北京赛车女郎贴吧

2019年01月04日 20:08 来源:官方推荐-腾讯新闻

  让机器更通人性是人工智能训练师的重要工作,但现在大背景是目前人工智能还处于弱人工智能时代,在业界,人工智能训练师也处于尝试阶段,“像刚刚提到的情感分析,还有怎么样去赋予一个机器人性格,其实都是可以提升人性的”。Shana说,提升机器人性有两个层次,好比人跟人对话沟通首先要理解,第二个才是表达。“理解这一块之于机器人就是识别的准确率,所以训练的第一步是要先提升识别准确率,机器人先要知道人说的是什么,然后第二步才是表达方式。”具体到客户需求,她会根据企业不同属性和类别而做不同的训练,她举例说,金融行业的智能客服(机器人)会更加严肃一些,而互联网企业可能就会比较活泼,对合作伙伴式表述风格可以更多样,甚至可以用淘宝体,“所以针对不同的行业、不同的企业,它的表述的风格是可以不一样的”。

  Shana是追一科技的人工智能训练师,她以语言学的学科背景“闯进”了人工智能领域,从数据标注成长为人工智能训练师。在工作中,她赋予机器人“人格”,给企业客服配备了闲聊的服务功能,客户可以跟它调侃、闲聊,提升机器人写诗、做对联的技能,让它更通人性。

  “机器人通过敏感情感识别之后,它会根据用户的状态,做一些情绪安抚。”她说,在这个层次上,机器人对人类语言的理解超越说的话是什么意思,而进入第二层次——理解你的情绪。机器人从人的语音、文字当中感知情绪,甚至感知人话语中是否有敏感的信息。她举例说,出行行业的智能客服对车祸这类字眼或者事件会比较敏感,机器人也可以理解客户的情绪,理解他目前的处境是否有危险。如果他有情绪的话,可以对他进行安抚;如果遇到车祸可以帮他紧急处理。“其实还是非常通情达理的一种方式。”

  为了让智能客服更通人性,Shana还给企业客服配备了闲聊的服务功能,客户可以跟它调侃、闲聊。“你可以问它今天天气怎么样,你叫什么名字,你是男生女生等一些比较有意思的问题。”在人工智能训练师的手笔之下,原本死板的机器增加了人性的感觉和元素,而不是只能回答专业问题。

  传统NLP需要词性标注、语法树的标注,这都可以用到语言学的一些东西,虽然用得比较浅,但是在深度学习领域可以怎么用?她也在思考,“最近发现机器人智能化的表现是趋向于用对话来解决问题,而不是像以前需要点击屏幕。智能化发展的一个方向是对话交互,那怎样可以增加对话的轮次,让机器好像有了主动意识,从而更好地实现人机交互,可以持续性地聊下去,这是一个难点”。比如,通过智能客服订机票或是询问某只基金的情况,这样的应用场景就需要开展多轮对话,因为这样相对复杂的业务流程不是简单的对话就能完成的。

特点七:中国人工智能企业出海崭露头角

5月28日,人人译视界发布了国内首款AI智能翻译协作平台“人人译视界”,并宣布与网易人工智能旗下网易见外、台湾百聿集团达成战略合作。AI智能语音转写听翻平台“网易见外”,为人人译视界提供AI视频翻译技术。通过该项技术,无字幕视频能够一键智能生成中英双语字幕,完成了初步的字幕听写、翻译和切轴工作,编译工作者只需进行后期校对。

所谓“智慧城市”,就是采用物联网技术,例如互联传感器、计量器和路灯,来采集并分析数据,进而改进公共基础设施和服务。智慧城市有望大大改变市民生活、工作和出行方式。2018年,智慧城市在继续完善的同时,继续细化城市生活各个场景。

所谓“智慧城市”,就是采用物联网技术,例如互联传感器、计量器和路灯,来采集并分析数据,进而改进公共基础设施和服务。智慧城市有望大大改变市民生活、工作和出行方式。2018年,智慧城市在继续完善的同时,继续细化城市生活各个场景。

4月举行的2018汉诺威工业博览会上,华为、施耐德电气、和利时、美国国家仪器(NI)等超过20家国际组织和业界知名厂商联合发布包含六大工业互联场景的TSN+OPC UA智能制造测试床。

