六合彩特码预测一肖一特

2019年01月04日 20:08 来源:官方推荐-腾讯新闻

近些年随着人工智能技术研究不断突破,资本呈现热捧趋势,各行业针对人工智能的期望甚高,但人工智能技术究竟对每个行业及公司业务来说价值几何却一直困扰着从业者。

随着机器学习、自然语言处理、语音识别等代表性人工智能技术逐渐成熟落地,技术在自动驾驶、医疗健康、金融等行业应用呈现出越来越广泛的趋势,在细分行业形成越来越完善和高效的行业解决方案。

但在不同的行业与不同的公司,应用智能技术技术带来的影响也不尽相同。对于人工智能技术对个行业的实际效果差异,及企业对待智能技术的态度问题,机器之心针对各行业及公司的智能技术应用趋势与人工智能策略适应性进行了深入调研。

基于本次调研,机器之心发布《全球500强上市公司人工智能战略适应性报告》。报告范围囊括2013至2017年“财富”全球500强榜单中出现过来来自23个行业共计640家公司。机器之心查阅超过10万条新闻公告和超过3000份公司年报及数千份趋势报告,从而筛选出来自17个不同行业的145家代表性上市公司作为本次趋势报告的研究对象。这145家上市公司经确认,皆明确在其官方渠道中提及实施人工智能战略。

在撰写报告的过程中,我们发现了以下七大趋势。

一、人工智能研究论文分布趋势

2013-2016年间,中国、美国、加拿大、日本、英国、德国、澳大利亚等国所发表的人工智能研究论文数量快速增长。其中中美两国的人工智能研究论文产出增速最快、并连续4年保持领先。

图3.2显示,全球人工智能研究论文从2013的不足百篇增长到2016的1400余篇。2014年,中国发表了近150篇人工智能研究论文,产量在该年占比最多,并持续占据鳌头。

二、人工智能全球投资趋势

资本支持对行业发展至关重要。过去几年,人工智能已成为全球风险投资的热门领域,并促使着大量人工智能初创企业诞生。智能技术迅猛的发展也使得资本逐渐抛开区域化的限制,转向全球化投资发展。

图3.3显示,人工智能全球投资额从2013的约10亿美元增至2017的约140亿美元。人工智能全球创投事件从2013的250余笔增至2017的1200余笔。

三、人工智能战略国家时间线

近年来,全球多个国家都相继发布了政府层面的官方人工智能白皮书和战略以明确人工智能发展的优先级。这些白皮书和战略多以加强合作,建立研究院,资助相关研究以及鼓励创业为主。

四、人工智能话题热度趋势

古人云“先行其言,而后从之”,战略往往是在公司进行铺垫后所产生。换言之,我们可以通过目标公司针对人工智能年度新闻发布量的统计,推测出行业以及公司对人工智能战略的关注程度。从图4.1可以看出,人工智能相关新闻发布量一直在逐年递增,截止至2017年,我们可以推测出人工智能战略已逐渐成为公司所考量实施策略中的重点。

  • 2013-2017人工智能话题新闻量年均增长率为144.5%。
  • 2015、2016年增长率分别为159.5%和161.5%。
  • 2017人工智能新闻发布量增速有所放缓,年增长率变化为-22.0%。
  • 2017人工智能话题新闻发布量占近五年新闻发布总量近60.0%。

五、人工智能行业关注热度

机器之心观察发现,目标公司大多分布在《财富》全球500强企业中占据主导地位的行业,如金融、科技、汽车等。但就采用率而言,企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业相对占优。目标公司所在17个行业的平均行业转化率为22.7%。

图4.2显示了目标公司在《财富》500强所在23个行业的采用状况,图4.3显示了《财富》500强人工智能战略在不同行业的采用率;图4.4基于麦肯锡的人工智能应用领域分类使用热点图来显示不同行业的应用实施状况。从图中可以看出:

  • 金融、科技、汽车行业在目标公司中占比分别为37.2%、17.2%、11.0%。
  • 服装、食品饮料&烟草、日用品、媒体、贸易、垃圾管理等行业没有发现采用人工智能的公司。
  • 企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业人工智能采用率较为领先,分别为100.0%、60.0%、58.1%。
  • 自动化&优化、用户交互是较热门的人工智能策略应用领域,占比分别为25.1%、23.1%。

