CB Insights公布了AI 100，这是100家最具潜力的私营公司在今天的创新峰会上应用人工智能算法的行列，从医疗保健到汽车到融资技术。 这些公司是根据几个标准，包括公司提交的数据，面试问题回答，技术重点，投资者简介，团队简介，马赛克分数和资金历史等几个标准，从近500名申请人和被提名人中选出。 在AI的情况下，AI 100正在进行大量开创性的工作。AI 100中的公司正在加速研究，提高效率，并在未来数十年内进行许多改变游戏规则的进程。 投资亮点： 独角兽：该名单包括5名独角兽初创公司：汽车科技公司Zoox，机器人创业公司UBTECH，医疗保健AI公司Benevolent.ai和iCarbonX以及销售技术公司Insidesales.com 顶级风险投资人：数据集体是AI 100公司的首席投资者，已经在名单上支持了14家独特的创业公司，包括Zymergen，Freenome，Citrine Informatics，Cape Analytics
IBM曾经用人工智能帮助福克斯制作科幻电影《Morgan》，号称“史上第一部认知电影”。时尚圈当然也能用AI做出野心勃勃的项目。 “我们发现，有人来调节的AI效果最好”，Thread首席执行官Kieran O’Neill表示，这家公司的服务就是把人类设计师与人工智能进行结合，进而创造出更好的结果。 这可能是一条正确的路。 虽然很多品牌专注于把店内体验复制到线上，但Thread发现了一个重新定义数字购物的机会：创造一个用户专属的在线梦幻商店，一切都为你专属定制。 在技术更加成熟之前，人类和AI和融合可能是最佳选择。 聊天机器人就有点滥用。 在国外，聊天机器人是去年一股汹涌的潮流。用程序替代一部分人工客服，让很多企业求之不得。 对于品牌来说，体验的一致性是非常关键的，时尚业当然也不能例外。 Fischer说：“如果你过度使用这个工具，可能让用户疏远，但如果你用对了，它可能真的是最有效的沟通工具”。 ?
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各大公司对AI的兴趣其实正在收敛，人工智能的又一次凛冬可能要来了。 由“革命”到“进化” AI未来只是人类脑补的结果 在对AI技术的判断上，人类再次发挥了自身的想象力。 这些发展困境都表明着AI发展的寒冬即将来临，虽然不太可能准确地预测出发生的时间点，但某些明显的迹象可以肯定，它将会出现在某个时刻，然而因为外界对于AI的呼声太过强烈，以至于人们很容易忽略掉这些征兆。 现实充满更多不可预测性 习以为常的盲区应该是AI的核心 虽然图灵为人工智能定下了最基础的定义，但如今我们更多地被图灵的定义给束缚住了。 莫拉维克悖论是由人工智能和机器人学者所发现的一个和常识相佐的现象。 和传统假设不同，人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力，例如推理，但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。 因此，我们极度需要跳出图灵框架，从人性和意识的角度去理解“智能”，而不是一味沉浸在代码、网络的世界里，这样的人工智能才有未来。
当人工智能开始被用来美颜时，智能手机的“智能”，也在被重新定义。 单点手机将成智能手机的下一个机会 美图手机这类“单点”手机，正在成为手机业的新“派系”。 吃上AI技术，智能手机的“智能”被重新定义 李彦宏在今年的百度联盟峰会说，人工智能将是互联网和移动互联网之后的“下一幕”，人工智能正在渗透到各行各业，就像当初互联网渗透到各行各业一样。 现在，有了各色基于AI技术的应用，智能手机的“智能”正在被重新定义，它能听会说，懂思考、爱学习，能够代替人类完成越来越多任务。 人工智能技术成熟度从95%进化到99%之后，将会产生从量变到质变的效果，而人工智能技术已趋于成熟，开始进入到我们的生活之中，智能手机将是人工智能改变生活的主要方式。 除了上述基础功能之外，人工智能与手机的结合之处，更多还是体现在App上，开发者将基于开放的人工智能技术，做出更多基于人工智能技术的App，让智能手机越来越聪明，成为真正的“智能”手机。
，进而导致其含义变得模糊和广义，偏离了人工智能的初衷。 勾勒人工智能的轮廓 字面上“人工智能”由“人工”和“智能”组成，可视为由人类实施构建的智能体，显然这个智能体注定携带着较强的拟人属性。 如果说影视作品中智能体的共性（忽略机械特性）是人类期望的人工智能，那么共性就可勾勒出人工智能的定义。以影视角色和功能目标为导向会更加形象。 这些智能体的共性我认为都有两个层次。 人工智能的界定标准和简单定义 把人类智能推广到人工智能，便能得到人工智能的基本判定标准：目标体是否拥有“本我”这一根本要素。 基于这个基本判定标准，便能形成人工智能的简单定义：从人类智能的低级向高级模拟的智能体。
易车公司创始人兼CEO&蔚来汽车创始人李斌在大会中分享了自己对未来汽车发展的一些看法。他表示，出行不等于汽车，汽车也不仅仅是交通工具，移动互联网和大数据技术的深入发展将会重新定义汽车的用户体验 ? 随着人工智能和计算能力的发展，无人驾驶也从想象变成现实。 汽车行业最大的问题现在也在这个地方，大部分汽车行业，原来只是把汽车当成一个交通工具。如果把手机只当做一个通话的工具，永远没有智能手机的出现，手机行业的改变就是从重新定义手机的用户体验开始的。 所以重新定义汽车的用户体验才能重新定义汽车，我们要从用户更多的需求角度、体验角度去展望未来汽车的发展。 无人驾驶的普及随着会比大部分人想象来的快很多，因为无人驾驶的普及速度主要是两个方面因素： 一是软件、人工智能、大数据和地图的能力，因为这都是基于计算能力和软件能力的，这方面的迭代速度是几何级数的迭代，非常快
文章目录 弱人工智能（Weak AI） 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读： Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能（Strong AI） 又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力： 存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能（Super Intelligence，缩写 ASI） 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
