关于人脑的研究论文

人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!

人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨

【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。

【关键词】人工智能;政策引导;发展模式

0 引言

工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。

1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状

从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。

搜索引擎方向的发展

信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。

从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。

人脑科学助推人工智能技术发展

人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。

谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。

智能终端和可穿戴设备引起产业变革

移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。

我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。

物联网部分领域发展

全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。

物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波()RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。

2 我国ICT产业的政策引导

目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。

国家政策方面的引导

世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。

加强政策顶层设计

成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 加强自主创新能力

将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。

深化科技体制改革

将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。

知识产权方面的引导

专利方面

国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。

著作权方面

目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长，云计算软件著作权共3017件，同比增长，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。

3 ICT相关企业实现方式探讨

经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。

政、学、研、产、用全面推进

政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。

加强合作、推进新技术的产业化与商用

通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。

全力抢占大数据

我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。

重点发展云计算

2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。

4 小结

发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。

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人工智慧虽然是模拟人的智慧创造出来的，但是，反过来也让我们对于人的智慧，对于如何培养批判性思维有了更深入的思考。 以下是我整理的的相关文章，欢迎阅读!

【摘 要】 淘宝推出Buy+和AlphaGo战胜李世石，进一步催热了VR和AI市场。本文的分析表明，VR和AI都有一个共同的基础――真实、准确的资料。同样，人工智慧和人的智慧也有很多类似之处，不仅依赖个体对于符号数字、文字的准确解读，而且还需要对多种资讯来源进行比较、评判和确认。人工智慧虽然是模拟人的智慧创造出来的，但是，反过来也让我们对于人的智慧，对于如何培养批判性思维有了更深入的思考。

【关键词】 虚拟现实;人工智慧;批判性思维;媒介技术

【中图分类号】 G40-057 【文献标识码】 B 【文章编号】 1009―458x201605―0041―02

最近，微信朋友圈的两大热点话题无疑是新推出的虚拟现实Virtual Reality，VR应用淘宝Buy+[1]和人工智慧Artificial Intellegence，AI棋手AlphaGo。淘宝Buy+推出当天，有人就惊呼：“吓得马上剁了还剩下的那只手!”AlphaGo战胜韩国围棋国手李世石以来，网际网路大脑[2]的话题也一直是朋友圈的讨论热点。从网际网路的底层执行逻辑来看，无论VR还是AI，基础都是资料――准确、真实、可信的资料。资料对于VR、AI的意义，就如同知识真正的真知灼见对人的意义。我们从VR、AI这两个应用入手，聊一聊人工智慧和人的智慧。

首先，对于淘宝Buy+，我的看法是：淘宝基础资料的造假，将使VR购物体验大打折扣。

作为一个计算机科班出身的偏执狂，我怀疑一切网路支付的安全性，所以，以前从来没有系结过银行卡，网购只买书，货到付款。春节前预定出境游一时贪便宜用支付宝便宜200元，绑定了支付宝，遂加入剁手党，并在春节期间拿出专业的研究精神，付出上万元的研究“经费”，对我国电子商务平台进行了全面深入的研究，为此，还获得了京东、淘宝颁发的剁手奖!研究结论：中国电子商务平台购物的便利、流程的顺滑，绝对世界一流!为中国电商生态点赞!

可是，从4月2号开始，我还是退出了剁手党，重新回到专卖店、各类商城去买服装、鞋帽等日用品。原因是淘宝服装的号码太不靠谱了!我买的好几家不同店的羊毛、纯棉、羊绒号称开衫，不管标的是L、XL，还是XXL，收到的实物全都比以前在商场买的小1、2公分。你说号码不准，我好好看产品说明，按照尺寸来选服装。结果，白纸黑字的尺寸资料也全无信用!

