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麦肯锡:之路

通过与物联网、机器等技术的结合,够构造出一个整合的信息物理世界。 当今发展势正猛,有望在全球多个行业和场景下得到广泛运用,尤其是我们将会看到大量的作被机器取代。 另一方面,或将引发复杂的社会及经济问题,应审慎考量。 发展的地位 与美是当今世界研发领域的领羊。 麦肯锡调查显示,目前在的传统行业,超过 40%的公司仍列入战略优先项。因此,许多公司仍开始采集系统所需要的数据。 的政府领导必须理解制定明的政策,的管理员必须了解管理企业;必须学会与共事才避免被淘汰。 为保证全球数字鸿沟不会成为经济繁荣的长期阻碍,可与其他发展家分享和交流技术及管理经验,从而揭开“一带一路”新篇章。 在数十年间,有可从根本上改变类社会。

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麦肯锡报告:之路

随着口红利的快速消失,急需寻找新的增长引擎。基于的自动化可以提升生产力,帮助实现其经济发展目标。 :拐点意为机器对脑思维认知功的模拟。 广泛采用技术对的经济增长至关重要,因为全口老龄化加快了对生产率增长的需求,包括更开放的数据环境和受到良好训练的数据科学才。 对核心技术供应实现更强的控制有助于提高更广泛地部署系统的力。 研究表明,该的劳动适龄口已经达到顶峰,并将在几十年内继续缩小。这个口趋势意味着在目前的生产力水平上将会很难维持经济增长所需的劳动力。维持势的唯一选择是大幅度提高生产力增长。 为了确保全球数字鸿沟不成为繁荣的永久性障碍,可以与弱势家分享其技术和专业知识,从而形成一条 AI 的一带一路。 AI 有可从根本上塑造几十年我们社会的样貌。

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    ---开启

    2016年年初,一场“机大战”成为万众瞩目的焦点。在这次比赛,韩著名围棋棋手李世石最终以1∶4惜败于谷歌的AlphaGo。 时代即将到 想象一下:当睁开眼睛的那一刻,我们就生活在一个完全的环境:家里的墙壁将会和我们自然交流;衣柜会选择今天应该搭配的衣服;走进浴室,浴缸早已调节好洗浴水温;而另一边,厨房正在按照营养搭配和美味的原则给我们烹饪早点 网络在必然将受到快速发展和普及的影响。 通过对时代的展望,我们探讨了整个网络的发展。尽管永远无法准确预测,但是我们仍从现在的变化和趋势努力想象与揣测的蛛丝马迹。时代即将到的网络将会远远超出现在的想象。 我们相信,对网络的影响将会越越大,网络的力也会越越强。的世界将是与网络的深度结合,这种结合已经开始,而且在加速前行。

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    将不再是“

    【新元导读】不远的将无处不在,即使是类专家也无法分辨,不理解。这对意味着什么,对又意味着什么呢? (文/Jarno M. 这对类的动性意味着什么,对意味着什么呢? 正脱离类掌控 不远的,对将普遍变得不可触摸、不可分辨和难以理解。 首先,并不一定需要一种可触摸的具体化身。它可以通过图形用户界面或语音界面等不同的介物展现自己。 最终,系统将会成为自己行为的首要专家,将够比任何类都更好地预测它自己的。 由此,复杂的技术将会基于一系列甚至的专家也无法理解的复杂互动,而向我们提供合理而正确的洞见。 的“”二字正在失去其意义。 今天,正在塑造,而也已开始越越多地塑造类的。当系统的影响增加之后,将有更多的需要够理解的运作和后果。

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    :只有‘’,没有‘

    逐渐开始消失于无形,可以是由外到内,反过由内到外也正经历这一过程。技术的影响和作用对于说越越难以理解,难以感知。即便是专家们也不完全理解一套系统是如何运作的。 实际上,随着技术的影响越越大,们越越无法理解对我们作和生活方方面面所产生的影响。这对于政府机构和意味着什么? 而且,当一套够自我学习,自我调整的系统以自身掌控的速度演化提升的时候,对于说基本上就无法理解了。最终,系统将会成为领域的专家,够比类更好地预测。 因此,世界最重要的资产就是类无法理解或者无法掌控的系统。 同时,正在变成前所有的文化和科技现象,影响着我们评价和定义“”的方式。有鉴于此,无法有效地评价本身。 在系统,“”正在失去其应有的意义。 今天,正在塑造,以后将逐渐塑造。当系统的影响越越大时,更多的需要理解其运作原理和影响。