如果你相信炒作，那么人工智能 (AI) 很快将会以戏剧性的方式来改变世界。 反对人工智能的人会说它将导致失业率上升，国内动乱，甚至会带来人类的灭绝。 相反，倡导人工智能的人告诉我们，随着机器人处理繁重的工作和日常琐事，我们将会迎来更加休闲而又创意的未来。 而多数人可能处于中立的位置，他们承认人工智能会对工作带来大幅度的改变这一观点是很难预测的，就目前而言，一切都是未知数。在过去工业革命时期，人类工作方式的大规模变革可能在短期时间内都是具有破坏性的。 有一种主流思想是这样的：当机器处理一些琐碎的工作（比如体力劳动，日常决定等）时，人类可以自由地把时间花在休闲或有创造性的追求上。 如果我们能做的只是给予人民一个基本的收入，我们将会失败，并且社会可能不会稳定。”
为了避免财富最终积聚在控制大量机器人的1%的上层人手里，我们必须针对这个问题制定措施，而这将导致资本主义的消亡。 （文/Bernard Marr）如果你相信炒作，那么人工智能 (AI) 很快将会以戏剧性的方式来改变世界。 反对人工智能的人会说它将导致失业率上升，国内动乱，甚至会带来人类的灭绝。 相反，倡导人工智能的人告诉我们，随着机器人处理繁重的工作和日常琐事，我们将会迎来更加休闲而又创意的未来。 而多数人可能处于中立的位置，他们承认人工智能会对工作带来大幅度的改变这一观点是很难预测的，就目前而言，一切都是未知数。在过去工业革命时期，人类工作方式的大规模变革可能在短期时间内都是具有破坏性的。 如果我们能做的只是给予人民一个基本的收入，我们将会失败，并且社会可能不会稳定。”
1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。 ? 检测出人脸后，可对人脸进行分析，获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位准确识别多种人脸属性，如性别，年龄，表情等信息 人脸识别（对比）：通过提取人脸的特征，计算两张人脸的相似度，从而判断是否同一个人，并给出相似度评分
学习Python首先咱要明白Python是什么 定义： Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言 我们分解下Python的定义，主要是要理解面向对象、解释型、计算机程序设计语言这三个概念。 同理，计算机并不能理解我们写的python代码，在程序运行时才会有一个解释器把我们写的python代码一句一句解释成计算机可以理解执行的机器语言，这就是解释型语言。 在没有翻译官的时候，没有人听懂别国的语言。 计算机程序设计语言就是为计算机设计的语言，不止每个国家有自己的语言，计算机也有自己的语言。 小结： Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，就像当我们是计算机，我们面对python代码，需要解释器一句一句的解释我们才能听懂。
来源：AI前线 本文长度为4000字，建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 然而不幸的是，网络罪犯同样也利用人工智能创建自己的合成身份，产生的结果也足够真实，足以愚弄发现异常行为的人工智能。 这场人工智能之战——也是打击网络安全欺诈者，正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 在这样做的时候，我们为制定、部署和使用合法、可信、尊重人权、民主、正义和法治的解决方案提供指导。” 假视频和假音频是由不良的人工智能驱动的最新欺诈创新。 SemaFor 的目标是获取被识别为假图像，并应用人工智能归因算法来推断媒体的来源，同时使用特征算法来确定 Deepfake 是出于恶意目的（比如造谣活动）还是处于良性目的（如娱乐）。
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的历史 1.2 人工智能的诞生 人工智能是最近才有的吗？ 其实人工智能很早就有了，都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河，一起沿着时间的足迹探究人工智能。 对于人工智能的研究者来说，这个会议是一场划时代的会议，会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”，于是“人工智能”这个词，诞生了！ ? 人工智能面临不知道该如何理解文字意义，以什么方式描述知识，才能让计算机容易处理的问题（我们会在后面详细说明）。 从人工智能诞生到现在的历史，可以整理为下图： ? 当我们介绍人工智能浪潮的时候，总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗？
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的基本概念 1.1 啥是人工智能 ? 究竟啥是人工之智能？ 接下来，我会带大家一一解惑。 1.1.1 人的智慧和人工智能 究竟什么是人工智能，什么是AI，接下来，由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和人工智能的词汇，总给人一种深奥神秘的感觉。人工智能顾名思义就是人类制造的智慧，英文叫Artificial Intelligence（AI），所以人工智能=AI。 英国数学家，Dr.Wu 认为二十世纪最聪明的人三个人（爱因斯坦、图灵、冯诺依曼）之一，艾伦.图灵（Alan Turing：1912-1954）定义了一种方法，来判断人工智能是否成功，这种方法是：和自己对话的对象是人类还是人工智能 我们将在未来的章节提到，目前具有一定“智能”的AI，可以用什么样的方式来解决什么样的问题。明白人工智能的擅长之处与不擅长之处，是未来社会我们能够幸福生活的关键。 （未完待续...） ?
