参考链接： 人工智能中的推理 产生式推理，即利用产生式知识表示法所进行的推理，而由此产生的系统称为产生式系统。 文章目录 基本结构综合数据库规则库控制系统 推理方式正向推理算法过程优点缺点 逆向推理算法过程优点缺点 基本结构 产生式的基本结构包括： 控制系统（control system）规则库（ 它包含了将问题从初始状态转换成目标状态所需要的所有变换规则，所以规则库是产生式系统进行问题求解的基础。 控制系统 控制系统（control system），也称为推理机，用来控制整个产生式系统的运行，决定问题求解过程的推理线路。 优点 不必寻找和使用那些与假设目标无关的信息和知识，推理过程的目标明确，也有利于向用户提供解释。
前言 人工智能和机器学习技术的进步，使得制造商和广播公司能够开发和实现更加智能的工具和应用，以加速整个产品的生命周期。 本文将分生成视频，决定创意，简化编辑和优化存档四个方面介绍人工智能在媒体生产中的应用，重点是生成视频。 生成视频 视频摘要 好莱坞开始使用人工智能来简化预告片的生成方式。 Kulczar强调，“我们正在朝着自动生产和在生产过程中使用人工智能技术的方向前进。” 国内的媒体也在积极尝试。2017年12月26日，中国第一个媒体人工智能平台“媒体大脑”由新华社正式发布上线。 依托于大数据的“媒体大脑”会将新理解的内容与已有数据进行关联，对语义进行检索和重排，以智能生产新闻稿件。 同时，人工智能还将基于文字稿件和采集的多媒体素材，经过视频编辑、语音合成、数据可视化等一系列过程，最终生成一条富媒体新闻。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
人工智能的概念对于我们来说并不陌生，人工智能一直被大众媒体探索和利用。电影已经向我们展示了一个由具有AI功能的机器和机器人支配的世界，而这些电影往往最终描绘出一个支持AI的社会的消极影响。 数字助理是保持人工智能的最重要的产品之一。亚马逊的Alexa、苹果的Siri和特斯拉的Autopilot是常见的一些流行的虚拟助理。 48.png 虽然他们中的大多数声称是支持人工智能的，但只有少数人通过将其专有算法扩展到语言生成来实现会话智能。这些机器人大部分都是“笨笨的聊天机器人”，只会回答少数几个疑问，并提供预设的问题和答案。 然而，如果人工智能被看作是一种工具而不是替代品，企业将能够实现巨大的工业增长。 AI实际上可以通过收集重要信息来帮助员工，对其进行筛选，并通过在许多其他方面执行性能检查来提高生产力。 50.png 终极伙伴关系 与此同时，世界各地的许多专业人士正在考虑人工智能和人类智能（AI + HI）之间的终极合作伙伴关系，AI这样的工具正在成为积极的合作伙伴，而不仅仅是被动地扩展自己的自我。
前言 在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中，我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题，针对具体场景介绍了一些通用技术，此外特征系统还有另一个重要话题：特征生产调度。 回到业务需求，我们的目的是通过特征生产系统来简化开发工作量，而非完全取代特征开发；因此我们选择一部分常见的实时特征类型，实现自动化生产和导入。 特征生产调度技术 在生产调度演进过程中，会不断遇到各种系统问题，如可靠性、一致性、性能等等。在这一章节我们把特征生产调度中一些常见的技术手段，以及常见问题的解决方案汇总起来呈现给大家。 之后的特征计算更新依赖实时框架，这样可以节省系统开销。 提升可靠性。可以利用离线计算和导入校正实时更新可能产生的误差，提升数据可靠性。 离线实时特征生产整体架构 上图为离线实时特征生产的整体架构。离线与实时的数据融合，需要一个更强大的调度器，它负责协调离线任务与实时任务的关系，高效、可靠的完成数据导入工作。
虽然人工智能和物联网的历史大相径庭，但是二者在其发展的过程中的地位都一样，目的都是为了促进科技发展，共享智能生活。不久后，人工智能和物联网技术也终将结为一体，我们也将进入AIOT时代。 物联网（The Internet of Things）简称IOT，其概念最早是在1999年由美国的麻省理工学院Auto–ID实验室明确提出的，是一个由相互关联的计算设备、机械和数字机器、物体、动物或人组成的系统 比如，利用计算机视觉，分析医疗成像、提高疾病的预测、诊断和治疗，以及一些程序或安防系统使用的人脸识别……除此之外，在我们生活中有许多地方都可以找到人工智能的影子。 因此，物联网的精确价值是由其分析步骤决定的——而这，就是人工智能技术发挥关键作用的地方。 不过，作为同为颠覆性技术的两种新兴产物，与其去探究到底是物联网还是人工智能占据主导地位，不如说两者是相互融合，相互联系的“共同体”。
