全球化的人工智能还远未实现。目前的人工智能受限于地域和人群。但是如果把人工智能看作一个容器，它内部的压力开始形成，水壶开始鸣叫时，就会发出声音。我们如何让全球人工智能真正全球化? 人工智能非殖民化[1,2]的呼声还没有达到高潮。我怀疑这是一个即将出现的话题，我们需要就此展开讨论。 有两种观点在我内心产生了冲突，一种观点认为非殖民化与开发以人为中心的人工智能(AI)的挑战无关，而另一种认为非殖民化非常重要，我们利用它塑造一个自我反思并且负责任的人工智能设计师社区。 人工智能需要的一课 有理由担心！当我们在《纽约时报》[8]上看到关于我们国家未来发展道路的报道时，我们还能看到什么呢? 唯一授权并为人类利益工作的人工智能是一个真正的全球人工智能。让全球人工智能真正走向全球并不容易。我们听到了这一呼声。
为什么物联网需要智能？ 大家可以想象物联网与互联网的区别。 互联网将信息传递给人，人是有智能的，看到信息后，可以通过获得的信息，作出判断然后指导下一步做什么。 所以物联网的设备需要通过智能，处理获得的信息，并决定下一步做什么。 而根据物联网的几个提出机构看，智能都是起到关键的作用。 2009年的物联网热，最初是IBM提出的智慧地球的战略，核心是智能！ 而且机理模型相对于由人工智能创造的智能的比例是非常小的，未来的人工智能将帮助人类找到未来很多未知的模型。 人工智能增强物联网的感知能力 大家都知道物联网分三层架构：感知、连接、智能。 刚刚介绍的物联网需要智能，主要指的是智能层。 而在感知层，人工智能帮助提升感知能力。比如现在利用图像、语音识别实现人机交互。 而在人机交互这层，传统的菜单模式，要求人有计算机习惯，而通过人工智能的交互，与人交互模式类似，可以让没有任何计算机操作经验的人，使用物联网设备，促进物联网的发展。
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我们向他们询问: “开发人员精通AI项目需要有哪些技能？” 下面是他们给出的答案: 数学 这取决于你想要在这个领域研究多深入。人工智能是一门不可知的语言。你的确需要知道关于数据和其他的一些技术。 聪明的软件开发人员会在思维上加入对数据的感觉和预测来习得机器学习。 精通Python和Java。了解TensorFlow，Café和Torch等主流人工智能库。 更深入地收集训练数据, 数据的质量很重要。明白如何组织和准备数据。 其他 后端开发人员需要知道机器学习和大量围绕人工智能的开源技术。前端开发人员需要学习有关机器人和会话流程的知识。 人工智能领域的知识。人工智能不像Tableau。你需要知道对应的问题的正确解决方案。弄懂统计学。建立深层次的人工智能知识。 人工智能有一套完整的技术。 现在，由于人工智能的最新应用所需的高度专业化的理论和实践知识，拥有博士学位正在迅速成为此领域所需的最低要求。 那么, 你的经验又告诉你开发者精通AI项目需要些什么呢？
机器人学，特别是智能机器人，与人工智能有十分密切的关系。人工智能的近期目标在于研究智能计算机及其系统，以模仿和执行人类的某些智力功能，如判断、推理、理解、识别、规划、学习和其他问题求解。 这一研究抓住了创造力的首要问题——人类智能。 ? 大多数机器人学的研究目前还是以控制理论的反馈概念为基础的。也就是说，迄今为止，机器人上的“智能”是由于应用反馈控制而产生的。 一方面，机器人学的进一步发展需要人工智能基本原理的指导，并采用各种人工智能技术；另一方面，机器人学的出现与发展又为人工智能的发展带来了新的生机，产生了新的推动力，并提供了一个很好的试验与应用场所。 4.自然语言理解 自然语言理解是人工智能最困难的课题之一，十多年来已取得长足进展。人工智能工作者一直在进行机器理解自然语言的研究。 能够理解自然语言的程序，其关键在于：计算机内存包含一个由计算机和程序设计员两者共用的世界模型。需要处理的语言涉及计算机内部模型具有某些明确表示的物体、动作和关系。