竹间智能12月发布国内首个AI情感对话机器人。该机器人是国内将情感计算与AI技术应用到心理咨询领域的第一个案例。用户通过终端设备如实体机器人,或在手机经APP及微信公众号,皆可得到“静静”的陪伴、EAP/心理知识解答、心理辅导及EAP服务引流。

人工智能(AI)及相关技术,如机器人、无人机和自动驾驶汽车,有着促进经济增长的巨大潜力,但人们也担忧其对就业的潜在影响。

近日,普华永道发布了《人工智能和相关技术对中国就业的净影响》。该报告预计人工智能及相关技术推动中国经济增长,将创造数百万个新的就业岗位,足以抵消现有就业岗位被取代的影响。但报告认为,考虑到这些技术对就业市场的影响程度,中国仍不容自满。

根据普华永道的分析,人工智能及相关技术在未来20年将取代中国现有约26%的工作岗位,高于对英国20%的预估,但也能通过提升生产率和实际收入水平在中国创造出大量新工作机会。根据我们的中央估计值,人工智能对中国就业的净影响可能将创造约12%的净增岗位,相当于未来20年内增加约9,000万个就业岗位。

虽然我们对于人工智能对中国就业的长期净影响预估较为乐观,但依然存在诸多不确定因素,因此,不管从商业政策还是政府政策角度来看,我们都没有理由自满骄傲。

对政府而言,通过实施《新一代人工智能发展规划》,并继续大量投资世界级人工智能技术,在实现优势最大化的同时,减少因就业影响和收入不平等造成的损失,如为失业工人提供再培训计划、为难以适应新技术的人提供更强大的社会安全保障体系等,是其面临的一大挑战。唯有如此,才能让人工智能和相关技术所带来的巨大利益在全社会尽可能广泛地传播。

报告如下

END

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我们身处一个巨变的时代,毋庸置疑,人工智能 (AI) 已经成为科技前沿之一,将给许多行业带来颠覆性的影响,也有可能在未来重塑公司的人才战略、运营模式以及与客户的合作模式。商业领袖都已未雨绸缪,着手研究人工智能将如何影响他们的商业战略,以防被第四次工业革命的浪潮甩在身后。

事实上,深度学习与增强学习在日常生活中的应用很多,例如机器翻译是对文本数据的处理;Siri等是对语音数据的处理;自动驾驶是对视频数据的处理;人脸识别则是对图像数据的处理,许多美颜APP都具备给图片添加可爱贴画的功能,这即是对图像进行识别,自动甄别出用户面部器官,用户即可随意处理图片,达到美化或娱乐的效果。

但是目前实验室又在发生什么呢?可以预见的是,那里的研究人员的发现将会决定人工智能未来一段时间的发展进程。普华永道人工智能加速器 (AI Accelerator) 研究团队发布了2018年人工智能技术十大趋势。

01

深度学习:揭秘神经网络的工作原理

简述:模仿人类大脑的深度神经网络展示了它们可以从图像、音频和文本数据中“学习”的能力。然而, 即使应用已超过十年,关于深度学习我们仍然有很多不明白的地方,包括神经网络如何学习、为什么它 们的表现如此出色等。现在,这种状况有可能会改变,这要归功于将信息瓶颈理论应用于深度学习的新 理论。信息瓶颈理论认为,深度神经网络在学习过程中像把无用信息从瓶颈中挤压出去一般,去除噪音 信息,而只保留这些噪音所表达的真正信息。

意义:精确地理解深度学习的工作原理,将有助于使其得到更大的发展和应用。例如,深度学习可以为网络设计优化和架构选择提供参考。可以肯定的是,通过探索深度学习理论,更多的场景应用能够被激发,并应用到其他类型的深度神经网络和深度神经网络设计中。

02

胶囊网络:模拟大脑的视觉处理优势

简述:胶囊网络是一种新型的深度神经网络架构,它能够用与大脑相同的方式处理视觉信息,这意味着它可以识别特征之间的逻辑和层次结构关系。这一特性与卷积神经网络形成鲜明对比。卷积神经网络是最广泛使用的神经网络之一,但它不能考虑简单和复杂特征之间的重要空间关系,导致错误率较高并经常出现误分类现象。

