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  • AI之风吹拂地球,惊喜与担忧一起来到了人类面前。毫无疑问,全球经济想要在有序、可控、安全的前提下发展AI。于是我们可以看到在AI领域,越来越多的科技公司开始响应社会经济...
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    当AI之风吹拂地球,惊喜与担忧一起来到了人类面前。


    毫无疑问,全球经济想要在有序、可控、安全的前提下发展AI。于是我们可以看到在AI领域,越来越多的科技公司开始响应社会经济的呼唤,建立产业间的“全球命运共同体”。


    几年来,各种关于AI全球产业组织与跨国峰会不断崛起,但令人有点尴尬的是,在这场AI盛宴中,很少看到中国AI界的身影。


    有国内媒体评论说,中国科技企业似乎在这场全球盛世中患上了失语症。讨论重大AI议题、全球AI产业责任的顶级产业会议与产业组织,似乎总是见不到中国公司,或多或少令人感觉遗憾。


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    好在最近开始有好消息传来。美国时间10月16日,著名的全球AI产业联盟Partnership on AI在最新公告中,表示欢迎首位中国新成员百度加入,并称此次合作是“建立一个真正全球性合作组织的重要一步”。


    其实这早有预料,很多国际媒体和分析师都断定,第一家加入PAI的中国公司必然是百度。


    这是什么原因呢?加入PAI这件事的背后,又彰显出百度怎样的战略思考与全球野望?想要解释这些问题,我们必须先从PAI为何重要开始说起。


    地表最强AI组织,

    终于迎来了中国成员


    看过《复仇者联盟》的小伙伴肯定很熟悉一个套路:为了地球安全与世界和平,各种超级英雄会在关键时刻聚在一起。


    而Partnership on AI就可以看做AI巨头组成的“复仇者联盟”。这个成立于2016年9月28日的AI产业联盟,是由世界五大科技巨头Google、Facebook、IBM、亚马逊和微软共同联合组建的。换言之,国际范围内的AI五大高手搭建了基于AI行业的产业平台,神似《射雕》里的华山论剑。


    作为一个非营利机构,PAI是最强AI公司之间的联盟。其价值在于能够方便AI巨头们在社会民生、产业安全、机器伦理等问题上有个能够快速达成共识的平台。而PAI的共识也可以看做AI行业共同维护的某种准则,以此来加强全人类对AI的掌控能力。因此,PAI被无数媒体誉为世界最强大的人工智能组织。而随着组织发展,苹果、英特尔、索尼等AI巨头陆续加入其中,可谓今天你能想象到的欧美AI大公司,都在PAI中占据了一席之地。


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    但是只有欧美科技公司的地方,真的能够叫做“国际化”吗?事实上,在PAI建立初期,就有舆论揣测接下来的加入者是谁,当时与苹果并列呼声最高的就是百度。当中国AI以肉眼可见的速度快速增长,顶级产业问题中缺少中国企业,似乎是令人费解的。


    果不其然,刚刚PAI迎来了第一位中国成员。针对这次百度的加入,PAI官方评论说,在中国,人工智能技术的发展和应用势头强劲。如果没有中国的参与,那么有关人工智能前景的讨论就是不完整的。


    而中国AI势力的代表,就是百度。


    东方名片:

    为什么百度代表中国声音?


    为什么顶级国际组织寻找的中国盟友,只能是百度?


    虽然百度加入PAI刚刚印证了这点,但即使回顾更早些时候的全球AI动态,也可以清晰发现在众多国际会议、顶级AI学术活动,以及前沿AI领域探索,我们总是能看到百度作为中国AI的代表。


    百度早在2013年就开始布局人工智能,成立深度学习研究院。经过长期积累,目前百度已经在多个AI领域具备全球影响力和产业前沿探索能力、全球研发能力。


    与普遍经历高速崛起的中国AI产业相比,百度的技术、人才、影响力沉淀都是经历时间与产业周期检验的。可以看到,三个因素支撑了百度成为这张代表中国加入世界顶级产业组织的东方名片:


    1、全球影响力最强:迄今为止,百度建立了完善的全球研发与学术体系。在去年CES期间,百度Apollo自动驾驶车辆曾经刷爆北美,成为海外媒体的热议焦点。而语音识别、NLP等领域长期占据世界纪录,也让世界AI产业与开发者,更加认同百度在AI产业链中的存在价值。


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    2、产业线最完整。众所周知,PAI的组织目标,是探讨AI为人类造福的可能,以及相关产业关系的构建,那么AI产业的完整度、体系化能力,就很可能成为判定一家AI公司价值的标准。百度依托强大的研发体系、百度大脑、昆仑芯片,建立了最全面的AI产业组织,布局了DuerOS、Apollo、AIG,百度云的ABC体系,实现众多AI核心产业的生态化、商业化与矩阵化,是科技公司在AI产业问题中最具发言权的。而在这些领域百度的积累,也同样是世界AI产业所重点关注和高度需求的。


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    3、前沿探索最深入。在深度学习、机器视觉、深度语义理解等领域,百度的探索远超过一家科技公司界限,占据了学术领域重要位置。当AI面临经济安全、伦理法律等复杂问题,PAI需要的是更多具有前瞻性能力与承担AI责任意愿的盟友,这既符合PAI探索前瞻,布局未来的要求,也恰恰是百度在中国AI产业中的代表性定位。


    种种原因支撑着百度在越来越多的舞台上成为中国AI的名片。而显然加入PAI并不是百度的终极目标,而是一个见证和开始,背后映射出百度已经加入国际AI核心层,更多地参与到全球AI进程中,才是百度真正的战略意义。


    远洋舰与通天塔:

    眺望远方的百度


    迄今为止,PAI组织的三大工作分别是:人工智能与劳动、经济的关系;安全关键的人工智能;公平、透明和负责任的人工智能。


    这三大探索领域,本质上是今天AI企业所肩负的社会、经济责任,与在未来探索中所应履行的共识与规则。随着百度加入PAI,真正开启的将是百度承担更多国际责任,履行“中国AI航母”的全球义务。


