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展望人工智能未来

【AI100 导读】我们未来将不可避免人工智能绑在一起,那么人工智能将朝向哪个方向发展呢?对于人工智能未来发展,我们最好猜想有哪些(近期和远期)? 上周,我们讨论了人工智能过去及其现状——关于当代人工智能,弱人工智能与强人工智能和通用人工智能(以下简称 AGI)三者差异,还有一些有关意识构成哲学思想。 对于人工智能未来发展,我们最好猜想有哪些(近期和远期)?如果真的创造出一个有意识的人工智能,又会有哪些伦理性和实践性思考?在这个投机社会,人工智能应该被赋予权利,又或是被人们忌惮? 人工智能未来 ? 研究者对人工智能未来发展所持乐观态度在这几年有了变化,当代专家之间也存在着激烈争论。 而我个人认为,AGI 将在未来半个世纪内出现,因为硬件赶上了理论。有更多公司会看到人工智能进步潜力。实际上,对人工智能持续而努力研究最终结果就是 AGI。

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展望互联网未来

网络是静态、单人,好像印刷时代一部分被带到了网络上。虽然我不得不说它有点古怪和有趣。 这就像有人把整个互联网创造力和乐趣都漂白了。 网络变得太商业化,太可预测,太......无聊。 事情正在发生变化 "存在着一个光明未来,如果你向正确方向眯起眼睛,你可以看到它在远处闪闪发光。" 即使是微软Office应用程序,即 "事实上 "桌面应用程序,其界面也是在react中重写,这是一种基于网络技术。 Unity宣布它将支持Web Assembly,而像 Three.js, Babylon, Play Canvas, 和 RogueEngine这样工具,使得网络上游戏未来一片光明。 他们把你数据抽到他们数据中心,他们可以控制哪些内容被放在他们平台上,哪些不被放在他们平台上,他们可以通过策划你看到和不看到内容来影响你决定,他们可以在你搜索他们竞争对手时把他们产品放在上面

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

    代码传递思想,技术创造回响!Techo Day热忱欢迎每一位开发者的参与!

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    对金融渠道未来形态展望

    一、视觉方面 今年热映《头号玩家》全面展示了虚拟现实技术魅力,目前这些技术已经得到了良好应用。 通过此类设备,客户完全可以在任何地点与金融机构服务人员进行具有良好视觉效果沟通。目前,此类设备在佩戴舒适度、视觉效果等方面还存在一些问题,但其未来发展非常值得期待。 二、语音交互方面 除去语音识别、语义分析已经取得成就外,多轮交互技术发展也在加快,百度DuerOS等人工智能语音交互平台正致力于这方面的发展,微软小娜、小冰等各种聊天机器人进步也是有目共睹 语音交互叠加视觉技术,未来将使虚拟渠道完全能够提供与柜面服务相近服务感受,而基于强大算力、算法,其在多方面超越人工服务可能性非常巨大。 三、数字身份 身份识别是众多金融和非金融服务场景中非常重要一环,而数字身份可以有效解决验证和授权这两个身份识别的核心问题。数字身份未来方向很可能是与结合区块链技术相结合。

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    专家展望未来20年人工智能将取得进展

    2015年9月,美国《连线》(WIRED)杂志刊登了六位专家对未来20年人工智能领域可能取得突破展望。 如果计算机能够解决数据融合这个挑战,人工智能将会有更多难以想象用武之地。 通过帮助我们加快工作和激发思维,人工智能将引领创新新时代。 对于服务机器人等自治系统,获得足够道德能力和道德规范将会是至关重要。 美国艾伦人工智能研究所CEO Oren Etzioni认为,在20年里人工智能将能够读懂科学文本。 美国MetaMind创始人兼首席技术官Richard Socher认为,人工智能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,二是研究高效智能算法。

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    物联网工作原理及未来展望

    手机,就是启动物联网开关 只要有了手机,就可以在办公室遥控家里冷气、接收云端主机传来通知,告诉你冰箱里牛奶已经没有了,下班记得到超市补货? 我们来模拟物联网生活一天 未来物联网白热化世代,当你早上起床时传感器会自动监测窗外阳光,调整窗帘要拉开多少,室内是否需要开灯;手上穿戴式设备也会汇集前一晚睡眠数据,以及前一天饮食记录,建议你今天早上应该喝进多少水 物联网带来不只生活上方便,而是更安全、贴近人类生活。 1. 当物联网遇上工厂: 智能工厂加速生产管理效率 未来智能工厂,每一条产线都能联网,而且各自都有判断能力。 未来在大数据、物联网、5G、云端计算、智能装置牵引下,即将迎接工业4.0世代。 4.