你说你弄个VR，无非就是帮我试个衣服，看看合不合适、好不好看吗?这倒好，按照商家提供的资料，VR试出来效果特别好，收到实物一看，完全不是一回事儿。原来我还以为淘宝的造假只是抄袭名牌，现在才发现造假也是一个生态链，从基本资料开始，每个环节都可能有假。所以，没有基础资料的标准化以及诚实守信的商业环境，服装类VR会严重失真、失信。资料与实物不对标，会导致VR技术应用的作用大打折扣。

其次，AlphaGo赢了李世石，是否意味着机器已经比人聪明了?人是否应该有危机感了?我想说，大可不必，为时尚早。我们举个例子来说明人工智慧的不同层次。

比如说，《星球大战》里的机器人部队要来攻打北京，我们怎么办?第一层次，如果是比较傻的、只会按照导航指令进行智慧判断的机器人近似于单机版的AlphaGo，可以采用软体打击。先派侦察兵弄清楚机器人用什么地图导航包括自动驾驶汽车、无人机等这类新应用都依赖三维立体地图的导航，然后用黑客手段把三维立体地图资料全部换掉，用一套假地图资料为机器人导航，把它们引到某死亡之地。

第二层次，假如机器人不但有一套导航系统，还具有批判性思维能力，并且有一套由卫星、各路感测器系统组成的“观察”体系，帮助机器人用周边事实景物资讯跟地图资讯进行比较，判断地图的真伪，情况就比较复杂了。对于这类机器人的进攻，最适当的应对措施就是硬体打击，当机立断断电断网。不过，需要说明的是，这种运算机器学习要复杂得多，系统配置也昂贵得多，而且要求网路具备强大的容错效能，防止资讯被长城防火墙之类的拦截。

分清人工智慧的这两个层次，对于我们认识人的智慧，认识媒介与认知的关系，具有重大的启发。

讨论人的智慧首先需要区分两种完全不同的认知论：个体认知论与社会认知论。教育心理学聚焦学习者个人的认知规律，偏重于个体认知论;网际网路大脑更多关注的是社会群体认知论。今天，教育技术学和教育学的“坏理论”根源往往在于将两者混为一谈。

简单说，今天人类用书本、网路所承载的全部知识，是从荷马史诗、圣经、苏格拉底、柏拉图、亚里士多德、哥白尼一直到牛顿、达尔文、爱因斯坦等数千年来人类对世界全部观察的积累。把这些分散于不同时空的“人类智慧”连线在一起的就是口传、手工抄写的羊皮书、印刷技术、广播电视、网际网路等媒介技术。所以，当一个6岁的孩子坐在教室里拿起书本的时候，他面临的巨大认知难题，是一个幼小的仅仅有6年人生经验的个体跟人类整体经验积累的对话。他首先要做的事情，是像海伦・凯勒那样，在数十次、数百次的重复后，认“字”[3]。这样的个体学习，不采用行为主义的学习方式，难道你让他/她拒绝认字，自我建构一套表达符号?

人类知识就是由跨越时空的一个个个体，借助于媒介技术的记录、汇聚、复制、传承、批判等过程生产形成的。这是一个跨越时空的人借助媒介技术支援，以社会认知的方式生产知识的过程[4]。个体的学习，则是个人经验，跟人类知识、规则对话，融入及参与社会合作，藉以实现个人生存和发展的过程。区分个体的人、群体的人和作为人类的人，是我们分析和解决教育问题的出发点。我以为，当下中国教育研究中最大的问题，恰恰在于一直在讨论一个抽象的、理想主义的、没有具体所指的概念――人。因此，无论“全人”，还是技术与“人”，都是争论不清的话题。

与人类整体的知识建构社会认知论相比，个体的人其实相当于处于三维地图情境下的机器人，我们的感知感测器能探测到的其实只是自己周围很少的真实资讯，如果你接收到的知识体系是被黑客“黑”过的一套假三维地图的话，你如何判断正确的方向?20世纪很多伟大的哲学思想，包括福柯的“知识考古学”、波兰尼的“个人知识”、哈耶克的“自生自发秩序”等，其实或多或少都跟“个体的人”“某个群体的人”与“整体的人类知识”这个典型对话情景有关，恰如三维地图情境下的机器人。换句话说，在制造一个人工大脑的机器的过程中，促进了我们对人类智慧的省察与深度思考。

不过，迄今为止，我们能做的仍然主要是在社会认知体系上的建构，用外在的认知形成去推演脑内的“运算”过程，人脑内部真正的意义形成至今还是一个未知领地脑科学的研究主要还是在Function，而不是Meaning层面。

对人工智慧第一、第二层智慧的分析也说明，批判性思维的培养太复杂了，而应试教育知道、信奉一套被输入的知识则要简单得多。批判性思维不仅自己学生、老师要有质疑的意识，还需要一套社会化的“感测器”系统的支援和验证。所以，教育改革真的是天下最难的改革，也可以说，所有的改革本质上都是人的思维和认知方式的改革。

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