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关键词

简史2020年-2805年

「现实与科幻」简史 2020年 时代初始阶段,中国在卫星导航系统、自动驾驶、教育、国家网络自动防御等领域达到世界一流水平,上海成为国家发展高地 ? 中国的总体技术和应用将与世界先进水平同步,中国AI产业达到世界一流水平,中国的市场的规模达到1,500亿美元。 上海成为国家发展高地,同时上海的重点产业规模超过1000亿元; 中国大部分大学都有了学院,为学术及产业提供源源不断的动力。 2025年,全球医疗行业规模将达到254亿美元,约占全球市场总值的15。2025年,全球应用市场规模总值将达到1270 亿美元,是众多产业发展的突破点。 2031年,无驾驶浪潮的起点;2032年,类在火星上建立第一个“永久”殖民地;2035年,借助的崛起,中国经济年增长率7.9%;2035年,超高级的承担大量作,类社会进入盛行的时代

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决策制定的机遇与影响

报告信息Artificial intelligence:opportunities and implications for the future of decision making(决策制定的机遇与影响 为了充分利用的机遇,规避挑战,本报告围绕着什么是?它是如何被使用的?对生产力可什么好处?我们如何最好地管理因使用而产生的任何道德和法律的风险? (2)报告中指出,是一个含义广泛的术语,更一般地说,它指的是通过对数据的分析,模拟世界的某些方面。然后,使用这些模型的推论,预测发生的事件。 事实上,技术与贸易相结合,已经提高了高技作岗位的比例,降低了中低技岗位的比例。(6)除了的巨大好处之外,的使用,还会带一些潜在的道德伦理问题。 02重点知识点是一个含义广泛的术语。更一般地说,它指的是通过对数据的分析,模拟世界的某些方面。然后,使用这些模型的推论,预测发生的事件。

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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)? 对于的发展,我们最好的猜想有哪些(近期和远期)?如果真的创造出一个有意识的,又会有哪些伦理性和实践性的思考?在这个投机的社会,应该被赋予权利,又或是被们忌惮? ?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。 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中。如果你想自己做一些神经网络的实验,有软件可以帮助你。 对于那些认为技术创新是说,推动公共资助研究总是一个值得努力的事情。多年,大众对于发展的情绪是不断波动的。 我们现在处于高点,但完全有可改变。

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    进化计算将是发展的关键

    这涉及两种不同类型的:深度学习和进化计算。深度学习在科技界已经相当成熟。自20世纪80年代以,研究员在神经网络中使用了其核心技术,并且它已经改变了我们今天认为是AI的许多方面。 正是这种创造力的需要,我们必须超越目前的成就提升。深度学习已经证明了它在自动化行为和力方面的价值,这些行为和力都是众所周知的且描述良好的,但它无法进一步超越。 这就是为什么进化计算将是的关键。目前进化计算的作进展最近进化计算作量激增,说明这可研究员下一步方向。 的AI进化计算提供了一个机会,将我们的技术力扩展到深度学习之外。基于指导性的,充满活力的探索,它有力创造比类设计更复杂的解决方案。 通过这项技术,有望改善许多行业,如农业,医疗保健,金融,国土安全和在线零售。虽然深度学习已经将我们带到了这一步,但进化计算可以为我们带更具创造性的AI。

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    在于数据

    据美国著名杂志《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。在竞争环境中,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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    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,在海中遨游。 机器厂内只会重复机械作的机器将完全不同。很多认为机器做机械化的简单作。但是,当机器搭载了后,它们将获得新生。它们不但可以自己学习,还可以理解类的想法。? 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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    在哪里吗?

