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2019年01月07日 23:11 来源:天天中彩票-腾讯新闻

中国典型人工智能城市发展案例分析 上海地区AI感受力指数整体分析 上海整体AI感受力较好,居民AI使用情况相对突出

DuerOS是百度全球领先人工智能技术的重要应用之一,借助百度的信息与服务构成的巨大生态,DuerOS拥有海量数据,能通过自然语言完成对硬件的操作与对话交流, 为用户提供完整的服务链条。

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一些探索者则走的更远,进入到艺术创意的另一端:鉴赏。

如李宝荣所说:“终端侧的智能可以让任务的处理时延更低,响应时间更短,因为数据都是在终端本地处理,不需要上传云端,所以能更好地保护隐私,具有更高的安全性。”

中国城市发展阶段介绍

  好评如潮,设备激活量超两亿

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“我从事人工智能哲学的研究,主要关心的话题是人工智能当中牵涉认知科学的基础问题和所带来的哲学问题,基本是文理跨学科的问题。”这是复旦大学哲学学院徐英瑾教授的惯用开场白。可自带新锐科技的光环又被炒得火热的“人工智能”,跟高度抽象化的古老“哲学”,会有哪门子关系?

徐英瑾向解放日报·上观新闻记者解释,人工智能和哲学看似风马牛不相及,其实关系密切、互动频繁。在这两者之间架起一座互通的“桥”,缓和学术界趋于紧张的“科学”和“人文”关系,是他近年来一直在做的事情。

近来,除了在校园里授课,这位教育部长江青年学者还在网易公开课上开设了一门“人工智能哲学”。课程总共7集,其中第一集播放量已达89万次,这让他有些意外。毕竟在他眼中,“人工智能哲学作为一个行当,在国内基本上还没有被确立起来”。

人工智能和哲学实际上“非常像”

在徐英瑾眼里,这两个领域实际上非常像:“和哲学一样,人工智能有很强的开放性。”

在科学界内部,AI科学算是个“异数”。从某种意义上说,这门学科的诞生,本身就是“头脑风暴”般哲学思辨的产物,它流派繁多,对“异数”的宽容度相当高。这一点和哲学极其相似:“大家都知道,各种流派的哲学家简直不像在一个体系里的,连话语范式都完全不一样。”

如果从西方哲学史的角度来看,有关AI的设想更是早早露出了苗头。徐英瑾介绍,仅以十七、十八世纪欧洲哲学为参考系,就至少有笛卡尔、莱布尼茨、霍布斯、休谟和康德等哲学家,对人工智能的相关问题有所涉及,这些想法甚至超越了他们所处时代科学发展的限制。

人工智能跟东方哲学也有关联。徐英瑾提出了一个有趣的类比——儒家的本行,其实就是数据分析。孔子编诗经,就是搞数据搜集,“风”、“雅”、“颂”就是把周代各个小国以及社会生活方方面面积累的数据,做了一个典型性处理。

此外,儒家认为道德的养成不靠说教,而是以具体的做法陶冶情操、去除浮躁。“这很像神经元网络的训练模型。网络本身的习性需要通过投喂大量数据,然后调整网络内部计算单元之间的权重,使网络得以被‘养成’。”在徐英瑾看来,在这方面,孔子思想与基于人工神经元网络的认知哲学的路线,也是“很像”的。

人工智能需要思想地图指引方向

那么,哲学在人工智能面前,究竟可以扮演什么角色呢?

徐英瑾提出,哲学的头等大事是厘清基本概念。很多自然科学家往往在自己的研究中预设了相关问题的答案,却很少回头反思这些答案的合理性。“如果你能回到哲学史的角度,把不同流派之间的斗争历史都看明白了,就能把不同技术流派背后的门道弄清楚。否则,即使是专门从事人工智能研究的人,也容易被一大堆技术名词弄晕。一旦弄晕以后,他们就搞不清楚具体的技术方向在巨大的思想地图中处于怎样一个方位。”他说。

其次,哲学能让人们明白,人工智能这件事真的很复杂、很艰难。比如,关于“人性”是什么,经验主义和理性派的观点几乎是相反的。这两种观点针尖对麦芒,吵了好几百年。在这个过程中,两种观点之间出现了混合。徐英瑾认为,“如果大家能意识到技术背景里有哲学争论,就会明白——你所掌握的技术路径并不唯一。而如果仅仅站在具体学科分类的内部来看学科,就不容易受到其他学科思维方式的滋养。”

深度学习很可能破坏“文化生态”

徐英瑾承认,人工智能在带来便利的同时,也带来了一些麻烦。其中,最大的一个麻烦恐怕是,现在公众所理解的人工智能基本上跟大数据、深度学习画上了等号。特别是当Alpha Go在围棋界所向披靡后,深度学习和神经网络一下子占据了公众视野,几乎成了人工智能的代名词。

