“与人工客服相比，机器人也许能更好地回答你的问题“ “智齿科技：人工智能问答技术尚未成熟，但开发客服机器人或许足够了” ”切入智能客服千亿市场，Rul.ai想用半监督学习做低成本机器人“ ”已成红海的云客服市场 “Chorus 的平台采用 SaaS 模式，利用语音辨识、自然语言处理和人工智能技术来转录并分析销售电话的内容，同时通过实时的反馈提高销售代表的业绩表现。” 大数据与BI不再局限于结构化的数据，开始更多关注非结构化特别是文本数据的挖掘与应用 时间线图 2012年谷歌的“知识图谱”开启了人们对人工智能认知层面的关注，同时语音助手也开始受到关注； 2013年“ 知识图谱”概念关注达到顶峰，IBM的认知计算也得到一些关注，但是2103年之后关注度下降，无论是聊天机器人还是认知计算都没能接棒知识图谱，可以说造成了断档； 2014年，聊天机器人话题开始出现，直到2016 但是智能音箱的增长并不能阻止趋势性的下滑；关于认知层面的关注2016年Q4达到高峰，随即急速下降。
最近CSDN开展了《0元试用微软 Azure人工智能认知服务，精美礼品大放送》，当前目前活动还在继续，热心的我已经第一时间报名参与，只不过今天才有时间实际的试用。 实验测试一、文本分析 实验测试二、翻译工具 实验测试三、语言理解 一、环境以及用户注册 登录页面效果，左侧有菜单【三】 选择【所有服务】 选择【AI·机器学习】 这里可以看到有很多的可以直接使用的服务 点击【认知服务多服务账号】 二、实验测试 实验测试一、文本分析 内容审查器 点击【创建】，输入以下内容，点击下一步： 直接点击下一步: 选择【开】即可，点击【查看+创建】 点击【创建 转到资源： 有秘钥和【API】 直接打开【API】参考，创建个C#项目或【Python】的项目。 编码是现成的，直接搞就行。 操作步骤与【json】参数都是现成的，直接复制并根据自己的需求更改即可。 希望对大家有所帮助。
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善于总结、不断反思做更好的自己 认知系列1：认知是什么 认知系列2：认知半径 认知系列3: 说说我们研发的认知思维方式 一、认知半径 美国气象学家J·马歇尔·谢博德（J. Marshall Shepherd）就在TED的舞台上，提出一个“认知半径”原理，把人的认知范围比作一个圆圈，认知半径越大，人的认知范围也就越广，也就是对事物的认识更清晰，掌握事物的本质更深入。 认知半径，决定了一个人能力的大小人的认知是会受到很多因素限制的，包括信仰、偏见、文化素养和错误信息等等。人们很容易高估了自己所掌握的知识，或者低估了自己的无知。 通俗点解释，就是谢博德博士说的：“总有一些人认为自己什么都懂，或者低估自己不懂的事情。” 误区三：认知失调 二、认知半径，决定了一个人能力的大小 认知半径，决定了一个人能力的大小。 那么，应该如何扩大自己的认知半径？
辩证唯物角度：人类对于事物的一般性规律总结。而规律是事物的内部联系和发展的必然趋势。（这里我想特别强调事物的普遍联系和永恒发展） 2. 信息论角度：人类自身对抗熵增所必须的有效信息。 认知角度：知识是认知活动的基本单位。 4. 哲学角度：知识即定义的一个范畴。范畴化是心智的最基本动作。 知识与学习 1. 逻辑推理中，结论的信息一定是蕴含在前提中的，否则是推理不出来的（从信息熵的角度理解）。 逻辑的作用 1. 虽然人类受制于自己的认知规范和感受器官的天然局限，只能在有限的理性里认识有限的世界。 认知活动：心理表征经过计算转换为另一些心理表征。 心智与学习 0. 需求驱使：现实需求 1. 寻觅知识：营养 2. 表征学习：从刺激到符号 3. 概念学习：从符号到范畴 4. 命题学习：概念间的关系 5. 理论总结：抽象泛化 0、1、2：感知层 3、4：认知层 5：理性层 （三观在潜意识中影响着以上整个过程。
