化茧成蝶人工智能引领新开展

　　跟着社会信息化的飞速开展，一项划年代的技能正在掀起新的技能革新浪潮，那便是人工智能（AI）。

　　自1956年“人工智能”一词第一次出现在达特茅斯会议上，现已曩昔60多年。在阅历了第一阶段的符号主义、第二阶段的数学建模之后，人工智能来到了以移动互联网、大数据、超级核算、万物互联为技能柱石的信息年代。在算法和核算才能的驱动下，这项从前只在科幻小说里被人们津津有味的技能，总算化茧成蝶，第一次真真切切地站在一般群众面前，以AlphaGo在围棋范畴推翻性的成功为标志，宣告了信息年代又一次新技能革新的到来。

　　当时，新冠肺炎疫情仍在暴虐，一方面全球经济深度阑珊的危险挥之不去；另一方面，全球新一轮科技革新和工业革新继续演进。在“十四五”局面的新阶段，高质量开展关于技能立异和工业革新有着火急需求。人工智能作为新式技能，有望在新的革新中发挥驱动和引擎效果。

　　“人工智能是运用数字核算机或许由数字核算机控制的机器，模仿、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取常识并运用常识取得最佳效果的理论、办法、技能和运用体系。”

　　当今社会现已进入信息年代。信息社会的首要资源便是信息。这些信息资源及其以大数据、人工智能、云核算和网络通讯为主的信息处理技能一起构成信息工业，逐步在经济和社会开展中发挥主导效果。当信息的同享打破时空约束的时分，一切人类高端的出产、日子、学习形状都以信息的获取、存储、处理以及再产生为基本形式。这其间又以信息处理环节为中心。而人工智能技能正是凭仗算法和核算才能，模仿人脑一起在许多方面逾越人脑的信息处理技能，因而人工智能技能将是构成信息社会的中心技能。

　　鉴于人工智能技能对信息社会的严重推进效果，我国将人工智能作为战略性新式工业，一起布置了智能制作等国家重点研制方案和专项，对人工智能工业予以大力扶持。

　　2017年7月国务院发布的《新一代人工智能开展规划》对人工智能的开展拟定了三步走方针：第一步，到2020年人工智能整体技能和运用与国际先进水平同步，人工智能工业成为新的重要经济增加点；第二步，到2025年人工智能根底理论完成严重打破，人工智能成为带动经济转型的首要动力；第三步，到2030年人工智能理论、技能与运用整体到达国际领先水平，成为国际首要人工智能立异中心。

　　2020年8月，国家规范化办理委员会、中心网信办、国家发改委、科技部、工业和信息化部五部分联合印发的《国家新一代人工智能规范体系建造攻略》要求，树立国家新一代人工智能规范体系，加强规范顶层规划与宏观指导。

　　2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会开展第十四个五年规划和2035年远景方针大纲》（以下简称“大纲”）正式发布。在共19篇65章的大纲全文中，“智能”“才智”相关表述达57处，这表明在当时我国经济从高速增加向高质量开展的重要阶段中，以人工智能为代表的新一代信息技能，将成为我国“十四五”期间推进经济高质量开展，建造立异型国家，完成新式工业化、信息化、城镇化和农业现代化的重要技能确保和中心驱动力之一。估计到2025年，人工智能工业规划超越4500亿元。我国有望成为国际上最大的人工智能商场，未来5年的年均复合增加率超40%。咱们正站在又一次技能大革新年代的门口。

　　工业革新中出现了动力和机器，从前许多深重的膂力作业被机器所代替，然后大大进步了社会的出产功率。人工智能的出现也将把人们从深重的脑力劳动中解放出来。人工智能技能是常识和数据双驱动下的产品，跟着信息社会中数据的胀大，人工智能的数据样本趋于丰厚，人类的一些规矩清晰、烦琐单一的脑力劳动直至剖析、决议方案、规划等高端脑力劳动都可以逐步被人工智能所代替。人工智能技能给人类带来的影响，或许远远超越核算机和互联网在曩昔几十年间给人类国际带来的改动。 （诺文）

