精华内容
下载资源
问答
  • 人工智能发展未来畅想 最近看了电影黑客帝国系列对其中的科幻生活有了很大的兴趣不觉有了疑问 现在的世界是否会如电影中一样呢人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢 在黑客帝国的世界里程序员成为了耶稣...
  • AI泰斗张钹:AI最重要的能力是知识,而不是...日前,中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹发表了题为《人工智能产业化面临的挑战》的演讲,用AI的经典案例,阐述了人工智能的“特点”与“雷区”。 以医疗...

    AI泰斗张钹:AI最重要的能力是知识,而不是数据

    阿尔法狗打败围棋高手、索菲亚任你问答、无人车陆续量产,人工智能正日益为人类社会带来不可思议的改变。人工智能一方面在不断挑战人类的想象力,一方面又显得十分智障,人工智能呈现出两种不同的面貌。

    日前,中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹发表了题为《人工智能产业化面临的挑战》的演讲,用AI的经典案例,阐述了人工智能的“特点”与“雷区”。

    医疗场景的例子而言,

    AI可进行肿瘤检测,但医院目前无法大规模应用这项技术。首先由于深度学习具有不可解释性,即AI不能像医生一样对病因进行有效解释,其更倾向于做出直接的的判断;其次因为AI其鲁棒性不够强,稍许噪声都会对机器产生很大干扰,其差别甚至会大到使机器将“雪山”识别成“狗”。

    因而,AI在医疗中需要解决三个问题,包括AI系统的可解释性和鲁棒性;个人数据的隐私和保护;规章与制度改革问题。尤其要解决解释性的问题,就需要AI学习医生的知识,用医生的知识去对病情进行解释,不然AI无法解释,也无法与医生进行交互。

    因而,实际上说,对人工智能来说最重要的能力是知识,而不是数据。机器应用数据的能力强于人类、人类应用知识的能力强于机器,如果不能两者结合起来,人工智能就无法很好与产业进行结合。

    而在更广的领域,人工智能要应用到具体场景,必须要满足下面的5个限制:
    有丰富的数据或者丰富的知识、完全信息、确定性信息、静态与结构性环境、单任务与有限领域。AI要实现,这五个条件缺一不可。

    AlphaGo:深度学习的大师,但桥牌不敌人类

    如AlphaGo打败李世石,成为AI发展史上的一个里程碑,AlphaGo抛弃了传统下棋程序的编程方法,创造性的利用机器学习来获取下棋的经验与直觉。其不仅学习了以往围棋大师们已下过的所有棋局——约几千万棋局,还通过强化学习(自己与自己对弈),学习了上亿个新棋局。
    这就意味着,AlphaGo下过的棋是任何一位围棋大师一生下过棋的几百上千倍。由于围棋棋局空间很大(约2x10170),在围棋几千年的历史中人类只是探索了其中的一部分,AlphaGo利用计算机的超强计算能力,不仅把人类已经探索过的空间加以优化,还探索了新的空间(即新的棋局)。正由于此,人类棋手在AlphaGo面前才显得十分被动。

    但张钹院士认为,研究AlphaGo不过是为了研究人工智能解决这类问题的方法以及可能达到的水平,其为完全信息博弈,信息完全和确定,遵循着完全确定的游戏规则演化,拥有静态与结构性环境。而计算机打麻将就难以超越人类,因为牌类是不完全信息博弈,因而人工智能学习比棋类困难。

    Watson:有限问答,对话系统推理能力差

    但Watson的智能仅体现在初步的智能推理上,开放领域的人机对话难以实现,如面向开放领域人机对话的索菲亚机器人就体现了这一缺陷。
    此前曾有一个中国记者给索菲亚提出了4个问题,其只答对了一个。询问「你几岁了」,索菲亚的回答是「你好,你看起来不错」;「你能回答多少问题呢」,其回答是「请继续,没听懂」;询问「你希望我问你什么问题呢」,索菲亚回答「你经常在北京做户外活动吗」……

