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全球知名智库对中国《新一代人工智能发展规划》发布与实施情况的评价及启示

2017 年 7 月中国发布《新一代人工智能发展规划》,提出“到 2030 年人工智能理论、技术 与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心”的宏伟目标。对近期中国人工智能 的迅速崛起,以及中国政府面向未来的系统性全局性顶层设计,全球给予高度关注。本文聚焦新美国 安全中心、美国战略与国际研究中心和人类未来研究所三大智库,梳理出他们对中国人工智能规划的 总体评价,对中国和美国人工智能竞争实力的研判,以及中国仍有明显不足的关键环节,最后得到我 国下一步推进人工智能发展的几点启示。

  • 2021-06-29
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我国人工智能发展的伦理诉求探析

人工智能为社会发展带来了新的机遇与挑战。在全球一体化背景下,人工智能的发展 使全世界感受到人机关系遭到挑战、人工智能道德编码困难,社会稳定性遭到动摇。而我国自 身的人工智能技术发展基础良好,但仍与世界先进水平存在差距。综合世界普遍的人工智能 伦理问题和我国国情,我国的人工智能发展产生了以人为本、坚持公平与正义以及以和谐发展 为目标的伦理诉求。基于我国人工智能发展的伦理诉求,可以以国际间交流合作、跨学科融合 研究和政府统筹布局作为实现诉求的初步导向。

  • 2021-06-29
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人工智能发展中的伦理问题研究

人工智能的迅猛发展和广泛应用,推动了社会生产和人类生活的进步和发展,为 人的发展提供了广阔的空间和新的可能。与此同时,也给当代人类带来了前所未有的 挑战和新的问题。它不仅带来了经济、法律、社会等方面的问题,也对人类伦理道德 生活产生了新的挑战和冲击,并引发了许多新的伦理道德问题。如何准确把握人工智 能发展中面临的伦理挑战,深刻反思人工智能导致的伦理道德问题,并提出合理而具 有前瞻性的伦理道德规范体系,以促进人工智能的良性健康发展和社会的不断进步。 这是摆在当代人类面前亟待解决的重大问题

  • 2021-06-29
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人工智能发展政策与法律的选择

人工智能的快速发展给人类社会带来了严峻的考验,政策与法律如何应对, 成为法律研究的应有之义。本文从人工智能概念厘清着手,分类讨论弱人工智能与强人 工智能可能给人类带来的现实或潜在的影响,进而提出可能的应对人工智能发展的政策 与法律选择。

  • 2021-06-29
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人工智能发展更容易替代哪些工作岗位_

什么样的工作更容易被人工智能替代, 是人工智能发展过程中备受关注的问题。 由于不同岗位 有不同的任职要求和行业特征, 被人工智能技术替代的难易程度也存在差异。 总的来看, 简单重复的程 序化工作替代成本较低, 更容易被替代; 高附加值产业的岗位替代收益较高, 也更容易被替代。 本文总 结了可能和不可能被人工智能替代的工作岗位类型, 以及这些岗位的特点。 从人工智能对不同岗位的替 代过程来看, 人工智能替代传统岗位的速度和规模最终取决于人工智能自身的发展速度、 劳动力成本上 涨速度, 以及不同岗位应用人工智能对收益的提高程度, 在人工智能替代传统岗位的过程中将加剧未来 劳动力市场的两极分化。

  • 2021-06-29
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基于专利计量的人工智能发展现状研究及关键技术分析

以incoPat全球专利数据库收录的人工智能领域相关专利为数据源,运用专利计量法对专利数据从时间、地 域分布和技术分类等方面进行比较分析,得到人工智能主要发展国家或组织在人工智能领域的发展状态、重点技术 发展方向,并对人工智能领域专利成果较多的中美日三国的不同专利类型利用ucinet软件进行关键技术分析,比 较3个国家在人工智能领域的重点研究方向和产业应用情况,分析国际人工智能领域的发展趋势,再通过对我国国 内人工智能领域专利申请人的技术分布、地域分布等情况进行分析,发现我国国内人工智能领域技术的现状。

  • 2021-06-29
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基于行为树的游戏AI系统的设计与实现

随着智能手机硬件技术的不断发展,手机上运行大型网络游戏已经成为了可能, 多数年轻人也将手机游戏作为了日常娱乐消遣的主要方式之一,很多游戏厂商也逐 渐开始开发大型网络手游以及各种品类的手机游戏,手机游戏行业也逐渐开拓了市 场。为了提高游戏玩家的游戏体验,游戏中还会添加很多角色 AI 逻辑,例如野怪 AI、英雄挂机 AI,一方面可以丰富游戏逻辑和玩法,另一方面也可以解决一些网络 游戏中的平衡性问题,例如挂机现象等,因此游戏 AI 的开发也逐渐成为了游戏开发 的重要组成之一。

  • 2021-06-29
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基于深度学习的行人再识别技术研究

伴随着智慧城市以及公共安防领域的飞速发展,视频监控系统的应用范围不断扩 大,面对每天都产生的大量监控视频数据,传统的视频分析技术已经无法满足人们实 际的需求,怎样才能快速地从视频数据中获取所感兴趣的目标逐渐成为一个研究的重 点。与此同时,由于深度学习框架在目标检测与识别任务中的突出表现,很多学者不 断尝试将其框架应用于智能视频监控技术研究之中,训练更具泛化能力的模型来解决 实际监控中的问题。基于以上的背景,本文在充分利用楼宇监控视频产生的大量视频 数据的基础上,基于深度学习的相关知识对多摄像头多运动目标进行检测与再识别

  • 2021-06-29
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