超过四分之一的受访者表示，他们的公司不把人工智能视为一项战略性的优先事项。 那么，为什么人工智能转型需要决策层亲自操刀呢？为了创建有效的人工智能战略，CEO们必须了解些什么呢？ 理解一个企业的人工智能成熟度，有助于了解企业转型结果之间的原因差异，有些公司因为在人工智能方面的目标定得太高而失败，有些公司从人工智能的最佳切入点进入并发展，取得了很好的效果。 当代CEO的人工智能转型思考2.jpg 一个重视AI转型的公司，都会按照科学的基本原则来发展，比如了解数据和知识之间的差异，在整个企业中连接这些要素，从而使员工能够更快、更智能地做出决策。 有了这些类型的人工智能场景，公司决策层就可以为更广泛的基于人工智能的转型制定策略和决定关键投资，为人工智能加码，包括创建新的数据和知识生态系统，培训员工以全新的方式做出决策，不仅通过原始数据，还通过人工智能辅助系统上提供的概率信息 当代CEO的人工智能转型思考3.jpg 你相信什么？ 基于这些，CEO们必须回答的一个更重要的问题：你对人工智能有什么看法？
人工智能，也许是人类有史以来最复杂和最让人震惊的创造物。同时也忽略了一个事实，即仍然有大片的领域人工智能仍未涉及。 同时，各工业领域由AI所带来的转变，使商业领袖们和普通大众们误以为我们已经达到了AI研究的顶峰，且AI已经发挥了其最大价值。 若AI可以达到类似于人类的功能及等同的熟练程度(Proficiency)，则可视为更先进的人工智能类型，反之则视为相当简单而不先进的类型。 在此标准下，通常有两种方式分类。 另外一种划分方式，是将人工智能划分为弱人工智能，通用人工智能和超级人工智能。 甚至是最为复杂的使用机器学习和深度学习等自学习能力的人工智能系统均属于弱人工智能。
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文章目录 弱人工智能（Weak AI） 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读： Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能（Strong AI） 又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力： 存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能（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，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
李学朝表示，目前数智人已经为金融、文教传媒、公共服务等行业的体验型业务场景提供解决方案，以坐席客服、审核面签、理财顾问等形象为用户提供智能交互的新体验，帮助企业在提升服务体验的同时实现降本增效的目的。 以金融行业为例，腾讯云小微数智人助力平安普惠打造了首个金融行业数字员工——平安普惠金融AI数字员工，两年间已经为500万个用户提供7x24小时的自然可视化的人机智能交互服务，在提升用户服务体验的同时，将审核成本降低 李学朝表示，未来，腾讯云小微数智人希望能够突破时间和空间的限制，打破虚拟和现实的边界，在数字化进程中为各行各业提供有温度的智能交互服务，助力各行各业的智慧化转型。 听得清就是能够把人的声音精准转化成文本。腾讯云小微在语音识别方面深耕建模、降噪、口音与领域适应等技术能力，让数智人能够适应各种复杂的噪声环境。 、员工工作时间无法保障全时段服务等痛点，通过自然可视化的人机智能交互，打造金融数智人分身。
近年来，人工智能（AI）推动了高性能自动学习技术的发展。但是，这些技术通常是逐个任务应用的，这意味着为一个任务训练的智能代理在其他任务（甚至非常相似的任务）上的执行效果会很差。 为了克服这个问题，列日大学（ULiège）的研究人员开发了一种基于生物学机制的新算法，称为神经调节。该算法可以创建能够执行训练期间未遇到的任务的智能代理。 神经调节通过化学神经调节剂修饰神经元本身的输入、输出特性。 ? 突触可塑性是人工智能所有最新进展的基础。然而，到目前为止，还没有科学的工作提出将神经调节机制引入人工神经网络的方法。 这个相当特殊的结果，是本周在《PLOS ONE》杂志上描述的，是列日大学的神经科学家与人工智能研究人员之间极富成果的合作结果，该研究人员开发了智能算法：两名博士学位。 学生Nicolas Vecoven和Antoine Wehenkel，以及两位教授Damien Ernst（人工智能专家）和Guillaume Drion（神经科学家）。
寻找正确超参数（算法中的变量有助于控制整个模型的性能）的工作通常极为耗时，如：作业调度、跟踪数据等。 这就是LG高级人工智能部门的科学家开发Auptimizer的原因，Auptimizer是一个开源的超参数优化框架，旨在帮助人工智能模型的调整和记账。它可以从GitHub上获得。 Auptimizer采用基于梯度的架构搜索，其中基于AI模型的控制器能够生成“子模型”字符串，这些“子模型”的架构由字符串变量指定。 用户可以指定实验配置中使用的资源，包括：处理器、图形芯片等，它与现有的资源管理工具兼容，并能够在数据库中跟踪可用的资源和作业。另外，它还有一个能可视化历史结果的基本工具。 Auptimizer的可扩展性，能够帮助用户在所有可用的计算资源下高效地训练模型，这使得从业者能够相对轻松地，用高级算法快速探索自己的想法。”
