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2019年01月04日 20:08 来源:官方推荐-腾讯新闻

人工智能系统已经准备好接管数千甚至数百万的工作岗位。任何包含人类从其他人那里获取信息并将其输入系统的工作可能会过时。所以收银员,接待员,电话推销员和银行出纳员都在出路。由于自动驾驶汽车,自动驾驶无人机以及A-to-B的其他输送机变得更加复杂,我们也将失去卡车司机,邮政工作人员,快递服务甚至比萨饼送货等工作。工厂也变得完全自动化,洗车和电影院也是如此。甚至我们作为记者的工作也受到快速改进的新闻算法的威胁,这些新闻算法可以更快,更准确地收集信息并提供信息。

特点七:中国人工智能企业出海崭露头角

“阿尔法零”的飞速成长,是2018年人工智能进步的一个缩影。

阿斯利康与阿里健康2月共同宣布,双方开启“智慧健康”长期战略合作,将阿斯利康“以患者为中心”的创新诊疗一体化方案,与阿里健康在药品追溯、电子商务、健康管理、人工智能(AI)等相关领域的技术优势充分融合,,推动智慧健康新模式的发展。

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。

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。

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。

11月,霍尼韦尔宣布将与宝山钢铁股份有限公司(简称宝钢股份)就大数据分析、机器自学习等人工智能在钢铁行业的智能制造领域应用展开合作,共同打造领先的互联工厂。

但随着社会的变化以适应全机服务世界,它也将为下一代开辟新的就业机会。编写软件,修复和维护机器人,以及开发新的更好的系统。值得注意的是,机器也准备好接管危险的工作。消防,采矿,深海石油钻探,建筑和其他高死亡率的职业将被不会生病或受伤的机器所取代。我们不知道全人工智能的工作人员会是什么样子,但许多经济学家认为世界可能是一个更光明,更有价值的地方,机器接管更乏味和危险的工作。

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。

各位亲爱的百度同学:

  在行业浸染中,Shana摸爬滚打逐渐淬炼成“老兵”。“成为人工智能训练师你需要具备数据分析能力、熟悉产品能力、沟通能力、对AI技术理解力以及行业背景知识。”Shana以文科生的身份进入,在工作中不断去磨练技能,特别是数据分析能力。

AI的产业变革能力

金俊表示,商汤一直在做的是应用AI技术去赋能智慧城市、智能手机、汽车、零售和地产等传统行业,帮助他们提高生产率。从这个角度来说,“AI ”讲的是AI与行业的融合。金俊说,不管“ AI”还是“AI ”,都说明AI不能单独存在,“AI本身不是一个行业,只有它与其他行业相结合,产生聚合效应,才是AI真正起作用的时候。”

2018年,各地政府也在积极打造健康医疗大数据中心。比如,作为国家健康医疗大数据中心与产业园建设试点工程第一批试点城市,试点工程启动两年来,福州在医学科研、精准医疗、智能影像、慢病管理等方面都取得了一系列丰硕成果,汇聚了一批以森亿智能、IBM沃森大数据平台、平安医疗健康管理等为代表的健康医疗领域企业。

  1959年,24岁的陆汝钤以优等的成绩毕业于德国耶拿大学数学系,随即回国进入中国科学院数学研究所工作。此时用于高速计算的电子计算机已有了多年发展,但在国内学界仍是一个追赶先进技术的话题,这引发了他浓厚的兴趣。

贝拉使用数百名帮助数千人戒烟的专家提供的知识,提供个性化,友好和专业的服务。贝拉的先进人工智能(AI)允许用户与贝拉进行流畅和人性化的交谈,让他们诚实地与她交谈。这个“聊天机器人”的最大优点是24小时随时访问。如果你不能在凌晨两点左右处理你的烟草渴望,只需打开应用程序并向贝拉谈论你的问题。她有丰富的知识,以一种轻松、温和的方式提供个性化建议。

