近年来，在数字经济发展浪潮的推动下，学界围绕人工智能的经济发展效应从不同角度开展了较为丰富的研究，从多方位强调了实施“智能+”、数智融合、智能产业价值创造与获取的重要意义，为社会经济领域技术创新向智能化转型奠定基础。

人工智能技术分析

数据挖掘与学习

目前，大数据技术已得到了十分广泛的应用，其中信息的收集和处理是大数据技术的主要应用领域但在数据量过于庞大时，单纯依靠大数据技术进行数据的处理和分析则显得较为困难，此时就要将大数据技术与人工智能技术进行高效结合，以充分运用机器学习技术来完成相关工作任务。机器学习简言之就是以计算机为基础来对人类的学习进行模拟，通过模拟的方式来完成相关任务。目前较为常见的机器学习方式包括概率学习和决策树训练。该项技术的优势在于能够高效地对数据进行处理，同时能够通过学习和训练来形成新的处理模型用以对多种不同类型的数据进行处理，尤其是在对一些海量数据进行处理时，数据挖掘与学习的方式能够达到理想的处理效果。

知识数据的智能处理

人工智能技术的知识与数据智能化处理能够在专家系统上得到充分的体现。专家系统是智能化极高的计算机系统，能够将某一领域的知识进行全面集合，再通过前期的程序设定来完成相应的系统架构构建，后续在解决问题时则可以利用该系统的程序进行高效解决。专家系统最为重要的两个组成部分是数据库和推理系统，数据库主要是包含某一领域的专业知识和相关经验，而推理系统主要是模拟人类的智慧推理过程，再以数据库为基础对问题进行解决，通过数据库和推理系统的结合能够快速得到问题的答案。

人机交互

人机交互技术是将用户和系统进行有效连接的技术。用户在使用相关软件时可以通过交互界面完成指定操作。而人机交互技术主要是以机器人的学习和模式识别技术为基础，该项技术需要依相应的输出设备和指定软件系统实现。想要对现有的人机交互技术进行提升，则必须对硬件系统和软件系统进行同时优化。此外，在技术研发过程中还需要对传统人机交互技术存在的不足进行优化和调整，转变原有手动操作模式，以有效扩大人际交互技术的使用范围，给用户带来更好地操作体验。

其中，机器学习作为人工智能非常重要的基础，主要有判别式和生成式两类模型。其中，判别式模型主要是给定一个数据，估计一个条件概率进行分类、判决;生成式模型则是直接估计一个分布，然后生成新数据。与之对应，可以将人工智能系统分为判别式人工智能和生成式人工智能。

其实，人工智能(AI)并不是一个新的概念，20世纪以来，人类围绕人工智能领域的探索从未止步不过主要围绕“判别式AI"来展开。虽有1997年IBM“深蓝”战胜国际象棋大师卡斯帕洛夫等标志性突破但始终没有产业化。随着算法、算力、数据三要素的突破，“判别式 A1”实现产业化应用。步入 21世纪互联网、移动互联网带来数据量陡升及大数据技术发展，GPU等硬件及云计算技术突破，神经网络“深度学习”算法出世，三者共同驱动“判别式”AI快速发展，并商业化应用于人脸识别、语音识别等领域,2016年 AlphaGo战胜李世石第一次点燃 A1的讨论浪湖。

随着 AI基础设施逐步完善，深度学习技术不断进步，人工智能应用场景逐渐增多，过去模型参数规模和数据量也实现了大幅度增长，为NLP、CV等领域带来更强大的表达能力和性能，显而易见，现今已进入了以 AGI为代表的新里程碑阶段。

ChatGPT让大家意识到，AI发展步入全新阶段即生成式AI(AIGC)。较此前的最大突破是形成了内容生成，交互式体验对应用前景和商业模式的落地带来了新的想象空间。例如，2015年Transformer 模型发布以来，NLP大模型发展开始提速，OpenAI2018、2019、2020年分别推出的GTP1-3代分别有1.17亿、15亿、1750亿个参数。在计算机视觉之外，NLP领域的 AI也开始发展起来,AI得以通过文字、视频、图像等与外界产生“交互”，2022年底杀手级应用 ChatGPT横空出世。

来源：深圳市安全防范行业协会&中安网

免责声明：我们尊重知识产权、数据隐私，只做内容的收集、整理及分享，报告内容来源于网络,报告版权归原撰写发布机构所有，通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请及时联系我们删除，如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系