    对于百度来说,航程才刚刚开始。在谈到加入PAI时,百度公司总裁张亚勤提出 “随着人工智能技术的不断发展和其应用的扩大,我们意识到,加入这个探讨AI发展前景的全球性机构十分重要。确保人工智能的安全性、公平性和透明性不应该是事后的想法,而是我们在构建每一个项目或系统时应该认真考虑的事。AI领域变革性技术的影响是没有国界的,我们期待分享自己的见解,同时也向国际同行学习”。


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    由此可见,AI全球化浪潮带来的机遇与挑战,正在成为百度新的战略方向与机遇。加入PAI,开启国际AI产业核心话语权,可以被看做百度走向国际化与前沿探索上的又一个里程碑。以此为起点,百度将可能搭建出两个中国AI产业梦寐以求的东西:远洋舰和通天塔。


    所谓远洋舰,是指AI产业的全球化布局、技术与产品出海,以及品牌全球影响力。加入PAI既是对百度这些能力的认可,也是又一次加持。以Apollo为例,百度很可能开启又一轮出海浪潮,以及全球化产业聚合。


    另一方面,PAI在百度加入时表示,人工智能伦理问题的的讨论并不只在硅谷或布鲁塞尔。换言之,世界AI领域已经开始认识到以百度为代表的中国公司,能够探索AI前沿问题以及与人类的关系,并在这个领域承担更多时代责任。AI作为掀起生产力革命的技术,事关未来全人类的通天塔。走进全球核心AI话语圈层的百度,正在AI言论上建立起自己的话语权,同时这也是中国AI面向更广阔未来的一次尝试。


    当AI兴起,百度已经开始眺望时间与空间上的远方,中国AI还有漫长的新征程等待开启。

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  • 据外媒报道,Partnership on AI在最新公告中欢迎首位中国新成员百度加入,并称此次合作是“建立一个真正全球性合作机构的重要一步”, 未来百度将与Partner...
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    据外媒报道,Partnership on AI在最新公告中欢迎首位中国新成员百度加入,并称此次合作是“建立一个真正全球性合作机构的重要一步”, 未来百度将与Partnership on AI中的其他成员一同致力于AI研发标准和全球性AI政策制定,让AI技术健康发展,造福更多人。

     

    两年前,在人工智能可能造成的潜在威胁成为人们普遍关心的话题后,美国几家顶级科技巨头,包括Facebook、亚马逊、谷歌、IBM、微软,牵头成立了人工智能组织——The Partnership on AI(PAI),旨在为人工智能的发展设计出保障措施。具体而言,该组织希望为人工智能搜索制定道德规则,包括确保搜索服务不违反国际公约和人权。随着机构发展,苹果、英特尔、索尼等AI领头企业陆续加入其中。

     

    一直以来,这个试图找出更安全的方法来开发一种具有全球影响力的技术的组织来说,中国成员的缺席是其一个明显的弱点,毕竟在人工智能领域,中国的互联网企业一直在竞相追赶美国同行,而在政府层面,中国也制定了相关的政策,希望能成为AI方面的领导者。

     

    目前,The Partnership on AI已经扩展到了50多家公司,学术研究机构及民间组织,但到目前为止,这些成员没有一个来自中国。百度的加入,使其成为了这一联盟的首家中国企业。

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    本周二,The Partnership on AI称百度一直将人工智能的“安全性和可控性”列为高度优先事项,并表示将“继续在中国和世界各地增加新成员”。事实上,在中国的科技企业中,百度在AI领域已经处在了一定的领先地位,特别是自动驾驶方面,该公司还专门启动了名为Apollo的项目。

     

    除了核心的搜索业务外,百度还将这项技术用于与Alexa类似的语音助手DuerOS上,并为其他使用其云计算服务的公司提供支持。不过,在人工智能的发展中,百度不能掉以轻心,因为其竞争对手,像阿里巴巴和百度也在加紧对AI进行大举投资。

     

    对于加入The Partnership on AI,百度总裁张亚勤表示,“基于此次合作,已经启动了三个工作组”。他说,“随着人工智能技术的不断进步和人工智能应用的不断扩展,我们认识到加入这个探讨AI发展前景的全球性机构十分重要。确保人工智能的安全、公平和透明不应该是事后的想法,而是我们在构建每一个项目或系统之初时,就应该予以优先考虑的。AI领域变革性技术的影响是没有国界的,因此我们期待分享自己的见解,并从国际同行那里学习。”

     

    该组织表示,百度在人工智能方面的研究专家将会编入到现有的三个工作小组之中,这些工作组的研究范围涵盖了人工智能对就业和经济的影响;人工智能可能带来的安全风险;以及确保技术公平、透明和负责任的方法。另外,百度的加入标志着PAI进入中国的开始,随着未来的继续发展,将继续在中国和世界各地吸纳新的成员。

    (文中图片来自网络)

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  • ai人工智能操控什么意思Beyond the already complex challenge of implementing AI, some companies have started analyzing the possible benefits of building an AI Decentralized Autonomous Organizations (AI ...

    ai人工智能操控什么意思

    Beyond the already complex challenge of implementing AI, some companies have started analyzing the possible benefits of building an AI Decentralized Autonomous Organizations (AI DAOs).

    除了实施人工智能已经很复杂的挑战之外,一些公司已经开始分析建立人工智能分散式自治组织(AI DAO)的可能收益。

    During my latest mission, I had to help create new business models, identify the right AI approach, and create a roadmap for the creation of several AI DAOs proof of concepts. Indeed, we believe that these data-driven and fully-automated organizations will become a major threat to most traditional organizations in the years to come.

    在我的最新任务中,我必须帮助创建新的业务模型,确定正确的AI方法,并为创建多个AI DAO概念证明创建路线图。 的确,我们相信,在未来几年中,这些由数据驱动且完全自动化的组织将成为大多数传统组织的主要威胁。

    In this article, I will help you understand what we mean by Decentralized Autonomous Organizations (DAOs), their strategic importance from a business model perspective as well as the key role of AI in the rise of DAOs.

    在本文中,我将帮助您了解分布式自治组织(DAO)的含义,从业务模型的角度看它们的战略重要性以及AI在DAO兴起中的关键作用。

    权力下放的自治组织 (Decentralized Autonomous Organization)

    Let’s start by defining the key concept of this article.

    让我们从定义本文的关键概念开始。

    Decentralized autonomous organization (DAO): An organization that is run through rules encoded as computer programs called smart contracts. (1)

    分散式自治组织 ( DAO ):通过规则编码的组织,这些规则编码为称为智能合约的计算机程序。 ( 1 )

    The goal of a DAO is to create an organization that can function without “human” hierarchical management.

