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人工智能---开启未来

未来是决定今天选择的最终参考。本文从人工智能时代的社会改变出发,对通信网络的发展进行了深刻思考,描绘了人工智能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,希望能够带动读者更多的讨论和争鸣。 这两类人工智能的发展都不能离开通信网络,依靠通信网络获取信息,完成远程指令,通信网络就如同支撑大脑小脑的脑干一样——脑干能够汇聚神经,控制人的呼吸、心跳,而电力、通信能力等基础的保障能力也是如此,支撑着各类人工智能的设备未来能够正常地工作 网络未来必然将受到人工智能快速发展和普及的影响。 通过对人工智能时代的展望,我们探讨了整个网络的发展。尽管未来永远无法准确预测,但是我们仍能从现在的变化和趋势中努力想象与揣测未来的蛛丝马迹。人工智能时代即将到来,未来的网络将会远远超出现在的想象。 我们相信,人工智能对网络的影响将会越来越大,网络的能力也会越来越强。未来的世界将是人工智能与网络的深度结合,这种结合已经开始,而且加速前行。

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谁才是中国人工智能“最强高校”?

由此可见,全球人工智能人才缺口依旧巨大,未来该领域人才将成为争夺的重要资源,人工智能人才培养也愈发重要。为此,我国很多高校都开始了人工智能相关专业。 脉脉数据院最新报告中,根据毕业生在AI领域从业人员数量,列出了中国人工智能领域高校排行榜。 4、 浙江大学 浙大是我国最早研究人工智能高校之一,1978年就开始了人工智能领域的科学研究和人才培养,1982年创建了人工智能研究室(1987年升级为研究所)。 平台建设方面,学校已经建成机器人研究中心、未来媒体研究中心、信息医学研究中心、智能网络与通信研究中心等一批跨学科的实体研发机构和平台,覆盖了从人工智能器件芯片、计算平台、算法模型、关键技术和应用场景等各个方面 按照建设发展规划,学院未来将依托现有学科科研基础和人才资源储备,着力打造人工智能领域高端人才培养基地、创新成果研发中心和高层次团队培育平台,全国高校范围内构筑先发优势,积极争取成为国家人工智能学院试点示范单位

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    展望人工智能未来

    【AI100 导读】我们的未来将不可避免的与人工智能绑在一起,那么人工智能将朝向哪个方向发展呢?对于人工智能未来的发展,我们最好的猜想有哪些(近期和远期)? 人工智能未来 ? 研究者对人工智能未来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。 在这样的时间框架里,甚至连有知觉的人工智能也很有可能出现,正如一个叫做Albert(一个希望我们文章中使用他笔名的人工智能研究者)的人所说: 我希望我有生之年就可以看到 AGI。 你如何参与其中 人工智能研究和实验历来是学术界和研究人员联合实验室工作的重点。 但是,近年来,自由信息和开源运动的日益普及甚至影响到人工智能。如果你对人工智能未来感兴趣,你有很多方法参与其中。 美国,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,人工智能研究也是一个不稳定的位置。对于那些认为技术创新是未来的人来说,推动公共资助研究总是一个值得努力的事情。

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    人工智能:改变世界,重建未来

    目录· · · · · · 推荐序 前言 第一章 表现不俗的传统人工智能怎么了 未来已来 人工智能的三位卓越先驱 达特茅斯会议 传统人工智能的黄金时期 太空机器人沙基 “中文房间”实验 莫拉维克悖论 转变目标 人工智能新主流 第三章 万物互联的智能时代已经来临 智能设备成为现代生活的必需品 会思考的事物 “控制论”简史 早期的自动机器人 计量生物学上的记录者 未来家庭 机器学习的普及 智慧城市 做好互联网消失的准备 智能设备存在的问题 第四章 人工智能助手如何为我们效劳 打败图灵测试 人工智能助手的兴起 多功能的人工智能助手 从被动人工智能助手到主动人工智能助手 数字民主 与人工智能助手相爱 人工智能的人性化 合格的心理治疗师 出门请带上它们 第五章 人工智能正在改变就业市场 亲爱的沃森 一个技术性失业的世界 技术更新换代的积极意义 新工作机会的产生 土耳其机器人的复仇 人工智能中的人类元素 第六章 人工智能真的具有创造力吗 绘制大脑 下一个大事件 意识上传 第八章 人工智能关乎未来的一切 末日的开端 奇点来临 狭义与广义的区别 人工智能带来的风险 “黑箱”风险 我们无法起诉机器人 机器人学的三大法则 人工智能的权利 结

