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知乎精选|人工智能的前沿研究领域有什么？

江野

2月前浏览2712

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人工神经网络结构

@知乎用户：大锤

就目前而言，人工智能的前沿领域就是各种新颖的人工神经网络结构。

例如，GoogLeNet的基本结构如下图所示：

Squeeze-and-Excitation Network是一种具备通道注意力机制的方法，其基本结构如下图所示：

再例如，残差收缩网络是一种集成了注意力机制、软阈值化的人工神经网络，其目的是应对强噪声数据，基本结构如下图所示：

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基于AI的科学数据

@知乎用户：pinn

人工智能(AI)正越来越多地融入科学发现，以增强和加速研究，帮助科学家产生假设，设计实验，收集和解释大型数据集，并获得仅使用传统科学方法可能无法获得的见解。在这里，我们研究了过去十年的突破，包括自我监督学习，它允许模型在大量未标记的数据上进行训练，以及几何深度学习，它利用有关科学数据结构的知识来提高模型的准确性和效率。生成式人工智能方法可以通过分析各种数据模式(包括图像和序列)来创建设计，例如小分子药物和蛋白质。我们将讨论这些方法如何在整个科学过程中帮助科学家，以及尽管取得了这些进步，但仍然存在的核心问题。人工智能工具的开发人员和用户都需要更好地了解这些方法何时需要改进，数据质量差和管理不善带来的挑战仍然存在。这些问题跨越了科学学科，需要开发能够有助于科学理解或自主获取科学知识的基础算法方法，使其成为人工智能创新的关键重点领域。

1. 学习科学数据的有意义的表示（Representation learning）

表示学习技术自动生成图像、文档、序列或图形等数据的表示。这些表示通常是密集的，紧凑的向量，称为嵌入或潜在向量，优化以捕获输入数据的基本特征。科学上有意义的表征是

紧凑的(compact)、
有区别的(discriminative)，
能够理清潜在的变异因素(disententfactors)，
并能够编码众多任务的潜在的机制。

下面主要介绍了满足这些要求的三种emerging策略：几何先验、自监督学习和语言建模（不介绍）。

1.1 几何先验

对称是几何学中一个被广泛研究的概念。
重要的结构性质，如分子体系的二级结构含量、溶剂可及性、残留物致密性和氢键模式，与空间取向无关。
将对称纳入模型可以使用AI受益有限的标签数据集,如3 d structures RNA和蛋白质,通过增加训练样本,可以提高外推预测输入比遇到在模型训练明显不同。

1.2 Self-supervised learning

当只有少数标记样本可用于模型训练或为特定任务标记数据过于昂贵时，监督学习可能是不够的。在这种情况下，利用标记和未标记的数据可以提高模型性能和学习能力。自监督学习是一种从未标记数据中学习的训练策略。例如，生成式自我监督学习涉及基于其余部分的原始数据预测一部分，而对北比式自我监督学习涉及定义输入的积极和消极观点，然后对齐积极和分离消极观点。这两种方法都旨在增强模型在不需要标记数据的情况下学习有意义特征的能力。

有效的自我监督策略包括预测图像的遮挡区域，预测视频中过去或未来的帧，以及使用对比学习来教模型区分相似和不同的数据点。
在微调小标记数据集上的模型在执行下个任务之前，自监督学习可以是学习大型未标记数据集中可转移特征的关键预处理步骤。这种对科学领域有广泛理解的预训练模型是通用的预测器，可以适应各种任务，从而提高标签效率，超越纯监督方法。

1.3 A transformer

是一种神经结构，它利用注意力通过一系列步骤对顺序数据进行并行处理。在每一步中，注意机制从前一步序列中选择和组合元素，以可微和5ot约束的方式对序列中的每个位置形成新的表示。主要出现在自然语言处理Q领域，也已成功应用于各类问题。虽然transformer结合图形神经网络和语言模型，但transformer的运行时间和内存占用可以随着序列的长度二次扩展，导致long-range建模和线性注意力机制°被用作去解决效率问题。因此，无监督或自监督生成预训练变压器，然后是参数有效微调，被广泛使用。