    DAO的目标是创建一个无需“人工”分级管理即可运作的组织。

    In theory, any interaction between humans and organizations can be expressed as a contract. Smart contracts (information transmission and enforcement of contracts) built on Blockchain technology enable us to construct these kinds of organizations based on the cloud. The goal is to be able to automate all management and administrative functions. The AI aspect of an AI DAO can be related to independent agents that autonomously take decisions.

    从理论上讲,人与组织之间的任何交互都可以表示为合同。 基于区块链技术的智能合约(信息传输和合约执行)使我们能够基于云构建此类组织。 目标是能够使所有管理和管理功能自动化。 AI DAOAI方面可以与自主进行决策的独立代理相关。

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    DAOs represent not only a technological revolution. Indeed, an AI DAO could create its own products and services using AI agents and sell them while the profits would go to human beings. I believe that DAOs will play a significant role as soon as universal income becomes implemented in several countries.

    DAO不仅代表着技术革命。 的确,一个AI DAO可以使用AI代理创建自己的产品和服务,然后出售它们,而利润却归人类所有。 我相信,一旦在几个国家实施普遍收入,DAO将发挥重要作用。

    Three ways to be involved in a DAO.

    参与DAO的三种方式。

    1. You can buy shares/ cryptocurrency/ tokens 2. They can be granted to you3. You can earn them performing specific tasks for the DAO

    1.您可以购买股票/加密货币/代币。2.它们可以授予您3。 您可以让他们执行DAO的特定任务

    The earning part can be related to either active or passive work. For instance, finding bugs, developing software or any task that is required by the DAO. Passive working can mean sharing something, such as your computer processing cycles, storage, or even your data.

    收入部分可以与主动或被动工作有关。 例如,查找错误,开发软件或DAO所需的任何任务。 被动工作可能意味着共享某些东西,例如您的计算机处理周期,存储甚至数据。

    Indeed, a DAO is a computer algorithm that implements token ownership rights, contractual obligations, and business logic rules. When all these things are combined, we obtain an autonomous, data-driven, transparent company run via smart contracts that distribute value among its virtual shareholders.

    实际上,DAO是一种计算机算法,可实现令牌所有权,合同义务和业务逻辑规则。 当所有这些东西结合在一起时,我们就可以通过智能合约在虚拟股东之间分配价值,从而获得一个自主的,数据驱动的透明公司。

    Smart Contracts: A self-executing contract with the terms of the agreement between buyer and seller being directly written into lines of code. The code and the agreements contained therein exist across a distributed, decentralized blockchain network. (2)

    智能合约: 一种自动执行的合约,买卖双方之间的协议条款直接写入代码行中。 其中包含的代码和协议跨分布式,分散的区块链网络存在。 ( 2 )

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    Based on my experience, only a few decentralized autonomous organizations (DAOs) already exist, but their rules are well established as smart contracts. The organization can perform actions, but I have not seen a system that makes independent decisions. Most of the time, it follows the rules the smart contract developer wrote.

    根据我的经验,只有几个分散的自治组织(DAO)已经存在,但是它们的规则已经很好地建立为智能合约。 该组织可以执行操作,但是我还没有看到可以做出独立决策的系统。 大多数时候,它遵循智能合约开发人员编写的规则。

    Our goal is to build an organization that requires no human input and can not only function well but also makes independent thoughtful changes to its structure.

    我们的目标是建立一个无需人工干预,不仅运作良好而且对结构进行独立,周到的更改的组织。

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    战略重要性 (Strategic Importance)

    For several reasons, we believe that the ability to develop a DAO will be fundamental in the future. Compared with current organizatins, DAOs have several competitive advantages.

    由于多种原因,我们认为开发DAO的能力将在未来变得至关重要。 与目前的organizatins相比,DAO具有许多竞争优势。

    Due to the lack of hierarchical structure, the innovation process within an DAO is potentially significantly better compared with a traditional organization. In a DAO, every innovative idea can be put forward by anyone and considered by the entire organization.

    由于缺乏层次结构,与传统组织相比,DAO中的创新过程可能明显更好。 在DAO中,任何人都可以提出每个创新想法,并由整个组织考虑。

    From an operational cost, having humans at the edges while benefiting from automation and AI independent agents is a major game-changer.

    从运营成本上讲, 让人们处于优势地位,同时受益于自动化和独立于AI的代理,这是一个主要的游戏规则改变者

    DAOs represent a new step in the evolution of business organizations. We believe that the convergence of several technologies (AI, Blockchain, etc.) will create not only new business models but also new types of organizations that could compete with some of our business units.

    DAO代表着业务组织发展的新步骤。 我们相信,多种技术(人工智能,区块链等)的融合将不仅创造出新的业务模型,而且还将创造出可以与我们某些业务部门竞争的新型组织。

    As such, it is key for large firms to start anticipating the impact of DAOs. We also expect to see a growing number of small independent DAOs in which everyone can easily invest. For this reason, it could be strategic to create our own AI DAOs and share ownership with our customers. This shift would have major repercussions on the way customers and organizations interact with each other.

    因此,对于大公司而言,开始预见DAO的影响至关重要。 我们还希望看到越来越多的小型独立DAO,每个人都可以轻松投资。 因此,创建我们自己的AI DAO并与我们的客户共享所有权可能具有战略意义。 这种转变将对客户和组织之间的交互方式产生重大影响。

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    Made by Vitalik Buterin
    由Vitalik Buterin制造

    We might enter an era in which most companies could be run by an AI (in the future, probably an AGI) and interact with each other. This potential “AI-to-AI economy” (3) represents a major threat to our existing business models. Many companies could disappear due to a lack of competitiveness compared with DAOs. We ask ourselves questions such as:

    我们可能会进入一个时代,在这个时代中,大多数公司都可以由AI(将来可能是AGI)来运作,并相互交流。 这种潜在的“ 人工智能到人工智能经济 ”( 3 )对我们现有的商业模式构成了重大威胁。 与DAO相比,许多公司可能会由于缺乏竞争力而消失。 我们问自己一些问题,例如:

    • How can we remain competitive against an organization that better leverages data and has way less operational costs?

