人工智慧研討會策劃書

⑴ 2020年世界人工智慧大會的特色是什麼

2020世界人工智慧大會的主要特色是走進「大咖」，國際化和專業度更高。今年大會延續了「1+2+10+X「總體架構，即1場開幕式、2場全體會議、10場主題論壇和若干場行業論壇。

去年大會開幕式上的「雙馬會」令人印象深刻，今年，大會策劃了「洲際連線」和「AI夜話「。其中，「洲際連線」將邀請全球各地的頂級專家實時連線、對話；AI夜話將雲集人工智慧與互聯網新生代企業家代表，在浦江之夜暢想新經濟的未來十年。

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2020世界人工智慧大會「SAIL 獎」揭曉

「SAIL」意味著揚帆遠航，在2020世界人工智慧大會上，是追求卓越的全球AI先鋒。本屆SAIL繼續獎勵卓越引領者，旨在表彰全球范圍內人工智慧領域獲得重大突破的理論科技和應用創新成果。

今年獲得SAIL卓越人工智慧引領者獎的分別是：IBM的人工智慧辯論系統、上海聯影的uAi新冠肺炎醫學影像智能化診斷全棧解決方案、網路的文心知識增強語義理解技術與平台、卡內基梅隆大學的自動發現智能平台、清華大學等推出的億阻器卷積網路的全硬體實現。

在中國科協和上海科協的指導和組織下，依託戰略咨詢專家委員會的平台資源，今年世界人工智慧大會還特別增設了青年優秀論文獎，鼓勵人工智慧領域青年人才的突破和創新。

⑵ 人工智慧的研究課題

人工智慧的研究方向已經被分成幾個子領域，研究人員希望一個人工智慧系統應該具有某些特定能力，以下將這些能力列出並說明。 早期的人工智慧研究人員直接模仿人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤游戲或進行邏輯推理時人類的思考模式。到了1980和1990年代，利用概率和經濟學上的概念，人工智慧研究還發展了非常成功的方法處理不確定或不完整的資訊。
對於困難的問題，有可能需要大量的運算資源，也就是發生了「可能組合爆增」：當問題超過一定的規模時，電腦會需要天文數量級的存儲器或是運算時間。尋找更有效的演算法是優先的人工智慧研究項目。
人類解決問題的模式通常是用最快捷，直觀的判斷，而不是有意識的，一步一步的推導，早期人工智慧研究通常使用逐步推導的方式。人工智慧研究已經於這種「次表徵性的」解決問題方法取得進展：實體化AGENT研究強調感知運動的重要性。神經網路研究試圖以模擬人類和動物的大腦結構重現這種技能。 AN ONTOLOGY REPRESENTS KNOWLEDGE AS A SET OF CONCEPTS WITHIN A DOMAIN AND THE RELATIONSHIPS BETWEEN THOSE CONCEPTS.
主條目：知識表示和常識知識庫 主條目：機器學習
機械學習的主要目的是為了從使用者和輸入數據等處獲得知識，從而可以幫助解決更多問題，減少錯誤，提高解決問題的效率。對於人工智慧來說，機械學習從一開始就很重要。1956年，在最初的達特茅斯夏季會議上，雷蒙德索洛莫諾夫寫了一篇關於不監視的概率性機械學習：一個歸納推理的機械。 主條目：機器感知、計算機視覺和語音識別
機器感知 是指能夠使用感測器所輸入的資料(如照相機，麥克風，聲納以及其他的特殊感測器)然後推斷世界的狀態。計算機視覺能夠分析影像輸入。另外還有語音識別 、人臉辨識和物體辨識。 主條目：情感計算
KISMET, 一個具有表情等社交能力的機器人
情感和社交技能對於一個智能AGENT是很重要的。 首先，通過了解他們的動機和情感狀態，代理人能夠預測別人的行動(這涉及要素 博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測)。此外，為了良好的人機互動，智慧代理人也需要表現出情緒來。至少它必須出現禮貌地和人類打交道。至少，它本身應該有正常的情緒。 主條目：計算機創造力
一個人工智慧的子領域，代表了理論(從哲學和心理學的角度)和實際(通過特定的實現產生的系統的輸出是可以考慮的創意，或系統識別和評估創造力)所定義的創造力。 相關領域研究的包括了人工直覺和人工想像。 （1）人工智慧對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助於人類最終認識自身智能的形成。
（2）人工智慧對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網路工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由於AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。
（3）人工智慧對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的互動式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智慧應用已經深入到各大游戲製造商的開發中。 伴隨著人工智慧和智能機器人的發展，不得不討論是人工智慧本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。

⑶ 人工智慧基本研究思路是什麼

我個人的思路為：
1、將全部單一文化中的名詞及含義分層分類。例如，將漢語文化的名詞及含義分層分類。
2、再次分層分類另外一至兩種文化。例如英文。
3、將兩種文化做對比。找出共同的基本名義。
例如，顏色形狀與聲音，是不同人種及文化之間共同處。
4、搞清人類整體的含義層級結構之間的關系及原理。繪制《人類文明名義關系總表》。
其作用類似《化學元素周期表》。表內所有的名義及關系結構工整莊嚴，一目瞭然。
5、搞清邏輯演義原理。教科書上流行的邏輯原理，很膚淺。
不能滿足人工智慧事業的需求。必須深化細化。編寫《邏輯演義原理》
6、編寫《編碼方案》。也就是編寫一門人機通用的程序語言。
7、全部名義內容數碼化。以上幾條都搞完以後，數碼化並不難。只是很費時間。
編寫《數碼總塔》(人類文明結構的數碼總模型會呈現出一種塔式結構，故以此命名)。
8、編寫操作系統及各種必要的演算法。其實也不是在編寫創造一個操作系統。而是發現那個本來就被人機共同遵循的操作系統——邏輯系統，找到系統中不同位置上的輸入輸出運行方案而已。
9、對現有硬體結構進行必要的改造。例如中央處理器、攝像頭感光電路等硬體幾乎都需要相應修改。
10、運行調試。