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产业:2018年三大难题如何破解?

2018,偌大一个,优秀项目不够、顶尖才不足、场景落地缺缺,三大难题横亘眼前,又将如何破解? 为抢抓的重大战略机遇,构筑我国的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国,2017年7月,国务院印发的《新一代规划》,提出三步走计划,到2030年理论、技术与应用总体达到世界领先水平 作为创业者和企业家,2018年发什么样的技术和产品、怎样发技术和产品? 根据行业发周期来计算,中国产业将会在2018年回暖,新增公司数量会上扬到30以上,预期融资累计量将会达到900-1000亿元。二是周期长而营收难。通俗的说,值被大大高估了。 在推动AI产业从兴起进入快速发的历程中,AI顶级才的领军作用尤为重要,他们是推动的关键因素。然而,中国领域才发极为欠缺。

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知乎大神田渊栋:的当下与

作者:田渊栋Facebook | 研究室量子位 已获授权编辑发布本文作者田渊栋,毕业于卡耐基梅隆大学机器系,现就职于Facebook研究室(FAIR)。 近日,田渊栋在知乎专栏中发布了题为《一些关于的讨论》的连载文章,量子位将此系列前两篇整理如下,与大家分享。一问:强AI是否会统治世界?奇点是否会到来?首先,“强AI”这个概念不是那么清晰。 作为一个覆盖面广得多的研究领域,随着进一步发只会分得更细,到那个时候,我们现在挂在嘴上的强弱AI的二元称谓,是不是会显得有些可笑呢? 将来AI的技术突破会让它在同等数据条件下有更强的泛化力,但不变的底线是仍然要依靠数据去寻找模式。作为一种体,在AI出现之后其社会发恐怕也会遵循相似的路线。 于是,勇于探索并拥有独特的经验就变得极有价值,成为别的体模仿的目标。比如说拍一张没见过的照片,去一个迹罕至的地方并记录下来,写一篇文章传播新观点,等等。目前这样的倾向已经出现了。

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    微软首席科学家邓力:深度学习十年简史和未来(33PDF下载)

    【新元导读】微软首席科学家邓力18日在首届世界大会 AI WORLD 2016 发表主旨演讲《深度学习十年简史和未来》。 邓力博士回顾了他与 Hinton 的合作及其产业影响,重点讲述语音识别如何随深度学习发进入商用阶段,还介绍了微软近两年的,并对深度学习技术、应用和产业进行对话机器也取得成果。这一段话是我从《财富》杂志文章中截取出来的。现在很多公司都在发客服机器,而且还有很多其他的应用。这种应用在20年前年前大家已经开始做了。 我对中国的的希是非常之大的。现在有哪些新的技术? 把所有的物理科学材料数据用机器看一遍,得出牛顿定律?像以前伽利略用远镜看到星星的运动,经过科学的研究,总结出来一些星球运行的定理,牛顿根据这些材料总结出牛顿定理。 这些做出来?

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    【更正】微软首席科学家邓力:深度学习十年简史和未来(33PDF下载)

    【新元导读】微软首席科学家邓力18日在自动化学会与新元携手举办的首届 AI WORLD 2016世界大会 发表主旨演讲《深度学习十年简史和未来》。 邓力博士回顾了他与 Hinton 的合作及其产业影响,重点讲述语音识别如何随深度学习发进入商用阶段,还介绍了微软近两年的,并对深度学习技术、应用和产业进行对话机器也取得成果。这一段话是我从《财富》杂志文章中截取出来的。现在很多公司都在发客服机器,而且还有很多其他的应用。这种应用在 20 年前年前大家已经开始做了。 我对中国的的希是非常之大的。现在有哪些新的技术? 把所有的物理科学材料数据用机器看一遍,得出牛顿定律?像以前伽利略用远镜看到星星的运动,经过科学的研究,总结出来一些星球运行的定理,牛顿根据这些材料总结出牛顿定理。 这些做出来?