      我们如何才能与组织更好地利用数据并降低运营成本的组织保持竞争力?
    • How would our customers react to an AI DAO selling similar products?

      我们的客户对销售类似产品的AI DAO有何React?

      How would our customers react to an AI DAO selling similar products? “Why buy products from a company for which you are just a customer when you can buy these same products from an AI DAO and be an investor?

      我们的客户对销售类似产品的AI DAO有何React? “当您可以从AI DAO购买相同产品并成为投资者时,为什么要从您只是客户的公司购买产品?

    • Can we build “internal” AI DAOs and transform our customers into investors?

      我们可以建立“内部” AI DAO并将客户转变为投资者吗?

    新业务模型,路线图和用例 (New Business Models, Roadmap and Use Cases)

    Theoretically, I believe AI DAOs are the most cost-effective and open business model ever conceived. Due to the nature of DAOs (requires no employees or executive managers), these organizations can survive on almost impossible margins, and only need to cover the cost of existing.

    从理论上讲,我相信AI DAO是有史以来最具成本效益和开放性的业务模型。 由于DAO的性质(不需要员工或执行经理),这些组织可以勉强维持生存,仅需支付现有成本即可。

    Any business can benefit from a model with DAO-like ambitions.

    任何企业都可以从具有DAO抱负的模型中受益。

    Our roadmap is to implement an AI DAO concept progressively. It could begin with the automation of a small percentage of both managerial and administrative roles, but these percentages would increase over time as the company becomes more data-driven and smart contracts handle more and more complex tasks.

    我们的路线图是逐步实施AI DAO概念。 它可以从一小部分管理和行政角色的自动化开始,但是随着公司变得越来越受数据驱动和智能合约处理越来越复杂的任务,这些百分比将随着时间的推移而增加。

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    Moreover, we view DAOs as a construct that will have degrees of purity in its implementation. There will be cases where only a % of a company operates like one.

    此外,我们将DAO视为一种在实现过程中具有一定程度纯度的构造。 在某些情况下,只有百分之一的公司会像一个公司那样运作。

    When it comes to concrete use cases, I have selected/identified the following ones:

    对于具体的用例,我已经选择/确定了以下几个用例:

    • Use case #1 — MarketingAn AI DAO in which where the AI selects the best companies or users to place ads with. After each marketing cycle, the AI would evaluate the ROI and adjust its marketing actions accordingly. The idea would be to create a virtuous circle, thanks to a feedback loop, to help the organization always adapt.

      用例1-营销 AI DAO,AI在其中选择最佳公司或用户来投放广告。 在每个营销周期之后,AI将评估ROI并相应地调整其营销行动。 借助反馈循环,该想法将是创建一个良性循环,以帮助组织始终适应。

    • Use case #2 — ArtUsing generative models (GANs), we can create AI DAOs that trade their creations and distribute profits as cryptocurrency tokens to their shareholders. An AI could identify new trends (NLP on social media), create its own object(3D printing), and sell it online using autonomous agents (specific website). The profit would be distributed using cryptocurrencies.

      用例2 —艺术使用生成模型(GAN),我们可以创建AI DAO,以交易其创作并将利润作为加密货币代币分配给其股东。 AI可以识别新趋势(社交媒体上的NLP),创建自己的对象(3D打印),并使用自主代理(特定网站)在线出售它。 利润将使用加密货币进行分配。

    • Use case #3 — Vending Machine

      用例#3 —自动售货机

      An AI DAO related to vending machines could be used to not only takes money and deliver a snack in return but also use that money to automatically re-order the goods. The machine would also manage cleaning services and pay its rent all by itself. It has no managers, all of those processes were pre-written into code. (

      与自动售货机相关的AI DAO不仅可以用来收钱和交付零食来回报,还可以使用这笔钱自动重新订购商品。 该机器还将管理清洁服务,并自行支付租金。 它没有管理器,所有这些过程都已预先编写为代码。 (

      4)

      4 )

    We are on the verge of a massive revolution when it comes to business models. Indeed, it would become possible for people to select and contribute to hundreds of different business models at the same time.

    在商业模式方面,我们正处于一场大规模革命的边缘。 的确,人们可以同时选择数百种不同的业务模型并做出贡献。

    We envision a future in which people could search for any type of business they like, evaluate the different roles available, and/or invest in them. Compensation would be performance-based, allowing each individual to fully control the income they receive.

    我们设想了一个未来,人们可以搜索自己喜欢的任何类型的业务,评估可用的不同角色和/或对其进行投资。 薪酬将基于绩效,使每个人都能完全控制他们获得的收入。

    人工智能 (AI)

    As you may already know, most current AI solutions help in the decision-making process but rarely learn from their actions and optimize the decisions made by themselves. Often, the most obvious way to fix this situation is to re-train the model based on newly available data and labels.

    您可能已经知道,大多数当前的AI解决方案都有助于决策过程, 但很少能从其行动中学习并优化自己做出的决策。 通常,解决此问题的最明显方法是根据新近可用的数据和标签重新训练模型。

    Adaptive ML and improvements in understanding causality might be required to address the capability to learn from mistakes. As such, I would not say that AI is already mature for a complex AI DAO.

    为了解决从错误中学习的能力,可能需要自适应ML和对因果关系的理解上的改进。 因此,我不会说AI对于复杂的AI DAO已经很成熟。

    We have built our PoCs of decentralized organizations using AI agents responsible for carrying out network decisions. This approach offers more scalability. For instance, rather than voting for every action, “investors can simply relay their preferences to the AI agent” (5). These millions of micro-decisions can then be autonomously addressed by the network’s AI agents.

    我们已经使用负责执行网络决策的AI代理建立了分散组织的PoC。 这种方法提供了更大的可伸缩性。 例如,“而不是为每个动作投票”,“投资者可以简单地将其偏好传达给AI代理”( 5 )。 然后,网络的AI代理可以自动解决数百万个微决策。

    Ideally, we are trying to build a system, in which different AIs could look for different parameters (e.g. branding, human resources, etc.) and take the best possible decisions both for the employees and shareholders.

    理想情况下,我们正在尝试构建一个系统,在该系统中,不同的AI可以寻找不同的参数(例如品牌,人力资源等),并为员工和股东做出最佳决策。

    Indeed, AI DAOs can combine multiple algorithms performing different sub-tasks and have access to the training data exchanged on the network. The idea is to create one gigantic feedback loop where the system would constantly learn from actions and customer data.

