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上海威才企業(yè)管理咨詢有限公司
2017年3月,人工智能首次被寫入《政府工作報(bào)告》,同年7月,國務(wù)院頒發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出了“三步走”的戰(zhàn)略目標(biāo),宣布舉全國之力在2030年搶占人工智能全球制高點(diǎn)。今天的中國社會(huì),智能應(yīng)用已經(jīng)隨處可見,我們正處在智能化的社會(huì)之中。
當(dāng)今人工智能科學(xué)更準(zhǔn)確的是指數(shù)據(jù)智能,在大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能技術(shù)應(yīng)用得到了非速發(fā)展,無論是計(jì)算智能,還是感知智能,都已為產(chǎn)業(yè)界各類創(chuàng)新提供主要技術(shù)支撐,甚至出現(xiàn)認(rèn)知智能技術(shù)的初級(jí)嘗試應(yīng)用。所以可以斷定,在當(dāng)今的中國產(chǎn)業(yè)界,不了解大數(shù)據(jù)與人工智能的科技應(yīng)用,大概率會(huì)在競爭中處于劣勢。
但是,我們也常常聽身邊的企業(yè)家員表示出對(duì)智能類應(yīng)用的安全性擔(dān)憂,比較有代表性的埃隆·馬斯克(Elon Musk)、史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)和比爾·蓋茨(Bill Gates)都忌憚人工智能(以下簡稱“AI”),并憂心忡忡地表示在不久的將來,AI會(huì)對(duì)人類的生存構(gòu)成威脅。埃隆·馬斯克曾宣稱人工智能是人類文明持續(xù)存在所面臨的重大危機(jī)。而為什么另一個(gè)同樣杰出的群體,包括馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)、吳恩達(dá)(Andrew Ng)和佩德羅·多明戈斯(Pedro Domingos)在內(nèi),又認(rèn)為“人工智能威脅論”給的理由太過牽強(qiáng),幾乎不攻自破。扎克伯格甚至稱那些鼓吹末日將至的人相當(dāng)不負(fù)責(zé),當(dāng)今人工智能領(lǐng)域最偉大的人物之一吳恩達(dá)亦表示,這種焦慮就像是擔(dān)憂“火星上的人口過剩”,完全沒有必要……
本課程開課的主要目的是面向非專業(yè)人士,尤其是產(chǎn)業(yè)界,從人工智能產(chǎn)生的背景、基本原理、技術(shù)體系入手,摒棄社會(huì)上流行的各類帶有商業(yè)引導(dǎo)目的的內(nèi)容,通過大量豐富案例作證,系統(tǒng)性講授人工智能及人工智能安全問題,對(duì)非專業(yè)技術(shù)人員,能夠聽得明、學(xué)得會(huì)、用得好。在深度推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化與企業(yè)智能化應(yīng)用的同時(shí),對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用帶來的一系列安全問題有更為全面的認(rèn)知與理解。本課程作為提升企業(yè)家數(shù)字化生存能力素質(zhì)的重要組成部分。
● 厘清大數(shù)據(jù)、人工智能體系中的關(guān)鍵問題;
● 熟悉人工智能行為體的分類及對(duì)應(yīng)安全問題;
● 了解世界各國人工智能發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃與安全倫理準(zhǔn)則;
● 熟悉社會(huì)常見的人工智能應(yīng)用,強(qiáng)化對(duì)智能的認(rèn)知;
● 熟悉掌握新興技術(shù)成熟度曲線,把握未來技術(shù)發(fā)展趨勢;
● 了解人工智能主要流派與基本原理、主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;
● 熟悉人工智能安體系與架構(gòu)及通用人工智能的發(fā)展趨勢。
導(dǎo)入1:現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代,現(xiàn)在是人工智能時(shí)代
案例:“我的一天”
研討:(GP-分組對(duì)抗記分點(diǎn))感受智能化,分組討論描述“你的一天”,并指出哪些應(yīng)用或名詞是和人工智能緊密相關(guān)?(除老師事先講過的,答對(duì)一條記1分)
導(dǎo)入2:“人工智能威脅論”
案例:人工智能的技術(shù)發(fā)展,對(duì)人類來說到底是生存還是毀滅?
