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  • 科大讯飞企业掌门人惊人预测,人工智能将这样发展!人工智能到底会不会形成独立人格?企业大佬给你答案!爽呆了!不出5年,我们将人手一个机器人!国家押注一切也要发展的科技,将从这些方面惠及人类! 美国拉斯××...

    科大讯飞企业掌门人惊人预测,人工智能将这样发展!
    人工智能到底会不会形成独立人格?企业大佬给你答案!
    爽呆了!不出5年,我们将人手一个机器人!
    国家押注一切也要发展的科技,将从这些方面惠及人类!

    美国拉斯×××消费电子展上,科大讯飞掌门人刘庆峰表示“人工智能三到五年内红利就将显现、产业格局确立,五到十年内很多岗位会被代替,但30年内AI不会形成独立人格”,也就是说在行业专家的眼中,我们在接下来的几十年内,人工智能都是人类助手一样的存在,而不会像电影里那样成为人类的主宰或者与人类并驾齐驱。
    在科技部公布的人工智能四大开放平台中,BAT的四个大方向都过于宏大,因此真正产品的呈现的周期会长一些,但是科大讯飞所代表的语音识别领域在目前可以算是商业化落地迅速的一个板块,衍生产品最为丰富。从科大讯飞的智能语音接口,到乐视、暴风、小米的智能TV,几乎所有的智能家居产品都配备智能语音功能,智能语音的运用可以说是范围越来越广。
    在智能语音类产品里,服务机器人算是最先进入大众视野的机器人,在2010年左右,服务机器人就开始成为很多酒店餐厅招揽顾客的噱头。后来服务机器人渐渐扩大适用范围,开始走进家庭,这时候服务机器人的功能也进行了分化,有扫地机器人、擦玻璃机器人、监控机器人等,当然目前在家庭用户中,最火的莫过于儿童伴读机器人和老年人陪护机器人,据专家预测,到2023年,家用机器人销售额将达24.1亿美元以上。
    与智能语音一起受到市场期待的还有智能语义类产品,这类产品多运用在写作、核算等领域。
    大家都知道国外媒体早已在使用机器人写稿,而我们中国媒体也有自己的写作机器人,且中国首家写作机器人已经进入商业应用阶段。Giiso写作机器人整合了目前最先进的人工智能、大数据分析、自然语言处理等技术,聚合全网信息,通过融合各个领域知识,对数据进行深度分析,可以实现对资讯内容的全自动智能化采编,提高了资讯的采集、加工、分析处理效率,在此基础上还可通过机器学习实现智慧的自我持续进化能力,是当下近千家媒体钦点的虚拟智能写作助手。
    李开复曾经在一次科技大会上发表演讲,直言目前人工智能行业是一个泡沫巨大的行业。人工智能的应用是通过深度学习,形成算法,最后让应用落地的过程。所以搞人工智能必须脚踏实地、埋头深耕,当算法不够成熟的时候,创造出的机器人就不可能实现高水平的智能。

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  • 人工智能的异常火热,有望成为未来10年乃至更长时间内科技产业发展焦点,但推动该技术的发展关键因素是人才和数据,下面就来看看科举巨头和初创企业都有哪些人工智能技术大牛。 百度王海峰 继吴恩达离职后,百度...

    人工智能热潮,你家有AI大牛吗?

    人工智能的异常火热,有望成为未来10年乃至更长时间内科技产业发展焦点,但推动该技术的发展关键因素是人才和数据,下面就来看看科举巨头和初创企业都有哪些人工智能技术大牛。

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    百度王海峰

    继吴恩达离职后,百度整合相关人工智能技术部门,组成AI技术平台体系,其中王海峰为总负责人。王海峰在2010年1月加入百度公司,2013年作为执行负责人协助创建了百度深度学习研究院(IDL),来自百科中介绍:王海峰博士是自然语言处理领域世界上最具影响力的国际学术组织ACL50多年历史上唯一出任过主席(President)的华人,还在多个国际学术组织、国际会议、国际期刊兼任各类职务。

