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2019年01月04日 20:08 来源:官方推荐-腾讯新闻

李彦宏认为,这是百度的一个里程碑。根据此前百度公布的财报,2018年一季度,百度营收209亿元,二季度260亿元,三季度282亿元,前三季度总计751亿元。2017年,百度总营收为848亿元。2016年度,百度总营收为705亿元。

  过去业界讲“数字化““信息化”,今天讲“数据智能”,在这种升级背后,呈现的是哪些需求?在应用中,“数字化““信息化”以流程驱动管理为中心,数据智能的应用以数据驱动及用户需求为中心;“数字化““信息化”搭建的是技术管理系统,数字智能将应用于业务系统。

  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。

今天是2019年的第一个工作日,欢迎大家回来。在这个一元复始、万象更新的时节,我有一个好消息要跟大家分享:2018年公司的营业收入正式突破1000亿元。这是我们加速成长、服务用户的一个里程碑,更是我们突破创新、践行使命的一个里程碑!

随着我们开发出更好的人工智能,我们发现它以人类无法想象的方式思考。能够监控和处理大量数据并根据数据模式得出结论的算法有望改变社会的每一条途径。从小事做起 – 随着时间的推移优化交通模式,找出最佳路线,或如何修路和重建高速公路 – 更严重的事情,如监测流行病和疾。⒃诼又白柚顾。

国内利用人工智能技术控烟的公司不多,百度走在前列,创造了一套“控烟算法”。

以上为美通社根据今年企业新闻稿情况总结的人工智能发展趋势。当然,在很多媒体的报道中,人工智能的描述更加美好:自动驾驶汽车组成的车队基本上不会遇到车祸或者交通拥堵;机器人医生诊断疾病通常只需要几毫秒;智能的基础设施将会优化人员与货物的流动,并在需要修理之前自动维护……美通社认为,在将来,所有的这些可能都会发生,但这些真的没有出现在2018年。

芯片、5G通信等技术是人工智能发展的底层驱动力。今年中美贸易战直击我国“缺芯”软肋,更引发国内巨头的芯片研发热潮。

双十一期间,菜鸟网络位于无锡高新区空港经济开发区的中国首个IoT(物联网)未来园区正式投入服务,园区内的700台机器人正式运行,使其成为中国目前最大的机器人智能仓库。

4月,飞利浦与神州数码医疗科技股份有限公司(简称“神州医疗”)共同发布“神飞云”中国智慧医疗云平台正式发布。“神飞云”作为医疗大数据应用平台,能够为医疗机构提供定制化、可延展的云解决方案;为医生提供智能化、高效精准的云工作流程;为患者提供全生命周期管理的云健康服务。

金俊认为,目前阶段来看,AI为智能手机行业带来的改变是非常大的。比如,今年商汤与手机厂商合作推出的人脸解锁、AI双摄、超分辨率、人脸3D重建、AR等技术,让人们生活更便利,极大提升交互体验。例如,应用AI技术,如今人们能用手机轻松实现单反级的拍摄效果。

而所有百度人为此付出的努力,只有我们自己知道。这些努力,不仅是打磨功能的一场场激烈讨论、不仅是优化体验的一个个不眠之夜;更是价值观对齐的一次次磨合,更是把使命落地在每一个项目、每一次合作,这个复杂的世界因为我们正在变得更简单!所以,在开年之际迎来这个振奋的消息,让我们更加坚信:只要坚持技术改变世界的理想,恪守“用户至上”的天条,聚焦目标、风清气正,百度的价值就一定会被越来越多的用户和客户所认可!

  1978年,陆汝钤初次招收硕士生,课题正是人工智能语言LISP的研究。1981年,他发表了自己的首篇人工智能文章,知识工程进入了他的视线。

  比如关于态度情绪标注任务,标注类型是情绪厌恶,“我讨厌你,你走开”和“哎哟,我讨厌你”(这是撒娇的语气),中文的文法表达多样,主体词组相同,而不同的语气和声调可能表达的意思却有天壤之别。人类很容易辨别,那机器如何通人性,懂得人类的情感呢?

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。

  “完全没想到,又有些惶恐。”获奖之际,原本生活简单安静、连手机都不用的83岁老先生,突然成为公众关注的人物,这多少让他有点不习惯。

浪潮与山钢集团1月签署战略合作协议,利用云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术,共同推进“智慧山钢”建设,打造钢铁行业智能制造及智慧园区领先的解决方案。

在9月举行的百度云智峰会(Baidu ABC Summit)上,英特尔与百度云共同分享在人工智能(AI)领域展开的全新合作,双方展示了AI在金融服务、交通运输以及视频内容检测等领域的落地应用。同月,礼来中国与微软中国达成战略合作,基于礼来在医疗健康行业领先的市场地位及行业洞察,结合微软前沿的人工智能技术、云计算服务及生态系统优势,打造人工智能+医疗健康的行业新生态。

  彼时,正处于世界人工智能研究的低谷。由于此前科学家们过于乐观的估计,社会上普遍认为人工智能没有多大价值,绝大多数非专业人士更是对此茫然不知。陆汝钤却认为:“计算机科学有很多分支,但通过计算机技术赋予机器智能,来代替人的脑力劳动解决更多问题,这样富有创造力和想象力的工作,必然是有前景的。”

