認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告（2023年）

（2023）目錄第一章人工智能邁“認(rèn)知智能”新階段 1(一)AI核心要素推動(dòng)認(rèn)知智能發(fā)展 1(二)認(rèn)知智能學(xué)術(shù)關(guān)注度迅速提升 2(三)認(rèn)知智能應(yīng)用市場(chǎng)前景廣闊 4第二章認(rèn)知智能核心技術(shù)日益成熟 7(一)多模態(tài)學(xué)習(xí)有效提高信息認(rèn)知維度 7(二)知識(shí)數(shù)據(jù)融合加強(qiáng)認(rèn)知基礎(chǔ) 8(三)知識(shí)表示與推理可優(yōu)化認(rèn)知邏輯 9(四)認(rèn)知規(guī)劃和決策處理復(fù)雜任務(wù) 10(五)情感計(jì)算優(yōu)化智能交互體驗(yàn) 13(六)生成式人工智能提高機(jī)器創(chuàng)造力 14第三章認(rèn)知智能場(chǎng)景化應(yīng)用逐漸深化 16(一)認(rèn)知智能促進(jìn)醫(yī)療服務(wù)再升級(jí) 16(二)認(rèn)知智能促進(jìn)金融科技應(yīng)用創(chuàng)新 17(三)認(rèn)知智能加速工業(yè)制造智能轉(zhuǎn)型 19(四)認(rèn)知智能推進(jìn)教育模式創(chuàng)新優(yōu)化 20第四章認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用方向展望 22(一)多模態(tài)大模型拓展認(rèn)知智能應(yīng)用邊界 22(二)可解釋的認(rèn)知智能增強(qiáng)技術(shù)可信賴(lài)度 23(三)類(lèi)腦智能推動(dòng)認(rèn)知智能向意識(shí)智能發(fā)展 24參考文獻(xiàn) 25IV認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告（2023認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告（2023）11第一章人工智能邁入“認(rèn)知智能”新階段(一) AI核心要素推動(dòng)認(rèn)知智能發(fā)展Statista2035對(duì)比1ZB：中文名是澤字節(jié)，外文名是Zettabyte，是計(jì)算機(jī)術(shù)語(yǔ)，代表的是十萬(wàn)億億字節(jié)。認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告（2023認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告（2023）22據(jù)IDC2022-2023估報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，我國(guó)智能算力繼續(xù)保持快速增長(zhǎng)，2023427/秒(FLOPS202259.3%，可）2，(二) 認(rèn)知智能學(xué)術(shù)關(guān)注度迅速提升《人工智能發(fā)展對(duì)算力及其環(huán)境的需求》認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告（2023認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告（2023）PAGEPAGE12ProQuest（2020-20226數(shù)據(jù)來(lái)源：ProQuest公開(kāi)數(shù)據(jù)圖12020—2022年認(rèn)知智能領(lǐng)域論文數(shù)量統(tǒng)計(jì)大學(xué)HAI(三) 認(rèn)知智能應(yīng)用市場(chǎng)前景廣闊長(zhǎng)勢(shì)頭迅猛。依據(jù)PrecedenceResearch金融、IT、零售等多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，20223261022%的復(fù)合年增長(zhǎng)率保持增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)20322381從國(guó)內(nèi)范圍來(lái)看，國(guó)2023418.4202250.7%51.1數(shù)據(jù)來(lái)源：PrecedenceResearch統(tǒng)計(jì)圖22022—2032年全球認(rèn)知智能市場(chǎng)規(guī)模（單位：十億美元）數(shù)據(jù)來(lái)源：《2023愛(ài)分析·認(rèn)知智能廠(chǎng)商全景報(bào)告》圖32022—2025年中國(guó)認(rèn)知智能市場(chǎng)規(guī)模（單位：億元人民幣）Microsoft以AzureCopilotGoogleGoogleDeepMind究團(tuán)隊(duì)，將致力于基于深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知智能技術(shù)研究與產(chǎn)品開(kāi)發(fā)；SparkCognition天、國(guó)防和安全等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地；CognitiveScale平臺(tái)CortexAI竹間智能的基于認(rèn)知智能的知識(shí)工程平臺(tái)Gemini，具備認(rèn)知搜索、知i。