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    谁将主导未来人工智能

    人工智能解决方案哪家强?还看Jibo、Pepper、Siri、Google Now和Cortana。 试想一下,有个知道你的日程安排、联系人、兴趣和位置的助手,它还能跟你进行交流,帮助你随时了解信息、连接到互联网、并帮你保持游戏中的领先地位。 这种形式的人工智能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。 Pepper将于这个夏天日本出货,而JIBO、Cubic和EmoSpark的预订者将分别在Q3、秋天和夏天拿到实体产品。 这场比赛胜负的关键在于一个通用的人工智能解决方案能否通过他们的数字世界引导人们,还是用户更愿意用专门的引导应用程序(例如美国航空或Dominos Pizza)。

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    浅析人工智能未来发展

    人工智能现在正在改变,以后也将持续改变我们的生活。 艺术上,人工智能可以绘画谱曲;工业产业上,机器人使生产效率提升过半,医疗上,人工智能对恶性肿瘤的检测正确率比普通一声提高了百分之五十,即时翻译上,它可以实现几十种语言的翻译功能。 未来,智能机器人将像人类一样在街道走动,天空飞翔,海中遨游。智能机器人和工厂内只会重复机械工作的机器人将完全不同。很多人认为机器人只能做机械化的简单工作。 其实,我们不用担心人类被机器人超越,而应该希望机器人尽快超越人类,才能更好的让机器人服务于人类,未来的我们应该和智能机器人一起努力改造世界,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 ,人工智能比人类更加聪明的时代都不可避免的将要到来,而我们可以做的,就是把人工智能向好的方面引导。

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    人工智能和工作的未来

    人工智能(AI)好像也是用这种方式运转着,为人工智能研究人员创造了岗位,并逐步取代了所有其它种类的知识型工作。或许一个世纪以后,通往那里的 道路和人们所想象的方式大相径庭。 我们能够看到,根据 AI 设计模式,我们会去往何方,Google、Facebook 和其它公司人工智能投入了大量资金。最普通的设计模式里,AI 实际上能够增加目前正在自动化的这种工作的需求。 机器学习 运行的每个领域里,总有一些情况是算法可以搞定的,也总有一些情况能够让算法抓狂。 当我们这样工作时,未来,我们或许同时也在教同样的系统,慢慢取代我们。另一方面,我们可以看到,它会越来越多地影响到我们的工作。这完全取决于你怎么看待了。 它的到来,比你所认为的要更早、更快。 所有这些机器学习平台去年上线,却恍如隔日。

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    人工智能未来在于数据

    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表明人工智能未来依赖于数据,而不是软件。 Google11月宣布开放其人工智能搜索引擎的源代码,CrowdFlower的创始人兼首席执行官Lukas Biewald认为这不是免费软件运动的胜利,而是数据的胜利。 (2)人才需要数据 虽然Google已经开源其人工智能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。竞争环境中,人才是至关重要的。 虽然驱动这种技术的算法是陈旧的,但是它们以快速的步伐演变,并进入到越来越多的领域;同时这种演变是被一些非常聪明的人所驱使。这是Google公司开源TensorFlow的一个原因。 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,还吸引了人工智能方面的人才。但毋庸置疑的是,人工智能未来不能没有数据。

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    高校人工智能教育“开荒”,还得靠这三步

    人工智能各项要素中,数据、场景和算法我国具有优势,中国AI产业也与美国平分秋色,百度和阿里这样的领头雁,CV(机器视觉)四兽(商汤、依图、旷视和云从),科大讯飞以及大疆这样的AI应用明星,都具有世界级竞争力 2019年堪称人工智能本科教育元年,35所高校人工智能专业开课,目的是通过系统性的本科教育,缓解我国AI人才荒。 不过,迫在眉睫的人工智能本科教育,当前还存在两大燃眉之急。 双一流大学有相对好的软硬件条件,可以全世界范围吸引AI高端人才做老师,一般院校师资上,完全不具备开设人工智能专业的能力。整体来说,AI教育存在师资荒。 ? 比这个问题更明显的,是课程体系。 人工智能在行业落地需要不同级别的人才,高校相应地要培养基础算法研究、方案应用、方案开发、算法应用、芯片和框架设计开发等不同层次的人才,不同级别和类型的高校最终都会进行AI教育。 第三步是产学结合,校企合作,让企业成为高校AI师资和教材建设力量的重要补充。 相对于很多学科教育依赖高校而言,企业AI教育中的角色会重要很多。