研討:(GP-分組對(duì)抗記分點(diǎn))分組匯總每位同學(xué)的觀點(diǎn),提交給老師。
備注:GP-為短時(shí)時(shí)間討論,一般不超過5分鐘,LGP為長時(shí)間討論,一般在5-20分鐘;GP活動(dòng)由老師根據(jù)現(xiàn)場情況發(fā)起或不發(fā)起,非固定活動(dòng)。下同。
第一講:大數(shù)據(jù)時(shí)代特征與人工智能國家戰(zhàn)略
一、從互聯(lián)網(wǎng)到大數(shù)據(jù)時(shí)代的演變過程
1. 從互聯(lián)網(wǎng)、Web2.0、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)看人類在線化過程
2. 人類在線化過程與行為數(shù)據(jù)的關(guān)系
案例分析:以商業(yè)購物場景為例,分析人類活動(dòng)的在線變化及其產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)
小組研討:(GP)分組設(shè)計(jì)其他場景,延伸到物聯(lián)傳感網(wǎng),并總結(jié),老師點(diǎn)評(píng)并打分
3. 大數(shù)據(jù)的來源與全球數(shù)增長情況分析
4. 數(shù)據(jù)計(jì)量單位的換算
5. 5G的戰(zhàn)略地位與價(jià)值
6. 大數(shù)據(jù)的兩個(gè)重要特征
7. 大數(shù)據(jù)價(jià)值的現(xiàn)狀
二、國際與中國人工智能發(fā)展
1. 中國:人工智能的國家戰(zhàn)略與“智能+”
2. 世界各國人工智能發(fā)展對(duì)比分析
3. 解讀“十四五”規(guī)劃給我們的啟示
小組研討:(LGP)找出所在行業(yè)的有關(guān)人工智能方面的國家或地方政策規(guī)劃,分析原因與機(jī)會(huì)
第二講:人工智能發(fā)展史
一、人工智能的起源
1. 人工智能產(chǎn)生的背景
2. 圖靈與圖靈測試
3. 達(dá)特茅斯會(huì)議與“人工智能”
二、人工智能的三次浪潮
1. 第一次人工智能浪潮:推理與探索
案例分析:計(jì)算機(jī)在使用“推理和探索”的興起與沒落
2. 第二次人工智能浪潮:知識(shí)工程
案例分析:專家系統(tǒng)的窘境與問題
3. 我們正在第三次人工智能浪尖上:大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)
案例分析:人工智能發(fā)展歷程中的里程碑事件
第三講:人工智能原理
一、人工智能定義與分類
1. 人工智能的定義與正確理解
2. 計(jì)算智能、感知智能與認(rèn)知智能
3. 人工智能的幾大門派其及技術(shù)發(fā)展方向
二、人工智能人才與知識(shí)體系
1. 學(xué)科領(lǐng)域交叉與滲透下的人工智能創(chuàng)新協(xié)同
2. 世界及中國人工智能類人才培養(yǎng)現(xiàn)狀
案例分析:中國某頂尖大學(xué)人工智能研究院體系及研究領(lǐng)域
3. 把握與跟蹤人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢的方法
案例分析:深度分析Gartner曲線
實(shí)操演練:(LGP)依據(jù)現(xiàn)場給出的某人工智能應(yīng)用,依據(jù)Gartner曲線分析其技術(shù)發(fā)展規(guī)律與特點(diǎn)
三、數(shù)據(jù)智能平臺(tái)技術(shù)體系
1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)
2. 人工智能技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)
3. 通用深度學(xué)習(xí)開源框架與特點(diǎn)
第四講:常見深度學(xué)習(xí)模型與應(yīng)用
一、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型與應(yīng)用
1. 常見傳統(tǒng)數(shù)據(jù)算法與模型
2. 常見傳統(tǒng)數(shù)據(jù)算法的應(yīng)用
二、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型與應(yīng)用
1. DNN模型
2. DNN應(yīng)用場景:搜索排序、推薦排序
三、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型與應(yīng)用
1. CNN模型
2. CNN應(yīng)用場景:圖像識(shí)別、視頻分析
四、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模型與應(yīng)用
1. RNN模型
2. RNN應(yīng)用場景:語音識(shí)別、自然語言處理
案例分析:人機(jī)智力大戰(zhàn)的巔峰——阿爾法狗
