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            2017年人工智能現(xiàn)七大走向

            作者: 時間:2017-02-03 來源:全景網(wǎng) 收藏
            編者按:總的來說,2017年人工智能還將深遠影響著全球各個科技領(lǐng)域的創(chuàng)新,持續(xù)改變著消費者、企業(yè)以及機器的交互方式,同時刺激著科技市場成長和革新。

              2016年在熱浪中落下帷幕,無可否認的是,已逐步滲透到我們的工作和生活中。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201702/343417.htm

              2016十大事件回顧

              3·9:AlphaGo下圍棋戰(zhàn)勝圍棋宗師李世石;

              3·23:微軟聊天機器人“Tay”學會種族歧視言論;

              5·7:“自動駕駛”特斯拉自動駕駛致使車禍;

              9·28:谷歌、亞馬遜、Facebook、IBM 及微軟五大科技巨頭組建超級AI聯(lián)盟;

              10·12:美國白宮發(fā)布人工智能白皮書;

              10·17:微軟AI的語音識別能力首次超過人類;

              11·25:人工智能改善癌癥診斷法;

              12·5:亞馬遜開展新零售業(yè)務(wù)Amazon Go;

              12·19:扎克伯格開發(fā)AI助手Jarvis;

              12月:華人AI研究貢獻占據(jù)全球份額近一半。

              2016年圍繞著人工智能各行各業(yè)開始智能化探索,創(chuàng)投圈攻城略地,中美等眾多國家也積極布局人工智能搶占戰(zhàn)略制高點。在市場規(guī)模方面,《2016中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》中多家分析機構(gòu)的數(shù)字評估認為,2016年年底,世界人工智能市場規(guī)模將突破100億美元,其中,中國市場規(guī)模將達到15億美元左右。未來,人工智能市場有望進一步擴大,到2020年,全球人工智能市場將發(fā)展到200億美元左右的規(guī)模。人工智能,未來已來?

            2017年人工智能現(xiàn)七大走向

              人工智能尚處初級階段

              學術(shù)界將人工智能界定為“研究與設(shè)計智能體”,而且把智能體定義為“能夠感知環(huán)境,并采取行動使成功機會最大化的系統(tǒng)”,一般分為感知智能、認知智能和創(chuàng)造性智能。對其研究最早出現(xiàn)在 20 世紀 50 年代,在發(fā)展過程中經(jīng)歷了起起落落,進入21世紀以后,隨著深度學習、大數(shù)據(jù)、云計算等相關(guān)技術(shù)的成熟,近年來取得眾多突破性的發(fā)展。

              但縱觀社會發(fā)展的歷程來看,目前人工智能的發(fā)展仍處于初級階段,稱之為“弱人工智能”,其中感知智能以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的感知智能依賴于大數(shù)據(jù),在視覺物體識別、語音識別和自然語言理解等方面取得了媲美人類水平的成功;具有近似人類能力的認知智能的研究,仍在逐步探索中;而創(chuàng)造性智能則是在更高層次上的人工智能,要求人工智能具有類似于人類的頓悟、靈感等超強能力,這方面的研究甚至還沒有起步。

              從產(chǎn)業(yè)鏈上看,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括基礎(chǔ)技術(shù)支撐、人工智能技術(shù)及人工智能應用三個層次。其中基礎(chǔ)技術(shù)支撐由數(shù)據(jù)中心及運算平臺構(gòu)成;人工智能技術(shù)是基于基礎(chǔ)層提供的存儲資源和大數(shù)據(jù),通過機器學習建模,開發(fā)面向不同領(lǐng)域的應用技術(shù);人工智能應用主要為人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合實現(xiàn)不同場景的應用,如機器人、無人駕駛汽車、智能家居、智能醫(yī)療等領(lǐng)域。目前人工智能的發(fā)展還是國內(nèi)外科技巨頭為主推動力,國外以Google、Facebook、IBM、Microsoft、Amazon、Intel等為主,國內(nèi)以BAT及語音巨頭科大訊飛為主。

              人工智能的重要意義是對每一個行業(yè)和領(lǐng)域效率帶來指數(shù)級提升推動作用,由于技術(shù)的復雜性,發(fā)展不會一蹴而就,必然經(jīng)歷一個由點到面,由專用領(lǐng)域到通用領(lǐng)域的歷程,通用領(lǐng)域的人工智能實現(xiàn)還比較遙遠。截至2016年11月,據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示,全球1485家人工智能公司可劃分為深度學習、機器學習、機器學習、自然語言處理、計算機視覺、圖像識別、手勢控制、虛擬私人助手、無人駕駛、智能機器人、語音翻譯等13個細分領(lǐng)域。近五年內(nèi),專用領(lǐng)域的定向智能化將是人工智能主要的應用發(fā)展方向?;蛟S在更遠的將來,如果人腦芯片等硬件架構(gòu)能有所突破,運算能力有極大提高,則專用智能將有可能逐步進化成為跨場景、跨上下游應用的通用智能。

              2017 年人工智能將掀起怎樣的風暴?

              有機構(gòu)預測2017年人工智能的投資將同比增長300%以上。人工智能在技術(shù)上將更迅猛發(fā)展,智能語音、智能圖像、自然語言處理、深度學習等技術(shù)越來越成熟,像空氣和水一樣會逐步滲透到日常生活。行業(yè)專家關(guān)于2017年人工智能的發(fā)展方向有如下幾點:

              1.機器學習應用的擴張:機器學習正被應用在更復雜的任務(wù)以及更多領(lǐng)域中,而且被更多的人作為挖掘數(shù)據(jù)的方式。

              2.無監(jiān)督學習會取得更多的進展(也存在很大的挑戰(zhàn),在這方面離人類的能力還差得很遠)。

              3.計算機在理解和生成自然語言:預計最先會在聊天機器人和其他對話系統(tǒng)上落地。

              4.深度學習和其他的機器學習以及人工智能技術(shù)的混用,是成熟技術(shù)的典型標志。將深度學習應用到醫(yī)療領(lǐng)域中包括對醫(yī)療圖像、臨床數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)等各種類型數(shù)據(jù)上的研究和成果將會大大增加。

              5.自動駕駛汽車,計算機視覺也會持續(xù)取得進展。

              6.聊天機器人和自動駕駛汽車可能會取得較大進展。

              7.預計更多的人類基準會被打破,特別是那些基于視覺、適合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)。而非視覺特征創(chuàng)建和時間感知方法將變得更頻繁、更富有成果。



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