    如上,目前开放领域的问答只能进行少量的智能推理,Watson已经算其中的佼佼者。而索菲亚,只能做娱乐和研究,不能进行产业应用,不然“离骗子也不会太远”。

    自动驾驶:不适应不确定性环境,犯错就是必然性错误

    而对于目前较为乐观的自动驾驶领域,可以通过数据驱动的方法,学习不同场景下的图象分割,并判别是车辆还是行人、道路等,然后建立三维模型,在三维模型上规划行驶路径,应用硬件可以做到实时。
    但目前自动驾驶依然不能解决所有问题,如果路况比较简单,行人、车辆很少,勉强可以使用,复杂的路况就难以实现。

    其主要原因在于,行人或司机都会有意无意破坏交通规则,使得数据驱动方法失效,各种各样的行为是难以用数据训练就能学习的。如果行人违反规则,计算机不能正确反应,就会造成不可避免的危险。而驾驶员的经验和知识,此时就变得尤为重要。
    从犯错误的概率来说,人类也优于人工智能:人类犯错误是偶然的;而机器一旦犯错误,就是系统性错误,必然错误。


    AlphaGo、Watson、自动驾驶…… 这些人工智能领域的典型代表和场景,也都存在着局限。因而,目前人工智能只能在丰富的数据或者丰富的知识、完全信息、确定性信息、静态与结构性环境、单任务与有限领域下才能更好发挥能力。

    但在不满足条件的情况下,人工智能产业化会很难走,这些就是创业的雷区。避开这些雷区,才能更少的造出“人工智障”。

    人工智能已到瓶颈!院士“联名”反深度学习,并指出AI未来发展方向

    机器学习的弊病

    当下,最常被提起的名词就是机器学习、深度学习和神经网络,用数学上集合里的概念去理解这三者之间的联系,他们之间依次是包含的关系,即机器学习包含深度学习,深度学习包含神经网络。其中,四层以上的神经网络就可以称之为深度学习,而深度学习是一种典型的机器学习。

    上世纪五十年代,神经网络这一算法结构出现,当时,它的正式名称应叫做感知机,但已经包含了输入层、隐含层和输出层这一经典的通用结构,并且随着隐含层层数的加深,对事情的描述就愈加精准。

    但是,神经网络是一种以输入为导向的算法,所以优质的结果一定取决于接近“无穷”量级的数据。因而,在2000年互联网革命没有爆发之前,它一直都处在无人问津的阶段。
    “老百姓概念里的‘大数据’和我们所认为的大数据是完全不一样的,就拿图像处理来说,数十亿的数据量看似量级很高,但对我们来说,它其实是‘小样本’。因为真正能够训练出好的模型的数据量,应当是趋于无穷的,所以即便是拥有了大量数据去训练模型,和理想的智能模型之间,也有着本质的差别。”从算法性质出发,加州大学伯克利分校电子工程与计算机系教授马毅也点出了当下这项火热技术的局限性。

    新方向探索

    数据处理方法、基本思想和技术思路

    1. 数据处理层面,语义向量空间或进一步拓宽入口。

    看见了技术的“天花板”,很多专家学者开始提出“小数据”的概念,然而清华大学人工智能学院院长张钹院士却不认为数据量的大小是当下的根本问题所在,他指出,传统的人工智能三要素将不能带来真正的智能。

    “评价人工智能获得的成果,我们可以从这五件事来看:深蓝打败人类国际象棋冠军;IBM在电视知识竞赛中打败了美国的前两个冠军;2015年微软在ImageNet上做图象识别,误识率略低于人类;百度、讯飞也都宣布在单句的中文语音识别上识别准确度略低于人类和AlphaGo打败了李世石。前两件事归为一类,后三件事可归为另一类。

    大家一致认为,这五件事得以发生的三要素是:大数据、算力的提升和非常好的人工智能算法。但我认为大家忽略了一项因素,就是这所有的成果必须建立
    在一个合适的场景下。”