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    腾讯张潼

    在吴恩达宣布从百度离职后,行业内另一劲爆消息令人惊震,即张潼出任腾讯AI Lab(腾讯人工智能实验室)负责人。事实上,据说张潼早在去年就入职腾讯,可能由于其他原因,如竞业协议,或其他缘故,并没有公开,只是在吴恩达离职百度的次日,腾讯高调宣布科学家张潼担任腾讯AI Lab主任,在加盟腾讯之前,是百度研究院副院长、大数据实验室负责人,是机器学习、大数据分析领域国际知名学者。

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    阿里巴巴王坚

    王坚博士于2008年9月加盟阿里巴巴集团担任首席架构师一职,帮助阿里巴巴集团建立世界级的技术团队,并负责集团技术架构以及基础技术平台建设。王坚加入阿里巴巴之前,曾为浙江大学心理学系教授、博士生导师,兼任浙江大学工业心理学国家专业实验室主任,是中国计算机学会常务理事。

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    华为李航

    李航是华为诺亚方舟实验室主任,该实验室专注于人工智能及相关领域,李航在顶级国际学术会议和国际学术期刊上发表过上百篇学术论文,拥有40项授权美国专利。

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    Giiso郑海涛

    郑海涛博士作为韩国首尔国立大学博士、清华大学计算机科学与技术专业副教授,在大数据语义挖掘领域有着极深的造诣。历任韩国GameMix公司和讯通高科技有限公司等多家软件公司技术管理职务,担任国家863项目副组长,并已经在国际权威会议和期刊发表论文30多篇。

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    除了在学术界的成就,也是人工智能领域商业应用的顶级专家之一。成立于2013年的Giiso,郑海涛作为联合创始人兼首席科学家,组建和带领了一支自清华大学、北京大学、国防科技大等高校的博士、硕士研究生的一流的科研与技术研发团队,通过多年的研究,在智能语义算法识别技术、采用递归神经网络积累建立的大规模知识图谱,和大数据挖掘技术取得成果显著,使得Giiso成为国内“人工智能+资讯”领域的领先地位。

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    自2016年3月一场人机大战后,全球掀起了一股热潮,不管是科技巨头,亦是知名学府、或是创新创业企业,将未来发展聚焦在人工智能领域。在人工智能浪潮下,每个企业都在谈AI,各种产品和服务都将嵌入AI技术,赋予设备各种交互及感知能力。另外善用AI 技术的企业也将是赢得未来的关键,谁能赢的人工智能,意味着就赢得未来。

    智搜(Giiso)公司成立于2013年是国内领先的“人工智能+资讯”领域技术服务商,在大数据挖掘、智能语义、知识图谱等领域都拥有国内顶尖技术。凭借雄厚的技术实力,公司成立之初,就获得了天使轮投资,并在2015年8月获得了金沙江创投500万美元pre-A轮投资。Giiso旗下研发产品有编辑机器人、写作机器人等人工智能产品。

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  • 已经被120多家国内外医院采购EDDA科技的模式会是医疗影像AI公司的方向吗 目前使用IQQA精准手术平台的国内外医院科室120多家我们的产品除了IQQA-Guide三维影像术中导航刚进入国家创新医械特别审批程序正在申报CFDA...
  • 当前随着人工智能平台的落地应用,人工智能技术在很多行业领域都开始有所应用了,尤其是与互联网关联比较紧密的行业更是如此,随着5G的落地应用和工业互联网的推动,未来金融、医疗、交流、出行等领域会越来越多的...

    首先,当前随着人工智能平台的落地应用,人工智能技术在很多行业领域都开始有所应用了,尤其是与互联网关联比较紧密的行业更是如此,随着5G的落地应用和工业互联网的推动,未来金融、医疗、交流、出行等领域会有越来越多的智能体开始落地应用。

    当前工业互联网正在成为传统产业企业发展的新动能,而人工智能技术作为工业互联网的核心技术之一,必然会得到更多的重视,这一点在近几年已经有了越来越明显的体现了。

    从当前人工智能技术的行业落地应用情况来看,人工智能领域的自然语言处理和计算机视觉这两大方向正在不断扩大自己的行业应用场景,其中自动驾驶更是被寄予了厚望,很多行业专家也认为自动驾驶将是人工智能技术全面落地应用的突破口,所以当前很多企业也在纷纷布局自动驾驶领域,目前自动驾驶也确实取得了一定的发展。

