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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
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。此外，本文总结了AI治理研究中所面临的主要挑战，并讨论了未来的研究方向。
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
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
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
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本文围绕当前AI核心软硬件在技术、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、AI相关基础技术3个方面凝练了今后发展的重点任务。研究建议，将AI核心软硬件技术纳入国家科技创新顶层规划，加大科研投入；加强AI开源平台建设，开展示范应用；开展AI关键共性技术研发，实现协同创新；实施AI产业基础再造，牵引产业链升级；完善AI创新人才培养体系
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
关键词： 网络安全；人工智能；攻击监测；防御技术
李瑞琪,韦莎,程雨航,侯宝存
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 112-117 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.018
针对人工智能在智能制造领域应用不断深入的趋势，本文基于企业关键绩效指标（KPI）的定义，分析了智能制造的系统实现形式，并进一步讨论了人工智能技术在智能制造中的主要作用；通过梳理人工智能在智能制造中的典型应用场景，从生命周期维度提出了人工智能在智能制造中的应用地图，总结了人工智能在智能制造应用中的共性技术，并以生产环节为例说明了人工智能技术对企业的影响；最后，提出了人工智能在智能制造中的标准体系
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
关键词： 人工智能；统计；人机协作
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
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
徐文伟,肖立志,刘合
《中国工程科学》 2022年 第24卷 第6期 页码 173-183 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.07.010
深度学习增强了人工智能（AI）算法的通用性，近年来催生了AI产业的快速发展，但实践表明AI技术和算法在产业领域的落地应用依然面临极大困难；，人工智能（AI）、大数据、物联网、云计算、第五代移动通信等也在重塑创新版图和产业链分工。="2" outline_title="（一） 人工智能技术发展态势" outline_type="title" type="outline">《（一） 人工智能技术发展态势》
例如，以华为云计算技术有限公司为代表的AI企业，已将AI落地应用于能源（如智能勘探、生产巡检、智慧加油站）、城市治理（如智能办公 / 办事、政务智能热线）、交通运输（如智慧高速、智能网联、城市交通治理）油气人工智能 [M]. 北京 : 石油工业出版社 , 2021 .房超,李正风,薛颖,尤政
《中国工程科学》 2020年 第22卷 第4期 页码 147-153 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.04.021
人工智能（AI）技术已在经济社会发展和国防建设中获得广泛应用，但在灵活性、可解释性、鲁棒性和安全性等方面存在待改进提高之处，亟需加强研究以获得创新发展本文在对 AI 技术和 AI 产业进行概念界定的基础上，运用比较分析的研究方法，选取核能、光伏技术与 AI 技术在基础理论、技术发展和技术市场应用方面展开比较分析，进而探索 AI 技术发展创新的普遍规律和有效路径研究发现， AI 技术的发展模式将由“内卷式”转向“演化式”发展；融合式发展是 AI 技术创新的优选路径，可通过民用研究成果直接转化为军用、军民协同创新、针对 AI 技术深度融合发展的目标，研究提出了构建新型研发机构、加大资金支持力度、重视人才队伍建设、开展伦理研究等对策建议。
刘宇飞,孔德婧,屈贤明
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 118-121 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.019
基于市场需求的拉动与人工智能技术的推动，规模定制生产正在悄然兴起。分析人工智能技术对规模定制生产服务模式的发展趋势的影响，以及总结规模定制生产服务模式未来发展需要突破的关键技术，就成为一项重要的研究内容。本文通过家具、家电、服装和汽车行业的案例调研和专家访谈等方法，根据多种市场需求，对多源跨媒体异构数据库建设、基于大数据的设计需求特征挖掘系统、虚拟体验系统及虚拟制造、全流程信息自动采集等多项关键技术的发展趋势进行分析从顶层设计、企业、人才、金融四个方面为进一步推广融入人工智能技术的规模定制生产服务模式提出对策建议。
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
关键词： 人工智能，内容安全，体系建设
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
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。随着互联网、大数据、云计算和深度学习等新一代信息技术的飞速发展，目前AI领域的研究和应用已经取得重要进展。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
刘宇擎,张玉槐,段沛奇,施柏鑫,余肇飞,黄铁军,高文
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第3期 页码 75-81 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.005
未来进入强人工智能（AGI）时代，人类可能面临重大安全风险。本文归纳了AGI 与传统人工智能的区别，从模型的不可解释性、算法及硬件的不可靠性、自主意识的不可控性三方面研判了AGI 安全风险的来源，从能力、动机、行为3 个维度提出了针对AGI 的安全风险评估体系。为应对安全风险，从理论及技术研究、应用两个层面分别探讨相应风险的防御策略：在理论技术研究阶段，完善理论基础验证，实现模型可解释性，严格限制AGI 底层价值取向，促进技术标准化；在应用阶段，预防人为造成的安全问题
标题 作者 时间 类型 操作
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