工赋青岛,AI加持

在工信部"AI精准赋能中小企业对接活动年度总结会"上,青岛市工业和信息化局科技处副处长宫政分享了青岛市在AI赋能方面对接地方的经验分享,并总结出要充分发挥地方特色,找准差异化切入点;用平台思维做发展乘法,用生态思维建发展环境;聚焦细分场景精准对接,做好精细化对接匹配服务等经验.     

人工智能如何精准赋能中小企业

推动以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术与实体经济深度融合,是推动我国经济高质量发展的重要举措.在"AI精准赋能中小企业对接活动年度总结会"上,清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东从人工智能的技术发展趋势与产业发展谈起,深入浅出地分析了人工智能该如何精准赋能中小企业.     

国双产业智能场景化落地及企业数智化转型实践

近年来,随着人工智能等前沿技术的不断发展进步,借助技术的力量实现企业的数字化、智能化转型已是大势所趋.在"AI精准赋能中小企业对接活动年度总结会"上,国双科技副总裁彭俊结合自身经验,分享了国双在产业人工智能赋能行业高质量发展的策略与实践.     

范式AI的赋能之路

当前,人工智能在各行各业有着非常广泛的应用,但对于中小企业来说,在人工智能的应用上往往面临着认知、人才、数据、工具、算力和规模挑战.对此,在"AI精准赋能中小企业对接活动年度总结会"上,第四范式副总裁、主任科学家涂威威分享了第四范式的AI赋能之路,以提供可供借鉴的方法与经验.     

AI精准赋能中小企业对接活动重磅发布三项阶段成果

中小企业是国民经济的重要力量和创新创业的重要主体,传统动能的改造提升和新动能的培育都离不开中小企业的积极参与.4月22日,"AI精准赋能中小企业对接活动年度总结会"在广州召开,工业和信息化部科技司副司长朱秀梅对AI精准赋能中小企业对接活动进行了阶段性总结.     

AI时代|大数据成人工智能应用重点

<正>导读:随着AI技术的细分场景越来越多,人工智能带来的第四次工业革命浪潮已成汹涌之势,众多传统行业借助AI赋能产业结构,不断升级换代与创新变革,新产品也在不断涌现,AI也在潜移默化改变着生活的方方面面,生物识别、视频识别、内容审核、智能安防等。随着AI技术的细分场景越来越多,人工智能带     

“人工智能+教育”融合视域下的人才培养研究

针对"人工智能+教育"融合视域下的人才培养出现的众多问题,归纳了人工智能(AI)赋能职业教育AI人才培养的挑战,探究了人工智能课程体系建设和持续学习存在的困难,给出了人工智能赋能职业教育AI人才培养的建议,关注了AI技术师资人才梯队建设、人工智能实训平台建设、人工智能课程知识体系建设。教学改革结果表明,新方法促进了"人工智能+教育"融合视域下人才培养基础理论和实施路径的发展。     

"人工智能+教育"融合视域下的人才培养研究

针对"人工智能+教育"融合视域下的人才培养出现的众多问题,归纳了人工智能(AI)赋能职业教育AI人才培养的挑战,探究了人工智能课程体系建设和持续学习存在的困难,给出了人工智能赋能职业教育AI人才培养的建议,关注了AI技术师资人才梯队建设、人工智能实训平台建设、人工智能课程知识体系建设.教学改革结果表明,新方法促进了"人...     

人工智能框架技术趋势研究

作为人工智能开发环节中的基础工具,人工智能框架承担着AI技术生态中操作系统的角色,是AI学术创新与产业商业化的重要载体。随着其重要性的不断突显,人工智能框架已经成为人工智能产业创新的焦点之一,引起了学术界、产业界的高度重视。在此背景下,本文从人工智能框架的概念内涵、价值意义入手,梳理人工智能框架演进历程,总结当前人工智能框架技术体系,最后研判得出人工智能框架技术发展的“四泛”趋势,即泛开发、泛设备、泛场景、泛工程。     

人工智能新力量:意法半导体Deep Edge AI应运而生

1 AI简介 AI(人工智能)起源于达特茅斯学院于1956年举办的夏季研讨会.在该会议上,"人工智能"一词首次被正式提出.计算能力的技术突破推动了人工智能一轮又一轮的发展.近年来,随着大数据的可用性提高,第三轮人工智能发展浪潮已经来临.2015年,基于深度学习的人工智能算法在ImageNet竞赛的图像识别精度方面首次超...     

刍议高级弱人工智能生成作品的著作权归属

1问题的提出 一般而言,人工智能被划分为强人工智能(Strong AI)与弱人工智能(Weak AI),其中强人工智能在传统上又被称为"人工通用智能"(Artificial general intelligence,又称AGI),弱人工智能又称"浅人工智能"(narrow AI).弱人工智能是指仅仅能够胜任非常有限的单一任务的人工智能,顾名思义是学习能力最弱、依靠人的指令对简单任务进行解决的人工智能.此类人工智能不具有自主学习意识,不能对问题进行自主的推演和计算.而高级的弱人工智能能够通过像人类一样的交流互动,再现人类智能的某些方面,虽未具备脱离编程者的算法架构并独立创作算法的能力,但比低级的弱人工智能(Low-Week AI)——如邮箱的拦截功能——表现更为聪敏,适用更为广泛. 当前学界缺乏将人工智能限定在高级弱人工智能范围内专门讨论其对生成作品权利的归属问题.本文对人工智能的探讨与研究将以高级的弱人工智能为基础和前提,切实关注人工智能生成物的著作权归属问题.     

AI芯片,是噱头还是趋势?

