通过不断完善人工智能技术，可以创造更美好的智能世界。2019年，5G通信网络、区块链技术、脑机接口技术等分支学科取得一系列进展，在多个领域得到广泛应用，也推动了各领域向该方向发展的情报。人工智能研究领域诞生于1850年代，目的是让机器和系统在类似于人类智能的水平上运行。它经历了进步和挑战，并在近几年因现代计算能力和数据存储技术的快速发展而焕发了新的活力。人工智能一般涉及推理、数据拟合、聚类和优化等子问题，这些子问题可以使用遗传算法和人工神经网络初步解决。具体来说，人工智能学习技术已经为各种问题建立了一个通用框架，并取得了长足的进步，从而在多个领域取得了最先进的成果。5G通信网络通信和网络技术的最新进展催生了许多新颖的无线服务，从无人机到智能认知网络和大规模物联网系统。在第五代(5G)无线蜂窝系统上启用这些新兴应用需要解决与频谱共享和管理相关的众多挑战。事实上，大多数5G应用将高度依赖智能频谱管理技术，该技术应能适应动态网络环境，同时确保高可靠性和体验质量。在此背景下，人工智能(AI)技术的使用，包括深度学习、卷积神经网络和强化学习，可以在人工智能驱动的频谱管理中发挥非常重要的作用。人工智能技术可以应用于各种无线系统或网络中的频谱管理。首先，大数据在5G和物联网系统中的广泛应用，可以有效探索频谱管理进行网络优化，从而真正运营一个自组织的5G网络。通过使用AI管理，可以使无线设备智能地了解其频谱环境，从而做出更明智、更主动的频谱管理决策。其次，认知无线电（CR）无疑将成为实现未来智能无线网络的关键技术。在CR中，具有人工智能增强认知科学和数据分析的频谱管理将发挥重要作用。此外，在AI辅助频谱管理理念的推动下，未来的CR网络可能会升级新的功能，如提供智能认知、高级无线信号处理或自适应无线电资源管理等。同时，互联网物联网可以说是下一代无线网络最重要的应用之一。为实现物联网，人工智能辅助频谱管理将成为一项关键的基础技术，能够智能协调数量紧张的频谱资源，智能缓解干扰，处理异构信息。此外，未来的无人机网络有望在没有基础设施覆盖的情况下为无线设备提供具有成本效益的无线连接。现有的无人机网络呈现异构和多层结构，通常需要在地面上运行在不同频段的无人机才能相互通信。在这些网络中，强烈需要具有AI功能的强大频谱管理技术。由于不同的无人机系统具有不同的特性，通过智能管理实现的频谱移动和频谱共享将有可能在未来的大规模网络中实现高速、低延迟和超可靠的通信。区块链技术区块链可以产生巨大的经济和社会影响。区块链以加密方式验证身份和交易并创建不可变记录的能力增强了信任。人工智能是计算机在重复性任务中胜过人类的能力。它的判断力和智力独立于情绪、感觉和需要。拥有更好的记忆力和处理大量信息的能力可以提高效率、节省成本并创造新的机会。更重要的是，人工智能与区块链具有很强的互补能力，将对行业和市场的表现产生巨大影响。每个都有能力提高另一个的性能和功能。结合这两个技术生态系统可以有效解决人工智能和区块链的许多缺点。人工智能算法依靠数据或信息来学习、推理和做出最终决策。当数据是从可靠、安全、值得信赖和值得信赖的数据存储库或平台收集的时，机器学习算法会更好地工作。区块链充当分布式账本，其中数据可以以所有挖掘节点加密签名、验证和同意的方式存储和处理。区块链数据具有高完整性、高弹性存储、不可篡改等特点。当智能合约与机器学习算法一起使用来做出决策和执行分析时，这些决策的结果将是值得信赖和无可争议的。人工智能与区块链的融合可以为人工智能提供高度敏感的信息收集、存储和利用，创建一个安全、不可篡改和去中心化的系统。这种方法可以得到显着改进，以保护各个领域的数据和信息，包括医疗、个人、银行和金融、交易和法律数据。