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      人工智能你知多少?五個方面出發,讓你全面了解人工智能

      2017-09-14 10:19:08 廣州海雙信息科技有限公司 閱讀

      本文從①人工智能發展路線圖、②人工智能核心技術、③人工智能專家言論、④人工智能行業應用案例、⑤人工智能投資和專利分析五個方面講述人工智能將如何成為下一輪變革的風向。


      人工智能,人工智能,核心技術,專家言論,應用案例


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      前言:人工智能就是人類與機器學習、競賽的產物,他試圖通過了解人的意識、思維過程,進而做出一種智能反應的機器,是人類智慧的聚集器。


      本專題從五個方面出發,讓你全面了解人工智能,走在科技前沿!


      人工智能作為一門前沿學科,涉及多門學科的交叉,如計算機科學、信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學、哲學等學科。


      其研究的主要內容包括:


      知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。


      「人工智能發展路線圖」


      首先,不要一提到人工智能就想著機器人。機器人只是人工智能的容器,機器人有時候是人形,有時候不是,但是人工智能自身只是機器人體內的電腦。比如說Siri背后的軟件和數據是人工智能,Siri說話的聲音是這個人工智能的人格化體現,但是Siri本身并沒有機器人這個組成部分。

      人工智能進化圖

      人工智能進化圖


      1、弱人工智能 ANI


      弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能。比如有能戰勝象棋世界冠軍的人工智能,但是它只會下象棋,你要問它怎樣更好地在硬盤上儲存數據,它就不知道怎么回答你了。


      2、強人工智能 AGI


      人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能,人類能干的腦力活它都能干。創造強人工智能比創造弱人工智能難得多,我們現在還做不到。


      Linda Gottfredson教授把智能定義為“一種寬泛的心理能力,能夠進行思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解復雜理念、快速學習和從經驗中學習等操作?!睆娙斯ぶ悄茉谶M行這些操作時應該和人類一樣得心應手。


      3、超人工智能 ASI


      牛津哲學家,知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多,包括科學創新、通識和社交技能?!背斯ぶ悄芸梢允歉鞣矫娑急热祟悘娨稽c,也可以是各方面都比人類強萬億倍的。


      現在,人類已經掌握了弱人工智能。其實弱人工智能無處不在,人工智能革命是從弱人工智能,通過強人工智能,最終到達超人工智能的旅途。智能爆炸過于玄幻,這里不作介紹!


      「人工智能核心技術」


      人工智能涉及的五項核心技術:計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和語音識別技術,與大家一同分享。

      核心技術總括圖

      核心技術總括圖


      1、計算機視覺


      計算機視覺(computer vision,簡稱CV)是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺是一門綜合性的科學技術,主要包括計算機科學與工程、信號處理、物理學、應用數學與統計、神經生理學和認知科學等學科。


      有不少學科的研究目標與計算機視覺相近或與此有關。這些學科中包括圖象處理、模式識別或圖象識別、景物分析、圖象理解等。


      2、機器學習


      機器學習(Machine Learning,簡稱 ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。


      其核心在于,機器學習是從數據中自動發現模式,模式一旦被發現便可用于做預測。比如,給予機器學習系統一個關于交易時間、商家、地點、價格及交易是否正當等信用卡交易信息的數據庫,系統就會學習到可用來預測信用卡欺詐的模式。處理的交易數據越多,預測就會越好。


      機器學習系統由三個主要部分組成,包括:


      ①模型:用來預測或識別的系統。


      ②參數:模型做決定所使用的信號或因素。


      ③學習器:這個系統通過檢查預測和實際輸出的差異來調整參數,再對模型進行調整。


      機器學習的應用范圍非常廣泛,針對那些產生龐大數據的活動,它幾乎擁有改進一切性能的潛力?,F如今,機器學習已經成為認知技術中最炙手可熱的研究領域之一,在2011-2014年中這段時間內就已吸引了近十億美元的風險投資。谷歌也在2014年斥資4億美金收購Deepmind這家研究機器學習技術的公司。


      3、自然語言處理


      簡單地說,自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)就是用計算機來處理、理解以及運用人類語言(如中文、英文等),它屬于人工智能的一個分支,是計算機科學與語言學的交叉學科,又常被稱為計算語言學。