六、人工智能战略采用趋势

何时采用人工智能战略是所有公司必须思考的问题,机器之心以目标公司的官方公告为基础构建了目标公司采用人工智能策略的时间节点图,由图4.5,我们可以得到如下结论。

  • 2011-2017采用人工智能战略的公司年均增长率为91.9%。
  • 2011-2013采用人工智能战略公司数为8家,仅占目标公司总数5.5%
  • 2014-2017目标公司数量有明显增幅,年均增长率为125.3%。
  • 2015-2017有126家趋势报告目标公司采用人工智能战略,占目标公司总数86.9%。
  • 2016新增采用人工智能战略公司占到2011-2017间采用人工智能总数的37.2%,在新增量上达到峰值。
  • 2017年新增采用人工智能战略公司为49家,新增量相比上年有所回落。

七、人工智能战略行动决策

当一家企业采用人工智能战略时,机器之心希望能解析该企业战略的侧重方向。我们根据麦肯锡针对人工智能策略方向的分类,划分了目标范围内145家公司的策略行动决策,并构建了热点图得到以下结果。

  • 大部分行动决策都集中于产品开发、智能战略投入、用户体验,占比分别为14.6%、14.4%和12.6%。
  • 供应链分销受关注较少,占比为3.6%。
  • 金融、科技行业偏向于采用更全面的行动决策。
  • 企业服务、交通行业偏向于采用更简单的行动决策。

进一步评估与结论

本次调研针对145家目标上市公司在实施人工智能战略后的业务表现进行定量评估和专家分析,并根据采用人工智能战略后公司的商业、运营等多方面成果的表现,将目标公司分为:

  • 人工智能高适应性公司:该分类包含实施人工智能策略后,实现业务增长的公司。
  • 人工智能低适应性公司:该分类包含实施人工智能策略后,出现业务迟滞的公司。
  • 人工智能适应性较复杂公司:该类别包括难以通过单一数据指标进行业务评估的公司。

趋势报告于每个类别分别引入两个精选案例分析以帮助从业者与管理者更好地认识人工智能策略所带来的业务影响。这些精选案例包括英国石油,亚马逊,通用电气,IBM,上汽集团和富国银行共6家来自不同领域的知名公司人工智能战略实例。

趋势报告不仅希望能够向人工智能从业者与管理者呈现世界领先公司如何实施和落地人工智能战略,还结合官方数据与专家分析对各公司实施后的适应性趋势进行总结,希望能够帮助从业者与管理者的AI视野构建。

报告完整版获。裹div>

【军武次位面】:TDK

未来智能机器人会取代很多人的工作,但这一点它不会

2016年3月“阿尔法Go”4:1击败世界围棋冠军李世石,震惊世界。

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  文科生在AI领域挥洒才能

内部信中,李彦宏提到了百度的搜索+信息流、百度App、好看视频、小度系列产品、智能驾驶等。这些都是百度当前带来主要营收的产品,以及未来发力方向。

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。

除传统行业,2018年人工智能还渗透到很多此前人们想象不到的领域。

AI芯片研发领域,2018年初,国家发改委公布《2018年“互联网+”人工智能创新发展和数字经济试点重大工程支持项目名单》,曙光信息产业股份有限公司联合中国科学院计算技术研究所、北京市商汤科技开发有限公司等公司申报的“面向深度学习应用的开源平台建设及应用”项目成功入。晌鲇械牧郊一窆抑С值纳疃妊坝τ每雌教ńㄉ枵咧。

  80年代初,针对当时国内外知识工程语言和开发工具存在的短板和局限,陆汝钤设计并主持研制了知识工程语言TUILI和大型专家系统开发环境《天马》。艰深的符号运算,枯燥的逻辑推理,在他的巧思之下,幻化为计算机的专家智能,大大提高了专家系统自动生成的效率。很快,《天马》应用于国防和经济的20多个领域,取得重要的经济和社会效益。