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    云安全与物联网未来展望

    在云中就像在物理世界,其不断变化威胁动态正在超越服务,用户和应用程序到物联网新攻击目标,从闭路电视到冰箱,甚至无人机。这种新模式将给组织带来许多挑战。 企业应该在哪里集中精力,以确保他们云和IT环境?新数字挑战是人们配置和工作负载将面临风险,需要开箱即用思维和新安全策略。 他们引入了新一代端点安全性,与整体托管安全解决方案集成,利用机器学习功能和安全人工智能来查看格式错误文件,深入元数据分析,甚至强大离线功能。 管理用户身份并不总是容易,很多时候它是一个人工处理过程,这需要停止。恶意帐户,用户丢失,错误配置权限和忘记访问控制是所有安全漏洞。如今自动化软件工具允许组织加载和卸载整个用户子集。 专家提供建议是组织保持敏捷云安全。这意味着利用主动监控工具,锁定接入点和预测要求。没有一个环境永远是100%安全。企业目标应该是创建尽可能多环境可见性,并为尽可能多安全事件制定应急计划。

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    来自戴尔世界未来展望(Tech Blog)

    戴尔世界(Dell World)是在上周举行,今年情况肯定与往年不同,因为它是在虚拟页面上完成。戴尔世界最有趣部分之一是关于未来会议。 她在关于未来这一部分开篇谈到了她带头一项新工作,这项工作将许多不同技术和人员聚集在一起,创建了一个以工程为中心新分支,完全专注于人工智能。 Amanda Little:创造混合农业未来 Amanda Little,她谈到了我们今天面对食物问题。由于疫情爆发,不仅农场扔掉了大量食物,人们还因为无法得到食物而挨饿。 Mainak Mazumdar:人工智能腐败 Mainak Mazumdar ,Neilson首席研究官谈到了数据腐败,这保证了如果这些不良做法得不到解决,未来人工智能将是不可信任。 更聪明和公正的人工智能,即使在气候变化可怕影响之后,仍然能保证普遍和安全食用到食物,也许也是我所认为更深刻地融合代码和现实基础。无论我们是否准备好,未来都在到来。

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    展望WAN未来:SDNNFV是新希望

    解决这些难题,以及MPLS(Multi-Protocol Label Switching,即多协议标签交换)未来。 参会嘉宾Chalan Aras在谈到WAN(广域网)时指出,移动互联时代到来、云计算应用快速落地、4K视频全面兴起、以及即将到来物联网时代,让传统WAN基础设施开始“捉襟见肘”,难以跟上时代发展步伐 根据思科对于全球网络流量调查,随着更强大移动智能终端出现,以及更快速WiFi普及,移动网络流量将呈现爆发式增长——从2014年30EB(1EB=1024PB),激增至2019年292EB。 Aras谈到,远程协助办公,以及越来越多企业开始倾向于公有云服务,都对广域网带宽,性能和稳定性提出了更高要求。 而想要让未来广域网满足上述需求,SDN和NFV技术成为了关键。 虽然未来是SDN和NFV,不过现阶段它们尚不能真正满足未来广域网需求,Lightower Fiber Networks首席技术官Philip Olivero指出,SDN和NFV还处于技术发展起步阶段

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    人工智能在视频应用领域探索

    人工智能热度很高,但泡沫也很大。人工智能在视频领域应用已经走入寻常人生活,人脸识别,视频自动抠像技术已经比较成熟。除此之外,人工智能还能为视频应用带来哪些变化呢? 文 / 鲍金龙 序:人工智能来生今世 人工智能是一个非常广泛领域,当前人工智能涵盖很多大学科,大致归纳为六个: 计算机视觉(暂且把模式识别,图像处理等问题归入其中); 自然语言理解与交流(暂且把语音识别 这里值得强调几点: 第一) 目前的人工智能都是属于弱人工智能范围,在某一个专业领域内作为被人类使用工具存在。 目前还不存在离开人类主体自行运行的人工智能,更不存在可以开发人工智能自我迭代进化人工智能。 第二) 机器学习在近几年取得了很大进展,有些人直接把机器学习当成了人工智能代名词。这是不准确。 (一)人工智能对视频应用渗透 传统视频应用流程: 前面我们说过,目前的人工智能还处于工具阶段,也就是说还没有人工智能开发出来任何超越时代编码方法、传输协议、解码、交互技术存在。

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    Linux容器发展及其未来趋势

    一般来说,容器提供了基于各种Linux发行版创建容器映像方法、用于管理容器生命周期API、用于与API交互客户端工具、获取快照特性、将容器实例从一个容器主机迁移到另一个容器主机等。 这是一个UNIX操作系统系统调用,用于更改进程根目录,并将其作为子文件到文件系统中新位置,该位置仅对给定进程可见。此功能想法是为每个进程提供隔离磁盘空间。 更重要是,它是在AppContainer规范上实现,是一个更加开放标准。除了Rocket,CoreOS还开发了Docker和Kubernetes使用其他几种与集装箱有关产品。 容器未来 截至今天,业界有一个重要趋势,即从VM迁移到容器以部署软件应用程序。其主要原因是与VM相比,容器提供灵活性和低成本。 通过考虑上述事实,我们可以预测,在未来几年内,容器可能会占用虚拟机,有时可能会完全取代它们。去年,我与一些企业合作,在POC层面实施基于容器解决方案。很少有人想接受挑战并将其投入生产。

