现在的人工智能只是“窄AI”?
demi 在 周三, 04/22/2020 - 15:48 提交
时至今日,人工智能领域已经呈现出人工通用智能(AGI)与人工窄智能(ANI)并立的局面。
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随着越来越多的组织采用大数据技术处理大量、快速、多变的信息资产,通常很快就会面临如何从中有效地获得洞察力和商业价值的问题。但是在这一过程中,人们对人工智能和大数据如何协同工作产生了一些误解,导致潜在的混乱,IT领导者应在采用数据驱动型策略时进行澄清...
随着南京江北新区“芯片之城“的高速发展,全球的芯片设计企业不断集聚,企业对IP服务的需求与日俱增,南京集成电路产业服务中心(ICisC)建立了IP一站式服务,展望未来,为更全面地了解企业的IP技术需求,更完善地为企业提供IP技术服务,特举办此次IP技术服务线上交流会。
人工智能和机器学习依赖于高价值数据,这意味着IT部门需要对其网络中发生的事情有适当的可见性。
能源领域是现代经济中最强大、利润最丰厚的领域之一。但是大多数能源公司没有意识到他们的能源生产潜力,也没有采用最新技术来提高其运营效率。目前,能源领域正处于大变革的边缘。
我们将援引世界上众多最伟大思想家的名言,了解他们如何看待人工智能这一意义深远的主题。希望这些名言有助于阐明AI主旨、涵盖范围、潜在挑战以及蕴藏于其中的巨大能量。
人工智能技术具有正、反两方面的作用,在造福于人类的同时,也存在各种风险。理论上可能存在四种风险:技术失控、技术误用、应用风险、管理失误。
人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含:算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
人工智能如何处理数据?如果把重点放在数据的处理方式上,那么长期共存的方式大概有两种: 特征学习、特征工程。
智能是学习的能力,以及解释、解决问题的能力;人工智能是脱离生命体的智能,是人类智能的体外延伸;通用人工智能面向不同的情境,能够解释、解决普遍性的智力问题,通过不断学习,积累本领,进化成长。