人工智能

人工智能和大数据的开发过程中需要注意这12点

人工智能是近年来科技发展的重要方向,在大数据时代,对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中,有哪些特别需要注意的要点?

人工智能领域的算法大师、华盛顿大学教授Pedro Domingos对此进行了深入思考。

在我们新近翻译的《智能Web算法》(第2版)中,对Pedro Domingos教授的观点进行了高度的概括,提炼出12个注意点,为行业开发实践提供了重要参考:

注意点1:你的数据未必可靠

在实际应用中,有很多各种各样的原因会导致你的数据是不可靠的。因此,当你将数据用于解决问题前,必须经常留心来检查数据是否值得信赖。如果基于糟糕的数据来挖掘,无论多么聪明的人也永远只会获得糟糕的结果。下面列举了一些常见的可导致数据可靠性问题的因素:

用于开发的数据,往往和实际情况下的数据分布不同。例如也许你想把用户按照身高划分为“高”、“中等”、“矮”三档,但如果系统开发时使用的数据集里最低用户的身高是6英尺(184cm),那么很有可能你开发出来的系统里会把一个“仅有6英尺”的用户称为“矮”用户

百名高管畅谈2019人工智能走向

选自 | Forbes
编译 | 网易智能(公众号 smartman163)
参与 | 晗冰

据国外媒体报道,近日《福布斯》采访了与人工智能相关的120位高管,就2019年人工智能将会如何进行了展望。对于未来的人工智能,虽然众说纷纭,但无疑是期望人工制更实用、更精确、为社会带来更好的未来。

“自动化金融是人工智能的一种实际应用,全球数百万银行客户已经开始以多种形式应用这种人工智能,未来几年会越来越好。”基于目前世界各地银行正在进行的项目,我看到越来越多的客户将依赖人工智能“提升”他们的财务状况,通过自动化应用来帮助实现财务目标。为了提供有效的自动化金融,金融机构将需要针对每一个客户群所在细分领域(如零售、小企业和财富)开发专用的人工智能,从更通用的人工智能形式转向嵌入主题知识和专业技能的特定领域解决方案。”
—— 以色列金融科技创新公司Personetics联合创始人兼首席执行官David Sosna

想知道哪些技术有潜力颠覆未来?看这篇文章就够了

编者按:未来会怎样?没人知道,但是人人都可以设想。从AI、区块链、无人机,到AR/VR、无人车,乃至于物联网、微芯片、纳米机器人、CRISPR,以及智能微尘、数字孪生等,AI专家Adrien Book汇编了各种有可能成为下一个大事物的颠覆性技术,把它们分成无聊的意料之中、还算过得去、非常令人兴奋以及很晦涩但非常令人兴奋这四类,不妨看看谁最有可能率先取得突破吧。

作为一个稍纵即逝的概念,技术被记者、创业者和投资者无休止地关注着,希望靠留意和投资下一个大事物而赚大钱。以至于在这个过程中有时候他们会失去理智,弄出一些非常愚蠢的东西。这群快乐的预言者往往看不到以史为鉴的讽刺性。在一个创新和改变是取得进步的命脉的领域过于依赖过去的数据作为未来情况的信号。

但是读者对此依然买账,因为我们作为人喜欢那种可预测以及清晰的叙述的感觉。因此为了让大家达成一些共识,以下是我对未来科技的一些预测,其中既有以及被讨论得烂大街的无聊东西,也有那些似乎很怪异或者不大可能的东西,对于后者我反而愿意投钱。

无聊的意料之中的东西

AI/机器学习/深度学习

PowerVR Series3NX提供0.6至10 TOPS的单核性能及超过160 TOPS的多核可扩展性,以实现前所未有的计算性能和可扩展性等级

2018年12月4日 - Imagination Technologies宣布推出其面向人工智能(AI)应用的最新神经网络加速器(NNA)架构PowerVR Series3NX。基于屡获殊荣的前代产品,新版Series3NX提供了无与伦比的可扩展性,使系统级芯片(SoC)制造商能够针对诸如汽车、移动设备、智能视频监控和物联网边缘设备等一系列嵌入式市场去优化计算能力和性能。

单个Series3NX内核的性能可从0.6到10万亿次操作/秒(TOPS),同时其多核实现可扩展到160TOPS以上。得益于包括无损权重压缩等架构性增强,Series3NX架构的性能可在相同的芯片面积上较上一代产品提升40%,使SoC制造商可在性能效率方面提高近60%,且带宽需求降低了35%。

回顾2018年,人工智能技术呈普及势态,从技术驱动发展到场景驱动,很多针对垂直应用推出了优化的方案,人工智能应用从云端走向汽车、安防、物联网、消费电子等,有的应用已经开花结果,为了更好地把人工智能技术落地到更多领域,电子创新网联合Imagination、中星微电子、赛灵思、深鉴科技、格芯等公司在12月20日共同举办“人工智能落地应用与趋势”沙龙,邀请人工智能产业链代表聚集一堂,共同分享人工智能应用经验,我们诚挚地邀请来自安防、智能家居、消费电子、汽车电子、工业领域的业内人士报名参会,与嘉宾们零距离互动,共同发掘人工智能应用蓝海!

欢迎大家报名!本次沙龙参加者免费!欢迎演讲嘉宾自荐或者推荐!