但“从学术上讲,这是有问题的。”徐英瑾补充说,实际上,人工智能所包含的流派庞杂,并不能完全被今天的深度学习所概括,但如今,话语权被一些技术寡头垄断,公众认知缺少了学术考证这重要的一环。

按照他的类比,如今炙手可热的深度学习,前身是神经元网络,它最大的“敌人”叫符号人工智能,曾长期在人工智能研究中处于主导地位。而符号人工智能和神经元网络之间的关系,就好像曹操和刘备,双方在人脉、资金、学术观点等众多维度,展开了比《甄嬛传》还要激烈的斗争。

徐英瑾担心的是,在Alpha Go出现后,深度学习、神经元网络变成了一个赢家通吃的东西。比如,深度学习在很大程度上需要依赖大数据,而这需要个体把信息全部上交。在徐英瑾看来,如果这样一种人工智能没有一个类似于“上帝之眼”的东西对大家进行监控,就会出现历史上从未有过的全局式情报搜集。人类社会得以运作的基本前提,是在隐私和公共之间寻找微妙的平衡点。可现有的大数据技术在实现通用人工智能所要求的灵活性之前,很可能已经大量吸取了人类社会各种情报,“这会破坏人类的社会结构,破坏了我们的‘文化生态’”。

徐英瑾认为,隐私的恰当保护在一定程度上就像水土的保护一样,构成一种软生态。如果一切变得过于透明,会导致类似水土流失的后果。在徐英瑾看来,包括大数据运用在内的深度学习对数据量的要求必须适度;一旦数据需求远远超过了社会供给,这种做法本身会面临伦理上的危机。(刘璐)

(摘编自上观新闻“互联网观察”栏目)

另一条路径则与创作无关。

LG去年CES首次公开展示65英寸的可卷曲OLED电视,可被完全卷起收纳于一个底座中,也可以展出半屏显示智能家居参数,但那还不是一款真正的商品。一年之后,预计LG在2019 CES上将展示更加成熟的可卷曲OLED电视,很可能与原型机非常相似。

这是一次标准立项,而非标准通过,为什么却被产业界视为全球人工智能终端发展的重要里程碑事件?

人工智能城市的理念与可行性 政策、经济、技术持续推动,AI不断提升城市建设科学性

小度系列硬件产品的好评毫无疑问是百度多年来深耕技术的结果,DuerOS对话式人工智能系统作为真正的幕后功臣让小度系列产品走的更稳、更远。

从整体上看,广州和北京均衡地出现在各大场景的AI发展潜力领先梯队,可见其城市整体的AI发展潜力较大。另一方面,由于各大城市自身发展特征以及各场景AI应用普及程度的差异化,其各个AI场景的发展潜力也存在一定区别,其中原因主要与城市自身发展的痛点有关。如北京作为拥堵指数和通勤压力最大的城市,其在交通场景的AI发展潜力也很大,而二线城市由于医疗水平和资源的局限性,在AI医疗服务上也表现出了较大的潜力值。

电信运营商作用凸显

目前,掌握着影音娱乐、信息查询、生活服务、出行路况等15种类型的超过800种技能的DuerOS,还在不断的学习,借助云端大脑,它能够让自己变得越来越"聪明"。而DuerOS的“聪明”,将促使小度系列硬件产品不断的更新迭代。

8K显示、5G通讯与人工智能技术结合,将为我们带来物联网时代的全新体验与感受。

相关性分析-AI应用与生活幸福感 地区AI使用情况愈普及,城市居民生活幸福感愈强

啥叫机器学习?你用过苹果手机的Siri手机助理吗?你的邮箱系统可以屏蔽垃圾邮件吗?你浏览过今日头条的推荐频道吗?嗯,这些都使用了机器学习!

机器学习的中心思想是“使用算法解析数据,从中学习,然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这就是说,机器学习不再是简单的,显式的编写具体的固化的程序逻辑来执行某些任务,而是,让计算机自己学习,并生成程序逻辑来完成目标任务。机器学习分为三个大类:监督学习、非监督学习和强化学习。

监督学习的数据是一组带标记的数据。计算机使用某种模式去识别不同类型的不同的样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类算法中,机器在学习的过程中,将一个特定的特征类型归类。垃圾邮件过滤器就是一个机器学习的归类算法的应用。过滤器分析根据每次标记的垃圾邮件的电子邮件,抽取特征,与新来的邮件比较。如果匹配度达到一定的百分比,新邮件将会标记成垃圾邮件。否则,正常处理,发送到你的邮箱。回归是监督学习的另一种算法。在回归算法中,预测未来,是最典型的应用。机器使用过去的标记的数据来预测未来。比如,电信系统中的,基于性能预测故障,基于流量预测扩容需求等。