第五講:機(jī)器人技術(shù)及其應(yīng)用原理(選講課程)
一、機(jī)器人概述
1. “robot”一詞的來源
2. 機(jī)器人定義與相關(guān)概念
3. 機(jī)器人發(fā)展歷程
4. 機(jī)器人分類
二、機(jī)器人基本原理及應(yīng)用
1. 機(jī)器人控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
2. 工業(yè)機(jī)器人
3. 農(nóng)業(yè)機(jī)器人
4. 醫(yī)療機(jī)器人
5. 服務(wù)機(jī)器人
6. 特種機(jī)器人
案例分析:機(jī)器人在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用
第六講:人工智能與安全哲學(xué)
一、安全
1. 人類社會(huì)對(duì)安全的認(rèn)知與理解
2. 人工智能安全、人工智能與安全
二、通用人工智能安全的哲學(xué)命題
1. 技術(shù)革命視角下的人類四次紀(jì)元
2. 第四次紀(jì)元的不可控因素
3. 人工智能的安全命題
4.通用人工智能的三個(gè)哲學(xué)命題
小組研討:(LGP)基于哲學(xué)上的命題,分組討論形成各自主張。
第七講:人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)與安全
一、人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)
1. 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域
2. AI芯片與視覺傳感器
3. AI通用技術(shù)
案例分析:主流機(jī)器視覺、語音識(shí)別、自然語言、知識(shí)圖譜應(yīng)用的市場與趨勢
二、狹義人工智能安全
1. 人工智能的安全體系
2. 人工智能的安全倫理概要
3. 人工智能安全對(duì)社會(huì)的沖擊
4. 人工智能安全VS網(wǎng)絡(luò)安全VS信息安全
案例分析1:全球首例自動(dòng)駕駛車輛撞死行人的案件
案例分析2:《2020年度全球十大人工智能治理事件》
第八講:人工智能內(nèi)生安全
一、數(shù)據(jù)安全
1. 數(shù)據(jù)投毒與反制
2. 對(duì)抗樣本攻擊與反制措施
3. 數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)安全之間的管理問題
4. 對(duì)產(chǎn)業(yè)界及管理者的啟示
案例分析1:深網(wǎng)視界曝出數(shù)據(jù)泄露事件
案例分析2:地下產(chǎn)業(yè)鏈之?dāng)?shù)據(jù)隱私市場
案例分析3:網(wǎng)上熱傳的幾家著名科技公司的安全事件解讀
二、算法與模式安全
1. 算法的可解釋性與安全
2. 模型存儲(chǔ)與管理的安全問題
3. 開源模型的安全問題
4. 對(duì)產(chǎn)業(yè)界及管理者的啟示
案例分析1:一支激光筆是如何打敗了自動(dòng)駕駛?
案例分析2:醫(yī)療領(lǐng)域人工智能診斷技術(shù)應(yīng)用的尷尬
三、框架與運(yùn)行安全
1. 架框安全問題
2. 主觀與客觀原因上的運(yùn)行安全與保障問題
3. 對(duì)產(chǎn)業(yè)界及管理者的啟示
案例分析:幾起自動(dòng)駕駛車禍背后的安全分析
小組研討:(LGP)結(jié)合分組學(xué)員企業(yè)的情景,研討應(yīng)用人工智能內(nèi)生安全的思路。
第九講:人工智能衍生安全與倫理
一、人工智能衍生安全
1. 智能系統(tǒng)失誤引發(fā)的安全事故
案例分析1:當(dāng)自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人、智能音箱、醫(yī)療機(jī)器人失效后……
案例分析2:聊天機(jī)器人的偏激言論引發(fā)的群體影響
2. 人工智能行為體失控要素分析
案例分析:“機(jī)器人三定律”
3. 國際上預(yù)防人工智能技術(shù)失控的舉措
二、人工智能倫理
1. 人工智能體是否應(yīng)該賦予“人權(quán)”?
2. 通過使用人工智能的人權(quán)侵犯問題
3. 人工智能是否能成為倫理主體
4. 人工智能的倫理責(zé)任問題
案例分析:幾起自動(dòng)駕駛案件的責(zé)任追究
小組研討:(GP)現(xiàn)實(shí)生活或科幻電影中的“智能人”,及其引發(fā)倫理的故事關(guān)鍵詞。
三、人工智能倫理準(zhǔn)則
1. 世界各國關(guān)于人工智能技術(shù)發(fā)展的倫理準(zhǔn)則
2. 人工智能技術(shù)倫理準(zhǔn)則的共識(shí)性與爭議性
3. 我國專門提出人工智能倫理與法律的“三步走”規(guī)劃
案例分析:解讀《2020年度全球十大人工智能治理事件》的處理結(jié)果
結(jié)束語:人工智能安全的未來展望!
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