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2009 8

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2005 13

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关键词

智能制造 113

人工智能 89

农业科学 75

2020 49

建筑科学 21

2019 15

机器学习 15

学术会议 14

新一代智能制造 10

智能工业 10

智能 9

智能化 9

钱学森 9

智能电网 8

物联网 8

信息技术 7

大数据 7

系统科学 7

仿真技术 6

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排序：展示方式：

人工智能独立医用软件监管研究

张建楠,李莹莹,周佳卉,朱烨琳,李兰娟

《中国工程科学》 2022年第24卷第1期页码 198-204 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.01.021

摘要：

科学的监管体系可以促进新兴事物的蓬勃和规范化发展。人工智能（AI）独立医用软件是人工智能时代赋能医疗健康领域的重要产物。随着人工智能的深入发展，人工智能独有的黑盒算法及自主学习能力引起了巨大的监管挑战。AI 独立医用软件的监管需要与时俱进，为最大程度降低人工智能医疗软件不良事件发生率和风险影响，我们亟待寻求更为科学合理的监管应对方案。分析总结了我国AI 独立医用软件监管在制度层面、支撑资源层面仍面临的一些问题与挑战，并针对上市后监管短板提出了措施建议：系统完善AI 独立医用软件监管制度，深化AI 独立医用软件监管支撑体系。以期能够为进一步完善我国AI 独立医用软件科学监管提供参考。

关键词：独立医用软件，人工智能，监管科学

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我国人工智能伦理监管需求分析及对策研究

刘露,杨晓雷,高文

《中国工程科学》 2021年第23卷第3期页码 106-112 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.006

摘要：

人工智能（ AI）产业高速发展，伴生了多种社会伦理风险，且相关后果已经逐步显现；让人类在充分安全的条件下享用智能技术带来的有利收益，成为AI 监管过程的重要任务。本文从 AI 伦理焦点问题着手，对智能技术的机器权利与人权分配、社会信任危机、数据及算法安全性、确权与责任归属等已经出现的风险问题进行细致梳理；总结了国内外 AI 产业的发展路径和政策现状，据此多维度开展我国AI 领域伦理监管的需求分析。研究认为，应根据 AI 技术进展，分阶段延伸 AI 治理的监管范围；建立伦理、法律、政策相结合的多维度监管框架，提供相对充分的社会言论空间，确保各利益相关方参与 AI 安全公共讨论；有序完善多层级的科技伦理监管组织机构

关键词：人工智能治理架构伦理监管伦理委员会

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从脑科学到人工智能 Review

范静涛, 方璐, 吴嘉敏, 郭雨晨, 戴琼海

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 248-252 doi: 10.1016/j.eng.2019.11.012

摘要：

回顾人工智能（artificial intelligence, AI）的发展历史，我们可以清晰地看到脑科学给AI领域带来的巨大突破，如深度学习。目前，尽管AI及其应用的发展趋势已经超越了人类的预期，但AI与人类智能之间仍然存在着难以逾越的鸿沟。从脑科学到AI、从了解大脑到模拟大脑，在脑科学与AI研究之间建立起一座桥梁已经成为一种迫切需求。为此，我们首先需要通过研究新型脑成像技术来探索脑科学的秘密，建立大脑的动态连接图谱以及将神经科学实验与理论、模型和统计学相结合等。与此同时，本文还将讨论在脑科学启发新一代AI过程中的一些机遇与挑战。

关键词：人工智能，脑科学

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介尺度中的复杂性——人工智能发展中的共性挑战 Perspective

郭力, 邬俊, 李静海

《工程（英文）》 2019年第5卷第5期页码 924-929 doi: 10.1016/j.eng.2019.08.005

摘要：大数据的兴起与计算能力的提升，加之优化算法的改进，触发了以深度学习为驱动的人工智能变革，并在多个应用领域取得了突破性进展。然而，深度学习难以揭示所解决问题的底层逻辑和物理内涵，进而阻碍了其进一步发展。介科学提出了理解复杂系统时空多尺度结构的原理和方法，已在多个领域见到成效。本文提出“基于介科学的人工智能”研究范式，将介科学原理和方法应用于深度学习模型设计，旨在弥补其模型脱离问题物理原型这一根本性问题，探索人工智能可持续发展的有效途径。

关键词：人工智能，深度学习，介科学，介尺度，复杂系统

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从计算机科学理论审视意识和通用人工智能

Lenore Blum, Manuel Blum

《工程（英文）》 2023年第25卷第6期页码 12-16 doi: 10.1016/j.eng.2023.03.010

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人工智能与统计分析 Perspective

Bin YU, Karl KUMBIER

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 6-9 doi: 10.1631/FITEE.1700813

摘要：人工智能（artificial intelligence, AI）本质上是由数据驱动的。在其通过人机协作完成数据生成、算法开发与结果评估的任务中，需要应用许多统计概念。

关键词：人工智能；统计；人机协作

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我国人工智能核心软硬件发展战略研究

高蕾,符永铨,李东升,廖湘科

《中国工程科学》 2021年第23卷第3期页码 90-97 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.008

摘要：

人工智能（AI）是推动全球数字化发展的重要赋能技术，正在引领新一轮科技革命和产业变革；加快培育和推进我国AI核心软硬件技术及产业发展，对推动我国实现跨越式发展产业和政策等方面的发展情况，梳理了国内外的发展现状，分析了我国发展面临的问题，指出了我国AI核心软硬件技术及产业的发展思路，提出了面向2025年和2035年的AI核心软硬件发展战略目标，从AI核心硬件、AI核心软件

