人工智能

未来人工智能发展的五大趋势,你能接住几个?

人工智能技术在科技企业不断地深度学习和技术创新等方面的推动之下,也在不断地取得突破。金融、交通、医疗、教育、农业、制造业等场景的应用需求和切合确定场景的商业模式出现推动人工智能技术的快速发展。随着人工智能在移动互联网、智能家居等领域的发展,我国的人工智能产业也将持续性、高速地成长。预计到2022年,我国人工智能行业的市场规模将达到680亿元。

未来国内人工智能行业发展的五大趋势:

一、机器学习与场景应用将迎来下一轮爆发

根据VentureScanner的统计,截至2018年6月,全球人工智能领域获得投资的公司中,按照平均融资额度排名的五大业务依次是:机器学习(应用类)、智能机器人、计算机视觉(研发类)、机器学习(研发类)和视频内容识别等。

目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是计算机视觉(研发类)、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看,未来国内人工智能行业的资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向。

机器学习综述——机器学习理论基础与发展脉络

本文主要参考中科院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室王珏研究员《关于机器学习的讨论》,讨论机器学习的描述,理论基础,发展历史以及研究现状。

20世纪90年代初,当时的美国副总统提出了一个重要的计划——国家信息基本设施计划(NationalInformation Infrastructure,NII)。这个计划的技术含义包含了四个方面的内容:

(1)不分时间与地域,可以方便地获得信息。
(2)不分时间与地域,可以有效地利用信息。
(3)不分时间与地域,可以有效地利用软硬件资源。
(4)保证信息安全。

本文主要讨论解决“信息有效利用”问题,其本质是:如何根据用户的特定需求从海量数据中建立模型或发现有用的知识。对计算机科学来说,这就是机器学习。

“全球电子成就奖”投票启动!请为Imagination投上一票!

全球电子成就奖 (World Electronics Achievement Awards) 旨在评选并表彰对推动全球电子产业创新做出杰出贡献的企业和管理者,由 ASPENCORE 全球资深编辑组成的评审委员会以及来自亚、美、欧洲的网站用户群共同评选出得奖者。

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投票指导

1. 公司类奖项

年度最具潜力人工智能技术企业 栏目上勾选 Imagination Technologies - PowerVR Series2NX

人工智能VS机器学习VS深度学习VS人工神经网络

在经历了蛮荒的PC互联网时代,混战的移动互联网时代,到现今最火的人工智能时代。大数据、云计算、机器学习的技术应用,已经使得IT从业者的门槛越来越高。套用一句樊登读书会的宣传口号“keep learning”,保持对新鲜技术的好奇心,保持对技术应用的责任心,持续关注、学习是每个IT从业者的必备技能。

一、什么是人工智能?

人工智能VS机器学习VS深度学习VS人工神经网络

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。

它是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科。

它使得计算机像人一样拥有智能能力,可以代替人类实现识别、认知,分析和决策等多种功能。

比如当你说一句话时,机器能够识别成文字,并理解你话的意思,进行分析和对话等。

二、人工智能发展简史

2018年全球AI突破性技术TOP10

人工智能是个高科技、宽领域、多维度、跨学科的集大成者,从立足大数据、围绕互联网的纯计算机应用,逐步衍生到人们日常生产生活的方方面面,在细微之处改善和改变着我们。目前,不少新技术、新模式已经逐步投入到现实运用,但是多数领域仍然处在推广、试验、研究阶段,如何把握推广人工智能技术的重大机遇,让人们像普及手机一样用上人工智能,这是我们这一代人必须面对的时代发展“必答题”。

2018年人工智能技术已在多方面实现突破性进展,国内外的科技公司都在不断尝试将人工智能应用于更多领域,不论科技巨头还是初创企业,都在致力于不断创新,推动技术进步,接下来我们就来看看十项中外人工智能领域富有突破性的技术。

一、基于神经网络的机器翻译

入选理由:翻译是“自然语言处理”的最重要分支,也是比较难的一支。早年间,机器翻译还被视作 “低级翻译”被嘲讽,如今神经网络的机器翻译准确性大大提高,堪比专业人工翻译。我们熟知的谷歌翻译、微软语音翻译以及搜狗语音识别等都是基于此项技术。

技术突破:机器翻译是科研人员攻坚了数十年的研究领域,其技术核心是一个拥有海量结点的深度神经网络,它可以自动的从语料库中学习翻译知识。由于神经网络能够比较好地模拟人脑神经元多层深度传递的过程,它在解决一些复杂问题的时候有着非常明显的突破性表现。

深度学习不是万能的,进化算法在游戏中表现更佳

编者按:深度学习的如日中天遮掩了进化算法的光芒,但进化算法也有望重归大众视野,毕竟在某些领域它可比深度学习领先得多。本文译自MIT Technology Review中原标题为"EVOLUTIONARY ALGORITHM OUTPERFORMS DEEP-LEARNING MACHINES AT VIDEO GAMES"的文章。

基于目前人类在神经网络算法和机器深度学习取得的成就,很容易让人产生计算机科学只包含这两部分的错觉。毕竟神经网络算法在人脸识别、棋类和各类街机游戏竞技中的表现已经开始超越人类了。

因为这些网络算法都是基于人类的思考模式进行的,好像没什么比这个更有潜力了。但事实果真如此吗?