    1、目标在这篇文章中,我们将研究了解在真实的行业中的前景和就业机会。我们将从介绍、应用程序、示例、职业以及中的作概况开始。 研究科学家和程顾问。机械程师和维修技术员。制造业和电气程师。使用机器具的外科技术员。军用和航空电使用飞行模拟器、无机和武器。9、为公司赚取大量利润。 据调查结果: 预计到2060年,机器在翻译语言、开卡车、在零售行业作方面将比类更胜一筹。因此,MI的研究员相信,在40年里,将变得比类更聪明。 在编程和支持方面,这还远实现。有可改变企业。这就是一个企业的运作和起起伏伏。例如:就像电影里的停下的地方一样,机器通常也会表演,因为它需要步骤和试验。 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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    【科学杂志】发展的 10 个最重要问题

    其中有 10 个和的发展相关,我们看看。 提示:与发展相关的问题,用深红表示。1 宇宙由什么构成?2 意识的生物学基础是什么?3 为什么类基因会如此之少? 4 遗传变异与类健康的相关程度如何?5 物理定律否统一?6 类寿命到底可以延长多久?7 是什么控制着器官再生?8 皮肤细胞如何成为神经细胞?9 单个体细胞怎样成为整株植物? 25 地球到底负担多少口?26 宇宙是否唯一?27 是什么驱动宇宙膨胀?28 第一颗恒星与星系何时产生、怎样产生?29 超高宇宙射线自何处?30 是什么给类星体提供动力? 39 够制造最强的激光吗?40 否制造完美的光学透镜?41 是否可制造出室温下的磁性半导体?42 什么是高温超导性之后的成对机制?43 否发展关于湍流动力学和颗粒材料运动学的综合理论? 50 核聚变将最终成为源吗?51 驱动太阳磁周期的原因是什么?52 行星怎样形成?53 是什么引发了冰期?54 使地球磁场逆转的原因是什么?55 是否存在有助于预报的地震先兆?

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    马云:我才不怕30年,我只做一件事

    马云之前在世界经济论坛上说:会有很多作被、自动化机器替代,会有很多面临着失业下岗的问题。近期马云表示:类现在其实不需要担心和机器的发展和进化。 在现代,的应用正在变得越越突出并在各行各业中发挥着重要作用。类害怕被和机器取代,但事实并非如此。 尽管计算机和技术正在飞速发展,但和机器永远无法取代类,不管它们最终变得多么,最终类将成为最后的冠军。其实,在Alphago机器中有两个模块,第一个是“落子选择器”。 这个世界里还有很多事情是关于心灵的,自内心。类的大脑是记忆的是知识,如果你和知识竞争,计算机和就会赢,但是如果你和慧竞争,计算机和就没有机会了。? 马云还强调,类的重点应该放在改变世界上的教育体系,让类去做他们擅长的事情。马云说,这将是一项艰巨的作,在他们控制局面之前,要适应这些困难是很重要的。

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    驶向理想中的,见证各项落地实践

    以实证与实践支撑各自的研究成果,让感知整个世界,不再是梦想。 热门产业落地,不断影响着?《驾驶分论坛》,关系到我们的出行方式,成为了关注度颇高的分论坛。 《脑科学与分论坛》,就从的角度,如何解决医学作者的角度认知脑的难题。五场演讲,带了医学界值得关注的技术成果,并引领了脑科学研究方向与方式。 创业成为了不少职业生涯的新选择,那么时代如何助力呢?《--创新创业分论坛》很好地起到了指引作用。 十二合一,驶向理想中的汇聚全球学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英的十二个分论坛,以不同的视角、不同的维度、不同的领域,全面透彻地了解时下热门的。 在贴上的标签后,我们可以感受到我们的生活方式以及巨大的认知变化。经历了这场最具影响力的大会的洗礼后,你会否更加期待加持下的呢?