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    周志华:“数据、算法、算力”,人工智能三要素未来还要加上“知识”

    参考链接: 人工智能在一阶逻辑工程学 本文介绍了清周志华教授全球人工智能和机器人峰会的演讲内容。  2020 年 8 月 7 日,全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR 2020)正式开幕。 因此,他认为,人工智能研究上,学术界和工业界适宜有不同的分工:把“对性能的追求”交给工业界,学术界回到本源,做“探路”和“思考未来”的事情。  他说到,“现在都知道人工智能技术发挥作用需要数据、算法和算力这三要素,未来需要把知识这个要素也考虑进来。知识凝聚了人的智慧。 2、“推理+学习”的难题  开头我们说到,人工智能技术发挥作用要有算法、算力和数据三大要素,未来是不是还这样呢?要不要往里面加东西?这是我们现在要思考的。  非常遗憾,虽然逻辑推理和机器学习人工智能历史上有很多研究,但是这两者基本上是独立发展起来的。

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    【产品新闻】TI-ONE助力高校人工智能师资培养

    为推动中国人工智能行业的发展,促进专业人才培养,以及推进人工智能领域一级学科建设,信息技术新工科产学研联盟联合腾讯公司于10月29日,南京大学开展了高等院校人工智能人才培养暨智能应用建模课程研讨会。 image.png 高等院校人工智能人才培养暨智能应用建模课程研讨会,旨在“促进高等院校人工智能专业课程建设和人才培养”,来自全国30所高校人工智能专业负责人和骨干教师共计50余人参会。 image.png 人工智能师资培训班,旨在为有志于高校开展人工智能教育工作、培养人工智能人才的教师提供深入学习和交流的机会,各大学人工智能领域的课程专家和腾讯公司认证的行业专家现场授课。 通过反馈问卷,大部分的学员已掌握了独立TI-ONE平台上进行实验的能力,并认为TI-ONE平台对后续教学有很大帮助,表示愿意在未来教学中应用TI-ONE平台。 通过此次人工智能师资培训班和研讨会,越来越多的专家老师了解到TI-ONE平台,并开始使用TI-ONE平台。希望未来通过友好的合作,TI-ONE能走进更多的高校课堂,带领更多的人玩转AI,拥抱未来

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    人工智能在牙科领域的未来

    当你听到人工智能时,你可能会想到科幻和想象,但人工智能在牙科领域的未来是非常、非常真实的。 我们中的一些人还记得威尔·罗宾逊20世纪60年代的《迷失太空》系列中忠实的机器人朋友。 现在,随着美国食品和药物管理局(FDA)创建监管路径,鼓励医疗决策支持软件的开发人员,分析人士预计,未来5年,人工智能在医疗领域的应用将增长10倍。 如前所述,牙科。 未来的12到24个月里,可能会出现一种基于深度学习人工智能的可靠的龋齿检测工具。 用于检测牙周病和伴随牙周疾病的骨质流失的应用并不遥远。 通过人工智能,整个解释过程可以被自动化来评估整个图像,以更快更准确地检测出牙齿病变。显然,人工智能在牙科领域的应用将在未来一两年内迅速普及。 未来10到15年,在实践中使用基于人工智能的技术将像今天的实践管理和成像系统一样普遍和普遍。 下一个前线 随着技术障碍的降低和研究转向发展,我们肯定已经接近为牙科提供一系列人工智能工具的门槛。

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    MIT登顶高校人工智能超级计算机排行榜!