1.4 Neural operators

标准的神经网络Q模型可能不适合科学应用，因为它们假设一个固定的数据离散化。这种方法不适用于以不同分辨率和基于网格生成的许多科学数据集。此外，数据通常是从连续域的底层物理现象中采样，例如地震活动或流体流动。神经算子Q通过学习函数空间Q之间的映射来学习离散化不变的表示。神经算子保证离散化不变性，这意味着它们可以处理任何离散化的输入，并收敛到网格细化的极限。一旦神经操作员被训练，他们就可以在任何分辨率下进行评估，而不需要重新训川练。相比之下，当部署期间的数据分辨率与模型训练发生变化时，标准神经网络的性能会下降。

2基于人工智能的重要科学假设

2.1黑箱预测

大多数深度学习模型是一个黑箱优化问题。

为了解决优化问题，可以使用进化算法Q求解符号回归任务。该算法生成随机符号律作为初始解集。在每一代中，候选解决方案会有轻微的变化。该算法检查是否有任何修改产生了比先前的解决方案更符合观察结果的符号规律，并将最佳的保留给下一代。
然而，强化学习方法正逐渐取代这一标准策略。强化学习使用神经网络，通过从预定义的词汇表中添加数学符号Q，并使用学习到的策略来决定下一步添加哪个符号，从而依次生成数学表达式。数学公式表示为解析树。学习到的策略将解析树作为输入，以确定要扩展的叶节点和要添加的表示法。然而，在模型训练过程中，强化学习方法可能无法很好地泛化到看不见的数据，因为智能体一旦发现一系列效果良好的动作，可能会陷入局部最优状态。
为了提高泛化，需要一些探索策略来收集更广泛的搜索轨迹，这可以帮助智能体在新的和修改的设置中表现得更好。

2.2优化可微假设空间

科学假设通常采用离散对象的形式，例如物理学中的符号公式或制药和材料科学中的化学化合物。除了组合优化Q方法可用于求解这些问题，可微的空间还可以用于基于梯度的优化方法，也能够有效地找到当地的最适条件。

为了使用基于梯度的优化，经常使用两种方法：

第一种方法是使用诸如VAEs之类的模型将离散的候选假设映射到潜在可微空间中的点。

在化学中，简化分子输入行输入系统(SMILES)-VAE等模型可以将SMILES字符串（计算机可以轻松理解的一系列离散符号形式的化学结构的分子符号）转换为可微分的潜在空间，然后使用贝叶斯优化技术进行优化。通过将分子结构表示为潜在空间中的点，我们可以设计可微目标并使用自监督学习对其进行优化，从而基于分子的潜在表示来预测分子性质。这意味着我们可以通过将预测器的梯度反向传播到分子输入的连续值表示来优化离散分子结构。解码器可以将这些分子表示转换成近似对应的离散输入。这种方法被用于设计蛋白质和小分子。

第二种方法是将离散假设松弛为可微对象，并在可微空间中进行优化。这种松弛可以采取不同的形式，例如用连续变量替换离散变量或使用原始约束的软版本。在潜在空间中进行优化，可以比在原始假设空间中采用机械方法更灵活地对底层数据分布进行建模。然而，在假设空间的稀疏探索区域的外推预测可能很差。在许多科学学科中，假设空间可能比通过实验检验的空间大得多。例如，据估计大约有100个分子，而即使是最大的化学到libariaryiesf包含的分子也不到10^10个。因此，迫切需要一种方法来有效地搜索和识别这些大部分未开发区域的高质量候选解决方案。

3基于AI的仿真

计算机模拟已经成为一种很有前途的替代方案，为更有效和灵活的实验提供了方法。虽然模拟依赖于手工制作的参数和启发式来模仿现实世界的场景，但与物理实验相比，它们需要在准确性和速度之间进行权衡，这就需要理解潜在的机制。然而，随着深度学习的出现，这些挑战正在通过识别和优化有效测试的假设以及计算机模拟将结合观察与假设进行解决。