善于总结、不断反思做更好的自己 认知系列1：认知是什么 认知系列2：认知半径 认知系列3: 说说我们研发的认知思维方式 认知是近几年很火的一个词汇，特别是罗振宇们的贩卖焦虑后，认知升级频繁被各种鸡汤提到 一、认知是什么：信息加工的工程 百度名词解释是这样说： 认知指通过思维活动（如形成概念、知觉、判断或想象）获取知识。习惯上将认知与情感、意志相对应。认知是个体认识客观世界的信息加工活动。 感觉、知觉、记忆、想象、思维等认知活动按照一定的关系组成一定的功能系统，从而实现对个体认识活动的调节作用。在个体与环境的作用过程中，个体认知的功能系统不断发展，并趋于完善。 三、知识和认知的区别 1、知识是别人的，认知是自己的。 2、知识都是语言文字，认知还有形象体验。 3、知识不能转化为认知，知识就无效。认知不能形成为体系，行为就混乱。 知识只是认知形成的工具：只是事实的语言文字表述方式，不要误以为知识就是认知。
事实上，AR相关技术人员与费AR相关的人对AR的理解甚至开始出现偏差。 这种断层的原因在于，普通人通过电影或视频来了解所谓的『增强现实』，而那些特效在现实中实现还有不小距离。 打个数字的比喻。 如果电影中完美的『增强现实』的『AR值』是100分的话，那么pokemon go这款游戏的『AR值』是5分。而『ARkit』带来的功能『AR值』是20分。 从技术角度来说，20分相对5分，是整整4倍的进步，是个划时代的飞跃。 但是对于看惯100分特效的人来说，5分和20分都是『特差生』才会取得的成绩。 国外的情形不太清楚，天朝的情况是这样的：大部分人没有机会参加这个考试。 pokemon go风靡全球，『全球』？你在天朝的土地上风靡过？这也能算全球？ 我们要做个类似xxx的AR……』 有些话真的很难理解吗…… 我有个『DOLO』，反正你都要出钱找人做那些不知道是网站还是游戏还是AR的东西，不如投资我的DOLO？ 只有这种时候，我是极度欢迎的哦。
经过数十年的繁荣与衰败，以及难以置信的高期望，人工智能及其先驱们再次携手来到一个新境界。现在，人工智能正展现着其真正的潜力，深度学习、认知计算等新技术不断涌现，且不乏应用指向。 现代人工智能的时间线 1950 年代初期，人工智能聚焦在所谓的强人工智能，希望机器可以像人一样完成任何智力任务。强人工智能的发展止步不前，导致了弱人工智能的出现，即把人工智能技术应用于更窄领域的问题。 认知计算 人工智能和机器学习充满了生物启示的案例。尽管早期的人工智能专注于建立模仿人脑的机器这一宏伟目标，而现在，是认知计算正在朝着这个目标迈进。 认知计算建立在神经网络和深度学习之上，运用认知科学中的知识来构建能够模拟人类思维过程的系统。 继续前进 本文仅仅涵盖了关于人工智能历史以及最新的神经网络和深度学习方法的一小部分。尽管人工智能和机器学习经历了很多起起伏伏，但是像深度学习和认知计算这样的新方法已经明显地提升了这些学科的水平。
经过数十年的繁荣与衰败，以及难以置信的高期望，人工智能及其先驱们再次携手来到一个新境界。现在，人工智能正展现着其真正的潜力，深度学习、认知计算等新技术不断涌现，且不乏应用指向。 认知计算 人工智能和机器学习充满了生物启示的案例。尽管早期的人工智能专注于建立模仿人脑的机器这一宏伟目标，而现在，是认知计算正在朝着这个目标迈进。 认知计算建立在神经网络和深度学习之上，运用认知科学中的知识来构建能够模拟人类思维过程的系统。 然而，认知计算覆盖了好多学科，例如机器学习、自然语言处理、视觉以及人机交互，而不仅仅是聚焦于某个单独的技术。 继续前进 本文仅仅涵盖了关于人工智能历史以及最新的神经网络和深度学习方法的一小部分。尽管人工智能和机器学习经历了很多起起伏伏，但是像深度学习和认知计算这样的新方法已经明显地提升了这些学科的水平。
为什么感觉哲学是浪费，主要的一个因素是我们是从实用的角度来看的，而哲学通常给不了我们直接的答案。 ，对人类进化过程是一件好事，大体的意思是吃饱饭之后，节俭基因会把这些剩余的能量尽可能的储存起来，绝不浪费，而在现代化的环境，节俭基因则会构成对健康的威胁，也就意味着是一种过度保护的状态。 我在前不久一个偶然的场合看到一本关于营养的书，里面提到了一个类似的理论，为什么现代的人更容易产生糖尿病，因为大自然中的糖的分布还是相对平衡的，人要得到大量的糖分还是比较难的，而在现代这种壁垒被彻底打破了 最近也在看一些投资相关的东东，就拿股票而言，其实我们看到的一些股票的浮动，比如每个小时的浮动变化是很频繁的，但是不代表今天涨了明天就涨。 但是我看了很多知名公司的股票，他们的股票也会产生一些大的波动，但是趋势是很明显的，这些趋势在短期的浮动变化中是无法感知的，而总是在这些细微的变化之中，也会让你对已有的事务产生了理解的偏差，理解的偏差会给你潜意识中带来很大的影响