    新智元报道 来源:mit等 编辑:张佳 【新智元导读】林肯实验室超级计算中心的新型TX-GAIA计算系统已被评为全球大学中功能最强大的人工智能超级计算机。 >>>人工智能改变中国,我们还要跨越这三座大山 | 献礼70周年 林肯实验室超级计算中心(LLSC)的新型TX-GAIA(绿色AI加速器)计算系统已被评为全球大学中功能最强大的人工智能超级计算机。 6月的TOP500基准性能使该系统美国东北部地区排名第一,美国排名第20,超级计算能力方面世界排名第51。该系统的最高性能超过6 petaflops。 ? TX-GAIA也是美国国防部排名第一的系统,也将支持最近宣布的麻省理工学院空军人工智能加速器。 此次合作将结合MIT(包括LLSC)和美国空军的专业知识和资源,开展基础研究,旨在实现人工智能算法和系统的快速成型、扩展和应用。

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    麦肯锡:人工智能未来之路

    今年7月,中国发布《新一代人工智能发展规划》从国家层面制定了未来10多年人工智能的战略部署。麦肯锡季刊第三辑聚焦《人工智能未来之路》,从宏观和微观等层面论述了中国人工智能未来之路。 本文来自:麦肯锡官网 麦肯锡季刊第三辑:人工智能未来之路 ? 免费下载“麦肯锡:人工智能未来之路”中文版PDF:链接: https://pan.baidu.com/s/1qZFCd0w 密码: 8bx9 自20世纪50年代“有思想的机器”诞生以来,人工智能一直未能实现突破性进展 中国,今年7月,《新一代人工智能发展规划》从国家层面制定了未来10多年人工智能的战略部署。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《人工智能未来之路》就以上相关问题展开了思考。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    增强学习是人工智能未来

    近日,中国科学技术协会、中国科学院的指导下,由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会(CCAI 2017)杭州国际会议中心盛大召开 王梦迪表示,增强学习是人工智能未来,应当同古老的控制论思想结合起来,用大数据的方法来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人工智能的朋友,最感兴趣的是增强学习。增强学习是人工智能未来,为什么会这么说?我们来简单回顾一下人工智能的历史。 人工智能的历史回顾 ? 在这一块,机器学习的技术可以增强学习里面发挥巨大的作用,可以认为机器学习的成功是增强学习未来的成功的重要一步。 此外在算法层面,甚至硬件层面,我们需要大规模的分层的并列计算,硬件层面,我们需要GPU等等。 增强学习的应用 游戏人工智能 有了这些技术我们能干什么?

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    人工智能的过去、现在和未来

    回答人工智能达到了什么程度这个问题之前,需先了解人工智能的概念是什么? AI 五六十年代时正式提出,90 年代,国际象棋冠军卡斯帕罗夫与"深蓝" 计算机决战,"深蓝"获胜,这是人工智能发展的一个重要里程碑。 最后,说一下AI 的未来是怎么样?也就是人工智能达到什么程度? 计算机视觉上,未来人工智能应更加注重效果的优化,加强计算机视觉不同场景、问题上的应用。 未来需增强计算能力、提高数据量和提升算法等来解决这个问题。 自然语言处理中,机器的优势在于拥有更多的记忆能力,但却欠缺语意理解能力,包括对口语不规范的用语识别和认知等。 (2)学科交叉融合,未来需要探索更多的算法和交叉科学上等等的一些融合。所以人工智能在下一个阶段既有非常广阔的应用前景,也有很多挑战。 ? END. 作者: 腾讯 AI Lab 主任张潼

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    人工智能革命:历史、当下与未来

    人工智能革命:历史、当下与未来 2018-2-1 张子阳 推荐: 3 难度: 1 ? 最近在学习人工智能方面的东西,先从简单通俗的人文开始,以后再决定是否学习硬核的算法和程序实现。 符号主义:认为人工智能源于数理逻辑,把焦点集中人类的高级行为,如推理、规划、知识表示的方面;连接主义:把智能建立神经生理学和认知科学的基础上,认为智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果 深蓝和阿尔法狗实现的不同,深蓝是“算”(利用强大的计算资源来优化目标函数),阿尔法狗是“想”(依赖人工神经网络和深度学习,从数据中学会了预测人类棋手在任意棋盘状态下走子的概率)。 通过一部讲述未来科技的英剧《黑镜》,作者描述了人工智能可能带来的问题:个人隐私的泄露、“眼见不一定为实”。还讨论了另外一种“永生”的可能性:灵肉分离,肉体可以死去,但思维继续存储和运行在计算机上。 以及未来的新趋势:生成式对抗性网络、强化学习、语义理解、脑机接口。 对于这本庞杂的书,似乎很难写一个总结,感兴趣还是自己看一下比较好。 感谢阅读,希望这篇文章能给你带来帮助!

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