从基础研究浅析人工智能技术发展趋势

摘要：

近六十多年来,人工智能在算法、算力和数据的共同驱动下,获得了飞速发展,但仍处于弱人工智能阶段.重点分析了人工智能算法和算力方面的基础研究现状和发展趋势,弱人工智能迈向强人工智能亟待基础研究上的革命性突破.算法层面,深度学习算法模型缺乏可释性和可泛化性,在基础理论上遇到瓶颈,亟待基础理论上的突破;算力层面,因集成电路工艺制程逼近微观物理极限导致摩尔定律失效和电子芯片算力增长趋缓,通用计算芯片架构受制于冯诺依曼瓶颈,以神经形态芯片为代表的人工智能芯片方兴未艾;数据层面,细分领域的高质量数据集匮乏制约人工智能技术应用发展,未来高质量数据集将不断构建.总之,人工智能底层技术将在未来相当长时间内缓慢前进,但产业化应用正在蓬勃发展.

关键词：人工智能、基础研究、发展趋势、算法、算力、深度学习

所属期刊栏目：46

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：面向重点行业应用的人工智能数据安全监管与服务平台建设2019-00893-2-2

在线出版日期：2020-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：29-33,38