人工智能的三大特征
原标题：人工智能的三大特征一、通过计算和数据，为人类提供服务
从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。
二、对外界环境进行感知，与人交互互补
人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。
三、拥有适应和学习特性，可以演化迭代
人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能教育的现状与前景分析
人工智能和教育的关系越来越密切，因为它可能革新我们的教学方式。相关数据表明，全球大约有2.65亿儿童不能上学，还有约6亿儿童的小学数学、写作、阅读等都不熟练，而人工智能作为新兴技术，已经剧烈改变了孩子们的教育模式。
人工智能可以让声音转换成文字，能通过拍照的方式将纸上的文字全部转换为电子文档，数学、物理等学科都可以通过人工智能来进行批改。也可以帮助说方言的孩子学习普通话和外语。技术的提升和机器的运算处理不断升级，都为人工智能的发展提供了极大的动力支持，也为教育带来了更加便捷的方式。
未来AI+教育应用场景
01
教育环境
利用计算技术实现物理空间和虚拟空间的融合、基于人工智能技术作为智能引擎，建立支持多样化学习需求的智能感知能力和服务能力。
02
学习过程
在各类人工智能技术的支持下，构建认知模型、知识模型、情境模型，并在此基础上针对学习过程中的各类场景进行智能化支持，实现学习者和学习服务的交流、整合、重构、协作、探究和分享。
03
教育评价
在试题生成、自动批阅、学习问题诊断等方面发挥重要的评价作用，还可以对学习者学习过程中知识、身体、心理状态的诊断和反馈，在学生综合素质评价中发挥不可替代的作用，包括学生问题解决能力的智能评价、心理健康检测与预警、体质健康检测与发展性评估，学生成长与发展规划等。
04
教师助理
替代教师日常工作中重复的、单调的、规则的工作，还可以增强教师的其他工作能力，使得教师能够处理以前无法处理的复杂事项。对学生提供以前无法提供的个性化、精准的支持，传授知识效率大幅度提升，有更多的时间与精力来关注每个学生的身心全面发展。
05
管理与服务
通过大数据的收集和分析建立起智能化的管理手段，形成人机协同的决策模式，洞察教育系统运行过程中问题本质与发展趋势，有效提升教育质量并促进教育公平。
人工智能在传统教育领域的广泛应用，为传统的教育模式注入了新的活力。推动了教学与管理模式的变革，也使教育在一次又一次的变革中不断探索新的方向。未来，在人工智能时代，全智能化、个性化的优质教育或许离我们并不遥远。返回搜狐，查看更多
人工智能时代学校教育的现状及发展趋势
（二）积极开展教师人工智能教育培训
教师作为学生培养者、人工智能教育实践者，提升自身人工智能素养是实现教育现代化的重要保障。针对当前教师对人工智能教育认识分化，人工智能教育利用不合理情况，学校与教育主管部门应定期对教师进行相关教育培训。第一，深入调查研究了解当前教师关于人工智能教育认识程度、使用熟练度、存在具体问题及相关建议，由此制定具有针对性的培训内容。第二，针对调查结果结合不同地区实际教育发展需要，制定人工智能专项教育培训计划，达到教师正确认识并熟练运用目的。第三，邀请人工智能专家、教育专家、资深教师进行培训课程研发。使培训课程贴近生活、贴近课堂、贴近学生，做到为教育服务。第四，为保证培训效果，将人工智能教学技能作为教师综合考核标准之一，督促、激励教师向数字化教师转型，带动教育事业走向现代化。
（三）合理为学生制定个性化学习方案
人工智能教育使教师对学生学习过程具有深入了解，可以针对不同层次学生制定个性化学习方案。传统课堂教师无法兼顾学生学习差异，授课内容只能以班级大多数学生水平为参照，导致优等生得不到突破，后进生理解困难，难以真正达到因材施教。在人工智能教育帮助下，通过自适应学习程序、游戏和软件等系统响应学生的需求，全过程搜集学生的学习数据，通过分析数据，最后向学生推荐个性化的学习方案。课前，教师通过数据反馈结合学生学习需要制定本节课教学计划。课中，依据学生课堂表现，教师可以有针对性的对学生薄弱环节，进行深入讲解加深学生印象。课后，分层次布置作业，在确保夯实基础知识前提下，适当拔高作业难度，既能巩固知识，又能减少学生学习挫败感调动学习积极性。人工智能教育把传统课堂的优势与数字化教学的便利相结合，实现线上教育与线下教育的混合式教学，达到个性化教学目的。
（四）考核体系实现素质评价精准化
当前以知识为核心的考试制度，虽然提高了升学率，但是制约了教育创新发展，不利于学生综合素质提升。随着人工智能数据采集方式的不断完善，充分利用大数据智能分析对学生的学习过程、学习行为、学习水平等进行分析，基于学生的个性特点精准建立学习者的动机、能力、爱好、水平、体能、心智水平等要素构成的学习方案，具备大数据智能过程性评价的新制度将从根本上优化当前的以知识为核心的考试制度，以学习者动态发展学业水平为基础的适应性双向匹配与选择制度将被建立，从而实现素质评价精准化，提升学生学习的积极性与主动性。
三、人工智能对未来教育影响
（一）促进学生深度学习
