一、世界5大人工智能国家？

纵观全球五大人工智能国国有美国，德国，日本，英国。中国等五个国家。以智能化为主要发展方向，美国不断加大新材料新技术研发能力。而对日本来说在与完备的配套产业体系与关键零部件有教强的优势。

德国虽然发展晚于日本，但经过不断的发展已经占有很高市场地位。中国人工产业发展与市场需求不对等，虽有差异但还有上升空间。

二、世界上现有哪些通用人工智能大模型？

在人工智能领域，有一些通用人工智能 (AGI) 大模型被广泛应用和讨论。以下是目前为止一些常见和知名的通用人工智能大模型：

1. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): 由OpenAI开发的GPT-3是一个具有1750亿个参数的自然语言处理模型。它在各种任务上展现出强大的语言生成能力。

2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT是由Google开发的自然语言处理模型，具有1.1亿个参数。它通过预训练和微调的方式，在多种语言理解任务上取得了很好的效果。

3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): T5是Google Brain团队开发的通用预训练模型，具有11亿个参数。它可以用于各种自然语言处理任务，包括问答、翻译、摘要等。

4. DALL·E: 由OpenAI开发的DALL·E是一个生成模型，可以根据文本描述生成与其相应的图像。它使用了12亿个参数。

这只是一小部分通用人工智能大模型的例子，近年来还涌现出许多其他模型和变体。请注意，这些模型的参数数量和具体性能可能会随着时间的推移而有所变化，因为研究和发展仍在进行中。

三、世界十大人工智能先锋实验室？

1.谷歌人工智能实验室

谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室，谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发，大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。

2.DeepMind

DeepMind是一家英国的人工智能公司，由人工智能研究者兼神经科学家Demis Hassabis等人联合创立，2014年被谷歌收购。前段时间举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。现在他们已经教会了计算机玩49种不同的电子游戏。

3.微软研究院

微软拥有自己的移动操作系统、翻译、地图、搜索等业务，其在人工智能上的研究和应用轨迹同谷歌十分相似。其亮点在于旗下分别定为智能助手和情感交互的小冰和小娜，目前小娜和小冰的对话水平已经属于语音助手界的顶级水平。

4.艾伦人工智能研究院

艾伦人工智能研究院是由微软的联合创始人Paul Allen建立的，致力于对AI的研究。目前主要专注于四个项目的研究：名为Aristo的机器阅读与推理程序，SemanticScholar的语义理解搜索程序，Euclid的自然语言理解程序，和Plato的计算机视觉程序。

5.Facebook人工智能实验室

Facebook现在可不单纯是一家社交网站了，其在技术方面的研究同样很前沿。Facebook需要由机器学习来对用户在News Feeds中看到的内容等大量信息进行自动管理。目前Facebook在AI领域的应用主要有语言翻译、强大的个人数字助理“M”和图像、视频分析程序等。

6.丰田实验室

丰田实验室近期将收购发明双足机器人Atlas的波士顿动力。这个实验室既关注无人驾驶领域也在机器人领域有了相当大的进展。丰田实验室的主要制造成果有丰田生活辅助机器人(HSR)，丰田Kirobo Mini机器人等。

7.Uber先进科技中心

Uber在去年也建立了自己的研发中心，希望在自动驾驶领域有所突破。5月底Uber的自动驾驶汽车刚刚获准进行无人驾驶汽车的实验。Uber先进科技中心的很多研究者是卡内基梅隆大学挖来的著名学者和研究人员。

8.亚马逊AWS

亚马逊并没有为人工智能单独成立一个实验室，但其云服务部门AWS已经对云服务有了深刻的应用，亚马逊启用了一个叫“亚马逊机器学习”(AmazonMachine Learning)的服务，用于数据的处理和存储，来同微软和谷歌竞争，亚马逊Kiva机器人则可以提高仓储中心的工作效率，近期旗下的Alexa Internet还推出了一款叫Echo的智能音响兼语音助手。

9.IBM实验室

IBM最近的超级电脑Watson安装有IBM研发的“语气分析工具”(Tone Analyzer)。这一工具可以对人类的书写文字进行智能识别，识别出其中的高兴、悲伤等情绪。

10.本田硅谷研发中心

现在，本田已有四家技术研发中心，研究领域涉及计算科学、计算机视觉、人工智能、机器人等多个方面。硅谷研发中心主要关注于车联网、大数据、语音识别等领域。

四、世界人工智能实力？

世界AI强国排名：中国以85.8分排名第三，第一、二名分别是美国和欧洲

韩国知名研究机构IITP近日对外发布了一组调研数据，通过对于科研专家进行的问卷调查，将全世界范围内的AI强国来了一次评分排座次，最终结果显示中国位列全球第三，日韩位列四五名。这份调查问卷将美国作为了#人工智能#的标准参照，以美国为100分，据此标准，欧洲得分为89.5，中国则为85.8分。韩国的部分专家学者认为，韩国在感官智能方面有一定的领先，但在更多的AI领域里，韩国都要落后于日本和中国。