      語音對話剖析圖

      語音對話剖析圖


      值得一提的是,自然語言處理的興起與機器翻譯這一具體任務有著密切聯系。機器翻譯指的是利用計算機自動地將一種自然語言翻譯為另外一種自然語言。目前自然語言處理技術的兩大瓶頸就是大規模語料數據的建設,以及語義分析的進一步完善。


      4、機器人技術


      機器人技術(Robotics)將機器視覺、自動規劃等認知技術整合至極小卻高性能的傳感器、致動器、以及設計巧妙的硬件中,這就催生了新一代的機器人,它有能力與人類一起工作,能在各種未知環境中靈活處理不同的任務。例如無人機,還有可以在車間為人類分擔工作的“cobots”,還包括那些從玩具到家務助手的消費類產品。

      我國的機器人專家從應用環境出發,將機器人分為兩大類,即工業機器人和特種機器人。

      所謂工業機器人就是面向工業領域的多關節機械手或多自由度機器人。而特種機器人則是除工業機器人之外的、用于非制造業并服務于人類的各種先進機器人,包括:服務機器人、水下機器人、娛樂機器人、軍用機器人、農業機器人、機器人化機器等。

      5、語音識別技術

      語音識別技術,也被稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition,簡稱ASR),其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入,例如按鍵、二進制編碼或者字符序列。

      語音技術細分圖

      語音技術細分圖


      語音識別技術的應用包括語音撥號、語音導航、室內設備控制、語音文檔檢索、簡單的聽寫數據錄入等。語音識別技術所涉及的領域包括:信號處理、模式識別、概率論和信息論、發聲機理和聽覺機理、人工智能等等。

      「人工智能專家言論」

      Facebook扎克伯格:我們想要建立的基于人工智能的計算機服務,將比人類有更好的洞察力和理解力。人類基本的聽、說、讀、寫等核心感知力,我認為在未來5-10年,計算機一定能做得比人類自己更好。

      微軟創始人比爾·蓋茨:在未來10到20年時間里,人工智能對于管理人們的生活來說將是“非常有用的”!我們還將首次看到的是,電腦將可像人一樣去‘看’。如果將其與類似于人類手臂的操縱方式相結合,那么就會大大提高生產力。

      特斯拉CEO馬斯克:AI技術會不斷發展,我們會在智力上遠遠落后于AI,以至于最終成為AI的寵物。

      英特爾中國研究院院長宋繼強:想讓一個設備用人工智能自主提供服務、實現交互,還有很多挑戰,這些挑戰主要來自三個方面:一是廣度方面、二是深度問題、三是自適應度的問題。

      不管在人工智能、交通汽車、時尚穿戴、零售、醫療哪個領域,同樣要注意隱私安全、用戶安全和物理安全。

      創新工場董事長兼CEO李開復:每個領域人工智能都有可能對傳統公司產生顛覆,每產生一個有價值的機器人,一個人、一個群體就會失業,這對社會影響非常大。10-15年之后,世界上90%的工作,也許50%的人類可能都要面臨工作部分或全部被取代。

      百度創始人李彥宏:互聯網即將迎來發展的第三幕,而推動互聯網下一幕發展的核心動力,不是大數據,也不是云計算,而是人工智能!

      例如,現在人工智能技術已經使語音識別準確率已經能達到97%,百度每天的語音識別請求的PV更是超過1億。同時,人工智能未來的發展還將逐漸取代類似點餐員這樣的簡單勞動力。另外,人工智能還可以重構傳統產業 ,依據大數據等分析,人工智能對于金融也會產生變革性影響,可以真正做到讓征信升級,實現“秒放”貸款。

      中科院計算所博士生導師白碩:人工智能熱的原因,一個是硬件的進步,使得計算越來越快;一個是數據的積累使得基礎資源越來越大,同時算法的進步使得解決問題越來越準。資本市場對人工智能產業的發展已經有了很好的土壤,中國人工智能現在處于最好的一個發展機遇期。

      在傳媒領域,我們也看到在采集環節、制作環節、傳播環節和響應環節,都有人工智能技術的介入。在傳統媒體已經出現了新媒體,它的特點是三個動:互動、聯動、自動,核心是一個“動”字。

      「人工智能行業應用案例」

      隨著智能科技的發展,越來越多的人工智能已經開始從實驗室中走出,五花八門的智能產品也被運用到各個領域。下面e-works給大家分享五個有關人工智能的典型應用案例。

      1、智能快遞柜

      電子商務的迅猛發展,快遞業務呈高速增長趨勢,但快遞末端“最后一公里”投遞問題卻成為快遞發展的瓶頸!

