- 在近几年的政府工作报告中,人工智能四字已经成为了常客。在2017年,人工智能被列入战略性新兴产业发展规划之中。去年,政府报告中提出了加强新一代人工智能研发应用。而在今年的两会中,则首次提到了“智能+”这一概念,为制造业转型升级赋能。 人工智能对于中国市场而言,从列入规划到今天衍生出产业落地的全新概念,整个过程人们有目共睹。当“智能+”作为人工智能首要的落地概念被提出时,一幅探险地图已经被徐徐展开。“智能+”的第一枚脚印落向何处,很可能决定着接下来几年内中国人工智能产业化发展的动势与方向。 起跑线上
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- 人工智能和机器人是当今全球最火热的话题,也是当前投资力度最大,政府都倾力布局的一个核心产业。随着机器人在金融、交通、医疗、安保等众多领域的应用,我们的生活已经迎来了巨大的变革。说到日本,人们第一反应就是繁华、经济大国、科技大国。但人口劳动力问题一直是日本的软肋,因此,日本希望通过机器人在各个领域的应用来解决这项严峻的问题。
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- 当人们被要求评估人工智能或机器学习的潜力以解决其组织的问题时,最好了解两者之间的区别。 如今,人工智能和机器学习经常变得混杂在一起,人们很容易将这两者误认为是同义词。这并不准确:虽然肯定是密切相关的,但实际上不能互换。 “人工智能与机器学习密切相关,所以这些术语的使用是松散且可互换的,这一点并不奇怪。”Very公司工程副总裁Bill Brock说。 如果组织还没有使用人工智能或机器学习,那么很快就会需要评估其对组织的潜力。 Red Hat公司首席技术官办公室人工智能高级总监Daniel Rie
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- 随着5G时代的来临,5G就一直处于风口浪尖。大多数人都认为5G的噱头主要焦点是在网速上。然而,5G基于数据收集、存储、处理等优势上,已成为机器学习、人工智能、云计算等高新技术中最关键的技术之一。 5G的主要两大功能是低时延、云智能。这两大功能将决定机器人业务分布的部署情况,尤其是户外工作的机器人,因此,5G也被业内人士认为是商用机器人发展的牵引绳。 机器人厂商为未来5G升级做准备 近日网络上的高频词汇“物联网”即IOT,它代表的不仅仅是与电视、冰箱等这些单一的家居连接,而是可以与万千亿个物品
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- 随着AI应用的普及,市场上基于云端和终端的应用需求诞生了一系列AI芯片公司,掀起了一波热潮。AI芯片热度自2018年第三季度达到顶峰后逐渐降低,于2019年2月骤降至冰点,AI芯片行业遇冷。有可预见的市场空间,但如今AI芯片却明显遇冷,可以说现在AI芯片行业遇冷。相较于2017、2018年的AI芯片狂潮,2019年的情况会有所改变。
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- 如今,人工智能作为当下最热门的新科技领域,全球各个国家的科技先锋都投入了大量的资金、人力进行技术研发。在政策、经济、市场需求等多方推动下,我国新一代人工智能发展迅速,部分指标已居于世界领先地位。 国内有如百度、阿里巴巴等科技巨头取得领先地位,也有诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀的人工智能初创企业在垂直领域名列前茅,推动着中国AI力量在世界舞台上的亮相。 中国AI专利数赶超美国 跻身全球第一梯队 近日,《日经亚洲评论》统计了过去三年人工智能专利申请量排名前50名的企业
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- 据美国科技媒体GeekWire报道,美国西雅图艾伦人工智能研究所(AI2)的一项最新分析表明,到2030年,中国有望成为人工智能领域的全球领跑者。
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- 在Forrester Research近期的一项调查中,有89%的受访者表示,计算和内存在架构上紧密相连是至关重要的。这项调研由美光(Micron Technology)公司委托,调查结果中还发现,内存和存储是如今限制人工智能和机器学习发展的非常重要的因素。