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    ---开启

    转自:民邮电报社近年浪潮席卷全球。不久前,谷歌AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石,更是引发激烈讨论。阿姆斯特朗曾经说过:“我们对下一年作出太多预测,而对十年却预测得太少。” 是决定今天选择的最终参考。本文从时代的社会改变出发,对通信网络的发展进行了深刻思考,描绘了时代通信网络发展的三个重要阶段,观点具有很强的启迪性,希望够带动读者更多的讨论和争鸣。? 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中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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    对话余凯:何在?深度学习+贝叶斯网络

    余凯指出,深度学习不是领域唯一的技术,AI的发展应该把多种技术结合应用,让神经网络从不可知的黑盒状态,逐渐变成一个相对的白箱。 尤其是的发展趋势之一,是小数据学习。这就需要一个完全不同的思路,不是盲目的灌数据,而是基于小数据做出决定。“就是在很多的状态空间里面,去找到风险最小的一个路径。 量子位:刚刚结束的AAAI17上,大会收录的论文,自中国的投稿数量第一次超过美国,这个数字说明什么?以前也有统计说领域中国很厉害。余凯:中国整个讲对的关注度越越高。 我还是很乐观,华在整个领域的影响力,最后会变得非常领先。量子位:很多企业都说,的专业才不好招。您在实践中,也会遇到这样的困扰么?您又是怎么解决的? 德,就是合作的力,还有对整个使命感,对世界的好奇。改变世界的这么一个使命感跟好奇心,不断学习的这种愿望,我觉得这个是这个的一个基本面。

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    麦肯锡:之路

    今年7月,中国发布《新一代发展规划》从国家层面制定了10多年的战略部署。麦肯锡季刊第三辑聚焦《之路》,从宏观和微观等层面论述了中国之路。 此外,物流、供应链、消费领域也是本书关注的话题,作者为麦肯锡全球各分公司的董事合伙以及咨询专家等。本文自:麦肯锡官网 麦肯锡季刊第三辑:之路? 免费下载“麦肯锡:之路”中文版PDF:链接: https:pan.baidu.coms1qZFCd0w 密码: 8bx9自20世纪50年代“有思想的机器”诞生以一直实现突破性进展 在中国,今年7月,《新一代发展规划》从国家层面制定了10多年的战略部署。中国应如何用好这一经济新引擎变成全球引领者?AI将如何为企业创造价值?而传统企业又该如何布局转型? 本辑《之路》就以上相关问题展开了思考。???????????????????????????????????????????????????????????????????????

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    增强学习是

    王梦迪表示,增强学习是,应当同古老的控制论思想结合起,用大数据的方法探索一个复杂系统的动态过程。 但是现在包括我在内的很多做的朋友,最感兴趣的是增强学习。增强学习是,为什么会这么说?我们简单回顾一下的历史。 的历史回顾在“”这个词出现之前,其实从某种程度上讲,它已经存在了,当时我们称之为Control Theory(控制论)。 在发展自己的的过程中,是通过游戏的方法学习的,也是,这也是为什么在学习打一些简单的游戏,一直到越越难的游戏,最终要解决更难的问题。 金融,大有作为最后,这是一个非常非常新,而且也非常有前景的领域,所有事情都发生很快。

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    IBM大中华区首席技术官沈晓卫:预测走势

    时代是一个供给端创新带巨变的时代。展望几年,时代的技术创新,涵盖在四个方面,核心技术,新的计算力,与区块链与物联网的结合,及与行业的结合。? 今天与其我们预测的技术,不如根据我们今天已经开始的创新,谈谈的技术。套一句时髦的话,叫作。IT的这是一个指数级增长的时代。 ,需要够解释结果,即不但给出建议,还解释为什么给出这样的建议。几年,会从云向边缘端扩展。比如可穿戴设备,物联网终端设备。 几年,我们会看到区块链的广泛应用,及区块链与的结合。如金融交易,供应链管理,食品安全。区块链对商业交易的改变,将如今天互联网对信息的改变。的计算需要强大的计算力。 展望几年,时代的技术创新,涵盖在四个方面,核心技术,新的计算力,与区块链与物联网的结合,及与行业的结合。

