Page 65 - 大数据技术及安全研究

第一章 大数据核心技术

编写的水平具有较高的依赖性，未来人工智能技术的发展应当实现进一步的突破，
不应该仅仅停留在数据智能层面，而是应当持续模拟人的大脑和思维，让机器逐
渐拥有类似于人的主动性思维能力。目前人工智能模型所采用的人工神经网络也

被称为第二代神经网络，并在许多领域当中都得到了有效的突破，但是并不能够
模仿正常生物体的运作机制。

（三）可解释人工智能
伴随着当前人工智能技术的快速发展和广泛应用，也逐渐凸显出这项技术存
在的问题和不足，比如所建立的模型及复杂算法缺乏透明度，而且自身的决策逻
辑性不够，采用这种复杂算法所计算出的结果难以实现有力的证明，而且缺乏充

分的解释，这些问题都会影响人工智能技术在一些关键领域和重工业领域当中得
到广泛的应用，比如我国的国防领域和金融领域。未来在探索人工智能技术发展

方向的过程中，要尽可能提高人工智能的可解释性，可以从早期符号主义学派的
相关理论知识着手研究，使数据实现结构化处理，为了提高人工智能行为的解释
性，要尽可能模拟人的行为方式，这个领域在未来也有待进一步研究。在发展人
工智能技术的过程中，要严格遵守国家所制定的法律法规，避免人工智能技术对

现代社会的发展造成负面影响，以便为今后的可持续发展打好基础。

第七节 大数据产业的发展与创新

数据正在成为重组要素资源、重塑经济结构、改变竞争格局的关键力量，大
数据行业已经成为加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎，

是促进全球第四次工业革命的关键之一。运用大数据推动产业升级、完善社会治
理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。大数据与人工智能、云计算等技术日

益融合，实现数据赋能，推动高新行业发展和传统产业升级。全球积极推进社会
领域的大数据应用分析，开展智慧金融、交通、医疗、教育和环保的建设等，提
高社会的智能化管理水平。提升政务能力上，依托大数据分析进行更加科学的管
理决策和监督管理，推进数据和政策的开放共享，建立廉洁透明的开放政府，增

强公民与群众之间的交流与信任。
在全球经济衰退的影响下，相比商品和资本全球流动受阻，数字技术驱动的

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