人工智能

一文了解人工智能的基本常识

德勤DUP近期发布了一份报告,对人工智能的历史、核心技术和应用情况进行了详细说明,尤其是其中重要的认知技术。这份报告将有助于我们对人工智能和认知技术进行深入了解,也有助于各行业的公司考量人工智能应用的实际价值。

国内对于人工智能的讨论大多是不成体系的碎片式,很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系,也很难有实际借鉴意义。德勤DUP近期发布了一份报告,对人工智能的历史、核心技术和应用情况进行了详细说明,尤其是其中重要的认知技术。这份报告将有助于我们对人工智能和认知技术进行深入了解,也有助于各行业的公司考量人工智能应用的实际价值。

一、概述

近几年各界对人工智能的兴趣激增,自2011年以来,开发与人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资,而科技巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。相关报道铺天盖地,而巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现,计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断更是被媒体四处引用并引发广泛关注。

IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。

谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域,比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。

人工智能与自然语言处理概述:AI三大阶段、NLP关键应用领域

选自xenonstack
机器之心编译
参与:黄小天、李亚洲

人工智能概述

AI 指代「人工智能」,是让机器能够像人类一样完成智能任务的技术。AI 使用智能完成自动化任务。

「人工智能」包含两个关键点:
● 自动化
● 智能

人工智能的目标

人工智能与自然语言处理概述:AI三大阶段、NLP关键应用领域

● 推理
● 自动学习&调度
● 机器学习
● 自然语言处理
● 计算机视觉
● 机器人
● 通用智能

人工智能三大阶段

● 阶段 1——机器学习:智能系统使用一系列算法从经验中进行学习。
● 阶段 2——机器智能:机器使用的一系列从经验中进行学习的高级算法,例如深度神经网络。

人工智能目前处于此阶段。

● 阶段 3——机器意识:不需要外部数据就能从经验中自学习。

人工智能和机器学习的新趋势

概要:人工智能在各产业中的超凡表现奠定了它对未来世界不可或缺的地位。
作者:Hardik Gohil
翻译:Gabrielle

人工智能在各产业中的超凡表现奠定了它对未来世界不可或缺的地位,比如制造业,医疗保健,建筑业,在线零售业等几乎各个行业都在利用人工智能技术融入物联网。不断演化的机器学习技术使每个企业都有望成为数据驱动的企业,都能利用云平台的机器学习技术使用人工智能应用程序。未来的企业将不必安装和维护机器学习系统,花很低的开销就能分析海量又复杂的数据,最终做出详细精准的分析和预测。

机器学习产业体现出了以下三个最新趋势:数据飞轮(Data Flywheels),算法经济(Algorithm Economy),和云托管智能(Cloud Hosted Intelligence)。未来每个应用程序都将运用开源算法和机器学习代码成为智能应用,那么这些趋势将给云产业,数据处理等数字化业务带来怎样的巨变呢?

数据飞轮- 未来的关键

数据将成为未来数字世界的决定因素。世界上的数据每18个月翻一番,而同时期数据储存费用也几乎下降一半,也就是说几年后可用数据将越来越多。

世界上还没有人工智能?我们被深度学习骗了吗

本文系《AI研究院》栏目出品,专注人工智能行业热点与深度分析。

摘要:本人作者、Novaquark创始人兼总裁Jean-Christophe Baillie表示,“没有机器人就没有人工智能。”在这篇文章中,他讨论了人工智能是什么,以及AlphaGo不能被称之为人工智能的原因。

什么是人工智能,什么不是?

毫无疑问,AlphaGo是由谷歌DeepMind设计的“人工智能围棋系统”,它是个非常聪明的系统。AlphaGo击败了围棋世界冠军Lee Sedol,而类似的深度学习方法已经被用于解决各个行业的复杂计算问题。多亏了AlphaGo,人工智能这个词汇再次成为人们关注的焦点。

然而,本文作者并不认为AlphaGo属于人工智能,因为它不涉及通用人工智能(AGI)。要建立通用人工智能,关键问题之一是让它避免受到设计者的限制,应该让它自身发挥出能量。它可以从自己遇到、听到、说过、做过的事情和体验中发展出内在的意义,就像人类一样。

而事实相反,如今的人工智能程序基本无法理解周围发生的事情,也无法处理其他领域的问题。那么什么是人工智能呢?这或许是人工智能最根本的问题。

科普|人工智能--神经网络

AI的另一个研究领域,神经网络,灵感来自于人类神经系统的自然神经网络。

什么是人工神经网络(ANNs)?
第一台神经网络机器的发明人Robert Hecht Nielsen博士,定义了一个神经网络为−“一个由许多简单、高度互联的处理单元组成的计算系统,它们通过外部输入的动态响应来处理信息。”

ANNs基本结构
人工神经网络的概念是基于这样的信念:人脑工作进行正确的连接,可以模仿使用硅线作为生活 神经元树突。
人类的大脑是由1000亿个神经细胞组成,称为 神经元。 被 轴突连接到其他成百上千的细胞。外界环境的刺激或感官器官的输入被树突接受。这些输入产生电脉冲,通过神经网络迅速传播。然后,神经元可以发送消息到其他神经元处理的问题,或不向前发送神经元信息。

科普|人工智能--神经网络

人工智能与量子计算的“奇妙邂逅”

