大家好，关于引进人工智能沃森很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于引入人工智能的知识，希望对各位有所帮助！
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人工智能短语类型
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科。
人工智能短语类型是偏正短语。
偏正短语，人工起限制作用，智能是名词中心语。
从Siri到自动驾驶汽车，人工智能（AI）正在迅速发展。虽然拟人机器人在科幻小说中通常被称为人工智能，但它可能指的是从谷歌的搜索引擎到IBM的沃森，再到自动驾驶汽车等任何东西。
狭义人工智能（或弱人工智能）是一个短语，目前用于描述旨在实现特定目标的人工智能（例如面部识别、互联网搜索或驾驶汽车）。然而，许多研究人员希望在未来构建广泛的人工智能（AGI：强人工智能）。虽然狭义人工智能在特定技能（如国际象棋或算术）上可能超过人类，但AGI在几乎所有认知努力中都会超过人类。
中国有哪些企业在研究人工智能？
在大多数人眼中，创新工场只是一个投资机构。然而实际上，创新工场不仅投资人工智能项目，也成立了“人工智能研究院”，打造自己的人工智能解决方案团队。与BAT的内部技术团队不同，创新工场人工智能研究院为那些无法自己吸引和培养人工智能人才的企业服务，提供解决方案和技术咨询。除此之外，创新工场还积极培养年轻的人工智能人才，积累储备力量。
以下是近日彭博社（Bloomberg）的一篇文章，介绍了创新工场“豪赌式”的人工智能布局。
“人工智能团队集中办公更为明智，这会有效提高协同效应，”李开复在北京海淀区的公司总部接受采访时说到。他曾是谷歌和微软公司在华资深高管。人工智能工程院现有在职员工约30人，计划一年内增加至100名左右。
中国政府已经于今年7月发布国家规划：2030年，中国人工智能将达到世界领先水平。中国政府的雄心为人工智能企业家和投资人创造了良好的发展环境。李开复的首要目标并非让人工智能主宰世界这样虚无的设想，他的目标更加务实。如今，创新工场80%的资金精力仍聚焦于更为实际的投资回报，剩余的20%则投入更具潜在颠覆力的人工智能技术。
尽管像无人驾驶汽车这样的人工智能项目更引人注目，但李开复表示，他首先关注的是“更易操作的项目”。例如，提升企业和行业的内部运营能力。其诀窍就是，说服企业的领导们，让他们相信人工智能可以让公司运营获益匪浅。
“我们首先考虑那些现有的且经过研究证实的技术，并运用到那些具备准确、客观海量数据的行业中，”李开复表示。“每一家银行、保险公司、信贷公司、电子商务网站都有顾客纵向数据。”量身设计的程序可以帮助信贷人员提升风险评估能力，帮助银行发现信用卡诈骗活动，还可以帮助销售代理商准确锁定潜在客户，“从而决定对哪些人采取电话销售策略”。
智融集团（SmartFinance）是创新工场投资的一家创业公司，该公司运用人工智能对网络信贷进行决策。智融集团的智能手机app收集了多达1200个数据点的数据，便于公司对潜在顾客进行信用评级。
虽然百度、阿里巴巴、腾讯等中国互联网领军企业都有庞大的内部人工智能团队，但李开复发现，缺少行业声望、优质的办公环境以及诱人的薪资，很多公司很难吸引到一流的人工智能科学家。中国的人工智能科学家屈指可数，因此李开复正在打造自己的人工智能机构，直接提供解决方案及高科技咨询等服务。
李开复介绍说，“我们正在打造一支人工智能解决方案团队，他们将与大企业协商，提供优质服务，比如自定义推荐引擎、风险管理工具等产品和服务的设计。”
创新工场人工智能工程院的目标是“设计可重复使用的人工智能工具箱”。李开复预测，中国金融行业将最早被人工智能颠覆。“就股票选择而言，投资基金的未来都将由人工智能通过算法实现。今天我们能看晨星公司的基金评级，但总有一天人工智能会取而代之。”
8月的一天上午，彭博新闻社访问位于北京北部的创新工场，与此同时，大约30多名来自中美两国的大学生即将结束他们的创新工场DeeCamp深度学习训练营之旅。首批DeeCamp深度学习训练营成员是从1000多名申请者中筛选出来的。训练营的目标是让更多学生，尤其是中国学生，培养对人工智能的兴趣，或许他们就是创新工场的未来。
一个学生团队从亚马逊和淘宝上购买零部件，设计了一辆童车，利用车顶安装的旋转激光雷达感应器，绘制出办公室的布局图。它可以识别天花板管线和门廊，但要识别面前的家具腿脚和其它障碍物还是有困难。但作为五个星期的工作成果，他们足以引以为傲了。它就像一个小孩子，它仍在不断学习，了解世界。
李开复开办这个暑期训练营，是因为人工智能领域人才匮乏。他期待未来训练营能吸引更多的学生团队，并能培养出人才，因为他需要人才储备。
