人工智能

2019技术趋势:人工智能报告

联合国世界知识产权组织WIPO发布了首份《2019技术趋势——人工智能报告》(WIPO Technology Trends 2019 – Artificial Intelligence)。报告显示,自20世纪50年代人工智能出现以来至2016年,科研人员已提交超过34万份人工智能发明专利申请,发表的科学出版物超过160万篇(部)。而这其中的专利超过半数是2013年以后公开的。其中在国别专利总申请量方面,美国、中国、日本排在前三位。

聊一聊人们对人工智能的误解

就目前而言,人工智能的火热程度是大家能够想象到的,人工智能的出现使得很多人都开始关注这项新颖的学科。其实人工智能并不是一个新颖的学科,人工智能从提出到现在已经经历了很长的时间了。人们对于人工智能的了解还是远远不够的,这也造成了人们对于人工智能存在一些误解,那么人们对人工智能的误解都有哪些呢?下面我们就给大家介绍一下这些内容。

购买AI前首先要考虑这4个问题

普华永道预测,2030年全球经济中有15.7万亿是人工智能(AI)贡献的。这显然是个好消息。但同时,佛瑞斯特研究所警告称,网络罪犯也能利用并武器化AI攻击公司企业。本文将揭示CISO在投资AI产品及解决方案以提升公司网络安全态势时应考虑的4个实际问题。

人工智能的四波浪潮以及未来的发展方向

人工智能是无所不在的 – 我们曾经认为的未来科技将很快渗透到所有生命领域。那么它将如何影响商业和整个世界?在他的着作“ 人工智能超级大国”中,李开复是一位杰出的中国IT投资人,拥有谷歌,苹果和微软的执行背景,他讲述了四波人工智能,他们现在和未来的用例。

2019年人工智能状况:值得关注的五大趋势

人工智能将继续成为2019年讨论的热门话题。它引起了初创企业,企业,供应商,媒体,研究公司和政府机构的关注等等。他们都试图利用人工智能实现并提高其底线。来年将是建立新AI应用程序和现有应用程序增长的关键一年。以下是我想要强调的前五大趋势。

为人工智能和自动化革命做好准备的10种方法

人工智能和自动化不再是科幻小说的内容;它们在商业和消费者领域都是一种非常真实而且在不断增长的存在。对于许多公司而言,人工智能可以通过高级数据分析简化操作并改善决策制定。自动化日常任务还可以解放员工,让他们集中精力从事可以推动业务发展的大型项目。

不看后悔!2019年人工智能行业25大趋势

编者按:知名创投研究机构CB Insights调研了25种最大的AI趋势,以确定2019年该技术的下一步趋势,他们根据行业采用率和市场优势评估了每种趋势,并将其归类为必要、实验性、威胁性、暂时的,网易智能整理翻译,参与小小、Meadowdow、怿立、nariiy、Aaliyah。


胶囊网络将挑战最先进的图像识别算法

1、开源框架(Open-Source Frameworks)

2019年人工智能在7个方面的发展

毫无疑问,2018年是人工智能(AI)发展的重要一年,因为进一步推动了人工智能的主流应用,并成功地实现了提供更多功能的自动化。越来越多的企业探索人工智能的应用程序,并且公众已经习惯于每天与人工智能技术进行交互。

人工智能技术将继续改变世界。在2019年,人工智能应用不仅将继续在全球普及中增长,而且还将围绕重要主题开展更深层次的对话,推动创新商业模式,并以新的方式影响社会,其中包括以下7个方面的发展。

1. 将更广泛地部署机器学习即服务(MLaaS)

在2018年,人们见证了机器学习即服务(MLaaS)的重大进展,谷歌、微软和亚马逊等行业巨头一路领先。预构建的机器学习解决方案和能力在市场中变得越来越有吸引力,特别是对于没有更多内部资源或人才的小型公司来说,销售和部署可以轻松实施的打包解决方案的机会很大。

人工智能对反垄断法的挑战

人工智能在为社会进步提供巨大动力的同时,也为反垄断执法带来了深远的影响。当前人工智能已经开始超越静态、以固定数值为基础预先设置公式的定价算法。人工智能完全可以以超越人类大脑的能力处理数据,并与其他计算机进行交流;它能够通过智能数据处理和分析工具,帮助企业在产出、定价和其他商业决策上占据优势,进而维持或者取得市场势力。有鉴于此,以人工智能为代表的新技术已经对全球各国反垄断执法提出了挑战。

在未来和AI争夺工作的16个实用技巧!

如今,许多公司都已经开始利用人工智能和机器学习,并且这些技术的影响只会越来越大。虽然这对于想要提高业绩的企业来说是件好事,但许多员工也担心机器人会在未来几年内取代他们的工作。

虽然人工智能可能会改变某些类型的工作,但它们永远不会完全取代人类的工作——你只需要知道如何维持并推销你的技能。来自福布斯教练委员会(Forbes Coaches Council)的成员们分享了一些技巧,让你可以在未来的职业生涯中获取所需的技能。

1. 学会理解数据的价值

虽然新的创新将要求每个人对技术越来越熟悉,但是这并不意味着每个人都能精通技术。而在学习计算和解释数据方面,技术则是一股很大的力量。这项技能将会见证劳动力需求的增加,并将有助于巩固作为雇员或潜在领导者的价值。——LaKisha Greenwade, Lucki Fit LLC

2. 学习,执行,教导,服务