今年双11，阿里的AI鲁班系统完成了4亿张海报的制作，人工智能内容生产的高效震惊了很多人。 除了阿里的鲁班，实际上近来在文章、图片、影视、游戏等内容领域，已经陆续有了AI在应用于内容生产。 Chapter 1：技术产业背景及概念界定 技术进步和产业内生需求，是推动AI开始在内容生产领域应用的两个主要动力。 机器生成内容的研究很早就在持续进行，随着人工智能技术的应用，开始取得突破性进展。 AI+音频内容 AI已经能够自动作出一些乐曲，可用于其它内容的背景音乐或节奏，已经有多家公司凭借AI，切入了乐曲作曲领域，推出了相关产品和服务。 阶段早：大部分都还是研究项目，商业项目也刚开始应用，相关公司都还在天使轮和Pre-A轮阶段 领域窄：内容生产涉及众多领域，产业上下游多个环节，目前的案例和项目多集中在一些常见内容领域。 在于人协作的过程中，机器可能会完成大部分机械重复工作，人完成小部分创造性工作。 AI能否应用，是机器换人还是人机协作，与内容适用度和技术成熟度两个关键因素相关。
在活动现场，《中关村人工智能产业培育行动计划（2017–2020年）》发布，提出未来三年中关村在人工智能领域产业规模超过500亿元，对相关产业带动规模将超过5000亿元，初步形成具有国际竞争力和技术主导权的人工智能产业集群 《行动计划》结合中关村人工智能产业发展的特点和产业基础，将人工智能产业概括为人工智能芯片及传感器，操作系统和基础软件，计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物特征识别、新型人机交互、自主决策控制等核心算法 中关村发展人工智能产业的基础和优势明显，目前已经形成国内最大、最有实力的人工智能创新集群。 中关村拥有全国一半以上的人工智能骨干研究单位和一批知名专家、团队；拥有人工智能企业约250家，专利申请数量累计达7800余件，企业和专利申请数均位列全国第一；全国42.9%的人工智能创业公司也来自中关村 在深度学习、专用芯片、计算机视觉、语音识别和自然语言处理、无人驾驶、智能机器人等产业各个环节均聚集了一批全国乃至全球领军企业，初步形成国际领先的人工智能生态体系。（王昊男|人民日报 ）
无人驾驶技术的巨大发展离不开深度学习算法，而在贝叶斯网络之父朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）的眼里，深度学习，恰恰是人工“不”智能的体现，因为其研究对象是相关关系而非因果关系，处于因果关系之梯的最底层 人工智能的发展在很多方面都得益于珀尔早期的研究，他却在最新著作《为什么：关于因果关系的新科学》中推翻了自己，珀尔认为当前的人工智能和机器学习其实处于因果关系之梯的最低层级，只可被动地接受观测结果，考虑的是 机器是不会自己弄明白手里拿着一瓶威士忌的行人可能对鸣笛做出不同反应的,处于因果关系之梯最底层的任何运作系统都不可避免地缺乏这种灵活性和适应性。 人类的每一次进步与发展，都离不开反事实推理，想象力帮助人类生存、适应并最终掌控了整个世界。因果论提供了一套反事实推理的工具，若被应用于人工智能领域，有望实现真正的强人工智能。 回想起来，其实我的日常生活与“人工智能”这个词并没有产生多少紧密关联，但我也曾在得知AlphaGo战胜李世石那个瞬间，产生了一股莫名又强烈的敬畏感。
2017年，小蚂答客户满意率比人工客服还高出了3个百分点。 人工智能技术还让信贷过程变得越来越“聪明”。几年前，马金瑜回青海创业，经营高原蜂蜜和藏族手工艺品等特产，还在网上开了一家微店。 业内普遍认为，一般的系统只能根据设计者确定好的程序去运转，是一个相对静态的模型。而人工智能是一类像人类一样思考、学习和决策的系统。 据蚂蚁金服相关负责人介绍，智能客服眼下已是各大服务平台的标配，没有引入人工智能技术的客服更接近于一个搜索引擎，将用户输入的关键词与数据库的相关答案匹配。 国际人工智能协会主席、微众银行独立董事杨强说，人工智能的引入使得银行服务发生本质的变化，更场景化、高频化和个性化。 《人工智能理财市场专题分析》指出，各个巨头将打破单一的生态循环，将更多的渠道和产品纳入自己的开发平台之上，以便获取更多的数据，多维度地理解用户需求，做出相应的匹配，从而完成对数据的整合和加工。
