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统治地

有不少科学家与媒体上的评论文章,都对机器(artificial intelligence,AI)可带来的危险提出过警告;这类对于以及所衍生的机器(intelligent machines 图1:来说可只是生物演化过程的一个分支吗? ,机器成为一个独立的演化新分支;第三个选项则是机器与类 在同一个演化分支上。 而是否将达到某个程度,理解类情感的本质并操弄像是贪婪、渴望,并创造出一个对机器有所需求的环境? 又或者是,我们会把它们当作具、甚至身体的一部分,来改善我们的生活?●机器将会是因为世界发生剧烈变化、让地生活环境不再适合碳基有机物种,而成为我们生存的手段吗?

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行业分析

2015年9月,美国Venture Scanner公司发表了针对全行业的分析报告,涉及很多新兴市场。 该分析报告针对(AI)行业,追踪了13个技术类别的855家产业公司,其融资总额达到了87.5亿美元。报告从多个视角对这些公司进行了分析,包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 图1 各类公司获风险投资总额度图2显示了产业公司在62个国家的分布情况。其中美国以415家公司处于领先,英国以67家公司紧随其后,加拿大以29家位居第三。 德国、西班牙、印度的产业公司也较多。?图2 公司地区分布图3总结了每个行业类别中公司的中位数年龄。 图3 各类别公司中位数年龄

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    发展现状

    科幻电影里的有点耸听闻,但是实际上现实中对我们的生活带来很多好处。比如,你今天是否向Siri问过问题(或谷歌,或Cortana,或Alexa)?那你就用过。 你是不是很惊讶,脸谱够在你最近上传的照片中认出你的朋友?这也是。还有学习型恒温器,够知道最适合的温度,并自动设定。这也是。是的,还有机器;科幻小说中的情景已经变成了现实。 但是机器还不真正地取代类,机器最终将够做很多事,从简单的家务到安慰主等等。 你还可以知道现在资金都投向了哪些领域,这些企业成立多长时间,规模有多大。??????????????????????

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    2019全才分布图

    重磅干货,第一时间送达技术正在快速发展,而各国对于AI才的需求是没有止境的:大家都在培养和争夺才上做文章。 前不久,教育部批准了国内35所大学的本科专业;加拿大正希望通过“全战略签证”吸引国外才流入。 今天全领域才的分布是什么样子?中美在AI领域的差距究竟有多大? 另一方面,AI才的流动性很高,大约13的博士都不会在培养国作,在这方面,中美都是才净流入国。 结论2019 全 AI 才报告展示了在领域有影响力学术论文作者,以及自报告 AI 专家的数量。他们的数量在过去的几年里有了显著的增长。 从才的地理分布来看,美国显然在几乎所有指标都遥遥领先。另一方面,无疑是国际化的,每个地区国家的生态都有着自己的独特优势和战略。诸多专注与培养才的国家正推动全 AI 领域持续向前发展。

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    2017年全才报告

    腾讯研究院和BOSS直聘刚刚联合发布了一份《全才白皮书》,报告显示,全AI领域才约30万,而市场需求在百万量级。其中,高校领域约10万,产业界约20万够引领AI发展的顶级才,环顾全,尚不足千,自然成了供不应求的抢手货。然而,领域才分布极不平衡,对才的拼抢将日益激烈。全AI领域才约30万,而市场需求在百万量级。 一、美国主导下的全AI才发展现状全AI产业才分布方面,美国在AI基础层占据绝对优势,中国则在应用层与美国旗鼓相当。截止至2017年6月,全初创企业共计2617家。 企业拥有数量TOP5 其中,美国1078家企业约有78700名员,中国592家公司中约有39200位员,约为美国的50%。?中美产业侧重点各有不同? 全领域20所顶级高校目前,全共有367所具有研究方向的高校,在这367所高校中,美国拥有168所,占据全的45.7%,独占鳌头,加拿大、中国、印度、英国位于第二梯队。??

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    2017年全才报告

    够引领AI发展的顶级才,环顾全,尚不足千,自然成了供不应求的抢手货。然而,领域才分布极不平衡,对才的拼抢将日益激烈。全AI领域才约30万,而市场需求在百万量级。 一、美国主导下的全AI才发展现状全AI产业才分布方面,美国在AI基础层占据绝对优势,中国则在应用层与美国旗鼓相当。截止至2017年6月,全初创企业共计2617家。 企业拥有数量TOP5其中,美国1078家企业约有78700名员,中国592家公司中约有39200位员,约为美国的50%。?中美产业侧重点各有不同? 全领域20所顶级高校目前,全共有367所具有研究方向的高校,在这367所高校中,美国拥有168所,占据全的45.7%,独占鳌头,加拿大、中国、印度、英国位于第二梯队。? -END-本文所发布的图表及数据均来自于腾讯研究院发布的《2017全才白皮书》;本次文案与编辑转自:小象 公众号;大数据地盘WeMedia自媒体联盟成员之一,机器学习行业领导者。

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    2017全才白皮书

    THE END制造|行业资讯回复“1”教你成为回复“2领取研究报告

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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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    从大数据技术变迁AI的发展