答案是:不完全是。一种全新的算法甚至比深度学习和神经网络有更明显的优势:这种算法是基于创造人类大脑的方式——进化来进行的。

深度学习不是万能的,进化算法在游戏中表现更佳

换句话说,人类是在一系列迭代和择优中产生的,由此诞生了眼睛、耳朵、大脑等精密的工具,足以可见进化的力量。

人工智能之机器学习——模型评估与选择

机器学习方法在大型数据库中的应用称为数据挖掘(data mining)。在数据挖掘中,需要处理大量的数据以构建有使用价值的简单模型,例如具有高准确率的预测模型。数据挖掘的应用领域非常广泛:在金融业、银行分析历史数据,构建用于信用分析、诈骗检测、股票市场等方面的应用模型;在制造业,学习模型可以用于优化、控制以及故障检测等;在医学领域,学习程序可以用于医疗诊断等;在电信领域,通话模式的分析可用于网络优化和提高服务质量;在科学研究领域,比如物理学、天文学以及生物学的大量数据只有使用计算机才可能得到足够快的分析。万维网是巨大的,并且在不断增长,因此在万维网上检索相关信息不可能依靠人工完成。

机器学习还可以帮助我们解决视觉、语音识别以及机器人方面的许多问题。如人脸识别,通过分析一个人的脸部图像的多个样本,学习程序可以捕捉到那个人特有的模式,例如眼睛、鼻子和嘴巴的特定组合模式,然后再所给的图像中检测这种模式,从而进行辨认,这就是模式识别(pattern recognition)的一个例子。

一. 绪论

帮你读懂人工智能+机器学习+深度学习的包含关系

大数据人工智能技术,在应用层面包括机器学习、神经网络、深度学习等,它们都是现代人工智能的核心技术。在大数据背景下,这些技术均得到了质的提升,人工智能、机器学习和深度学习的包含关系如下图。

帮你读懂人工智能+机器学习+深度学习的包含关系

基本概念理解

1.机器学习

机器学习(Machine Learning)也被称为统计学习理论,是人工智能的重要分支。它通过数据分析获得数据规律,并将这些规律应用于预测或判定其他未知数据。机器学习目前已经广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、语音识别等,尤其是在搜索引擎领域。

关于工业机器人,这些知识你必须了解!

工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置,它能自动执行工作,是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥,也可以按照预先编排的程序运行,现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。

机器人越来越智能化,并在制造企业中担负起越来越重要的角色。通过先进的IT与自动化技术来促进制造业的革新,以实现"智能化",提升效率,降低成本。

一、工业机器人的发展背景

从1920年,"Robot"这个词被捷克剧作家创造出来,到现在机器人已经发展了近百年,从最初的单纯用于搬运的工业机器人,到第二代具有视觉传感器以及信息处理技术的工业机器人,再到目前正在研究的"智能机器人",工业机器人的发展及应用日新月异。

二、工业机器人的应用场景

在短短50多年的时间中,机器人技术得到了迅速的发展,在众多制造业领域中,工业机器人应用最广泛的领域是汽车及汽车零部件制造业,并且正在不断地向其他领域拓展,如机械加工行业、电子电气行业、橡胶及塑料工业、食品工业、木材与家具制造业等领域中。

活动预告:2018手机人工智能技术趋势及投资峰会

2018年6月15日第一手机界研究院联合CES Asia将于2018年亚洲消费电子展(CES Asia)期间,在上海嘉里大酒店举办以“人工智能手机的机会”为主题的“2018手机人工智能技术趋势及投资峰会暨2018中国手机产业最具投资价值品牌和企业颁奖典礼”。

本次峰会汇聚了AI领域及产业界顶级行业资深专家,Imagination公司中国区市场及业务拓展总监柯川先生应邀发表人工智能与机器视觉—AI催生产业变革的主题演讲。另外会议还邀请了来自高通工程技术总监及中国区研发负责人徐晧、小米人工智能和云平台产品部总经理季旭、科大讯飞消费者事业群智能硬件业务部产品总监张良春、爱佩仪光电技术有限公司董事长兼CEO洪航庆、龙旗股份产品市场部产品总监霍胜力、第一手机界研究院院长孙燕飚等大咖将深入探讨手机人工智能潜在的价值应当如何被挖掘和利用。

此次峰会将是一场是手机AI产业界权威们的一次头脑风暴,深度剖析手机AI技术及应用趋势,手机产业连上下游共商AI生态圈全新构建模式。

峰会亮点

  •   手机AI产业界权威头脑风暴

  •   剖析手机AI技术及应用趋势

  •   共商AI生态圈全新构建模式

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