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    的未来

    【AI100 导读】我们的未来将不可避免的与绑在一起,那么将朝向哪个方向发呢?对于未来的发,我们最好的猜想有哪些(近期和远期)? 对于未来的发,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? 的未来?研究者对在未来的发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,甚至连有知觉的也很有可出现,正如一个叫做Albert(一个希我们在文章中使用他笔名的研究者)的所说:我希在我有生之年就可以看到 AGI。 至少我希机器可以发们要讨论它们是不是真的有意识。这实际上意味着一个更困难的问题。如果感知意味着“自我意识”,那么不难想象它是一个有自我模型的机器。

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    专家未来20年将取得的进

    2015年9月,美国《连线》(WIRED)杂志刊登了六位专家对未来20年领域可取得的突破的。 美国Sense公司联合创始Charlotte Golunski认为,数据融合帮助我们更快地做出准确的决定。如果计算机够解决数据融合的这个挑战,将会有更多难以想象的用武之地。 通过帮助我们加快作和激发思维,将引领创新的新时代。 对于服务机器等自治系统,获得足够的道德力和道德规范将会是至关重要的。美国艾伦研究所CEO Oren Etzioni认为,在20年里够读懂科学文本。 美国MetaMind创始兼首席技术官Richard Socher认为,未来面临两个主要挑战:一是理解并确定事实与概念之间联系,二是研究高效算法。

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    系统可靠性的统计学(CS)

    (AI)系统在许多领域越来越受欢迎。然而,技术仍处于发阶段,还有许多问题需要解决。其中,需要证明系统的可靠性,让公众有信心地使用系统。 在本文中,我们提供了系统可靠性的统计视角。与其他考虑不同,系统的可靠性侧重于时间维度。也就是说,系统可以在预定的时间内执行其设计的功。 我们还描述最近的事态发在AI可靠性和轮廓的统计建模和分析的研究在这一领域的挑战,包括out-of-distribution检测、训练集的影响,对手的攻击,模型精度,和不确定性量化,并讨论如何与相关的可靠性 最后,讨论了可靠性评估的数据采集和测试计划,以及如何改进系统设计以实现更高的可靠性。论文以一些结束语结束。 The paper closes with some concluding remarks.系统可靠性的统计学.pdf

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    产业发深度报告:格局、潜力与

    市场格局(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延 申和拓力,本质上是对类思维过程的模拟。 透析潜力基于产业发现状,我们将从产业基础、学术生态和创新环境三个维度,对 中国、美国和欧洲 28 国潜力进行评估,并使用熵值法确定各指标相应权重 后,利用理想值法( 而在应用层面(机器机),中美差距略小。 未来,在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下,中国产业将保持强劲的 增长态势,发潜力较大。 才储备:供需失衡,顶尖才缺口大才的数量与质量直接决定了的发水平和潜力。目前,全球才分布 不均且短缺。 未来, 若国内底层技术领域仍未实现突破,势必导致产业发面临瓶颈。:乘风破浪,探寻弯道超车之路国内追赶速度迅猛,但基础薄弱问题突出。

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    我一直很好奇是如何提出来的,它背后有什么样的故事,在的这60年的时间中,又经历了什么?为什么现在才是的爆发点,未来又将走向何处? 事实上,这是一次头脑风暴式的讨论会,这10位年轻的学者讨论的是当时计算机尚未解决,甚至尚未开研究的问题,包括、自然语言处理和神经网络等。 第一次AI低谷:1974 - 1980由于研究者们对项目难度评估不足,这除了导致承诺无法兑现外,还让们当初的乐观期遭到严重打击。 又迎来了大发。? 早期的专家系统Symbolics 3640专家系统是一种程序,够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。 1991年们发现十年前日本宏伟的“第五代程”并没有实现。事实上其中一些目标,比如“与开交谈”,直到2010年也没有实现。与其他AI项目一样,期比真正可实现的要高得多。

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    斯坦福报告2030年的与生活

    2016年9月6日,斯坦福大学发布了一份名为《2030年的与生活》的研究报告,的研究趋势以及2030年的与生活,主要内容如下:1. (3)强化学习是一个框架,它将机器学习的重点从模式识别转变为经验驱动的顺序决策,它有在现实世界中推动应用走向实际。 目前的研究正在向发精致的实用系统转变,要求系统够与进行对话互动,而不是只按照程式化的需求做出反应。在不同语言之间的机器翻译方面也有了长足的进步,不久的将来有实现更实时的的交流。 基于的应用可以在未来几年内改善数以百万的健康和生活质量。虽然临床应用从计算机科学实验室转移到现实世界的速度一直都很缓慢,但还是有迹象表明,创新的步伐有得到加速。 尽管素质教育总需要类教师,但改善所有层次的教育,尤其是通过提供大规模个性化教育的方式。交互式的机器导师现在正在被安排给相应的学生,以教授科学、数学、语言和其他学科。