  目前合合信息与华为、三星、联想、建设银行、中国银行、陆金所、中国人保、太平洋保险、顺丰等100多家世界五百强公司达成了长期紧密的合作关系。基于本次与人民网人工智能研究院的合作,未来,合合信息还将继续致力于全球领先的智能商业平台建设,专注人工智能和大数据应用创新,为推进人工智能、大数据发展与软件应用贡献更多自主研发技术和解决方案,赋能更多领域的商业场景。

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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。

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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2019年1月1日,杭州新版“最严控烟令”——《杭州市公共场所控制吸烟条例》(简称《条例》)正式实施。值得注意的是,电子烟也被纳入禁烟范围。引起人们热烈讨论。

刘静表示,人工智能是新一代科技发展和产业升级的新动能,也是生产力最核心手段,它在安防、医疗、教育、数字城市以及智慧生活的方方面面都有较好发展。

  在德国柏林举行的国际消费电子展上,华为公司展区的工作人员向参观者介绍一款华为手机。

新华社记者 单宇琦摄

  如今,越来越多的人工智能应用在手机上,不仅拓展了手机的应用场景,提升了人们的消费体验,也为整个行业的发展带来更多想象空间。近日,《2018年中国人工智能手机行业研究报告》发布,分析师认为,人工智能将成为手机市场增长的新驱动。

  人工智能功能已广泛应用

  拍照时手机自动识别拍摄的内容是风景、食物、文本还是人像并切换到相应模式,打开相册,手机可以根据人物、地点、拍摄内容自动分类相册;与外国人沟通时,让语音助手自动翻译;遇到不认识的植物、画作、建筑等,用手机扫描就能获取百科知识……

  家住北京的刘先生目前使用一款人工智能手机,这些都是他日常的手机使用场景,一系列智能应用已经成为刘先生工作生活中的好帮手。“抬手亮屏、人脸解锁等功能确实很方便。”刘先生说,“人脸识别、自动美颜切中了现在年轻人的需求,所以应用也很广泛。”

  有人说,继指纹识别、快充、双摄、全面屏等特征之后,人工智能已经成为手机行业最火的一个关键词。从近期上市的多款手机就能看出,无论是使用了人工智能芯片,还是实现了人工智能摄影、智慧识物、卡路里识别、随身翻译、语音助手等各种各样具备人工智能元素的功能,人工智能绝对是各手机厂商的主打卖点。

  消费者对于这些新功能的接受度也很高。根据《2018年中国人工智能手机行业研究报告》的用户调查,人们最常使用的人工智能功能包括语音助手、人脸解锁、智能光线拍摄(如逆光拍摄)、智能美颜和智能识图等,其中,人脸解锁和语音助手是用户认为最有价值的人工智能功能,同时也是体验最好的两项。

  技术和商业驱动其发展

  几乎所有的相关领域专家在人工智能是手机未来发展的趋势这一点上都会达成一致。应该说,人工智能与手机的结合,有其必然性。

  一方面,手机选择了人工智能。据国际数据公司(IDC)发布的数据,全球智能手机出货量已经连续六个季度同比下滑了。手机要实现新的突破,取得销售增长,仅有外形的美化是不足够的,必须在性能上有大的提升,因此利用人工智能来加快处理速度、提升续航能力、实现应用优化是必然的选择;另一方面,人工智能也选择了手机。虽然近年来人工智能备受关注,并且在智慧家居、工业机器人等领域都有了很多应用,但就世界范围来看,智能手机无疑是目前使用最为广泛的人工智能终端。

  专家认为,人工智能手机的发展有两大驱动因素。首先,从技术上看,诸如计算机视觉、智能语音交互、深度学习等技术在满足日常应用层面上已经成熟,能够在手机上有效可靠地落地。其次,从商业角度看,上游的芯片厂商、人工智能硬件生厂商、技术提供商,中游的手机品牌商和下游的电信运营商都是助推人工智能手机发展的商业驱动点。此外,政策对于人工智能的促进也创造了有利环境。

