环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家 系统等。 ● 计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison Turing（艾伦·麦席森·图灵）认为，AI 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定 能力，即：像人类一样的思考系统，像人类一样的行动系统。 其他主流的人工智能的定义，包括： 感知 学习 行动 交流 推理 模拟 设计 控制学 认知科学 心理学 计算机 科学 数学 12 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和 游戏 AI。 ● 专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领 域专家的推理过程，从而做出决策和解决问题。 需要说明的是，这些子领域在应用的过程中，通常是复合叠加的，比如：最近特别火爆的 ChatGPT 就属于“机器学习”和“自然语言处理”两个子领域的融合；而“机器学习”里面又有“计

加密流入 数据接入 • sql • python • 低代码开发 密态研发 • 数据分析 • 机器学习 数据计算 • 数据导出 • API调用 结果交付 • 训练 • 精调 • 评估 • 推理 • 应用 大模型密态化 安 全 保 障 图：隐私保护计算技术的技术特点 面向隐私保护 数据不可见 数据价值流通 数据可用 一系列技术方案的集合 TEE，联邦学习，多方安全计算， 密态计算等等 三是消除数据异质性和模型偏差。反事实学习与特征解耦。通过生成全局对齐的反事实样本，打破局部数据偏见，缓解 辛普森悖论；个性化联邦学习。允许各参与方在全局模型基础上进行本地微调，适应自身数据分布；跨学科研究。通过因果 推理与隐私保护计算结合，解决数据偏差问题；迁移学习融合。在样本和特征重叠较少时，利用迁移学习补充分布差异，提 升模型泛化能力；端云协同计算。结合边缘计算优化端侧训练效率，通过分布式特征标准化提升模型准确率。