    换言之,当下人工智能的发展避不开种种限制条件,因而智能的机器也只能够照章办事,没有任何灵活性,也达不到人们想要的智能,而这也就是当下AI的发展状态。

    那解决办法是什么呢?通过循序渐进,张院士在演讲中给出了思路,并指明语义向量空间这一技术方向。

    “首先,需要明确的是,现有的机器缺乏推理能力的原因在于它没有常识。”

    张钹院士通过实验验证,常识的建立确实会极大程度的提升机器的性能。而为机器建立常识库也成为人工智能企业进一步提升系统性能的第一步。“美国在1984年就搞了这样一个常识库的工程,做到现在还没完全做出来。可见,要走向真正的人工智能,有理解的人工智能,是一条很漫长的路。”

    但即使在建立常识库的基础上,做到有理解能力的人工智能依然不容易。想要提升智能的第二步,在张院士看来,就是将感性和知识的世界统一起来,而这将为人工智能的发展带来一次质的飞跃。

    “深度学习之所以能够极大的促进人工智能的发展,技术上的关键在于人们能够将获取的标量数据转变为向量,从而用到机器上。但至今为止,将行为(特征向量)和数据(符号向量)结合起来使用始终是科研的难点,而这就限制了机器变得更‘智能’。”

    不仅如此,从安全层面来看,纯数据驱动的系统也存在很大问题——鲁棒性很差,易受到很大的干扰。因而,在大量样本的训练下,系统仍会犯重大的错误。如商汤、旷视等头部企业也表示,即便训练出的系统模型准确率高达99%,但在实际应用中,系统仍然会犯很多“弱智”的错误。

    “我们现在想出的解决办法是这样的,就是把这特征向量空间和符号向量投射到一个空间去,这个空间我们把它叫做语义向量空间。”

    怎么做?张院士表示:

    第一,要通过Embedding(嵌入)把符号变成向量,尽量保持语义不丢失;
    第二就是Raising(提升),结合神经学科,把特征空间提升到语义空间。

    “只有解决这些问题,我们才能够建立一个统一的理论。因为在过去,对感知和认知的处理方法是不同的,因而两者不在同一维度,无法统一处理。但如果我们能够将感知和认知投射到同一空间,我们就可以建立一个统一的理论框架,并在语义向量空间里解决理解问题。这是我们的目标,但是这项工作是非常艰巨。”

    2. 基本思想的颠覆,模糊计算或是未来。

    “无论是知识图谱,语义向量空间还是当下的其他深度学习训练,它们都是基于概率统计理论,而模糊逻辑不是,它是以模糊集理论为基础的。”非常大胆的,从思想层面,美国犹他州立大学计算机系终身教授承恒达给出了颠覆性的想法。

    其实模糊逻辑并非全新的概念。1931年,Kurt G?del发表论文证明了形式数论(即算术逻辑)系统的“不完全性定理”,模糊逻辑诞生。而在1965年,美国加州大学的L.A.Zadeh博士发表的关于模糊集的论文,标志着人类首次用数学理论成功描述了不确定性。

    “现在的计算机领域,不是0就是1,而我们描述的是0到1之间的很多不确定性成分,其实,这一过程描述的是导致结果的原因。以两瓶水为例,一瓶水上标记‘是纯净水的概率是0.91’,而另一瓶水上标记的是‘水的纯净程度是0.91’,你会选择哪一瓶呢?显然,你会选择后者。这里的思考判断过程就是模糊逻辑,因为后者对于程度的描述本质上就是模糊的。”

    目前,类似于经典逻辑体系(微积分、线性代数、生物学等衍生学科),模糊逻辑也逐步形成了自己的逻辑体系。

    然而再好的技术,都需要结合应用去展现它的优势。在这一方面,承教授也是格外重视,于是他选择了乳腺癌的早期诊断研究领域。“到目前为止,我们的设计样本已经被全世界二十多个国家,五十多个团队用来使用。”

    在承教授看来,现有的技术存在着非常明显的不足,需要大家沉下心来去分析问题,从而探索到改进的方法。“现在大家都在模拟脑波中的电信号,但其实大脑里存在的不仅仅是电信号,还有化学反应。而很多人在做的医学图像处理,实际上只是做图像处理,却不是医学图像处理,它们之间是有着非常大的不同。”