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    商业的作用

    当前的分析具支持预测分析或使用数据解读的见解。然而,这是基于用行为和历史数据猜测概率的“最佳猜测”。 规范分析将在不久的将接管所有作。 将语音和面部识别带到了舞台央 由驱动的声控数字个助理已经极大地吸引了千禧一代。 语音识别界面等以深度学习为动力的应用的激增、它在企业的广泛应用,以及苹果Siri、亚马逊Alexa和谷歌Assistant等数字语音助手的巨大流行,都预示着的发展。 助力超个性化 基于从经验学习,随着每次经验或交易变得更好。随着下一个指定的决策自动地比上一个更好,AI模型高度成熟并涵盖所有可事件的阶段已经不远了。 已经站稳脚跟。有可改变高管的决策方式、营销员与客户打交道的方式、企业之间的竞争方式以及企业整体发展的方式,使其变得更加强大。的商业必将由系统驱动。

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    作的

    (AI)好像也是用这种方式运转着,为研究员创造了岗位,并逐步取代了所有其它种类的知识型作。或许一个世纪以后,通往那里的 道路和们所想象的方式大相径庭。 我们够看到,根据 AI 设计模式,我们会去往何方,Google、Facebook 和其它公司在投入了大量资金。在最普通的设计模式里,AI 实际上够增加目前正在自动化的这种作的需求。 这也是「回路」设计模式变得流行的原因:对于机器不肯定做出的过程和决定,由完成。 在这两种情况下,机器处理很大比例的作,但是当它们不敢确定否处理好时,类介入才是必 需的。 机器学习不是每次只取代一个作职,实际上,它会取代每一项作职。这让够越越有效地作。 因此,算法不处理的例子,由类打上标签,就变成了帮助算法改进的极好例子。 当我们这样作时,在,我们或许同时也在教同样的系统,慢慢取代我们。

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    展望

    【AI100 导读】我们的将不可避免的与绑在一起,那么将朝向哪个方向发展呢?对于的发展,我们最好的猜想有哪些(近期和远期)? ? 研究者对的发展所持的乐观态度在这几年有了变化,当代专家之间也存在着激烈的争论。 在过去,们要么只关注雄心勃勃的强,要么只关注范围有限的弱。AGI 的间地带,特别是由神经网络表现的间地带,似乎是到目前为止最有成效的研究,也最有可使几年更进一步。 但是,近年,自由信息和开源运动的日益普及甚至影响到。如果你对感兴趣,你有很多方法参与其。 如果你想自己做一些神经网络的实验,有软件可以帮助你。 然而,最好的参与方式是你自己做进一步的专业研究。在美,这是一种促进科学研究资助的行动主义的表现。 像所有的科学研究一样,研究也是在一个不稳定的位置。

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    十大之星

    IEEE Intelligent Systems通过其每两年一次的“AI‘s 10 to Watch”专区,介绍和推荐年轻和有抱负的科学家。 安波为多体系统领域做出了根本性贡献,特别是涉及到基于游戏的物理安全、网络安全和可持续性算法。 Erik Cambria新加坡南洋理大学助理教授 ? Akshat Kumar对基于决策的理论规划、约束优化、概率推理、图形模型和多体系统进行了初步的研究。 Wei Liu(刘威) 腾讯AI Lab 计算机视觉心总监 ? Aditya Prakash获得了他在理解、推理和挖掘信息在不同真实世界系统的网络传播方面的重要作的奖项。他已经开发出一套高效、近乎最佳的免疫政策控制流感在各种现实环境的传播。 他的作也促成了社交媒体和网络安全方面的惊应用。 Maria Vanina Martinez阿根廷立南方大学 ?

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    ,揭秘八大趋势

    以下是、大数据、预测分析和机器学习方面主要的统计数据: 到2018年,75%的开发员将在一个或多个业务应用或服务采用技术——IDC 到2019年,技术可应用在100%的物联网上 2018年8大趋势观察 >>>> 趋势1 较大的公司将赢得 亚马逊、谷歌、Facebook和IBM将引领技术的发展。 机器学习和领域的所有小公司都将可被大型企业收购,这主要有两个原因: ● 在没有数据集的情况下独立作。 通过对具的民主化,原本有限制或无法获得具的小公司将可以获得大量的数据训练和启动复杂的算法。 业革命在100年前几乎改变了一切,而将在几年里改变整个世界。