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    【盘点和爆发“奇点”到来的2018

    2017已经进入了最后的倒计时,2018即将到来,在这个辞旧迎新的时刻,我们是时候来做一下盘点和。 今年,国家陆续提出多个相关的国家级战略规划,将的发提高到了一个前所未有的高度,在即将到来的2018年,的发热潮还会不会继续下去? 2017年7月,国务院印发《新一代规划》,提出了面向2030年我国新一代的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施,部署构筑我国的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国 场景创新2017年,逐渐离开实验室走向产业化。如果说2016年是的新纪元,们对于的探讨还是基于概念的探讨和前景的上,那么2017年则是如何落地的关键一年。 场景创新是的催化剂,当技术发到一定的程度后,如何让更多的技术走向前台转变为用户服务,如何激发商业化应用需求,通过需求创造供给将是未来的重要方向。

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    必知:的发

    1.2的发的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 从某种意义上可以说近代的发,首先是从神经网络研究开始的。但是由于某种原因,神经网络的研究一度进入低潮。 应该说,知识程和专家系统是近十余年来研究中最有成就的分支之一。◆80年代,达到阶段性的顶峰。87,89年世界大会有6-7千参加。硬件公司有上千个。 ◆90年代,计算机发趋势为小型化、并行化、网络化、化。技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合,并融合在主流技术之中,旨在使计算机更聪明、更有效、与更接近。 传统的研究是的基于逻辑的,深思熟虑的。现代的是研究直觉、顿悟、形象思维的。与模式识别的研究有密不可分的联系。

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    什么是 的发现状

    近代科技飞速发,在科技发的同时,科学家们为了更加的方便生活和减少廉价劳动力的使用,研发出了。 image.png一、什么是计算机科学的产物,一个小小的分支,尽量模拟类的脑子,通过对本质的了解,生产可以与类做出相似反应的机器。 二、的发现状这项技术从刚开始研发时的稚嫩,与类只有一点相似,到现在的跟类做出的反应可以一致,而且是多种反应的。 该技术的不断发,完善了部分功与系统,但总的来说,目前的仍然处于弱的时期,想要完全发到成熟的程度,还需要不断的研究与开发。 不过该项技术本身就是计算机技术的一个创新,所以不用太急着步入成熟阶段,技术的慢慢完善与发,也是目前行业的现状。

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    如何驱动实体经济?六大领域

    在国家层面,各国政府正在不遗余力地推进技术发,其在经济建设以及国家战略层面的作用日益重要。 近年来,中国政府对重视程度不断提高,持续从各方面支持和促进。 在今年的“两会”上,“”第一次出现在政府作报告上。随后,国务院印发《新一代规划》,标志着的发成为国家战略。 根据当前的技术力和应用热度,我们将如何助力以下六大实体经济领域。 01 健康医疗,从辅诊到精准医疗 历史上,重大技术进步都会催生医疗保健水平的飞跃。 变革经济发的基础,对社会产生广泛的、颠覆性的影响,创造出更多经济效益: 第一,提高生产效率 作为一种全新的生产要素,创造了一种虚拟的劳动力,够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。 同时,的发也为开发者和政府对于数据治理提出了新的问题,在数据开放和隐私保护之间取得平衡,从而增强领域的信任。 03 加深实体经济领域的场景探索 的发力需要深度和广度。

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    2018年、量子计算等领域获新进

    新的一年,哪些技术突破会给们带来新的惊喜?>> :润物细无声2017年堪称“年”。2018年会怎样? 专家预言,得益于机器学习的不断进步,还将加速进化,“润物细无声”般渗透到我们生活的方方面面。 领域著名专家李飞飞认为,已到了产业应用的“历史时刻”,未来潜力巨大。 在制造业领域,将优化整个生产,推动机器制造发;在资源和环境领域,大数据分析和计算机视觉都会发挥重要作用。2018年,还将推动自动驾驶日趋产业化。 不过,目前的还属“弱”,仅在某些特殊领域施计算力,与真正的力还有较大差距。