关键词：人工智能核心软硬件人工智能芯片智能基础算法新型使能技术

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中国人工智能的伦理原则及其治理技术发展 Review

吴文峻,黄铁军,龚克

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 302-309 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.015

摘要：

伦理原则和治理技术对于人工智能（AI）的健康和可持续发展至关重要。为了实现AI造福人类社会这一长期目标，中国政府、研究机构和企业已经发布了AI的伦理原则，并启动了研究AI治理技术的项目。

关键词：人工智能伦理，人工智能治理技术，机器学习，隐私，安全，公平

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人工智能走向2.0

潘云鹤

《工程（英文）》 2016年第2卷第4期页码 409-413 doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018

摘要：

随着互联网的普及、传感网的渗透、大数据的涌现、信息社区的崛起，以及数据和信息在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，当今人工智能(AI) 发展所处信息环境和数据基础已经发生了深刻变化，人工智能的目标和理念正面临重要调整，人工智能的科学基础和实现载体也面临新的突破，人工智能正进入一个新的阶段。这个源于传统而又与之不同的人工智能新阶段被称为人工智能2.0(AI 2.0)。本文从人工智能60 年的发展历史出发，通过分析促成人工智能2.0形成的外部环境与目标的转变，分析技术萌芽，提出了人工智能2.0 的核心理念，并结合中国发展的社会需求与信息环境特色，给出了发展人工智能2.0

关键词：人工智能2.0 大数据群体智能跨媒体人机混合智能无人智能系统

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智能石油工程 Perspective

Mohammad Ali Mirza, Mahtab Ghoroori, Zhangxin Chen

《工程（英文）》 2022年第18卷第11期页码 27-32 doi: 10.1016/j.eng.2022.06.009

摘要：

数据驱动方法和人工智能（AI）算法比基于物理的方法更有前景，前者主要来源是数据，这是每个现象的基本要素。

关键词：人工智能机器学习智能油藏工程文本挖掘智能地球科学智能钻探工程

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统一集论与人工智能

张江,林华,贺仲雄

《中国工程科学》 2002年第4卷第3期页码 40-47

摘要：从分析集合理论和人类思维形式之间的关系人手，把统一集理论初步应用到模式识别、聚类分析、逻辑推理、机器学习、智能决策等多种人工智能领域，指出了集合论及其运算系统与逻辑推理系统的等价关系。

关键词：统一集人工智能集合运算逻辑推理

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网络安全遇上人工智能：综述 Review Article

Jian-hua LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第12期页码 1462-1474 doi: 10.1631/FITEE.1800573

摘要：网络安全与人工智能技术有着广泛的交叉。一方面，可以将人工智能技术（如深度学习）引入网络安全领域，构建智能模型，实现恶意代码检测、入侵检测和威胁情报感知等。另一方面，人工智能模型面临针对样本、学习过程和决策等的各种威胁。因此，人工智能模型需要网络安全防护技术来对抗各类攻击，实现隐私保护机器学习以及安全的联合深度学习等。本文对人工智能与网络安全交叉研究进行综述，首先总结现有利用人工智能技术对抗网络攻击的研究工作，包括采用传统机器学习技术和深度学习技术在对抗网络攻击方面的应用和效果。然后总结和分析人工智能会遭受的对抗攻击，对现有针对对抗攻击的防御方式进行归类，分析各自特点。最后，从构建加密神经网络和实现安全联合深度学习两个方面阐述现有工作中构建安全人工智能系统的方案。

关键词：网络安全；人工智能；攻击监测；防御技术

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基于人工智能的内容安全发展战略研究

朱世强,王永恒

《中国工程科学》 2021年第23卷第3期页码 67-74 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.004

摘要：人工智能的发展对内容安全产生了非常重要的影响。本文从基于人工智能的内容安全重大战略需求出发，梳理了国内外的研究现状与发展趋势，凝练了基于人工智能的内容安全的关键技术问题。研究提出，按照三步走的策略构建世界领先的基于人工智能的内容安全体系；在对抗性机器学习、可解释人工智能、混合增强智能、知识驱动的内容安全等方面开展技术创新突破，同时应注重政策法规和监管机制建设；建设面向内容攻防的网络靶场

关键词：人工智能，内容安全，体系建设

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智能源于人、拓于工——人工智能发展的一点思考

蒋昌俊,王俊丽

《中国工程科学》 2018年第20卷第6期页码 93-100 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.06.015

摘要：

人工智能（AI）旨在模拟人脑中信息存储和处理机制等智能行为，使机器具有一定程度的智能水平。本文将深入分析与AI密切相关的计算机科学、控制科学、类脑智能、人脑智能等学科或领域之间的交融与历史演进；指出神经科学、脑科学与认知科学中有关脑的结构与功能机制的研究成果，为构建智能计算模型提供了重要的启发，并从逻辑模型及系统、神经元及网络模型、视觉神经分层机制等方面，分别阐述智能的驱动与发展；最后从互联网的计算理论、AI的演算和计算的融合、类脑智能的模型和机理、AI对神经科学的推动作用、反馈计算的算法设计与控制系统的能级五个方面