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『科技园游会』2019年人工智能研发热点回眸

通过对人工智能技术的不断完善 ， 能够营造更美好的智能世界 。 2019年 ， 5G通信网络、区块链技术、脑机接口技术等分支学科均取得了一系列进展 ， 并在众多领域得到广泛应用 ， 同时也促进了各个领域朝着智能化方向发展 。
『科技园游会』2019年人工智能研发热点回眸
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人工智能研究领域诞生于19世纪50年代 ， 致力于使机器和系统以类似于人类智能的水平运行 。 它经历了进步和挑战 ， 并且由于现代计算能力和数据存储技术的飞速发展 ， 近年来得到了复兴 。 人工智能一般会涉及推理、数据拟合、聚类和优化等的子问题 ， 这些子问题利用遗传算法和人工神经网络的方法得以初步解决 。 具体地说 ， 人工智能学习技术已经为各种问题构建了通用框架 ， 并取得了长足进步 ， 从而产生了跨多个领域的最新技术 。
5G通信网络
通信和网络技术的最新进展产生了许多新颖的无线服务 ， 如无人飞行器到智能认知网络和大型物联网系统等 。 要在无线蜂窝系统的第五代（5G）上实现这些新兴应用 ， 就需要应对与频谱共享和管理有关的众多挑战 。 实际上 ， 大多数5G应用将高度依赖于智能频谱管理技术 ， 该技术应适应动态网络环境 ， 同时还可以保证高可靠性和高质量的体验 。 在这种情况下 ， 包括深度学习、卷积神经网络和强化学习等在内的人工智能（AI）技术的使用 ， 可以在由AI驱动的频谱管理方面发挥非常重要的作用 。
AI技术可以应用于各种无线系统或网络中的频谱管理 。 首先 ， 大数据在5G和物联网系统中的广泛应用 ， 可以有效地探索频谱管理以进行网络优化 ， 从而真正运营自组织的5G网络 。 通过使用AI管理 ， 人们可以使无线设备智能地学习其频谱环境 ， 从而做出更明智、更主动的频谱管理决策 。 其次 ， 认知无线电（CR）无疑将成为实现未来智能无线网络的关键技术 。 在CR中 ， 具有AI增强型认知科学和数据分析功能的频谱管理将发挥重要作用 。 此外 ， 在AI辅助频谱管理的理念的推动下 ， 未来的CR网络可能会通过新功能进行升级 ， 例如提供采用智能认知 ， 先进的无线信号处理 ， 或自适应无线资源管理等 。 同时物联网可以说是下一代无线网络最重要的应用之一 。 为了实现物联网 ， 人工智能辅助频谱管理将成为关键的基本技术 ， 可智能地协调数量紧张的频谱资源 ， 智能地缓解干扰以及处理异构信息 。 此外 ， 未来的无人机网络有望在没有基础设施覆盖的情况下 ， 为无线设备提供经济高效的无线连接 。 呈现异构和多层结构的现有UAV网络通常需要在地面有不同频段上运行的UAV ， 它们之间才能相互通信 。 在这些网络中 ， 非常需要具有AI功能的强大频谱管理技术 。 由于不同无人机系统具有各不相同的特点 ， 利用智能管理实现的频谱移动性和频谱共享将有可能允许在未来的大型网络中实现高速率 ， 低延迟和超可靠的通信 。
区块链技术
区块链可能带来巨大的经济和社会影响 。 区块链通过密码验证身份和交易并创建不可变记录的能力 ， 可以增强信任度 。 人工智能在重复性任务中计算机的性能优于人类 。 它的判断力和智力不受情感、感觉和需求的影响 。 具有更好的记忆力并可以处理大量信息 ， 因此提高了效率 ， 并可节省成本和创造新的机会 。 更为重要的是 ， 人工智能和区块链具有强大的互补能力 ， 会对行业和市场的表现产生巨大影响 。 每一个都具有改善另一个的性能和功能的能力 。
结合两个技术生态系统 ， 可以有效解决人工智能和区块链的许多缺点 。 AI算法依靠数据或信息来学习 ， 推断和做出最终决策 。 当从可靠、安全、可信赖和可信的数据存储库或平台收集数据时 ， 机器学习算法会更好地工作 。
区块链充当分布式账本 ， 可以在该账本上以所有挖掘节点经过加密签名、验证和同意的方式存储和处理数据 。 区块链数据具有高完整性和高弹性存储 ， 不能被篡改的特性 。 当将智能合约用于机器学习算法来制定决策和执行分析时 ， 这些决策的结果将是可信赖的且无可争议的 。 人工智能与区块链的整合可以为人工智能提供收集、存储和利用的高度敏感的信息 ， 创建安全、不变、分散的系统 。 此方式可以显著改进 ， 以保护各个领域（包括医疗、个人、银行和金融、交易以及法律数据）中的数据和信息安全 。


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