探路技术未来-人工智能前沿应用与治理

图书标准信息

• 作者 之江实验室
• 出版社 中国科学技术出版社
• 出版时间 2022-07
• 版次 1
• ISBN 9787504696212
• 定价 99.00元
• 装帧 精装
• 开本 16开
• 纸张 纯质纸
• 页数 340页
• 字数 244千字

【内容简介】

人工智能是社会发展和技术创新的产物，是促进人类进步的重要技术形态。人工智能发展至今，已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，对各行各业均产生了深远和广泛的影响。各类人工智能技术已经被广泛应用于生产生活、科研教育、公共建设等众多领域。人工智能前沿技术是引领人工智能2.0时代发展的风向标。本书将展开回顾近年来人工智能技术的发展历史，介绍人工智能技术的Z新发展情况、在各行各业的Z新应用及其可能带来的问题，本书的Z后，针对人工智能技术发展的潜在风险，作者将着力探讨可行的解决方案。

【作者简介】

    之江实验室是浙江举全省之力打造的重大科技创新平台。该实验室聚焦人工智能和网络信息两大领域，布局智能感知、智能网络、智能计算和智能系统四大方向，开展基础性和前沿性技术研究。之江实验室智能社会治理研究中心，是依托之江实验室技术储备，围绕科技与人类社会发展关系开展研究的人文、社会、科技交叉的研究机构。该中心自2019年7月成立以来，围绕数字政府、城市管理、养老、环境治理、教育、文旅等领域开展了一系列人工智能与社会治理的研究实践工作，为深入开展人工智能的应用推广提供了具有影响力的有效支撑。

