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2023年中美关系的现状与未来范例3篇【参考指引】此文档资料“2023年中美关系的现状与未来范例3篇”由三一刀客网友为您精编整理,供您阅读参考,希望对您有所帮助,喜欢就分享下载吧!2021年中美关系的现状与未来1摘要:人工智能技术融合了哲学以及计算机等知识,关键内容是关于智能化的研究,伴随网络时代的发展,人工智能在现实生活中也越来越受到广泛应用。文章对人工智能技术的探究,以期为未来发展奠基。关键词:人工智能;技术应用;发展研究中图分类号:TP18文献标志码:A文章编号:2095-2945(2019)11-0140-02Abstract:Artificialintelligencetechnologycombinesphilosophyandcomputerandotherfieldsofknowledge,,,inordertolaythefoundationforitsfuturedevelopment.Keywords:artificialintelligence;technologyapplication;developmentresearch计算机科学的一个重要分支就是人工智能,它与纳米技术、基因工程被称为尖端科技,同时也与知识相融形成交叉学科。人们对于人工智能的定义虽然莫衷一是,但它的使用却有着相当的广度与深度。本文就促进人工智能技术的改进与开拓更广阔的发展空间做了一定研究。从长期来看,人工智能的所谓智能水平是要达到人类智能的水平,人工智能科学是由脑科学、认知科学、人工智能等方面的研究组成,是一门交叉学科。研究人类的感知、记忆、学习、意识、等心智活动的科学被称之为认知科學。而脑科学是依据分子与细胞水平与行为水平方面研究智能机理,这是一种探究人脑本质的重要脑模型结构。用人工的方法技术去模拟、延展人的智能,以求机器得以实现智能的整个过程就被称为人工职能。智能科学是探索人工智能的新方法,它主要的研究基础是功能仿真与进行机理。人工智能的研究一旦取得突破,将对信息时代和人类文明产生重大影响。一方面,随着科学的发展,存在着高度的分化。另一方面,学科的融合程度较高,呈现出多学科交叉、综合性强、新兴学科不断涌现的趋势。这种学科的研究在人工智能领域的表现是非常明显的。人工智能需要多学科的之间的交叉研究,脑科学、认知科学、人工智能研究是其中的主要学科。如果把人工智能当做一个整体性的完整学科去研究,那么跨学科的研究与创新势在必行,跨学科的多领域合作是现在的科学发展的趋势,人工智能概莫能外。1人工智能的概述人工智能被称为人工智能技术。它是一项新兴的技术,涉及仿真研究和智能技术等诸多领域。一般来说,人工智能可以分为两个方面:人工智能和智能技术。目前,人工智能还没有统一的定义,但是人工智能已经影响着人们的日常生活的方方面面。人们应用技术的目的是让人工智能完成协助人们完成各种各样的事情。随着社会的变化,在现阶段,人工智能最普遍和最明显的运用实在计算机领域。但随着人工智能的不断突破与迅速发展、它也越来越多地被运用其他领域,智能技术、智能系统、数据分析领域的应用尤为突出。首先,智能技术的突出特点是人机交互系统和现实通讯,那么使用文字、并且具备不同语言之间的转换与翻译功能就成了该技术必须有的要素。智能技术发展至今,最突出的表现就是深蓝计算机击败象棋大师以及新近发生的阿尔法狗。人工智能技术可以服务人类的一个重要基础就是人机交互功能,计算机存储技术与运行效率的大幅度提升又为人机交互铺平了道理。二是数据分析功能,主要是研究模糊数据和未知数据,从而找到有用的信息,数据库和统计数据作为分析的基础技术支持、知识包括理论算法、可视化和半结构元素,如语言,它是人工智能技术对数据分析的支持。此外,作为一个高度智能化的自主系统,智能系统包含了与人类相似的多种思想和能力选择,能够独立完成特定的目标。当外部环境发生变化时,智能系统能够通过自身的调整来达到预定的目标,以求自身可以适应外部环境的变化。物理系统与逻辑系统的突破是人工智能发展的关键性因素,也是智能体发展的重要环节。智能系统作为一个综合性与升级属性的系统,可以模拟人类的行为活动,这是它能够在日常生产和生活中能够被广泛使用的基础。2人工职能技术的建议转变传统思维人工智能的进一步发展需要转变思维,摆脱传统思维的桎梏,将其纳入正常科学发展的轨道,将人工智能的仿真功能放在首位,重视人脑与人工智能的信息交换,最后形成二进位制的0、1码,供随时取用。人工智能的本质要求建立全新的算法模型,运用全新的智能信息处理方法去揭示其本质。我们应该重视科学知识的的重要意义,重视公共知识的探索价值,不要沉浸在对于知识的盲目崇拜当中。人工智能的复杂性不能掩盖其公共服务的基本属性。构建模拟交互人脑的神经活动是一个非常复杂的过程,具有鲜明的个体性特点。人脑的复杂活动也具有不可逆性,所以人类大脑的神经活动没有符号映射活动,但是人工智能中的符号技术却可以不断的重复。人工智能可以解决游戏过程中产生的异常复杂的游戏问题,为游戏者和游戏本身提供强有力的有效支撑,帮助游戏者作出正确的决策。随着人工智能的飞速发展,它在计算机中得到了广泛的应用,在游戏中可以达到国际标准,但仍有差异的棋手,不能有洞察力的棋手,在实际的操作可以根据当地条件选择不做游戏的策略,需要改进。换句话说,人脑的网络活动不同于符号。因此,有必要构建符号活动来模拟人脑的交互作用,取代人脑的生物过程。加强人机交互仿真的互助性研究,注重提高技术的运用,在方案设计上更加注重人机交互。摆脱单纯的人机互补,利用自动接口技术提升人工智能在各方面的应用价值。加强操作性强的规范在通信领域中,人工智能的应用主要体现在机器人系统中。它能观察和理解人的情绪,促进人与人之间的交流。利用智能技术开发出能够通过人机通信反映人类情感的机器是可能的,这样就可以实现基本的通信和困难的情感选择。与此同时,各行各业都在积极运用人工智能,显示出了巨大的作用,并展示出在未来发挥更大作用的巨大潜力。在当今信息更新迅速的时代,人工智能技术在不断的改进着信息检索的方式,通以便于处理各种海量的信息,方便人们快速的检索自己所需要的各种信息。加强技术和人工智能的发展,建立基于方法论的技术示范和研究机构,依据市场的需求发展人工智能,做到市场化运行,做到投入与产出的平衡,进一步降低技术风险,促进智能技术的推广与应用,人工智能在未来必将成为社会发展的支柱。3人工智能的愿景以发展的角度看,人工智能经历了仿真预测到技术组合的仿真进展的转变;从机器到机器参与手工加工;从机器思维到人类思维的结合;从机器学习转向机器辅助人类操作。人工智能离不开理论,智能技术的不断完善使人工智能在计算机上的应用将会促使机器具有强烈的仿真功能。微积分产生于人类解决未知问题的过程。数理逻辑的进展推动着计算机技术的产生与发展,可以着力解决不确定性的问题。仿生学在解决不确定性问题领域的表现差强人意,由此带来人工智能的发展也远低于人们的预期。不确定性的问题就长远来看是肯定可以解决的,但是过程肯定是漫长与复杂的,所以人工智能发展的道路是光明的,但是道路却不会是坦途。对于未来人工智能发展的预测,我们必须从人工智能的现状中去着手,结合模式识别、人机组合、操作管理等方面的研究去探究其未来的发展之路。模式识别是智能发展中的一个突破,通过数学方法和判断来处理信息,从而实现机器的自我识别。例如,人工智能可以自动识别和实现无人驾驶。自动驾驶综合模式识别和智能控制可用于车辆控制,智能技术可结合使用。就现在来看,此种模式下的识别技术在现实状况下还没有办法解决。人工智能技术的未来的发展前景应该通过不懈的努力来开拓。在未来,在一定程度上,神经网络与机器的结合是可行的,机器取得情感上的功能也是可能的。基于目前的研究成果,我们可以发现,情感因素将会成为机器不可或缺的一部分。总的来说,未来人工智能的发展趋势有六个方面:1并发约束模型:这需要人们开发一种混合并发的编程语言,一方面用来描述系统环境,另一方面用来描述系统任务,这是智能计算的基础。2交互編程与社会建设:开放的信息系统研究整个计算机领域研究(包括人工智能)老生常谈的课题之一。