的讨论大多是不成体系的碎片式，很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系，也很难有实际借鉴意义。德勤DUP发布的一份报告中，对人工智能的历史、核心技术和应用情况进行了详细说明，尤其是其中重要的认知技术。这份报告将有助于我们对人工智能和认知技术进行深入了解，也有助于各行业的
近几年各界对人工智能的兴趣激增，自2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，而科技巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。相关报道铺天盖地，而巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断更是被媒体四处引用并引发广泛关注。
谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。
Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun来创建自己的人工智能实验室，期望在该领域获得重大突破。
牛津大学的研究人员发表了一篇报告表明，美国大约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。
畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。
硅谷创业家Elon Musk则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。
著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
即便有如此多炒作，但人工智能领域却也不乏显著的商业行为，这些活动已经或者即将对各个行业和组织产生影响。商业领袖需要透彻理解人工智能的含义以及发展趋势。
揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。
人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。对于我们来说，一种实用的定义即为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。值得一提的是，随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。”
人工智能并不是一个新名词。实际上，这个领域在20世纪50年代就已经开始启动，这段探索的历史被称为“喧嚣与渴望、挫折与失望交替出现的时代”——最近给出的一个较为恰当的评价。
20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标，从此研究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目，这些项目表明，计算机能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务，例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作，甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。
但是，过分简单的算法、匮乏的难以应对不确定环境（这种情形在生活中无处不在）的理论，以及计算能力的限制严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题。伴随着对缺乏继续努力的失望，人工智能于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。
20世纪80年代早期，日本发起了一个项目，旨在开发一种在人工智能领域处于领先的计算机结构。西方开始担心会在这个领域输给日本，这种焦虑促使他们决定重新开始对人工智能的投资。20世纪80年代已经出现了人工智能技术产品的商业供应商，其中一些已经上市，例如Intellicorp、Symbolics、和Teknowledge。
20世纪80年代末，几乎一半的“财富500强”都在开发或使用“专家系统”，这是一项通过对人类专家的问题求解能力进行建模，来模拟人类专家解决该领域问题的人工智能技术。
对于专家系统潜力的过高希望彻底掩盖了它本身的局限性，包括明显缺乏常识、难以捕捉专家的隐性知识、建造和维护大型系统这项工作的复杂性和成本，当这一点被越来越多的人所认识到时，人工智能研究再一次脱离轨道。
20世纪90年代在人工智能领域的技术成果始终处于低潮，成果寥寥。反而是神经网络、遗传算法等科技得到了新的关注，这一方面是因为这些技术避免了专家系统的若干限制，另一方面是因为新算法让它们运行起来更加高效。
神经网络的设计受到了大脑结构的启发。遗传算法的机制是，首先迭代生成备选解决方案，然后剔除最差方案，最后通过引入随机变量来产生新的解决方案，从而“进化”出解决问题的最佳方案。
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Facebook 官方博客更新，FAIR 主管、深度学习代表人物 Yann LeCun 与同事撰文，深入浅出解释什么是
的未来我们将如何学习、工作和生活。Facebook 还推出了系列教学视频，
，行业媒体采访了各行业厂商的高管，以获取他们的思想和见解，以及对可能发生的事情的预测。
到底是什么，你就会越懂得如何利用它助长你的业务！文章来源：怡海软件（）
（AI）芯片？AI芯片的主要用处有哪些？在AI任务中，AI芯片到底有多大优势？
家居将是一个完整的系统，不是任何一家公司或联盟独立即可搞定，它需要一个发号施令的