而且，重要的是，由于技术的大同小异，加载人工智能技术的智能手机正在逐步同质化，从而也进一步弱化了人工智能技术的光辉。 就比如指纹识别，该技术属于人工智能模式识别的一种。 事实上，人工智能能够与智能手机结合的点并不仅仅只有这些，从用户的需求、行为习惯出发，我们可以发现人工智能与智能手机更多的契合点。 比如智能手机可以依据用户的实时位置，然后为用户提供周边的饮食娱乐信息；能够为我们提醒并显示重要邮件或是信息，并自动输入一些回答，免除了我们点击屏幕和打字的过程；当我们提出一个问题的时候，加载了人工智能的智能手机能够为我们自动搜集资料并做出总结等等 语音助理不给力，指纹识别烂大街……目前，这些所谓的人工智能技术，并不能成为智能手机的所谓的“卖点”。一个技术想成为智能手机的“卖点”，在性能完善之前，就是对于人们需求的满足，最后才是自身特色的展现。 如今，人工智能与智能手机的结合范围还是有点过于狭窄，在挖尽心思研制多种人工智能技术、思考如何将其融进智能手机的时候，手机生产商不如从人们使用手机的习惯着手，看看哪个地方是人工智能可以代替的，并且是能够起到大作用的
知识在更新，尤其在未来的人工智能时代，机器会逐步取代人类。根据日本经济新闻和英国金融时报的共同调查结果，全部820种职业、2069项业务（工作）中，34%（710项工作）的比重可被机器人替代。 那么哪些工作不容易被机器取代呢？从认知科学的角度，人工智能更容易做认知复杂度比较低的技能，比如：下棋、弹钢琴、开车等，而像认知复杂度比较高的技能像销售、管理等技能，目前的人工智能技术就无法突破了。 人工智能在算法心智，也就是传统智商测试的领域表现比较优秀，不管是记忆还是处理信息的速度，都远超人类。因而算法心智所能解决的问题，人类都不如机器做的好、做的快。 我们真正需要提高的是自主心智和反省心智。 ? 认知复杂度 在自主心智和反省心智上，应该培养孩子什么能力呢？ 我们最应该培养孩子独立思考问题的能力，以及在任何任务情况下都能够生存的能力。 延时满足 结语 未来人工智能时代，我们最应该培养的是孩子独立思考问题的能力，以及在任何任务情况下都能够生存的能力。
如果他们不可能都正确呢？ 近期，类脑芯片的话题在全球引发了广泛关注。科学界和工业界启动了一系列先进项目打造硅基大脑，希望能够赋予下一代智能机器（无人机、机器人和自动驾驶汽车等）真正像人一样的智能。 深度学习和神经形态工程学是脑科学与人工智能目标交叉融合的绝佳典范。 在深度学习和神经形态工程学界有着广泛的共识——理解大脑的工作原理和建造类脑计算机都需要在保留「图灵机」的基础上彻底改变「冯·诺依曼架构」。 这与被认为是人工智能迄今最重要的观察—莫拉维克悖论相一致。即便大脑和图灵机都是通用计算模型，但是它们在本质上是处理不同类型信息的不同模型。 正在极速增长的对人工智能普世应用的庞大需求， 使人工智能学术界与产业界正在以过去无法想象的速度融合，令人工智能的科学价值与应用价值正在以前所未有的方式统一。
提起充气娃娃，很多人的第一个反应是嗤之以鼻，毕竟要抱着一个摸起来像救生圈，还会叽咕作响的大汽球，幻想着翻云覆雨，并不是普通人能办到的事情。 但走进情趣商店，各式各样的「仿真」商品和振动器，却又证明了人类的生理需求其实有着很大的弹性，和广泛的探索空间。 过去，每当新科技问世，成人产业总是跑第一，抢头香（VHS录影带和线上影音就是最好的例子），而当今人工智能技术的发展，正处于精力旺盛，什么都想试试的阶段，情趣产品业者想当然不会放过这个大好机会。 (图片来源：网络） 最近英国政府和欧洲议会委託学术单位进行的一项调查中，有学者预言具有人工智能的性伴侣可能在未来10年内就会成为常态。 美国人偶雕塑家和发明家Mat McMullen耗费20年打造的Harmony，号称全世界第一款具备人工智能的性爱机器人，即将在2018年1月上市。
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