如图1所示，人工智能受益于许多区块链平台的使用，这些平台可以执行机器学习算法并跟踪存储在分布式P2P存储系统上的数据。这些数据通常来自智能连接产品，其中包括各种来源，例如物联网设备、集群机器人、智能城市、建筑物和车辆。还可以利用云端的功能和服务，进行链下机器学习分析、智能决策和数据可视化。图1人工智能对新兴技术的影响脑机接口技术脑机接口（BCI）为人们提供了一种无需动作即可进行信息交流的方式。相反，人们从事脑力活动，例如想象运动或计数，这些活动会产生计算机可以检测到的特定大脑活动模式。然后计算机实时向用户提供反馈。所有BCI都有4个组成部分。首先，传感器必须能够检测大脑活动。大多数BCI以非侵入方式测量大脑活动，有些使用植入式电极，可以提供有关大脑活动的更详细信息。其次，自动信号处理软件必须识别和区分反映用户意图的大脑活动。第三，外部设备必须根据信号处理模块的结果提供某种反馈。这可能涉及在显示器上显示文字、移动外骨骼或控制假肢。第四，操作环境必须控制其他3个组件如何相互交互以及如何与最终用户交互。2019年7月17日，马斯克宣布Neuralink的脑机接口技术取得突破，与以往的技术相比，对大脑的伤害更小，数据传输能力更强。Neuralink已经利用这项技术对动物进行了多次手术，并成功放置了“微小的电线”电路，让机器由动物的大脑控制，成功率约为87%（图2）。图2脑机接口模型Neuralink在开发灵活、可扩展的脑机接口方面取得了重大突破，通道数量较以往增加了一个数量级。该系统由三个主要部分组成：超细聚合物探针、神经外科手术机器人和定制的高密度电子设备。微型定制电子设备，可同时传输来自所有电极的完整宽带电生理数据。该系统被打包用于长期植入，并定制开发了在线尖峰检测软件，用于动作电位的低延迟检测。该系统构成了一个用于完全植入式人脑机界面的最先进平台。Nurealink开发了一种定制工艺，需要用各种生物相容性薄膜材料制造最小的神经探针。聚酰亚胺主要构成了这些探针中使用的主要基板和电介质，其中封装了金薄膜迹线。每个薄膜阵列由一个“传感器”区域和一个具有电极触点和路由功能的“线程”区域组成，其中用于信号放大和采集的定制芯片与薄膜接口。人工智能芯片机器学习算法在许多应用中取得了重大进展。然而，它们在最新平台上的硬件实现仍面临一些挑战，并受到内存容量、内存带宽和互连开销等多种因素的限制，因此开发针对人工智能优化的芯片对人工智能的发展具有重要意义。和应用非常重要。开发AGI有两种通用方法：面向计算机科学和面向神经科学。由于它们根本不同的编码方案和表达方式，这两种方法依赖于不兼容且截然不同的平台，从而减缓了AI的发展。非常希望有一个通用平台来支持受神经科学和流行的基于计算机科学的人工神经网络启发的模型和算法。2019年，清华大学类脑计算研究中心施禄平团队研制成功的新型人工智能芯片“天机”。“天际”将这两种方式结合起来，提供了一个协同、混合的平台。是全球首款异构融合类脑芯片，具有速度快、性能强、功耗低等特点。该芯片具有多核架构、流线型数据流和混合编码方案，以及可重构的构建块，不仅可以轻松实现类脑电路和多种编码方案，还可以适应基于计算机科学的机器学习算法。同时，该芯片是一个专用平台，支持当今神经科学和计算机科学领域的大多数神经网络模型，这些模型通常使用不同的方式来表示信息。在重新审视计算机科学（例如MLP、CNN、RNN）和神经科学（例如SNN、基于速率的生物启发神经网络等）中使用最广泛的神经网络模型的基础上提出统一表示，以对齐实现该模型具有轴突、突触、树突、树干和路由器隔间，确定了SNN和ANN神经元之间的异同，并根据它们各自的功能将操作和转换分组到这些隔间中。通过对齐数据流，芯片可以灵活地以单一或混合范式实现各种模型。