3.1通过模拟从假设中推断出可观察的结果

计算机模拟是一种强大的工具，可以从假设中推断出可观察到的结果，从而对不能直接检验的假设进行评估。然而，现有的模拟技术严重依赖于人类对所研究系统的潜在机制的理解和知识，这可能是次优和低效的。人工智能系统可以通过更好地拟合复杂系统的关键参数、求解控制复杂系统的微分方程Q和对复杂系统中的状态进行建模，从而提高计算机模拟的准确性和效率。这就是这些年较热门的，基于A实现物理系统的模拟。微分方程对于复杂系统在空间和时间上的动力学建模至关重要。与数值代数求解器相比，基于人工智能的神经求解器（物理驱动深度学习方法）更是集成了数据和物理。这些神经解算器通过在领域知识中建立神经网络，将物理与深度学习的灵活性结合起来。人工智能方法已被应用于求解各个领域的微分方程，包括计算流体动力学、预测玻璃系统的结构、求解钢刚性化学动力学问题和求解表征地震波传播时间的Eikonal方程。在动力学建模中，连续时间可以用神经常微分方程来建模。神经网络可以使用物理信息损失在时空域中参数化Navier-Stokes方程的解。然而，标准卷积神经网络在模拟解决方案的精细结构特征方面能力有限。这个问题可以通过学习运算符来解决，这些运算符使用神经网络对函数之间的映射建模。此外，求解器必须能够适应不同的域和边界条件。这可以通过将神经微分方程与图神经网络Q相结合，通过图划分将任意离散化来实现。物理驱动深度学习方法更多详细介绍，可参考博客，物理驱动深度学习入门基础。

统计建模是一种强大的工具，通过对复杂系统中的状态分布进行建模，可以提供复杂系统的完整定量描述。由于其捕获高度复杂分布的能力，深度生成建模最近成为复杂系统模拟的一种有价值的方法。一个著名的例子是基于归一化流的玻尔兹曼发生器(Boltzmann generator).normalizingIows可以将任何复杂分布映射到一个先验分布(例如，一个简单的高斯分布)，并使用一系列可逆神经网络返回。虽然计算成本很高（通常需要数百或数千个神经层），但normalizing flows提供了精确的密度函数，可以进行采样和训练。与传统模拟不同，normalizing flows可以通过直接从先验分布中采样并应用神经网络产生平衡状态，这具有固定的计算成本。

Noe,F.et al.Boltzmann generators:sampling equilibrium states of many-body systemswith deep learning.Science 365,eaaw1147(2019).This paper presents an efficient sampling algorithm using normalizing flows to simulate equilibrium states in many-body systems.

Rezende,D.Mohamed,S.Variational inference with normalizing flows.In International Conference on Machine Learning 37,1530-1538,(2015).

Dinh,L.,Sohl-Dickstein,J.Bengio,S.Density estimation using real NVP.In International Conference on Learning Representations(2017).

4重要challenges

为了利用科学数据，必须建立模型，并利用模拟和人类专业知识。这种融合为科学发现提供了机会。然而，为了进一步增强人工智能在科学学科上的影响，需要在理论、方法、软件和硬件基础设施方面取得重大进展。跨学科合作对于实现通过人工智能推进科学的全面和实用方法至关重要。

4.1 Practical considerations

深度学习的使用对人工智能驱动的设计、发现和评估提出了复杂的挑战。为了自动化科学工作流程、优化大规模模拟代码和操作仪器，自主机器人控制可以利用预测并在高通量合成和测试线上进行实验，从而创建自动驾驶实验室。生成模型在材料探索中的早期应用表明，数百万种可能的材料可以被识别出具有所需的特性和功能，并评估其可合成性。例如，Kig等人204将逻辑人工智能和机器人技术结合起来，自主生成关于酵母的功能基因组学假设，并使用实验室自动化对这些假设进行实验测试。在化学合成中，人工智能优化候选合成路线，然后机器人在预测的合成路线上指导化学反应人工智能系统的实际实施涉及复杂的软件和硬件工程，需要一系列相互依存的步骤，从数据管理和处理到算法实现以及用户和应用程序界面的设计。实施中的微小变化可能导致性能的重大变化，并

