社会更加数字化、网络化、智能化是我们关注的焦点

        2019年5月28日，中国科学院第十九次院士大会、中国工程院第十四次院士大会隆重开幕，中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平出席会议并发表重要讲话。习近平称：“进入21世纪以来，以人工智能、量子信息、移动通信、物联网、区块链为代表的新一代信息技术加速突破应用，世界正在进入以信息产业为主导的经济发展时期。我们要把握数字化、网络化、智能化融合发展的契机，以信息化、智能化为杠杆培育新动能。”

        数字化、网络化和智能化是新科技革命的突出特征，也是新一代信息技术的核心。数字化是社会信息化的基础，其发展趋势是社会的全面数据化。数据化强调数据的收集、汇集、分析和应用。网络化为信息传播提供了物理载体，其发展趋势是信息物理系统( CPS )的广泛采用。 信息物理系统不仅可以创造新的工业，也可以重新制作现有产业的布局。

        人类社会、物质世界和信息空间构成了当今世界的三大要素。这三个世界之间的联系和互动决定了社会信息化的特征和程度。感知人类社会和物质世界的基本方式是数字化，连接人类社会和物质世界(通过信息空间)的基本方式是信息网络化，信息空间作用于物理世界与人类社会的方式是智能化。

        数字化：从计算机化发展到数据化

        数字智能化就是指将信息质粒载体（文字、图片、图像、数据信号等）以数字编码形式（通常是二进制）进行存储、传送、加工、处理和应用的技术方式。数字化本身指的是信息表示方式与处理方式，但本质上强调的是信息应用的计算机化和自动化。数字化正从计算机化向数据化发展，这是当前社会信息化最重要的趋势之一。

        数字化的核心内涵是对信息技术革命与经济社会活动融合产生的大数据的深刻理解和深度利用。大数据是社会经济、现实世界、管理决策等的零散记录。它包含零碎的信息。随着分析技术和计算技术的突破，这些碎片化信息的解读成为可能，这使得大数据成为新的高科技、新的科研模式、新的决策方式。现在大数据已经改变了人类的思维方式和生产生活方式，帮助管理创新、助力产业发展、挖掘科学发现。

        大数据的价值生成有其内在规律(遵循大数据原则)。只有深刻理解和掌握这些规律，我们才能提高自觉和科学应用大数据(大数据思维)的意识和能力。互联网大数据的价值主要通过云计算技术来实现。云计算技术是统计学方法、电子信息技术、人工智能应用的延伸与发展，是正在发展中的技术，当前的网络热点方向包括：区块链技术、互操作性技术、集成存储和管理技术、大数据操作系统、大数据编程语言和执行环境、大数据基础和核心算法、大数据机器学习技术、大数据智能技术、可视化和人机交互分析技术、真实性判断和安全技术等。大数据技术的发展有赖于一些重要基础问题的解决，包括大数据的统计基础和理论基础、大数据计算的软硬件基础和计算方法以及大数据推理的真实性判断。

        网络化：从互联网技术到信息物理系统

        互联作为现在共欧诺个的基础设施，它已经为获取、交换、消费信息做出了重要贡献。但是互联网目前只关注人与人之间的互相联系和因此带来的服务联系。

        与提供信息交互和应用的公共基础设施不同，网络物理系统的发展重点是开发一个深度集成传感、计算、通信和控制能力的网络物理设备系统。从产业的观点来看，信息物理系统的范围对于智能家庭网络、产业控制系统、以及智能交通系统等国家级乃至全球的应用都很小。

        智能化：从专家系统到元学习

        智能化系统反映信息产品的质量属性。当我们说一个信息产品是智能的，这个产品能完成有智慧型的人才能完成的事情，或者已经达到人类才能达到的水平。智力包括知觉能力、记忆和思考能力、学习和适应能力、行动决定能力等。因此，智能化通常可以定义为对对象具有敏感且正确的知觉功能、正确的思考和判断功能、适当的学习功能、行的有效执行功能等。

        智能是信息技术发展的永恒追求。实现这一追求的主要途径是发展人工智能技术。人工智能技术已经诞生60多年了。尽管经历了三次起伏，但还是取得了巨大的成就。从1959年到1976年，根据人工表现知识和符号处理的阶段，在一些领域产生了具有重要应用价值的专家系统，从1976年到2007年，在基于统计学习和知识自我表现的阶段，产生了各种神经网络系统。在最近一段时间里，基于环境适应、自我游戏、自我进化和自我学习的研究正在形成人工智能发展的新阶段——元学习或方法论学习阶段，构成了新一代人工智能。新一代人工智能主要包括大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和类脑智能等。

        在社会快读发展期间，人工智能技术越来越先进，我们可以看到未来的社会是以大数据为基础、以模型和算法的革新为中心，支撑着强大的计算能力。新一代人工智能技术的突破依赖于其他各种信息技术的综合发展，也依赖于脑科学和认知科学的实际进步和发展。

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