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    可解释性(Xai)研究:对医学Xai的

    原文题目:A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Towards Medical XAI摘要:近年来,尤其是机器学习在从图像处理到自然语言处理等多项任务中表现出了显著的效果 其中一些问题,如医疗领域,需要高度的问责性和透明度,这意味着我们需要够解释机器的决定、预测和证明它们的可靠性。这需要更好的可解释性,这通常意味着我们需要理解算法背后的机制。

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    简史

    一、简史 ? 二、大事记 时间物事件意义1633Rene Descartes发表著作《论》提出灵魂存在于大脑的松果体中1714Gottfried Wilhelm Leibniz《单子论》一切知识都通过理性思考获得 发表著作《句法结构》极大程度撼动了行为主义的主导地位,提出了通用语法结构1956John McCarthy创立一词1956达特茅斯会议诞生的标志1956 Newell & Simon 1972SRI(斯坦福国际研究所)研发机器Shakey首台采用了学的移动机器1972Hubert Dreyfus发表著作《计算机不做什么》很大程度打击了们对领域的积极性1972Endel 》书中指明了研究员应当对他们的研究带来的结果担负起应有的责任1976N.J.Nilsson & Allen Newell etc提出物理符号系统假设企图建立的理论体系1976John.R.Anderson

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    简史

    01 简史? 02 大事记 时间物事件意义1633Rene Descartes发表著作《论》提出灵魂存在于大脑的松果体中1714Gottfried Wilhelm Leibniz《单子论》一切知识都通过理性思考获得 发表著作《句法结构》极大程度撼动了行为主义的主导地位,提出了通用语法结构1956John McCarthy创立一词1956达特茅斯会议诞生的标志1956 Newell & Simon 1972SRI(斯坦福国际研究所)研发机器Shakey首台采用了学的移动机器1972Hubert Dreyfus发表著作《计算机不做什么》很大程度打击了们对领域的积极性1972Endel 》书中指明了研究员应当对他们的研究带来的结果担负起应有的责任1976N.J.Nilsson & Allen Newell etc提出物理符号系统假设企图建立的理论体系1976John.R.Anderson

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    概览

    一、全球产业发情况 全球市场火热依旧,呈现集群式发,AI落地仍是主旋律 2019年全球行业发依旧火热,重点围绕北美、欧洲和亚洲三大区域发,共有5386家活跃企业,27400名高级研究员 image.png 二、中国与全球情况对比 中国AI发属世界前列,并仍处于上升期,前景良好 全球了六十年,中国参与了二十余年,随着政府意志和市场意志双重聚焦,中国的进入了黄金期 image.png 三、中国典型产业规模 2019年AI赋实体经济预计贡献收入超570亿元近几年,技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义,技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合 ,经济时代的全新产业版图初步显现,预计2019年核心产业规模将突破570亿元,目前,安防和金融领域市场份额最大,业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。 image.png 四、中国科技企业算法研发投入 2019年中国科技企业AI算法研发投入规模预计超370亿元 根据数据分析,2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元,其中算法研发投入占比为

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    【郑南宁】发是为了拓

    【新元导读】中国程院院士、西安交通大学与机器研究所教授郑南宁在《民日报》发表文章,指出目前三大挑战:无监督学习,让机器像一样感知和理解世界,以及让机器拥有自我意识、情感和反思的力 郑南宁表示,发不是为了把机器变成,也不是把变成机器,而是扩,解决类社会发面临的重大问题。 现在得出这样的结论还为时过早,但确实需要思考的发方向问题。当前,在发中面临三大挑战。第一大挑战是让机器在没有类教师的帮助下学习。 的发不断帮助类,但它同时也是一把“双刃剑”。我们要警惕类带来的负面影响,关注的发将带来的深刻伦理道德问题。我们需要的是帮助类而不是代替类的。 发的目的不是把机器变成,也不是把变成机器,而是要扩类的,解决类社会发面临的重大问题。这是科学界、各国政府和类社会在上应认真对待的问题。

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