認知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報告（2023年）

（2023）目錄第一章人工智能邁“認知智能”新階段 1(一)AI核心要素推動認知智能發(fā)展 1(二)認知智能學(xué)術(shù)關(guān)注度迅速提升 2(三)認知智能應(yīng)用市場前景廣闊 4第二章認知智能核心技術(shù)日益成熟 7(一)多模態(tài)學(xué)習(xí)有效提高信息認知維度 7(二)知識數(shù)據(jù)融合加強認知基礎(chǔ) 8(三)知識表示與推理可優(yōu)化認知邏輯 9(四)認知規(guī)劃和決策處理復(fù)雜任務(wù) 10(五)情感計算優(yōu)化智能交互體驗 13(六)生成式人工智能提高機器創(chuàng)造力 14第三章認知智能場景化應(yīng)用逐漸深化 16(一)認知智能促進醫(yī)療服務(wù)再升級 16(二)認知智能促進金融科技應(yīng)用創(chuàng)新 17(三)認知智能加速工業(yè)制造智能轉(zhuǎn)型 19(四)認知智能推進教育模式創(chuàng)新優(yōu)化 20第四章認知智能技術(shù)與應(yīng)用方向展望 22(一)多模態(tài)大模型拓展認知智能應(yīng)用邊界 22(二)可解釋的認知智能增強技術(shù)可信賴度 23(三)類腦智能推動認知智能向意識智能發(fā)展 24參考文獻 25IV認知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報告（2023認知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報告（2023）11第一章人工智能邁入“認知智能”新階段(一) AI核心要素推動認知智能發(fā)展Statista2035對比1ZB：中文名是澤字節(jié)，外文名是Zettabyte，是計算機術(shù)語，代表的是十萬億億字節(jié)。認知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報告（2023認知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報告（2023）22據(jù)IDC2022-2023估報告》統(tǒng)計，我國智能算力繼續(xù)保持快速增長，2023427/秒(FLOPS202259.3%，可）2，(二) 認知智能學(xué)術(shù)關(guān)注度迅速提升《人工智能發(fā)展對算力及其環(huán)境的需求》認知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報告（2023認知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報告（2023）PAGEPAGE12ProQuest（2020-20226數(shù)據(jù)來源：ProQuest公開數(shù)據(jù)圖12020—2022年認知智能領(lǐng)域論文數(shù)量統(tǒng)計大學(xué)HAI(三) 認知智能應(yīng)用市場前景廣闊長勢頭迅猛。依據(jù)PrecedenceResearch金融、IT、零售等多個領(lǐng)域進行統(tǒng)計，20223261022%的復(fù)合年增長率保持增長，預(yù)計20322381從國內(nèi)范圍來看，國2023418.4202250.7%51.1數(shù)據(jù)來源：PrecedenceResearch統(tǒng)計圖22022—2032年全球認知智能市場規(guī)模（單位：十億美元）數(shù)據(jù)來源：《2023愛分析·認知智能廠商全景報告》圖32022—2025年中國認知智能市場規(guī)模（單位：億元人民幣）Microsoft以AzureCopilotGoogleGoogleDeepMind究團隊，將致力于基于深度學(xué)習(xí)的認知智能技術(shù)研究與產(chǎn)品開發(fā)；SparkCognition天、國防和安全等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地；CognitiveScale平臺CortexAI竹間智能的基于認知智能的知識工程平臺Gemini，具備認知搜索、知i。第二章認知智能核心技術(shù)日益成熟(一) 多模態(tài)學(xué)習(xí)有效提高信息認知維度多模態(tài)學(xué)習(xí)是一種旨在處理和理解多種模態(tài)的數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)[4]。多模態(tài)特征提取需要對不同的數(shù)據(jù)類型進行分析，從多模態(tài)對齊，主要將來自不同感官模態(tài)或者不同數(shù)據(jù)源的信息進行整合，（如(二) 知識數(shù)據(jù)融合加強認知基礎(chǔ)的智能應(yīng)用。如利用ATOMIC3。(三) 知識表示與推理可優(yōu)化認知邏輯合3《ImprovingEmpatheticDialogueGenerationbyDynamicallyInfusingCommonsenseKnowledge》知識推理是認知的基本手段，讓機器模擬人類推理方式尋求推理路徑，合適的推理邏輯可優(yōu)化認知能力。知識推理是依據(jù)推理策略、利用形式化的知識、進行機器思維和問題求解的過程，可實現(xiàn)在已有知識基礎(chǔ)上推測出未知知識。