(1) 현재 인공지능 분야는 여전히 성장기에 있으며, 발전이 빠르고 잠재력이 크다. 과학 연구 투자를 강화해야 한다. 인공지능 제품과 방법 혁신을 모색하고 시장 점유율을 선점하는 동시에 기존의 핵심 특허와 핵심 특허를 피하고 침해를 피해야 한다.
(2) TRIZ 이론에 따르면 현재 인공지능 분야의 기술 갈등에서 개선해야 할 매개변수는 자동화 정도, 시간 손실, 생산성, 적응성 및 공통성, 재료 및 사물의 수입니다. 위에서 언급한 개선이 필요한 매개변수에 따라 해당 악화 매개변수를 요약한 다음 모순 매트릭스 테이블에서 제공하는 혁신적인 원리를 활용하여 이러한 기술 갈등을 해결할 수 있는 방법 모델을 찾습니다.
(3) 혁신 원칙은 3) 에서 주어진 문제 해결 과정의 원래 이해이며, TRIZ 이론은 사고 지도로, 선택의 원래 이해를 분야 해석으로 바꿀 때 창조적 사고가 필요하다.
TRIZ 이론의 주요 사상은 특정 문제에 대해 해당 해결책을 직접 찾을 수 없다는 것이다. 우리는 먼저 이 문제를 TRIZ 문제로 변환하고 표현하고, TRIZ 체계의 이론과 도구를 이용하여 일반적인 해법을 구할 수 있다. 마지막으로 이 일반적인 해법을 구체적인 문제의 해법으로 바꿔 실제 문제에서 실현하여 결국 문제의 해법을 얻을 수 있다.
요약하자면, 이 글은 TRIZ 이론의 지도하에 모순 매트릭스의 혁신 원리를 인공지능 분야의 제품 및 방법 혁신 모델에 적용함으로써 해당 분야의 연구원들이 인공지능 제품과 방법을 혁신하는 데 어느 정도 도움을 주고 지도할 수 있지만, 이 분야의 모든 문제를 해결할 수는 없다. 이러한 과학적 문제 분석 방법을 통해 사고의 정세를 타파하고, 혁신적 사고를 넓히고, 혁신의 효율성을 높이고, 제품 혁신주기를 단축하고, 합리적인 혁신 해결책을 찾는 데 도움이 됩니다.