　　作为引领新一轮科技革新和工业革新的中心驱动力气之一，人工智能近年来被广泛运用于金融、电商、医疗等范畴。风生水起之余，人工智能工业也隐藏隐忧：跟着全球人工智能规划化建造和运用的加快，人工智能根底设施、规划研制及交融运用面对的安全危险正日益凸显。近来，在互联网安全大会（ISC 2021）的“我国人工智能安全立异峰会”上，专家学者、安排及业界代表等环绕人工智能安全开展趋势及最新研讨效果与运用等前沿论题打开讨论。在大咖们看来，人工智能工业健康有序开展，安满是重要确保，是局势所需，也是一些技能落地不可或缺的条件。

　　人工智能技能是一把“双刃剑”，在推进数字经济社会立异开展的一起，也或许引发一系列安全应战。北京大学教授陈钟从人工智能赋能网络进犯的新式要挟场景、技能现状、开展趋势以及应对之道进行了具体解读，他表明未来网络安全将出现零信赖、无鸿沟、赛博化的特色，人工智能面对着软件缝隙、体系安全、网络安全、传感器诈骗、数据投毒五大要挟。因而人工智能体系在被广泛运用之前，需求确保体系将以受控、充沛界说和充沛了解的办法安全地操作。陈钟着重，需求进一步加强对人工智能技能的攻关，积极探索人工智能与区块链的交融开展，使互联变互信，发明愈加安全、可信的美好未来。

　　我国科学院大学教授、博士生导师、暗码学院院长、数据维护研讨中心主任荆继武同享了他对智能年代信息化开展局势的判别，叙述了信息安全技能的新方向——白盒化。他表明，人工智能技能正在加快网络一起体的构成，安全技能将逐步走向敞开化、白盒化，他以“暗码算法的保密与敞开”“技能细节的保密与敞开”为例对其进行深化解读。他着重，白盒化的安满是未来全球安全商场的重要方向，它的开展需求得到商场的支撑，揭露体系结构，然后推进安全技能产品的专业化完善和深度交融。

　　现在，真实能代表人工智能前沿开展的莫过于深度学习，尤其是深度学习在无人驾驶、医疗决议方案等范畴的运用。浙江大学“百人方案”研讨员、博士生导师、浙江大学滨江研讨院国产信创研讨中心副主任纪守领以《深度学习模型的安全可解释性与鲁棒性》为主题同享了在深度学习模型上的研讨效果，并从对立样本攻防对深度学习模型的鲁棒性进行了拆解，从模型层面、数据层面、承载体系层面对深度学习模型的安全性进行同享。

　　中科院信息工程研讨所副主任陈恺经过实例向观众展现了怎么运用声响、图画中的噪声信息“骗”过人工智能大脑，对立主动驾驶方针辨认体系。他表明，人工智能技能尽管广泛运用于核算机视觉、天然语言处理、主动驾驶等范畴，但人工智能体系简略遭到进犯，约束了其在要害安全范畴的运用。因而进步人工智能体系对立进犯的鲁棒性在人工智能进一步开展中发挥着越来越重要的效果。陈恺表明只要把握了各种进犯办法关于人工智能形成搅扰的原因，才更有才能确认相应的防护思路，在模型之前可以放一些检测器检测对立样本，以此进步网络的安全功用。

　　现在，针对网络空间的进犯无所不在，网络安全与办理现已成为学术界和工业界一起重视的科技前沿问题。北京邮电大学教授李小勇以《AI及要挟情报驱动的跨网系行为检测与反常发现》为题，从网络空间安全与要挟情报、要挟情报的开展与运用、AI及要挟情报驱动的跨网系反常检测三个方面进行了同享。他指出，运用异构多源行为大数据高效感知、IP流量反常行为高效辨认与运用、空口反常行为精准辨认与运用、跨网系反常行为交融剖析与态势感知等要害技能可以进行跨网系反常检测，智能要挟云的情报可以削减进犯面、监测不知道要挟、实时安全防护，完成智能防护。

　　近年来，人工智能技能的开展和运用不断推进着网络安全攻防主动化和智能化水平的进步，现在现已在歹意代码检测、歹意流量剖析、缝隙发掘、僵尸网络检测、网络灰产检测等范畴有了广泛的运用。360集团AI安全试验室主任邹权臣表明，各个场景、各个范畴的人工智能体系都存在着被进犯和被诈骗的或许，因而亟须构建人工智能安全立异环境，经过开源敞开与高等院校和科研院所进行对接与效果转化，促进人工智能安全职业继续、健康、快速开展。