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    【信息抽取】NLP中关系抽取概念,发展及其展望

    事物、概念之间关系是人类知识中非常重要一个部分,但是他们通常隐藏在海量非结构文本中。为了从文本中抽取这些关系事实,从早期模式匹配到近年神经网络,大量研究在多年前就已经展开。 然而,随着互联网爆炸发展,人类知识也随之飞速增长,因而对关系抽取(Relation Extraction, RE)提出了更高要求,需要一个有效RE系统,能够利用更多数据;有效获取更多关系 ;高效处理更多复杂文本;具有较好扩展性,能够迁移到更多领域。 本文首先介绍现存一些RE方法和面临挑战,随后,展示一些有潜力方向。 ,因而需要人类专家勘误,这是昂贵,这是基于模式匹配方法最主要局限。

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    DAO五大特点、现状、以及未来展望

    社区治理模式探索一直是一个很重要的话题,随着区块链技术快速发展,DAO这一治理形式以其去中心化精神、公开透明特点、高效智能合作方式被越来越多的人所关注。 需要注意是,这里Token可以是有价值通证,也可以是无价值积分。 - 自主性:社区成员无需通过雇佣形式,自主地参加到社区治理中。 - 自治理性:DAO运行由所有社区成员以社区提案以及投票形式进行共同治理。 如何设计DAO 每个DAO都有不同结构,其设计细节,包括其类型,角色,治理规则等,都取决于社区共识以及其要实现使命。 DAO设计关键点包括以下几点: - 围绕共同使命; - 社区利益与项目长期利益一致; - 使用智能合约建立DAO治理规则; - 所有人对治理规则有统一共识; - 参与治理用户足够分散; - 全体成员有决策权

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    AI 入行那些事儿(10)人工智能应用领域

    2021 巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》,为您讲述: 人工智能基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需入门技能和学习途径 以及求职、面试全过程 目前真正实用的人工智能产品主要集中在图像处理 目前语音处理深度学习研究比图像处理深度学习研究更进一步,产品应用领域也更加多元。 ? 微软公司曾经进行过一个通过深度学习来做阅读理解挑战,在这个挑战中,人工智能阅读理解能力能够在一个数据集基础上和人类能力不相上下。 自动驾驶领域近年非常热门,和人工智能相关爆点新闻多半都和自动驾驶有关。 物联网(IOT:Internet of Things)在发展早期只能进行数据收集,但在结合了人工智能之后,就能进行有深度数据分析,也可以进一步和其它业务结合,开发出很多新功能,这也是当前和人工智能相关一个新尝试

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    112页PPT | 元宇宙技术构成与未来展望

    北京华夏工联网智能技术研究院王喜文院长从元宇宙到底“是什么”开始,为我们揭开了元宇宙神秘面纱。 并通过层层剖析了“为什么”、“怎么看”,以及“怎么办”,展示了元宇宙技术支撑、带来机遇与风险、应用场景与新商业模式,让我们看到了前景,却又不盲目跟进。

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    专家展望未来5年深度学习技术发展

    (1)人工智能研究机构OpenAI研究主任Ilya Sutskever:我们可以期待看到更多更深模型。与现有模型相比,这些模型需要训练案例更少。 (6)深度学习初创公司Deep Instinct首席技术官Eli David:过去两年我们见证了深度学习技术在它大多数应用领域取得了越来越大成功。 然而,深度学习门槛仍然很高,尤其是对那些不经常使用人工智能方法网络安全公司(例如,很少看到使用典型机器学习技术解决方案)。 但企业用户根本不关心这个问题,他们只关心结果,例如“这个数据会改变我行为方式吗?它会改变我决定吗?”我们认为这是未来5年内要解决关键问题,而且我们相信人工智能将成为数据和更好决策之间桥梁。 显然,深度学习将在这个演化中扮演重要角色,但它将与其他人工智能方法相结合。在未来五年中,我们将看到越来越多混合系统。