习近平总书记在致给大会的贺信中指出，要建设网络强国、数字中国、智慧社会，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展数字经济、共享经济，培育新增长点、形成新动能。 媒体技术，尤其是人工智能技术（AI）深入渗透在信息生产和传播的整个流程中，媒体通过不断主动应用新兴技术，进行融合发展和转型升级。 智能化产品样态逐步丰富 2017年政府工作报告中指出，要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业；2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对我国人工智能未来发展的战略目标、重点任务等进行了清晰规划 ；2017年10月，国家人工智能产业发展联盟成立，人工智能产业发展得到进一步推动；党的十九大报告中指出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，人工智能作为国家发展战略，其重要性不断凸显。 2017年8月，央视制作播出了国内首档人工智能挑战类节目《机智过人》，以“人机挑战”的方式将人工智能技术作为节目的主要内容进行播出，增加了节目内容与类型的选择。
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 ? 智能体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互，举个例子，机器人的摄像头是他的感知器，马达是他的执行器。 感知，是关于时间的输入序列，对应的会有一个输出的执行动作。 智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。 总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的， 三、Python与人工智能 如果要从科技领域找出最大的变化和革新，那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。 人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，上到谷歌、苹果、百度等巨头，下到各类创业公司，人工智能已成为一个现象级的风口。 Python作为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持， 四、程序员转人工智能 如今程序员转人工智能的优势就在于具备行业基础，既然不敢直接了当转去别的行业，为何不奋勇向前，继续IT之路?
1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。 ? 作为中小型企业，可以采取世面上流行的人工智能产品快速的实现刷脸登录需求。
优步(Uber)的研究人员最近在一篇名为《通过学习加速神经结构搜索的论文中利用了这一点。 正如特约作者在一篇博客文章中所解释的，大多数模型搜索需要“大量”资源，因为它们通过在数据集上训练模型来评估模型，直到它们的性能不再提高。 这个过程可能会在一个周期内重复数千或更多的模型架构，这在计算方面非常昂贵，并且非常耗时。 ? GTN通过创建有助于学习过程的不切实际的数据来获得成功。它能够将许多不同类型的对象的信息组合在一起，或者将培训主要集中在最难的示例上，并且能够在实际数据的培训中评估模型。 在另一个数据集上进行评估，在相同性能水平下，模型的学习速度比实际数据快四倍，即使与优化的实际数据学习算法相比也是如此。
当出版商们面临着广告收入的挤压，面临着 Facebook 和谷歌的双重垄断时，人工智能将帮助他们在这个社交平台占主导地位的时代保持竞争力。 为此，这里有一些媒体值得考虑的人工智能应用。 最终，自动化将使媒体公司将资源转移到更高价值的项目上，这对消费者和编辑团队都是有利的。 ? 识别情绪的出版商 我们已经知道技术能够实现认知智能。 人工智能可以发现文本、视频和音频之间的相似性，并根据用户的喜好在不同平台间进行引导。 这是值得考虑的，要知道如今这个行业正在转变为“视频优先”，接着在音频和播客领域延伸。 人工智能将使这些皆成为可能。 培养更聪明的劳动力 人工智能还可以用来构建更有知识的劳动力。 交流团队通常会在与员工分享新闻的过程中所困。 人工智能将能够使该过程自动化，并预测什么类型的新闻和信息在何时传递对员工最有价值——不管是 50 人还是 5 万人的团队。 信息的获取和大规模分享一样具有价值。
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人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 “在线欺诈发生在高度发达的、存在分工的生态系统中，”位于美国爱达荷州博伊西的基于 ID 的反欺诈企业 Kount Inc 的人工智能科学主管 Josh Johnston 说，网络犯罪分子专门从事不同类型的犯罪 根据 Johnston 的说法，这些大量 Fake 使用了所有类型的人工智能和其他自动化技术，从通过组合真实姓名和随机数字来生成并注册真实的电子邮件地址的小程序，到通过结合多个真实人物的信息来创建合成身份的大型机器学习程序 假新闻 / 假视频 / 假音频 人工智能已经被用来自动创建假新闻故事。例如，OpenAI 的原型 GPT-2 文本生成系统使用机器学习来翻译文本、回答问题和编写假新闻。