　　数字化转型驱动技能革新，传统的IT架构被推翻，不知道要挟变得更荫蔽，因而智能、巩固的安全体系比以往任何时分都重要，因而构建主动感知、灵敏智能、精准预警、全时可用的云网边端一体化安全防护体系成为要害。新华三技能有限公司安全研讨院院长顾成杰着重，云智原生将赋予企业和安排与生俱来的云与智能的架构和才能，加快开释数据价值，企业要以原生的思想构建云安全体系，驱动安全与云核算深度交融；经过全域同构，完成公有云、私有云、边际云多场景的安全共同、极简运营、共同体会；经过多云办理，打造同构/异构多云安全一体化服务，完本钱地和公有云侧的安全才能。

　　跟着人工智能技能步入快车道，人工智能芯片运用本钱的快速下降，深度学习结构等中心技能的开源与同享，AIoT智能硬件的快速开展，均在助力人工智能职业成功破圈。在智能物联网（AIoT）年代，智能硬件产品正在逐步融入咱们的日子，进一步改动咱们的日子办法。360才智日子集团技能中心总经理、360集团硬件专业委员会执行主席孙浩表明，这个趋势对应的是AI算力的平民化、边际化，即便在算法理论没有进一步打破的条件下，AI也可以凭仗愈加低价的硬件结合边际，融入终端设备，走入日子给整个职业带来剧变。

　　可以预见，数字年代，人工智能作为最具推翻性和战略性的中心要害技能，与网络安全相得益彰。人工智能可以进步网络安全作业的功率，网络安全也要为人工智能的开展保驾护航。但人工智能安全不是任何一家公司、社区可以独立处理的问题，因而，需求构建敞开立异的AI安全生态，助力人工智能技能稳健开展。（语沐）

　　人工智能年代的降临，正在给社会的方方面面带来深入改变。特别是面对具有许多数据处理需求的日常工作场景，人工智能往往可以“大展身手”。众所周知，文字是人们信息沟通的重要载体，从吃穿住行到日常工作日子，甚至一部电影都需求字幕辅佐人们了解各类内容。相较图画、视频中的内容，文字往往包含更强的语义信息，因而对图画中的文字提取和辨认具有严重意义。与人工智能相结合的光学字符辨认（OCR），在根底感常辨认的根底上逐步增添了在杂乱天然场景下精准辨认并了解各类有用信息的才能，可以将日子中的文字等非结构化数据转化为结构化、数字化的数据，大幅进步人们的日常工作功率。

　　何为OCR？依据业界公认界说，光学字符辨认（OCR）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）查看纸上打印的字符，经过检测暗、亮的形式确认其形状，然后用字符辨认办法将形状翻译成数据的进程；即针对印刷体字符，选用光学的办法将纸质文档中的文字转化成为是非点阵的图画文件，并经过辨认软件将图画中的文字转化成文本格式，供文字处理软件进一步修改加工的技能。现在，OCR最广为人知的运用是各类文档的扫描并将其输入为可修改的数据，其已成为业界公认的OCR底层运用。

　　OCR概念早在1929年便被提出，时至20世纪六七十年代，国际范围内便有多个国家开端了OCR范畴的研讨，以日本为例，其在1960年前后开端研讨OCR的相关辨认理论，初期以数字为研讨方针，经过10年左右的时刻研制出部分功用简略的运用，如印刷文字的邮政编码辨认体系，其可以辨认邮件上的邮政编码，助力当地邮局进行区域分信作业。类似于上述辨认邮政编码的简略运用，业界普遍认为OCR是有才能帮忙人类处理日子中一些感知层面问题的。什么是感知层面的问题？举例而言，做人脸、文字的辨认，这些都是归于感知层面的问题。假设数据的体量足够大，做一个人脸辨认的引擎，或许一个简略的印刷场景的文字辨认引擎，是较为简略的。

　　OCR现已逐步从感常辨认“进化”到认知了解。跟着OCR的运用越来越广泛，对特别场景的文字进行辨认的需求也敏捷增多，现在的OCR现已无法满意需求。相较辨认印刷体场景，在杂乱场景中的辨认往往面对以下三个难点：一是成像杂乱，包含噪声、含糊、光线改变、形变。二是文字杂乱，包含字体、字号、颜色、磨损、随机的字距离以及方向。三是场景杂乱，包含版面缺失和布景搅扰。