    3. 技术思路:大繁至简

    当下,面对技术的毫无进展,AI公司的焦虑显而易见。不同于上面院士教授们给出的具体技术思路,马毅教授更像是科技界的“鲁迅”,他用PPT中一张张演讲稿中的优质论文做例,只为重新唤醒大家对于AI的思考。

    “神经网络,导入的数据有一个很小的改动,分类就会有很大的变化,这不是什么新发现,2010年,大家就遇到这样的问题,但至今没有解决。”演讲一开始,马毅就拎出了“老生常谈”,毫不留情的将一盆冷水浇到了众多对AI盲目乐观的人身上。

    对技术的不正确认知,马毅也在极力得纠正。
    “在人脸识别领域,要让算法具有鲁棒性,比写个AlphaGo要困难千倍。”
    “都说神经网络越大越好,这简直是胡说八道。”
    嬉笑怒骂间,从事研究数年,马毅给出了自己的思考方向:“真正的优质算法一定是最简单的,比如迭代、递归,还有经典的ADMM,这些简单的算法就很好,也很有用。”

    结束语
    接下来,人工智能技术的发展并不会乐观,尤其是产业发展将进入一个平缓期,但是这并不意味着学术界和产业界将无事可做。
    正如张钹院士指出的,“我们正在通往真正AI的路上,现在走得并不远,在出发点附近。但人工智能永远在路上,大家要有思想准备,而这也就是人工智能的魅力。”

    展开全文
  • 人工智能现状与未来知识.ppt
  • 大数据和人工智能未来发展趋势

    万次阅读 2017-12-15 18:11:47
    随着前段时间召开的全国互联网大会,将大数据和人工智能作为未来发展的新方向,那2018年大数据和人工智能会有怎样的发展趋势?  更多关注零售  在近期的大数据和人工智能的应用热潮中,几乎没有哪个领域像...

            随着前段时间召开的全国互联网大会,将大数据和人工智能作为未来发展的新方向,那2018年大数据和人工智能会有怎样的发展趋势?


      更多关注零售

      在近期的大数据和人工智能的应用热潮中,几乎没有哪个领域像人工智能这样可以让企业受益。无论是沃尔玛还是当地的母婴店,各地的企业似乎都在利用这些技术来降低管理费用,同时扩大业务范围。例如,客服人员可能会被人工智能助理彻底取代,但更重要的是,零售商可以通过人工智能跟踪他们的库存,而消费者的兴趣很快就会发生革命性的变化。

      随着越来越多的零售商将大数据和人工智能应用到他们的商业模式中,预计这个行业现在可以利用人力和机器的力量来获得更多的利润。此外,由于更多的企业加入并将其应用于自己的业务中,人工智能可能会继续得到更多的投资。

      暗数据的新纪元

      随着大数据的增长,利用暗数据获得商业成功的机会也将随之增加。所谓的暗数据就是企业正常商业活动期间搜集,处理,存储的数据。但这些数据通常无法用于诸如分析,商业关系或者是直接变现获利等目的。对于并不熟悉人工智能和数据管理领域的许多人来说,这种数据不断被证明是有用的。

    暗数据可能难以让人理解,但随着越来越多的企业投资人工智能,这些迷惑可能就会消散,并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。


      人工智能和云计算的结合

      随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境,其中许多公司将寻求加强其IT基础设施,并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大,人工智能越来越成为一种主流,随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担,这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。

      云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求,因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。

      更加智能的市场营销

      市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一,通过梳理大量的数据,企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者,将广告和交易直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。

            随着越来越多的公司试图利用自动算法来分类数据以找到潜在的客户,人工智能领域将受益于行业投资的增加。而实时定位可以为正确使用的公司带来20%以上的销售机会,这意味着采用人工智能可以获得十分丰厚的利润。

    展开全文
  • 人工智能发展趋势 据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国...