影响将人工智能模型Q集成到科学实践中的成功。因此，需要同时考虑数据和模型的标准化。由于模型训川练的随机性、不断变化的模型参数和不断发展的训练数据集（既依赖于数据又依赖于任务），人工智能方法可能会受到再现性的影响。标准化的基准测试和实验设计可以缓解这些问题。提高可重复性的另一个方向是通过发布开放模型、数据集和项目的开源框架。

4.2 Algorithmic innovations

分布外泛化问题是人工智能研究的前沿问题。对来自特定区域的数据进行训练的神经网络可能会发现在基础分布发生变化的不同区域中无法推广的规律。尽管许多科学定律并不普遍，但它们的适用性通常是广泛的。自我监督学习等技术对科学问题具有巨大的潜力，因为它们可以利用大量未标记的数据，并将其知识转移到低数据机制中。然而，目前的迁移学习方案缺乏理论指导，并且容易受到潜在分布变化的影响。虽然初步的尝试已经解决了这一挑战，但需要更多的探索来系统地测量跨域的可转移性并防止负迁移。此外，为了解决科学家们所关心的困难，人工智能方法的开发和评估必须在现实世界的场景中进行，并包括经过校准的不确定性估计器，以评估模型的可靠性，然后将其过渡到现实世界的实施。科学数据是多模态的，包括图像（如宇宙学中的黑洞图像）、自然语言（如科学文献）、时间序列（如材料的热变黄）、序列（如生物序列）、图形（如复杂系统）和结构(如3D蛋白质配体构象)。尽管整合多模态观测仍然是一个挑战，但神经网络的模块化特性意味着不同的神经模块可以将不同的数据模态转换为通用的向量表示。科学知识，如分子的旋转等变性、数学中的等式约束、生物学中的疾病机制和复杂系统中的多尺度结构，都可以纳入人工智能模型。然而，哪些原则和知识是最有帮助和实用的，目前还不清楚。由于人工智能模型需要大量数据来拟合，因此在数据集较小或注释较少的情况下，将科学知识纳入模型可以帮助学习。因此，研究必须建立有原则的方法，将知识整合到人工智能模型中，并理解领域知识和从测量数据中学习之间的权衡。人工智能方法通常像黑盒子一样运作，这意味着用户无法完全解释输出是如何产生的，以及在产生输出时哪些输入是至关重要的。黑箱模型可能会降低用户对预测的信任，并且在现实世界实施之前必须了解模型输出的领域（如人类空间探索领域）和预测提供信息的领域（如气候科学领域）的适用性有限。尽管有大量的可解释性技术，透明的深度学习模型仍然难以捉摸。然而，人类大脑可以综合高层次的解释，即使不完美，也可以说服其他人，这一事实带来了希望，即通过在类似的高层次抽象上对现象进行建模，未来的人工智能模型将提供至少与人类大脑提供的解释一样有价值的可解释解释。这也表明，研究更高层次的认知可能会激发未来的深度学习模型，将当前的深度学习能力和操纵能力结合起来。

重要概念

An autoencoder

自动编码器是一种神经结构，它学习未标记数据的压缩表示，由编码器（将数据映射到表示）和解码器（从表示中重建数据）组成。

Data augmentation

数据扩充是一种通过从现有数据样本中创建新数据样本来增强模型健壮性和泛化性的策略。这个过程可以包括替换序列中的记号，改变图像的视觉方面，或改变原子位置，始终保留基本信息。这种技术不仅增加了数据的多样性，而且增加了数据量，从而有助于模型的训练。