    实际上,AI DAO可以组合执行不同子任务的多种算法,并可以访问网络上交换的训练数据。 这个想法是创建一个巨大的反馈循环 ,系统将不断从操作和客户数据中学习。

    AI is also essential to the idea of self governance. A particular example is when the DAO discusses projects that are related to funding. In this scenario, the autonomous agent must first confirm that they are in harmony with the core values and goals.

    人工智能对于自我治理的思想也至关重要。 一个特定的例子是DAO在讨论与资金相关的项目时。 在这种情况下,自治代理必须首先确认它们是否与核心价值观和目标保持一致。

    We have identified two to three possible AI architectures related to AI. However, others can exist. Moreover, one path can be combined with other paths. (6)

    我们已经确定了与AI相关的两到三种可能的AI体系结构。 但是,其他可能存在。 而且,一个路径可以与其他路径组合。 ( 6 )

    The first one is impossible to achieve today since we have not succeeded yet in the creation of an Artificial General Intelligence (AGI). Imagine an AGI system leveraging smart contracts, in charge of running the organization and interacting with token holders (humans).

    由于我们还没有成功创建人工智能 (AGI),所以今天不可能实现第一个。 想象一下一个利用智能合约的AGI系统,该系统负责管理组织并与代币持有者(人类)互动。

    Artificial General Intelligence: A machine capable of understanding the world as well as any human, and with the same capacity to learn how to carry out a huge range of tasks.(7)

    人工智能:一种能够理解世界以及人类的机器,并且具有学习如何执行各种任务的相同能力。( 7 )

    As of today, we believe that relying on AI agents seems to be the most scalable solution. Our internal projects are based on this approach. We often rely on reinforcement learning algorithms.

    截止到今天,我们相信依靠AI代理似乎是最具可扩展性的解决方案。 我们的内部项目基于这种方法。 我们经常依靠强化学习算法。

    AI Agents: Autonomous entity that acts, directing its activity towards achieving goals, upon an environment using observation through sensors and consequent actuators. Intelligent agents may also learn or use knowledge to achieve their goals. They may be very simple or very complex.

    AI代理:一种自治实体,通过使用传感器和相应的执行器进行观察,在环境中采取行动,将其活动指向实现目标。 智能代理也可以学习或使用知识来实现​​其目标。 它们可能非常简单或非常复杂。

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    缺点与障碍 (Disadvantages & Obstacles)

    While trying to build a first DAO proof of concept, I realized that there are many issues to tackle such as technology limitations, complexity and ethical issues :

    在尝试建立第一个DAO概念证明时,我意识到有很多问题要解决,例如技术局限性,复杂性和道德问题:

    First of all, it is key to remind everyone that there is still little understanding and use cases of this technology. For this reason, failures are highly possible. From a legal point of view, there is no legal classification for DAOs yet, this is an issue because even if we succeed, we would not be able to legally this autonomous entity…

    首先,关键是要提醒每个人对此技术的了解和使用案例仍然很少。 因此,极有可能发生故障。 从法律的角度来看,对于DAO尚无法律分类,这是一个问题,因为即使我们成功了,我们也将无法合法地将该自治实体合法化……

    As you can imagine, the development of a DAO brings many issues related to data security and domain-specific knowledge. Since all of the code would be visible and easily accessed on the blockchain, known security vulnerabilities could be exploited by hackers until all the participants, through consensus, agree to bug-fixing initiatives. We are currently trying to leverage Homomorphic encryption to fix this issue.

    可以想象,DAO的开发带来了许多与数据安全性和特定领域知识相关的问题。 由于所有代码都可以在区块链上看到并轻松访问,因此黑客可以利用已知的安全漏洞,直到所有参与者通过共识同意漏洞修复计划为止。 我们目前正在尝试利用同态加密来解决此问题。

    Homomorphic encryption: A cryptographic method that allows mathematical operations on data to be carried out on cipher text, instead of on the actual data itself. (8)

    同态加密:一种加密方法,它允许对数据进行数学运算,而不是对实际数据本身进行密文。 ( 8 )

    The manufacturing part of a DAO is still limited. I mean that an organization dealing with physical products will always require human labor until robots become cheaper and more accessible. The business case is still not obvious enough to convince internal C-level executives to massively invest.

    DAO的制造部分仍然受到限制。 我的意思是,处理物理产品的组织将始终需要人工,直到机器人变得更便宜,更容易获得为止。 商业案例仍然不够明显,无法说服内部C级主管进行大规模投资。

    Another challenge is the ever-increasing degrees of complexity regarding today’s organizations. Indeed, business processes are getting more complex, and so a properly self-governing DAO has much more to consider when it comes to smooth, fair operation. Our goal is to make governance mechanisms simplified and optimized.

    另一个挑战是当今组织的复杂程度不断提高。 确实,业务流程变得越来越复杂,因此,要实现平稳,公平的运营,适当的自治DAO还需要考虑更多因素。 我们的目标是简化和优化治理机制。

    Another key challenge while building a DAO proof of concept is to define all the rules of operating the day-to-day business. It is a very complex and tedious task. Ideally, your proof of concept can take several months before becoming a reality because it takes time to define and evaluate all these small tasks.

    建立DAO概念证明时的另一个主要挑战是定义日常业务运营的所有规则。 这是一个非常复杂而乏味的任务。 理想情况下,您的概念验证可能要花费几个月才能成为现实,因为定义和评估所有这些小任务都需要时间。

    In general, a new DAO is like a startup. It requires a product/ market fit and a solid business model. Another issue is related to the coordination of the different AI agents to achieve the overall system goal. Issues can arise even though the rules are clear and enforced.

    通常, 新的DAO就像一家初创公司。 它需要产品/市场适应性和牢固的业务模型 。 另一个问题与不同AI代理的协调以实现整体系统目标有关。 即使规则明确并得到执行,也会出现问题。

    We also question ourselves about the role of genetic algorithms that could be used for updating code. Moreover, we also want to determine if DAOs should try to maintain balances in other currencies, or should they only reward behavior by issuing their internal token?