意义:对于典型的图像识别任务,胶囊网络通过减少误差,保证了50%的较高准确性,同时胶囊网络也不需要那么多的训练样本数据。预期可以看到胶囊网络在多个问题领域和深度神经网络架构中得到广泛的使用。

03

深度增强学习:交互型问题解决之道

简述:深度增强学习是一种通过观察、行动和奖励来与环境互动,从而进行学习的神经网络算法。它已被用于游戏攻略等,如雅达利 (Atari) 和围棋,包括击败人类冠军的著名的“阿尔法狗”(AlphaGo) 等。

意义:获得深度增强学习能力是人工智能应用商业化的重要指标项之一,与其他技术相比,它只需要更少的数据来培训其模型。更强大的是,它可以通过模拟获得训练,完全不需要标签化数据。鉴于这些优势,预计未来一年将诞生更多将深度增强学习和基于智能体 (agent) 模拟相结合的商业应用。

04

生成对抗网络:网络配对促进训练,减轻处理负担

简述:生成对抗网络是一种由两个互相竞争的神经网络组成的无监督的深度学习系统——“生成网络” 产生看上去很像真实数据集的假数据,“判断网络”吸收真实和合成的数据。随着时间的推移,每个网络都会得到改进,从而使两个网络都能够学习到给定数据集的整个分布情况。

意义:生成对抗网络进一步拓展了深度学习,使其能够处理更大范围的无监督任务,这些任务的标签化数据要么不存在,要么过于昂贵而很难获得。生成对抗网络也减少了深度神经网络所需的负载,因为负载由两个网络共同承担。预期可以看到更多的商业应用,例如使用生成对抗网络技术来做网络探测等。

05

精简和增强数据学习:解决数据标签化挑战

简述:机器学习(尤其是深度学习)遇到的最大挑战是需要大量使用标签化数据来训练系统。目前有两种广泛使用的技巧可以帮助解决这个问题:(1)合成新的数据;(2)将一个任务或领域的训练模型迁移到另一个,例如“迁移学习”的技巧(把从一个任务/领域学到的经验迁移到另一个任务/领域),或“一次学习”的技巧(极端化迁移学习,仅仅通过一个例子或没有相关例子的学习),由此使它们成为“精简数据”学习技巧。同样的,通过模拟或内插合成新的数据有助于获取更多的数据,从而扩大现有数据来改善学习。

意义:使用这些技巧,我们可以解决更多的问题,尤其是在历史数据较少的情况下。预期可以看到精简和增强数据的更多变种,以及适用于更广泛商业问题的不同类型的学习技巧。

06

概率编程:便于模型开发的语言

简述:概率编程是一种高级编程语言及建模框架,它能让开发人员便捷地设计概率模型,并且自动求解这些模型。概率编程语言可以让我们重复使用模型库,支持交互式建模以及认证,并提供必要的抽象层来更广泛和有效地推论通用模型组。

意义:概率编程框架适合的场景包括在商业领域内极为常见的不确定和不完整信息的情况。未来,我们会看到这些语言得到更广泛地应用,并期望它们也用于深度学习。

07

混合学习模式:结合算法优势解决不确定性问题

简述:不同类型的深度神经网络,譬如生成对抗网络和深度增强学习,在它们的效果和结合不同类型数据的广泛应用方面显示出巨大的前景。不过,深度学习模型不能为不确定性的数据场景建模,而贝叶斯概率方法却能够做到。混合学习模式结合了这两种方法,且能够充分利用每一种方法的优势。混合模型的一些例子包括贝叶斯深度学习,贝叶斯生成对抗网络和贝叶斯条件生成对抗网络等。

意义:混合学习模式将商业问题的种类扩大到对不确定性进行深度学习。这可以帮助我们获得更佳效果, 提高模型的可解释性,从而鼓励更广泛的应用。我们将看到更多能够媲美贝叶斯法的深度学习方法,以 及概率编程语言能够更好地与深度学习相融合。

08

自动机器学习:无需编程即可创建模型

简述:开发机器学习模型是一项耗时长且必须由专家驱动的工作,包括数据准备、特征选择、模型或技术选择、训练和调试等。自动机器学习旨在使用多种不同的统计学和深度学习算法来自动化这项工作。