五、人工智能三大守则？

在日常生活工作中，都可以接触到一些人工智能，然而这些人工智能已经可以代替人了。比如在生活中，有这么一个职业叫分拣快递员，然而现在大多数的分拣快递都是由人工机器人完成的，效率远远超过了人类，同时也为人类降低了不少压力。为生活带来了很多便利，当然现在的人工智能也是越来越流行了，可以在各个领域中见到，然而这些人工智能也是需要定律的，这些定律关系着人类的安全与效益。

人工智能三大定律，分别是机器人不可以伤害人类，机器人必须得服从人类给的命令，机器人只要不违反第一第二定律，就可以保护个人生存。

六、人工智能三大基石？

人工智能的三大基石：数据、算力和算法

数据：人工智能的实现首先需要大量的数据训练，这些数据包括文字，语音、影像以及用户行为等等，随着互联网，移动互联网，物联网得普及，**这些数据得成本越来越低。

算法：算法通过数据训练不断完善，同时也由于智能算法的不断改进，大量自然数据得以完成归类和整理，成为可用于算法训练的结构化数据。目前人工智能需要挑战的是解决现实场景中的各类问题，例如识别图像、识别语音或者识别生物特征。

计算能力：为了实现这一目标，各类算法被提出。与之相匹配的新型算法往往对计算机的计算能力提出了更高要求，更强运算能力的计算机芯片也应运而生。

七、人工智能 三大基础？

人工智能的三大技术基础有：技术基础1：文艺复兴后的人工神经网络。技术基础2：靠巨量数据运作的机器学习。技术基础3：人工智慧的重要应用：自然语言处理。

技术1、文艺复兴后的人工神经网络

对于人工智慧，电脑科学家当然希望可以直接模仿生物的神经元运作，因此设计数学模型来模拟动物神经网络的结构与功能。 所谓人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

技术2、靠巨量数据运作的机器学习

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。1970年代，人工智慧学者从前一时期的研究发展，开始思辩在机器上显现出人工智慧时，是否一定要让机器真正具有思考能力？

因此，人工智慧有了另一种划分法：弱人工智慧（Weak AI）与强人工智慧（Strong AI）。弱人工智慧意指如果一台机器具有博闻、强记（可以快速扫描、储存大量资料）与分辨的能力，它就具有表现出人工智慧的能力。强人工智慧则是希望建构出的系统架构可媲美人类，可以思考并做出适当反应，真正具有人工智慧。

技术3、人工智慧的重要应用：自然语言处理

对人类来说，如何让这些现代自己制造出来的机器们，可以听懂人话，并与人类「合作」，绝对是可以推动我们面对未知宇宙的重要助手。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的研究，是要让机器「理解」人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

英国雷丁大学的演化生物学家马克．佩葛（Mark Pagel）认为，最早的一种「社会科技」是人类的「语言」，语言的发明让早期人类部落透过新工具：「合作」在演化上占有优势。自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式，其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

八、人工智能大模型原理？

AI大模型的技术原理主要包括参数优化和训练数据的选择。参数优化是通过对模型中的超参数进行优化，以获得更好的模型性能。常见的参数优化方法包括随机梯度下降（SGD）、Adam等。

训练数据的选择是AI大模型技术的另一个关键因素。在选择训练数据时，需要保证数据的质量和多样性，以避免过拟合和欠拟合现象的出现。此外，数据预处理也是非常重要的一步，包括数据清洗、归一化等，可以进一步提高模型的训练效果。

九、人工智能三大算法？

1. 决策树

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

2. 随机森林

在源数据中随机选取数据，组成几个子集；

S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别；

由 S 随机生成 M 个子矩阵。

3. 马尔可夫

Markov Chains 由 state 和 transitions 组成；

例如，根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’，要得到 markov chain；

步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率；

这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如 the 后面可以连接的单词，及相应的概率；

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级

十、世界人工智能大会综述？

“人工智能有潜力提升其他技术，类似于内燃机和电力等使能技术。”“到2030年，中国将成为世界首屈一指的人工智能创新中心。”

昨日，《中国新一代人工智能》一文在世界人工智能大会科技创新全体会议上发布。这篇由中国科学家撰写的论文上月在《自然》杂志子刊《机器智能》上发表，也是中国团队首次在国际顶级学术期刊上发表关于中国AI发展的全景综述。论文的发布是中国人工智能产业的发展成果在全球的重要性和影响力的体现，也彰显了上海作为全球人工智能高地的实力。