几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落，这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今，随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。 但在 1980 年左右，机器学习成为了一个突出的研究领域，它的目标是让计算机能学习并构建模型，以便能够执行一些活动，比如特定领域中的预测。 图 1. 现代人工智能的时间线 ? 在过去 10 年中，认知计算兴起，它的目标是构建能学习并自然地与人交流的系统。IBM Watson 通过在 Jeopardy 比赛上成功击败世界级对手，证明了认知计算的能力。 许多早期研究都重点关注过这个强 AI 方面，但这一时期也引入了一些基础概念，如今的所有机器学习和深度学习都是在这些概念基础上建立起来的。 图 2. 1980 年前的人工智能方法的时间线 ? 早期 AI 专注于构建模仿人脑的机器的宏伟目标，而认知计算也致力于实现此目标。 认知计算是根据神经网络和深度学习来构建的，正在应用来自认知科学的知识来构建模拟人类思维过程的系统。
NLP技术的商业应用 介绍 机器学习 (ML) 应用程序已经无处不在。每天都有关于自动驾驶汽车人工智能、在线客户支持、虚拟个人助理等的新闻。 允许机器学习有机应用的领域之一是金融机构和保险公司的风险管理。组织在如何应用机器学习来改善风险管理方面面临许多问题。这里只是其中的几个： · 如何识别可以从使用人工智能中受益的有影响力的用例？ 现在我们需要意识到，企业中此类控件的数量从数千到数十万不等，人工对控件语料库进行评估是非常困难的。这就是当代人工智能技术能够提供帮助的地方。 因此，从业务角度来看，第一个目标是建立质量评估：自动评估控制描述的质量，通过只关注那些真正需要审查和改进的内容，从而节省大量的日常阅读描述时间。一个很好的问题是人工智能是如何出现在这里的。 组织 — 对数据进行编目、构建数据字典以及确保访问数据的规则和政策的方法 分析——这包括交付机器学习模型，使用数据科学来识别使用认知工具和人工智能技术的洞察力。
很多科幻电影里都讲过这样的故事：人类制造出来的机器人，因为有了自己的意识，反过来攻击人类。现在随着人工智能技术不断发展，有一种和人工智能相关的技术能解决这个问题，这种技术叫做“认知计算”。 认知计算与人工智能有什么关系？ 人工智能的未来一般被人们分为三个发展方向：人搞定机器、机器搞定人和“人机共生”。而以“人机共生”为目标的人工智能，就是认知计算。 ? 而Watson，就是采用认知计算系统的商业人工智能。 在人工智能领域的“网红”AlphaGO还在下棋秀技的时候，IBM的人工智能Wason已经商用落地。 根据IBM的数据显示，目前全球已有36个国家，17个行业的客户正在使用Watson的认知技术。 ? 在本次活动中，顾老师将为大家深入分享世界 IT 巨头—— IBM 背后的人工智能布局和认知计算技术，希望能为机器学习爱好者们提供一次专业的行业解读！