    我们也对自己可用于更新代码的遗传算法的作用质疑自己。 此外,我们还想确定DAO是否应该尝试保持其他货币的余额,还是应该仅通过发行内部令牌来奖励行为?

    For the above-mentioned reasons, we have a long way to go before AI DAOs become scalable business opportunities and gain traction, but the trend towards decentralized power structures increases the likelihood that these types of organizations will soon be possible.

    由于上述原因,在AI DAO成为可扩展的商机并获得牵引力之前,我们还有很长的路要走,但是去中心化权力结构的趋势增加了这类组织很快将成为可能的可能性。

    I believe large firms should already try to build proofs of concept to better understand how this new organization can impact their business models.

    我相信大公司应该已经尝试建立概念证明,以更好地了解这个新组织如何影响他们的业务模型。

    有关更多信息,我建议以下链接: (For more information, I recommend the following links:)

    翻译自: https://towardsdatascience.com/why-building-an-ai-decentralized-autonomous-organization-ai-dao-85d018700e1a

    ai人工智能操控什么意思

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  • 人工智能时代基层党组织组织力创新研究.pdf
  • 人工智能AI到底是什么??浅谈人工智能AI

    万次阅读 多人点赞 2020-06-24 18:09:25
    我们正处于AI时代:衣食住行中的AI什么是人工智能AI对传统行业的冲击AI对广告行业和媒体行业的冲击AI对教育行业的影响AI对艺术创作行业的影响AI对物流行业和工业行业的影响 我们每天所谈论的人工智能,究竟是什么...

    我们每天所谈论的人工智能,究竟是什么?

            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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
            简单而言什么是人工智能这个问题的答案很简单,但它非常重要。如何理解人工智能,决定了我们如何面对人工智能,如何抓住人工智能浪潮所带来的时代机遇。

            在知道答案之前,需要先了解一下:最近一些年,人工智能给我们的生活带来了哪些变化。它们不声不响地发生着,当你发觉时却早已势不可挡……

    我们正处于AI时代:

            其实,我们即将处于一个人工智能时代,每天都在和人工智能打交道。现在,让我们一起正式推开人工智能的大门,一起来扒一扒AI对我们『衣食住行』的影响。

    衣食住行中的AI

            前几日我去逛街,发现Selected的实体店里多了一个试衣神器叫魔镜系统,手只要轻轻一挥,就可以展现各种衣服在身上的效果,原来它长这副模样。

            它主要使用了计算机视觉和3D建模技术,消费者只在魔镜里输入自己的性别、身高、体型就可以选择心仪的衣服,进而通过技术将服装的虚拟影像『穿』在镜中的人像上,同时还可更换为同一款式的其他色彩。这就可以在更短的时间里试穿更多的衣服,而且省去排队的麻烦,这真是给女生的一大福利啊!对于商家也是一大福音,自2008年,全球最大的时尚集团之一绫致时装将selected引进中国市场以来,SELECTED由最初的50家店铺,增长到现在已超过1000家。
            SELECTED基于新零售这个时代趋势下的,采用大数据技术、人工智能技术更大程度上的充实客户体验感,提高品牌影响力。

            同是服装行业的优衣库,在四月新发布的福布斯2019年富豪榜中,优衣库的创始人柳井正击败软银掌门人孙正义再次成为日本首富,其中RFID电子标签、智慧门店发挥了不容小觑的作用。

            RFID电子标签也就是射频识别技术,相较于需要人工操作的条形码,RFID标签使得购物篮中的所有商品可以一次扫描,大大节省支付和库存管理的时间,从而保证热销产品产量迅速提高。

            另外,RFID电子标签将获取更加详尽的信息,比如消费者何时拿取商品和放回货架,及产品于何时何地售出,其产生的大量数据可以结合人工智能技术可以分析消费者行为。

            智慧门店采用智能导购可以为顾客选择和搭配服饰,提高购买率。

            在深圳万象天地的优衣库,每层楼都有两个电子智能屏幕。这是一款导购机器人,智能导购员是其主要功能。通过人机对话,分析用户的筛选条件,最终在屏幕上推送用户所需商品。

            智能导购给我们提供了更加精准、优质、舒适的服务。

            技术真是日新月异,90年代时,我们只会在实体店里买衣服,根本不会有什么网上购物的概念。随着互联网技术和移动支付技术的成熟,网购似乎已成为了大多数人生活中不可或缺的一部分,足不出户就可以购买到心仪的衣服。

            如今,AI、VR技术的发展,智能试衣更是会提高消费者网店和实体店的购物体验。

    『民以食为天』,那在饮食方面,人工智能对我们有什么影响呢?人工智能可不可以帮助我们控制饮食,保持魔鬼身材和好气色呢?

            推荐一款APP——Coco Nutritionist给大家,它是由麻省理工开发的,通过AI分析食物成分,合理地安排膳食并燃烧你的卡路里。

            这款APP的使用非常简单,只需要打开APP说你今天吃了什么,APP通过语音识别技术和语义分析技术,自动记录你的饮食信息;然后通过另外一套AI分析系统分析各个食物的营养成分和卡路里,并将营养数据可视化。我们可以清晰地掌握和控制自己的饮食。

            还有啊,你可以拍下那些『不知其名』的食材,APP会为你分析它的营养价值和热量,并给出适宜你的烹饪食谱。可谓是集合了计算机视觉、语音识别、语义分析各大技术于一体的健康小助手,指导人们科学健康地生活。

            聊完吃的,我们再一起来到美丽的西湖畔,感受一下阿里巴巴未来酒店里面的黑科技。

            进入酒店,刷脸完成check-in,乘电梯刷脸就可以按楼层;进入房间,刷脸就可以打开房门;

            当进入房间之后,客房小管家天猫精灵已等候在内,你可以通过天猫精灵控制房间温度、灯光、窗帘、电视等;餐厅里为你上菜的是机器人服务员。

            从大堂到电梯再到房间,乃至餐厅、健身房等等,都涵盖人脸识别、语音控制、智能机器人等黑科技服务。

            基于AI智能的酒店智慧系统解决方案,为住客节省时间、提供方便,且帮助酒店服务人员减少重复性工作。据阿里未来酒店CEO王群介绍,“未来酒店的人效比是同档次、同规模酒店的1.5倍。”可能再过10年,可能司机这个职业将被AI取代,2017年12月2日,深圳无人公交车打响了第一枪,无人公交正式上路。

            虽然有司机的监控,但已基本实现了无人驾驶的功能。

            除此之外,还记得2018年春晚上,100辆比亚迪无人驾驶车队声势浩浩荡荡,在港珠澳大桥向全球华人展示强大的科技魅力!


