一、知识创新的例子？

1、伟大的天文学家哥白尼在中学时代，听说可以用太阳的影子来确定时间，这个仪器的名子叫日晷。

他很好奇，就找老师问了日晷的原理，回家找了些废旧材料，很快就做出来啦。

他利用自己做出来的日晷，研究太阳和地球的运动规律。

哥白尼长大后，提出了著名的“日新说”，推翻了过去一直认为是太阳绕地球转“地心说”的错误说法。

二、人工智能创新是什么创新？

人工智能的用例其实还有很多，事实上，在人工智能发展的近四十年时间里，一直有五大核心要素在支撑整个行业，连接各个技术节点。人工智能应用程序吸收海量数据，对周围环境做出反应，通过学习提升适应度、实现更好的表现，同步服务系统和用户。

一、强化吸收数据

基于数据强化的人工智能系统需要和海量数据进行交互，他们通常会高速获取数十亿量级的信息记录。对于人工智能系统来说，实时吸收数据是它们必备的技能之一，此外还需要获取不间断的流媒体数据（绝大多数都是小数据模块，比如物联网传感器评估）和批量数据（一些大数据模块，比如系统数据库内的历史数据表）。

二、自适应性

利用机器学习技术，自适应的应用程序可以进行自我优化。随着时间的推移，他们会分析工作处理的结果，然后学习如何做的更好。机器学习的工作流程需要数据科学家进行模型选择，这涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法选择、以及参数调整。开发人员之后会把机器学习模型部署到应用程序内部，再导入新数据，该模型会进行数据分类，在按照分类分析处理行为。最后，这些部署了机器学习的应用程序会“回顾”自己的处理结果，再利用这些结果数据重新进行训练。

三、反应性

现代人工智能系统可以根据周围环境情况，实时做出变化反应。传统应用程序更多的是基于批处理模式——你安排应用程序执行任务，它们运行，然后存储处理结果，最后关闭程序。而人工智能应用程序则会不断监测他们的输入（通常来自于各种流媒体数据平台），然后根据实际情况执行操作，人工智能程序会自动调用程序、规则和行为，然后自己做出决策。简单的说，人工智能系统会一直处于运转之中，然后根据不同的输入做出反应。

四、前瞻性

许多人工智能系统不仅仅具备反应性，他们可以规划未来，执行最佳的行动计划。事实上，系统规划、游戏规划、甚至是语言分析系统，都需要一个前瞻性的解决方案。这些系统必须要具备根据不同场景（情况）随时切换输入数据的能力。举个例子，人工智能会及时获取天气预报数据，并以此分析是否会延误来自中国的海运或航运发货，一旦发货延迟，是否会对美国的制造进度计划产生影响，是否需要重新优化生产计划。

五、并发性

人工智能系统，其实就像传统应用程序一样，必须支持同时处理多个用户或多个系统。通过在操作系统和数据库领域里开发分布式系统，人工智能系统需要不断确保执行传统数据库事务的四要素原则（ACID）：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、以及持久性（Durability）。

三、人工智能的创新性？

  一、要了解人工智能的创新性，先要知道它的含义。

     人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。

    人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并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。

    人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

    人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

    二、人工智能的创新性

    从科学层面看，人工智能跨越认知科学、神经科学、数学和计算机科学等学科，具有高度交叉性；从技术层面看，人工智能包含计算机视觉、机器学习、知识工程、自然语言处理等多个领域，具有极强专业性；从产业层面看，人工智能在智能制造、智慧农业、智慧医疗、智慧城市等领域的应用不断扩大，具有内在融合性；从社会层面看，人工智能给社会治理、隐私保护、伦理道德等带来新的影响，具有全面渗透性。

    人工智能的发展史是相关学科不断交叉融合、遵循不同范式的发展过程。从符号主义、逻辑推理、知识工程到连接主义，从大数据驱动小任务到小数据驱动大任务，从神经形态类脑智能到量子计算智能，人工智能的新范式不断增强人类认识世界的能力。传统的科学研究引入新范式后，研究效能得到了极大提升。

    人工智能创造各种技术帮助人类理解复杂的拥有巨量信息的世界。计算机视觉技术利用感知世界的每一个像素，增强人们观察场景的敏锐度。自然语言处理技术通过深度语义分析，改善人和机器的交流互动。知识计算引擎与知识服务技术帮助我们搜集获取海量知识，进而挖掘关系，形成新的知识图谱。自主无人系统可以利用其不怕热、不怕冷、不怕压等特性，涉足人类无法到达或难以忍受的极端环境，帮助我们探测未知世界。

    为人类改造世界形成新业态，增强产业发展能力。根据对人工智能应用的需求，可将人工智能产业分为三个层次：以AI芯片和软件为框架的基础层；以语音识别、计算机视觉、自然语言交互为主的技术层；以智慧医疗、智能安防、自动驾驶等“人工智能+”为代表的应用层。人工智能与传统产业的融合，不仅能提高产业发展的效率，更可以实现产业的升级换代，形成新业态，构成新的创新生态圈，催生新的经济增长点。

