智能电视中的人工智能因素 智能电视中的人工智能因素包括

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大家好,今天来为大家分享智能电视中的人工智能因素的一些知识点,和智能电视中的人工智能因素包括的问题解析,大家要是都明白,那么可以忽略,如果不太清楚的话可以看看本篇文章,相信很大概率可以解决您的问题,接下来我们就一起来看看吧!

本文目录

  1. 绘画能否被人工智能取代?
  2. 人工智能要什么时候才能普及、普遍应用?
  3. 人工智能为什么这么火?
  4. 你认为人工智能在中国发展有什么重大意义?

绘画能否被人工智能取代?

人工智能已经取代许多绘画领域,我们必须面对各种各样的现实,同样的我们绘画也要切底解放思维,破解大自然千变万化世界,决不能再默守成规,利用现代科技理念转变思维,创造更精彩更具有新时代画风,让人工智能永远无法取代,我们必须勇敢的激活自我向新时代智能化挑战,向多维立体化空间迈进。只有我们绘画自己改变了,这个领域不会改变,而是被我们的努力而改变了未来。如双手多笔时空国画就是利用智能信息,让我们从传统的独笔神功中解放出来,直接走进了双手多笔的多维空间领域,十指二十指多笔构成了一个多维立体空间,同时用不层次的墨色瞬间把内心世界展现表达出来,让绘画变成简单而效果更加丰富多彩,速度提升几十倍,展现的空间自然而然就形成,效率提高百倍也不成问题?今天把这个四尺生宣纸画成的效果供大家参考,十八分钟就画好共计用38支毛笔,而现在人工智能应该不可能完成这样任务吧?

人工智能要什么时候才能普及、普遍应用?

自从2016年3月韩国围棋第1人李世石以1:4的比分输给阿尔法狗(AlphaGo机器人)之后,全世界就已经开始惊呼,人工智能全面碾压人类智慧的步伐已经越来越迅猛地逼近了。仅仅两年多时间过去,无人飞机,无人餐厅,无人超市,甚至无人汽车的上路测试,等等等等,无一例外地向我们展示人工智能的强大驱动力,人工智能已经开始在物流环节大显身手,智能分拣大幅度地降低了人工的劳动强度,前不久上海某港口高度智能化的集装箱码头试运行表明,我国已经在该领域领先了世界一步。随着数控机床等形形色色的机器人的运用,我们国家的科技水平已有了大幅提升。就是在大数据运用方面,今日头条已经全面实行算法推送,机器根据人们各自的偏好将内容推送到你的客户端,人工智能早已经准备好了,以你意想不到的方式影响着未来的每一步发展。当然,面对看似简单、实则难以概全的提问,恐怕难以说得面面俱到,不周之处还望海涵。每时每分每秒,快节奏的社会是从不会停滞自己的脚步的,多看多学是不二之法。

人工智能为什么这么火?

谢邀!

人工智能(AI)从被提出到现在,已有超过60年的发展历程,虽然中间也经历过暂短的热潮,都没有真正火起来,而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石,AI才掀起了新一轮的热潮。这轮热潮,在谷歌、Facebook、微软、BAT等企业投资推动下,让AI走到大众视野,也走向实际应用。

而人工智能之所以最近两年才火起来,是因为拥有计算、算法和大数据这三大支撑力!

首先看看计算力方面的提升。计算是AI发展的基础。在20年前,一个机器人,当时是用32个CPU,达到120MHz的速度,而今天一台小小服务器的计算速度已是20年前最快计算机的60倍。现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU来提升的计算能力。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强。之前用CPU一个月才能出结果,然后再去调整参数,一年只能迭代12次。GPU产生后大幅提升了计算量,现在用GPU可以一天就出结果,迭代的更快。

再看看算法方面的更新。以人脸识别为例,在2013年深度学习应用到人脸识别之前,各种方法的识别成功率只有不到93%,低于人眼的识别率95%,因此不具备商业价值。而随着算法的更新,深度学习使得人脸识别的成功率提升到了97%。这才为人脸识别的应用奠定了商业化基础。

而历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据资源,为AI提供了充足的“养料”。例如,在AlphaGo的学习过程中,核心数据是来自互联网的3000万例棋谱。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中,几乎所有的活动都会留下数字足迹,海量数据已汇成数据洪流。

AI界的泰斗、加拿大多伦多大学的Hiton教授早在2006年就提出了深度学习的概念,直到最近几年深度学习才逐渐应用起来,是因为算法的更新也离不开大数据和计算力的支持。深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果。相应地,海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑。

所以说,有了计算的基础,加上算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能获得突破、走向应用。

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你认为人工智能在中国发展有什么重大意义?

去年以来,人工智能便成了科技圈的宠儿,其他诸如AR、VR的,似乎都消失不见。而在今年的两会上,人工智能写进了政府工作报告。

缔造了“虚拟劳动力”

某种意义上,人工智能为这个时代的经济发展,提供了一种新的能量,缔造一种新的“虚拟劳动力”。来自埃森哲与经济学前沿公司最近的一份报告大胆提出,到2035年,基于人工智能的技术的普遍采用,可能会将很多发达国家的经济增速提高一倍。报告估计认为,人工智能有可能将美国、英国和日本的总增加值(与GDP近似)年度增速分别提高到4.6%、3.9%和2.7%。

在这一轮人工智能浪潮中,对经济最大的价值在于更大规模地实现自动化、机器化转变。虽然这种自动化经济,或者叫机器人经济,可能将无可避免地引发一系列的工作岗位消失。但与此同时,我们也要看到的是,这样的自动化经济,某种意义上也可以进一步扩大中国的经济优势。

或制造出制造业“蓝海”

很多人想象不到,虽然人工智能的应用前景十分广泛,包括医疗、教育、公共安全、交通等,都具有巨大的潜力。但从具体实际应用来说,制造业却可能是最快进行自动化、智能化的蓝海领域。

原因其实很简单,中国的传统制造业,大而不强,与日本、德国相比较,至少有20年的差距。但这恰恰也为制造业进行转换、升级提供另一种便利,亦即其很容易被人工智能技术击败,改造起来反而更加容易。

一是这些企业拥有行业海量的数据,充沛的资金;二是在生产力水平急需提升、人口红利逐渐消失的情况下,这些传统企业也有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务,提高收益,降低企业成本等需求。因此,制造业既是人工智能可以大有作为的领域,也是中国发展人工智能的优势领域。

是中国引领全球巨大机遇

除此之外,中国在人工智能领域的人才储备、研究成果等方面,也具备了较强的基础。比如在人才方面,中国科学家已经占据了全球人工智能科研实力的半壁江山。这一点,有个例子可以说明中国的影响力。

2017年的美国人工智能促进协会(AAAI)年会,原定于一月底在新奥尔良举行。选址上没问题,但时间恰好撞上了中国的春节。这在过去没有什么,但现在却不同了。鉴于中国人工智能科学家们的重要性,最后会议不得不延后一周,在旧金山举行。而且,在这个会议上提交的论文,中美两国最终被接受的论文几乎一样多。这在过去很难想象。

有数据表明,在2015年全球顶尖期刊上发表的人工智能论文里,华人/中国人作者的比例达到了43%。同时,根据乌镇智库去年发布的报告显示,中国人工智能的专利申请数、授权数在2012年就已经超过美国。

所以,中国既具备发展人工智能的基础,也有足够的市场进行改造升级的需求;中国既有后发优势,也有先发优势。诚如李开复所言,人工智能是中国引领全球的巨大机遇。

关于智能电视中的人工智能因素的内容到此结束,希望对大家有所帮助。

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