    什么是人工智能?

            人工智能这个词近年来已经深入到我们生活的方方面面并被捧得热火朝天,但是,极少人真正知道它到底是怎么一回事。

    机器人

            相信很多人都会说机器人,其充其量只能算是人工智能的外在形态。

            人工智能并不等同于这些“外在形态”,它是在背后负责操控一切的“大脑”,比我们想象的还要强大得多。

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            我们每天所谈论的人工智能,究竟是什么?

            维基百科这样解释:“人工智能亦称机器智能,是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。”而更富远见与洞察的答案却是:

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            人工智能 = 技术 + 应用。此处,技术是指那些能“让机器模拟人的基础能力”的技术。比如,人的眼睛能看,传统的机器不能,那我们就去研发“图像识别技术”,让机器能看;比如,人能理解文字,传统的机器不能,那我们就去研发“自然语言处理技术”,让机器能理解文本。

            此处,应用是指各行各业。所有可能应用到上述技术的地方,比如:安防、新零售、交通、工业等。

            这个等式在告诉我们:同样的技术,应用在不同的领域,能够创造不同的社会价值;同样的应用场景,搭配不同的技术,则都能够以不同的方式创造社会价值。

            接下来,我会为你详细地诠释这一点。

            人工智能,最终把那些传统意义上,只有人能做的事情,不管是简单劳累的体力劳动——感知和运动,还是复杂的脑力劳动——推理、决策和学习,都交给机器或软件去完成,它们会做得和人一样好,甚至是比人更好。

            那我们一起感受一下AI是如何把图像识别技术、GAN网络、自然语言处理技术应用到各行各业中。比如:广告行业、媒体行业、教育行业、艺术创作行业、物流行业和工业行业,颠覆了各传统行业的工作方式,消灭重复性劳动!

    AI对传统行业的冲击

    AI对广告行业和媒体行业的冲击

            阿橙大学专业学的是广告设计,毕业后,他去了一家4A广告公司担任设计师。

            对他而言,工作中最痛苦的时候并不是找不到做图的灵感,而是无休止地根据甲方爸爸的要求改图。

            半夜守着电脑等甲方回复,打开电脑看到辛苦做的图又被提了一大堆修改意见,就觉得要精神崩溃。

    “logo再大一点、颜色再亮一点,要体现出我们的理念和精神……”
    “我感觉设计得还不够大气,能不能换一个更高端的字体……”

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            而另一位在互联网公司做新媒体编辑的小爽,她的苦恼则是:你永远不知道新的热点和明天哪个会先来。

            当新事件发生的时候,就是她在电脑前埋头码字、思考抓眼球的标题的时候。

    “晚上十点主编打电话告诉我某某明星又爆出大料……”
    “你体会过辛苦排版了一下午的微信文章被打回的心碎吗……”

            我听着大家吐槽,却不知该如何告诉他们:这些烦恼,很快将不复存在了。不想重复性地替甲方爸爸改图?没问题啊,这件事,未来将由AI来替你做。

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            早在去年,阿里就发布了一款名叫“鲁班”的人工智能设计师。

            鲁班在去年双十一期间上岗,平均每秒做8000张海报,共计在双十一期间完成了四亿张设计图。

            简单来说,在鲁班的“人工智能小脑袋瓜”里存着海量的广告元素:如文案、产品、背景、点缀元素、LOGO等,他们不同的组合方式形成了一套“设计语言库”。

            设计师在做图的时候需要分析甲方的需求,调用脑子里存储的资源,思考解决方案,有时难免会出现“灵感枯竭”的情况。

            但鲁班的小脑袋瓜里装的东西可太丰富了,只要你一声令下,它就能一秒调出你想要的。

            这意味着,在大批量作业的商业设计领域,AI有着非常明显的优势:既快速,又齐整。

            从此再也不需要设计辛辛苦苦地做完一大批“每一个都不一样,但整体又要一样”的图后,感觉自己是个瞎子。

            可我们有没有想过为什么鲁班可以将脑袋中的元素完美地组合呢?

    前面有提及过按照一系列地组合方式呀。

            但是组合方式,或是说广告的模版是怎么来的呢?难道是设计师给出的?No,No,其实是依靠其背后的深度学习,对大量的设计广告案例(图像)进行结构化标注,然后输入大型的神经网络学习风格和排版,最后输出空间 + 视觉的设计模版。

            其实鲁班就是深度学习在设计行业里的一个应用,技术是应用的灵魂,而应用是技术的载体。

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    好吧,人工智能又能如何帮忙解决媒体行业里文字创作的烦恼呢?

            好,我们就来看看新媒体运营们头疼的:追赶热点、组织文案、写稿。

            不想大晚上被主编的电话叫醒,没问题啊,这份工作AI一样可以帮你完成得好好的。

            早从去年开始,公众号“中国地震台网”就已经在用AI新媒体编辑写即时新闻了。

            比如说,前不久日本北海道地区发生5.5级地震的新闻就是由AI写的,排版和文字长这样:

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    虽然文字和排版都很简单,但猜猜写这篇推送AI用了多久?

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            只用十秒,就完成一篇推送。24小时超长在线,一有突发事件就能马上开始工作。

    换做是我来写作的话,十秒钟大概只够时间写完一个标题吧_;。

            人工智能写作依靠的是背后的数据库和优秀的技术比如自然语言处理,将数据、案例素材、文字流畅地组合一起形成文章。

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            如果说,上班一族最讨厌的是无意义的重复性劳动,那么,对于学生党而言,最烦恼的应该就是考试了吧。考试不仅考的是学习能力,还有应试技巧(没错,就是套路)。那么,在考试之中,人工智能的表现又如何呢?

