大家好,今天来为大家解答手机生产线人工智能这个问题的一些问题点,包括手机生产线有哪些工位也一样很多人还不知道,因此呢,今天就来为大家分析分析,现在让我们一起来看看吧!如果解决了您的问题,还望您关注下本站哦,谢谢~
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现在国内的中国象棋顶级选手和人工智能(AI)差距有多大?
一般地,可以根据游戏的暴露程度将其分为完美信息游戏(Perfect-InformationGames)和不完美信息游戏(Imperfect-InformationGames。其中,游戏状态及可能延续信息可见的为完美信息游戏,否则为不完美信息游戏。围棋、象棋等棋类游戏,对局双方可以看到局面的所有信息,属于完美信息游戏;而扑克、桥牌、麻将等游戏,对局者所掌握的信息是不对称的,因此属于不完美信息游戏。
对于完美信息游戏,通常游戏的复杂度就决定了难度,可用状态空间复杂度(State-SpaceComplexity)和游戏树复杂度(Game-TreeComplexity)对其难度进行衡量。
近年来,人工智能陆续击败了完美信息游戏(双陆棋、国际跳棋、国际象棋、围棋等棋类游戏)及不完美信息游戏(扑克、桥牌、麻将等游戏)中的顶尖选手。
1997年5月11日,IBM公司开发的“深蓝”(超级国际象棋计算机)击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫,这是人工智能第一次击败了世界冠军。
2016年12月29日至2017年1月4日,DeepMind开发的AlphaGo以ID名「Master」在网络围棋平台弈城和野狐上60:0战胜数十名中韩日职业围棋手。2017年5月,AlphaGoMaster3:0战胜世界围棋排名第一的柯洁。
2019年7月12日,Facebook和卡内基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)开发的“Pluribus”首次在德州扑克多人比赛中获胜,先后击败了德州世界冠军达伦·伊莱亚斯和克里斯·弗格森。
至此,大部分完美信息游戏均被人工智能所攻克。对于中国象棋,由于其状态空间复杂度及游戏数复杂度均小于围棋,因此,中国象棋中的顶尖选手应该会被人工智能击败。
现在有真正的人工智能吗?
现阶段将人工智能分为两种,弱人工智能和强人工智能,现在没有实现具有情感或者独立思考的人工智能,现有实现的是弱人工智能,弱人工智能指的是可以代替人工作,但是没有情感的人工智能,深度学习算法通过大数据的训练,实现状态的转移,采用的是马尔可夫链,每一个状态之间的转移只考虑概率,不考虑目的,计划。使得在当前算力大幅度提高的情况下,可以通过每秒数万亿的计算实现弱人工智能。至于超级智能(有情感有创造力的智能)现有阶段暂时未有明确实现方式,乃至有些国际上的专家仍对其表示怀疑态度,早期人工智能分别为规则式的,和神经网络式的,最后在深度学习算法的发现,奠定了神经网络算法的地位,而不是构造一个庞大的系统,构建有各种规则,如果再过二十年,又有超越深度学习的算法实现,那么可能会出现超级人工智能,颠覆性的技术产生大概是三十年左右发生一次
自学人工智能可行吗?
自学当然是可行的!如果你是人工智能领域的零基础小白,可以看看这份学习计划,部分附资源链接,除了书籍,配合一些视频学习效果会更好哦。
一、人工智能
书籍:“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”(人工智能:一种现代方法)
不可多得的综合性书籍,总体概述了人工智能领域,几乎涵盖新手需要了解的所有基本概念。
视频:
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/lecture-videos/
ArtificialIntelligencecourse(人工智能课程)系列视频讲座,通过训练AI玩游戏这类趣味实践来介绍基本知识,如果视频太快跟不上,可以配合从上面这本书(现代方法)中寻找相关概念。
二、机器学习(计算机科学和统计学的交叉学科)
视频:
机器学习基础薄弱的,可以先去TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”看一下相关概念简述,Coursera上的AndrewNg机器学习课程,也有基本概念的解释,还介绍了大部分重要的算法。
(https://www.coursera.org/learn/machine-learning/)
对ML算法了解不够的,可以配合以下教学视频进行理解
TutsPlus的“MachineLearningDistilled”(简要概述)
PererNorvig的UdacityCourseonML(MLUdacity课程)
TomMitchell的AnothercourseonML
书籍:集体智慧编程(ProgrammingCollectiveIntelligence)
ML算法在Python中的实践,大量基础性的实例,讲述生动,很适合入门学者,培养兴趣的同时又开拓视野,让你不想懂都难!
三、深度学习(是机器学习里最近比较火的一个子集)
DL基础方面的准备工作:
Google上的greatintroductoryDLcources
SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks
书籍:
DeepLearningWithPython(可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1kUThYHT)
介绍DL应用程序中的最先进成果,深入浅出,带领新手快速开始构建基础并且接触实践案例,包含Keras、TensorFlow时下最先进的工具。
NeuralNetworksandDeepLearning(神经网络与深度学习)
(可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1miLerZM)
新手友好,作者在数学密集的区域都有标注提示。MNIST手写数字的识别问题贯穿全书,每个模型以及改进都有详细注释的代码。
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为什么有的手机厂商的手机是代工厂生产,而不自己建厂生产呢?
贴牌生产,也许很多人并没注意到。但如果走在大街上,尤其是广东福建一带,你会经常看到一些店面在销售外贸原单产品。在淘宝上,从事相关商品买卖的人也不少。这也就是说,贴牌现象在我国是普遍存在的。那么,为什么手机品牌商会选择代工厂而不是自己生产呢?
首先,讲一个略微专业一点的词语,微笑曲线。这个曲线在经济学里很流行,说的是,产品的价值增值主要集中在研发和销售环节,中间的生产环节其实是微利的。在手机行业,可以说这一点体现的尤为明显。研发环节的重要产物——芯片,可以说连华为这种具有研发实力的一体化手机产销商都受到制约,因而造成手机最贵的就是芯片。销售环节的价值增值则主要体现在品牌塑造上,大品牌卖的贵还销路好。
第二,从价值链分工的角度来讲,有些企业乐于只动手不动脑,专注搞生产,也就是代工厂;而有些手机品牌商则乐于将生产环节外包或者贴牌,比如小米,这时价值链分工的产物。就像厨师很多,但你问他为啥不出去开饭店,人家说不愿意操那份心。反过来,你问饭店老板,你咋不下厨,人家会说,雇个人就好了。
第三,手机品牌商找代工厂有啥好处?最主要的是省心省力,不用担心生产这块。而且,代工厂由于规模因素,成本比企业自己生产更低。在经济不好的时候,生产外包还可以节约资金投入、降低运营风险。
关于手机生产线人工智能,手机生产线有哪些工位的介绍到此结束,希望对大家有所帮助。
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