    人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。

    人工智能发展趋势

    据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状。
      在这里插入图片描述

    当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。

    今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。

    另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。
      在这里插入图片描述

    工业大数据

    2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。

    工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。

    IT的未来是人工智能

    这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。

    在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。
      在这里插入图片描述

    未来的计算能力

    人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。

    先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用

    随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。

    展开全文
  • AI落后人类的原因看大知识智能大数据面临的挑战 强在记忆能力和计算能力但是自我学习举一反三的能力还不如5岁孩子 面对未知环境的变化未知的任务决策能力很弱 AI智能 学习与创新的能力理解尤其是对整体环境的理解...
  • 2019年总结人工智能未来发展趋势

    千次阅读 2019-01-14 00:15:52
    据研究人员称,大多数零售商都致力于将人工智能未来发展趋势用于销售和营销目的。该公司指出AI有可能在整个价值链中使用。 “我们的研究表明,在部署人工智能时,组织明确不平衡成本,数据和投资回报率,只有少数...

    据研究人员称,大多数零售商都致力于将人工智能未来发展趋势用于销售和营销目的。该公司指出AI有可能在整个价值链中使用。

    人工智能未来发展趋势

    “我们的研究表明,在部署人工智能时,组织明确不平衡成本,数据和投资回报率,只有少数人考虑到客户的痛点,”雅各布斯评论道。

    “如果要实现长期人工智能增长及其带来的所有好处,这两个因素需要给予相同的权重。”

    研究了400名实施AI的全球零售商;按收入占全球零售市场的23%。此外,还包括全球最大的250家零售商的收入公布数据。

    超过四分之一(28%)的零售商在2018年部署了AI,而2017年仅为17%。至于失业的担忧,71%的零售商表示人工智能正在创造就业机会。然而,68%的角色属于高级水平,可能超出低技能零售工人的范围,AI可能会取代。

    目前,75%的人表示人工智能并未取代其组织中的任何工作。

    展开全文
  • 未来人工智能发展趋势

    万次阅读 多人点赞 2019-01-23 12:02:25
    人工智能(AI)是物联网及工业4.0发展的核心。尤其,当特斯拉(Tesla)推出电动车及苹果(Apple)发表新机iPhoneX推出FaceID之后,让市场体验到AI芯片的无限商机。同时,AI应用接受度越高的国家,将对其GDP产生贡献愈大,...
  • 目前来看,未来AI发展有八大新趋势趋势一:AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力 人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素,是人工...
  • 人工智能未来发展论文

    万次阅读 多人点赞 2019-07-19 14:57:59
    以下是小编整理分享的人工智能未来发展论文的相关文章,欢迎阅读! 人工智能未来发展论文 人工智能未来发展论文篇一 人工智能的应用与发展研究 摘 要:人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能,实现...
  • 未来人工智能的几个发展方向趋势!其实现在大家对于人工智能(ArtificialIntelligence),简称AI。已经是不在陌生的了,而我们说的AI其实就是在研究、发展和扩展人类智能理论、方法、技术和应用系统是一门新兴的...
  • 人工智能发展未来畅想 最近看了电影黑客帝国系列对其中的科幻生活有了很大的兴趣不觉有了疑问现在的世界是否会如电影中一样呢人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢 在黑客帝国的世界里程序员成为了耶稣控制...
  • 人工智能(AI)已成为多国科技发展领域的“香饽饽”,各国政府以及多家大企业也都不甘示弱,争相砸重金支持该领域的发展,各种创新因此如雨后春笋般喷薄而出。 此外,新冠肺炎疫情的肆虐迫使我们进一步加大对于技术...
  • 题目要求】H42答案圈计算机科学的未来趋势人工智能的一种,它是人类思维的研究和仿真,最终能够使人喜欢思考,为人类服务,帮助人们解决问题。随着科技越来越与人类生活相结合,随处可见的人工智能,让生活越来越...
  • 吴恩达教授(美国斯坦福大学计算机科学系和电子工程系...结合头部企业、机构研究院的产业前瞻与趋势洞察,现将2021年人工智能产业五大发展趋势概括如下: 趋势一:打破传统,人工智能正在创造更多可能 未来几十年,.
  • 页码 页 / 总页数 NUMPAGES 总页数 总页数 页 人工智能发展现状及未来 导读我根据大家的需要整理了一份关于人工智能发展现状及未来的内容具体内容人工智能发展究竟是如何的一个过程那么人工智能未来发展又是如何...
  • 1;4;5;6;Deepashri Varadharajan;...From AI-assisted diagnostics;12;13;The NExTT frameworks 2 dimensions;Emerging trends in artificial intelligence;25 trends disrupting the AI value chain;20;21;22
  • 医学人工智能发展现状及未来方向.pdf
  • 人工智能发展趋势和行业岗位

