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的浪中,我们会吗?

研究论文:“何时将超越类的表现? 来自专家的证据”研究报告中有以下亮点:2021年:洗衣服、叠衣服够通过机器完成2027年:无驾驶卡车会取代卡车司机2031年:零售作够由机器完成2049年:够写出纽约时报畅销小说 在招聘、法律作和建筑等领域的新应用表明,对于许多行来说,机器取代类或者与类合作的概念已经出现了。 据世界经济论坛“ 未来就报告”预测,到 2020 年,、机器技术、纳米技术和其他社会经济因素将取代类劳动力的需求,将有 500 万。 虽然会取代某些作,也可创造许多新作:据 Salesforce 发布的最新研究显示,到 2021 年,将创造 823,734 个作岗位。

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」下的「焦虑」

他接着画风一转,说虽然现有的方法很好,成本也不高,但我们要为企进行长远规划,将这套系统电子化、化,逐步摆脱。如果你们的模型较为准确,解释效果也好,那我们会逐步缩减外包员的编制。 资本是逐利的,因此我们应该有一个基本的认识:社会稳定的基本前提不是保证每个都有作,而是每个作都有意义。而所引发的产升级,不再是大家口中的“狼来了”,而是真的在逐步靠近。 ----前两天系里面转来了一份采访安排,一位大报的专栏记者想要了解在企中落地情况,对于非结构性的数据一般如何应用。 ----对于对于就的影响,一直有两种看法:(i) 会让大部分,但会提供更好的基础保障 (ii) 只会帮助我们更好,各国政府为了维持社会稳定不会允许大规模。 科技大轮轰隆将至,只有选接受改变的才不会被碾过。END.来源:知乎本文已获授权作者:微调 ,机器学习、、统计学话题的优秀回答者。

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    普及,你要了?

    内容来源:2017 年 7 月 29 日,猎聘网首席数据官张博在“CDAS 2017 中国数据分析师行峰会【大数据与】”进行《的职发展》演讲分享。 阅读字数:2738 | 7分钟阅读摘要随着(AI)的突飞猛进,们普遍担忧AI的应用会替代类劳动,影响就。 但是,从我们的实践经验来看,我们认为AI首先够帮助找到更好的作,帮助企找到更适合的才;同时可以将从重复性和危险的作中解放出来。而我们每个都需要主动拥抱新技术,并使自己保持竞争力。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http:suo.im5a9Vdh什么是Wikipedia有一段非常简洁精要的介绍,它指出是一种体,够感受环境并且采取行动,目的是为了达成某种目标或者利益最大化 对就的影响上,AI一方面会创造新的职位,比如AI程师、机器程师、知识程师等,另一方面一些职位则会被替代,像司机、农场、客服这些。我相信更多的是增强类的力。

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    写在退

    然而金融杠杆确实是一把双刃剑,只要被它所瞄准的对象,大来时可以使其加速发展,大退去便落得满地鸡毛……一.的低谷将至以2012年为起点,各路投资开始蜂拥涌入AI赛道。 据乌镇库发布的《全球发展报告》显示,仅2012年到2016年,全球就新增5154家,融资规模达224亿美元,占2000到2016年累积融资规模的77.8%;其中,光2016一年的融资规模就达到了 在大批投资看来,是继蒸汽机、内燃机和互联网之后的第四次生产力革命。然而,梦想终归是梦想,一厢情愿的事情,到头来只得到尴尬。在一个个AI创公司,如同雨后春笋般的搭起炉灶之后。 在烈火烹油般的融资热下,并不会给AI行太多的耐心,很快投资的脸色会随着财务报表变得越来越难看。如今,这场融资大的退期已经到来。 当然也会优化客户体验,使我们的生活变得更好,例如:今日头条使用算法,对读者推送更感兴趣的新闻。输入法使用,使输入文字时变得更加快捷。

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    导致的“狼来了”?

