人工智能领域关键技术关于人工智能你了解多少

2022-11-07 10:41:01· 稿源：网络整理

随着5G和通讯技术的高速发展，人工智能AI已成为新一轮信息革命和产业变革的主要驱动力和战略技术。本文选择无监督聚类、复杂的网络架构洞和突发检测算法对人工智能高质量会议论文进行深入挖掘分析，整理人工智能领域核心技术，全面描述人工智能领域整体技术结构，洞察核心技术和研发趋势，建立人工智能领域的象征性中国和组织。

研究表明，人工智能领域有14个类别和132个热门技术，主要分布在机器学习、自然语言处理、机器视觉和机器人子行业，如模仿学习、智能自动问答、亮度三维视觉、多传感器集成等。共同技术主要分布在机器学习子行业、分类、回归、检索等基本算法及其优化理论方法，为其他子行业的研究实践奠定了坚实的基础；新兴技术主要生成对抗网络和注意机制，包括加强学习、独立代理和多代理系统。在人工智能领域的象征性中国和组织层面，美国在各种热门技术类别中排名世界第一，仅次于美国，但增强学习、机器人、智能多代理系统研究相对较低；在中国机构中，中国科学院在许多热门技术类别中排名世界前列。

人工智能是一门用于模拟、拓宽和扩展人类智能理论、方法、技术和软件系统的技术科学。自1956年提出以来，这一概念已经经历了半个多世纪的发展和演变。21世纪初，随着大数据、高性能计算和深度学习技术的快速迭代和进步，人工智能进入了新一轮的发展趋势，其强大的变化对经济发展、社会进步、国际政治经济模式有重大而深远的影响，已成为新一轮信息革命和产业变革的主要能量，是推动人们进入智能时代的关键和重要起点。

在发展热潮下，全球主要中国积极深化人工智能领域的布局，国际竞争日益激烈。2017年7月，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，建立了以人工智能为国家未来关键发展战略，确定了中国人工智能的发展“三步走”发展战略，到2030年完成人工智能理论，技术和应用成为世界关键人工智能创新的核心；2018年3月，法国总统宣布运营15亿欧元的人工智能计划，将在法国建设世界级的研发中心，完善数据产业政策，塑造人工智能领域的人才，思考技术创新的伦理和规范，促进人工智能领域的领导者；2018年4月，2018-2020年，欧盟委员会计划在人工智能领域投资240亿美元；2018年11月，根据人工智能战略，德国联邦内阁计划在2025年前在联邦投资30亿欧元，旨在在人工智能领域增加100名教授，并支持人工智能研发中心的重建；2019年2月，米国zong桶特lang普签署了行政命令“提倡美国人工智能”，提出研发、资源配置、政策、人力资源培了研发、资源配置、政策、人力资源培训和准备、国际交流五个关键领域。

此外，随着人工智能产业的快速发展，全球产业相继调整发展战略，人工智能创新创业蓬勃发展。2017年，谷歌和微软将公司的发展战略和愿景转化为人工智能；百度还将公司的使命改为2017年“使用技术使复杂的世界更加方便”，期待百度从世界上最大的中国搜索引擎完全转型为人工智能技术企业；自2013年以来，全球和中国人工智能产业的投融资规模呈上升趋势，2017年全球投融资规模达到395亿美元。

作为一门综合性、高度复杂的技术科学，人工智能的发展离不开底层多种核心技术的发展、推广和支持。明确人工智能领域的核心技术，掌握技术现状和发展趋势，为中国创新战略部署、企业研发重点调整、科研机构和科研人员的有效主题提供关键信息参考。2019年3月，李zong里在政府工作报告中再次谈到人工智能产业的发展，并提出“促进大数据、人工智能等的研发和应用”。相比2017年的“加快人工智能等技术的研发和转化”和2018年的“推动新一代人工智能研发应用”，“推进”这个词不仅反映了中国人工智能发展的良好趋势，也反映了中国政府对未来人工智能的持续关注和发展前景。要牢牢把握人工智能的核心技术和发展前景，建立我国人工智能发展的不足领域和技术，认真响应国家要求，促进人工智能战略规划的高效稳定实施，加快人工智能专业人才和通用人才培训，建立系统团队，加强对人工智能学术和产业力量的支持，培养和建设人工智能发展的支柱，为社会经济发展引入新的动力。因此，本文以人工智能领域高质量会议论文为分析目标，选择无监督聚类方法、复杂的网络架构洞理论和突发词检测算法进行深入挖掘分析，整理人工智能热技术、共同技术和新兴技术，充分了解人工智能领域的整体技术结构，洞察核心技术和研发趋势，建立人工智能领域的象征性中国和组织。

1数据源和研究思路

1.1数据来源

科技论文记录了大量关于科研和技术研发活动的高价值信息，反映了科研成果诞生的初始状态，是核心技术探索的主要数据数据。但在计算机领域，高质量的会议论文在学术界具有较高的认可度和认可度，同时，与学术论文相比，会议论文更及时，在一定程度上代表了新领域、最热门的研究方向、综合专家咨询意见和数据可用性、中国计算机协会介绍的高质量国际学术会议（A载体数据库(表1)采用类和B类，共19种)Scopus数据库搜索并下载问题记录数据，包括发布年、标题、关键字、介绍等，周期为2015-2018年，搜索时间为2019年1月22日，共篇论文，作为人工智能领域核心技术分析和探索的数据基础。

1.2研究思路

1.2.定义核心技术概念

深入挖掘科技论文的内容，旨在梳理和发现人工智能领域的核心技术，包括热点技术、共性技术和新兴技术。三种核心技术的概念定义如下：

1)热点技术：近年来受到科技人员的高度关注，产生了相应科研成果的主要研究方向和技术主题，反映了学科领域的发展现状和技术结构的全景；

2)共通技术：对学科领域的其他研究内容和技术主题造成普遍危害，其科研成果可供参考和共享，反映了学科领域的主要研发基础和技术前沿，是课程领域“观念源泉”或“大成者”；

3)新兴技术：在某一学科领域，新的研究内容和技术主题在短时间内受到高度关注，反映了近期具有重要潜在影响的研究热点。

1.2.基本思路和方法

人工智能领域核心技术发掘分析采用无监督聚类方法、复杂网络架构洞理论及其突发检测算法，基本思路如图1所示。

实际研究过程及方法包括：

1）根据K-means发掘分析聚类热点技术

文中根据python语言，运用NLTK包括会议论文文本数据(标题、引言、关键词)的预处理，包括分词、词性标注、词干获取、词性恢复、停用词过度考虑等。TF-IDF方法对文本进行向量化表示，选择K-means算法聚类数据，解读和调查各种聚类簇，产生人工智能领域的热点技术。

2)根据复杂网络架构洞理论的共性技术发掘分析