第二章認(rèn)知智能核心技術(shù)日益成熟(一) 多模態(tài)學(xué)習(xí)有效提高信息認(rèn)知維度多模態(tài)學(xué)習(xí)是一種旨在處理和理解多種模態(tài)的數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)[4]。多模態(tài)特征提取需要對(duì)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行分析，從多模態(tài)對(duì)齊，主要將來(lái)自不同感官模態(tài)或者不同數(shù)據(jù)源的信息進(jìn)行整合，（如(二) 知識(shí)數(shù)據(jù)融合加強(qiáng)認(rèn)知基礎(chǔ)的智能應(yīng)用。如利用ATOMIC3。(三) 知識(shí)表示與推理可優(yōu)化認(rèn)知邏輯合3《ImprovingEmpatheticDialogueGenerationbyDynamicallyInfusingCommonsenseKnowledge》知識(shí)推理是認(rèn)知的基本手段，讓機(jī)器模擬人類(lèi)推理方式尋求推理路徑，合適的推理邏輯可優(yōu)化認(rèn)知能力。知識(shí)推理是依據(jù)推理策略、利用形式化的知識(shí)、進(jìn)行機(jī)器思維和問(wèn)題求解的過(guò)程，可實(shí)現(xiàn)在已有知識(shí)基礎(chǔ)上推測(cè)出未知知識(shí)。知識(shí)推理可根據(jù)不同組織方式進(jìn)行分類(lèi)，一是以邏輯表達(dá)式方式推理，邏輯符號(hào)可以表示事實(shí)、規(guī)則和結(jié)論之間的關(guān)系，通過(guò)推理引擎進(jìn)行推理和推斷，從而得出新的結(jié)論和知識(shí)；二是以知識(shí)圖譜方式推理，知識(shí)圖譜可以將不同領(lǐng)域、不同類(lèi)型的知識(shí)進(jìn)行整合和優(yōu)化，以關(guān)系路徑作為特征進(jìn)行推理，預(yù)測(cè)實(shí)體間可能存在的某種特定聯(lián)系；三是以規(guī)則引擎方式推理，規(guī)則引擎是知識(shí)推理技術(shù)的核心，規(guī)則引擎可以分為前向推理和后向推理兩種方式，前向推理是從已知的事實(shí)和規(guī)則推斷新的結(jié)論和知識(shí)，后向推理是從已知的結(jié)論和知識(shí)推斷出對(duì)應(yīng)的事實(shí)和規(guī)則。(四) 認(rèn)知規(guī)劃和決策處理復(fù)雜任務(wù)認(rèn)知規(guī)劃和決策是認(rèn)知智能的核心環(huán)節(jié)之一，可幫助機(jī)器更好理解復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)，通過(guò)確定最優(yōu)行動(dòng)計(jì)劃以達(dá)到預(yù)期目的。在認(rèn)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器解決復(fù)雜規(guī)劃與決策問(wèn)題中發(fā)揮重要作用。一方面，深度學(xué)習(xí)可用于處理大量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)，有助于訓(xùn)練規(guī)劃的預(yù)測(cè)模型和分配資源。深度學(xué)習(xí)具備的深度層次結(jié)構(gòu)可以捕獲數(shù)據(jù)中的復(fù)雜的關(guān)系，用來(lái)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型處理無(wú)序、非線(xiàn)性和復(fù)雜數(shù)據(jù)的規(guī)劃問(wèn)題，以便預(yù)測(cè)一組決策的結(jié)果并確定可行解，避免搜索所有決策空間。另一方面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可用于規(guī)劃實(shí)時(shí)性、不確定性任務(wù)類(lèi)型，幫助模型自適應(yīng)調(diào)整策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心是獎(jiǎng)勵(lì)和反饋，強(qiáng)調(diào)的是如何在不完全了解問(wèn)題的情況下，通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)行動(dòng)策略，收集環(huán)境反饋并根據(jù)反饋調(diào)整其行為。