    这些怎么办?现在发展到什么程度了?我们提前做些什么?程序员不吹不黑,带你基于事实理性看待这些情况。?1霍金去世前警告:“将毁灭类”。 有说这些担心是多余的,革命的时候,们认为蒸汽机将导致很多,现在马上步入化时代们又开始不安,而每次革命都会创造一些新的作岗位出来。 4达沃斯论坛的一份分析报告指出,截至2020年,在15个经济领先的国家内,有710万雇员将因的产生而,但由于市场会提供约200万个新的就岗位,因此,总计有510万份作会被“抢走 这可让一些关键词,例如性别、地域、出身阶层、或者有心理疾病史的更难找到作。6大规模问题的解决方案会牵涉到“爱心服务作”。这些做不了,社会需要,又以使命感。 大多数行只剩一些高级才,将成为一种全新的、具,更好地掌握和利用具的。会成为时代的弄。(本文所指包含机器、自动化程序等,可以代替干活的机器。)

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    AI这么干,类是否会

    (AI, Artificial intelligence)当前正在以前所未有的方式改变着现在的们生活。曾有专报告预测,到2022年,领域将新增5800万个就机会。 那么真的会抢走我们的饭碗吗?已经应用在哪些领域?在视频监控中,边缘计算是指在摄像头而不是云端处理数据。如今,越来越多的制造商推出了所谓的“AI相机”以适应边缘计算的趋势。 应用场景很广,包括城市安防,例如火灾,交通和警务,医疗保健、教育和公用事。最终,每个相关机构都将从视频监控系统中越来越多的中受益。 然后,它可以自动发送警报,从而触发预期的反应(例如,为干预,劝阻性语音消息等)。在务中,视觉识别可以预测潜在的危险,例如在公共道路上发生碰撞,或检测未在建筑地上佩戴安全设备的员。 基于5G、物联网、大数据、AI、移动互联网、云计算、边缘计算等新兴技术,EasyCVR打造慧交通行视频监控可视化体系,让城市交通具备感知、互联、分析、预测、控制等力,以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效

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    带来?塞翁马焉知非福

    从技术渗透与已有应用领域来看,目前国内感知领域技术已相对成熟,已逐步应用于安防、汽车、虚拟现实、金融、医疗和服务机器等领域,化浪已经到来。 薪资新薪资即两倍于行平均的大热势必会对很多行造成不小的冲击,有的将会面临的危险。但与此同时,更多的新兴产和职位需求将如雨后春笋一般大批涌现。 图片源自e成科技《2017大数据及领域才发展报告》可以说如今已经逐渐渗透到了各个领域,难怪很多都在担心未来的某一天,自己会否因为的兴起而。可以说这种担心并不是杞忧天。 机遇挑战带来的是更多机遇在越来越多的开始慢慢意识到化浪无法避免的情况下,想要入行或者转行AI的开始着手行动。随之产生的就是的学习热。 这种热产生的根本原因是行才的供需不匹配,大量的行需求,使得相关岗位非常具有吸引力。

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    郭涛:来了 我们会吗?

    内容提要:*我们会吗?TOP1来了 我们会的强势崛起也引起了不少的惶恐——发展如此迅猛,我将来会不会被下岗,它会带来大规模吗? 物理学家霍金(Stephen Hawking)曾表示:“厂的自动化已经让许多传统制造了,而的崛起会将范围扩大到社会上的中产阶级。 未来,留给类的只有护理、创新和监督等少数岗位了。”麦肯锡也曾发表调查报告称,到了2030年,的影响层面,已经冲击到了所有体力劳动,和服务类的后端操作员,将近8亿。 不可否认,像这样的新技术的确可以代替完成某些任务,甚至是完全取代力进行作,但也要看到,这样的技术同样会导致产出的增加、诸多配套产的发展与新兴商模式的出现,随之而来的便是无数新增的就机会 面对汹涌而来的,我们也不用恐慌,技术的变革,固然会消灭一批低端、繁重的岗位,同时也会创造一大批更高端、更需要慧的岗位。

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    会导致大量,你怕吗

    目前,我们很多货真价实的类,对AI有一个经典的威胁论认识,那就是给我们带来的危险,除了替代类毁灭类外,就是造成大量。 而最近的一次年会演讲中,让导致大量的恐慌论又一次甚嚣尘上。看得出,我们大多数的,都认可带来的巨大革命,它们会颠覆我们的生活,并淘汰掉大量的作,让很多带来的,势必首先替代浪费我们时间的低效率作,会精简各种重复繁冗,会替代太多蓝领,当然势必也会替代大量的白领、金领。AI的,会让每一个地球自惭形秽,它会让很多无所事事,觉得没用。 AI让世界更,那我们让生活更美好更唯美更个性?新的作、兴趣和商逻辑也许就在那里。世界上有那么一些,不会害怕,他们是强者或金字塔顶的群体。 一客个觉得,当机器做不了感性和陪伴,我们可以深情相拥;机器理解不了内涵、幽默和娱乐,我们可以灵光闪现;机器欣赏不了美和善,我们可以发挥、力行。你怕让自己吗?怕又如何?

