大家好，今天来为大家解答人工智能开发应用实验报告这个问题的一些问题点，包括人工智能实训的主要目的也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

一、生成式人工智能利与弊

生成式人工智能(GenerativeArtificialIntelligence)的利与弊可以从多个角度考虑。以下是其中一些主要的优缺点：

1.创造力和想象力：生成式人工智能可以生成新的创意、艺术作品、音乐等，为人类提供新的视角和灵感。

2.个性化体验：生成式人工智能可以基于用户的个人偏好和喜好，定制和提供个性化的服务和推荐。

3.自动化创作：生成式人工智能可以自动完成一些创作任务，如自动生成文本、图像和视频等，提高效率和生产力。

4.创新和研究工具：生成式人工智能可以用作研究工具，辅助科学家进行模拟、预测和实验。

5.辅助决策：生成式人工智能可以为决策者提供数据驱动的建议和洞察，帮助做出更明智的决策。

1.偏差和不确定性：生成式人工智能的输出可能有偏差或不可预测性，因为它们是基于训练数据中的模式和规律生成的，可能具有隐含的偏见和误导性。

2.法律和道德问题：生成式人工智能在创作和生成内容时可能面临版权、道德和伦理等问题。例如，伪造的文字、图像或视频可能被误用。

3.安全和隐私：生成式人工智能可能被用于恶意目的，如伪造身份、破解密码等，导致安全和隐私问题。

4.数据需求和资源消耗：生成式人工智能需要大量的训练数据和计算资源，这可能对数据收集、存储和处理能力提出挑战。

5.人类替代：生成式人工智能的发展可能导致某些工作和职业被取代，对人类就业产生影响。

需要认识到人工智能的发展是一个不断进步的领域，其中利与弊需要平衡和应对。制定和遵守相关的法律和伦理指导方针，以保护公众利益和个人权益非常重要。此外，进行适当的监管和管理，以确保人工智能的发展和应用符合伦理和社会价值。

二、人工智能实训的主要目的

1、通过实践操作，让学生能够更加深入地了解和掌握人工智能领域的相关理论、算法和技术，并在实际应用中获取更多的经验和技能。

2、具体来说，人工智能实训可以帮助学生实现以下几方面的目标：

3、掌握基础理论知识。人工智能实训通常包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的基础理论知识的教授和实践操作，这些知识是学习人工智能的基础，掌握它们对于后续的学习和实践都至关重要。

4、学习算法和技术。人工智能实训能够让学生接触到各种常见的人工智能算法和技术，并进行实现和应用。通过实际操作，学生能够更好地理解和运用这些方法，提高自己的算法和程序设计能力。

5、认识应用场景。人工智能实训课程通常会包括一些典型的应用场景，如图像识别、语音识别、推荐系统、数据挖掘等。通过实践操作，学生可以更加深入地了解这些应用场景的特点和解决方案，提高自己的应用能力。

6、培养创新思维。人工智能实训通常会涉及到一些课程设计和项目开发等活动，这些活动需要学生进行大量的思考和实践，在实践中培养出创新思维和解决问题的能力，为未来的学习和职业发展打好基础。

7、总之，人工智能实训的主要目的是为学生提供一个实践学习的机会，让他们通过具体的应用场景和项目实践，掌握人工智能领域的相关理论和技术，并在实践中不断提高自己的能力和水平。

三、人工智能早期著名实验

1、人们直到1950年代才对人工智能真正的潜力进行了调查，产生了“人工智能”这一想法，而人工智能的诞生可谓是饱经沧桑。

2、英国人艾伦·图灵是一位数学家，每天的日常就是不停的算题，有一天他顿悟了“人算不如天算”，要是能有机器替人算就好了，于是他构思了一个机器：图灵机。

3、简单的说就是用机器模拟人的计算方式，图灵觉得照这个套路，机器也可以取代人。于是他又做了个实验，让人和机器同时回答问题，看看大家能不能分辨出哪个是机器。

4、这就是著名的图灵测试。当时很多小伙伴都惊呆了，原来世界是可以算出来的！随后这类觉得凡事都能算，只要告诉机器怎么算就ok的人，称为“符号计算学派”。

5、还有另一类人认为：人思考问题，得出结论未必靠的是算法，全是靠脑子想出来的。有个专家发现人脑里有很多神经元，它们可以接受、处理、互相传递信息，协同工作，人脑就靠这张神经网络处理各种复杂的问题。这就是赫布理论。

6、既然人脑可以联合学习，那就用机器模拟我们的神经元，这就是第一个神经网络机。用机器模拟人脑运转的流派，叫做“神经计算学派”。

7、虽然两个学派走的路不一样，但目的都是想让机器代替人。1956年，两派人在达特茅斯会议上，给这一系列的机器命名为“人工智能（AI）”