意义:自动机器学习被视为人工智能工具“民主化”的一个部分,用户可以借助它在没有高级编程技能的情况下开发机器学习模型。这将加快数据科学家创建模型的速度。我们将看到更多的商业化自动机器学习包,以及自动机器学习与更广泛的机器学习平台的整合。

09

数字孪生体:超越工业应用的虚拟复制品

简述:数字孪生体是一种虚拟模型,用于物理或心理系统的详细分析和监测。数字孪生体的概念起源于工业界,广泛用于分析和监测诸如风电场或工业系统等。现在,通过使用基于智能体的建模(用于模拟自动智能体的行为和交互的计算模型)和系统动态学(计算机辅助的策略分析和设计方法)等,数字孪生体被广泛应用于非物理对象和流程管控中,例如预测客户行为等。

意义:数字孪生体可以帮助促进物联网 (IoT) 的发展和更广泛的应用,为预测性诊断和维护物联网系统提供了一种方法。展望未来,有望在实体系统和消费者选择建模中看到更多数字孪生体的使用。

10

可解释的人工智能:打开黑匣子

简述:目前,有许多机器学习算法正在使用中,它们可以在各种不同的应用场合中感知、思考和行动。然而,其中许多算法被认为是“黑匣子”,人们对于它们是如何计算出结果几乎是一无所知。可解释的人工智能意在进一步开发机器学习技巧,在产生更多可解释的模型的同时保持人工智能预测的准确性。

意义:可解释、可证明且透明的人工智能对建立技术信任至关重要,这会促进更广泛地采用机器学习技巧。我们预测,在开始大规模采用人工智能之前,企业可能会将可解释的人工智能作为一项要求或者最佳实践,与此同时,政府可能会将可解释的人工智能作为未来的一项法规要求。

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通过前端摄像头获取视频,百度的AI算法能对吸烟者进行动作识别,找出人群中的吸烟者。吸烟者的面部图像经过部分马赛克处理遮挡后,投送到园区内的立体屏幕,以警示吸烟者。

  2000年以来,深度学习等新理论的突破,打开了人工智能新的发展路径,实实在在地改变着人们的生活,也给知识工程的发展提出了新的任务。这让始终紧盯技术前沿的陆汝钤颇感欣慰,又觉紧迫。尽管已年过80,陆汝钤依然保持着每天早上5点多起床,晚上12点就寝的工作习惯,喜静的他每天步行往返于家和办公室之间,阅读最新文献、思考研究问题和指导学生几乎构成了全部的生活。

浙江吉利控股集团董事长李书福曾在10月举行的“2018世界智能制造大会”上表示,降本增效,以用户体验为中心,全面推进品质革命。这既是中国制造业的唯一出路,也是中国制造业的广阔前景。这一观点表达出了2018年大多数制造企业的心声和行动方向。

北京2018年12月26日电/美通社/--一年前,人工智能产品“阿尔法狗”横空出世,击败围棋等级排名第一的棋手柯洁。2018年12月第一期《科学》杂志封面,“阿尔法狗”进化版“阿尔法零”惊艳亮相,不但征服了围棋,而且仅分别“自学”2小时和4小时后,就击败最强的日本将棋和国际象棋人工智能程序。

特点六:人工智能延伸落地到全新场景

  合合信息市场总监王玮表示,本次成为人民网的人工智能合作伙伴,是对合合信息在人工智能领域的技术研发和落地成果的重要认可,这也对合合信息在推动人工智能技术研发方面提出了新的要求。后续合合信息将继续秉持专注极致的研发心态,与人工智能研究院有更深入的合作,用科技诠释商业世界,赋能传统行业,让商业更高效。

手机中国新闻】计算机科学家花了20多年的时间学习、培训和开发机器来观察周围的世界。2018年,人工智能图像处理在这两个领域发光发热:商业和安全领域的人脸识别技术,以及艺术领域的图像生成。

今年9月,谷歌旗下DeepMind部门的一组研究人员发表了一篇论文,概述了他们最新的生成对网络的运作。这个名为BigGAN的图像生成引擎利用了谷歌强大的云计算能力,生成了非常逼真的图像。但是,更好的是,可以利用该系统生成梦幻般的对象、符号和您用来训练系统的其它任何东西的可视化 。谷歌已经将源代码发布到internet的各个领域,并允许来自世界任何地方的创建者借用其处理能力,随心所欲地使用该系统。

