2023年人工智能机器学习研究报告-底层算法技术支撑生态体系愈发成熟

名词解释(1/2)www.hanghangcha. 名词解释(2/2)。案。 述——人工智能基本概念•创新创造•主动感知环境•解决人类无法解决的难题•无人驾驶•智能机器人•手术机器人•智能专家系统•图像识别•语音识别•语义分析•智能搜索•大数据营销AI提供了I•创新创造•主动感知环境•解决人类无法解决的难题•无人驾驶•智能机器人•手术机器人•智能专家系统•图像识别•语音识别•语义分析•智能搜索•大数据营销AI提供了人工智能分类弱人工智能超弱人工智能超强人工智能、符合市场需求的AI芯 述——人工智能发展历程1956-1970s1956-1970sWorld)概念被提出。1990年•第一个试图解决常识问题的程序Cyc在BP算法被提出•HansBerliner打造的计算机战胜双陆2011年向量机(SVM)首次正•1997年，深蓝成为战胜国际象棋世界推动•2021年，为促进人工智能健康发展，智能伦理规范》发布。•2022年，最高人民法院发布《关于规范。 述——人工智能技术演进主动感知/元(强化)学习/逻辑推理INTELLISENSE机器学习(深度学习)心 人工智能机器学习领域市场概述——人工智能标准体系架构》术语术语产品与服务智能机器人智能运载工具智能终端智能服务 规律经验机器学习推理期:ANewell规律经验机器学习推理期:ANewell 历史数据新的数据新的数据输入模型预测机器学习与人脑思考对比机器学习发展路线习:F.osenbla统计学习:支中后期年代年代中期中期 sunnyrainalyovercastsunnyrainalyovercast多层感知器(MLP)。yyy A决策树B决策树C决策树D 器输出 k,n是k,n是K-means聚类否ACSDN心 人工智能机器学习领域市场概述——机器学习的7大操作流程测模型的好坏数据清洗、数据分为训练测试集(20%)测试集、评估的指标主要有准确调整参数，改进训练，让模型更出色基于训练集、无需人来参与机器独立完成预预测(开始使用)机器学习的价值所在 无监督学习训练集测试集模型假设真相连续值聚类离散值 版本空间分类无监督学习训练集测试集模型假设真相连续值聚类离散值 版本空间分类监督学习样本数据开发集学学习算法 TPU(Google)GPU(Nvidia)AI加速芯片 (IaaS)TPU(Google)GPU(Nvidia)AI加速芯片 (IaaS)UAI芯片工作流程GPU分类与特点计算机视觉自然语言处理AI服务深度学习训练/推计算机视觉自然语言处理AI服务深度学习训练/推理语音识别TensorflowTensorflow(Google)orchFBDeepMind (PaaS)异构计算平台CUDA(异构计算平台CUDA(Nvidia)(General)FPGA(Intel,Xilinx) 部署以供重新使用算法(模型库)预处理存入数据库测试数据细化训练数据部署复用存入数据库部署复用存入数据库部署以供重新使用算法(模型库)预处理存入数据库测试数据细化训练数据部署复用存入数据库部署复用存入数据库可为一套标注过的图像、视频活结构化数。用于预处理数据，其可能更改数据结构或过滤若干数据。为透过数据集训练过程产生的软件模块。其可轻易复用于不同设备、产品及解决方案。由于其可以不同配置进行定制，因而具有广泛用途。具有独立功能，在行业专业知识与面向客户的具体应用中起到桥梁作用。 Threshold=0iWiXi轴突0突触0or1树突人工神经元O=LifWiXi>0and0o/wX1(2)Threshold=0iWiXi轴突0突触0or1树突人工神经元O=LifWiXi>0and0o/wX1(2)a1(2)a2(2)a3hw,b(X)LayerL3LayerL2LayerL1Xn树突树突轴突真实神经轴突突触树突∑∑输出层输入层含多个隐层的深度学习模型 原理监督学习+误差反向传播非监督学习+参数逐层初始化+误差反向传播数据仅标记数据可非标记数据结构2-3层隐层结构最高已达158层隐层参数初始化随机值通过逐层初步训练而来算法特性易欠拟合/过拟合问题；局部最加，训练效果变差(梯度扩散)可实现非标记数据的无监督学习；隐层结构可充分刻画事物属性；逐层训练卷积神经网络受视觉系统的结构启发而产生。