在谢超看来,人工智能要保持技术的先进性,这要与具体行业结合起来形成真正生产力。他认为,人工智能的应用路径是“ AI”,从行业出发才能发挥真正的作用。“科学技术进步和发展的核心动力,就是和行业结合在一起。”谢超说。

  让机器人更懂人性

  近日,在如雷的掌声中,一位两鬓已白,却仍然健步的学者踏上了第八届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼的舞台,接过了首个吴文俊人工智能最高成就奖的奖杯。他就是资深中国科学院院士、中国科学院数学与系统科学研究院研究员陆汝钤。

  近日,在如雷的掌声中,一位两鬓已白,却仍然健步的学者踏上了第八届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼的舞台,接过了首个吴文俊人工智能最高成就奖的奖杯。他就是资深中国科学院院士、中国科学院数学与系统科学研究院研究员陆汝钤。

“AI 的区别

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。

  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。

作为新一代通信技术,5G将开拓物联网和人工智能的无限可能。德国电信、英特尔和华为1月宣布,三方成功完成全球首个5G互操作性开发测试。

  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。

  如今,人工智能训练师成为一种炙手可热的新职业,人工智能训练师赫然出现在许多互联网科技公司的招聘名单之中。甚至有城市向人工智能训练师发出招贤令,获得高级专项能力认证的人工智能训练师有机会申请公租房及落户加分等政策福利。

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。

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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xiangguanlianjie

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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  文科生在AI领域挥洒才能

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?

当我们在生活中谈论AI时,我们谈论的是从能够读取手写文档的计算机(如OCR读取器)到自行执行复杂手术的机器人或基于什么来分类您的个性的大型数据库。你写过并在网上看过。因为人工智能的世界非常庞大,让我们来看看我们期望在不久的将来看到的一些最具开创性的发展,以及这对社会来说是向前迈进还是落后。

以下为李彦宏内部信全文:

  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。

网龙于4月推出了全球首款AI助教,老师通过智能语音就能操控整个课堂,学生通过人脸识别就能线上签到,作业通过101教育PPT--AI助教就能实现个性化定制和线上批改。

在向企业提供知识产权服务过程中,杨昕的体会是要将AI的核心技术、算法和模型,落地在知识产权和企业服务中实际发生的需求和应用场景上来。“最合适的应用场景才是关键。”杨昕说,从用户的角度来进行出发,“ AI”和“AI ”都是手段和路径。

吸烟有害身体健康,对于吸烟的人们来说,有什么方法可以戒烟?在戒烟这件事上,人工智能作为新科技,新手段,能帮助人们戒烟、政府控烟吗?

  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。

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。

特点八:资本寒冬人工智能热度不减

  “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。

特点七:中国人工智能企业出海崭露头角

AI芯片研发领域,2018年初,国家发改委公布《2018年“互联网+”人工智能创新发展和数字经济试点重大工程支持项目名单》,曙光信息产业股份有限公司联合中国科学院计算技术研究所、北京市商汤科技开发有限公司等公司申报的“面向深度学习应用的开源平台建设及应用”项目成功入。晌鲇械牧郊一窆抑С值纳疃妊坝τ每雌教ńㄉ枵咧。

  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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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

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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

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概率编程:便于模型开发的语言

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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。

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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。

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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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  “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。”

  1972年,中科院数学所成立计算站,迎来了第一台电子计算机。这台国产晶体管计算机,足有半个办公室大,每秒钟只有三万次浮点运算,存储量只有8000字,但吸引了附近的高:涂蒲性核,甚至外地的用户前来使用。陆汝钤受命维护这台机器的主要软件Algol60编译程序,为用户答题,查错释义。

  文科生在AI领域挥洒才能

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。

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。

  Shana说,在这个例子中,两组数据很明显的区别在于是否有语气词,那么针对这个特征可以制定一个规则。如果将这个案例进一步延伸,可能会有更多类似的表达,但意思可能大不相同,这些人工智能训练师往往通过词语和句式两方面加以区分。“你要理解机器学习,它最根本的是学习人类的文字表达,它最底层的逻辑就是统计,统计和概率没有逻辑推理,所以你要从字面上去尽量找区别特征,其实通过文字特征已经可以解决大量的问题了。”

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