实验演示的无人自行车系统中多个模型和算法的同时处理仅使用一颗芯片，实现实时目标检测、跟随、语音控制、避障和控制平衡（图3）。未来随着“天机”的发展，可以为通用人工智能的研究提供更高效、快速、灵活的计算平台，也可以用于其他领域的应用开发，促进人工智能的研究。通用智能，赋能其他行业。图3“天机”单车AI教育人工智能在教育领域的应用非常重要。从教学机器人到开发用于评估答卷的自动化系统，人工智能正在帮助教师和学生。研究表明，人工智能是任何支持NLP的智能导师系统的核心。这些系统有助于培养自我反省、回答深层问题、解决问题矛盾、产生创造性问题和做出选择等事情。人工智能可以大大简化学校和教师的重复性任务，帮助教育工作者评分考试、评估家庭作业并向学生提供反馈。随着人工智能教育的逐渐成熟，可以利用人工智能技术实现各种评分任务的自动化。这意味着老师将有更多时间陪伴学生，而不是花大量时间给他们评分；人工智能可以针对每个学生，生成适合学生的学习内容，定制教材，帮助学生尽可能地开发自己的潜能。同时，人工智能教育打破了地域界限，学生可以随时随地学习自己感兴趣的任何课程。国外相继开发了很多智能教育系统。例如美国匹兹堡大学的Brusilovsky，根据学生的兴趣爱好、学习经历、知识量等进行用户建模。AnnotatEd、TaskSieve等智能学习系统，后来的很多研究成果都是在它的基础上进行改进和补充的。澳大利亚皇家墨尔本理工大学的Wolf、希腊雅典大学的Papanikolaou、荷兰埃因霍温理工大学的DeBra也开发了INSPIRE、AHA!、iWeaver等个性化教育系统。国外开发的多种产品已成功应用于个性化教育的教学实践中，取得了一定的效果。以DreamBoxLearning的个性化学习诊断为例。作为一个在线学习平台，它可以自动适应用户的学习进度。通过分析每个学生的学习过程，提供数学理解评估，然后采用最适合学生的方式。提示和鼓励学生朝着正确的方向学习。普渡大学跟踪数据显示，DreamBoxLearning有效提升了学生的综合成绩。近年来人脸识别人工智能技术的快速发展，特别是电子技术和计算机科学的发展，使得生物特征识别系统的广泛应用首次成为可能。如今，它们存在于无数场景中，例如边界访问控制、监视、智能手机身份验证、取证以及电子学习和电子商务等在线服务。在所有现有的生物识别技术中，目前应用最广泛的一种是面部识别。自20世纪60年代以来，面部识别一直被作为一种身份识别手段进行研究，随着计算机视觉的发展，它在20世纪90年代具有特殊的意义。人脸生物识别技术的特点是一定距离内的非侵入式信息采集，利用人脸良好的识别特性进行身份识别。人脸识别技术近来在很多场景中得到广泛应用，人脸识别恶搞层出不穷，通常是通过将目标人物的照片、视频或3D面具呈现给传感器（如摄像头）来欺骗人脸识别系统。由于面部表情（例如社交媒体、视频监控）的高度曝光以及高分辨率数码相机、打印机或数字屏幕的低成本，使用照片和视频是最常见的攻击类型。面部识别系统试图区分真实用户，而不是确定呈现给传感器的生物特征样本是真实的还是假的。面部识别技术通常被认为是一种能够自动区分呈现给传感器的真实生物特征与人工合成人工制品的技术。为了创建一个防攻击的面部识别系统，有必要选择一种合适的技术来检测面部伪造。之后，识别人脸伪造技术与人脸识别系统的融合可以在不同层次上进行融合，即分数级融合或决策级融合。第一种可能性是使用分数级融合，这是一种流行的方法，因为它简单并且在多模态生物识别系统的融合中获得了良好的结果。在这种情况下，生物识别数据被同时输入面部识别系统和面部伪造检测系统，并分别计算自己的分数。