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- 人工智能作为当下最热门的新科技领域,全球各个国家的科技先锋都投入了大量的资金、人力进行技术研发。在政策、经济、市场需求等多方推动下,我国新一代人工智能发展迅速,部分指标已居于世界领先地位。国内有如百度、阿里巴巴等科技巨头取得领先地位,也有诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀的人工智能初创企业在垂直领域名列前茅,推动着中国AI力量在世界舞台上的亮相。
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人工智能 AI
- 当面部识别成为越来越广泛应用的技术,随之而来的是关于个人数据隐私泄露的担忧。IBM这次就撞在了枪口上。近日,外媒报道曝光IBM未经许可,利用网络相册Flickr上近100万张个人照片,训练它们面部识别系统,同时与外部研究人员共享这些照片。 众所周知,机器学习的关键就是大量的数据训练,人脸识别算法亦然。为了提高算法的精确度,需要标注上百万的照片来训练AI。 据了解,在Flickr上传照片的用户并不同意IBM将其照片用于开发面部识别系统,因为这些可能最终会被用来监视和识别他们。一位摄影师透露:“我拍摄
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- 尽管算法支持的人工智能产品现在已经从梦想变成了现实,但是如果使用不当,它们很快就会成为现代噩梦。作为一家提供人工智能平台的公司的CSO,我知道我们在设计人工智能系统时匆忙做出的选择可以将任何原本高尚的行动变成躲在革命大旗后的怪物。对于设计粗心大意的人工智能系统,我曾经见过的最为常见但也是无意识带来的副作用之一就是预测结果针对特定利益相关方(一个人、一个群体或者一个国家)出现系统性的偏差,并导致了歧视。人工智能系统的偏见问题已经引发了长时间的讨论,政府机构——例如美国政府和欧盟基本权利机构(Europe
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- 《返朴》重新出发,我的人工智能(AI)专栏也继续搭载。和以前的做法一样,我会把AI作为一个科学问题(而非技术或商业问题)来讨论,力图提炼智能、认知、思维、意识等现象中的一般规律,或者说探索在什么意义下计算机可以和人脑相提并论。和一般的科普不同,我写的更像是自己的“探险笔记”,因为这个领域仍处于百家争鸣时期,尚未有很多公认的“科学”结论来被“普及”。如果读者发觉我的“妄议”(或者“王议”)和别处看到的不同,可以想想哪种说法更有道理,而不是哪种更流行。由于很多话题彼此交织,我会引用我以前写过的文字(均存于
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- 对于人工智能能够为各企业机构完成哪些任务,IT与业务领导者们时常感到困惑,并深受多个人工智能错误观念的困扰。全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner认为,开发人工智能项目的IT与业务领导者必须分清现实与谬见,以制定其未来战略。Gartner研究副总裁Alexander
Linden表示:“随着IT技术不断进入各企业机构,业务与IT领导者必需充分了解人工智能将如何为其公司创造价值及其局限性。只有成为企业机构战略的一部分并得到正确使用,人工智能技术才能实现价值。” Gartner揭穿了关于人工
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人工智能
- 目前市场上对于AI芯片没有明确定义,一般认为,AI芯片即为面向人工智能应用的芯片。常见的芯片底层架构有四种:CPU、GPU、FPGA和ASIC。但是CPU是个万能逻辑芯片,不适用于执行AI任务,不论用在训练或是推论的任务,性能表现都太差,因此学界转而使用GPU,也就是英伟达的芯片,英伟达的GPU曾经在计算机视觉领域的盛事——ImageNet竞赛中获胜。
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- 国际数据公司IDC近日发布了一份预测报告,对全球人工智能系统支出进行了预测,预计2019年全球人工智能(AI)系统支出将达到358亿美元,比2018年的248.6亿美元增长了44.0%。而随着全球各行业增加AI软件项目的投资,IDC指出,到2022年,全球人工智能系统的支出将增加一倍以上,达到792亿美元,预测期内(2018—2022年)复合年增长率(CAGR)为38.0%。 报告指出,零售业、银行业、离散制造、医疗保健以及流程制造将是2019年全球AI系统支出的五大行业。其中,2019年全球人工智
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人工智能(ai)介绍
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