“人们已经开始将这些算法转化为交互式网络演示,我对此感到非常兴奋,”詹妮尔·谢恩(Janelle Shane)告诉媒体。她白天是光学研究科学家,晚上是神经网络程序员。她指出:“在过去,研究人员通常会公布他们的研究结果,你会很幸运地在网上找到关于这个主题的视频。”她继续说:“但是现在 ,他们会发布他们的模型和代码,更重要的是,他们会发布一种web应用程序,在那里你可以自己试用他们的模型。”

这正是开发者乔尔·西蒙所做的。这个web应用程序允许用户生成和重新混合BigGAN图像。詹妮尔·谢恩指出:“有了西蒙的web界面,你可以看到当你不只是生成符号图片时发生了什么。而是你创造的是某种介于符号、漫画书之间的东西。”

通过为那些不知道如何开发、编程、培训和操作复杂神经网络的人,提供了试用的机会。“你可以与这些算法互动,从中获得新的艺术效果,”詹妮尔·谢恩说道。“还要看看他们的局限性在哪里,他们在哪里做得好,在哪里失败了。”这反过来又使这项技术能够更快地成熟。

  他告诉记者:“不瞒你说,我觉得自己有点落后了,必须赶上。如今,我和团队正积极探索将互联网、大数据、深度学习技术与知识工程相结合,这样知识工程才能焕发新的活力。”

特点四:智慧城市细分场景逐步明确,体系初步成型

百度在控烟上的发展与创始人关系紧密。百度董事长兼CEO李彦宏也是个控烟倡导者。今年两会上,李彦宏的提案中就有与控烟相关表述。他呼吁,应该尽快把控烟政策推广到全国。他还在第十七届世界烟草或健康大会上露脸发声,呼吁企业家进入控烟行列。

  作为以人类知识为基础、通过智能软件而建立的专家系统,知识工程可以帮助人类更好地进行经验判断,1997年打败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的专家系统“深蓝”,正是其中的杰出代表。它被视为将人工智能拉出低谷的希望。

据美通社对2018年帮助中国企业发布的近两万篇企业新闻稿件的数据显示,这一年,人工智能已经不仅仅是科技行业的概念,几乎各行业都有企业在拥抱“人工智能”,借此希望品牌重新崛起,产品重新迭代,并让国内人工智能产业在2018年呈现出八大特点。

虽然百度会将吸烟者的面部打上马赛克再放上大屏幕,但这样的行为方式还是略显“粗暴”。与此相比,国外一个名为“贝拉”(Bella)的人工智能语音助手就显得更加“温柔”。这个安装在手机里的APP,成为人们戒烟路上的“陪护教练”。

  2018年12月28日,由人民网主办、人民创投承办、机器之心协办的‘AI启未来——2018人民网人工智能合作伙伴大会’成功举办,人民网人工智能研究院正式宣布成立,将充分发挥资源整合优势,搭建行业研究平台,重点挖掘技术应用场景,打造产业推进平台。

在过去的十年中,人工智能已经从科幻梦想变成了我们日常生活的关键部分。我们使用AI系统通过Siri,Alexa和Google等语音助手与我们的手机和扬声器进行互动;?特斯拉制造的汽车解释和分析周围环境,智能地驾驶自己;?亚马逊监控我们的浏览习惯,然后提供它认为我们想购买的产品;?甚至谷歌根据我们的搜索活动决定给我们的结果。人工智能算法就在这里,它们已经改变了我们的生活 – 无论好坏。但这只是一个开始,有一天我们会回顾2018年的人工智能,并笑到它有多原始。因为将来AI会改变一切。但是,我们想要吗?