文章转载自公众号：大鱼AI ? 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人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的基本概念 1.1 啥是人工智能 ? 究竟啥是人工之智能？ 接下来，我会带大家一一解惑。 1.1.1 人的智慧和人工智能 究竟什么是人工智能，什么是AI，接下来，由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和人工智能的词汇，总给人一种深奥神秘的感觉。人工智能顾名思义就是人类制造的智慧，英文叫Artificial Intelligence（AI），所以人工智能=AI。 对于人工智能的研究人员来说，目标并不是研究人类智慧的来源，而是以工程技术手段制造出类似人类智慧的 产品。 人类和人工智能最大的差异是，肉体的有无。 ? 人类可以通过身体获得外界资讯。 但是，事实上，目前还没有做出公认通过图灵测试的人工智能。所以大家也不必恐慌哦。 1.1.3 人工智能会思考吗？ “思考”，大多数人会想到计算，应该是人工智能的专长。
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人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的历史 1.2 人工智能的诞生 人工智能是最近才有的吗？ 其实人工智能很早就有了，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人工智能。 对于人工智能的研究者来说，这个会议是一场划时代的会议，会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”，于是“人工智能”这个词，诞生了！ ? 好多人在问我IBM深蓝和AlphaGo的区别，我的回答是深蓝用的是演算法，目的是证明IBM大型服务器的能力，而AlphaGo用的是深度强化学习，证明机器可以有智能（我们在后续的文章会解释）。 ? 从人工智能诞生到现在的历史，可以整理为下图： ? 当我们介绍人工智能浪潮的时候，总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗？
前言 课程源于英特尔提供的学习资料。 人工智能学习目录 模型泛化 ? 模型泛化.png 相关代码 训练和测试数据分割 // 导入训练和测试数据分割函数 from sklearn.model_selection import train_test_split //分割数据 import ShuffleSplit 交叉验证 // 导入训练和测试数据分割函数 from sklearn.model_selection import cross_val_score // 使用指定的模型实施交叉验证 高级线性回归.png 相关代码 // 导入包含转换方法的类 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures // 创建类的实例 polyFeat = PolynomialFeatures(degree=2) 创建多项式特征，然后转换数据 polyFeat = polyFeat.fit(X_data, y_data) x_poly = polyFeat.transform
实际上，随着人工智能技术的影响越来越大，人们越来越无法理解人工智能对我们工作和生活方方面面所产生的影响。这对于政府机构和人工智能的未来意味着什么？ 摆脱人工智能 在不久的将来，你将看不到，感觉不到人工智能，而且你也将无法理解人工智能。 首先，人工智能并不是一定需要一个有形的实体。 而且，当一套能够自我学习，自我调整的人工智能系统以自身能掌控的速度演化提升的时候，对于人类来说基本上就无法理解了。最终，人工智能系统将会成为人工智能领域的专家，能够比人类更好地预测人工智能的未来。 在人工智能系统中，“人工”正在失去其应有的意义。 今天，人类智能正在塑造人工智能，以后人工智能将逐渐塑造人类智能。当人工智能系统的影响越来越大时，更多的人需要理解其运作原理和影响。 现在新的学习型游戏能够让儿童学习编程和机器人，让他们熟悉智能系统。像算法天使这样的系统能够制造“机器幽灵”，有形，具体，能够说明智能系统在我们日常生活中的影响，能够让人们决定个人交流互动水平。
即便专家也并不总是能完全理解一个人工智能系统是如何运转的。 实际上，随着人工智能技术的影响日益增加，我们对这些影响的理解能力正在变得越来越有限。 这对人类的能动性意味着什么，对人工智能的未来意味着什么呢？ 人工智能正脱离人类掌控 不远的未来，对人类来说人工智能将普遍变得不可触摸、不可分辨和难以理解。 由此，我们将不再能感知到其智能的“人工性”。 第三，也是最重要的，当人工智能的后果和技术变化的细节已经超出了人类的感知和理解能力的时候，人工智能将逃脱人类的监控。 人工智能中的“人工”二字正在失去其意义。 今天，人类智能正在塑造人工智能，而人工智能也已开始越来越多地塑造人类的智能。当人工智能系统的影响增加之后，将有更多的人需要能够理解人工智能的运作和后果。 当人类和智能系统之间能够更加完美无缝地缠绕在一起的时候，人类智能与人工智能之间的边界或许也会消融。“人工智能”一词中的“人工”二字将会消失，而人工智能的概念也将变得无关紧要和过时。
1.2人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 ◆90年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。人工智能技术逐渐与数据库、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、与人更接近。 随着计算机和网络技术的发展与普及，当今人工智能主攻方向体现于： ◆并行与分布式处理技术，包括大规模并行机和机群的体系结构、并行操作系统与并行数据结构，分布式Client/Server计算模型及其处理技术
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