日本先进人工智能技术发展-日本先进人工智能技术发展现状

C0f3d30c8时间2024-08-22 00:27:14分类AI技术浏览110

导读：大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于日本先进人工智能技术发展的问题，于是小编就整理了2个相关介绍日本先进人工智能技术发展的解答，让我们一起看看吧。目前我们国家大力扶持和支持的人工智能领域，真的所谓是有反超欧美、日本的机会吗？为什么软银孙正义（韩裔日本人）坚定建议韩国未来集中力量发展的行业是人工……...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于日本先进人工智能技术发展的问题，于是小编就整理了2个相关介绍日本先进人工智能技术发展的解答，让我们一起看看吧。

目前我们国家大力扶持和支持的人工智能领域，真的所谓是有反超欧美、日本的机会吗？
为什么软银孙正义（韩裔日本人）坚定建议韩国未来集中力量发展的行业是人工智能呢？

目前我们国家大力扶持和支持的人工智能领域，真的所谓是有反超欧美、日本的机会吗？

当前，5G技术己经应用，这对在全球推进智能化时代是必备的条件之一。我们知道，第一次工业革命是蒸汽机时代，即机械动力推动了工业化。第二次工业革命是电的时代，即电做动能，推进了远程通讯如电报，电话，也开始了电灯照明，发电机电动机。第四次工业革命是什么？就是智能时代。我从几个方面来解读智能时代。

第一个方面是，人工智能和无人驾驶，机械人的研究已经广泛应用在工业制造业，农业，服务业，军事，教育文化，科技创新研发领域，助推智能时代的快速开啟。工业制造业机械人可以实现更精准的高难度的生产作业，特别是对人类有害的材料或气体等。例如上海羊山深水码头，是典型的智能化。农业现代管理中如对疾虫害调查防制等。制药业机械人作用优势也十分明显。无人机军事甪途前景无量等。

（图片来源网络，侵删）

第二个方面是，中国🇨🇳互联网+助推智能化时代。中国🇨🇳的云计算中心，大数据，互联网+等，系统工程，再加5G快速推进，可能实践智能驾驭，远程操控，天际测量，海洋工程等等。运用云计算大数据互联网+成熟技术，对物流，交通，金融支付，服务业，远程科技创新研发协作，工业制造业联合生产高度融合，医院远程手术操控指导，智能教育学习，设计，等等都会产生新的界域，推进中国🇨🇳主导引领引爆第四次工业革命。

第三个方面是，中国🇨🇳在智能时代的佈局及深远意义。中国🇨🇳在人工智能，工业二0二五，5G通讯技术，材料科学，生命科学，航天工程，海洋工程，聚变反应堆新能源新动能，已构建新体系。国家级大装备近百项，天眼，上海超级光源中心，己建的二十多大科技创新城，国家级四百多科技创新试验中心和试验室。资金，***，人力，物力，在基础研究，应用研究，超前项研究，多领域发力。第一二三次工业革命与中国🇨🇳无关，第四次工业革命中国🇨🇳是主角！

中国🇨🇳的高铁🚄，超高压送变电，全国公路网，互联网+网络，5G通讯，航空航海网络，构建了当下全球最完备基础设施网络。年十亿吨钢铁，二千八百万辆汽车，构建了全球最大产能，市场构建成全球第一大市场。相信中国🇨🇳在智能化时代会腾飞。

（图片来源网络，侵删）

谢谢各位读者！

人工智能其实很早就有了，看看老古董的《终结者》电影，那是一个老概念，但是为什么最近几年突然又火爆起来了。

推动者其实是谷歌，神经网络[_a***_]80年代就已经存在了，本轮火爆的源头是加拿大的Geoffrey Hinton杰弗里·辛顿，这个加拿大教授在《科学》发表一篇文章，给出了“梯度消失”问题的解决方案——通过无监督的学习方法逐层训练算法，再使用有监督的反向传播算法进行调优。简单说就是锻炼机器，让他从数据中得到训练，变得更“聪明”。这就是深度学习算法。

（图片来源网络，侵删）

2013年杰弗里·辛顿领导的小组***用深度学习模型AlexNet夺冠。于是2013年谷歌就收购了他的公司DNNresearch。接下来就是吴恩达和Jeff Dean推动的深度神经网络了，后来这个方法逐渐形成了引爆的应用，那就是围棋界的AlphaGo，还记得这家伙通过隐姓埋名的方式挑战全球高手的过程吗？

在AlphaGo的成就让谷歌看到了很多可能性，但是当时这个市场没有参与者，人工智能方面有很多种可能性，很多科学家已经努力了半个世纪。谷歌认为自己找到了解决方案，于是就推动算法开源，培养全球的程序员往AI方向进发，实际上就是深度学习神经网络的方向走。

你看，和安卓系统的思路一样，算法一开始就是谷歌公开的东西，所以在这方面程序的技术难度缩小了很多，但是运用在哪个领域却是个问题。比如你是运用在语音还是在人脸识别，又或者是无人驾驶。这些拓展都是全球开发者在填补。谷歌就是典型的挑事人，然后坐在一边看AI的发展。

相对于过去的人工智能，语音翻译，人脸识别，无人驾驶都有进步。但是这到底是数据训练之后反向修补的做法，人类的神经和电脑的神经有本质的区别，我们的脑回路会走捷径，而人工智能不会。

所以现在就出现了模仿神经网络的人工智能芯片，想要人工智能像人一样思考和解决一些问题，华为的麒麟***0就宣称有NPU模块（嵌入神经网络芯片）。但有这个芯片和实际达到人脑效果之间，十万八千里，这只是在终端增加了一个深度学习神经网络，让手机逐渐来懂使用者的偏好。

可以说，如今无人驾驶，大约套L4阶段，部分地区缓慢通行，并且设置路况参数，有人监看的情况下，能达到L5，也就是完全自动驾驶，但是体验来看，至少在未来数年无法摆脱驾驶员监管这些无人驾驶设备。而语音同步翻译如今依然会出现很多歧义词汇。因为机器在识别多音字语境方面有难度。比较可靠的是人脸识别，不过也有小学生拿着照片直接让人脸识别脸盲。其实这些都是机器通过数据学习的结果，数据庞大，但是人类容易出现随机性行为，也就是我们有时候捉摸不定。而机器只知道按部就班。

不要指望人工智能会大跨步提高生产能力，这方面很多人都被忽悠了。他的确改善了我们的生活，比如英语不好的有时候根据人工智能的翻译能够理解个大概。但是别指望他真的变成人类。至少我们这一代看不到。

现在没什么人说强AI了。业界都很有默契地把人工智能和大数据神经网络画等号，仿佛只有掌握海量数据和算力才有资格玩人工智能。

这些***掌握在谁手里，这些玩家会借助“人工智能”主要来提高利润率还是承担更多社会责任，都值得用时间来考验。

求人不如求己。对个人来说，编程都还没有成为每人都能利用的工具，更不用说人工智能了。而编程入门的一大门槛就是英文。

可以比较一下中英命名的例程对比，取自一本J***a原版编程书籍：

换成中文后，程序照样正确，因为J***a早已支持使用中文命名标识符。而语义一目了然了许多：

推广在教程中使用中文命名，可以促进编程人才的培养，节省在很多时候本不需要的英语学习成本。

编程成为一项普及的技能后，不仅能使得更多人跟上人工智能发展的脚步，也能对于某些垄断玩家起到制约作用。

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