简介：许多朋友问有关可信的人工智能可以相信什么的问题。本文的首席执行官注释将为您提供详细的答案，以供您参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
人工智能是一种用于模拟，扩展和扩展智能的研发的新技术，方法，技术和应用系统。人工智能领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理和专家系统。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。它是一种新技术，方法，技术和应用系统，用于智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，并可以生产一种可以响应人类智力的新智能机器。自然语言处理和专家系统。
由于人工智能的诞生，理论和技术变得越来越成熟，并且应用领域正在不断扩展。可以想象，人工智能在未来带来的科学和技术产品将是人类智慧的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。尽管人工智能不是人工智能，但它不是人类的智能，它可以像人类一样思考，最终超越人类的智慧。
优势：
1.在生产方面，机械和人工智能实体具有较高的效率和低成本，取代了人们的各种能力，人工劳动将被大大解放。
2.人类的环境问题将在一定程度上得到改善，更少的资源可以满足更大的需求。
3.人工智能可以提高人类了解世界并适应世界的能力。
缺点：
1.人工智能取代了人类做各种事情。人类失业率将大大增加，人类将处于无依赖生存状态。
2.如果不能合理地使用人工智能，那么坏人可能会使用它来犯罪，那么人类将感到恐慌。
3.如果我们不能很好地控制和使用人工智能，我们将受到人工智能的控制和利用，那么人类将死亡，世界将变得恐慌。
人工智能的含义如下：
人工智能是一门新的技术科学，研究并开发了智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。官方智能是计算机科学的一个分支。它试图了解智力的本质，并生产一种可以响应人类智能的新智能机器。自然语言处理和专家系统。
自人工智能诞生以来，理论和技术已经越来越成熟，并且应用领域继续扩展。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。兵工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类的智力，但它可以像人类的智力一样思考。人类，可能会超越人类的智力。
发展方向：
“ 2021年主要领域的横切”（20021年9月13日由千江大学出版）当前基于大数据，深度学习和计算能力的人工智能被认为是语音识别，面部识别等。以模式识别为特征的特征相对成熟，但是人工智能系统的能力远远不足以用于专家知识，逻辑推理或现场迁移。
基于统计深度学习的重点是这种关系，缺乏因果分析，使人工智能系统的解释性解释性，弱处理和不确定的表现，与人类互动的难度以及在某些敏感应用中易于带来安全和道德风险，例如 -智力，认知智能和智能的混合增强是重要的发展方向。
在2021年，政策，技术，应用和行业中人工智能的特征是什么，以及未来工业发展的趋势和判断？中国Xintong Institute云计算和大数据研究所的领导情报”为政府，财产，研究的各方提供参考。
01可信AI
受信任的AI是解决人工智能信任问题的关键。受信任的人工智能是实施人工智能治理，渗透到企业内部管理，研发，运营，操作和其他链接并将相关的抽象要求转化为相关的抽象要求的重要实践实践所需的特定功能，从而增强了人工智能中人工智能的信任程度。
02工程
AI工程已成为从学术到行业应用程序的核心链接。工程允许AI应用程序从小型研讨会的手工制作模式转变为大型工厂的装配线模式的核心支持。对于企业，AI Engineering已成为一个超出算法的研究和开发的更大瓶颈。人工智能工程主要包括以下链接：完整而易于使用工具产品系统，有效的合作操作和维护管理实践，全面和可控的安全治理，冷凝浓缩的工业链支持。
03大型模型
超大的预训练模型在大规模的一般数据中进行了预学习和培训，这可以有效地减轻AI领域通用数据的激增与缺乏专用数据之间的矛盾，并且具有共同智能的原型。
预培训大型模型很强，可以满足垂直行业的共同需求。Pre -Training大型模型具有良好的迁移，并且可以满足典型产品的技术要求。大型模型开放了和向下，这深刻影响基础技术和上层应用的开发；向下驱动数据技术和计算体系结构功能，支持模型培训，部署和优化，并支持上层应用程序的服务转换。