2016年，人工智能经历了两起两落迎来了第三次发展浪潮，技术驱动下的人工智能从实验室走向了市场，并进入了快速发展阶段。 1950-1969 兴起阶段 以控制论、信息论和系统论作为理论基础，对人工智能开始探索。 1950年，图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习被提出。 1970-1979 低谷阶段 被称为经典符号时期，此时人工智能与认知心理学、认知科学紧密相连。 1970年，计算机能力突破没能使机器完成大规模数据训练和复杂任务。 1987-1996 低潮阶段 技术成果较少，但是以神经网络、遗传算法为代表的技术得到关注。 1987年，苹果和IBM生产的台式机性能超过Symbolics等厂商生产的通用型计算机。 21世纪初期至今 快速发展阶段 大数据、云计算、以及认知技术等的出现和发展，推动了深度学习技术在人工智能领域普及化，并推动语音识别、图像识别等技术快速发展并迅速产业化。
在我们的日常生活和商业实践中，各种在线的设备、云计算和边缘计算以及各种API 将人工智能带入了实践。 本文就来聊聊，如何在商业中与人工智能建立共生关系。 ? ML算法可以识别大脑图像中的癌症影像，还可以设计在线广告的最佳投放位置或，还有一些深度学习系统可以预测商业领域的客户流失。 目前，我们只能想象，当我们与人工智能形成共生关系时，我们的生产力会提高多少。 选择分析其他医生的建议来预测成功的可能性。 7、医疗事故和医疗保健 医生和人工智能之间的动态共生关系也可能改变医疗事故风险的评估方式。 人工智能与人类共生的之旅 想要利用人工智能和ML技术的进步，与机器建立共生关系的企业可以采取这些步骤。 1. 对人工智能对你的影响做一个公正的评估。 第一步是评估人工智能如何影响你的业务、你的行业和价值链。检查是否可以将AI添加到服务中。 人工智能会彻底改变你的产品，还是会为全新的产品和服务带来新的可能性?
一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来 人工智能的概念定义 2.2.2 人工智能、机器学习和深度学习的关系 ? 人工智能相关概念的关系 2.2.3 人工智能的主要特征：自动化+智能化 ? 人工智能两大主要特征 2.2.4 人工智能的行业格局 ? 中国人工智能市场生态图谱 2.2.5 人工智能发展简史 ? 人工智能发展简史 三、未完待续 下期预告：人工智能产品经理能力的概念定义和能力模型 作者介绍 张子良 现百度在线大数据产品设计师 毕业于烟台大学计算机科学与技术专业，原天云融创数据科技有限公司高级咨询顾问 资深数据产品专家，数据仓库模型设计专家，主要擅长自然语言处理和智能机器人领域。 本文已获作者授权
一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来 适应人群： 想要转型做人工智能的传统产品经理； RD想要转型做AIPM的人群； 一切想从事或了解人工智能产品经理工作的人 屏蔽人群： 希望通过本课程学习编码能力的人。 二、正文 2.1 章节目标 ? 学习目标 2.2 正文 2.2.1 什么是人工智能产品？ ? 人工智能产品的定义 2.2.2 什么是人工智能产品经理？ ? 人工智能产品经理的定义 2.2.3 人工智能产品经理需要具备哪些能力？ 人工智能产品经理的能力模型 2.2.4 人工智能产品经理的能力层次如何划分？ ? 人工智能产品经理的能力层次模型 三、未完待续 下期主题预告：如何进行人工智能产品的业务架构？ 四、系列文章 21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（1） 本文已获作者授权
一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来 章节目标 2.2 正文 2.2.1 通用人工智能产品业务架构 ? 通用人工智能产品业务架构 三大能力： 1. 交互能力：人与机器进行交互和交流的能力，交互能力是手段； 2. 思考能力：机器理解人表达意图和意愿的能力，思考能力是基础； 3.服务能力：计算机能够满足人的某种需求的能力，理解能力是目标； 2.2.2 典型人工智能产品的业务架构 ? 任何评估人工智能产品的业务价值 三、未完待续 系列文章，一天一堂人工智能课，跟胖哥一起学人工智能。下期主题预告：如何进行人工智能产品的技术架构？ 已获作者授权，禁止二次转载。 系列文章： 1天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（1） 21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（2）