【目录】

前传

2021 年人工智能十大事件回顾

事件一 光子计算有望加快人工智能运算速度 / 3

事件二 OpenAI 提出全新强化学习算法，玩游戏完胜人类 / 6

事件三 “九章二号”和“祖冲之二号”实现“量子霸权” / 9

事件四 谷歌造出“时间晶体”，挑战热力学第二定律 / 12

事件五 脑机接口新突破，从瘫痪失语患者的大脑皮层解码单词 / 15

事件六 AlphaFold 2 解锁 98.5% 人类蛋白质组结构 / 17

事件七 DeepMind 利用人工智能提出和证明数学定理 / 21

事件八 美国国家人工智能安全委员会通过756 页人工智能战略

报告，建议对中国半导体产业实施“卡脖子战略” / 24

事件九 中国反垄断“大年”，互联网巨头监管不断加码 / 26

事件十 Z高人民法院发布司法解释规范人脸识别应用 / 29

迈向更广阔的未来 / 32

第一篇

人工智能技术简介

第一章 人工智能基础技术 / 34

一、人工智能芯片技术 / 34

（一）概述 / 34

（二）人工智能芯片发展趋势 / 35

二、人工智能算法 / 37

（一）传统机器学习算法 / 37

（二）深度学习算法 / 39

（三）深度学习研究热点 / 53

（四）人工智能算法未来发展趋势 / 65

三、人工智能数据集 / 66

（一）常见人工智能数据集 / 66

（二）人工智能数据集的未来发展趋势 / 71

四、人工智能框架 / 72

（一）主流深度学习框架对比 / 72

（二）深度学习框架未来发展趋势 / 75

第二章 先进计算技术 / 77

一、类脑计算 / 77

（一）类脑计算定义 / 77

（二）类脑计算Z新进展 / 77

（三）类脑计算发展趋势 / 78

二、量子计算 / 79

（一）量子计算定义 / 79

（二）量子计算Z新进展 / 80

（三）量子计算发展趋势 / 82

三、 DNA 计算 / 83

（一） DNA 计算定义 / 83

（二） DNA 计算Z新进展 / 83

（三） DNA 计算发展趋势 / 84

第一篇结语 / 85

第二篇

人工智能应用

第三章 人工智能在农业领域的应用进展 / 88

一、领域宏观背景和重点问题 / 88

二、政策分析 / 91

三、技术应用现状 / 94

（一）生产要素管理与农情监测 / 94

（二）作物管理 / 98

（三）病虫害监测与治理、杂草治理 / 101

（四）采收机器人 / 104

（五）禽畜养殖管理 / 106

（六）基因工程育种 / 108

四、存在的问题及挑战 / 112

五、领域未来发展趋势 / 114

第四章 人工智能在工业领域的应用进展 / 115

一、政策分析 / 116

二、技术应用现状 / 119

（一）人工智能在工业设计阶段的应用 / 120

（二）人工智能在工业生产阶段的应用 / 123

（三）人工智能在工业运维阶段的应用 / 126

（四）人工智能在工业检测阶段的应用 / 130

（五）人工智能在工业物流阶段的应用 / 135

三、存在的问题及挑战 / 138

四、领域未来发展趋势 / 141

第五章 人工智能在医疗领域的应用进展 / 142

一、政策分析 / 142

二、技术应用现状 / 144

（一）虚拟助理 / 146

（二）医学影像 / 149

（三）辅助诊疗 / 150

（四）药物研发 / 152

（五）健康管理 / 154

（六）医院管理 / 156

（七）疾病预测 / 158

（八）医学教育科研 / 159

三、存在的问题及挑战 / 161

四、领域未来发展趋势 / 163

（一）人工智能癌症治疗 / 163

（二）人工智能计算制药 / 164

（三）人工智能精准医疗 / 164

（四）人工智能公共卫生 / 165

（五）人工智能脑机接口 / 165

第六章 人工智能在金融领域的应用进展 / 167

一、政策分析 / 168

二、技术应用现状 / 170

（一）人工智能 财富管理 / 170

（二）人工智能 风险管理 / 171

（三）人工智能 金融安全 / 173

（四）人工智能 金融咨询 / 174

（五）人工智能 区块链 / 176

三、存在的问题及挑战 / 177

四、领域未来发展趋势 / 179

第七章 人工智能在交通物流领域的应用进展 / 181

一、政策分析 / 181

二、技术应用现状 / 182

（一）新一代人工智能加快推动交通物流智慧化发展 / 183

（二） 新一代人工智能驱动交通物流领域新业态、新模式、

新产业 / 189

三、存在的问题及挑战 / 191

（一）数据孤岛问题突出，数据资源融通困难 / 191

（二）技术与应用尚存鸿沟，核心产业受制于人 / 193

四、领域发展建议 / 194

（一）加快建设交通物流数据流通体系 / 194

（二）重点培育交通物流智能计算技术与产业体系 / 196

第八章 人工智能在软件和信息技术服务领域的应用进展 / 198

一、政策分析 / 198

（一）数据服务、云服务、集成电路等相关领域政策 / 199

（二）电商平台相关政策 / 202

二、技术应用现状 / 205

（一）人工智能赋能数据服务 / 206

（二）人工智能助力信息技术咨询 / 208

（三）电子商务平台技术服务 / 209

三、存在的问题及挑战 / 212

四、领域未来发展趋势 / 214

第九章 人工智能在房地产领域的应用进展 / 216

一、政策分析 / 217

二、技术应用现状 / 218

（一）通过人工智能提升土地评估的效率和精准性 / 218

（二）基于大数据和隐私计算洞察客户需求 / 220

（三）人工智能辅助规划和建筑方案设计 / 221

（四）建筑机器人代替人力高效、安全施工 / 222

（五）智能客服极大节约人力成本 / 223

（六）物联网助力智慧物业建设 / 225

三、存在的问题及挑战 / 226

四、领域未来发展趋势 / 227

（一）智慧城市成为房地产业发展的新业态 / 227

（二）人工智能变革传统房地产业业务模式 / 228

（三）多样化住房需求催生房地产新产业 / 229

第十章 人工智能在体育领域的应用进展 / 230

一、政策分析 / 230

二、技术应用沿革 / 231

三、技术应用现状 / 233

（一）人工智能 教练员 / 234

（二）人工智能 运动医学 / 240

（三）人工智能 比赛裁判 / 242

（四）人工智能 体育媒体 / 244

（五）人工智能 健身教练 / 245

四、存在的问题及挑战 / 247

（一）融合进程缓慢 / 247

（二）伦理问题突出 / 247

（三）复合型人才短缺 / 249

五、领域未来发展趋势 / 249

第十一章 人工智能在数字文娱领域的应用进展 / 251

一、政策分析 / 251

二、技术应用现状 / 252

（一）人工智能辅助文本创作 / 252

（二）人工智能辅助图像生成 / 254

（三）人工智能辅助视频创作 / 256

（四）人工智能辅助数字创意设计 / 258

（五）人工智能辅助游戏创作 / 260

三、存在的问题及挑战 / 263

（一）技术方面 / 263

（二）社会伦理方面 / 264

四、领域未来发展趋势 / 264

第二篇结语 / 266

第三篇

人工智能治理

第十二章 人工智能引发的风险和挑战 / 268

一、技术风险 / 268

（一）数据合规与隐私保护 / 269

（二）算法歧视 / 272

（三）技术伪造 / 272

二、应用风险 / 274

（一）责任归属难厘清 / 274

（二）应用安全难可控 / 275

（三）自主决策易受控 / 277

三、社会风险 / 278

（一）伦理道德冲突 / 278

（二）社会就业结构 / 279

（三）公平正义 / 281

四、人工智能引发风险的原因分析 / 283

（一）算法的不确定性和复杂性 / 283

（二）数据的难追溯性和依赖性 / 284

（三）传统治理的局限性 / 285

第十三章 人工智能治理的路径初探 / 287

一、国外人工智能治理政策 / 287

（一）欧盟 / 288

（二）美国 / 290

（三）英国 / 293

（四）德国 / 294

（五）其他国家 / 295

（六）政府间国际组织 / 295

（七）行业协会 / 296

二、国内人工智能治理政策 / 297

（一）人工智能发展政策 / 297

（二）人工智能治理政策与规范 / 299

三、人工智能治理的可行路径研究 / 302

（一）部门协作与技术融合打造数据安全 / 302

（二）政府外督和企业内省推进算法正义 / 304

（三）全方位多层次治理体系促平台善治 / 305

十四章 构建人工智能治理体系的对策建议 / 307

一、一个目标 / 307

二、三大原则 / 308

三、多元主体 / 308

四、四种工具 / 309

（一）技术应对 / 309

（二）伦理约束 / 3 10

（三）标准规范 / 3 10

（四）法律监管 / 3 1 1

第三篇结语 / 312