《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续12）
151. 新一代人工智能研究方向: （1）研究新一代人工智能基础理论（机理、模型和算法）；（2）研发面向需求的共性技术（以神经网络和算法为核心、数据和硬件为基础、数据知识融合驱动为动力、应用落地为目标，形成开放兼容稳定成熟的技术体系；（3）开发高端、低耗、亷价的智能芯片和系统；（4）建立人工智能开源开放的基础平台。
152. 构建神经网络模型取决于框架的选择，如：TensorFlow、Caffe2、Torchnet、MXNet、CognitiveToolkit、PyTorch
153．在特定框架中训练和评估模型后，很难将训练的模型移植到另一个框架（因为神经网络工具间缺乏互操作性），为克服这个挑战，脸书、微软、亚马逊合作开发“开放式神经网络交換”，允许在各种框架中重用经过训练的神经网络模型（这是2019AI领域的关键技术）。
154．人工智能与区块链两种技术结合起来应对挑战。
155．比尔-盖茨：未来10年人工智能将对世界带来颠覆性的变化，一切都将变得智能化。
Gartner：未来10~20年人工智能将变得无处不在，未来基于深度学习的人工智能的认智能为将达到人类专家顾问级别。
156．试论基于数据 驱动深度学习的人工智能与基于知识驱动认知学习的人工智能，包括AI模式、驱动源、算法和逻辑、目标任务：（1）基于数据驱动深度学习的人工智能，（2）基于知识驱动早期知识工程的人工智能，（3）基于知识驱动未来知识工程的人工智能。
157． AI工程：数据驱动大数据工程；驱动源：大数据（已知数据），输入数括；算法、逻辑推理：基于人工神经网络的深度学习算法，沿神经网络训练的逻辑推理（数理逻辑，持续线性）；目标任务：实现机器人感知智能或实现人工智能（脑外）任务（不具备可理解、可解释能力）。
158． AI工程：知识驱动，旧知识工程（上世纪七、八十年代）；驱动源：知识表示（由知识库提供资源或挖掘数据中的知识要素），或；输入知/数转換；算法、逻辑推理：感知学习算法或深度学习算法，小规模语义网络（数理逻辑推理，持续线性）；目标任务：实现机器人感知智能。
159． AI工程：知识驱动，新知识工程（2010年至未来）；驱动源：知识图谱（由知识库提供资源）；算法、逻辑推理：认知学习算法，大规模语义网络（沿NLP及BERT、MT-DNN、GPT2语言模型训练或经语料库微调），沿语义网络/语言模型新的逻辑推理，呈非线性、跳跃；目标任务：实现机器人认知智能或实现人工智能（类脑）任务（具有可理解、可解释能力）。
160．知识要素（实体、概念和关系，在运作时可转換为数据、代码）。
《评人工智能如何走向新阶段》后记
《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续1）
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