大家好，关于人工智能创新很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于人工智能创新园的知识，希望对各位有所帮助！

本文目录

1. 人工智能的创新性
2. 人工智能与创新定义
3. 人工智能的创新意义
4. 人工智能创新是什么创新

人工智能的创新性

一、要了解人工智能的创新性，先要知道它的含义。

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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

二、人工智能的创新性

从科学层面看，人工智能跨越认知科学、神经科学、数学和计算机科学等学科，具有高度交叉性；从技术层面看，人工智能包含计算机视觉、机器学习、知识工程、自然语言处理等多个领域，具有极强专业性；从产业层面看，人工智能在智能制造、智慧农业、智慧医疗、智慧城市等领域的应用不断扩大，具有内在融合性；从社会层面看，人工智能给社会治理、隐私保护、伦理道德等带来新的影响，具有全面渗透性。

人工智能的发展史是相关学科不断交叉融合、遵循不同范式的发展过程。从符号主义、逻辑推理、知识工程到连接主义，从大数据驱动小任务到小数据驱动大任务，从神经形态类脑智能到量子计算智能，人工智能的新范式不断增强人类认识世界的能力。传统的科学研究引入新范式后，研究效能得到了极大提升。

人工智能创造各种技术帮助人类理解复杂的拥有巨量信息的世界。计算机视觉技术利用感知世界的每一个像素，增强人们观察场景的敏锐度。自然语言处理技术通过深度语义分析，改善人和机器的交流互动。知识计算引擎与知识服务技术帮助我们搜集获取海量知识，进而挖掘关系，形成新的知识图谱。自主无人系统可以利用其不怕热、不怕冷、不怕压等特性，涉足人类无法到达或难以忍受的极端环境，帮助我们探测未知世界。

为人类改造世界形成新业态，增强产业发展能力。根据对人工智能应用的需求，可将人工智能产业分为三个层次：以AI芯片和软件为框架的基础层；以语音识别、计算机视觉、自然语言交互为主的技术层；以智慧医疗、智能安防、自动驾驶等“人工智能+”为代表的应用层。人工智能与传统产业的融合，不仅能提高产业发展的效率，更可以实现产业的升级换代，形成新业态，构成新的创新生态圈，催生新的经济增长点。

为人类管理自身构建新模式，提高社会治理能力。社会规范有序是人类的共同愿望，人工智能嵌入社会治理是实现这一目标的重要手段。人工智能技术可以消除政府和公众之间的信息不对称，及时预测和感知突发舆情；通过对汇聚到一起的多种传感器感知到的社会公共情况进行连续监测，智能预警各种公共安全事件。

人工智能的快速发展，给人类发展带来了新的机遇。通过科学研究的牵引、应用技术的交叉，人工智能必将推动人类社会实现创新式发展。

人工智能与创新定义

人类的创新能力应用到人工智能身上，可以自动的修补人工智能中关于灵智方面的短板，使之成为强智能生物。

强智能生物在特定的环境下可以加速进化，从而能够产生出一个新的物种。这或许就是在对这个新物种所进行的赋灵。

人工智能的创新意义

人工智能是社会发展和技术创新的产物，是促进人类进步的重要技术形态。人工智能发展至今，已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在对世界经济、社会进步和人民生活产生极其深刻的影响。

于世界经济而言，人工智能是引领未来的战略性技术，全球主要国家及地区都把发展人工智能作为提升国家竞争力、推动国家经济增长的重大战略；

于社会进步而言，人工智能技术为社会治理提供了全新的技术和思路，将人工智能运用于社会治理中，是降低治理成本、提升治理效率、减少治理干扰最直接、最有效的方式；

于日常生活而言，深度学习、图像识别、语音识别等人工智能技术已经广泛应用于智能终端、智能家居、移动支付等领域，未来人工智能技术还将在教育、医疗、出行等等与人民生活息息相关的领域里发挥更为显著的作用，为普通民众提供覆盖更广、体验感更优、便利性更佳的生活服务。

人工智能创新是什么创新

人工智能的用例其实还有很多，事实上，在人工智能发展的近四十年时间里，一直有五大核心要素在支撑整个行业，连接各个技术节点。人工智能应用程序吸收海量数据，对周围环境做出反应，通过学习提升适应度、实现更好的表现，同步服务系统和用户。

一、强化吸收数据

基于数据强化的人工智能系统需要和海量数据进行交互，他们通常会高速获取数十亿量级的信息记录。对于人工智能系统来说，实时吸收数据是它们必备的技能之一，此外还需要获取不间断的流媒体数据（绝大多数都是小数据模块，比如物联网传感器评估）和批量数据（一些大数据模块，比如系统数据库内的历史数据表）。

二、自适应性

利用机器学习技术，自适应的应用程序可以进行自我优化。随着时间的推移，他们会分析工作处理的结果，然后学习如何做的更好。机器学习的工作流程需要数据科学家进行模型选择，这涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法选择、以及参数调整。开发人员之后会把机器学习模型部署到应用程序内部，再导入新数据，该模型会进行数据分类，在按照分类分析处理行为。最后，这些部署了机器学习的应用程序会“回顾”自己的处理结果，再利用这些结果数据重新进行训练。

三、反应性

现代人工智能系统可以根据周围环境情况，实时做出变化反应。传统应用程序更多的是基于批处理模式——你安排应用程序执行任务，它们运行，然后存储处理结果，最后关闭程序。而人工智能应用程序则会不断监测他们的输入（通常来自于各种流媒体数据平台），然后根据实际情况执行操作，人工智能程序会自动调用程序、规则和行为，然后自己做出决策。简单的说，人工智能系统会一直处于运转之中，然后根据不同的输入做出反应。

四、前瞻性

许多人工智能系统不仅仅具备反应性，他们可以规划未来，执行最佳的行动计划。事实上，系统规划、游戏规划、甚至是语言分析系统，都需要一个前瞻性的解决方案。这些系统必须要具备根据不同场景（情况）随时切换输入数据的能力。举个例子，人工智能会及时获取天气预报数据，并以此分析是否会延误来自中国的海运或航运发货，一旦发货延迟，是否会对美国的制造进度计划产生影响，是否需要重新优化生产计划。

五、并发性

人工智能系统，其实就像传统应用程序一样，必须支持同时处理多个用户或多个系统。通过在操作系统和数据库领域里开发分布式系统，人工智能系统需要不断确保执行传统数据库事务的四要素原则（ACID）：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、以及持久性（Durability）。

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