回顾2018年的产品和技术,李彦宏表示,“那个能够做出好产品、那个受用户喜爱的百度,已经回来了”。

9月,紫光集团集成电路产业链中的核心企业--紫光展锐则正式发布移动通信芯片品牌“虎贲”和泛连接芯片品牌“春藤”两大全新产品线品牌,意味着紫光展锐开始加速向中高端芯片产品线布局。

人工智能 - 特别是机器学习和深度学习 - 在2018年到处都是,并且不要指望在接下来的12个月内炒作会消失。当然,炒作将最终消亡,人工智能将成为我们生活中的另一个连贯的线索,就像互联网,电力和燃烧在过去几天所做的那样。

但至少在接下来的一年,甚至可能更长的时间里,预计会有惊人的突破以及评论家的持续兴奋和夸张。这是因为人工智能承诺(或在某些情况下威胁)实现的商业和社会变革的期望超出了以往技术革命期间的梦想。

人工智能指向未来,机器不仅像工业革命那样完成所有的体力劳动,而且还有“思考”工作 - 规划,制定战略和做出决策。

陪审团仍然不清楚这是否会导致一个光荣的乌托邦,人类可以在更有意义的追求下自由地生活,而不是那些经济需要决定他们投入时间,或者普遍失业和社会动荡的人。

1、走向“透明AI”

人工智能在更广泛的社会中的应用 - 特别是涉及处理人类数据时 - 受到“黑匣子问题”的阻碍。大多数情况下,如果没有彻底了解它实际上在做什么,它的工作似乎是神秘而深不可测的。

要实现其全部潜在的AI需要得到信任 - 我们需要知道它对我们的数据做了什么,为什么以及在涉及影响我们生活的问题时如何做出决策。这通:苣汛 - 特别是因为AI特别有用的是它能够绘制连接并做出可能不明显甚至可能与我们相反的推论的能力。

但建立对人工智能系统的信任不仅仅是让公众放心。研究和业务也将受益于开放性,这暴露了数据或算法的偏见。有报道甚至发现公司有时会因为担心如果当前的技术被认为是不公平或不道德而可能在将来面临责任而拒绝部署人工智能。

在2019年,我们可能会越来越重视旨在提高人工智能透明度的措施。 今年,IBM推出了一项技术,旨在提高决策的可追溯性,使其成为AI OpenScale技术。 这个概念不仅可以实时洞察正在做出的决策,还有如何制作决策,在所使用的数据,决策权重和信息偏差的可能性之间建立联系。

今年在整个欧洲实施的“通用数据保护条例”为公民提供了一些保护,使其免受那些仅通过机器对其生活产生“合法或其他重大”影响的决定。 虽然它还不是一个极其热门的政治马铃薯,但它在公共话语中的突出地位可能会在2019年增长,进一步鼓励企业努力提高透明度。

2、人工智能和自动化深入到每个企业

在2018年,公司开始更加牢固地掌握AI能做什么和不能做什么的现实。 在过去的几年里,他们的数据按顺序排列,并确定人工智能可以带来快速回报或快速失败的领域,大企业作为一个整体准备好推进已经过验证的计划,从试点和软启动转向全球部署。

在金融服务中,每秒数千个事务的大量实时日志通常由机器学习算法解析。 零售商精通抓取数据直到收据和忠诚度计划,并将其提供给AI引擎,以找出如何更好地销售我们的东西。 制造商使用预测技术准确了解机器可以承受的压力以及何时可能发生故障或失效。

在2019年,我们将看到越来越多的信心,这种智能的,预测性的技术,通过其在初始部署中获得的知识得到支持,可以在所有业务运营中大量推广。

人工智能将扩展到人力资源或优化供应链等支持职能部门,在这些部门中,物流,招聘和解雇等决策将越来越多地通过自动化来实现。用于管理合规性和法律问题的AI解决方案也可能越来越多地被采用。由于这些工具通常适用于许多组织,因此它们将越来越多地作为服务提供,为小型企业提供AI樱桃。

我们也可能会看到企业利用其数据增加新的收入来源。在其行业内建立大型交易和客户活动数据库基本上可以使任何充分了解数据的业务开始“Googlify”本身。成为数据即服务的来源对于像John Deere这样的企业来说是一种转型,John Deere提供基于农业数据的分析,帮助农民更有效地种植农作物。 2019年,越来越多的公司采用这种策略,因为他们了解自己拥有的信息的价值。