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 但是为了从简单的计算到真正的人工智能，计算机需要完成三件事： 数据模型：智能分类、处理和分析数据 原始数据：为模型提供基础并不断进步 处理能力：更快的驱动，高效的计算 这就是为什么，概念不是很新，但是真正的 今天，我们已经到达了创建真正的人工智能所需的三个十字路口：智能数据模型，轻松获得几乎无限的海量数据，又便宜又强大的云计算。 这些工具解释了人工智能是如何存在的：最基本的工具需要你将信息“拉”出来，而最聪明的工具是“推”信息给你，预测你要知道的信息。 下一篇我们将会介绍人工智能在CRM领域会如何具体运行的，包括： 智能的销售 智能的服务 智能的市场营销 智能的IT ---- 其它媒体如需转载，请注明文章来源！
机器学习是人工智能的一个主要分支。我认为，这是让机器获取知识、变得智能化的最现实途径。实际上，我们每天都可以注意到，我们所使用的搜索引擎正在变得越来越好。 CSDN：有人常说，人们往往在短期内高估了技术的潜力，但在长期内低估了技术的潜力。在人工智能领域，你是否认为人们过于乐观？你对人工智能的近期和远期影响怎么看？ Thorsten Joachims：我刚才举的例子，包括智能搜索和推荐系统，我们已经不再把它们看作人工智能了。有这样一种趋势，一种技术一旦发挥了作用，它就不再属于人工智能了。这些系统是令人惊叹的。 人们逐步适应，但这是一个漫长的过程。还需要非常高超的创造力，才可以把这些技术转化成人们喜爱、对社会有贡献的产品。 CSDN：在大众文化中，我们曾设想了许多可以运用人工智能的情境，例如个人助理。 在我们所处的研究领域，从物理学到生物学，有很多事情是由计算机和人工智能科学促成的。例如数学，过去几百年来，它曾经是一种重要的促成工具，而现在逐渐转变成为算法语言和计算了。
人工智能时代教师角色需要改变 人工智能的飞速发展，将给未来教育带来哪些变革？这是当下社会热烈讨论的话题。“未来人才培养和人工智能的崛起是密切相关的。 未来是更加智能化的时代，一定要高度重视新科技，高度重视人工智能的教育。我们的学生生活在当代社会，必须为未来的发展做好准备。” 在近日结束的2017今日头条未来教育峰会上，中国人民大学附属中学校长翟小宁指出，学校教育必须跟上人工智能的步伐，教师也必须作出重大的改变。 在著名教育学家顾明远看来，尽管人工智能给教育带来了巨大变革，但学校和教师的地位依旧无可撼动。 “即使有了多种学习方式，学校和教师也不会消失，因为学校是人生社会化的第一步，儿童的成长也依旧需要有仁爱之心的教师指导、帮助”。
上一篇文章我们介绍了什么是人工智能，以及人工智能对商业意味着什么，这篇文章我们继续介绍人工智能对CRM中的销售，营销，服务以及IT的影响。 更智能的销售 假想你是一个名叫 James 的销售代表。 最后她只能无奈的挂断了电话。 但使用人工智能以后，服务可以预测每个客户的需求，而不是简单地回应客户。 正如 Heroku 能使开发人员在现代语言中快速地构建开放式的应用一样，AI 平台也应该能使开发人员在不需要 IT 介入的情况下，以最少的编码构建预测型应用。 生产就绪：因为不再需要使用智能模型管理和监控工具来进行开发运维，IT 可以专注于构建最佳的应用并以最快的速度投入使用。 爱因斯坦是由机器学习，深度学习，预测分析，自然语言处理和数据挖掘等组成的人工智能平台。 鉴于我们的可扩展性和对CRM的深刻理解以及Salesforce对AI的独特定位——将人工智能转化成客户体验。
只要提起虚拟人像，大家可能首先想到的是苹果的虚拟表情包，但其实 genies 公司在 2018 年就开发了第一个SDK，不过当初由于技术原因，许多细节并不完美，即便如此，成品也已经十分出色。 工程师通过研究数以亿计的聊天形式来训练算法，使其能检测到 180 个维度的情绪变化，并通过数字仿真来表达人类真实的情感。 ? 头像能实时对文本做出反应。 - 虚拟形象间的交流，也将重塑人类的互动。 ? 今年 10 月，Gucci 宣布将与虚拟形象科技公司 Genies 进一步加深合作关系，并允许用户创建自己的个性化虚拟形象。 Genies 签约了娱乐界的许多知名人士，其中包括Shawn Mendes，Justin Bieber，CardiB 和 Rihanna 等名人，并与美国国家橄榄球联盟的球员协会、美国职业棒球大联盟以及国家篮球协会达成合作 现在，这些名人和运动员还可以在诸如Gucci之类的平台上，通过Genies生产的数字商品获利。 ?