      智能快遞柜是一個基于物聯網,能夠將物品(快件)進行識別,暫存,監控和管理的設備,與PC服務器一起構成智能快遞柜系統。

      智能快遞柜是基于嵌入式技術,通過RFID,攝像頭等各種傳感器進行數據采集,然后將采集到的數據傳送至控制器進行處理,處理完再通過各類傳感器實現整個終端的運行,包括GSM短信提醒,RFID身份識別,攝像頭監控等。

      2、智能工廠

      歐美國家最早針對流程工業提出了“智能工廠”的概念。流程工業智能工廠由商業智能、運營智能、操作智能三個層次組成,由于自身的自動化水平較高,因此實施智能工廠相對比較容易。

      與流程工業相比,離散制造業首先在底層制造環節由于生產工藝的復雜性,如車、銑、刨、磨、鑄、鍛、鉚、焊對生產設備的智能化要求很高,投資很大。特別是裝備制造業、家電、汽車、機械、模具、航空航天、消費電子等產品大都要求產品智能化,設計智能。

      3、智能機器人

      智能機器人開始“就業”,緩慢而穩步地進入日常生活,正在改變人類的生活。它們不是人類,但具備人工智能的機器在取代人類工作方面獲得了進展。這些工作包括醫院的導診員和停車場的服務員。

      很久以前,工業機器人開始取代人類,在很多枯燥和危險的行業里工作。比如:焊接汽車和其它機械中成千上萬相同的零件。更尖端和復雜的機器人能夠精確地升降和移動巨大的負荷,中國深圳的怡豐自動化公司說,他們生產的“Geta”機器人能夠在兩分鐘內安全地完成停車。

      4、智能物流

      智能物流具有數據智慧化、網絡協同化和決策智慧化的特征,也就是說要實現智能物流功能上的“六個正確”或者“六個適合”,適合的貨物、適合的數量、適合的地點、適合的質量、適合的時間、適合的價格,要物品識別、地點跟蹤、物品溯源、監控和實時協議。

      智能物流的技術應用主要有四個方面:自動識別、數據挖掘、人工智能、GIS技術。

      人工智能技術在物流領域的創新應用模式不斷涌現,成為未來智能物流大發展的基礎,不僅推動了電子商務平臺的發展,還極大地推動行業發展。

      5、智能家居

      Smart Home,SH智慧家居是以住宅為平臺,利用綜合布線技術、網絡通信技術、智能家居系統設計方案安全防范技術、自動控制技術、音視頻技術將家居生活有關的設施集成,構建高效的住宅設施與家庭日程事務的管理系統,提升家居安全性、便利性、舒適性、藝術性,并實現環保節能的居住環境。

      與普通家居相比,智能家居不僅具有傳統的居住功能,兼備建筑、網絡通信、信息家電、設備自動化,集系統、結構、服務、管理為一體的高效、舒適、安全、便利、環保的居住環境,提供全方位的信息交互功能。幫助家庭與外部保持信息交流暢通,優化人們的生活方式,幫助人們有效安排時間,增強家居生活的安全性,甚至為各種能源費用節約資金。

      「人工智能投資和專利分析」

      富士通擁有的人工智能專利最多,他們以人為核心的人工智能Zinrai集成了能處理人類感覺的感官媒體技術,能提供醫療決策支援的知識處理以及能協助緩解空中交通的數學技術。

      人工智能專利排行榜

      大部分人工智能的風險投資交易都是深度學習/機器學習方面的。

      例如AlphaGo,除了依靠暴力計算,它還能像人依靠直覺一樣做出決策。依靠深度學習的項目是很常見的,例如Facebook的新聞饋送依靠深度學習,將用戶最可能感興趣的新聞組織推送,而且自動標注也采用了這種類型的人工智能。

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