一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来 人工智能技术架构 三大层次： 基础层：人工智能基础设施，包括硬件设施、软件设施、数据资源； 技术层：人工智能技术框架，包括基础框架、算法模型、通用技术； 应用层：人工智能系统应用，包括应用平台和智能产品 DuerOS技术架构 三大层次 能力层：小度技术开放平台，包括原生技能、第三方技能和技能开发工具； 核心层：小度对话核心系统，包括语音识别、语音播报、屏幕显示； 应用层：小度智能设备开放平台，包括开发套件等等 ； 三、未完待续 系列文章，一天一堂人工智能课，跟胖哥一起学人工智能。 系列文章： 21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（1） 21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（2） 21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（3）
一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来 适应人群： 想要转型做人工智能的传统产品经理； RD想要转型做AIPM的人群； 一切想从事或了解人工智能产品经理工作的人 屏蔽人群： 希望通过本课程学习编码能力的人。 二、正文 2.1 章节目标 ? 学习目标 2.2 正文 2.2.1 什么是人工智能产品？ ? 人工智能产品的定义 2.2.2 什么是人工智能产品经理？ ? 人工智能产品经理的定义 2.2.3 人工智能产品经理需要具备哪些能力？ 人工智能产品经理的能力模型 2.2.4 人工智能产品经理的能力层次如何划分？ ? 人工智能产品经理的能力层次模型 三、未完待续 下期主题预告：如何进行人工智能产品的业务架构？
上期回顾 《21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（3）》 一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题， 每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来。 适应人群： （1）想要转型做人工智能的传统产品经理； （2）RD想要转型做AIPM的人群； （3）一切想从事或了解人工智能产品经理工作的人 本文是《人工智能产品经理最佳实践》系列的第二部分 ：系统架构篇，第二章：人工智能的技术架构。 三、下期预告 《人工智能的应用架构》 四、未完待续 《人工智能产品经理最佳实践》全部内容已录制成视频课程，发布在网易云课堂和CSDN学院
上一期回顾 《21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（2）》 一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题 ，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来。 适应人群： （1）想要转型做人工智能的传统产品经理； （2）RD想要转型做AIPM的人群； （3）一切想从事或了解人工智能产品经理工作的人 本文是《人工智能产品经理最佳实践》系列的第二部分 ：系统架构篇，第一章：人工智能的业务架构。 2.3 典型产品 ? 2.4 思考延伸 ? 三、下期预告 《如何构建人工智能的技术架构》 四、未完待续
一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来 适应人群：1.想要转型做人工智能的传统产品经理；2.RD想要转型做AIPM的人群；3.一切想从事或了解人工智能产品经理工作的人； 屏蔽人群：希望通过本课程学习编码能力的人。 二、正文 2.1 章节目标 了解是什么是人工智能？ 了解人工智能核心概念？ 了解人工智能发展简史？ 了解人工智能当前的市场格局？ 2.2 内容 2.2.1 人工智能的概念定义 ? 人工智能的概念定义 2.2.2 人工智能、机器学习和深度学习的关系 ? 人工智能相关概念的关系 2.2.3 人工智能的主要特征：自动化+智能化 ? 人工智能两大主要特征 2.2.4 人工智能的行业格局 ? 中国人工智能市场生态图谱 2.2.5 人工智能发展简史 ? 人工智能发展简史 三、未完待续 下期预告：人工智能产品经理能力的概念定义和能力模型
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