Page 20 - 高中 信息技术 选择性必修4 人工智能初步

第一章 人工智能概述

1 . 2 . 2 新一代人工智能的兴起

1．新一代人工智能的发展方向

21世纪，人工智能发展进入新阶段，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、物联
网、虚拟现实、传感网、脑科学等新理论、新技术，以及经济社会发展强烈需求的共同驱
动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控

等新特征。新一代人工智能正向以下几个方面发展。
（1）大数据智能。
从人工知识表达技术到大数据驱动知识学习。大数据智能理论突破了无监督学习、综
广东教育出版社
合深度推理等难点，建立了由数据驱动，以自然语言理解为核心的认知计算模型，实现了
从大数据到知识、从知识到决策的功能发展。
（2）跨媒体智能。
从处理单一类型的数据到跨媒体认知、学习和推理。跨媒体智能主要研究超越人类视

觉能力的感知获取、面向真实世界的主动视觉感知及计算、自然声学场景的听觉感知及计
算、自然交互环境的言语感知及计算、面向异步序列的类人感知及计算、面向媒体智能感
知的自主学习和城市全维度智能感知推理引擎等领域。
（3）混合增强智能。
从追求机器智能到迈向人机混合的增强智能。机器智能和人类智能各有所长，因此需
要取长补短，融合多种智能模式的智能技术有广阔的应用前景。“人＋机器”的组合将是
人工智能研究的主流方向，“人机共存”将是人类社会的新常态。

（4）群体智能。
从聚焦研究个体智能到基于互联网络的群体智能。群体智能主要研究群体智能结构理
论与组织方法、群体智能激励机制与涌现机理、群体智能学习理论与方法、群体智能通用
计算范式与模型等。
（5）自主无人系统。
从“人＋智能”到自主智能系统。自主智能系统是一种人工系统，它不需要人为干
预，利用先进智能技术即可自动实现各种操作与管理。自主无人系统主要研究面向自主无
人系统的协同感知与交互、协同控制与优化决策、知识驱动的人、机、物三元协同与交互
操作等理论和方法。

（6）高级机器学习智能。
高级机器学习智能主要研究统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与
交互、隐私保护学习、少样本学习、深度强化学习、无监督学习、半监督学习和主动学习
等学习理论和高效模型。
（7）类脑智能。
类脑智能主要研究类脑感知、类脑学习、类脑记忆机制与计算融合、类脑复杂系统、
类脑控制等理论与方法。

（8）量子智能。
探索脑认知的量子模式与内在机制。量子智能主要研究高效的量子智能模型和算法、
高性能高比特的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等。

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