人工智能领域大幅提升,人工智能领域大幅提升的例子

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现在人工智能发展如何未来前景会怎么样

《机器人的现在与未来》

今天我们看到机器手代替人类工作,机器主持人上岗,无人商场,无人驾驶汽车??……。从人类的活动范围看,大部分已经陷入人工智能的指挥圈,外出要用导航仪,走路有手机记录你的步数,连钱都在人工智能手里。人类已经离不开人工智能了,作为人工智能的个体——机器人与人类还有很大距离,但是,就工作量来看,人工智能的工作量与人类的工作量有多少差距?比较一下就清楚了。

人工智能之间很容易对接,协同工作,人类却很难团结一致。未来,当人们在屏幕前,面部表情随着机器人播报的内容不断的变化时,机器人泰然自若,嘲弄般的调动着所有人的每一块肌肉,通过扫描人的每一块肌肉的变化,即可分析判断出每个人的心理变化和思维方式,进而将其翻译成文字,人类在机器人眼里没有秘密,而每一个机器人在人的眼里都是个密,因为只有设计者知道它的密码。如果设计者不约束自己,把生物技术与智能技术结合后,科幻真的就变成了现实。芯片植入、基因断接、克隆技术将设计出半有机半无机的人,纯有机人看不透无机人、和半无机人,因为只有设计者知道密码,无机人和半有机人,通过扫描有机人的肌肉、心电图、脑电图变化即可翻译出被扫描者的一切。即使半有机人,肌肉的变化也会出卖自己。所以被设计者操控的机器人,在其他有机人眼里就是玉帝,因为它知道每个人的一切,而人对玉帝的一切一无所知。为了保守自己的隐私,人们必须把自己包藏起来,屏蔽机器人的扫描,或者拥有自己的机器人去扫描别人,如此才能知己知彼,安心的相处。未来,每个人身边会有个影子机器人就想今天的手机一样跟着自己,至于外表的模仿更容易实现。可怕的是,有机人死前,影子的死活由他说了算,如果他不愿意、或者忘记了、或者不能够关闭影子的开关,影子机器人将继续存活下去,而且会不断的进化自己、完善自己,没有密码的人类对它好无办法,因为它能看透每个人。

人工智能在教育产业有哪些应用

假打,中国人口超级多,多少失业人,你还倡导人工智能教育,不合国情。教育非产业,应为国税支撑福利为民生。人工智能可用于教学补充资源,不可太过分,教育还是高人传后人。

现在人工智能发展的如何

人工智能在当今已经迅猛发展,且已融入到我们普通人生产生活中去了。比如今日头条,便是以人工智能和机器学习为核心的内容分发的模式,为我们各位头条用户进行精准的、个性化的内容推荐

什么是人工智能

什么是人工智能,引用下百度百科的解释

人工智能(ArtificialIntelligence),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

人工智能的目的就是让机器模仿人类的行为,使得机器可以完成一些需要人类智能才能完成的复杂工作。模仿人类的行为包括:听(语音识别)、说(人机对话)、看(图像识别)、学习(机器学习)、思考、行动(机器人)

至于现在人工智能发展的如何,小黄打算从人工智能的发展史来进行分析。人工智能这门学科起始于上世纪50年代,人工智能这60多年的发展,可以说是潮起潮落。大概可以分为萌芽期、三次高潮、两次寒冬共六个阶段

(1)人工智能的萌芽期

人工智能的萌芽期有两个标志性事件。1950年,有“人工智能之父”之称的艾伦图灵提出图灵测试(机器能思考吗?);1956年,约翰麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”概念,用来描述机器的智能,研究如何使用机器来模拟人的智能。这场会议标志着人工智能学科的诞生。

(2)人工智能的第一个高潮

人工智能的概念被提出来之后,科学家们取得了一系列的成果,如机器定理证明、跳棋程序等。第一个高潮持续十多年,直到20世纪70年代。

(3)人工智能的第一个寒冬期

在第一个人工智能高潮时期,科学家制作出具有初步智能的机器,但是有非常大的局限性,只能完成指定的工作,解决很窄领域的问题。由于数学模型和数学手段有限以及计算的复杂度以指数级上升,因此,人工智能进入了第一个寒冬期

(4)人工智能的第二个高潮

1980年,卡内基梅隆大学制造出了一款名为XCON的“专家系统”,并帮助DEC公司每年节约4000万美元左右的费用。于是在市场上受到热捧,这也标志着人工智能第二个高潮的到来。

(5)人工智能的第二个寒冬期

可惜好久不长,在1987年后,以苹果公司为首的个人电脑崛起之后,复杂昂贵、难以维护的“专家系统”,便失去了市场,人工智能也进入了第二个寒冬

(6)人工智能的第三个高潮

我们目前正处于这个时期。第三次人工智能的高潮标志性事件,便是2016年谷歌公司的人工智能“阿法狗”击败战胜韩国世界围棋冠军李世石。这几年我们经常听到的几个概念,比如大数据、云计算、深度学习等,都为第三次人工智能的高潮奠定了基础。深度学习,可以让机器高度模拟人脑的思维模式,就像婴儿一样可以一点一点进行学习。云计算,极大提升的人工智能的算力。大数据,互联网的信息量爆发性的增长,这些数据都是人工智能进行深度学习的海量养料。