3、人工智能将创造更多的工作岗位而不是失去工作岗位。

正如我在这篇文章的介绍中提到的,从长远来看,它不确定机器的崛起是否会导致人类失业和社会纷争,一个乌托邦式的无用的未来,或者(可能更现实地)介于两者之间。

然而,对于明年,至少在这方面似乎不会立即出现问题。 Gartner预测,到2019年底,人工智能将创造更多的就业机会。

虽然自动化将损失180万个工作岗位 - 特别是制造业可能会受到重创 - 将创造230万个工作岗位。特别是,Gartner的报告发现,这些可能集中在教育,医疗保健和公共部门。

这种差异的一个可能的驱动因素是强调将AI部署在非手动工作中的“扩充”能力。仓库工人和零售收银员经常被自动化技术批发。但是,当谈到医生和律师时,人工智能服务提供商已经齐心协力将他们的技术展示为可以与人类专业人员一起工作的东西,帮助他们完成重复任务,同时给他们留下“最后的发言权”。

这意味着这些行业可以从技术方面的人力工作增长中受益 - 那些需要部署技术并培训员工使用它 - 同时保留执行实际工作的专业人员。

对于金融服务业而言,前景可能略显黯淡。 一些估计,例如前花旗集团首席执行官潘伟迪(Vikram Pandit)在2017年做出的估计,预测该行业的人力资源在五年内可能减少30%。 随着后台功能越来越多地由机器管理,我们可以很好地在明年年底实现这一目标。

4、AI助手将变得非常有用

人工智能现在真正与我们的生活交织在一起,以至于大多数人都没有再考虑这样一个事实:当他们搜索谷歌,在亚马逊购物或观看Netflix时,高度精确的人工智能驱动的预测正在努力体验流程。

当我们与AI助手(例如Siri,Alexa或Google Assistant)进行交互时,我们会更加明显地感受到机器人智能的参与感,以帮助我们理解现代世界中可用的无数数据源。

在2019年,我们中的更多人将使用AI助手来安排我们的日历,计划我们的旅程并订购比萨饼。这些服务将变得越来越有用,因为他们学会更好地预测我们的行为并理解我们的习惯。

从用户收集的数据允许应用程序设计人员准确了解哪些功能提供了价值,哪些功能未被充分利用,可能消耗了宝贵的资源(通过带宽或报告),这些资源可以更好地用于其他地方

因此,我们确实希望使用人工智能的功能 - 例如订购出租车和食品交付,以及选择参观餐馆 - 正变得越来越精简和易于使用。

除此之外,AI助手旨在提高对理解其人类用户的效率,因为用于将语音编码为计算机可读数据的自然语言算法,反之亦然,这些算法涉及我们如何沟通的越来越多的信息。很明显,Alexa或Google智能助理与我们之间的对话今天看起来非常不稳定。 然而,在这个领域的快速加速理解意味着,到2019年底,我们将习惯于与我们分享生活的机器更加自然和流畅的话语。

随着人工智能科技的进步,越来越多的技术都融入了机器学习及深度学习技术。在Google I/O 2018大会上,谷歌为全世界诠释了什么叫做AI产品。其中。谷歌的开源计划--AIY Projects(AIY计划)受到了在场开发者的关注,其目标是让每个Maker(创客)都能DIY自己的 AI 人工智能产品,让更多人能学习、探索并体验人工智能。

  在今天,当企业已经实现数字化转型后,它将会产生一个重要需求——需要一个强有力的数据驱动中台。过去这一功能也许由甲骨文Oracle这一类型公司扮演,今天我们借助数据智能应用,可以帮助已经实现数字化的企业,利用它们自有数据资产,搭建它们更适用的数据中台,真正让企业数据互动、可视,打通针对每一个用户“一人千面”的个性化、实时交互产品及服务,解决业务与运营的数据闭环,搭建数据生态。

  得益于多年来的行业经验,易观看到了客观环境背后的机遇,发现企业对数据驱动的需求在不断提升。我们相信,在未来二到三年,基于云的数据智能赛道一定会出现更强大、更领先的企业。

特点一:芯片、5G等人工智能基础设施与技术研发热潮持续升温

  “那时,关于计算机的图书资料少得可怜。中科院计算技术研究所就算是这类资料最多的地方了。为了争看一些热门资料,我往往一早就守在计算所阅览室的门口,一开门就冲进去。也不知道哪个重要,哪个不重要,就是想都看一看,地地道道的‘饥不择食’。”谈起这段往事,陆汝钤平和的语调变得欢快起来。

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