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    必将是机协作

    虽然这是科技驱动的社会的现实,但这些担忧中往往会忽视机协作和创造就业机会的属性。最成功的企业将是那些学会结合机器和的最佳属性以实现新的效率和创新水平的企业。 实际上,将在很大程度上取决于与类的合作。 AI增强了类的表现在大多数商业环境中,AI无法做出关键决策。但是,它确实有力提供更深入的见解和支持,以确保您更快地做出正确的决策。 然而,即使这些系统发展得更先进,仍有许多情况需要之间的交互实现所需的解决方案。 们也会帮助机器不仅仅需要简化日常任务帮助我们更好地完成作。 之所以成为可,是因为类的聪明才,而且这种趋势不会消失。社会的创新和改进将在很大程度上取决于够生产什么。 我们将看到程序员、程师、日常消费者和更充分地将融入他们的日常生活的。当们和一起作时,可性将是无限的。??End

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    商业中的作用

    营销员使用产生个性化的推荐和自动完成订单。这个列表实际上是无限的。 商业软件使企业够将数据分解为可管理的见解,并理解大数据。也有可改变分析的动态。传统的数据分析侧重于描述性分析或分析数据报告发生了什么。 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中央由驱动的声控数字个助理已经极大地吸引了千禧一代。 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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    专访「算法之父」Michael Saunders:的突破点可在自动驾驶

    AI 科技评论按,4 月 25 日,在由涂鸦联合知名财经媒体《新财富》、领域知名媒体《全球化商业》共同举办的「全球化商业峰会」上,斯坦福大学荣誉教授、新西兰皇家学会荣誉成员、世界级算法专家 AI 科技评论:您是如何看待、IoT 与系统优化之间的关系? AI 科技评论:现在技术在中国特别火热,作为这方面的专家,您觉得技术突破点在哪里,这一技术的走向如何? Michael Saunders:这是一个很好的问题,技术已经发展很久了,1967 年,当我还在斯坦福大学念 PhD 的时候,就已经是一个计算机科学的研究主题了,如果 AI 是泡沫的话, 自动驾驶车对于研究领域说,是一个很大的挑战,特斯拉创始马斯克期待特斯拉自动车在今年底就可以自己在路上跑,并且车子还可以在行程之余去接送其他乘客为车主赚钱。

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    依赖于道德准则

    我们还了解到,Facebook正在利用预测用户的行为,并将这些数据卖给广告商。因此,Facebook的商业模式及其处理用户数据的方式引发了们期待已久的关于数据隐私的讨论和争议。 展望,我们对的依赖将会进一步加深,因为类会影响他们的汽车、家庭和企业。 这不可避免地会引发许多伦理问题,这些问题将影响深远,影响每个,包括公民,小型企业利用或企业家开发最新的技术,无幸免。为了让尽可地可控,我们需要处理一些棘手的伦理问题。 的自动化作在自动化时代,大大小小的公司都必须开始为作做准备。自动化将取代一些劳动力,增加其他作岗位。许多将使用这些新具,使他们够更快、更高效地作。 在的崛起中,作为一名企业家,这是最令兴奋的时刻,但为了确保我们负责任地使用这项技术,我们现在和还有很多作要做。

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    麦肯锡:中国之路

    本文将涵盖以下内容: 第一部分简要介绍的发展历程、现有技术水平及展望。 第二部分分析中国在领域的实力并论述相关挑战,以及在 经济、社会和地缘政治方面的影响。 3:挑战与机遇并存过去的科技进步主要是指提升执行指定任务的力。而当今的则是赋予机器反应和适应力以优化产出。 一份美国政府报告预测了可盛行的四大类相关作:使用系统完成复杂任务的协作性作(如护士使用应用常规查房);开发科技和应用的研发性作(如数据科学家和软件研发员) 麦肯锡调查显示,目前在中国的传统行业中,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。中国应长期关注相关领域的教育,保证劳动力具备所需技

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