《重大領域交叉前沿方向2021》(2021年9月13日由浙江大學中國科教戰略研究院發布)認為當前以大數據、深度學習和算力為基礎的人工智能在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術應用上已較為成熟,但對于需要知識、邏輯推理或領域遷移的復雜性任務,人工智能系統的能力還遠遠不足。基于統計的深度學習注重關聯關系,缺少因果分析,使得人工智能系統的可解釋性差,處理動態性和不確定性能力弱,難以與人類自然交互,在一些敏感應用中容易帶來安全和倫理風險。類腦智能、認知智能、混合增強智能是重要發展方向可用于文化遺產的保護和傳承,以數字化形式重現歷史人物。三明福建珍云AI數字人智能數字人
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身份型數字人是一種具有身份性的虛擬實體,主要通過虛擬IP或者偶像的形式與用戶進行交互,為未來的虛擬化世界提供了中介。數字人的應用場景非常廣,主要集中在娛樂和服務行業,而在元宇宙時代,多場景應用展現出了其獨特的價值。特別是在5G、人工智能(AI)和算力等技術能力不斷提升的背景下,數字人的應用場景變得更加豐富多樣。 隨著5G萬物互聯時代的到來,深度學習和卷積神經網絡(CNN)的應用使得基于人工智能的計算機視覺得到了快速改進,數字人的實際應用也更加深入。例如,在影視動漫、數字營銷、文化旅游、通訊會議、教育教學等領域,數字人的應用逐漸打破了現實世界和虛擬世界的邊界,為人們的日常生活提供了更多可能性。
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深度學習是如何實現的?深度學習模擬大腦,人類大腦會學習來克服困難:包括理解言語和識別對象,不是通過處理窮舉規則,而是通過實踐和反饋。就像一個孩子,看到汽車會知道這是汽車,看到圖片會知道上面表達的含義。孩子們沒有一套詳細的規則來學習,孩子們是通過訓練而掌握這些的。深度學習使用相同的方法。基于人工和軟件的計算單元,其近似腦中的神經元的功能被連接在一起。它們形成一個「神經網絡」,它接收一個輸入(繼續我們的例子,一輛汽車的圖片),分析;他做出判斷并被告知自己的判斷是否正確,以此來訓練。如果輸出是錯誤的,神經元之間的連接由算法調整,這將改變未來的預測。三明福建珍云AI數字人智能數字人