会议主要讨论的核心内容 - 人工智能技术结合了物理模型、数学理论和信息处理机制,其中统计物理学、流体动力学、量子力学等物理学原理被应用于 AI 模型的开发,而线性代数、概率论和优化理论等数学理论则为 AI 模型的构建、训练和推理提供了基础[1][2] - 生物神经网络和人工神经网络在信息处理和传递机制上具有显著共性,两者都通过复杂的信息传递过程最终做出决策,而人工神经网络中的权重参数则对应于生物神经网络中的突触[2] - 全球人工智能行业发展迅速,预计到 2023 年将推动全球经济增长超过 10 万亿美元,企业对 AI 技术的依赖程度日益增加,应用场景不断扩展,涵盖金融分析、医疗诊断、自动驾驶等领域[3] - 人工智能目前处于新兴技术成熟度曲线的期望膨胀期,并逐步向爬升复苏阶段迈进,其应用范围不断扩大,从文字生成图片和视频到自动驾驶、无人出租车及医疗影像识别等领域,AI 正在突破想象边界并实现革命性效率提升[4] - 人工智能对工作和生活产生了显著影响,以 ChatGPT 为例,其发布后,中文互联网领域关于人工智能的热度环比上升了 10 倍,全球范围内每周有 2.5 亿活跃用户访问 ChatGPT,预计到 2025 年营收将达到 110 亿美元[5] 问答环节重要的提问和回答 - 不同 AI 模型之间存在差异,主要体现在训练数据来源和逻辑思维方式上,随着使用时间增加,这些大模型会根据用户习惯和行业特性进行调整,使推理结果越来越准确[6] - 衡量一个国家在人工智能领域竞争力涉及多个维度和指标,包括研发投入、专利数量、科研论文发表量、高水平人才储备以及产业化应用程度等[7][8][9][10] - 各国在制定与实施 AI 政策法规时存在差异,需要关注数据隐私与安全、算法透明性与可解释性、伦理与社会道德以及军事国防等问题[11] - 中美两国在基础设施建设及移动互联网产业革命中的领先地位,使其在发展人工智能时具有显著优势[12][13] - 确保各国公平使用人工智能,防止其被个别大国垄断,需要建立严格的监管机制[14]