油画 精彩看点 什么是人工智能 第一章最后提到了人工智能的5种定义： AI就是让人觉得不可思议的计算机程序 AI就是与人类思考方式相似的计算机程序 AI就是与人类行为相似的计算机程序 AI就是会学习的计算机程序 AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序 其中，第二种定义被作者明确否决，因为目前人类自己对自己大脑的工作机理认知尚浅；第四种定义则反应了当前的AI技术趋势——机器学习。 我个人更喜欢最后一个定义：根据对环境的感知，作出合理的行动，并获得最大收益，这个定义也可用于日常生活中，当然，合理的行动要在法律和道德允许的范围内。 定义的过程，本质上是在回答一个事物是什么，不是什么的过程，是建立事物的边界，锁定事物本质特征的过程。多数事情搞不定是因为人对事情的定义不清晰导致的。 人工智能会威胁到人类吗 先科普三个概念： 弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，也是当前人工智能所处的阶段。
在智慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功能。人脸识别是其中最常用的算法，基本是每个项目标配。今天就从人脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 根本原因是如何定义“正确”这个东西。 比如严格按照五官长相来识别人脸，准确率会上升，但召回率可能会下降。 聚个例子，有个项目中给客户安装人脸识别门禁机，放在客户公司门口，但因为是在办公楼内，光照条件不是很好，识别效果不如人意。 训练成本的窘境。 接着上面的例子，人工智能的杀手锏说到底还是训练，打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可能有差异。比如化妆女性，阿拉伯人，这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了，能不能为客户在特定的环境训练算法？技术上是可以，但成本谁来承担。 还是上面的例子，人脸识别门禁要跟考勤系统要跟安防系统打通才有意义，孤立的AI不足以打动客户。 三 结语 一年来的ToB转变，确实是不断的踩坑填坑。遇到的很多问题很多思考是以前做ToC完全没有接触的。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能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，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
可见，计算机处理的规则和预定义是人为限定的，因此图灵机的工作成效是由人们对于外在物理世界的认识深度所决定的。 在目前条件下，这些要求对人工智能而言是解决不了的。人工智能所能解决的是试探性的解决办法，即通过神经网络的训练，不断地试探，缩小结果偏差，从而找到更好的算法和模型。 三、人工智能与意义 什么是意义？ 从行为的角度看，意义即行为的效果。从语境的角度看，意义需要在语境中获得， 不同的语境所展现出来的意义是不一样的。 人工智能能够明白意义吗？ 这样的人工智能似乎具有一定程度的人类智能，但它依然无法解决行为意义的问题。因为AlphaGo只是根据设计好的神经网络模型不断计算人类下棋的状态，并根据计算评估胜率。 而且，马克思还认为，“人的本质并不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和”，[13] 人工智能在其行动中不可能体会到意义，从而获得一定的社会属性并结成某种社会关系。
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 ? 智能体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互，举个例子，机器人的摄像头是他的感知器，马达是他的执行器。 感知，是关于时间的输入序列，对应的会有一个输出的执行动作。 智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。 总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
人工智能一直以来是大热，智能制造又是新兴的关键词，说到智能制造就能想到人工智能，那么两者到底是一样的吗？ 说到人工智能，我们并不陌生，机器人和阿尔法狗都深入人心，大多数人的理解是有着人的思维，像人一样去完成各种操作，然而真正的人工智能不止如此，它的应用领域十分广泛，小到一台手机，大到一个工厂的重型设备这些都是人工智能的产物 人工智能是计算机科学的一个分支。 目前，“互联网＋”和“人工智能＋”已成为制造业转型升级的主攻方向，智能制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、人工智能等技术的支持下，满足人类的需求而产生的。 所以人工智能和智能制造并不能混为一体，智能制造算是人工智能和众多技术融合发展的结果！ 忽米网——让工业更有智慧
软件定义边界（SDP）以零信任架构为核心，通过隐身网关与最小授权机制，实现快捷、安全的内网资源访问解决方案。SDP 依靠使应用“隐身”的特色功能，使黑客无法扫描，从而消除各种网络攻击风险；SDP 同时具备多因子身份认证，依托腾讯安全大数据快速评估，阻止高风险用户接入。
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