，有人戏称，大模型某种意义上是“大力出奇迹”的“暴力美学”——充分利用网上海量的未标注数据，模型的规模和能力得到显著提高，加之大模型具有非常强的通用能力，只需经过少量参数微调，就可以用于不同任务。科大讯飞董事长刘庆峰告诉记者，认知智能大模型的智慧涌现，有望改变现有的信息分发获取方式、革新内容生产模式、全面升级人机交互方式以及加速“AIforScience”的发展，将有可能给整个社会带来颠覆式影响。考量因素不再“简单粗暴”可以说，人工智能大模型是在一夜之间热得发烫的。仅仅是去年，人工智能还因商业化困局而被外界诟病，而ChatGPT好似搅动大模型江湖的鲶鱼，一时间，各类选手纷纷“下场”——《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至6月，我国10亿级参数规模以上大模型已发布79个，现已在大模型方面建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，形成紧跟世界前沿的大模型技术群。移动互联网时代的第一场硝烟弥漫的“千团大战”，或许已经渐渐被人淡忘，而人工智能时代的“百模大战”则将掀起又一次的持久战：百度在今年3月16日发布了“文心一言”；阿里的“通义千问”从4月7日起开始企业内测；商汤科技在4月10日的技术交流会上推出“日日新”大模型体系；科大讯飞在5月6日举行星火认知大模型成果发布会……“百模大战”之际，各家的大模型能力究竟几何，是最令外界好奇的。以往，“大厂选手”会“简单粗暴”地比拼参数量，可这个标准早已不能当作衡量大模型能力的唯一参考了。在中国工程院院士邬贺铨看来，评价大模型水平应该是多维度的，全面性、合理性、使用便捷性、响应速度、成本、能效等。尽管如何评价大模型的实力还缺乏统一标准，但大模型的能力已然可以通过学术层面的评估以见一斑——面向人类设计的高难度、综合性考试被越来越多地引入对大模型的智能水平进行评测。在今年高考首日，上海人工智能实验室发布千亿级参数大语言模型“书生·浦语”，联合团队选取了20余项评测对其进行检验，结果显示：“书生·浦语”在多项中文考试中取得超越ChatGPT的成绩，其中就包括中国高考各科目的数据集（GaoKao）。上月下旬，商汤科技公布了自研中文语言大模型“商量2.0”在MMLU、AGIEval、CEval三个权威大语言模型评测基准的成绩。根据评测结果，“商量2.0”在三个测试集中表现均领先ChatGPT，部分已十分接近GPT-4的水平。“今天的大模型和昨天的大模型，是完全不同的两个。”这是记者在走访研发大模型的科技企业时，听到最多的一句话。开放平台带来更繁荣生态当下，生成式人工智能行业鲜花着锦，诸多大模型争相问世，但其应用仍面临能否深入行业场景的问题。星环科技市场部总经理谭彬介绍，今年是星环科技第六次参加世界人工智能大会，将在大会期间全球首发金融领域大模型星环无涯产品，“在金融量化领域，‘无涯’可回答研报分析，能对个股、债券、基金等各类市场事件进行复盘和推演，有力辅助分析师、研究员和投资经理的日常工作。”他透露，企业也会展示大数据分析大模型“求索”，“用户通过自然语言即可生成可执行SQL语句，快速获取数据库查询结果，大幅度降低数据科学家门槛。”在科大讯飞星火认知大模型问世1个多月后，其V1.5版本发布，除了开放式知识问答取得突破，多轮对话、逻辑和数学能力再升级之外，其应用落地更引人关注。记者关注到，讯飞星火认知大模型V1.5更进一步拓宽了对多行业领域的赋能。例如在医疗领域，讯飞诊后康复管理平台已落地医院。科大讯飞总裁吴晓如介绍，在患者出院康复的过程中，需要个性化的康复服务指导，但目前诊后延续性服务普遍缺失。而基于迭代优化的大模型技术，诊后康复管理平台可将专业的诊后管理和康复指导延伸到院外——根据患者健康画像自动分析，平台可为患者智能生成个性化康复计划，包括重点关注、用药指导、康复运动、出院随访、健康知识、患者咨询等，并督促患者按计划执行。“讯飞人工智能开放平台目前的开发者团队超过400万家，这一次通用人工智能所带来的生态将更加繁荣。”刘庆峰表示。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在前不久举行的中关村论坛上预测，今后所有的应用都将基于大模型来开发，每一个行业都会有属于自己的大模型，大模型会深度融合到实体经济中去。当然，很多人提出焦虑：随着大模型的发展，未来会不会替代人类的工作？这个问题，或许首先要问问科学家们，从蛋白质结构预测到气候系统建模，从引力波探测到理解宇宙，在很多领域，人工智能大模型正以较以往数倍甚至数万倍的效率，改变多学科的研究。在晶泰科技创始人、董事长温书豪看来，伟大的数学家会问为什么1+1=2，然而AI不会。AI会成为超级工具，会帮助人类记住无法记住的知识、无法计算的复杂方程，但是，深度的思考和提问的能力，人依然是独特而不可替代的。记者也在一款语言大模型里输入了这个问题，得到了这样的回答：大模型在某些领域可以提高工作效率，但它们不会完全取代人的工作。人工智能和机器学习技术的发展使得计算机能够处理大量数据、执行复杂任务并提供智能决策支持；然而，人类在很多方面仍然具有独特的优势，如创造力、情感智慧、沟通能力和适应性等。中国必须做自己的大模型显然，大模型并非一朝一夕就能够炼造的，现如今“百模大战”战况不断，本质还是过去几年技术积累的产物。不少专家指出，大模型相关新研究、新产品竞相涌现，通用人工智能正成为各国重点布局的关键赛道。“抢抓通用人工智能的发展机遇有几个基本要素。”科大讯飞董事长刘庆峰认为，第一，必须要在自主可控的平台上；第二，必须要同时做中文和英文，不只学习中国的“智慧”，还要向世界学习；第三，在“硬碰硬”的科技对比上，不仅要学习，还要想办法赶超。“中国必须做自己的大模型”，这已经成为共识。为推动人工智能创新发展，北京、上海、广东深圳等多地纷纷出台支持举措，集聚人工智能创新资源，抢抓大模型机遇，开展大模型创新算法及关键技术研究，打造人工智能创新高地。日前公布的《上海市加大力度支持民间投资发展若干政策措施》提出，充分发挥人工智能创新发展专项等引导作用，支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设。徐汇区副区长俞林伟在2023世界人工智能大会新闻发布会上透露，徐汇在游戏、医疗、金融、零售等领域，已经汇聚了一大批垂类大模型企业，将全力支持他们自研技术创新，加快打造有机循环产业发展生态。“大模型已经引发办公软件、内容创作、交互终端等领域的‘新工业革命’，业界也有共识，‘所有行业都值得用大模型重做一遍’。”俞林伟表示，“徐汇将直面企业需求和产业关切，通过率先开放应用场景等政策，引导行业内领军企业主动深化变革、提升能级，加快拥抱这一轮人工智能的发展。”同样需要正视的是，未来，要对大模型设置安全“围栏”。业内人士建议，合理利用法规应对人工智能带来的风险与冲击，形成安全“护栏”，并在其引导下营造更有活力的发展环境。新民晚报记者郜阳海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP