科创中国

行业领域

高新技术改造传统产业

需求背景

人工智能和大数据是现代社会中不可或缺的技术，它们在多个领域都有广泛的应用。随着互联网信息技术的快速崛起，人们从互联网上获取到的有效信息也越来越多，这使得大数据技术的发展成为可能。大数据不仅是人们认知世界的一种新的渠道和方法，而且它的应用可以看作是知识在计算机网络上的新呈现。

传统上，人们在分析问题和处理数据时，主要依赖于抽样的数据信息提取。但随着大数据技术的兴起，这种传统的数据处理方式发生了根本性的变化。现在，我们可以利用大数据技术全方位地应对问题，更好地认知世界并了解事物的规律。大数据技术不仅可以保障信息数据处理的智能化和高效化，还能确保信息与人们需求的高度匹配。

与此同时，人工智能技术也在迅速发展。这种技术是通过对人类活动规律的分析来发展的，现在已经被广泛应用于机器人、控制系统和仿真模拟等领域。为了使人工智能更加拟人化和智能化，我们需要有效地利用大数据技术。通过对海量数据的收集、分析和处理，人工智能可以学习和进步，从而提高其智慧化水平。

需解决的主要技术难题

目前在技术方面存在的困难以及需解决的问题

人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发、案例代码编写。

大数据教学体系的构建和案例的编写。

技术难题

首先，数据安全与隐私保护是一大挑战。随着AI应用的普及，如何确保数据的安全性和隐私性，以及如何在保护数据的同时，充分利用数据的价值，是人工智能领域需要解决的重要问题。

其次，数据瓶颈也是制约人工智能发展的一大因素。当代人工智能主要是由大数据驱动，因而数据的可获得性、数据质量以及数据标注成本等都直接影响着人工智能的训练和发展。

此外，泛化瓶颈、能耗瓶颈、预义鸿沟瓶颈、可解释性瓶颈和可靠性瓶颈都是人工智能发展中需要面对的技术难题。例如，泛化瓶颈指的是AI模型在面对新的、未接触过的问题时，能否正确推理和判断的能力；能耗瓶颈则是指AI模型在执行任务过程中消耗的能量；预义鸿沟瓶颈是指AI模型理解和生成自然语言的能力等等。

最后，如何应对信息过载时代下巨大的信息量

期望实现的主要技术目标

主要研究目标可以划分为两个阶段。

在近期，研究的核心任务是探索如何使计算机执行那些在过去只能依靠人类智力才能完成的工作，主要依赖于现有的计算机去模拟人类的某些智力行为的基本理论和方法。另一方面，远期的目标是对智能行为的机理进行深入探讨，并研究如何利用自动机去模拟人的某些思维过程和智能行为，甚至达到超过人类的水平。

同时，大数据与人工智能有着非常紧密的联系，可以说大数据是推动人工智能技术研发的三大基础条件之一。因此，期望实现的一个重要目标是有效地利用大数据技术，通过对海量数据进行收集、分析和处理，让人工智能进行学习，从而提升其智慧化水平。

此外，由于人工智能的研究涉及广泛的领域，包括认知科学、机器学习、自然语言处理、计算机博弈、智能控制等，因此实现对这些领域的有效解释的理论分析，构造智能的人工产品也是重要的研究方向。

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