理想的学习效果是让学生认识到学习意义，从而全身心投入到未知领域的学习中，达到深度学习目的，人工智能教育利用技术优势实现学生深度学习。首先，真实地学。真实是深度学习发生的基础，在课堂中减少虚假学习行为，聚焦学生内心世界，了解学生学习困境，进行针对性教学，从而促进学生深度学习。其次，充分使用工具。人工智能为教育提供丰富多样的学习工具，学生结合自身学习特点，合理选择学习工具，提高学习效率促进深度学习。最后，整体地学。关于深度学习，我们应走出碎片化学习误区，利用人工智能辅助学习工具，把知识与生活相联系与学生学习过程体验相结合形成整体教学。人工智能时代深度学习不仅是大脑参与的思维层面的学习，更是人机协同的系统化学习。
（二）促进学生跨学科学习
单科学习让学生有完整系统的学科知识，但其局限性无法满足新时代对学生综合能力提出的要求，新时代跨学科学习是未来创造者的必修课。这种学习方式打破不同学科、领域之间的知识隔阂，在帮助学生解决复杂问题的同时拓宽认识边界，培育学生的发散思维和创新能力。人工智能时代跨学科学习，不再局限于学校学科之间的跨越学习，而是提倡学生学习社会各个学科领域的重要知识，并用此指导实践。进行跨学科学习应使用交流合作的学习方式，在学习过程中取长补短，融百家之所长，实现知识的流动、转换和创新，在理性的学术争论中，帮助学生完善知识，提升学生创新水平。
（三）促进学生思维方式转变
人工智能教育颠覆了不同个体的学习过程和学习方式，促进学生思维方式转变。在应试教育背景下，学生常用死记硬背的学习方式，不考虑知识的来源、用处与其他知识的关联，缺乏在实际生活中运用。针对这一问题，人工智能用庞大数据库和丰富实践案例，来引导学生思维方式从零维上升到一维。线性思维强调不同事物之间彼此关联和相互连接，利于学生用所学知识连接现实解决困境。建立不同知识点的因果联系，有助于提高学生创造力、展现个性。人工智能作为人类学习辅助工具，极大地优化了学生的思维方式，加速素质教育实现。
四、结语
人工智能技术发展使学校教育得到优化，为人类社会发展带来动力和创新契机，我们应从理性的角度出发，合理利用技术推动教育进步，提升教育质量，真正发挥教育立德树人作用。在进行教育体系建设时，始终坚持教育的初心和使命，坚持科学精神、创新精神、实践精神，发展具有中国特色的新时代智能教育。
参考文献：
［1］梁迎丽，刘陈．人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势［J］．中国电化教育，201（8 03）：24-30．
［2］吴晓如，王政．人工智能教育应用的发展趋势与实践案例［J］．现代教育技，201（8 02）：5-11．
［3］余胜泉．人工智能教师的未来角色［J］．开放教育研究，201（8 01）：16-28．
［4］张剑平，张家华．我国人工智能课程实施的问题与对策［J］．中国电化教育，200（8 10）：95-98．
人工智能发展现状和未来趋势分析
人工智能在竞技体育领域的应用，最有代表性的是阿尔法围棋，也就是我们熟知的AlphaGo。它是由谷歌旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发的人工智能机器人，主要工作原理是“深入学习”。2016-2017年，AlphaGo先后战胜了李世石、柯洁等世界围棋冠军，并在中国棋类网站上以“大师”为注册账号，在与中日韩数十名围棋高手的快棋对决中连赢60盘无一败绩。2017年5月27日，在战胜柯洁之后，AlphaGo团队宣布AlphaGo不再参加围棋比赛。2017年10月18日，DeepMind团队公布了最强版阿尔法围棋，代号AlphaGoZero。
据AlphaGo的开发团队介绍，最初的AlphaGo系统主要由四个部分组成：一是策略网络，给定当前局面，预测并采样下一步的走棋；二是快速走子，目标和策略网络一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比策略网络快1000倍；三是价值网络，给定当前局面，估计是白胜概率大还是黑胜概率大；四是蒙特卡洛树搜索，把以上这四个部分连起来，形成一个完整的系统。而AlphaGoZero则是在原版的基础上进一步提升，已不需要人类的数据，只让其自由地在棋盘上下棋，进行自我对弈。据团队负责人大卫·席尔瓦介绍，AlphaGoZero一开始甚至并不知道什么是围棋，只是从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，进行自我对弈。随着自我对弈次数增加，其神经网络逐渐调整，提升预测下一步的能力，最终赢得比赛。更为厉害的是，随着训练逐渐深入，AlphaGo团队发现它还能独立发现游戏规则，并走出新策略，为围棋这项古老游戏带来新的见解。
三、我国人工智能产业的发展现状
我国人工智能产业真正开始成长是在2013年，近年来更是突飞猛进。据统计，2018年我国人工智能赋能实体经济市场规模为251亿元，预计未来将快速增长，有望在2021年突破1000亿元，2023年突破2000亿元。按产业领域来分，2019年我国AI+安防占人工智能赋能实体经济比重达53.8%，其次是AI+金融，占比15.8%，AI+营销占比11.6%。