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    迎来第三次发展浪,全球生态系统逐步完善

    2016年,经历了两起两落迎来了第三次发展浪,技术驱动下的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。 1955年,达特茅斯学院会议首次提出“”。 1970-1979 低谷阶段被称为经典符号时期,此时与认知心理学、认知科学紧密相连。1970年,计算机力突破没使机器完成大规模数据训练和复杂任务。 1990年,计算机DARPA没实现。1991年,日本设定的“第五代程”败。 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化。

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    从“冷板凳”到“最火专”,掀起新浪

    而言,2017是不平凡的一年:AlphaGo再胜类腾讯宣布进军AI百度无驾驶汽车上五环AI教育要从娃娃抓起寒武纪成全球AI芯片首个独角兽阿里巴巴成立达摩院类机器Sophia首获公民身份国家正式公布四大平台 ..........近年来,技术在各行各中的应用越来越普及,相关专技术才也是供不应求,各大公司或是创公司不惜重金招募AI才。 最近一项统计显示,相关职位平均年薪达到30万元-60万元,从时间长的甚至达到年薪百万。 现在可以说是机器学习算法程师最好的时代,各行各对这类才的需求都非常旺盛。 不夸张地说,运用机器学习的力可以很大程度上决定一家互联网金融企的风控力,而风控力本身又是这些企务保障的核心竞争力。所谓“资越高,责任越大”,企对于算法程师的要求也在逐渐提高。

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    化浪来袭,2018年将受热捧

    龚培元表示,现阶段们对于仍有疑虑,尤其是究竟会不会取代这一点,事实上,若是们或企真正懂得“运用”,不但不会被取代,还可收到1+1大于3的效果。 也就是说,从现在到2019年,所取代的就机会将超过其创造的数量;然而到了2020年,Gartner预测创造的作机会将足以弥补其取代的数量。 更何况,将提高许多作的生产力,若巧妙运用,确实可以丰富们的就生活,重新改造旧的作,并创造新的产。 图6:Microchip首席运营官兼总裁Ganesh Moorthy资策会MIC产顾问兼副主任周士雄指出,将加速对象的发展已成大势所趋,未来半导体者不仅可朝专用芯片研发,物件也将具备推论及训练的正带动新型物件如自驾汽车、机器和无机的技术进展,也为许多既有对象强化功,例如连接物联网的消费性与用系统。

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    【AI初识境】从3次落说起

    5第一次浪(1956-1974)在学科诞生后,赫伯特·西蒙(Herbert Simon)乐观地预测20年内诞生完全的机器,当然这没有发生,但是带来了第一个的研究热。 在巨大的商价值的刺激下,界又兴起了对的热情。 在这样的背景下,1982年日本通商产省启动了“第五代计算机”计划,期望通过大规模的并行计算来建造通用平台,不过10年间耗资500亿日元后还是未达到预期目标。 那时候的神经网络就好比上个世纪90年代的互联网,是一种时尚流。虽然因为当时的计算机性的限制,未取得级的应用,但是这一次的蓄力,为第三次的兴起和爆发奠定了基础。 8第三次浪虽然2006年Hinton在science上发表的文章有足够的学术意义,但是第三次浪的兴起还是要从界发生的具有足够震撼力的标志性事件开始算起。

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    AI 入行那些事儿(11)中的企

    各类?头部大企 像微软中国、IBM中国这样的大型传统软件公司,依靠其自身雄厚的实力和长期的学术积累(自然也包括方面的学术研究成果),正在方向开展相应的务。 观望中的企除了这些已经投身的企之外,还有一些尚在观望的企。这些企多是一些小型IT企,虽然它们已经认识到了的未来前景,但限于自身实力,还对是否投入有所犹豫。 岗位 岗位的企规模分布 我们再来关注一下岗位,看看现在企都需要什么样的相关的才。? 显然,目前岗位的需求主要来自大中型企才需求的演化历年来,招聘情况的变化也和行的发展密不可分。候选的学历和力是招聘时考核的重点。 早期,大型企基本上垄断了对相关才的需求。近几年才逐渐有一些中小型企进入这个行,并提供了一部分岗位。

