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核心技术
张钹

今后发展的方向是第三代人工智能,最主要的措施就是把第一代人工智能知识驱动的方法和第二代人工智能数据驱动的方法结合起来,发展安全、可信、可靠和可扩展的人工智能技术,从而推动人工智能的创新应用。

张钹

中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、瑞莱智慧RealAI首席科学家

四大核心要素
四大
核心要素
算法
数据
算力
知识
可解释
机器学习

基于可视化概率模型表示复杂推理过程,对变量之间关系以及神经网络参数进行建模,提供关键特征和可理解的决策依据,让建模过程更符合人类决策习惯

AI安全
对抗攻防

基于前沿攻防算法研究,综合多种攻击技术手段发现模型漏洞机理,再相应研发检测器、去噪器等防御技术,保证算法在对抗环境下的可靠运行

贝叶斯
深度学习

融合贝叶斯方法和深度神经网络的优势,引入先验知识、刻画不确定性,为应对复杂问题中的不确定性建模与推断提供可能,建模能力更加可靠鲁棒

新一代
知识图谱

将领域知识融入深度学习模型,实现知识和数据的共同驱动,打造具有分析和推理能力的机器智能,最大化AI在各领域场景的价值体现

隐私保护
机器学习

基于多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术,实现明文数据不出库、密文模型训练与预测,在安全的前提下让更多数据流通共享,大幅提升AI性能

基于可视化概率模型表示复杂推理过程,对变量之间关系以及神经网络参数进行建模,提供关键特征和可理解的决策依据,让建模过程更符合人类决策习惯

基于前沿攻防算法研究,综合多种攻击技术手段发现模型漏洞机理,再相应研发检测器、去噪器等防御技术,保证算法在对抗环境下的可靠运行

融合贝叶斯方法和深度神经网络的优势,引入先验知识、刻画不确定性,为应对复杂问题中的不确定性建模与推断提供可能,建模能力更加可靠鲁棒

将领域知识融入深度学习模型,实现知识和数据的共同驱动,打造具有分析和推理能力的机器智能,最大化AI在各领域场景的价值体现

基于多方安全计算、隐私保护等技术,实现明文数据不出库、密文模型训练与预测,在安全的前提下让更多数据流通共享,大幅提升AI性能

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