沙龙具体安排

1、时间:2018年12月20日下午
2、地点:深圳会展中心6楼郁金香厅
3、会议议程(具体内容以主办方最新通知为主)

2018年9月29日 – 30日, “中国集成电路设计业2018年会暨珠海集成电路产业创新发展高峰论坛”在珠海国际会展中心隆重举办。此次集成电路设计年会(ICCAD 2018)的举办,正值Imagination在中国的两场PowerVR Inspire年度技术盛会(12月4日深圳、12月6日上海)即将举办之际,同时Imagination也将在近期推出其全新一代的人工智能(AI)和图形处理器(GPU)IP产品。因而,作为本届集成电路设计年会金牌赞助商的Imagination在大会上的展示和专题演进获得的众多行业人士的关注,前来交流和探讨合作的客户及伙伴超出了原来的预期。

不久前,Imagination发布两项吸引了集成电路产业广泛关注的全新技术和解决方案,再次巩固了公司在图形处理器和人工智能领域的领先地位,同时成为了本届集成电路设计年会相关领域内的热点话题。

11月初,Imagination宣布推出突破性的、业界首个视觉无损图像压缩技术PowerVR PVRIC4,它是新一代功能强大的图像压缩技术,可协助为数字电视、智能手机和平板电脑等设备开发系统级芯片(SoC)的客户降低成本,且不会出现明显的图像质量损失。PVRIC4支持随机访问视觉无损图像压缩,确保带宽和内存占用节省至少50%,并使系统能够克服性能的带宽限制。

详述人工智能在自动驾驶技术中的应用

随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野,人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域,并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。

人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来,直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义,现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算,如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。

去伪存真!别让这8个安全流行词把你忽悠了

俗话说得好:如果某事看起来好到令人难以置信,那可能真的不能相信。仔细想想,绝佳交易和骗局看上去都是超级好。二者都表现出能为你面临的棘手难题提供必备解决方案的样子。然而,其中一个是真的很好,而另一个就很玄乎了。

同时,信息安全行业中的供应商都太急于抛出流行词,试图说服客户他们的解决方案非常合适。这种大环境下,企业或机构该如何理解什么是真的很好什么是太过虚幻呢?

以下就列出8个安全领域经常会遇到的流行词,帮读者看清它们的真相。

1. 人工智能

热炒人工智能(AI)概念的供应商多如牛毛,而且越来越多。千万别让这种被炒出来的概念迷惑了双眼。无论你要解决的问题是什么,让你的供应商解释清楚他们到底是怎样应用AI的,他们的解决方案如何帮助你的公司解决问题。比如说,如果供应商大赞其终端解决方案中的AI,那就问一些尖锐的问题。操作的是什么数据?扩展性如何?怎么在企业范围内加以应用?AI方法怎么识别感兴趣事件,怎么产生警报?大型企业生产环境中的误报率是多少?怎样最小化误报?

2. 机器学习

2019年9大AI趋势,你准备好了吗?

自人工智能开始成长以来,其风波一直不断,特别是近几年,人工智能步入黄金发展期,舆论风暴更是一波接着一波。“人工智能距离威胁人类还有多远?”“八大现象论证人工智能威胁论真的存在”“AI警告!科技大佬为何纷纷站队AI威胁论”······

但是不管舆论怎样推波,我们都必须面对一个事实“AI真的让我们生活的很好!”,并且它还会持续的“好”。未来的一年,人工智能还会继续发力。

以下是2019年人工智能的发展趋势,你准备好迎接了吗?

1. 新技术实现部分任务自动化

2019年,自动化将分阶段进行。虽然距离全面自动化还需一段路程,但许多工作流程和任务都实现了部分自动化。据麦肯锡(McKinsey)统计,基于现有技术, 5%的职业有希望实现完全自动化,60%的职业可以实现30%自动化。

我们已经看到了很多依赖计算机视觉和语音技术的产品和服务,2019年我们会看到更多。语言模型和机器人技术的持续发展,将实现更全面的文本和物理解决方案。竞争将推动企业实施部分自动化解决方案,而自动化项目的成功会推动全面自动化的发展。

2. 企业中的人工智能将建立在现有的分析应用程序之上

八大现象论证人工智能威胁论真的存在

如今人工智能发展火热,机器学习预见成熟,智能化未来似乎指日可待。表面上似乎一切都在按部就班的进行,但背后也不乏暴露出很多问题。就像近期人工智能威胁论就引发了不少的言论激战,揪其根源还是人工智能是否能够有意识违背人类意愿操控事务的问题。

因此,我们或许想问:人工智能机器人究竟有多强大?机器人真的会“反噬”人类吗?《终结者》里的Skynet(天网)会真的发生在现实生活中吗?

强弱AI

首先我们应该区分两个概念:强AI和弱AI。强AI 是指一种能够思考并可以感知自身存在的假想机器。它不仅可以解决人类为其定制的任务,还可以学习新事物。

弱AI目前很常见,它是一种用于解决特定问题的应用程序,例如图像识别、汽车驾驶、playing Go(围棋)等,也就是我们常说的“机器学习”。

目前,我们还无法预测强AI什么时候能够真正被研发出来。专家们经过调研推断的结果也是“有朝一日”。

相比强AI,弱AI目前已经存在,很多领域都可以看到弱AI的身影,并且应用范围每年都在增长。通过实例学习,机器学习几乎可以让我们在无需编程的情况下处理实际任务。

人工智能威胁论真的存在吗?

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