AI技术当然不是凭空而来，可预见的AI技术人才现在是多么炙手可热！工信部公布的数据中，中国AI人才的缺口已经超过500万。人才缺口，对应的是就业岗位。目前高校是培养人才的摇篮，就高校
医生”的应用，有利于缓解社会老龄化带来的医疗资源供需失衡以及地域分配不均等问题。那么，“
是一门新的技术科学。说是科学其实也是一种擦边球似的科学，属于自然科学、社会科学、技术科学三项交叉而来的科学。如今的地球，在这颗水蓝色的小球上生活着大约65亿
，无法统计客户说的每句话。这些痛点我想每个企业都会遇到，但是你现在不用担心了因为
现在已经多领域发展针对销售和客服类我想布谷电销机器人应该更是AI商用的杰出产品了。我
逐渐成为科技领域最热门的概念，被科技界，企业界和媒体广泛关注。作为一个学术领域，
是在1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟
、机器学习和深度学习方面的知识，以及它们对商业化意味着什么。如果正确的利用模式识别进行商业预测和决策，那么会为企业带来巨大的利益。机器学习（ML）研究这些模式
、保护网络安全和保持竞争力。它的潜力似乎是无限的，没有人愿意落在后面。然而，尽管围绕着
的炒作周期依然在进行当中，而且基本上是合理的，但是商业领袖们还是必须要消除噪音，去
的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。
据相关招聘机构数据显示，2018年AI领域仍然是大部分资深技术人才转岗的首选目标，在人才最紧缺的前十大职位中，时下最火的大数据、
技术本身就是一种模拟人类大脑的思考方式的一种技术，它的英文简称是AI技术，在西方国家，
机器人就是工厂中常见的类似机械臂，能够代替工人更高效的完成简单且重复率高的流水线上的工作。 说到第二类服务机器人时，先给大家
` 本帖最后由 cdhqyj 于 2020-10-23 11:09 编辑
便成了科技圈的宠儿，其他诸如AR、VR的，似乎都消失不见。而在今年的两会
时代的核心驱动力量》从AlphaGo的人机对战，到无人驾驶汽车的上路，再到AI合成主播上岗
的机会。然而，在通往更大，更具影响力的道路上，这只是一个中途停留。我们正在谈论事物的
貌似与我们的现实生活距离十分遥远，实际上它已经开始走入我们的生活，而且正以一种磁悬浮般的速度向我们奔来，
大模型已经孵化；繁衍过程将突飞猛进，ChatGPT已经上线。 世界首富马斯克认为AI对人类是一种威胁；谷歌前CEO施密特认为AI和机器学习对人类有很大益处。 每个国家对核武器的运用有两面性，可造可控；但AI
的科学研究要研究人的智慧的内部结构，相当于研究心理学的原理，更玄是不是，一般人不大会去做的大部分的
技术如今已经走进不少工厂和流水线，其帮助不少企业提升了产品制造效率，而使用
来为产品质量把关也成为一个必然趋势。近日，日本IT大厂 NEC 推出了一个“视觉检测（AI Visual
”，科大讯飞官方强调人机耦合才是未来发展之道。这一事件令人们发现，目前的产品距离
化仍有较远距离。业界认为，早期整个产业的过度融资，导致行业产生大量泡沫。产业泡沫下，
```▌活动背景随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继入局，
标准化总体组、专家咨询组成立大会，在会上，国家标准化管理委员会宣布成立国家
来源：内容来自「九鼎投资」，作者：孟伟、冯卓，谢谢。 行业概况行业简介
是目前最火热的技术领域，也是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，数学、心理学，甚至哲学。
，它的实际应用百度大脑、语音搜索、图像、广告跟搜索排序及自动驾驶，用一句简单的话来概括就是在云端基于大数据、大计算做
产品的需求。而对于从中小企业到预算受限的大型企业来说，通过云计算来采用
问题还没有一个所有人都认同的答案，我们像对所有问题一样对这个问题纷争不止，而还有更多人还不明白到底在什么。如果你想要
（“AI”），可能读起来未必朗朗上口，但是对于理解AI及其应用会有另外一番感受！AI的概述及发展历程AI是由McCarthy在Dartmouth学会上正式提出
Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的
作者：Kaustubh Gandhi，Bosch Sensortec软件产品经理
（AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用
（AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用
开发套件（EAIDK）AIoTOPEN AI LAB最开始听到这个名字，以为是一家国外的公司或者是一个开源社区，登录官网之后发现是国内
在记忆、人脸识别方面比人更精确，机器学习通过大量数据的探索，面向任何狭窄
有什么区别？当今唯一可用的软件选项是 ML 系统。在十年左右的时间里，当计算能力和算法开发达到可以显着影响结果的地步时，我们将见证第一个真正的
，预计2017年产业规模达到295.9亿，2018年将达到381亿元。 之前看过一遍报道说到，
已成为科技界的一颗“明星”。在刚刚闭幕的全国两会上，***工作报告提出要“
`点击报名直播观看：专家简介：邓亚峰现任格灵深瞳信息技术有限公司首席技术官，毕业于清华大学，具有16年的计算机视觉和
在物联网以及大数据的推动下，实现飞跃式的发展，并且迎来了第三个黄金周期。必优传感今天和大家解读一下关于
来说，狗的形象是什么样的。首先，它主要识别头部（这是狗的主要特征）；其次，电脑的识别方式是将其定位到亚当（图像左侧）和上帝（图像右侧）的中间。总结一下就是，Deep Dream技术被运用于一幅描绘亚当诞生的图像，
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