然后将来自每个系统的分数组合成一个新的最终分数，用于确定样本是否来自真实用户。这种方法的主要优点是它的结果可以快速反馈，因为两个模块同时执行它们的操作。这一事实可用于具有良好并行计算规范的系统，例如具有多核/多线程处理器的系统。另一种常见的将人脸伪造检测技术与人脸识别系统相结合的方法是串行方案，其中人脸伪造检测系统首先做出决定，只有在确定样本来自活人时，才对样本进行处理。由于这种决策级融合，面部识别系统将搜索与生物识别样本相对应的身份，并提前知道该样本不是来自演示攻击。其次，在串行方案中，平均尝试访问的时间会更长，区分人脸伪造模块和人脸识别模块的持续延迟。然而，这种方法避免了在伪造攻击下人脸识别系统的额外工作，因为计算将在早期阶段结束。攻击者可以使用无限数量的欺骗，每个欺骗具有不同的属性。因此，收集具有新方案的新数据库对于开发更有效的人脸伪造识别算法非常重要。否则，人脸识别系统的安全性将难以提升。在过去的10年里，研究人员在人工智能(AI)和量子计算、大数据、物联网、小型化、机器人和自主等相关技术的发展方面取得了重大进展。比如在2014年，设计出世界上最好的围棋程序（AlphaGo）的AI专家预测，要打败人类围棋冠军还需要10年的时间。但谷歌的DeepMind仅在1年后就实现了这一技术壮举。推动这一发展的关键因素包括：（1）计算性能呈指数级增长；(2)扩展数据集；(3)机器学习技术和算法实现的进展（尤其是深度神经网络领域）；(4)对人工智能的商业兴趣和投资正在快速增长；(5)至少自二战以来，部分自主系统已被用于军事技术，但机器学习和人工智能的最新进展代表了一个根本性的转折点；(6)人工智能可能给军事力量带来根本性变化，其意义在于重新调整力量对比；(7)尤其是各国地缘政治竞争。各国将不可避免地受到发展人工智能能力竞赛的影响。世界领导人很快就认识到人工智能的变革潜力，并相信它将成为未来国家安全的重要组成部分。2016年，美国国防部发布了“国家人工智能研究与发展战略计划”，这是人工智能机器学习系列研究之一，探讨了人工智能重振美国军事主导地位的潜力。国防部副部长罗伯特·沃克说：“我们无法证明这一点，但我们认为我们正处于人工智能和自治的拐点。”之间的密切合作。军事力量的根本性变化可能来自人工智能。继续研发一系列军用人工智能技术，为谋求成为“科技强国”打下良好基础，以发现美国的军事弱点。俄罗斯准备到2025年用机器人取代30%的全部军队。总的来说，国家层面的目标和计划表明全球对人工智能在国家安全和战略计算方面的变革（或军事技术革命）潜力的认可。美国军方DARPA在军事智能方向投入巨资，从终身学习项目（L2M）项目、“指南针”项目、KAIROS项目等，到最近研发的“可解释人工智能”（XAI）项目、“不同来源的主动解释”（AIDA）项目、“确保人工智能反欺骗可靠性”（GARD）项目，这些都是人工智能在军事领域的应用研究。其中，“可解释的人工智能”旨在发展革命性的机器学习技术，希望形成一个能够解释人工智能得出的结论的理论框架（图4）。可解释的机器学习系统将能够描述它们的优势和劣势，解释它们的原理，并能够表达对其未来行为的理解。实现这一目标的方法是改进或开发新的机器学习技术，以产生更具可解释性的模型。这些模型将结合最先进的人机界面技术，将模型转换为用户可以理解和解释的有效对话。该策略是采用各种技术来生成一系列场景，这些场景将为未来的开发人员提供一系列设计选项，包括可解释性和性能的权衡空间。图4可解释的人工智能模型人工智能正在与各个领域广泛结合，推动各个领域向智能化方向发展。希望能够合理利用人工智能，让人们在生活的方方面面都能享受到人工智能带来的便利。通过人工智能技术的不断完善，我们将创造一个更加美好的智能世界。