    为人类管理自身构建新模式，提高社会治理能力。社会规范有序是人类的共同愿望，人工智能嵌入社会治理是实现这一目标的重要手段。人工智能技术可以消除政府和公众之间的信息不对称，及时预测和感知突发舆情；通过对汇聚到一起的多种传感器感知到的社会公共情况进行连续监测，智能预警各种公共安全事件。

    人工智能的快速发展，给人类发展带来了新的机遇。通过科学研究的牵引、应用技术的交叉，人工智能必将推动人类社会实现创新式发展。

四、知识创新与技术创新的区别？

1，性质不同；

2，特点不同；

3，价值不同。

技术创新通常用来指（高科技）产品或者和产品相关的创新，例如苹果的手机，电脑还有数控机床等；知识创新通过指新知识体系的形成或者思考问题新方法新过程的产生，例如生物化学就是结合生物学和化学的创新；再比如水平思维等等.

技术创新包含知识创新的，知识创新是技术创新的一种类型，也就是前者是属于后者的关系。

五、关于创新的知识理论？

知识创新理论是有关知识创新对企业发展的作用的理论。代表性学者是日本野中郁次郎。认为，只要把企业员工的个人知识变成企业潜在竞争能力，则以此为基础的知识创新是能够实现的。

知识是通过隐性知识和显性知识的相互作用而被创造出来的。他提出了一个关于“知识创造”的完整模型 SECI模型。

六、运用文化创新的知识？

①继承和发扬优秀的传统文化，保持文化的民族特色。

②要推动文化创新，把传统文化与现代特色融会贯通，为传统文化注入时代精神。

③利用大众传媒文化传递、沟通、共享的功能，通过媒体广泛报道，增强中华文化的影响力。

④做传播中华文化的使者，树立高度的文化自觉和文化自信，主动推动中华文化走向世界。

七、知识的创新有哪些？

1、从隐性到隐性。

有时，单个个体可以直接与其他个体共享隐性知识。例如，田中郁子拜师学艺时，通过观察、模仿和练习，掌握了面包师的隐性技能，把它们变成自身隐性知识的一部分。换句话说，她被这种技能“潜移默化”了。但是，这种“潜移默化”具有相当大的局限性。虽然徒弟能从师傅那里学习技能，但不管是师傅还是徒弟，都没有掌握技能背后的系统化的原理。他们所领会的知识从来都不能清楚地表述出来，因此很难被组织更有效地综合利用。

2、从显性到显性。

单个个体也能将不连续的显性知识碎片合并成一个新的整体。例如，企业的审计师收集整个企业的信息，并将它们总结成一份财务报告。由于这份报告综合了许多不同来源的信息，所以它也是一种新知识。但是，这种“综合”并没有真正扩展公司已有的知识储备。相反，像松下电器公司案例所体现的那样，当隐性知识和显性知识相互转换时，便会产生奇妙的结果，正是这种相互转换使日本企业脱颖而出。

3、从隐性到显性。

当田中郁子清楚地表达出烤面包的隐性知识时，她就把它转换成了显性知识，使它能够被项目组的成.员共同分享。同样，如果审计师不去编制一个传统的财务计划，而是利用多年的工作经验开发新的预算控制方法，这也是把隐性知识显性化的过程。

4、从显性到隐性。

随着新的显性知识在整个企业内得到共享，其他员工开始将其内化，用它来拓宽、延伸和重构自己的隐性知识系统。如前所述，审计师的建议改变了整个企业的财务控制系统，其他员工开始应用这一系统，并逐渐将其视为工作资源和工具的必备之物。

八、关于人工智能创新的法律？

人工智能创新法律方案可以包括以下几个方面：

1. 数据安全管理：制定数据安全管理制度、完善数据存储方案，增强数据保密性，保障数据的安全性。

2. 法律智能分析：通过人工智能技术，对法律文本进行智能化分析，提高法律分析效率、准确性和可靠性。

3. 司法辅助系统：开发和应用面向司法实践的人工智能应用系统，帮助法官、检察官、律师等法律工作者处理案件，提高司法效率和质量。

4. 法律知识库建设：构建包括法律法规、司法案例、法律文书等在内的法律知识库，为各类用户提供便捷、精准的法律服务。

5. 人工智能技术培训：加强人工智能技术与法律知识的培训，提高从业人员的技术水平和法律素养，推动法律服务的智能化和专业化。

需要注意的是，在任何情况下，人工智能都应该遵守相关法律法规以及道德标准。

九、人工智能的创新更多的是算法模式的创新？

算法模型，堪称人工智能的“灵魂”。算法模型，是为了求解给定的问题而经过充分设计的计算过程和数学模型。它为机器注入感知力、洞察力、创造力，是人工智能从“单细胞”到“多细胞”、再到“高级智慧生物”演进过程的根本推动。

十、人工智能的创新更多的是什么的创新？

人工智能的三个要素是算法，算力和数据创新更多的应该是这些