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    界】2017年回顾:10个败案例

    今年,程序AlphaGo和Libratus分别击败了世界上最优秀的围棋选手和扑克玩家。 尽管这些里程碑表明了在近年来的发展程度,但许多仍对新兴技术的全面成熟持怀疑态度——尤其是在过去12个月里,出现了一些问题。 我们是机器的爱好者,但我们也意识到一些新技术很难有效地执行任务。以下是我们对2017年败的的总结。由于面具而崩溃的Face ID? 这一消息在内引起了冲击,加大了消费者设备隐私和安全方面的风险。亚马逊 Echo被意外激活亚马逊Echo被认为是最稳健的音箱之一。但没有什么是完美的。 汇丰银行的语音识别被孪生兄弟愚弄汇丰银行的语音识别ID是一个的安全系统,允许用户使用语音指令访问他们的帐户。

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    不敢相信,下这些行会消

    随着的发展,医疗健保、自驾汽车、教育、服务都将面临巨大的变革,很多行会因此面临巨大的挑战。 千万不要觉得这很遥远。上个世纪,已经有打字员、铁匠、电话接线员等很多职了。 这其实不是危言耸听,美国的NarrativeScience公司,结合大数据和,利用软件开发的模板、框架和算法,瞬间撰写出上百万篇报道,《福布斯》杂志都已经成为他们的客户。 因为汽车已经不需要来驾驶,司机这一职会消。包括驾校老师、停车执法者等等职也都随之消。 装配车间 ?全球最大代富士康百万“机器大军”计划公布后引起外界瞩目。 未来富士康不用再发愁劳问题了。 有线电视安装员 ?借助一个电视盒子,就可以让每一台普通电视升级为云电视机,同时实现与家庭其他无线终端(手机、Pad、电脑)的交互。 有线电视这回事最终会消。甚至电视台的构建都会被打乱。相关产链上的都要当心,有线电视安装员只是一个小小的代表。 加油站管理和员 ?加油这回事可会消,因为石油在枯竭。

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    为什么现在掀起热

    数据,量来源? 除了最近由于互联网出现导致的数据可用性增加之外,专数据资源催生了该领域的进步。很多开放数据库都支持算法的快速发展。 对于许多其他务和经济领域而言,系统迄今为止过于昂贵,难以完全使用所需的硬件和软件。 云计算通过计算的民主化彻底改变了行,并彻底改变了务运营方式。现在是改变和深度学习的时候了,这为不构建这类基础设施的中小型企提供了巨大的机会。 此外,云提供商现在提供所谓的作为服务的算法(AI-as-a-Service),通过云实现的服务,可以通过基于API的简单协议与公司的内部应用程序协同作REST。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(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,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    应用

    我们将讨论如何影响医疗、金融、农等各个行。市场营销营销是一种包装你的产品以吸引更多顾客的方法。市场营销已经受到AI发展带来的巨大转变,同时营销员又受益于技术带来的生产力提高。 银行银行发展比你想象的要快!许多银行已经采用了基于的系统来提供客户支持,并检测异常和信用卡欺诈。HDFC银行就是一个例子。 应用-在银行利用来防止欺诈并不是一个新概念。事实上,解决方案可以用于增强多个务部门的安全性,包括零售和金融部门。 在医疗保健领域最棒的一点是,你甚至不需要开发一种新的药物。通过正确使用现有药物,你也可以挽救生命。电子游戏在过去的几年里,已经成为游戏产不可分割的一部分。 事实上,最大的成就之一就是在游戏行。以击败围棋世界冠军李世石(Lee Sedol)而闻名的DeepMind基于的AlphaGo软件,被视为领域最重要的成就之一。

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    各行终端无限可期

    各行终端无限可期是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 到底是什么被称为继“机械化”、“电气化”、“数字化网联化”后的第四次革命—化时代的核心推动技术,是一项基于“深度学习”技术,依赖“数据”支持,模拟类大脑思考、决策和行动的前沿科技技术 涉及多学科复杂交叉,真正的“”,除了自身核心技术的突破,还需要产生态技术体系建立及协同发展的支持才实现。 各行化发展疫情当下,如何科技抗疫在今年新冠疫情爆发事件中,的应用渗透及价值重点体现在“医疗”、“防控”、“非接触”三方面。 未来已来,无限可期在这场疫情当中,技术不再是锦上添花的玩物,而是有着重大贡献雪中送炭的应用。疫情的爆发和防疫的长期化虽然令许多行遭受重创,却成为应用落地的最新催化剂和加速器。

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