第一个卷积神经网络计算模型是在于神经元之间的局部连接和分层组织图像资料来源：公开互联网资料整理，行行查研究中心 模拟或实现人类的学模拟或实现人类的学g基础AI算子标准基础AI算子标准AI模型(通用硬件)垂直领域AI模型(非通用硬件)基础AI模型稳定性测试精度对齐兼容适配性能测试压力测试安装部署 训练多硬件适配推 训练多硬件适配推理多硬件适配(云侧/端侧)算子适配层接入设备管理层接入算算子适配层接入设设备管理层接入训练芯片(服务器端)驱动/算力指标/芯片算子库/芯片数学库/编解码库/性能分析工具/容器镜像支持训练芯片(服务器端)驱动/算力指标/芯片算子库/芯片数学库/编解码库/性能分析工具/容器镜像支持推推理芯片(服务器端/移动端/边缘端) XXXXXX缺少特征缺少特征XXXX度度隐私保护+打破数据孤岛传统机器学习联邦学习模型更新心 人工智能机器学习领域关键技术——计算机视觉检测/分割检测/分割s处理(大脑皮层某些细胞发现边缘和方向)，然后抽象(大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的)，进一步抽象(大脑进一步判定该物体是只气球)。机器的方法也是对对象模型对象部件边缘像素 图像反射图像拍摄信号控制显示处理图像数据信号输出设备运转光源照明机械手图像反射图像拍摄信号控制显示处理图像数据信号输出设备运转光源照明机械手图像处理图像处理指示灯指示灯对象物体资料来源：奥普特招股书，行行查研究中心 (NLU)模型训练取/设计模型学习/深度学习特征工程(机器)、特征选择、模型设计(深度) (NLU)模型训练取/设计模型学习/深度学习特征工程(机器)、特征选择、模型设计(深度) (NLP) (NLG) 层软件图像处理软件层层软件图像处理软件层IC层资料来源：行行查研究中心 所 所销售设备基础层、应用层销售设备基础层、应用层识别设备等后台变现应用层软件授权应用层SDK嵌入项目整合应用层智慧城市解决方案、智慧政务及公安项目 •品牌•品牌与口碑通过专业性学术会议与行业展注团队搭建众包平台高效率地采集和制作专业数据。•采购供应商外包服务(BPO)承担生数据采集和标注等基础IAI技术在市场营销中的应用可以帮助企业减少获客成本，实现精准营销和管理客户信“数据保留协议”，即AI产品供应商可以在特定范围内使用客户的数据进行其他活动。这样的协议为公司产品的营销带来极大的帮助与影响。•私有化部署在数据生产者愈加重视数据隐私与安全的背景下，基础数据服务可以实现私有化离线部署，数据存储在客户本地。•公有化部署服务器，可本，通过数据期巡查、反爬虫 ToGBC产品订阅/“产品+服务”AI生态AI发展三大基石图像语音语义产品订阅/“产品+服务”AI生态AI发展三大基石图像语音语义机器人AI芯片 机器学习人工神经网络深度学习 AI商业化 回答问题情绪分析信息归纳图像解释物体识别预训练上下文的 文本编码器ex1ex2ex回答问题情绪分析信息归纳图像解释物体识别预训练上下文的 文本编码器ex1ex2ex3ex4ex5ex6ex7ex8ex921457hhhhhDD音频结构化数据文本特定任务模特定任务模型 人工智能机器学习领域典型应用——GPT：基于TransformerrobotobeyrobotobeyTransformer解码模块拆解解码模块mmust21452145r势在于自然语言生成。训练模型对比 自回归模型+Zero/Few-Shotformerformer 监督学习建立训练回报模型M进行强化学习本阶段无需人工标注数据，而是利用上一阶段训练的RM模型的打分结果来更新。现在已经有若干个GPT模型与RM模型，这时从语料库里不停地重复抽取、输入，再训练一个PPO模型(ProximalPolicyOptimization)，这个PPO模型的参数由GPT模型进行初始化，相当于在若干个GPT模型回答的基础上，最终形成一个回答，再将此回答输入RM模型进行打分，PPO模型会根据分数作为反馈不断改善，更新相关参数，最终学会在若干个回答中找出最佳答案。 