引言 随着 AlphaGo的诞生,"深度学习"日益普及,人工智能开始从智能化工具向智能机器进军.原有的 MCU已无法满足深度学习的高速海量数据运算要求,AI 芯片便应运而生.如今,嵌入式芯片领域正面临 AI 芯片的新一轮机遇.那么在 AI成为风口的当下,AI芯片到底是噱头还是发展趋势? 嵌入式系统又该如何面对AI芯片带来的新一轮机遇?     

知识可编程智能芯片系统:概念、架构与展望

本文原创性地提出知识可编程智能芯片系统(KPI-CS)及其理论和工程体系.该系统在当前最先进的异构计算和可重构人工智能(AI)芯片技术的基础上,深度融合复杂系统工程理论、知识工程理论与技术、半导体芯片研发技术、人工智能可重构算法技术,提出基于知识的可重构智能芯片和计算系统平台技术.该系统旨在支持AI应用场景适应性、AI系统重构灵活性、AI算法算力合理性的平行智能AI芯片系统平台和对应的知识服务平台.同时,作为应用展望,KPI-CS与相应的应用平台联动,为平行复杂系统管理与控制、智能交通、智能能源、平行区块链、智能医疗等研究领域和工程实践提供新一代的实时、高效、自适应的计算系统支撑.     

面向AI的数据管理技术综述

人工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中.然而,现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战:第一,现有的AI技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域;第二,现有的AI算法训练效率低,造成了大量计算资源的浪费,甚至延误决策时机;第三,现有的A...     

源码处理场景下人工智能系统鲁棒性验证方法

人工智能(artificial intelligence, AI)技术的发展为源码处理场景下AI系统提供了强有力的支撑.相较于自然语言处理,源码在语义空间上具有特殊性,源码处理相关的机器学习任务通常采用抽象语法树、数据依赖图、控制流图等方式获取代码的结构化信息并进行特征抽取.现有研究通过对源码结构的深入分析以及对分类器的灵活应用已经能够在实验场景下获得优秀的结果.然而,对于源码结构更为复杂的真实应用场景,多数源码处理相关的AI系统出现性能滑坡,难以在工业界落地,这引发了从业者对于AI系统鲁棒性的思考.由于基于AI技术开发的系统普遍是数据驱动的黑盒系统,直接衡量该类软件系统的鲁棒性存在困难.随着对抗攻击技术的兴起,在自然语言处理领域已有学者针对不同任务设计对抗攻击来验证模型的鲁棒性并进行大规模的实证研究.为了解决源码处理场景下AI系统在复杂代码场景下的不稳定性问题,提出一种鲁棒性验证方法 (robustness verification by Metropolis-Hastings attack method, RVMHM),首先使用基于抽象语法树的代码预处理工具提取模型的变量池,然后利...     

新加坡发布新AI安全标准或将成为世界上第一个引领AI安全进步的国家

新加坡"OpenGov Asia"新闻网站2022年8月15日消息,来自新加坡南洋理工大学、人工智能(AI)行业领导者和政府的30位人工智能和安全专家耗时一年创建了一个新的AI安全标准(TR 99:2021),以响应保护AI程序完整性和建立对AI解决方案信任的需求.国际标准化组织(ISO)计划利用该标准来指导AI安全领域的全球标准化战略,这或将使新加坡成为世界上第一个引领AI安全进步的国家.     

人工智能治理理论及系统的现状与趋势

人工智能(Artificial Intelligence,AI)治理是解决AI挑战的主要手段.AI治理的主要目的是充分发挥人工智能带来的优势和有效降低人工智能导致的风险,并通过整合技术、法律、政策、标准、伦理、道德、安全、经济、社会等多个方面的影响因素,最终建设负责任的人工智能(Responsible Artificial Intelligence,RAI).AI治理可以从智能个体治理、智能群体治理以及人机合作与共生系统的治理等3个方面,分技术层、伦理层、社会及法律层等3个层面进行.AI治理的主要关键技术有4种:可理解性人工智能、防御对抗性攻击技术、建模及仿真技术和实时审计技术.从谷歌、IBM和微软等公司的AI治理实践来看,产业界主要关注的是RAI研发,在AI系统的可解释性、隐私保护和公平性检查等方面已出现一些专用组件工具.目前,AI治理需要研究的科学问题有:软件定义的AI治理、AI治理关键技术、大规模机器学习中的AI治理评价、基于联邦学习的AI治理、AI治理的标准制定、增强人工智能与人在回路型AI训练等.     

人工智能技术在媒体信息生产与传播中的应用研究

随着媒介智慧化变革的进程,AI技术也与媒体深度融合发展,它几乎能够参与媒体工作的全部流程,为媒体信息生产与传播的数字化、高效化、精准化发展带来新的可能性。本文从人工智能技术与媒介融合发展的现状、应用场景等方面做了梳理和论述,并对于技术发展可能带来的信息安全和社会伦理问题提出思考和举措,旨在推动人工智能技术在媒体工作中的应用和发展。     

百度地图已投产第6代采集车

近日,在2020百度地图生态大会上,百度集团副总裁、百度集团首席信息官(CIO)李莹表示:"在2020这个不平凡的一年,作为AI技术典型落地场景的百度地图,实现了从国民出行工具到新基建数字底座的重要跃迁,未来将继续以新一代人工智能地图开创者的姿态,扛起社会责任的大旗,引领中国人工智能地图创新发展."     

人工智能算法“黑盒”安全风险及治理探讨

0引言当前我国面部识别、语音识别等人工智能(AI)创新应用已进入世界前列,世界AI大会最新发布的《2020年全球人工智能创新指数报告》列出,我国AI创新指数全球排名第二。但是,安全作为发展的前提,AI算法"黑盒"问题带来的安全风险亟待高度重视。中科院、浙江大学等高校明确指出,由于算法不透明等因素,在医疗诊断、无人驾驶等领域存在各类安全风险重大隐患。