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人工智能發展階段,技術體系與實體經濟融合

人工智能發展階段，技術體系與實體經濟融合

　　技術體系指各種技術之間相互作用、相互聯系，并按一定目的、一定結構方式組成的技術整體。人工智能是一個技術簇，尤其是在人工智能階段需要加強技術分類，因為人工智能的技術分類是人工智能技術體系形成的基礎。

　　人工智能狹義上可理解為通過人工的手段達到模仿人類智能的目標。智能主要表現在人工智能的技術發展定位上，而人擁有視覺、聽覺、觸覺、味覺、感覺、語言表達、書寫、行動、邏輯推理、學習、記憶等能力。當人工智能具備了其中某項能力，代替人來做具體崗位上重復的體力或腦力勞動，這便是人工智能。人工智能是可以標準化的，簡單、重復的勞動形式。本文將人工智能階段技術體系歸為類。

視覺技術另外一個巨大市場是領域。

視覺技術另外一個巨大市場是領域。以肺結節檢測為例，一家醫院平均每天接待200例左右的肺結節篩查患者，每位患者在檢查環節會產生200~300張左右的CT影像，科醫生每天至少需要閱讀4萬張影像，任務繁重，消耗大量精力，導致誤診漏診率上升。中國醫學會的一份誤診數據資料顯示，中國臨床總誤診率為27.8%，其中平均誤診率為40%，國內醫學影像資源匱乏，且存在結構性失衡，帶來第三方影像中心發展機遇。開發行業圖像識別技術，促進行業專用設備發展，如能在社會基層機構普及，將大大提升分級診率、促進資源公平，對于領域科、病理而言，從市場需求和技術需求的角度來看均比較緊迫。 　　在國家衛生計生委、安徽省衛計委的指導下，科大訊飛與清華大合研發的人工智能“智醫助理”機器人在國家醫學考試中心監管下參加了2017年臨床執業醫師綜合筆試測試，“智醫助理”456分的成績處于53萬名考生中的中水平，未來技術越來越成熟。從輔助到專項機器人，人工智能技術將促進我國體制改革的落地。

推理技術與實體經濟融合領域

推理技術與實體經濟融合領域 　　推理技術包括常識推理、計算推理、邏輯推理、推理等。常識推理指的是機器在沒有任何背景學習情況下進行常識的推理。對于對話機器人來說，推理是實現智能對話的技術基礎，但當前這項技術還遠不夠成熟。谷歌、蘋果、微軟、百度、科大訊飛的對話型機器人都在向這個目標努力，讓機器具備基本的推理、學習相關的計算能力、邏輯能力，而AlphaGo就是這個層次的典型應用。 　　推理技術根據具體領域的標準化規則可以在人工智能領域發揮到智慧的，將若干推理技術疊加在一起為未來的通用人工智能打下了基礎。未來可以實現軟件開發的人工智能化，即由人工智能來開發軟件。這對于我國2017年1.7萬億產出規模的軟件產業來說無異于再造一個軟件產業，而軟件工程師的主要工作將變成開發人工智能自動開發軟件。