今天分享的是人工智能AI系列深度研究報告：《2023年通用人工智能AGI等級保護白皮書》。（報告出品方：國家工程研究中心）

研究報告內(nèi)容摘要如下

通用人工智能的組成架構(gòu)

本小節(jié)將主要介紹通用人工智能的組成架構(gòu)，包括平臺層、模型層、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層等，并闡述每一層的作用和主要內(nèi)容。本文還將介紹各層之間的關(guān)系以及它們的合作模式，以便把握 AGI的整體運行機制。

平臺層是指用于搭建、訓(xùn)練和部署 AGI模型的基礎(chǔ)設(shè)施和工具集合。這一層的目標(biāo)是為開發(fā)者提供一個高效、靈活、可擴展的環(huán)境,以支持不同類型的 AGI應(yīng)用程序和服務(wù)。通用人工智能的平臺層通常包括計算平臺、存儲平臺、開發(fā)工具和框架、API和 SDK，這些平臺可以是云端的、本地的或是混合的。其中計算平臺用于處理 AGI 模型訓(xùn)練和推理所需的計算任務(wù)通常采用 GPU、TPU 等專門加速器進行計算。存儲平臺用于存儲訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型參數(shù)、日志和其他文件等，支持高可用性、可擴展性和安全性。開發(fā)工具和框架用于創(chuàng)建和管理 AGI 模型的代碼和資源，可支持不同的編程語言和開發(fā)框架，例如 Python、TensorFlow、PyTorch等，開發(fā)者可以利用這些工具和框架來創(chuàng)建、訓(xùn)練和部署自己的 AGI模型。API(應(yīng)用程序接口) SDK(軟件開發(fā)工具包)用于簡化AGI服務(wù)的集成和使用，可提供對 AGI功能的訪問界面，例如語音識別、圖像識別、自然語言處理等，可為開發(fā)者快速搭建 AGI應(yīng)用程序和服務(wù)。

模型層是指用于解決各種問題的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型、算法和技術(shù)，其目標(biāo)是探索和研究不同類型的模型，以更好地解決各種問題。模型層通常由機器學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型、計算機視覺技術(shù)、自然語言處理技術(shù)和強化學(xué)習(xí)技術(shù)幾部分組成機器學(xué)習(xí)模型用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模型，例如回歸分析、決策樹、支持向量機等。這些模型適用于各種業(yè)務(wù)場景，例如金融預(yù)測.客戶關(guān)系管理等

數(shù)據(jù)層是指用于獲取、存儲和處理數(shù)據(jù)的技術(shù)和工具。在通用人工智能中，數(shù)據(jù)是非常重要的資源，越是高質(zhì)量、多樣化、具有代表性的數(shù)據(jù)，就能夠讓 AGI 模型擁有更好的學(xué)習(xí)效果，從而提升其性能和效率。數(shù)據(jù)層通常包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲和管理、數(shù)據(jù)分析和挖掘、數(shù)據(jù)標(biāo)注和增強等。

應(yīng)用層是最終服務(wù)于用戶的層次，它主要負(fù)責(zé)將通用人工智能的算法以及數(shù)據(jù)運用到實際解決問題的應(yīng)用場景中，以更好地為用戶提供實用和優(yōu)質(zhì)的智能服務(wù)。在實際應(yīng)用中，通用人工智能可以涉及多個領(lǐng)域、多個垂直行業(yè)和不同的應(yīng)用場景，并且隨著智能技術(shù)自身的深化，其應(yīng)用場景還將不斷擴展。在整個通用人工智能系統(tǒng)中，平臺層、模型層、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層之間相互協(xié)作。平臺層提供計算資源和 AGI庫，幫助模型層快速訓(xùn)練和優(yōu)化: 數(shù)據(jù)層提供數(shù)據(jù)監(jiān)控和清洗功能，確保模型層使用數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性:模型層提供各種 AGI 算法和模型實現(xiàn)，幫助應(yīng)用層快速部署和使用:應(yīng)用層根據(jù)業(yè)務(wù)需求和場景設(shè)計開發(fā)具有個性化特點的應(yīng)用，并通過模型層為用戶提供增加價值的功能。

本文僅供學(xué)習(xí)參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關(guān)信息，請參閱報告原文。）

精選報告來源公眾號：【人工智能學(xué)派】

人工智能學(xué)派專注于：AIGC、AI大模型、AI芯片、AI算力、元宇宙、虛擬數(shù)字人、機器人、智能硬件、智能家居、智能制造、AI+電商等行業(yè)報告