“人工智能是我们投资中最重要的部分，”李开复再次确认。
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人工智能、模式识别领域最终是否会被一种本质、通用的算法主导？
人工智能应该是从2016年开始在行业中崛起的，尤其谷歌旗下的DeepMind开发出了比世界顶尖人类围棋高手还要厉害的人工智能，人工智能亦被越来越的多人所关注起来。至于什么是人工智能？有人提出了所谓“人工智能创造的三大原则”。人工智能创造的主体，必须得是集合智商IQ和情商EQ于一身的综合体，而不能单是有IQ。人工智能创造的产物，必须是具有独立知识产权的作品，而不单单是某种技术的（中间态）成果。人工智能创造的过程，必须对应于人类某种富有创造力的行为，而不是简单地替代人类的劳动。简言之，人工智能具有人类的思考方式，能够根据自身所积累的“经验”，有判断、分类和预测等能力。比如，科幻影片中的机械姬。又比如，自动驾驶汽车在路上行驶的过程中，不仅是代替人类驾驶，而且还代替人类思考。人工智能非常宽泛，只要人工智能是根据自己所积累的“经验”，而不是人类设定的程序执行任务，就算得上是人工智能了。
什么是模式识别？模式识别是在工业界的一种专业称法，在计算机科学中就是机器学习。举个例子，有个五岁的小孩以前从不知道地图是什么样的，于是小孩的妈妈就找来些地图让他看，并告诉他这些都是地图，之后小孩在看到其他图片什么的时，也能独立分辨出什么是地图，什么不是地图了。模式识别或者机器学习所要解决的问题则是，人工智能根据已有数据找到“经验”，从而具备判断和预测等能力。模式识别中的“模式”，本质上就是数据模型。机器学习有很多算法，其中一种算法是神经网络，人工智能基于神经网络训练的方法便是深度学习。人工智能的底层理论是概率论。
啰嗦完了什么是人工智能、模式识别。那么人工智能、模式识别最终是否会被一种本质、通用的算法所主导？不过，我说真的，我其实也一直在思考这个问题。即便国外科技巨头在人工智能研究领域，都并没有研发出通用人工智能。之前有行内从业者就此分析，IBM公司研发的人工智能机器人沃森（Watson），在业界算得上是最有效的人工智能系统，说不准真正的人工智能会是集很多简单或者复杂的算法于一体的。
可是，爱因斯坦给后人留下这样一句话：“所有科学中最伟大的目标是，人们从最少数量的假设和公理出发，用逻辑演绎推理的方法去解释最大量的经验事实。”相信有的人应该拜读过《终极算法·机器学习和人工智能如何重塑世界》这本书，作者德罗?多明戈斯在该书中提出的一个中心假设就是，世界上所有知识和经验，无论过去，还是现在、将来，人们都有可能通过单个通用学习算法来从数据中获得。如果世上真存在终极算法，人们只需要给之足量的数据，它自己就可以发现出相应的知识，具备相应的能力。事实上，也有人为终极算法可能存在于世找出了些论据。比如，世界上物种的多样性遵从于“自然选择”。又比如，人脑中所有的信息都是通过神经元放电的方式表示，学习机制也相同。再比如，在物理学中，适用于不同数量的方程，往往可以被人们用来描述在不同领域产生的现象。
多明戈斯在那本书中写到：“当前计算机科学还很年轻，不像物理学或者生物学那样，发起一场革命，你其实不一定非得需要拥有博士学位，最重要的是你的洞察力和坚持。”
哪些不起眼的人工智能应用将会成为大热门？
要回答这个问题，首先我们要做一个排除法，就是现在有哪些人工智能应用已经是热门。
可以看到无人驾驶领域是人工智能领域的热门应用。
?自动驾驶/无人驾驶被认为是当下人工智能最被看好的应用场景，也是竞争最为激烈的场景。参与这场自动驾驶竞赛的公司中，既有谷歌、苹果这样的科技巨头，也有特斯拉、蔚来这样的新兴车企，还有奔驰、奥迪这样的传统车企，甚至擅长芯片制造的英伟达也想从中分一杯羹。
那么无人车也被排除了。
还有什么值得关注的呢。我们应该从反向思考，还有什么比较冷门的，人工智能没有涉及的领域？
可见，在影响力最高的财经、数码、汽车领域里确实已经有人工智能落地的先进案例，但AI+传统行业的应用还需要提高比如农业、地产、旅游，这就是我认为未来的热门行业。
麦肯锡调查显示，目前在中国的传统行业中，超过40%的公司仍未将人工智能列入战略优先项。
只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业，而不仅仅属于科技巨头时，其经济潜力才会充分彰显。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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