我国在人工智能相关论文发布数量、企业数量、融资总额、产业规模、专利申请数量等方面均居世界头部阵营，具有充分的市场竞争力。截至2019年，我国AI论文占全球AI论文比重为28%；活跃企业数1189家，占全球总数的22.08%；融资总额166亿美元，占全球比重达44.39%；相关产业规模达570亿元人民币；2008-2019年相关专利累计66508项，占全球总数的14.82%。
但与此同时，我国也存在缺乏人才储备的短板。截至2019年，我国人工智能领域相关的博士有413名，占全球总数比重仅1.88%；专家120名，仅占全球总数的2.22%。虽然我国人才储备不足，但已在全力补足，截至2020年，全国已有35所高等院校开设了Al专业，国际交流和国际人才引进也在不断加深，未来5年内将有大量从业者涌入市场。
重应用轻基础研发也是我国人工智能行业发展存在的另一大问题。2020年，我国应用层人工智能企业数占人工智能行业主导地位，占人工智能相关企业总数比重达到84.05%；其次是技术层，占比13.65%；基础层最低，仅占2.30%。近年来，中美两国在高科技方面的竞争，特别是美国对中国的打压，使得研发型企业远少于应用型企业的隐患显现。因此，政府开始重视人工智能基础层企业的培养，资本方逐渐重视AI芯片、机器学习算法、数据处理等产业链上游企业的发展，科技巨头企业更是提前进行了Al生态布局，建立了产业联盟。在各方的努力下，中国人工智能市场处于从局部向整体发展的上升期，行业前景良好。
总的来说，我国人工智能发展既有优势，也存在不足，目前我国正尽全力弥补短板，使人工智能产业更加健康、稳步发展，未来发展趋势定将逐渐向好。
总结
目前全球主要经济体在人工智能领域发展迅速，且竞争激烈。当前的国际环境对于我国发展人工智能来说既是一大挑战，也是难得的机遇。我国只有抓住这个机遇，在支持和鼓励应用层和技术层发展的同时，重视基础研发，培养人工智能领域相关人才，保持经济高速发展，才能在国际竞争中处于有利地位。返回搜狐，查看更多
人工智能产业发展现状与四大趋势
随着全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，人工智能等数字技术加速演进，引领数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。
一人工智能的内涵与产业链
（一）人工智能的内涵
人工智能（ArtificialIntelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
图1：人工智能内涵示意图
来源：火石创造根据公开资料绘制
（二）人工智能的发展历程
从1956年“人工智能”概念在达特茅斯会议上首次被提出至今，人工智能发展已经历经60余年，经历了三次发展浪潮。当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。
第一次浪潮（1956－1980年）：训练机器逻辑推理能力。在1956年达特茅斯会议上，以“人工智能”概念被提出为标志，第一次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：让计算机具备逻辑推理能力。这一时期内，开发出了计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语的程序，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件，这些初期的突破性进展让人工智能迎来发展史上的第一个高峰。但与此同时，受限于当时计算机的内存容量和处理速度，早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题，并不具备真正的学习能力。
第二次浪潮（1980－2006年）：专家系统应用推广。1980年，以“专家系统”商业化兴起为标志，第二次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：总结知识，并“教授”给计算机。这一时期内，解决特定领域问题的“专家系统”AI程序开始为全世界的公司所采纳，弥补了第一次发展浪潮中“早起人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题”，使得AI变得实用起来，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向，应用领域不断拓宽。
第三次浪潮（2006年至今）：机器学习、深度学习、类脑计算提出。以2006年Hinton提出“深度学习”神经网络为标志，第三次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是实现从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。与此前多次起落不同，第三次浪潮解决了人工智能的基础理论问题，受到互联网、云计算、5G通信、大数据等新兴技术不断崛起的影响，以及核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑，人工智能领域的发展跨越了从科学理论与实际应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。