人工智能机器学习领域典型应用——通过语音实现人机交互APPT-BoxIoThub蓝牙蓝牙主机TBOX智能收放机APPT-BoxIoThub蓝牙蓝牙主机TBOX智能收放机信号采集和回放文字转语音(TTS信号采集和回放语音合成语音降噪回音消除语音降噪回音消除 (NLP)自然语言理解(NLU)对话管理(DM)语音预处理始终开启的语音转文字关键词检测语音转文字语蓝牙WIFI蓝蓝牙集成集成 辆查询查询询••• (图像标注)录入核审核查询理辆查询查询询••• (图像标注)录入核审核查询理理输入参考值表辆研判搜车控出 (模型的准确)智能识别抓拍、实时预警反馈、立体布控稽查、车辆大数据分析等业务。智能交通综合平台架构计计统计速统计置近高速公路出口坡道时，车子会倾向于直接开往出口，因此用户必须快速将主控权拉回来(修正路径)，直到车子离开出口坡道。但随着经验的累计，车子也慢慢降低了 (图像)根据错误更新模型参数 (更改数据权重)更新模型参数 (更改数据权重)过车视频回放资光学传感器声纳传感器光学传感器声纳传感器波预处理D人脸信息抓取配准重建D信息抓取红外/光纹信号半导体传感器人习惯(包括敲击键盘的力度和频率、签字)等，与之相模板数据库模板数据库 调试•内部生产、制造流程的优化，对现有资源的有效配置•逐步开始渗透人工智能•基本完成数据化•在数据化与人工智能基础上基本实现增加资源供给工业智能与人工智能结合，制造升级，服务转型调试•内部生产、制造流程的优化，对现有资源的有效配置•逐步开始渗透人工智能•基本完成数据化•在数据化与人工智能基础上基本实现增加资源供给工业智能与人工智能结合，制造升级，服务转型图像显示工业相机图像显示触摸屏传感器传感器•内外部供应链协同，提升运营效率，与传统的工业智能融合•形成数据传输、共享的生态机制•技术、设备、生产线等布局投入•主要利用“看科学效应”带来的智能•初步实现数据化 模型算法处理模型所表征的知识适应性内容学习内容适配于学习者个体的需要和能力学习者模型教学法模型数据采集反馈数据分析AI技术(如机器学习与模式识别)开放学习者模型 模型算法处理模型所表征的知识适应性内容学习内容适配于学习者个体的需要和能力学习者模型教学法模型数据采集反馈数据分析AI技术(如机器学习与模式识别)开放学习者模型领域使学习对教师和学生清晰可见心使学习对教师和学生清晰可见 最外围学习环节次外围学习环节次核心学习环节最核心学习环节最外围学习环节次外围学习环节次核心学习环节最核心学习环节拍照搜题、分层排课拍照搜题、分层排课陪伴机器人、判断学习态度口语测评、组卷阅卷作业批改虚拟场景展现作业布置规划学习路径推送学习内容侦测能力缺陷预测学习进度环节项目具体说明 神经网络模型分发卷积神经网络模型上传技术神经网络模型分发卷积神经网络模型上传技术 (参数掘者)网络模型上传训练参数带有隐私保护的卷积神经网络模块•模型分发•协同训练模型•中间参数融合•模型评估•…加密加密加密标志物的鉴定和临床试验中数字病理学数据的分采用AI视觉和图AI认知计算能力将已上市或处于研发管线的药物与疾病进行匹配，检索分析文献和临机制等与 文本病症输入文本病症输入语音病症输入医疗影像输入医疗影像输入医疗语音云医疗语音云影影像识别病历分析病历建模病历建模病历搜索病历搜索医疗知识建模医疗知识建模医疗医疗方案置信度医疗语义云医疗语义云医疗知识库医疗知识库声学语音模型自然语音模型病历模型医学知识模型硬件系统软件系统胶胶片数字化仪高速计算机医用显示器观片装置影像处理定性定量分析影像处理定性定量分析辅助决策影像处理影像处理影像分析 《干预试验标准方案的推荐条目》描述AI干预对现场和离场实验环境的可获取的数据;指《人工智能试验报告统一标准》在输入数据的处理对于AI系统的性能错误，如何识别和分析需要给出AI干预的服务应包关许可证的详息及任何访问解释AI干预的输入将如何对于临床决策支持或对临资料来源：行行查研究中心促进隐私权和数据保护。