中央经济工作会议提出“人工智能”的时间是2024年12月11日至12日。以下是关于这一事件的具体信息。
提出时间
2024年12月11日至12日
在2024年12月11日至12日举行的中央经济工作会议上，人工智能被明确提出作为未来的重点任务之一，旨在推动科技创新引领新质生产力的发展。
这一时间节点标志着人工智能在中国政策框架中的重要地位进一步得到确认，显示出国家层面对人工智能的高度重视和战略部署。
提出背景
全球科技竞争
人工智能被视为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。在国际竞争日益激烈的背景下，中国提出“人工智能”战略，旨在抓住全球科技竞争的主动权，提升国家竞争力。
国内经济高质量发展
中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，人工智能被视为推动经济转型升级的重要抓手。通过发展人工智能，中国希望在智能制造、智慧交通、智慧医疗等领域取得突破，促进经济高质量发展。
主要内容
科技创新引领新质生产力
会议提出要开展“人工智能+”行动，推动科技创新引领新质生产力的发展，建设现代化产业体系。这一战略不仅强调技术创新，还注重将AI技术广泛应用于各个行业，以实现产业升级和经济增长。
政策支持
中国政府近年来发布了多项政策支持人工智能的发展，如《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》和《新型数据中心发展三年行动计划》等。
这些政策的出台为人工智能技术的创新和应用提供了制度保障，推动了产业的快速发展和成熟。
战略意义
全球科技竞争
人工智能的发展不仅关乎中国的科技竞争力，更是全球科技竞争的重要组成部分。通过加强人工智能的研发和应用，中国有望在全球科技领域占据有利地位，提升国际影响力。
经济高质量发展
人工智能被视为推动经济高质量发展的重要引擎，能够提升生产效率、优化资源配置，并催生新的经济增长点。通过人工智能技术的广泛应用，中国经济将迎来新的发展阶段，实现更高质量的发展。
中央经济工作会议提出“人工智能”战略，标志着中国在人工智能领域的重视和布局达到了新的高度。这一战略不仅有助于提升国家的科技竞争力，还能推动经济高质量发展，实现产业升级和经济增长。通过多项政策的支持和国际合作的深化，中国有望在全球人工智能领域占据有利地位。
人工智能是谁提出的？
“人工智能”这一术语是由约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年首次提出的。麦卡锡是美国计算机科学家，被誉为“人工智能之父”。他在达特茅斯会议上首次使用了“人工智能”这个词，标志着人工智能作为一个独立学科的诞生。
然而，人工智能的概念和思想并非始于麦卡锡。艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年提出了“图灵测试”，这是评估机器是否具备智能的重要标准，也为人工智能的发展奠定了基础。此外，其他科学家如克劳德·香农（Claude Shannon）、马文·明斯基（Marvin Minsky）等也在人工智能的早期发展中做出了重要贡献。
人工智能的发展阶段有哪些？
人工智能的发展阶段可以大致分为以下几个阶段：
1. 萌芽阶段（20世纪50年代至60年代）
- 理论奠基：1950年，艾伦·图灵提出了“图灵测试”，用于评估机器是否具有智能。1956年，约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一术语，标志着人工智能作为一门独立学科的诞生。
- 早期研究：这一时期的研究主要集中在理论基础的建立和基本算法的开发上，如逻辑理论家（Logic Theorist）和ELIZA对话系统等。
2. 低谷与复苏阶段（20世纪70年代至90年代）
- 低谷期：由于研究未能实现预期的突破，加之计算能力的限制，人工智能研究陷入了低谷期。资金支持的减少导致许多研究机构被迫关闭。
- 复苏期：到了80年代，随着计算机技术的快速发展，人工智能研究逐渐复兴。1986年，反向传播算法的提出为神经网络研究注入了新的活力。遗传算法、模糊逻辑等技术也得到了广泛应用。
3. 现代化阶段（21世纪初至今）
- 快速发展：得益于计算能力的显著提升、大数据的广泛应用以及深度学习等新兴技术的突破，人工智能取得了惊人的进展。2006年，深度学习技术的提出为研究带来了新的突破。
- 应用突破：此后，人工智能在语音识别、图像识别、自动驾驶等领域取得了显著成果。2012年，AlexNet在ImageNet图像识别比赛中取得了巨大成功，引发了深度学习的热潮。2016年，DeepMind开发的AlphaGo战胜世界围棋冠军李世乭，展示了人工智能在复杂战略游戏中的强大能力。
4. 新一代人工智能阶段（21世纪初至今）
- 多领域融合：人工智能的发展模式从过去追求“用计算机模拟人工智能”，逐步转向机器与人结合而成的增强型混合智能系统。研究如何用机器、人、网络结合成新的群智系统，以及用机器、人、网络和物结合成更加复杂的智能系统。
- 新特征：人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。
人工智能有哪些核心技术？
人工智能（AI）的核心技术涵盖了多个领域，以下是一些主要的核心技术：
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计算机视觉：
- 使计算机能够“看”懂世界，通过图像处理和机器学习算法识别物体、场景和活动。应用包括医疗成像分析、人脸识别、安防监控等。
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机器学习：
- 从数据中自动发现规律并转化为预测模型，是AI的核心驱动力。应用包括金融风控、智能推荐、自动驾驶等。
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自然语言处理（NLP）：
- 使计算机理解和生成人类语言，实现人机之间的无障碍沟通。应用包括智能客服、智能写作、智能翻译等。
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机器人技术：
- 整合机器视觉、自动规划等认知技术，应用于无人机、扫地机器人、医疗机器人等。
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语音识别：
- 自动且准确地转录人类语音信息，应用于智能手机、智能家居、智能车载系统等。
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神经网络：
- AI的“大脑结构”，通过多层虚拟神经元处理信息，自动发现数据规律。
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卷积神经网络（CNN）：
- 专门处理图像的神经网络，模仿人类视觉原理，应用于医疗影像诊断、自动驾驶视觉系统等。
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Transformer：
- 革命性的注意力机制，使AI能够像人类阅读时自动聚焦关键词，支撑着ChatGPT等对话能力。
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强化学习：
- 通过“行动-奖励”机制让AI自主学习，应用于机器人控制、金融交易策略优化等。
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生成对抗网络（GAN）：
- 由生成器和鉴别器组成的AI“侦探游戏”，应用于生成逼真人脸、修复老照片、设计服装等。
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扩散模型：
- 从噪声中创造世界的新技术，生成更精细逼真的图像，应用于艺术创作、图像修复等。
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大语言模型：
- 通过海量文本训练形成的“语言宇宙模型”，能够进行逻辑推理和知识压缩，应用包括GPT-4等。
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联邦学习：
- 在不共享原始数据的前提下共同训练模型，保护隐私并汇集集体智慧，应用于智能手机输入法预测、工业设备故障检测等。
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光计算：
- 利用光信号执行计算任务，具有更高的并行计算能力和更低的能耗，未来可能在AI领域发挥重要作用。