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    BAT杀—殊途同归,可期

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    在于数据

    据美著名杂志《连线》(WIRED)网站2015年11月报道,Google开源机器学习系统TensorFlow表明依赖于数据,而不是软件。 他认为当谈到时,真正的价值不在于软件或算法,而在于使它变得更加聪明所需要的数据。 (1)让机器更加聪明 TensorFlow是一种基于深度学习的系统。 两家公司都在努力地建构强大的软件,但是他们真正的竞争优势自于掌握大量高质量的数据,可以使用这些数据教会软件像类一样“思考”。 (2)才需要数据 虽然Google已经开源其引擎非常重要的一部分,但是至少到现在它还保留了另外一部分。在竞争环境才是至关重要的。 但像Google和其他公司一样,Apple不仅已经并购了深度学习初创公司,还吸引了方面的才。但毋庸置疑的是,没有数据。

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    谁将主导

    解决方案哪家强?还看Jibo、Pepper、Siri、Google Now和Cortana。 试想一下,有个知道你的日程安排、联系、兴趣和位置的助手,它还跟你进行交流,帮助你随时了解信息、连接到互联网、并帮你保持在游戏的领先地位。 它比你的电脑、平板电脑和手机更个性化,无论是实体还是虚拟,它都以一种令愉悦的、个的和兼容的形式存在。如果这些助理流行起,他们将开始考虑并处理填满我们日常生活的各种小事情。 这种形式的的潜力让众多高科技公司竞相加入了这个战场,意欲引领群雄。 这场比赛胜负的关键在于一个通用的解决方案否通过他们的数字世界引导们,还是用户更愿意用专门的引导应用程序(例如美航空或Dominos Pizza)。

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    浅析发展

    技术发展的转折点。超出现,拥有超的机器诞生。 机器并不是只会简单操作的机械,他一直进化。 如果有坚持认为它是一个只会重复作的机械,那么总有一天进化的机器会亲口告诉他:“你这个傻瓜,你已经被我超越了。” 机器将像类一样在街道走动,在天空飞翔,在海遨游。 有些认为,一个机器取代类的世界即将临,比如,2016年,谷歌研发的围棋机器AlphaGo,与我围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行了5次对战,AlphaGo获得了四胜一负的战绩,于是,许多世界末日论 其实,我们不用担心类被机器超越,而应该希望机器尽快超越类,才更好的让机器服务于类,的我们应该和机器一起努力改造世界,不论你是为世界末日论流言而担忧的悲观者还是期待新纪元面貌的乐观者 ,类更加聪明的时代都不可避免的将要到,而我们可以做的,就是把向好的方面引导。

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    十种AI技术

    自然语言生成(说、写) AI说(或写)出正确的单词并且是连贯的顺序传达一个明确且清晰的意思,而且还很容易被听众(或读者)理解,对于一台以完全不同于脑的方式处理信息的AI说,它是非常困难的事情 机器学习的平台 现在,计算机也可以学习,而且它们可以非常!机器学习是计算机科学的一门学科,也是的一个分支。它的目标是开发允许计算机学习的技术。 一些提供虚拟代理的公司包括亚马逊、苹果、各种音箱、谷歌、IBM、IPsoft、微软等 决策管理 机器够向系统引入规则和逻辑,并且可以用于初始的设置/训练、持续的维护和调优。 由于脚本和算法可以模拟和自动化任务支持企业流程,因此企业过程自动化是可以实现。 在特定的作或任务,雇佣力成本太高或效率低下,都会应用机器过程自动化。 我们需要记住,不是为了取代类,而是为了补足类的力,并强化类的才

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    在哪里吗?

    1、目标 在这篇文章,我们将研究了解在真实的行业的前景和就业机会。我们将从介绍、应用程序、示例、职业以及作概况开始。 9、 为公司赚取大量利润。此外,在我们的日常生活以惊的速度发展。 根据这一资料提出了一个新的问题:是否可优于类的表现? 如果是,那么它会发生吗? 因此,MI的研究员相信,在40年里,将变得比类更聪明。 为了打造更,企业已经收购了大约34家初创企业。它是在2017年第一季度被收购的。 同时,它还伴随着利用这些信息解决世界上最大的问题。 ? 10、领域的作 计算哲学家:为了确保排列的伦理被嵌入算法。 11、结论 我们研究了,从每个的角度了解了。我们还学习了一些更好地理解您的实际应用。此外,如果你有任何问题,请在评论区随便问。

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