此外，大型模型的问题需要在多个方向上解决，生态结构不可低估。未来，预培训的主要模型将着重于解决诸如可信，可信，跨学科合作等问题，资源不平衡和公开共享。
04面部安全
面部识别需要合理的应用来增强社会信任。社会所有部门都关注面部识别的风险。它需要正确且合理地使用面部识别，并发现诸如安全性和泄漏隐私等风险，以增强面部识别技术的应用和信任以进行面部识别。
05治理
人工智能治理正在从道德原则转变为法律法规。人工智能治理的过程是人工智能研究，发展，发展，生产，生产和应用的研究，开发，生产和应用中的安全，发展，公平和争议的过程，并协调，处理，规范和标准化法律，道德和技术手段的运作。在当下，人工智能的治理已逐渐从诸如道德原则之类的软限制逐渐转变为全面且可操作的法律法规的新阶段。人工智能治理路径包括系统的法规和基于方案的立法监管同时探索。未来，人工智能调节和数据治理的紧密组合将是一个重要趋势。
06超级自动化
超级自动化加速了企业和政府事务的数字转型。人工智能，云计算，大数据以及其他技术和机器人技术自动化（RPA）技术的深入整合是在各种工作中的数字转换的关键探索方向企业和政府事务等场景。促进劳动力成本，增加数字升级需求，信息化，数字化和情报构成了联系势头。RPA技术是新兴技术着陆应用的重要载体。超级自动化将在未来成为正常工作。
07mlops
MLOPS开始在大型企业中实践。机器学习模型的管理实践和标准过程，连接模型的开发，部署，运营以及维护，涉及算法，业务和运营和维护团队，旨在改善开发，部署，部署，部署，模型寿命过程的操作和维护效率，并促进模型的大规模实施。行业级别的需求 - 对开发，运营和维护，权威控制，数据隐私，安全性和审计的需求增加了。根据统计数据，有56％的企业在管理，安全和审计方面都有困难。2019年，MLOPS连续两年进入Gartner数据科学和机器学习技术成熟曲线，并被视为AI Engineering的重要组成部分。协调Unicom并通过DevOps和DataOps互相授权。
08知识计算
知识计算解决了行业获取和应用需求的问题。知识驱动+数据驱动的人工智能算法为新一代人工智能提供了解决方案，并努力通过感知来解决人工知识的行业需求认知智能的智力。
09多码融合
多模式的多模式交互已成为改善应用程序性能的重点。以多模式集成技术为核心感知，互动和智能协作能力，它不断地支持各种终端和应用的智能水平的改善。
10个行业整合
人工智能和金融，医疗保健和其他行业已经深入融合了深水领域。财务和医疗行业已经从政策保证，技术保护，生产应用程序，能力输出和安全合规的方面全面部署了人工智能应用程序。行业：智能化已成为金融科学和技术布局的关键方向。2020年，银行信息技术投资达到了20100万元，增长了25％以上 - 年龄。财务机构扩大了科学和技术团队，基本能力的构建，基本应用程序的建设，赋予现有的现有功能场景，建立促进和保证机制以及在各个方面的AI系统构建。MedicalIndustry：人工智能在预防和控制流行和恢复工作中起着重要作用，并且在生物化学领域中具有明显的应用，例如新药物研究与开发，蛋白质结构预测。
乐天聪明的山谷
国际智能技术创新谷
Lotte Smart Valley是广州Siecheng Chuzhai的关键项目，2019年广州的质量和效率飞行员公园和广州SME服务站。该地区位于广州人工智能和数字经济飞行员区的帕祖核区域和帕祖高高科技区。它是广东 - 大湾 - 玛乔大湾地区的科学和技术创新走廊的重要支点。
公园将人工智能，5G技术，数字经济和物联网作为领先的行业，为进入公园的企业提供了完整的生命周期创新孵化服务和资源协作对接服务和相关行业的相互生活。
“广东 - 香港-Macao Qingchuang湾”的创新和创业基地（以下称为：Qingchuang Bay Base）在Haizhu地区委员会和地区科学和工业局的指导下开始了，2018年9月。30广州，深圳，香港，澳门和台湾的社区，与香港和澳门的学院，科学研究机构以及专家建立战略合作和密切合作关系，并将宏观经济政策汇总在一起工业，新的商业社区核心在各个运营领域的优势资源。
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，每个人都汇编了有关可靠人工智能的含义。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。与可信的人工智能相关的更多信息，即不会忘记在此网站上找到它。