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。

同月,华为旗下云服务品牌华为云在2018年南非通信展览会(Africa Com 2018)上宣布南非新大区开服,这使该公司成为全球第一家在非洲有本地数据运营中心提供云服务的供应商。该南非大区将于今年年底开始提供云服务,使在南非以及其周边的国家地区组织可以获得低延迟、可靠和安全的云服务,包括弹性云服务器(ECS)、对象存储服务(OBS)等。华为云还表示计划将在非洲部署更多的大区。

人工智能在2019年将如何改变你的世界给你带来这些变化

首先,AI究竟是什么?也许更好的问题可能是:“情报”究竟是什么?最简单的描述符是收集有关世界的数据,并使用该数据在短期和长期内进行预测。这适用于人和机器。

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”。

  1994年,英国《AI WATCH》杂志用整整一页篇幅发表评论说,陆汝钤的研究成果是他们所见到的“以领域知识库支持主流软件开发的第一例”,“很有可能发展为可实用的工业工具”,并就此提出:“是欧洲的人工智能软件工业界与中国的人工智能界建立联系的时候了”。

  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。

各位亲爱的百度同学:

  易观创始人于揚在‘AI启未来——2018人民网人工智能合作伙伴大会’上,就人工智能的市场泡沫、发展趋势、落地应用等话题,与业界进行了分享及探讨。

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。

自人工智能火热以来,人工智能落地应用的讨论从未停止。在12月28日“AI”启未来2018人民网人工智能合作伙伴大会上,特斯联的副总裁谢超、明略数据副总裁刘静、嘉楠耘智副总裁张丽、汇桔网副总裁杨昕、商汤科技CMO金俊、机器之心联合创始人李亚洲等人工智能从业者,就人工智能的应用路径是“AI ”还是“ AI”展开讨论。

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。

同月,“卢西亚的新生——数字巴西国家博物馆’项目签约仪式”在巴西驻华大使馆举行。为帮助巴西国家博物馆从灰烬中重建,腾讯将借助图像识别和大数据能力,与巴西国家博物馆共同打造“数字巴西国家博物馆”。同时,腾讯和巴西国家博物馆还将邀请中国游客分享他们以往参观博物馆时所拍摄的图像、视频或其他记录,以帮助恢复文物。腾讯和巴西国家博物馆计划于2019年开展该活动。

  Shana的工作主要是根据客户的需求对数据进行标注。这通常跟项目有关,有金融类型的,也有互联网的企业,也有传统企业。她的工作范畴也远超出数据标注,而是跨入人工智能训练师的全流程作业——首先要跟客户对接需求,明确要做一个怎样的机器人,然后需要跟客户去沟通训练机器人语料的问题,这需要保质保量,之后对数据进行清洗,再制定规则进行数据标注和训练机器人,这些都由AI训练师来做。

机器学习甚至被用来分析人类行为,并通过识别邪恶的性掠夺者或恐怖分子使用的共同语言来预测警告标志,并警告执法部门采取行动。然后,同样的技术可用于追踪持不同政见者,或向弱势群体提供虚假新闻,同时阻止竞争性意见和信息。

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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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”。

人工智能在2019年将如何改变你的世界给你带来这些变化

3月,中软国际有限公司与中国平安保险(集团)股份有限公司签署战略合作协议。双方通过“解放号”提供IT解决方案和交付整体服务,打造“城市产业整合+IT整合”的新商业模式。

翻开中国互联网发展的历史,百度一直被公认是对技术最专注的公司,中文搜索、贴吧、百科、网盘等也是深受用户喜爱的时代级产品,为中国互联网产业的发展做出了不可磨灭的贡献。2018年,我们的“搜索+信息流”不断加深对用户需求的理解,帮助人们随时随地找到所需、获得所求并不断成长;我们的简单搜索承诺永不放广告,依托AI技术呈现最简洁的搜索结果,百度App“千人千面”的效果也让不同年龄、不同性别的用户感受到产品的诚意;我们的好看视频不仅把内容做得有趣,更把内容做得有意义,成长与口碑双丰收;我们的小度系列产品在大大小小的购物节成为京东、国美等平台的销量明星,还在不断的技术更新中变得越来越聪明;我们的智能驾驶技术在中国市场一骑绝尘……2018年我们取得的每一点成绩和进展,都在不断加强用户的信心和公众的认知:那个能够做出好产品、那个受用户喜爱的百度,已经回来了!

药明明码11月宣布完成对爱尔兰基因组医学公司Genomics Medicine Ireland(GMI)的收购,后者将成为药明明码爱尔兰子公司。该投资是药明明码总投资4亿美元的爱尔兰国家级别精准医疗计划的核心组成部分。GMI将与爱尔兰当地一流医院和医疗机构合作,招募共40万人,携手打造结合个人全基因组测序数据与医疗健康数据的强大数据库,应用药明明码一体化信息管理、分析、解读及人工智能技术,提供直接数据查询及其他数据服务。

这样的里程碑对于今天的百度来说,还有一层特别的意义。

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