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『光明日报』人工智能助新基建数字化转型


『光明日报』人工智能助新基建数字化转型
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当前 ， 新冠肺炎疫情防控和稳定经济运行成为重点工作 ， 我国加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设 ， “新基建”成为国内外关注的焦点 。 人工智能对5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、工业互联网各新基建科技端领域具有重大促进作用；人工智能与5G、大数据等技术结合 ， 将带动诸多行业快速发展 ， 为很多领域数字化智能化转型奠定基础 。 本期刊发中国人工智能学会副理事长、中南大学信息科学与工程学院蔡自兴教授的观点 。
作为新基建主要支撑的人工智能技术 ， 对国民经济发展和新基建都起到巨大作用 。 人工智能在助力当前疫情防控、复工复产方面作用突出 ， 在稳投资、促消费、助升级、培植经济发展新动能、创建智能经济新形态等方面潜力巨大 。 要抓住“新基建”机遇 ， 全面夯实人工智能基础建设 ， 更好地服务经济和社会 。
1.人工智能核心技术及其关系
人工智能的核心技术涉及知识、数据、算法和算力 。
知识是人们通过体验、学习或联想而认识的世界客观规律性 。 知识是人工智能的重要基础 ， 知识获取是其瓶颈问题 。 知识研究知识表示、知识推理和知识应用问题 ， 如状态空间表示和语义网络表示、确定性和不确定性推理以及知识库、知识图谱、知识挖掘、知识发现等 。
数据是事实或观察的结果 ， 指所有能够输入计算机并被程序处理的数字、字母、符号、影像信号和模拟量等各种介质的总称 。 数据从经典数据到大数据 ， 从大数据到活数据 ， 从互联网到物联网和两网发展带来的海量数据 。 5G网络使数据传输速度更快、时延更小 ， 应用更广泛与有效 。
算法是解题方案准确而完整的描述 ， 指一系列求解问题的清晰指令 ， 代表着用系统方法描述问题求解的策略机制 。 当前深度学习算法与知识图谱、逻辑推理、符号学习结合 ， 从非结构化或未标记数据进行无监督学习 。 由认知计算、类脑计算、普适计算、进化计算发展而催生的各种新型算法应运而生 。 现有算法如深度学习已解决了很多实际应用问题 ， 但是认知层算法尚未突破 。
算力是机器在数学上的归纳和转化能力 ， 即把抽象复杂的数学表达式或数字通过数学方法转换为可以理解的数学式子的能力 。 向处理器配备高端部件以及芯片组、内存和硬盘 ， 提高计算能力 。 出现了新的计算架构包括GPU、FPGA、NN芯片等新芯片和云计算、量子计算等新计算 。 随着计算能力的不断增强 ， 计算速度获得不断提高 。
知识是人工智能之源 ， 从人工智能的长期发展历史看 ， 人工智能的发展源于知识 ， 并依赖知识 。 专家系统、模糊计算、知识图谱、知识库等都是以知识为基础发展起来的 。
数据是人工智能之基 ， 将数据引入人工智能 ， 丰富了人工智能内容 ， 提高了人工智能理论水平 ， 促进人工智能的发展升级 。 计算智能取决于数据而不是知识；神经计算 ， 进化计算等都是以数据为基础而发展起来的 。
算法是人工智能之魂 ， 也是人工智能软实力的核心 。 算法研究的不断进步 ， 使人工智能的问题求解策略日臻完善 。 一个好的算法可以使问题求解事半功倍 ， 甚至使求解效率提高十倍、百倍、千倍 。 深度学习算法和深度强化学习算法等是算法的优秀代表 。
算力（计算能力）是人工智能之力 ， 也是人工智能硬实力的关键保证 。 新型人工智能芯片和新型计算方法 ， 使计算能力不断增强 ， 计算速度的不断提高 ， 可以极大地促进人工智能产业的发展 。


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