2023认知智能技术与应用研究报告-华院计算x中国信通院-202307.pdf

这份《认知智能技术与应用研究报告(2023年)》深入探讨了认知智能技术的发展现状、核心技术、应用场景和未来方向。
**核心技术**
报告指出,认知智能的核心在于模拟人类认知过程,涉及自然语言处理、知识计算、情感计算和类脑智能等多领域技术。
* **多模态学习:** 提高机器理解能力,通过融合多种数据(文本、图像、音频等)提升分析和推断的准确性。
* **知识数据融合:** 加强认知基础,将先验知识与数据结合,提升模型鲁棒性。
* **知识表示与推理:** 优化认知逻辑,知识图谱是主要的知识表示方式。
* **认知规划与决策:** 处理复杂任务,通过深度学习和强化学习提升规划和决策能力。
* **情感计算:** 优化人机交互体验,赋予机器识别、理解和表达情感的能力。
* **生成式人工智能:** 提高机器创造力,生成式模型用于生成新数据,例如图像、文本,提升认知智能应用价值。
**发展现状**
* **数据要素:** 数据量增长为认知智能提供充足资源。
* **算法要素:** 机器学习、深度学习、强化学习等算法推动认知智能发展。
* **算力要素:** 算力规模持续扩大,为认知智能提供动力。
* **学术关注:** 学术界日益重视认知智能。
**应用场景**
认知智能已在多个领域落地,包括:
* **医疗:** 诊断辅助、个性化治疗、疾病预测。
* **金融:** 智能营销、智能风控、客户服务。
* **工业制造:** 产品设计、生产规划、生产实施。
* **教育:** 教学评估、课后辅导、个性化学习。
**未来展望**
* **多模态大模型:** 提升认知准确性,推动应用落地。
* **可解释性:** 提升用户信任,改进决策过程透明度。
* **类脑智能:** 推动认知智能向意识智能发展,探索更深层次的认知机理。
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