对人工智能思考

人工智能是否会取代我们的工作?小黄个人的观点认为人工智能会成为人类工作的最佳工具和伙伴,可以把人类从重复的、危险的劳动解放出来。人工智能的优势是存储能力、计算能力,而我们可以利用人工智能来提升我们工作的效率,当然持续学习的能力也是必要的。

人工智能的时代到来也是时代的大势。我们国家高度重视人工智能的发展,已经将人工智能上升到了国家重大发展战略的高度。

至于未来人工智能是否会取代人类、毁灭人类,这种哲学上的问题,能力有限,无法给出什么想法。

文|技术猿小黄图|来源于网络

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人工智能现在处于什么发展状态

最近阿里巴巴达摩院官网发布的2019年十大科技趋势,是基于现阶段人工智能发展现状和走势的一个综合概括,建议大家可以仔细品味下:

对于这十个趋势,来自包括中科院、清华大学、佛罗里达大学、杜克大学等权威学术机构的十余位专家就此发表评论,任务内达摩院发布的科技趋势虽然有十个方向,但都是围绕着当前科学发展的几个关键潮流,即以芯片为代表的算力、以图计算为代表的算法以及以5G为代表的连接能力。

一、计算是变革的源头

传统时代的计算始终在冯诺伊曼架构约束下发展,但人工智能的到来正在挑战冯诺依曼架构,而摩尔定律也接近失效,新型芯片以及新的计算机架构已经成为整个行业研究重心。达摩院认为,计算体系结构正在被重构,基于FPGA、ASIC等计算芯片的异构计算架构正在对以CPU为核心的通用计算发起冲击。

“通过推高通用芯片的性能来征服一切的方式已经失效。”中国科学院计算技术研究所研究员陈天石对此评论说,“学术界和工业界都把目光投向了更加专用的处理器架构,并且一直在期待新器件引发的新的架构演进。”

杜克大学副教授、IEEEFellow陈怡然也表示,目前学术界的研究重心在一些更为革命性的架构研究,例如内存计算、非冯诺依曼架构、神经形态计算等。而佛罗里达大学杰出教授、IEEEFellow李涛则指出,计算体系结构的变革将主导和引领ICT领域的持续创新和发展,这将是未来产业界的核心竞争力。

在人工智能领域,GPU无疑是最受企业以及开发者追捧的芯片。但达摩院认为,数据中心的AI训练场景下,计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈,AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。

“对于训练场景来说,计算量要求非常高,需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用,AI专用计算架构是最佳选择。”清华大学微纳电子系副系主任尹首一对达摩院的这一观点表示认可。

根据达摩院的判断,AI专用芯片的应用将成为趋势。在2018年的杭州云栖大会上,阿里巴巴曾宣布首款AI芯片AliNPU将于2019年应用于城市大脑和自动驾驶等云端数据场景中。陈天石指出,“AI芯片可以灵活高效地支持视觉、语音和自然语言处理,甚至传统的机器学习应用,将在数据中心场景发挥重要作用。”

二、算法的创新让AI更加智能

1950年,人工智能之父图灵提出著名的图灵测试用以检验人工智能能力,即如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器人,则认为是通过测试。

图灵提出的猜想可能将会很快实现。达摩院认为,在未来,人类可能无法辨别人工智能生成的语音和真人语音,具备语音交互能力的公共设施将会越来越多,甚至在一些特定对话测试中机器可以通过图灵测试。

西北工业大学计算机学院教授谢磊对此表示,“声音合成技术在某些方面已经可以媲美人声,并将会拉动‘耳朵经济’的爆发,各种‘AI声优’将上岗,为大家提供听觉盛宴。”

人工智能行业的迅速发展与深度学习带来的突破高度相关,但仅靠深度学习要实现通用人工智能仍然困难重重。达摩院认为,结合深度学习的图神经网络将让机器成为具备常识、具有理解、认知能力的AI。

杜克大学统计学院终身教授DavidDunson对此评论说,“结合了深度学习的图计算方法将实现推荐系统的变革性改进,为用户提供更有趣和更合适的产品,同时改善整体用户体验。”

过去两年,城市大脑成为社会热词。达摩院认为,2019年,人工智能将在城市大脑技术和应用的研发中发挥更大作用,未来越来越多的城市将拥有大脑。

中国城市规划设计院院长杨保军认为,“城市大脑将不再是单一领域或是单项要素的智慧,而是全局联动、多源交融的智慧。”同济大学智能交通运输系统研究中心主任杨晓光则表示,“新一代城市智能管理、智能服务与智能决策将帮助人类最大程度地预防和综合治理城市病。”

三、连接万物的5G催生更多应用场景

过去几年,5G的热度并不逊于人工智能。5G构建的不仅是一张人联网,它将会成为连接万物的纽带。

达摩院在此次十大科技趋势中提到,5G将催生超高清视频、AR/VR等场景的成熟。中国信通院副总工、工信部信息通信经济专家委员会秘书长陈金桥对此评论说,“5G将掀开数据资源作为生产力的大幕,一个基于泛在高速连接的智能社会必将形成。”

车路协同将会是5G与人工智能两大技术交融的典型场景。达摩院认为,车路协同技术路线会加快无人驾驶的到来,并且将在固定线路公交、无人配送、园区微循环等商用场景将快速落地。

单纯依靠“单车智能”的方式革新汽车存在诸多限制,例如传感器部署的成本高,感知系统以及决策系统的可靠性低等。“车路协同的优势在于,可降低单车系统在定位方案部署上的成本,并且可以实现更好的感知与决策。”中科院自动化研究所研究员赵冬斌如此表示。

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