Distribution shift

人工智能方法应用中的一个普遍问题，即算法最初训练的underlying data:分布不同于它在实现过程中遇到的数据分布。

End-to-end learning

端到端学习使用可微分组件，如神经网络模块，直接将原始输入连接到输出，避免了手工制作输入特征的需要，并允许从输入直接生成预测。

Generative models

生成模型估计underlying data的概率分布，然后可以从该分布中生成新的样本。例子包括变分自编码器、生成对抗网络、normalizing flows、扩散模型和生成预训练变压器。

Geometric deep learning

几何深度学习是机器学习的一个领域，它处理几何数据，如图形或流形。它通常保留几何数据在变换下的不变性，可以应用于3D结构。

Weakly supervised learning

弱监督学习利用不完善、部分或嘈杂的监督形式，如有偏见或不精确的标签，来训练人工智能模型。

·An inverse problem

逆问题是一种科学或数学挑战，其目标是deciphers导致特定观察或数据集的潜在原因或参数。逆问题不是从原因到结果的直接预测，而是在相反的方向上运作，试图从结果观察中推断出原始条件。由于非唯一性和不稳定性，这些问题通常很复杂，其中多组原因可能导致类似的结果，数据的微小变化可能会极大地改变逆问题的解。

·Physics-informed Al

基于物理的人工智能是指将物理定律作为一种先验知识形式纳入人工智能模型的技术。利用深度学习模型强大计算能力求解基于PDE的物理系统，基于PDE的物理系统是对现实世界的近似，如圆柱绕流问题满足流体方程，求解流体方程能够更好理解圆柱在流场中的物理状态，之类的还有力学方程等等。这里主要总结了近几年来，基于数据和基于物理深度学习常用模型。

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超强人工智能

@知乎用户：行行查

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，用来生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。对于人工智能的智能程度，分为弱人工智能（ANI）、强人工智能（AGI）和超强人工智能（ASI）。弱人工智能是指专注于且只能解决单个特定领域问题的人工智能。强人工智能是指能够胜任人类所有工作的人工智能。超强人工智能是指在科学创造力、智能和社交能力等每一个方面都比最强人类大脑聪明的人工智能。人工智能具有算力、算法、数据三大要素，其中基础层提供算力支持，通用技术平台解决算法问题，场景化应用挖掘数据价值。

人工智能机器学习领域典型应用

1、GPT：生成型预训练模型

GPT即生成型预训练变换模型，是解决NLP（自然语言处理）任务的训练模型之一。该预训练模型基于Transformer架构（具有自注意力机制，可以捕捉句子中的上下文关系），可以根据给定文本预测下一个单词的概率分布，从而生成人类可以理解的自然语言。以GPT模型为核心，从三个维度出发去拆解GPT模型。

单一大模型：单一大模性具备丰富的垂直领域应用潜力。基于对底层能力的训练，AI大模型积累了对于数据背后特征和规则的理解，因此在进行垂直领域的时候，可以做到“举一反三”。这一过程，与人类学习知识的过程类似，都是先学习如何去学习，再构建听说读写能力，最后在不同学科深入探索。AI大模型也是一样，在完成通用能力积累之后，可以将学习能力移植到需要应用的特定领域，通过投喂垂直领域数据，可以使模型达到目标场景所需的性能。

预训练语言模型：预训练属于迁移学习的范畴，其思想是在利用标注数据之前，先利用无标注的数据，即纯文本数据训练模型，从而使模型能够学到一些潜在的跟标注无关的知识，最终在具体的任务上，预训练模型就可以利用大量的无标注数据知识，标志着自然语言处理模型进入了大规模复制阶段。从实现原理上来看，预训练语言模型是通过计算某个词句w的出现概率，即p(W)，在给定词句的情况下，可以自行计算出后一个词或句出现的概率。

