大家好，今天来为大家分享日本 人工智能战略的一些知识点，和日本人工智能战略的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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AI是什么，人工智能的简称吗？
因为我自己是学软件的，所以可能对AI比较熟悉一点，AI是人工智能的简称，许多人喜欢把AI理解为机器人，其实这样是不准确的。我们可以把人工智能拆开来解释为“人工”和“智能”，简单来讲就是由我们人类创造出来的智能。换句话说，只要是人类创造出来的，能提高人类的生产生活的效率，降低重复性操作，或者能够代替人类工作的都可以称作AI（人工智能）
腾讯围棋AI在日本获冠军是否预示着日本人工智能已落后中国，走向衰落？
现在围棋应该分为人类围棋和智能围棋两大类。人类围棋强大不等于智能围棋强大，比如中国和韩国；同理，智能围棋强大不能代表人类围棋也强大，比如AlphaGo在英国诞生，但英国的围棋水平之低，派北京市业余棋手去英国，即可吊打全英国棋手。
腾讯围棋AI（绝艺）2016年和2017年两次在日本主办的人工智能围棋赛中夺冠，绝艺与日本主办的围棋Ai大赛比较有缘分，之所以这么说，是因为2016年绝艺首次参赛时鲜有对手，但2017年绝艺第二次参赛时，日本DeepzenGo和韩国石子旋风、中国台湾CGI实力已经不逊于绝艺了，其中日本DeepzenGo和CGI还在2017年8月鄂尔多斯举行的首届“中信证券杯”世界智能围棋公开赛中打败过绝艺，DeepzenGo最终夺冠。
可见，日本围棋虽然已经衰落，但日本围棋AI却不能与人类围棋现状划等号。日本主办的围棋Ai大赛，参赛的日本Ai超过5个之多，同样的比赛在中国举行时，中国会不会有5个以上的围棋Ai参赛，就很难说了。
日本在围棋Ai的开发和推广上走在世界的前列，尽管富士通杯、丰田杯这些世界围棋大赛停办了，但日本主办的UEC杯、世界最强者战都走在了世界的前头，在人工智能开发和利用方面，日本可以说还领先于中国和韩国，其中可能包括围棋。
因此，就算日本围棋走向衰落，但要说日本围棋Ai技术也走向衰落，这种说法肯定有失偏颇。
日本提议为人工智能武器“立规矩”。但美俄称“为时尚早”，对此你怎么看？
谢谢邀请。给“人工智能”立规矩天经地义，在国际层面，积极推动新技术领域的全球治理，参与国际标准、规则的制定，包括推动建立人工智能研发与应用的全球共同伦理框架，确保人工智能真正造福于全人类和全世界的发展。否则危及人类自己的生存和发展的事情也许会出现。像基因编辑技术一样走样。那么为什么日本提出立规矩，美俄认为还早呢，归根结底是国家利益问题。
日本目前在人工智能领域属于世界领先地位。这个时候规则制定，日本发言权大，特别是对法律、安全、就业、道德伦理和政府治理等方面带来的挑战日益增多、冲突日益凸显。如果国际社会成立专门的人工智能立法工作机构，统筹规划人工智能立法工作，既能促进人工智能产业良性发展，又能体现日本的技术和权利优势，以利日本标准、规范国际化，从而为日本人工智能确立世界优势地位。
美国、俄罗斯各有算盘，世界规则历来由大国指导，俄罗斯人工智能领域优势不明显，美国虽然可立克日本，但众多如中国、印度等发展中国家奋起直追，在无人驾驶、大数据等领域明显有赶超的趋势，此时立法必然有发展中大国一席之地。美国的算盘是等自己明显在人工智能方面有优势时再立规矩，一方面保护自己的知识产权，另一方面可以遏制他国争夺制高点。
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人工智能技术三大环节
人工智能技术和产品经过过去几年的实践检验，目前应用较为成熟，推动着人工智能与各行各业的加速融合。从技术层面来看，业界广泛认为，人工智能的核心能力可以分为三个层面，分别是计算智能、感知智能、认知智能。
1、计算智能
计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。随着计算力的不断发展，储存手段的不断升级，计算智能可以说已经实现。例如AlphaGo利用增强学习技术完胜世界围棋冠军；电商平台基于对用户购买习惯的深度学习，进行个性化商品推荐等。
2、感知智能
感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。随着各类技术发展，更多非结构化数据的价值被重视和挖掘，语音、图像、视频、触点等与感知相关的感知智能也在快速发展。无人驾驶汽车、著名的波士顿动力机器人等就运用了感知智能，它通过各种传感器，感知周围环境并进行处理，从而有效指导其运行。
3、认知智能
相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。目前认知智能技术还在研究探索阶段，如在公共安全领域，对犯罪者的微观行为和宏观行为的特征提取和模式分析，开发犯罪预测、资金穿透、城市犯罪演化模拟等人工智能模型和系统；在金融行业，用于识别可疑交易、预测宏观经济波动等。要将认知智能推入发展的快车道，还有很长一段路要走。
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