    千次阅读 2021-11-13 12:16:17
    1 人工智能未来发展十大趋势 2 人工智能产业岗位分布 2.1人工智能产业技术架构 2.2 人工智能产业岗位分布 2.2.1人工智能产业人才技术岗位分布 2.2.2人工智能产业技术人才结构 2.2.3各产业人才结构分布图 3...
  • 本文研究全球及中国市场网络安全中的人工智能AI)现状及未来发展趋势,侧重分析全球及中国市场的主要企业,同时对比北美、欧洲、日本、中国、东南亚、印度等地区的现状及未来发展趋势。 2020年全球网络安全中的...
  • 趋势1:人工智能技术进入大规模商业化阶段,人工智能产品全面进入消费市场。... 人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几...
  • 浅论人工智能的发展进程及未来发展方向从“数据处理”到“知识处理”层面介绍了计算机对人工智能的影响,Al的含义及其出现对信息技术科学发展的深厚影响,科学技术研究的三种方法计算、模拟和仿真的作用,现有算法对...
  • 1.行业bai垂直领域应用 人工智能市场在零售、交通运输和自...鉴于医疗保健专业人员在阅读剂量指示、或诊断数据方面难免会经常犯错,智能AI系统通过具有图像识别和光学字符辨识的功能对所有的数据进行二次检查,以减少此
  • 浅论人工智能的发展进程及未来发展方向 浅论人工智能的发展进程及未来发展方向 从数据处理到知识处理层面介绍了计算机对人工智能的影响 Al 的含 义及其出现对信息技术科学发展的深厚影响科学技术研究的三种方法计算...
  • 浅论人工智能的发展进程及未来发展方向 浅论人工智能的发展进程及未来发展方向 从数据处理到知识处理层面介绍了计算机对人工智能的影响 Al 的含 义及其出现对信息技术科学发展的深厚影响科学技术研究的三种方法计算...
  • 自2016年人工智能元年开始,世界范围内掀起了一轮新的技术和应用革命,随着AlphaGo人机大战,人工智能成为热词,正式拉开了新科技时代的帷幕,信息革命将为人类开创前所未有的崭新世界。科技对人类社会的影响将超出...
  • 人工智能发展趋势综述

    千次阅读 2019-08-19 10:07:08
    引用自:基于人工智能技术的25个行业发展趋势,张肇聿,王一琳,李 志 ##一、前言 ​ 市场研究机构CB-Insights公司于2019年1月发布了一项有关人工智能应用前景的报告,报告中总结了25个行业发展趋势,并分别以市场...
  • 人工智能未来发展的思考人工智能的未来假如机器像人类一样思考 人工智能的未来   我们思考人工智能向何而去,就要了解人工智能从何而来。1956“人工智能 AI”这一概念首次被提出,这标志着人工智能科学的诞生。到...
  • 8月21日,在澳大利亚墨尔本正式开幕的2017国际人工智能联合大会(IJCAI)上,2000多名世界顶级AI专家齐聚一堂,探讨这些前沿问题。 国际人工智能联合大会是引领AI研究的国际性会议,吸引了创历史纪录的主会投稿量及参...
  • 人工智能相关技术刚刚越过曲线高峰处于狂热期是推动透明化身临其境体验技术发展的主要动力 涉及透明化身临其境体验的人本技术如智能工作空间互联家庭增强现实虚拟现实脑机接口是拉动另外两大趋势的前沿技术 数字平台...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 123,462
精华内容 49,384
关键字:

人工智能未来发展方向