图2：人工智能的三次发展浪潮
来源：火石创造根据公开资料绘制
（三）人工智能的产业链
人工智能产业链分为三层：基础层、技术层以及应用层。基础层涉及数据收集与运算，这是人工智能的发展基础，包括智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等。
图3：人工智能产业链
来源：火石创造根据公开资料绘制
二全球人工智能产业发展现状
（一）人工智能产业规模保持快速增长
近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017－2025年有望以超30％的复合增长率快速增长。
图4：2017－2025年全球人工智能产业规模（单位：亿美元）
数据来源：火石创造根据公开资料整理
（二）全球主要经济体争相布局，中美两国占据领先位置
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。美国处于全球人工智能领导者地位，中国紧随其后，欧洲的英国、德国、法国，亚洲的日本、韩国，北美的加拿大等国也具有较好的基础。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41％，中国占比为22％，英国为11％，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。
图5：全球人工智能企业数量分布
数据来源：中国信通院，火石创造整理
（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成
全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
（四）人工智能技术飞速发展，应用持续深入
近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。
三全球人工智能产业发展趋势
（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎
算法、算力和数据被全球公认为是人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。在算法层面，Cafe框架?CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT－3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。
（二）全球新兴技术持续孕育涌现，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点
随着全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态；与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。这意味着以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。例如：人工智能与汽车电子领域加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统；人工智能与虚拟现实技术相结合，为生产制造、家装等提供工具，并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境等。
（三）新基建春风与场景赋能双轮驱动，全球泛在智能时代加速来临
在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。
（四）全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识
随着全球人工智能发展步入蓬勃发展阶段，人工智能深入赋能引发的挑战与风险广受关注，并在全球范围内掀起了人工治理浪潮。2019年6月，二十国集团（G20）批准了倡导人工智能使用和研发“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》，成为人工智能治理方面的首个政府间国际公约，发展安全可信的人工智能已经成为全球共识。此后，全球各国纷纷加速完善人工智能治理相关规则体系，聚焦自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等重点领域出台分级分类的监管措施，推动人工治理从以“软法”为导向的社会规范体系，向以“硬法”为保障的风险防控制度体系转变。与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
原文标题 : 全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势