    AI对教育行业的影响

            先看看千军万马过独木桥的高考。2017年,成都的AI-MATHS高考机器人参加了高考数学,在掐断题库、断网、无人干涉的情况下进行解题。结果是,它分别用了22分钟和10分钟完成了高考北京文科数学卷和数学全国卷二,最终分别获得了105分和100分,平均分102.5。

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            虽然人家考得一般,但人家题目做得快啊,给你十分钟写一张卷子,你能考这个成绩吗?可见,在学习方面,人工智能做的也并不比你差。不好好学习的话,可能连考试都考不过AI。再告诉你个事儿,AI在“考试”领域可不仅仅能成为参与者,它还能成为老师一样的批改者。
            在浙江外国语学院国际学院,来自阿里巴巴的人工智能已经为11位留学生批改了作文,平均每篇作文批改时间为40秒。

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            说不定在不远的将来,决定你考试过不过,能不能拿到毕业证的,不再是人类批改员,而是更准确、更高效的人工智能批改员。同样的,无论是AI考试还是AI批阅试卷还是上个案例中的AI写作,都是深度学习——自然语言处理的应用,我们看到了同一技术可以实现不同的应用。

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    AI对艺术创作行业的影响

            图像风格迁移是计算机视觉领域中,比较有意思的应用。风格迁移也就是:你给人工智能一张随便拍的照片,它就能帮升级成梵高风格的绘画作品。

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            图像风格迁移的背后可以是深度学习——卷积神经网络的图像特征提取,比如2016CVPR(CVPR是计算机视觉的顶级会议)论文《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》就采用卷积神经网络来进行风格迁移。

            还可以是利用GAN网络技术风格迁移,在2018CVPR论文《Multi-Content GAN for Few-Shot Font Style Transfer》中,将设计师设计好的某些艺术字母风格迁移到没有出现过的字母上,避免重复设计。

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            GAN网络学习第一行的P、U、W三个字母的艺术风格,生成其余23个字母的艺术风格,如上图中的最后一行。

            或许现在你还不知道什么是卷积神经网络、GAN网络,或许还比较难理解背后技术的思想,但现在我们只需知道它是深度学习的一个技术即可。

            一个应用的实现往往可以选择不同的技术,这就需要我们结合具体应用和分析应用的特点选择适宜的技术。

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            人工智能确实无法凭空创造,但只需要给它一点点线索,它就能从强大的小脑袋瓜里给你输出想要的东西。

            比如谷歌家出的一个会画画的黑科技AutoDraw。大概就是,你随便鬼画个什么,谷歌都能把它变成一副正儿八经的画。

    没想到AI还真能手绘图像,那它背后的技术是什么?

            其实AutoDraw使用了图像识别技术,AutoDraw首先识别出用户用简单线条画出的图形,然后根据识别的结果将『简单线条』替换为系统内置的『准确』图形。通常提及图像识别技术时,人们大多数时候会想到人脸识别、物品识别,现在我们可以了解到同样的图像识别技术,当稍微调整之后可以做出更多有趣的应用。

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    在制图、绘画的设计行业里,需要大量的创意和灵感,AI表现得并不比人类差,同样是艺术领域里的音乐演奏和创作,AI的表现如何呢?

            近日,首个机器人音乐舞台剧《墨甲幻音》上演为清华大学庆生,演员有竹笛机器人,箜篌机器人和排鼓机器人,奏响了科技和文化的琴瑟和鸣。

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            但是,这可不是AI初次展露在音乐中的天赋,深圳平安科技在“全球AI艺术大赛(Global AI Art Competition)”的作品《青春记忆》荣获大赛最高荣誉一等奖。它可是由人工智能完全创作的音乐,无论是制曲还是填词。

            那它是如何制造出来的呢?它学习了5万多首相同风格的音乐作品,10万多篇流行音乐歌词和诗歌,通过深度神经网络学习特征,制作出曲和词,然后再学习一个深度模型将曲和词联合起来。

            人工智能已经称为一种可行的工具,帮助音乐创作人创造出更多佳作。流行歌手泰伦萨瑟恩(Taryn Southern)与AI合作,共同打造她的首张专辑《I AM AI》。


    以上这些需要用脑的工作都能交给人工智能完成,还做得不比人类差。那么,那些重复性劳动程度高的体力活就更不用说了。我们来看看需要大量人力支持的物流行业是如何利用AI的?

    AI对物流行业和工业行业的影响

            京东早就用上了物流机器人。

            在东莞麻涌的一个京东分拣中心,原来的300位分拣员工,被裁到了仅剩20人,而这个裁员还将继续。

    那谁负责去派送呢?

            去年开始,京东的无人车就在北京的6所大学完成了第一次的派送任务。原本由快递小哥负责的派送工作,现在也换成了人工智能。

            不需要担心无人车会送错、延误等等,这辆无人车配置多种传感器结合计算机视觉技术一路上能360度感知路况,比人类派送员还要靠谱。

            感慨这世界变化太快?其实,在你的视线范围之外,还有更多行业正在受到人工智能的冲击。物流行业如今朝着无人化、自动化发展,工厂和生产流水线就更不用说了。你知道上海通用金桥工厂的凯迪拉克轿车是如何生产出来的吗?繁重劳累的焊接工作,在机器人的手中如同拈花般轻松自如。

            偌大的车间内,只有10多位工人,他们管理着386台机器人,每天与机器人合作生产80台凯迪拉克。


            无论是AI制图、制曲、写作、考试、阅卷、快递派送、无人车间都依靠【技术】的支撑,而【应用】上的更高需求使得技术得以迭代优化。

            我们从人工智能在传统行业中的应用中探索AI的本质,除此之外,我们还需想想看,用AI既节省成本,又提高效率,有哪个聪明的企业家不会选择使用人工智能替代人力的重复性劳动呢?

            这下,你能明白为什么我说,在不久之后,大家的“烦恼”都将不复存在了吧。

            全球最权威的咨询公司麦肯锡的研究报告称:预计到2030年,人工智能的发展,将有7500万至3.75亿人需要重新找工作。

            这意味着全球每100人中,就有3~14个人需要另谋出路。

            在18年西班牙世界零售大会上,刘强东说“未来京东,百分之百无人化运营,未来的京东将是一家自动化运营的企业,京东将在未来的十年里,把现在的16万员工减少到8万。”

            在这样的背景下,有的人会想我的工作也不一定会被机器替代,且行且看不着急,但我想说的是:科技不一定只意味着淘汰,更多是机会和价值。

            人工智能简而言之:人工智能 = 技术 + 应用。



    (后续待补充)
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