    而AI又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,AI未来的发展。 AI的发展? ,才导致大量的非专业化员也参与到大数据这个体系,因此导致了大数据相关技术的飞速发展和应用,又从而进一步推动了机器学习技术的出现,有了现在的AI的发展。 但目前技术的门槛还比较高,并不是任何企业都入场的,需要非常专业化的高端技术才去参与,普通员只望而却步,因此AI技术的应用受到了极大的限制,所以也不断的有提出对提出质疑。 可以测一下,的门槛有一天也会像 MapReduce 的开发门槛一样被打破,一旦的参与门槛降低了,各类大小企业都结合自己的业务场景进入AI领域发挥优势了,那AI就真的进入高速发展的通道了

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    发展报告(2016)

    导读:什么是? 计算机科学理论奠基图灵在论文《计算机器和》中提出了提出了著名的“图灵测试”——如果一台机器够与展开对话(通过电传设备),并且会被误以为它也是,那么这台机器就具有之父之一的马文·明斯基则将其定义为“让机器作本需要够做到的事情的一门科学”。??????????????????????????来源:网易科技

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    :科学与星大战

    :科学与星大战?On this week episode is science and star wars, artificial intelligence. ,。 本周,我们关注的是AI,像Watson这样的机器,不再是科幻世界的幻想,而是真实存在的,而且每天都在帮助我们。 在这里,我们进行了基础研究,推进Watson 和一些分裂数量,并试图使社会相同。我们没有理由不去学习。不过他们也可以理解并且采取情感的态度。就像Watson向我们展示的。 老实说,我们几批都在这样做。而今天我们所做的是采取,让其与类合作,更重要的是增强类的慧。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学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 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    乌镇库:2017全发展报告

    作者:乌镇,俨然成为各国、各科技企业竞争的下一个战场。 《乌镇指数:全发展报告(2017)》基于海量数据,描绘出发展的最新趋势,展示出各国在领域的竞争态势,也清晰地体现了中国各地的发展情况。 该报告由乌镇库出品,凤凰科技、新华网、新京报、南方都市报以及Xtecher等多家权威媒体联合发布。依次为框架篇、产业篇、投资与融资篇、细分领域篇。??????????????????投资与融资篇??

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: vs 。Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 20世纪70年代末成了的寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我的回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。

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    2018全突破性技术TOP10

    目前,不少新技术、新模式已经逐步投入到现实运用,但是多数领域仍然处在推广、试验、研究阶段,如何把握推广技术的重大机遇,让更广大的老百姓像普及手机一样,用上,这是我们这一代必须面对的时代发展 2018年技术已在多方面实现突破进展,国内外的科技公司都在不断尝试将应用于更多领域,不论科技巨头还是初创企业,都在致力于不断创新,推动技术进步,接下来我们就来看看十项中外领域富有突破性的技术 Gartner数据显示,在过去的一年中,全范围中大型商业巨头里有300家陆陆续续开展了RPA程,将原先手化的流程进行自动化改革。 Unity是全领先的游戏开发公司之一,去年其推出了机器学习平台ML-Agents,让AI开发员和研究员在Unity模拟和游戏环境中,使用演化策略、深度强化学习和其他训练方法来训练代理。 入耳式入选理由:耳机从外变成了穿戴设备,可以无限延续使用时间和场景。

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    专利分布战情图

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    【启示录】投资脉络

    导读:全有 900 家公司致力于领域,大部分都专注在商业、金融和安全领域。 这篇文章详细梳理了全产业投资的脉络,包括产业繁荣背后的基础,技术应用的六大考虑,公司面临的挑战,投资者的关心问题,为什么要建立“用户在环中”的系统,生活中的系统 第一:全 40% 的够上网,也有超过 20 亿的手机被使用,而且每天的新增手机也非常多。我们创造了很多数据集,它们是的初始材料,定义我们的行为、兴趣、知识、联系和活动。 生态大探秘 我们先陈述以下讨论的背景,看看全风险投资的市场:从 2015 年 Q1 到 Q3,总共是 472 亿美元的投资。这是什么概念? (来源:NVCA)到了今年底,投资额很可会超过 550 亿美元大关。现在全有 900 家公司致力于领域,大部分都专注在商业、金融和安全领域。

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    麦肯锡:2017年全报告

    机器和语音识别是两个最受欢迎的投资领域除了基础的机器学习技术,计算机视觉是获投资最多的子领域 这些调查结果来自麦肯锡全研究院上个月发布的研究报告《,下一个数字前沿》(Artificial Intelligence 麦肯锡全研究院发表了一篇文章,总结了调查结果,题为《如何为公司提供真正价值》。 我们在本文中谈及的技术是所谓的“狭义”,它执行一个狭义的任务,其反面是通用或AGI,旨在够执行类可以做的任何力任务。 坐着过山车走到了今天作为一个idea,的第一次出现是在电子化的数字计算机被造出后不久。 并且,和数字技术一样,或者说AI,经历了大起大落,但是有一个例外——还没有经历大规模的商业部署。这可在改变。

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