在認(rèn)知規(guī)劃決策中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以幫助模型學(xué)習(xí)最優(yōu)決策方案并讓模型逐漸掌握整個(gè)規(guī)劃問(wèn)題的策略，被廣泛應(yīng)用于解決智能交通和機(jī)器人場(chǎng)景的規(guī)劃與決策問(wèn)題中。此外，深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)合還可以?xún)?yōu)勢(shì)互補(bǔ)，為機(jī)器解決復(fù)雜規(guī)劃與決策問(wèn)題提供了新的思路與方向，例如谷歌大腦發(fā)布的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DeepReinforcementLearning)。10505%—10%4。4《?2???:ARobustMethodforAcceleratingDeepQ-learningNetwork》圖4基于非線(xiàn)性期望的魯棒機(jī)器學(xué)習(xí)框架[2](五) 情感計(jì)算優(yōu)化智能交互體驗(yàn)情情感識(shí)別可挖掘出有關(guān)情感的特征數(shù)據(jù)與內(nèi)在情緒狀態(tài)的映射多[5]。一是這(六) 生成式人工智能提高機(jī)器創(chuàng)造力生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自編碼器(VAE)和擴(kuò)散模型（DiffusionStableDiffusion第三章認(rèn)知智能場(chǎng)景化應(yīng)用逐漸深化(一) 認(rèn)知智能促進(jìn)醫(yī)療服務(wù)再升級(jí)在疾病預(yù)測(cè)場(chǎng)景，認(rèn)知智能通過(guò)分析大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和患者信息，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)，為患者制定個(gè)性化的治療方案，從而提高治Sybil1～6IBMWatsonforOncology以自動(dòng)分析CTMRI該系統(tǒng)可以將醫(yī)生對(duì)CTMRI30%50(二) 認(rèn)知智能促進(jìn)金融科技應(yīng)用創(chuàng)新(三) 認(rèn)知智能加速工業(yè)制造智能轉(zhuǎn)型(四) 認(rèn)知智能推進(jìn)教育模式創(chuàng)新優(yōu)化在學(xué)習(xí)輔導(dǎo)方面，認(rèn)知智能可以通過(guò)分析教學(xué)內(nèi)容及專(zhuān)業(yè)知識(shí)，為學(xué)習(xí)者提供多學(xué)科學(xué)習(xí)輔導(dǎo)服務(wù)。如在數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)中，借助認(rèn)知智能內(nèi)容推薦等各類(lèi)學(xué)習(xí)支持功能。例如，智能助學(xué)平臺(tái)CENTURYTECH，第四章認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用方向展望多模態(tài)大模型基于自有的微調(diào)屬性和多模態(tài)數(shù)據(jù)理解融合能力(一)多模態(tài)大模型拓展認(rèn)知智能應(yīng)用邊界一是(二) 可解釋的認(rèn)知智能增強(qiáng)技術(shù)可信賴(lài)度可(三) 類(lèi)腦智能推動(dòng)認(rèn)知智能向意識(shí)智能發(fā)展意華院已經(jīng)啟動(dòng)利用計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能模擬人類(lèi)意識(shí)過(guò)程進(jìn)而增參考文獻(xiàn)XuQ,XuanX.Nonlinearregressionwithoutiidassumption[J].Probability,UncertaintyandQuantitativeRisk,2019,4:1-15.ZhangZ,ZouY,LaiJ,etal.M2DQN:ARobustMethodforAcceleratingDeepQ-learningNetwork[J].InternationalConferenceonMachineandComputing(ICMLC).2022.XuQ,XuanX.ARobustAlgorithmforMinimaxProblemswithConvergenceAnalysis.2023.XiaomeiWang,XuliShen,QingXu,ShenghuaGao.TransEmo:ContextInteractionandReasoningforEmotionRecognitionT