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简介 人工智能的定义 OECD 将人工智能 (AI) 系统定义为“一种基于机器的系统，它可以通过为给定的一组目标产生输出（预测、建议或决策）来影响环境。它使用机器和/或基于人类的数据和输入来 (i) 感知真实和/或虚拟环境；(ii) 通过自动方式（例如，使用机器学习）或手动方式将这些感知插入模型；(iii) 使用模型推理来制定结果选项。人工智能系统旨在以不同程度的自主性运行”(OECD 2019)。这一定义将人工智能与最近引起技术进步兴奋的技术类型联系起来：机器学习。机器学习是计算统计学的一个分支，专注于设计算法来根据新数据进行预测，而无需明确编程解决方案。自 2012 年以来，机器学习作为一种预测技术的使用大幅增长。机器学习现在已经很常见：Pandora 学习如何根据用户的喜好做出更好的音乐推荐； Google 学习如何根据在线找到的翻译文档自动将内容翻译成不同的语言；Facebook 学习如何根据已知用户的数据库识别照片中的人。一组称为“深度学习”的机器学习算法已被证明对各种预测任务特别有用且具有商业可行性。深度学习算法是一种神经网络，它几乎不需要程序员的指导就能解决大型复杂数据集中的问题。神经网络是一种程序，它使用权重和阈值的组合将一组数据输入转换为输出预测，测量这些预测与现实的“接近度”，然后调整它使用的权重以缩小预测与现实之间的距离。通过这种方式，神经网络可以在输入更多数据时进行学习。它被称为“深度”学习，因为该程序会自动生成多个网络作为数据的抽象层来识别模式。4 虽然最近对人工智能的兴趣是由机器学习推动的，但计算机科学家和哲学家
人工智能治理：抓住机遇、应对挑战
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