无监督学习是基于无标签的数据做聚类和降维。事实上,真实世界的数据绝大多数都是没有标签的,所以,无监督学习算法应用非常广泛。无监督学习中聚类用于根据属性和行为对象进行分组。聚类不是分类,我们并不知道未来有多少种组存在。聚类则是把一个组基于什么特征划分成不同的子组,然后应用到有针对性的解决方案中。降维则是通过找到共同点来减少数据集的变量。大多数大数据可视化使用降维来识别趋势和规则。

强化学习则是基于数据体现的历史和经验来做出某种决定。比如打游戏。强化学习与监督和非监督学习不同,它不提供“正确的”答案。它仅仅只关注性能。他基于某种行为,导致的积极和消极的结果来进行学习。很快就能学会要不要做这种动作,比如,下象棋的机器,很快就会学会不能够把它的国王移动到对手的棋子可以进入的空间,否则,就是失败。然后,国际象棋的消极结果就可以被进一步扩展和推断出来,直到最后机器能够击败对手。

机器学习是实现人工智能的具体手段,它使用算法和编程最终实现人工智能。没有机器学习,国际象棋程序将需要考虑每一种case,这需要的代码量可能是无法估量的,各种不同情况的不同组合,要求包含自身和对手的不同移动的所有状况,这几乎是无法度量的。机器学习出现了,我们的代码量就可以减少到很少一部分。

机器学习算法还有两个重磅的领域:深度学习和神经网络。

是不是很抓狂,特别是数学学渣。

下图是机器算法涉及到的数学知识。晕!

李宝荣认为,对用户的隐私保护和利用5G提升AI终端性能是运营商乃至整个通信业的两大重点研究方向。

随着首批5G移动网络计划将于2019年正式推出,业内普遍预计,5G兼容设备将会在2019 CES亮相,包括首批专为新移动网络研发制造、能实现更高网速的智能手机。据说,索尼、联想等都将在本届CES上展出5G通讯的智能手机。

交通出行和公共安全是北京居民最重视的生活场景,北京地区AI需求程度较高的细分服务主要来自于交通和安全两个场景,在全场景细分服务的AI需求指数排名TOP10中,来自交通场景的服务占据了4项,来自安全场景的服务占据了3项。而从应用普及程度来看,在所有细分服务的AI使用指数TOP10中,生活办公场景超过交通和安全,占据了3项。

艾媒咨询近期发布的《2018中国在线教育行业白皮书》认为,在线教育的突出优势在于灵活便捷、资源丰富,并且能结合人工智能、虚拟现实等技术满足用户多元化、个性化需求,弥补传统线下教育存在的不足和缺陷。预计2020年中国在线教育用户规模将达2.96亿人,市场规模将达4330亿元。

六城市AI高使用人群画像 性别差异不大,25-35岁年龄段高使用人群占比较大

在学习了数百张徐悲鸿画的马和真实马的照片后,道子对比照片画出来的马就变得颇为可观。“如照片中马蹄为全黑,而画作上生成的绘画上马蹄却用了留白和墨线勾轮廓的技法。”当高峰看到这样的结果时,都颇为惊讶。

和其他城市类似,深圳地区城市居民AI需求程度和使用程度均较高的细分服务也主要来自安全、交通和生活办公的细分场景,其中AI需求指数TOP10中有三项细分服务来自安全场景,智能手机解锁的需求度最高,而AI使用指数TOP10中有来自生活办公场景数量最多。

人工智能城市的落地场景与影响 多应用场景渗透,“城市智慧”体现在居民切身感受中

2.搭建城市AI感受力指数,量化人工智能城市的实际渗透和认知程度

在新闻通稿里,可以随处看到“人工智能创作的绘画首次拍卖”、“标志着人工智能艺术作品将登上世界拍卖舞台”之类的字眼。

这里还有一个前提,即在这个算法里,除了生成画作的部分,还有一个鉴定画作的部分。

作为CES常客的芯片商高通,预计在2019 CES上也会有5G通讯芯片的最新情况介绍。三星早在为5G手机做准备,但不排除它与华为一样,都把5G手机新品发布放在一个月后的巴塞罗那通讯展上。不过,三星让人期待的是,预计将在2019 CES上展出可折叠屏幕手机。

成都文娱场景AI使用普及度高,上海金融场景处于领先梯队

苹果、华为、OPPO、vivo、小米等厂商相继推出了加载AI应用的智能手机产品,随着手机厂商纷纷将AI设为卖点,有企业将软件功能的改变渲染为AI能力的消息也不断被爆出。拿在手里的是不是AI手机?消费者深感迷惑。

QLED(量子点电视或称量子点背光液晶电视)阵营的三星和TCL,亦不示弱,预计三星和TCL都将在2019 CES上推出8K的QLED电视。

  好评如潮,设备激活量超两亿

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