　　如若没有人工智能的加持，OCR很难到达运用者的预期方针。举例而言，咱们想要辨认一家烤肉店的门头，因为其招牌上的“烤肉”二字运用艺术字体，而且该OCR运用没有人工智能的辅佐，则辨认效果很或许是“火”“考”“肉”三个字，与原义相去甚远。因而，OCR不只要辨认文字，更要了解语义。华南理工大学电子与信息学院教授、广东省琶洲试验室OCR中心主任金连文对本报记者表明，只要运用数据和常识，才能使咱们处理OCR认知了解的问题，“所谓常识就包含物理常识、各范畴常识、语义常识，以及从海量数据中学习到的常识”。

　　在深度学习的加持下，OCR将继续发光发热。人工智能特别是深度学习技能的开展和敏捷遍及，给OCR带来了新的开展机会。以人们日常日子中常常遇到的手持身份证照相辨认的场景为例。因为身份证方针在图画中的所占份额往往是较小的一部分，直接提取细小候选方针无法确保精度。为了确保高召回和高定位精度，一般选用由粗到精的战略进行辨认。第一步运用Faster R-CNN结构定位身份证在相片中所在区域，第二步在身份证区域方位对所需求的名字、身份证号等信息进行准确的检测辨认。而Faster R-CNN结构是现在深度学习范畴较为炽热的技能概念，其由RPN（候选区域生成网络）和RCN（区域分类网络）两个子网络组成。RPN经过监督学习的办法提取候选区域，给出的是无标签的区域和粗定位效果。RCN则引进类别概念，一起进行候选区域的分类和方位回归，给出精密定位效果。

　　在融入深度学习后，关于一些门头招牌、酒水菜单、发票等杂乱场景的辨认精准度会大幅进步。以智能报销体系为例，针对增值税发票，包含电子发票、一般发票、专用发票、卷式发票等，经过OCR辨认以及与国家税务总局服务器发票验真接口的结合，可以极大进步发票辨认校验的准确率和功率。OCR技能除了可以辨认增值税发票上的发票号、发票日期、暗码区、税率、金额、税额等信息之外，还能辨认发票明细、备注栏等信息，以满意三单匹配等需求。金连文表明，一张发票中的信息有许多，怎么提取其间最为要害的有用信息，是接下来智能报销体系的开展方针。

　　“咱们不只要教会核算机‘认字’，更要教核算机了解这个字后面的语义信息和结构化信息。”金连文表明，在不远的未来，OCR辨认检测出来效果的一起可以主动提取有用信息，即文档的结构化了解，如若其可以得到落地实践，那么接下来愈加智能化、商业化的OCR运用也将不断涌现，才智工作必将成为实际。 （赵乐瑄）

　　电影《你好，李焕英》上映以来感动了万千观众，一组李焕英年轻时的是非老相片亦在网上热传。近来，独立艺术家胡文谷凭仗人工智能技能（AI），将李焕英的老相片恢复为五颜六色动态印象，她的一颦一笑冷艳了观众，网友纷繁留言“瞬间泪崩，这个浅笑太美了”。

　　在“AI恢复李焕英老相片动态印象”视频中，胡文谷凭仗人工智能，一步步恢复相片颜色、增强清晰度、精修面部、手绘微调，最终让人物面部动起来，让老相片从头勃发生命力，“期望以此向每位母亲问候”。在曩昔的一年里，胡文谷还曾用人工智能恢复90年前的上海时装秀，恢复兵马俑、苏轼、宋明清皇帝的立体动态长持平，不少著作引发网络热议。

　　“其实，我仍然是AI的入门研讨者，学习人工智能是为了测验能否为游戏开发节省时刻和本钱，后来发现AI能做的工作有许多。”胡文谷从很小的时分就对核算机产生了激烈爱好，上初中、高中时在课余时刻测验制作了许多Flash动画短片和小游戏。从小学习钢琴的他，后来学习了电子音乐创造，还常常为自己的游戏著作伴奏，让人工智能续写贝多芬、巴赫的旋律，可谓“程序员里最会画画的作曲家”。

　　将幻想变成实际，是推进胡文谷继续创造的不竭动力。“人工智能具有深度学习才能，在社会人文科普方面有着很有意思的运用远景。”未来，他期望不只让老相片、前史画像里人物的面部动起来，还能进一步让人物全身“复生”，让人工智能为前史人文科普做更多事。 （若言）

　　工业和信息化部国家互联网信息工作室我国信息通讯研讨院我国工业互联网研讨院

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