从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落，这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今，随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。 但在 1980 年左右，机器学习成为了一个突出的研究领域，它的目标是让计算机能学习并构建模型，以便能够执行一些活动，比如特定领域中的预测。 图 1. 现代人工智能的时间线 ? IBM Watson 通过在 Jeopardy 比赛上成功击败世界级对手，证明了认知计算的能力。 在本教程中，我将探索每个领域，解释一些促使认知计算取得成功的重要算法。 许多早期研究都重点关注过这个强 AI 方面，但这一时期也引入了一些基础概念，如今的所有机器学习和深度学习都是在这些概念基础上建立起来的。 图 2. 1980 年前的人工智能方法的时间线 ? 早期 AI 专注于构建模仿人脑的机器的宏伟目标，而认知计算也致力于实现此目标。 认知计算是根据神经网络和深度学习来构建的，正在应用来自认知科学的知识来构建模拟人类思维过程的系统。
Marshall Shepherd）就在TED的舞台上，提出一个“认知半径”原理，把人的认知范围比作一个圆圈，认知半径越大，人的认知范围也就越广，也就是对事物的认识更清晰，掌握事物的本质更深入。 认知半径，决定了一个人能力的大小人的认知是会受到很多因素限制的，包括信仰、偏见、文化素养和错误信息等等。人们很容易高估了自己所掌握的知识，或者低估了自己的无知。 通俗点解释，就是谢博德博士说的：“总有一些人认为自己什么都懂，或者低估自己不懂的事情。” 误区三：认知失调 二、认知半径，决定了一个人能力的大小 认知半径，决定了一个人能力的大小。 那么，应该如何扩大自己的认知半径？ 对应的是“认知半径” 那在外面呢？
最近，可解释人工智能（XAI）的研究已经转向关注对理解的更务实或自然的描述，即利益相关者是否理解解释。这一点对于XAI系统的评估方法的研究尤为重要。 因此，XAI研究可以从认知科学和心理学研究中大大受益的另一个方向是衡量用户的理解、反应和态度的方法。这些衡量标准可以用来量化解释的质量，并作为对XAI系统的反馈来改进解释。 目前的报告旨在提出合适的衡量标准，从利益相关者的认知状态和过程的角度来评价XAI系统。 然后，我们提供更多的细节，说明我们如何使用推荐的措施，根据推荐的认知指标来评估一个视觉分类XAI系统。 为可解释人工智能（XAI）设计认知度量的路线图.pdf
认知突围里面从认识自己讲到知识，从金钱讲到时间再讲到关系， 这些都决定着我们的人生质量。大概花了半个月的的空闲时间看完的，虽然没能做到大彻大悟，但将我的认知和价值观提了一个层次。 深度：决定智慧，认知水平，增加对学习的投资，加强你的自信； 宽度：影响力，增加对社交的投资，扩大你的人脉； 广度：决定思维；增加对未来的投资，增加你的收益。 认识自己 ---- 1、思维固化或者僵化，形成定式思维，导致我们自己在有错误的认知体系，以致进步变得极其困难。 懒惰、 放纵、 自制力不足， 根源都在于认知能力受限， 看不到某事能带来的巨大收益， 因此就不足以产生足够的动力。 广义上来讲， 认知也是一种智慧。 也许这些认知大都跟你目前头脑中的认知相悖， 不要紧， 用逻辑的方法去审视总是正确的，不要受到世俗教育的迷惑。 人是功利的， 这个无须回避， 生活中也到处充满了算计和谎言。
认知是近几年很火的一个词汇，特别是罗振宇们的贩卖焦虑后，认知升级频繁被各种鸡汤提到： “认知升级改变命运”，“认知升级带来自我突破”等等，如果我们只是停留在模糊概念层面，阅后即焚或者只保留在收藏夹里面 一、认知是什么：信息加工的工程 百度名词解释是这样说： 认知指通过思维活动（如形成概念、知觉、判断或想象）获取知识。习惯上将认知与情感、意志相对应。认知是个体认识客观世界的信息加工活动。 认知能力是指人脑加工、存储和提取信息的能力，即我们一般所讲的智力，如观察力、记忆力、想像力等。人们认识客观世界，获得各种各样的知识，主要依赖于人的认知能力。 三、知识和认知的区别 1、知识是别人的，认知是自己的。 2、知识都是语言文字，认知还有形象体验。 3、知识不能转化为认知，知识就无效。认知不能形成为体系，行为就混乱。 知识只是认知形成的工具：只是事实的语言文字表述方式，不要误以为知识就是认知。
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