这个系统的研究要把重视人工智能和传统技术结合起来研究,作为一个整体,在广度和深度上进行研究。3基于DAI的软件设计新范式:一个复杂的系统出现问题的概率是非常大的,一个程序没有任何错误可能会造成整个系统的成本攀升,所以无错误代码不见得就一定产生良好的现实效用。4知识表示。在知识表示方面的研究,以可预见的十年来看,最具有现实挑战性的研究项目应该是动态知识系统的表征以及Agent编程理论与实现的研究。5复杂自适应系统的建立与理解:未来十年的人工智能研究应重点研究无法符号化、信息不完整的复杂自适应系统,关键是如何理解和建立这样一个系统。建立这样一个系统需要发展新的理论和技术。6技术及接口语言。语言的研究还没有突破语义的障碍。目前尚不清楚解决自然语言歧义的元素可能有很大的进展,难以想象。任何内部能量的输入在不久的将来都能产生高质量的翻译机器翻译系统或理想的语篇理解,我们可以看到一些但也有一定的局限性,生活与语言处理技术的发展息息相关。随着相关市场需求的不断发展与扩大,语言技术的研究与发展也将是迅速的。4结束语就目前来看,人工智能技术的研究与发展还是以模拟智能为主,以实现自我识别为主要方向。未来人工智能的发展,要注重智能技术与现实生活之间的联系,以现实生活需要为导向,以用马克思主义为指导,理论与实践相结合,让人工智能的发展为人们的生产、生活做出贡献。人工智能由于其独特的方便、快速的优点,给生命带来了便利,为人工智能技术的深入研究提供了明确的发展方向。因此,有必要在人工智能的帮助下,继续探索人工智能的发展方向,促进人类生活水平的提高。参考文献:[1]陈刚.关于人工智能技术的发展探究[J].电脑迷,2017,12:32.[2]陈莉.基于机器视觉的双摄像头测距系统的研究与实现[D].河北科技大学,2018.[3]陈炳东,兰翠芹.技术视角下的智能化设计研究[J].设计,2019,6:102-103.2021年中美关系的现状与未来2【提要】当前,全球大数据正进入加速发展时期,技术产业与应用创新不断迈向新高度。大数据通过数字化丰富要素供给,通过网络化扩大组织边界,通过智能化提升产出效能,不仅是推进网络强国建设的重要领域,更是新时代加快实体经济质量变革、效率变革、动力变革的战略依托。本文聚焦近期大数据各领域的进展和趋势,梳理主要问题并进行展望。在技术方面,重点探讨了近两年最新的大数据技术及其融合发展趋势;在产业方面,重点讨论了中国大数据产品的发展情况;在数据资产管理方面,介绍了行业数据资产管理、数据资产管理工具的最新发展情况,并着重探讨了数据资产化的关键问题;在安全方面,从多种角度分析了大数据面临的安全问题和技术工具。【关键词】大数据;数据分析;云计算一、国际大数据发展概述近年,全球大数据的发展仍处于活跃阶段。根据国际权威机构Statista的统计和预测,全球数据量在2019年有望达到41ZB(图1)。2019年以来,全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势,也正在进入新的阶段。本章将对国外大数据战略、技术、产业等领域的最新进展进行简要叙述。(一)大数据战略持续拓展相较于几年前,2019年国外大数据发展在政策方面略显平淡,只有美国的《联邦数据战略第一年度行动计划(FederalDataStrategyYear-1ActionPlan)》草案比较受到关注。2019年6月5日,美国发布了《联邦数据战略第一年度行动计划》草案,这个草案包含了每个机构开展工作的具体可交付成果,以及由多个机构共同协作推动的政府行动,旨在编纂联邦机构如何利用计划、统计和任务支持数据作为战略资产来发展经济、提高联邦政府的效率、促进监督和提高透明度。相对于三年前颁布的《联邦大数据研发战略计划》,美国对于数据的重视程度继续提升,并出现了聚焦点从“技术”到“资产”的转变,其中更是着重提到了金融数据和地理信息数据的标准统一问题。此外
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