人工智能能为你的企业做些什么 大多数人可能从消费者的使用中了解人工智能，比如苹果的Siri和亚马逊的Alexa等个人助理。那么，同样的技术如何帮助企业实现其目标呢？ 换句话说，什么是人工智能驱动的企业？ “人工智能驱动的企业是一个不断利用数据和人工智能技术来发展和改进其业务的企业，”Appier人工智能企业副总裁Charles Ng说。 “这需要强大的数据基础设施、数据驱动的决策心态和尝试的意愿。” 人工智能可以帮助企业的各个方面，从提高生产力和最小化错误，到释放员工的创造性潜能，开拓新市场和优化内部业务运营。知情者可以看到许多好处。 根据《亚太地区利用人工智能加速数字转型：福雷斯特研究》的报告，亚太地区的公司尚未意识到人工智能能力的真正潜力。 您需要知道您想要实现的目标以及AI如何帮助您实现这一目标。 根据Ng的说法，这可能需要在组织内部进行文化变革。 “改变公司的思维方式很重要，”他说。“从历史上看，许多公司的重要决策都是基于直觉。
“人工智能”——已经不再是科幻电影里的事，Google、Microsoft、斯坦福大学……那些你所能想象到的知名企业、大学几乎都已启动这一研究。 今年“两会”期间，李彦宏的提案就是“中国大脑”，其实质就是通过人工智能来推动中国整体创新水平的提高。 在通往人工智能的路上，“深度学习”是核心，它也是机器学习最有前景的一个分支，指的是计算机使用神经网络自主学习的过程。 那么问题来了，人工智能这么好，深度学习前景这么美，怎么去实现？两个核心：首先是足够强大的数据库，其次是足够强大的计算能力。 2011年以前，业界进行深度计算主要基于CPU来实现，直到斯坦福大学通过GPU进行了颠覆性的比较后，GPU在深度计算方面的强大性能才被认识——Google数据中心需要1000台CPU服务器完成的工作，斯坦福人工智能实验室仅用
当下，人工智能成了新时代的必修课，其重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。 对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。 那么，学习人工智能该从哪里开始呢？ 人工智能的学习路径又是怎样的？ 数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。 今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括： 线性代数：如何将研究对象形式化？ 概率论：如何描述统计规律？ 如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战
在这里摘录几个报告中的观点： 1 在受调查的设计师中有88%的人相信至少5年以后，视觉设计将被 AI 所取代； 2 人工智能的历史和生成视觉艺术的发展可以追溯到20世纪60年代贝克实验室的A. Michael Noll 等艺术家； 3 AI 非常擅长乏味枯燥的工作，而这些工作也并不是人类真正需要做的事情； 4 由于收获了像 Martin Wattenberg 和 Fernanda Viegas 这样的人才，Google 是迄今为止把人工智能与设计实验高度混合的领导者； 5 人工智能向我们展示了看似使用“公平”算法运行得到的智能生成的结果，这些算法是基于过去的实践活动，转换为训练数据，喂养的 更多的 「 国内首个 」设计+人工智能深度案例分析报告 重复、枯燥的基础设计工作将首先被取代 AI 非常擅长重复性的工作，而这些工作实际上不需要人类真正去做，例如：大批量的抠图；通过智能配色大批量的调整图像颜色 自我学习的重要性 设计师真的需要持续地自我学习，未来，我们将与 AI 协同工作。由于技术的更新迭代非常之快，而设计本身的体系由于偏感性，反而设计体系的知识更新速度比较慢。
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