  对于人工智能手机发展趋势的判断,市场研究公司Counterpoint认为,2020年人工智能手机占比将达到35%,而咨询公司高德纳(Gartner)的预计更为乐观,它认为到2020年这个比例将达到80%。

  人工智能是手机发展契机

  人工智能手机未来的发展被看好,用户也对人工智能手机有着更多期待。许多受访者认为,目前手机里的一些智能功能应用场景并不广泛,必要性不大。人工智能手机不应该只是手机应用里的智能或某些硬件的智能,而要整个手机系统拥有深度学习功能,实现基础层的人工智能,满足更多样化的需求。

  目前来看,现在的智能手机多是通过终端来运行的,即让人工智能算法在芯片或者摄像头等元器件上运行,来实现智能的功能。手机要实现人工智能算法,还可以通过云端运行。云端拥有更加强大的算法、算力,不过,囿于成本高、能耗高等因素,大多数手机品牌还是选择通过在云端训练和建模,在终端执行和加速来实现人工智能的。

  此外,中国信息通信研究院泰尔终端实验室等撰写的《AI移动智能终端蓝皮书》认为,人工智能技术在移动端的普及还存在着测评体系不完善、潜藏问题没解决、行业生态较低级等短板。不过随着更多企业参与、更多技术融合及更多行业场景的探索,这些问题在未来都将得以有效解决。

  目前,人工智能手机还处于早期发展阶段。未来,上下游厂商之间将通过进一步深入合作完善产业链布局,并为整个产业发展提供持续动力。

  正如荣耀总裁赵明曾在一篇《手机如何拥抱人工智能》的文章中写道:一部手机能不能赢得用户、赢得市场、赢得未来,很大程度上在于能否在最短的时间内实现应用技术的转化,尤其是实现“人工智能+手机”。换句话说,对手机行业来说,人工智能是一个跨越发展的契机,抓住了就会引领风骚,抓不住就很容易被淘汰。

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。

  “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。

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。

  1959年,24岁的陆汝钤以优等的成绩毕业于德国耶拿大学数学系,随即回国进入中国科学院数学研究所工作。此时用于高速计算的电子计算机已有了多年发展,但在国内学界仍是一个追赶先进技术的话题,这引发了他浓厚的兴趣。

  坚决要进互联网行业

  Shana看好人工智能训练师的前景。“对这个岗位的需求量肯定是会越来越大的,因为AI时代确实已经到来了,现在全行业都在尝试AI怎么样去落地,怎么样去跟当前的场景结合,这个结合都离不开技术,离不开数据,所以对训练师的需求量肯定会越来越大。同时对训练师的技能要求也会越来越高。”

  “我们的闲聊功能也会不断增加机器人的一些技能,你为什么喜欢跟这个人交流,其中一个因素就是这个人很博学,假如机器人能够回答你的问题越多,你会觉得它很聪明,然后愿意跟它交流。”Shana和其他人工智能训练师会增加机器人写诗、做对联的功能,让它更通人性。

  人工智能训练师是一个全新的职业,他们制定数据标注规则,再将数据“喂”给机器人,对其进行“调教”、不断优化,让机器人“通情理、懂人性”,更好地为人类服务。

  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。

11月,华为亮相第八届全球智慧城市博览会,面向全球隆重发布了面向智慧城市的数字平台。该平台叠加了华为最新发布的全栈全场景AI解决方案,以“五个统筹”为基。赐吵镂锪、大数据、空间地理信息、视频云、融合通信五大资源,彻底打破信息孤岛。

10月,人工智能创业企业地平线发布了其基于AI芯片的未来城市解决方案,覆盖智慧城市管理、智慧商业管理、智能安防、智能道路、智能水务等多个城市场景。

特点七:中国人工智能企业出海崭露头角

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。

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