四、人工智能推进法

《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》（沪府办发〔2017〕66号），集聚人工智能领域人才，突破关键核心技术，推进人工智能示范应用，加快建设国家人工智能发展高地，制订《关于加快推进上海人工智能高质量发展的实施办法》。

1.加快建设人工智能人才高峰，对于符合条件的人才和核心团队纳入本市人才高峰工程，配置具有国际竞争力的事业发展平台，完善工作体制和社会保障。

2.支持本地高校、科研机构与企业联合培养人工智能人才，合作开设人工智能专业课程、设立人工智能研究院所，建立人才实训基地，提高应用型科技人才培养精准度。

3.加强本市人才相关政策的覆盖适用，集聚人工智能领域各类优秀人才。加大专业技术人才和技能人才的选拨力度。

4.支持本市人工智能领域重点机构引进各类优秀人才，鼓励各区因地制宜、自主探索人工智能人才在本区的生活、就业等保障举措。

5.设立上海市人工智能战略咨询专家委员会，论证和评估人工智能发展规划、重大科技项目实施，组织开展人工智能战略问题研究和重大决策咨询。

6.加快出台本市公共数据和一网通办管理办法，实现公共数据的规范采集、共享使用。引导人工智能企业等市场主体合法合规开展数据资产流通和交易。

7.制定公共数据资源开放清单，依法有序向人工智能企业开放教育、医疗、旅游等重点领域数据信息，建设文献语言、图像图形、环境传感、地图位置等多类型行业大数据训练库，满足人工智能深度学习的数据需求。

8.优化交通运输等城市管理场景资源的供给，支持本土人工智能企业新技术、新产品、新模式的应用推广，形成60个左右人工智能深度应用场景，建设100个以上人工智能应用示范项目。

9.支持人工智能企业参与“智能上海”行动建设，推动党政机关、企事业单位提升服务水平和业务效率。将符合条件的人工智能产品纳入创新产品推荐目录，推动首购应用。

10.将人工智能纳入本市战略性新兴产业重点领域，按照本市战新产业发展专项资金管理办法，对符合条件的人工智能类重大项目及平台给予支持。

11.对符合重点支持方向的人工智能领域项目，按照本市人工智能创新发展专项支持实施细则，给予总投资最高30%，总额最高2000万元的支持。

12.加大人工智能领域研发投入，加快上海类脑智能科学研究基地建设。推进国家智能传感器制造业创新中心建设，整合重点企业、科研院所等要素资源，加快在类脑智能理论研究、人机混合增强智能、新型智能算法等领域取得突破，开展智能感知、计算处理、智能执行等关键共性技术攻关。

13.支持人工智能龙头企业在沪建立总部，鼓励有条件的企业或机构设立创新平台、孵化基地。鼓励人工智能企业离岸创新成果在本市转化，在相关方面视同国内创新成果支持。

14.举办世界人工智能大会、创新大赛等重大活动，组建长三角人工智能创新联盟，深化产业协同发展，提高活跃度和品牌影响力。

15.加快建设国家人工智能高地，构建本市“人形分布、多点联动”的产业发展空间布局，推动本市相关集聚区政策覆盖人工智能领域，打造华泾北杨等3-4个人工智能特色小镇，建设5个人工智能特色示范园区。

16.适应产业创新跨界融合发展趋势，在人工智能领域建立宽松灵活的产业空间管理机制，给予人工智能企业资源空间等方面支持，对符合条件的企业，合理确定开发强度和配套功能。

五、加大政府引导和投融资支持力度

17.统筹用好产业转型升级、信息化建设等各类专项资金，引导企业加大投入和项目建设，支持人工智能创新发展。

18.对符合条件的人工智能企业相关产品，给予本市装备首台套、软件首版次、新材料首批次相关政策支持。鼓励各区出台政策支持人工智能产业化项目。

19.发挥中小微企业政策性融资担保基金作用，加大人工智能领域企业信用担保力度。鼓励有条件的金融机构设立人工智能信贷专项。

20.发挥政府投资基金撬动作用，引导社会资本设立千亿规模人工智能产业发展基金。支持人工智能领域中小企业向“专精特新”发展，培育壮大一批细分领域隐形冠军和创新标杆企业。

21.支持人工智能企业通过兼并、收购、参股等多种形式开展国际化投资并购。鼓励各区对人工智能型企业上市等给予重点支持。

22.加大适应人工智能发展的基础服务供给，加快5G网络、数据中心、新型城域物联专网等新一代信息基础设施建设。支持人工智能企业参与综合标准、基础共性技术标准制定。建立保障人工智能健康安全发展的制度规范。开展知识产权评议和专利导航。

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