2、GPT：基于Transformer

Transformer特征抽取器：Transformer模型最早由谷歌在2017年提出，属于深度学习模型架构的一种，特点是在学习中引入了注意力机制。对比循环神经网络(RNN)来看，Transformer与RNN均对输入数据，如自然语言等，进行顺序处理，并主要应用于翻译和文本摘要等工作。但Transformer与RNN不同的是，Transformer中的注意机制可以为输入序列中的任何字符提供上下文，因此可以一次处理所有输入，而不是一次只处理一个词。因此，与RNN相比，Transformer可以实现更大规模的并行计算，大大减少了模型训练时间，使得大规模AI模型得以被应用。

Transformer解码模块是GPT模型的核心要建。从Transformer架构细节来看，核心是由编码模块和解码模块构成，而GPT模型只用到了解码模块。拆解模块来看，大致分为三层：前馈神经网络层、编码/解码自注意力机制层（Self-Attention）、自注意力机制掩码层。其中，自注意力机制层主要作用在于计算某个单词对于全部单词的权重（即Attention），掩码层则需要在这一过程中帮助模型屏蔽位于计算位置右侧尚未出现的单词，最后输出的向量结果输入前馈神经网络，完成模型参数计算。

BERT模型在结构上是一个多层的双向transformer的Encoder模型，GPT是由12个Transformer中的Decoder模块经修改后组成。相比来说，BERT模型的核心优势在于自然语言理解，GPT模型的核心优势在于自然语言生成

3、GPT：监督学习+奖励模型

ChatGPT，美国“开放人工智能研究中心”研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。该模型是OpenAI基于先前推出的NLP预训练模型GPT-3.5之上的衍生产品，使用简单，只需向ChatGPT文字提出需求，即可让其完成回答问题、书写代码、创作文本等指令，根据用户输入的文本，完成智能内容生成并回复内容。ChatGPT可以通过从数百万个网站收集信息，以对话式、人性化的方式生成独特的答案，能在一定程度上替代搜索引擎。2023年3月15日，OpenAI又发布大型多模式模型GPT-4。GPT-4增强了高级推理和处理复杂指令方面的能力，另外，它还具有更多的创造力，在各种专业和学术基准上表现出人类水平的性能。

4、通过语音实现人机交互

智能语音识别主要研究人机之间语音信息的处理和反馈问题，即研究如何通过语音实现人机交互，相关的技术流程为前端处理、语音预处理、语音激活、语音识别、自然语言处理和语音合成。随着网络信息技术和人工智能的发展，智能车载系统通过融合数字显示、手势操作、智能语音等多项技术，为汽车的驾乘人员提供多元化的人车交互服务。自然语音识别系统相比传统语音系统，最大的特点是对中文语言进行深入优化，无需刻板的命令词汇，系统便可以理解驾驶员的指令。此外在智能家居、智慧医疗等领域，智能语音识别技术被广泛用于AI助手等设备终端，极大地方便了人们的生活。

5、运用学习算法实现自动驾驶

智能交通引入人工智能技术，通过建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘交通运输相关数据，推动交通运输相关产业的运行和发展。智能交通主要应用在车辆违法取证、智能识别抓拍、实时预警反馈、立体布控稽查、车辆大数据分析等业务。

运用了机器学习算法的自动驾驶汽车会根据用户的打分回馈去不断修正自己的行为模式，从而逐渐满足客户的要求。例如，当特斯拉自动驾驶汽车用户行驶在右车道，靠近高速公路出口坡道时，车子会倾向于直接开往出口，因此用户必须快速将主控权拉回来（修正路径），直到车子离开出口坡道。但随着经验的累计，车子也慢慢降低了每当车子靠近出口坡道时，直接开往出口的倾向，直至无需手动修复。

6、数据库信息抓取更优

生物识别技术是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，人类的生物特征通常具有可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点，因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。生物识别技术的主要研究对象还包括语音、脸部、虹膜、视网膜、体形、个人习惯（包括敲击键盘的力度和频率、签字）等，与之相应的识别技术包括语音识别、人脸识别、虹膜识别等。生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。