《自动驾驶法案》《保障德国制造业的未来：德国工业4.0战略实施建议》《自动和联网驾驶》报告《美国机器智能国家战略报告》《准备迎接未来交通：自动驾驶汽车3.0》《联邦政府人工智能战略要点》《维持美国在人工智能领域领导地位的行政命令》《下一代人工智能推进战略》《人工智能技术战略》《关键与新兴技术国家战略》第二个智能机器人总体规划(2014-2018)《人工智能研究与发展(R&D)战略》《欧盟人工智能》《欧洲人工智能白皮书》《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》《在英国发展人工智能产业》《人工智能(AI)国家战略》《产业战略：建设适应未来的英国》《2030年前俄罗斯国家人工智能发展战略》《英国人工智能发展的计划、能力与志向》《国家人工智能战略(报告)》《国家数据战略》《丹麦人工智能国家战略》《芬兰的人工智能时代》《法国机器人发展计划》《国家人工智能战略》《瑞典商业和社会中的人工智能》《人工智能：让法国成为领导者》《人工智能战略》人工智能机器学习领域政策法规——政策推动行业发展(1/2)中国人工智能行业政策法规(1/2)2022年08月《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济科技部、教育部、工信部等2021年09月《新一代人工智能伦理规范》2021年03月《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年瞄准人工智能、量子信息、集成电路等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域，加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用。2021年01月(2021-2023年)》工信部2020年09月《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》科技部2020年08月《国家新一代人工智能标准体系建设指南》2020年06月2020年03月《加强“从0到1”基础研究工作方案》2020年02月《关于运用新一代信息技术支撑服务疫情防控和复工复产工作的通知》人工智能机器学习领域政策法规——政策推动行业发展(2/2)中国人工智能行业政策法规(2/2)2019年12月2019年10月业态，促进制造业高质量发展的指导意见》设，加强5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，扩大高速率、大容量、低延时网络覆盖范围，鼓励制造企业通过内网改造升级实现人、机、物互联，为共享制造提供信息网络支撑。2019年08月代人工智能创新发展试验区建设工作指引》2019年03月人工智能和实体经济深度融合的指导意见》2019年03月《2019年政府工作报告》2018年11月一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》2018年06月《高等学校人工智能创新行动计划》2018年01月《人工智能标准化白皮书2018》2017年12月《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》 人工智能机器学习领域企业介绍——OpenAI(1/4)an1.17亿参数。OpenAIan1.17亿参数。OpenAI发布微软取得GPT-ALLE微软战略投资微软旗下的Azure云服务为OpenAI提总裁山姆·阿尔特曼(SamAltman)、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·泰尔(PeterThiel)等硅谷科技大亨创立。OpenAI主要技术与产品介绍技术有自然语言处理、计算机视觉、深度强化学习，自然语言处理模型中包括GPT(1/2/3/4)2023.03GPT-4。超，系列，推出的其他影响较广的技术与产品包括Codex、DALL·E2及现象级产品ChatGPT等。GPT-4可以描述并理解图片。2023.01atGPT2023.01atGPTPLUS2022.11PT2022.05LLE2021.08odex2020GPT-3席。201520162018