2023认知智能技术与产业研究报告（附下载）

今天分享的是人工智能AI系列深度研究报告：《2023认知智能技术与产业研究报告》。（报告出品方：华院计算）

精选报告来源公众号：人工智能学派

研究报告内容摘要如下

新阶段人工智能迈入“认知智能”

认知智能的核心是通过模仿人类认知过程，使机器具备理解、推理、解释、联想、演绎等多方面能力，涉及自然语言处理、知识计算情感计算、类脑智能等多领域技术，可应用于智能推荐、智能营销.风险预测、智能交互等众多场景。近年来，人工智能数据、算法和算力的快速发展，支撑了认知智能技术创新和场景化应用，越来越多研究机构和学者开始关注认知智能理论研究和技术落地，认知智能产业应用前景广阔。

(一) A 核心要素推动认知智能发展

数据要素方面，数据量飞速增长，数据质量持续优化，为认知智能思考和决策提供依据，扩展认知智能应用范围。根据 Statista 测算，到 2035 年，全球数据产生量将达到 2141ZB'，为认知智能提供充足数据资源储备。此外，多地出台相关政策措施，通过鼓励高质量基础训练数据集开放共享、建设数据训练基地、搭建数据集精细化标注众包服务平台等举措，保障训练数据的高质量供给。优质数据与知识的双重驱动，进一步提升认知能力上限

算法要素方面，机器学习、深度学习、强化学习等算法创新迭代推动认知智能在推理及预测方面性能持续提升。机器学习领域，对比学习通过比较输入样本和目标样本之间的差异来进行自监督式学习能够发现数据中的潜在结构和特征，从而更好地进行分类、识别或生成等任务:深度学习领域,元学习通过从多个任务的学习中汲取经验进而提高模型在新任务上的泛化能: 强化学习领域，人类反馈强化学习将实体识别任务转化为强化学习问题，将人类的反馈作为奖励信号.在与人类交互不断学习优化模型，从而提高实体识别的准确率和鲁楼性，推动认知智能向更高水平的理解和预测能力方向发展。此外，由ChatGPT 引发的大模型热潮为认知智能发展注入新活力，各类算法与大模型结合运用，将在提升认知理解与推理能力中发挥重要作用，进步扩大认知智能应用范畴,

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

本报告共计：29页。受篇幅限制，仅展示部分内容。

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