知識推理可根據(jù)不同組織方式進行分類，一是以邏輯表達式方式推理，邏輯符號可以表示事實、規(guī)則和結(jié)論之間的關(guān)系，通過推理引擎進行推理和推斷，從而得出新的結(jié)論和知識；二是以知識圖譜方式推理，知識圖譜可以將不同領(lǐng)域、不同類型的知識進行整合和優(yōu)化，以關(guān)系路徑作為特征進行推理，預(yù)測實體間可能存在的某種特定聯(lián)系；三是以規(guī)則引擎方式推理，規(guī)則引擎是知識推理技術(shù)的核心，規(guī)則引擎可以分為前向推理和后向推理兩種方式，前向推理是從已知的事實和規(guī)則推斷新的結(jié)論和知識，后向推理是從已知的結(jié)論和知識推斷出對應(yīng)的事實和規(guī)則。(四) 認知規(guī)劃和決策處理復(fù)雜任務(wù)認知規(guī)劃和決策是認知智能的核心環(huán)節(jié)之一，可幫助機器更好理解復(fù)雜認知任務(wù)，通過確定最優(yōu)行動計劃以達到預(yù)期目的。在認深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)在機器解決復(fù)雜規(guī)劃與決策問題中發(fā)揮重要作用。一方面，深度學(xué)習(xí)可用于處理大量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)，有助于訓(xùn)練規(guī)劃的預(yù)測模型和分配資源。深度學(xué)習(xí)具備的深度層次結(jié)構(gòu)可以捕獲數(shù)據(jù)中的復(fù)雜的關(guān)系，用來訓(xùn)練預(yù)測模型處理無序、非線性和復(fù)雜數(shù)據(jù)的規(guī)劃問題，以便預(yù)測一組決策的結(jié)果并確定可行解，避免搜索所有決策空間。另一方面，強化學(xué)習(xí)可用于規(guī)劃實時性、不確定性任務(wù)類型，幫助模型自適應(yīng)調(diào)整策略。強化學(xué)習(xí)的核心是獎勵和反饋，強調(diào)的是如何在不完全了解問題的情況下，通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)行動策略，收集環(huán)境反饋并根據(jù)反饋調(diào)整其行為。在認知規(guī)劃決策中，強化學(xué)習(xí)可以幫助模型學(xué)習(xí)最優(yōu)決策方案并讓模型逐漸掌握整個規(guī)劃問題的策略，被廣泛應(yīng)用于解決智能交通和機器人場景的規(guī)劃與決策問題中。此外，深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的結(jié)合還可以優(yōu)勢互補，為機器解決復(fù)雜規(guī)劃與決策問題提供了新的思路與方向，例如谷歌大腦發(fā)布的深度強化學(xué)習(xí)(DeepReinforcementLearning)。10505%—10%4。4《?2???:ARobustMethodforAcceleratingDeepQ-learningNetwork》圖4基于非線性期望的魯棒機器學(xué)習(xí)框架[2](五) 情感計算優(yōu)化智能交互體驗情情感識別可挖掘出有關(guān)情感的特征數(shù)據(jù)與內(nèi)在情緒狀態(tài)的映射多[5]。一是這(六) 生成式人工智能提高機器創(chuàng)造力生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自編碼器(VAE)和擴散模型（DiffusionStableDiffusion第三章認知智能場景化應(yīng)用逐漸深化(一) 認知智能促進醫(yī)療服務(wù)再升級在疾病預(yù)測場景，認知智能通過分析大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和患者信息，輔助醫(yī)生進行疾病預(yù)測，為患者制定個性化的治療方案，從而提高治Sybil1～6IBMWatsonforOncology以自動分析CTMRI該系統(tǒng)可以將醫(yī)生對CTMRI30%50(二) 認知智能促進金融科技應(yīng)用創(chuàng)新(三) 認知智能加速工業(yè)制造智能轉(zhuǎn)型(四) 認知智能推進教育模式創(chuàng)新優(yōu)化在學(xué)習(xí)輔導(dǎo)方面，認知智能可以通過分析教學(xué)內(nèi)容及專業(yè)知識，為學(xué)習(xí)者提供多學(xué)科學(xué)習(xí)輔導(dǎo)服務(wù)。如在數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)中，借助認知智能內(nèi)容推薦等各類學(xué)習(xí)支持功能。例如，智能助學(xué)平臺CENTURYTECH，第四章認知智能技術(shù)與應(yīng)用方向展望多模態(tài)大模型基于自有的微調(diào)屬性和多模態(tài)數(shù)據(jù)理解融合能力(一)多模態(tài)大模型拓展認知智能應(yīng)用邊界一是(二) 可解釋的認知智能增強技術(shù)可信賴度可(三) 類腦智能推動認知智能向意識智能發(fā)展意華院已經(jīng)啟動利用計算機科學(xué)和人工智能模擬人類意識過程進而增參考文獻XuQ,XuanX.Nonlinearregressionwithoutiidassumption[J].Probability,UncertaintyandQuantitativeRisk,2019,4:1-15.ZhangZ,ZouY,LaiJ,etal.M2DQN:ARobustMethodforAcceleratingDeepQ-learningNetwork[J].InternationalConferenceonMachineandComputing(ICMLC).2022.XuQ,XuanX.ARobustAlgorithmforMinimaxProblemswithConvergenceAnalysis.2023.XiaomeiWang,XuliShen,QingXu,ShenghuaGao.TransEmo:ContextInteractionandReasoningforEmotionRecognitionT