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更新时间:2025-08-02 17:49:03 | 浏览次数:8397


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  20世纪50年代至70年代,是初期探索与理论奠基阶段。这一时期的研究集中在符号处理方面,即计算机通过编程规则和推理引擎处理任务,初步展示出人工智能的潜力。然而,由于计算能力及算法的局限性,早期人工智能技术难以应对复杂问题,70年代一度陷入低谷。进入20世纪80年代,“专家系统”逐渐兴起并在医疗、金融等领域得到应用,但由于依赖人工编写规则,可扩展性较差,加之计算资源有限,人工智能未能进一步发展,直到90年代初,人工智能研究遭遇第二次瓶颈。进入21世纪,得益于互联网、大数据的发展和计算能力提升,人工智能技术迎来革命性突破。深度学习成为主流方向,在图像处理、自然语言处理等领域取得重要进展,尤其是谷歌公司的“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败世界围棋冠军,展示了人工智能在复杂问题决策领域的巨大潜力。这一阶段,人工智能开始在语音识别、金融风控等多个领域广泛应用,并不断推动相关技术创新和产业变革。

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  张国清强调,各地区各有关部门要严格落实“三管三必须”要求,将安全责任措施落实到基层末梢,落实到具体场景、具体岗位、具体人员,强化事故预防、隐患排查、问题整改等安全管理责任措施落实落地,坚决防范遏制重特大安全事故发生。要聚焦旅游景区、大型公共场所、居民小区、交通运输等重点场所和领域,举一反三整治消除风险隐患,切实提升本质安全水平。要加强灾害天气监测预警,强化预警响应和应急联动,严格落实恶劣天气景区限流、客船限航等避险措施,确保人民群众生命安全。

  陈国基致辞表示,佛法强调众生平等、尊重包容,与本届特区政府构建“关爱共融社会”的理念相呼应。香港佛联会多年来积极推动发展医疗、教育及安老等社会慈善事业,是特区政府惠民生工作的坚定伙伴。他代表特区政府感谢香港佛联会为社会作出的贡献,希望香港佛联会在社会服务领域取得更大成就。

  2020年,大规模预训练模型的兴起标志着人工智能发展进入新阶段。GPU(图形处理器)与TPU(张量处理器)等高性能计算芯片进步、云计算与分布式计算架构发展,以及互联网和移动互联网发展积累的海量数据,使得训练和部署超大规模人工智能模型成为可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等为代表的大模型扩展了人工智能的能力边界,这些大模型具有千亿级参数,通过大规模数据训练实现跨任务、跨模态的通用智能,能够完成高质量的自然语言理解、代码生成、数据分析、智能创作等任务。此外,具身智能将人工智能从数字世界扩展到物理世界,使得智能机器人系统能够在物理环境进行感知、规划、决策和执行,利用感知到的数据学习物理世界运行的客观规律,进行自我训练和迭代升级,实现智能水平快速进化。

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