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人工智能
《未来20年如何开展AI研究?美国AI研究路线图提供了一份参考方案》

2019年8月,美国计算社区联盟(CCC)和美国人工智能协会(AAAI)联合发布《美国未来20年人工智能研究路线图》,将开启AI研究的新时代。

路线图总结了当前美国人工智能发展面临的挑战,描绘了未来AI技术应用的愿景,制定了未来20年AI领域的研究重点,并提出一系列可操作的具体建议。
 
 
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主要内容

一、当前AI领域面临的挑战

  1. 学术界获得的资金投入等资源有限,限制了基础问题的研究,进而阻碍了AI应用的创新。
  2. 人工智能不断跨学科发展,研究范围不断扩大,已覆盖计算机科学与工程、认知科学、心理学、生物学、数学、公共政策、伦理学、教育和通信等领域,需要更多的跨领域合作。
  3. 人才短缺问题日益凸显,人工智能专业人才供不应求,如果不加以重视,人才鸿沟将继续扩大。
  4. 公众对AI系统的安全性、AI道德以及AI对未来人类工作的影响等问题有很多担忧。 

二、未来AI技术的社会影响

AI技术将推动社会和经济发生巨大变革。路线图明确了AI在以下6个领域的积极作用,这些主要的社会驱动因素将促进AI技术的研发:

  1. 提升医疗保健和生活质量;
  2. 提供终身教育和培训;
  3. 重塑商业创新和竞争力;
  4. 加速科学发现和技术创新;
  5. 保障社会公平和正义;
  6. 改革国防和安全措施。

三、未来20年AI研究重点

路线图根据AI技术的社会驱动因素,确定了未来20年需要优先研究的3个核心领域。

集成智能:制定组合模块化AI技能所需的基本原则,探索适应特定用途的情境化AI方法,创建开放共享的知识库,理解人类智慧以激发更多的AI创新并建立人类认知模型。

有意义的交互:探索实现高效协作的技术,在保护隐私的同时合并多种沟通方式(语言、视觉、情感),进行负责任、可被信任的操作,以及使人类和AI系统实现有效的线上线下互动。

自我认知学习:发展稳健且值得信赖的学习模式,量化不确定性和持久性,从少量数据中学习并根据指导将先验知识集成到学习中,根据数据和观察建立因果模型和可控模型,实现实时感知和行动。 

四、具体建议

1.创建和运营国家人工智能基础设施。

开放人工智能平台和资源,由学术界、工业界和政府提供大量互联的分布式“AI-ready”资源;建立组织机构,协调人工智能及相关领域专家提出的重大挑战性问题,推动关键领域研究;建立国家人工智能研究中心,重点关注人工智能长期研究的关键领域;建立任务驱动型人工智能实验室,提供持续的基础设施、设备和人力资源,支持开放式AI平台建设并应对人工智能挑战,并与国家人工智能研究中心密切合作,整合研究结果,解决卫生、教育、政策、道德和科学等AI领域共性的关键挑战。

2.重新筹划并培养一支系统全面的人工智能人才队伍。

设置适合不同群体的人工智能课程,制定人工智能相关课程标准;制定人工智能领域高级人才的招聘和留用方案;提高弱势群体的参与度;鼓励新兴和跨学科AI研究;重视AI伦理和政策研究;培养高技能的AI工程师和技术人员。

3.制定人工智能核心计划,为推动研究突破、培养研究人员、促进跨学科合作提供更多综合性的支持。

 

目录

执行摘要

1 引言

2 未来人工智能研究的主要社会驱动因素

3 人工智能研究的核心技术领域

3.1 集成智能

  3.2 有意义的交互

  3.3 自我认知学习

4 主要发现

5 建议

6 总结     

 

 

 
 
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