本文件界定了信息技术人工智能领域中的常用术语及定义。本文件适用于人工智能领域概念的理解和信息交流,以及科研、教学和应用。
1.1.1
大数据智能 big data intelligence
是以人工智能手段对大数据进行深入分析,探析其隐含模式和规律的智能形态,实现从大数据到知识进而到决策的理论方法和支撑技术。
1.1.2
混合增强智能 hybrid enhanced intelligence
是利用人类和机器两种智能的差异性和互补性,通过个体智能融合、群体智能融合、智能共同演进,实现人机智能共融共生的复杂感知和计算。
注1:可以在感知层、认知层和行为层对某些功能体进行增强、替代和补偿。
注2:基本实现形式有两类:一类是人在回路的人机配合混合增强智能;另一类是将认知模型嵌入机器学习系统,形成基于认知计算的混合增强智能。
1.1.3
跨媒体智能 cross-media intelligence
通过视听感知、机器学习和语言计算,把实体世界转化为内部模型,实现统一媒体语义表达的智能感知和认知。
注1:媒体是指单一的文字、图像、音频、视频等的承载、传输和表现手段。
注2:跨媒体智能包含7个关键方向:统一表征,关联理解与深度挖掘,知识图构建与学习,知识演化与推理、统一描述与生成、智能引擎以及智能应用。
1.1.4
群体智能 crowd intelligence
通过分化与集成、竞争与协作的创新机制,超越个体分散的自组织智力,在集体层面以多种形式协商一致表现出来的决策模式。
1.1.5
人工智能 artificial intelligence;AI
已工程化(即设计并制造)的系统感知环境的能力,以及获取、处理、应用和表示知识的能力。
注:知识是通过经验或教育获得的事实、信息和技能。关注良性界定的任务,处置特定问题的人工智能。
[来源:ISO/IEC 22989 CD,定义3.2.02]
1.1.6
人工智能设施包 artificial intelligence portfolio
一种可组成人工智能应用解决方案,帮助用户实现不同规模的业务逻辑的软硬件包。
注:典型的人工智能设施包包括:人工智能芯片,加速器,云计算资源池,硬件使能算子,机器学习框架,人工智能平台、领域服务和集成部署工具等。
1.1.7
狭义人工智能 narrow AI
弱人工智能 weak AI
关注定义明确的任务以处置特定问题的人工智能。
1.1.8
自主智能 autonomous intelligence
通过将计算机的逻辑分析提升为逻辑思维,实现在不同环境条件中自主产生新的逻辑并摆脱人类的框架式控制的智能思维。
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