    传统制造业一直对于人工智能技术有非常高的呼声,随着很多传统岗位的岗位附加值提升空间越来越有限,这些岗位也出现了招聘难的问题,这对于企业的发展形成了一定的制约,所以人工智能产品也会率先在这些领域实现落地应用。当前很多传统制造业也在不断提升生产线的智能化程度,智能工厂将是一个大的发展趋势。

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  • 人工智能包含哪些技术

    千次阅读 2017-09-17 13:00:55
    一、概述 近几年各界对人工智能的兴趣激增,自2011年以来,开发与人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资,而科技巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。...

    一、概述

      近几年各界对人工智能的兴趣激增,自2011年以来,开发与人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资,而科技巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。相关报道铺天盖地,而巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现,计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断更是被媒体四处引用并引发广泛关注。

      IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。

      谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域,比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。

      Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建自己的人工智能实验室,期望在该领域获得重大突破。

      牛津大学的研究人员发表了一篇报告表明,美国大约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。

      纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断,数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来,但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。

      硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。

      着名理论物理学家Stephen Hawking认为,如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结,“除非我们知道如何规避风险。”

      即便有如此多炒作,但人工智能领域却也不乏显着的商业行为,这些活动已经或者即将对各个行业和组织产生影响。商业领袖需要透彻理解人工智能的含义以及发展趋势。

      二、人工智能与认知科技

      揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语,勾勒历史,同时描述基础性的核心技术。

      1、人工智能的定义

      人工智能领域苦于存在多种概念和定义,有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到:“人工智能缺乏通用的定义。” 一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义,但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。对于我们来说,一种实用的定义即为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如,视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。比起研究人类如何进行思维活动,从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义,而非人类如何思考,在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。值得一提的是,随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之,人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以,人工智能的定义随着时间而演变,这一现象称之为“人工智能效应”,概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。”

      2、人工智能的历史

      人工智能并不是一个新名词。实际上,这个领域在20世纪50年代就已经开始启动,这段探索的历史被称为“喧嚣与渴望、挫折与失望交替出现的时代”——最近给出的一个较为恰当的评价。

      20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标,从此研究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目,这些项目表明,计算机能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务,例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作,甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。

      但是,过分简单的算法、匮乏的难以应对不确定环境(这种情形在生活中无处不在)的理论,以及计算能力的限制严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题。伴随着对缺乏继续努力的失望,人工智能于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。

      20世纪80年代早期,日本发起了一个项目,旨在开发一种在人工智能领域处于领先的计算机结构。西方开始担心会在这个领域输给日本,这种焦虑促使他们决定重新开始对人工智能的投资。20世纪80年代已经出现了人工智能技术产品的商业供应商,其中一些已经上市,例如Intellicorp、Symbolics、和Teknowledge。

      20世纪80年代末,几乎一半的“财富500强”都在开发或使用“专家系统”,这是一项通过对人类专家的问题求解能力进行建模,来模拟人类专家解决该领域问题的人工智能技术。

      对于专家系统潜力的过高希望彻底掩盖了它本身的局限性,包括明显缺乏常识、难以捕捉专家的隐性知识、建造和维护大型系统这项工作的复杂性和成本,当这一点被越来越多的人所认识到时,人工智能研究再一次脱离轨道。

      20世纪90年代在人工智能领域的技术成果始终处于低潮,成果寥寥。反而是神经网络、遗传算法等科技得到了新的关注,这一方面是因为这些技术避免了专家系统的若干限制,另一方面是因为新算法让它们运行起来更加高效。

      神经网络的设计受到了大脑结构的启发。遗传算法的机制是,首先迭代生成备选解决方案,然后剔除最差方案,最后通过引入随机变量来产生新的解决方案,从而“进化”出解决问题的最佳方案。