7、机器视觉提供传感器模型

工业制造的整个生命周期可划分为生产制造、供应链管理、质量监测、物流运输、销售服务等多个环节。以最核心的生产过程为例，基于收集的生产数据，人工智能可以自动设置和调整机器的运行参数，让机器和部件成为自优化的系统，更加节能高效。未来的工业不仅是规模化、标准化，也会是智能化、定制化。

机器视觉能够解决以往需要人眼进行的工业零部件的尺寸与缺陷检测等重复性劳动；通过机器视觉进行定位、引导，控制工业机器人完成智能化组装、生产。工业机器视觉的核心零部件主要包括光源、镜头、相机和图像采集卡。机器视觉的主要应用领域包括智能制造及物流仓储等方面。

8、自适应教育智能化程度高

自适应教育是AI教育的核心，传统教学方式将发生转变，可直接或间接代替老师，让学生成为主体核心，增强学习效果的可控性。自适应教育可依据智能化程度分为6个等级。L0传统教育是指所有环节由真人老师负责，无自动化工具；L1互联网教育以人为主导，通过信息化工具帮助改变教学场景、提升教学效率；L2智能工具在一些非教学环节采用AI技术，但全环节基本仍由真人老师负责；L3部分智适应教育开始在教学环节采用AI技术辅助教师决策，但教学环节仍以真人老师主导；L4高级智适应教育在教学环节采用AI技术，并在全环节由AI主导，产品为智适应学习平台或AI老师；L5完全智适应教育是智适应教育的终极形态，各个环节均由AI系统全权负责。

9、算法分析制定最优学习路径

人工智能在教育领域的应用场景包括教师的辅助教学和学生的自主学习。在学习过程中利用人工智能技术构建学生数据画像，通过AI算法对数据持续分析。从老师的角度出发，收集学生反馈来提升教学质量和完善教学细节，让老师的教学更有针对性；从学生的角度出发，在多个维度分析学生学习能力、学习偏好、自身学科水平等，更全面的对学生的综合能力进行评估，描绘学生知识点的薄弱之处，制定最优学习路径，有针对性的提供个性化解决方案帮助改进学习模式，实现“因材施教”。

10、训练样本数据质量提升精度

健康医疗大数据时代，大量医疗数据被源源不断采集，并被使用到生物医学研究中。其中医学影像学数据是一个非常重要的组成部分。在医学影像实际问题中，人工智能模型精度和效果往往是由训练样本的数据量及其质量决定的。智慧医疗的发展为传统医疗行业带来了更高性能的计算能力、更深入的知识学习以及全面精准的数据分析。其中机器学习、计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、知识图谱等关键技术，已经在医疗影像识别、辅助诊断、药物研发、医疗机器人、健康管理等领域取得了巨大的突破。人工智能赋能新药研发领域的应用场景有靶点发现、先导化合物研究、化合物合成、晶体预测、药理作用评估、患者招募、临床试验、批量生产、药品销售等。

11、AI与传统医学技术相结合

智能辅助诊断是指将计算机视觉技术、生物识别技术、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术与传统的医学诊断技术相结合，通过计算机处理与分析，辅助医生发现病灶，提高诊断准确率的智能医疗技术。

人工智能辅助诊疗的基本流程：

获取病症信息：医生可通过电子处方或病历系统将患者的化验结果、症状及用药治疗等基本情况上传至人工智能系统，帮助人工智能系统有效获取诊断的基本内容。
可能性诊断判定：前期的专业医学知识的录入可以使AI系统通过深度学习充分模拟专家思维逻辑，进而根据患者的生理信息，做出多样化的可能判断，从多种判断中找寻出可行性最高的一条加以实施。
选择治疗方案：人工智能可以有效分析治疗方式的疗效、副作用以及毒性，从而对最终的治疗方案加以完善，有效发挥出人工智能的辅助诊疗作用。