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

人工智能的发展可能存在三个阶段:服务器时代、云计算时代、量子计算时代。

现阶段人工智能基本只能依靠集中处理的方式实现相关功能和应用,也就是通过云计算的方式。根据我们的判断,量子计算有望给人工智能带来的变革性变化在于小型化和移动化。当量子芯片中的量子比特数量达到一定数量后,计算能力将满足人工智能对运算能力的需求,人工智能将不再依赖于大型服务器集群。未来量子芯片小型化后,人工智能前端系统的快速实时处理便成为可能,比如车载智能系统、无人机智能系统等。

处于“风口”的机器视觉如何快速构建AI全产业链

本文转自“机器视觉”;经亿欧编辑,供业内人士阅读。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

2017人工智能?计算机视觉产业创新大会在北京举行。研究机构赛迪顾问人工智能产业高级分析师向阳在会上援引了该机构对人工智能市场的分析和预测。

对人工智能赛迪有自己的定义。现在很多业界人士都对强人工智能和弱人工智能有很清晰的定义,其实强的人工智能还是存在比较遥远的探索阶段,它是关于自我意识方面比较深层次的探索,我们关注最多的是弱的人工智能。

弱的人工智能有三个定义,它主要具备了3C特性,第一个就是人工智能通过深度学习和神经网络算法,能够对人类的一些知识感知实现机器理解。第二个就是机器视觉和语音识别,能够通过机器对外界的行为进行一个感知。第三,协作的关系。这个协作是指运动器官,通过机器外部控制器完成人类对他指令行为习惯的驱使,这是3C的特征。

人工智能时代的产品设计和管理

编译:远望智库技术预警中心 温琳
来源:VentureBeat

有个可让未来的人工智能(AI)企业家在深夜沉思的问题:当软件开始自行编写时,该如何管理一项产品?

我们还未完全实现那些,但随着我们构建更智能更复杂的软件,且这些软件中的某些元素由AI驱动,我们开发的软件也越来越不可预测。我们都知道AI会给软件带来更多的功能,但由于其有时会以非计划的方式表现出来,也会使软件更难设计和管理。这只是伴随着复杂系统的一个现象,也是我们的软件发展的方向。这就是复杂性理论和软件交会的地方。

对于软件行业的大多数企业家、高管、工程师和产品经理来说,我们已经安全设计和管理了数十年的软件,且一直处于合理的投入-产出水平。也就是说,只要我们输入数据,就会很容易得到正确的输出。这主要由于我们一直在使用简单系统。如果输入A和B,就会得到C。如果没得到C,你就知道其中一定有错误需要修改。使用简单的系统,你就可以重复使用同一套测试用例,并重复得到相同的输出。

智能产品和其他动态的基于AI的系统将这一概念置于思维之中,因为自主学习软件会根据与其他系统和人员的不断互动的输入来调整其输出。有些系统目前已变得相当复杂(尤其是在企业),但引入更多基于AI的算法将加速复杂性,且这种复杂性是空前的。

揭秘5大最具争议观点:超级AI是否真能取代人类

转自猎云网(微信号:ilieyun)
作者:Kevin Kelly,《连线》(Wired)杂志创始主编。创办《连线》之前,他是《全球概览》杂志(The Whole Earth Catalog,乔布斯最喜欢的杂志)的编辑和出版人。1984年,他发起了第一届黑客大会(Hackers Conference)。

有人说未来计算机人工智能将会比人类还要聪明,会取代人类所有的工作,占用所有的资源,人类将会灭亡。这是真的吗?

这是我做人工智能讲座时听到过最多的问题。提出这一问题的人态度都很真诚,他们也是听各种专家谈到这个问题,比如史蒂芬·霍金、埃隆·马斯克和比尔·盖茨等,因而产生了忧虑,认为上述情景未来十分有可能成为现实。在最近举行的一次有关人工智能技术的大会上,一支由九人构成的专家组就表示,在不久的将来,超人类智能是一定会出现的。

他们认为未来超人类智能会取得主导地位的这一观点,其实基于五个证据并不充分的假设之上。所谓证据不充分,就是说这些假设未来有可能成为现实,但到目前为止还没有任何真正的证据作为支持。具体说来,这五个假设包括:

1. 人工智能的智慧程度正在以指数形式超越人类;

2. 我们将会把人工智能变为通用智能;

人工智能将要颠覆的12个领域

编译:远望智库技术预警中心 温 琳 谌 为

人工智能(AI)是当今最令人兴奋和最有前景的前沿技术之一。它是计算机科学的一个领域,主要涉及到机器和程序的开发,这些机器和程序非常智能,它们可像人类一样工作和行动。随着科技的日新月异,人工智能越来越受到人们的重视。要实现AI并将其应用到现代生活的各个领域,需要广泛而高度的技术研究。在AI中,知识工程是为了使机器能够像人类一样行为、思考与反应,在计算机科学领域已取得重大进展。一些正在开发的AI技术必将在当今各行业中创造巨大变化。以下是将被AI彻底颠覆的12个领域。

个人助手

目前已有各种各样的程序和应用能够作为个人助手。Siri和Warren就是很好的例子。这些程序能够准确回答你问它们的问题。他们懂自然语言,并会以你能理解的形式给你答案。另外,他们处理信息非常准确并可活在你的智能手机和电脑里。人工智能个人助手正应用在很多部门,例如日常生活、医疗部门、金融和工程。AI助手程序势必在不久的将来颠覆整个行业的个人助手。

医疗诊断与药物处方

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