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    2021年量子计算研发现状与未来展望

    2021年至今,全球量子计算的当下现状如何,形成了什么局面,未来会如何发展?且看本文从硬件、软件和算法以及各国政策等方面展现量子技术最新进展。 然而,大数据和互联网时代来临以及人工智能发展,使得经典计算机能力越来越不能满足海量数据处理需求,目前主要有两个方面制约经典计算机发展:能耗问题和芯片高集成化极限。 量子计算应用领域 目前普遍预测量子计算有望在以下三个场景较早落地。第一个领域是模拟量子现象,量子计算可以为蛋白质结构模拟、药物研发、新型材料研究、新型半导体开发等提供有力工具。 生物医药、化工行业、光伏材料行业开发环节存在对大量分子进行模拟计算需要,经典计算压力已经显现。 第二个领域是人工智能相关领域。人工智能对算力需求极大,传统CPU芯片越来越难以胜任。 2019 年 2 月,白宫发布未来工业发展规划,将量子信息科学视为美国未来发展四大支柱之一。

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    2021谷歌年度AI技术总结 | Jeff Dean执笔万字展望人工智能5大未来趋势!

    编译丨杏花、莓酊、王晔 编辑丨‍青暮 又是一年一度谷歌年度盘点,Jeff Dean再次执笔,为我们回顾过去一年来谷歌在5大方向研究进展以及未来趋势。 按照这种发展模式,他认为,我们将在未来几年内见证一些“令人兴奋进展”,这些进展最终将造福数十亿人生活,产生比以往任何时候都更大影响。 但未来对于 ML 来说将扮演更重要角色——基因组学公司正在开发更准确、更快新测序仪器,但也带来了新推理挑战。 谷歌也在将人工智能视野拓宽到西方背景之外。他们最近研究检验了基于西方机构和基础设施传统算法公平框架假设为何在非西方背景下不适应。 他们正在多个国家积极开展调查研究,以了解人们对人工智能看法和偏好。西方对算法公平性研究框架往往只关注少数几个属性,因此关于非西方背景偏见在很大程度上被忽视,在经验上研究不足。

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    5G与GIS未来展望(PPT+讲稿)下篇

    本文是2020年ArcGIS开发者大会,6月17日上午主题大会第四场,虾神关于5G与GIS未来之路演讲讲稿,放出文字版。 ? 前面我们说了5G会对各行各业方方面面造成深远影响,那么具体到了我们GIS行业,5G可能带来一些什么影响呢?下面我带着大家一起来对5G如何对GIS发展进行一下展望。 ? 所以未来3维,不在作为现在亮点和花瓶,而会变成基础平台。 ? VR与AI是5G时代重点发力点之一,随着5G时代到来,大量与5G相关行业也都会发生深刻变化,比如交通摄像头,未来很有可能会把如今有线平面摄像升级为无线全息感知技术,未来城市管理者们,可以像神一样 所谓过去不变,未来永恒,这样一条科技道路,不是唯一,但是一定是未来无数条分支道路中必然存在一条。 我们GIS在不断发展,5G技术一样,未来肯定还会有6G7G乃至更多G,所以,5G,仅仅是开始。

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    【盘点和展望人工智能爆发“奇点”到来2018

    2017已经进入了最后倒计时,2018即将到来,在这个辞旧迎新时刻,我们是时候来做一下盘点和展望。 今年,国家陆续提出多个人工智能相关国家级战略规划,将人工智能发展提高到了一个前所未有的高度,在即将到来2018年,人工智能发展热潮还会不会继续下去? 下面小编想分享几个关键词来梳理一下人工智能产业过去和未来。 场景创新 2017年,人工智能逐渐离开实验室走向产业化。如果说2016年是人工智能新纪元,人们对于人工智能探讨还是基于概念探讨和前景展望上,那么2017年则是人工智能如何落地关键一年。 场景创新是人工智能发展催化剂,当人工智能技术发展到一定程度后,如何让更多的人工智能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人工智能发展重要方向。

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    5G与GIS未来展望(PPT+讲稿)上篇

    本文是2020年ArcGIS开发者大会,6月17日上午主题大会第四场,虾神关于5G与GIS未来之路演讲讲稿,放出文字版。 ? 大家好,我是今天上午最后一个,给大家分享题目是《5G与GIS未来之路展望》,从题目来看,给大家分享内容并非是GIS如何来助力5G建设,也不是GIS最新技术介绍,而是从一个务虚角度,当然也可以认为是一个战略畅想角度 ,带着大家来畅想一下在5G甚至未来6G、7G情况下,我们行业、软件乃至生活会发生什么变化。 另外对于我们这样IT工作来说,未来随时随地高速互联,让云电脑会更加普及,我们未来出差可能不需要背着沉重笔记本,通过任意设备连接到云中心,直接获取高性能云电脑桌面,就像是访问本地计算机一样。 我们现在已经初步进入了大云物移智时代,也就是所谓大数据、云计算、物联网、移动互联和人工智能,而我们可以发现这些应用实际上都是比较高层,它们必须建立在完善基础设施上,5G就是这些高层应用所依托主要基础设施之一

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