      3、人工智能进步的催化剂

      截止到21世纪前10年的后期,出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素,尤其是一些核心技术。下面将对这些重要的因素和技术进行详细说明。

      1)摩尔定律

      在价格、体积不变的条件下,计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律,它以Intel共同创办人Gordon Moore命名。Gordon Moore从各种形式的计算中获利,包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前,先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现,因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天,我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子,现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。

      2)大数据

      得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器,这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断认识,用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂,这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算,比如图像、文本或者语音,通过把这些模型暴露在数据的海洋中,使它们得到不断优化,或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。

      3)互联网和云计算

      和大数据现象紧密相关,互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因,第一,它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的,因此它可以促进人工智能的发展。第二,它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。比如,有些研究人员使用类似Mechanical Turk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。

      4)新算法

      算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年,新算法的发展极大提高了机器学习的能力,这些算法本身很重要,同时也是其他技术的推动者,比如计算机视觉(这项科技将会在后文描述)。机器学习算法目前被开源使用,这种情形将促成更大进步,因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。

      4、认知技术

      我们将区分人工智能领域和由此延伸的各项技术。大众媒体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称这些技术为认知技术(下图),认知技术是人工智能领域的产物,它们能完成以往只有人能够完成的任务。而它们正是商业和公共部门的领导者应该关注的。下面我们将介绍几个最重要的认知技术,它们正被广泛采纳并进展迅速,也获得大量投资。

      1)计算机视觉

      是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如,一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

      计算机视觉有着广泛应用。其中包括,医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗;人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物;在安防及监控领域被用来指认嫌疑人;在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。

      机器视觉作为一个相关学科,泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里,计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体,因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究,而机器视觉则是“已经解决的问题”,是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大,计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。

      2)机器学习

      指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于,机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可用于做预测。比如,给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库,系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多,预测就会越好。

      机器学习的应用范围非常广泛,针对那些产生庞大数据的活动,它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外,这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色,比如计算机视觉,它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。现如今,机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一,在2011-2014年中这段时间内就已吸引了近十亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

    深度学习是机器学习的一个重要的扩展。

      3)自然语言处理

      是指计算机拥有的人类般文本处理的能力,比如,从文本中提取意义,甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式,但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本,例如自动识别一份文档中所有被提及的人与地点;识别文档的核心议题;或者在一堆仅人类可读的合同中,将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成,后者仅能针对简单的文本匹配与模式进行操作。请思考一个老生常谈的例子,它可以体现自然语言处理面临的一个挑战。在句子“光阴似箭(Time flies like an arrow)”中每一个单词的意义看起来都很清晰,直到系统遇到这样的句子“果蝇喜欢香蕉(Fruit flies like a banana)”,用“水果(fruit)”替代了“时间(time)”,并用“香蕉(banana)”替代“箭(arrow)”,就改变了“飞逝/飞着的(like)”与“像/喜欢(like)”这两个单词的意思。

      自然语言处理,像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布,举例来说,就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字,通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来,比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准,用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。

      因为语境对于理解“time flies(时光飞逝)”和“fruit flies(果蝇)”的区别是如此重要,所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄,这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈、自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义、以及自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文等。

      4)机器人技术

      将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中,这就催生了新一代的机器人,它有能力与人类一起工作,能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如无人机,还有可以在车间为人类分担工作的“cobots”,还包括那些从玩具到家务助手的消费类产品。

      5)语音识别技术

      主要是关注自动且准确的转录人类的语音。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题,在不同口音的处理 、背景噪音、区分同音异形异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难,同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术,再辅以其他技术,比如描述声音和其出现在特定序列和语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino’s Pizza最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

      6)专家系统

      上面提到的认知技术进步飞快并吸引了大量投资,其他相对成熟的认知技术仍然是企业软件系统的重要组成部分。这些日渐成熟的认知技术包括决策最优化——自动完成对复杂决策或者在资源有限的前提下做出最佳权衡;规划和调度——使设计一系列行动流程来满足目标和观察约束;规则导向系统——为专家系统提供基础的技术,使用知识和规则的数据库来自动完成从信息中进行推论的处理过程。

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