人工智能对工作的影响 我们需要学会和人工智能共处，让它为我们服务，成为我们的工具和帮手，改变我们的工作方式，就像历史上出现过的那些生产力提升手段一样。 ? 这点在之前的文章里解释过：天地人三条路：成为原创者；成为终身学习者；或从事基于美感、情感的工作。 人工智能对教育的影响 相比于工作方式的改变，人工智能对人类教育方式的改变会更大，影响也更持久。 未来学习一个事物，学习的内容将变成三个W：How，Why 和 Who，即： 它是如何运作的（How it works）； 它为什么会影响我们（Why it matters）； 如果想对它产生影响或者消除它的影响 现在教育的主体还是人类，即老师，未来，如果人工智能经过训练，拥有了教学的能力，AI导师就将应运而生。 人工智能对法律和道德的影响 此外，人工智能的出现，还给现行的法律法规和道德观念带来了影响和冲击，这也一直是人们争论的话题。 ?
人工智能最根本的影响就是对生产力效率的大幅提高。 中国的人口红利消失，需要大幅提高生产力才能维持经济。所以，人工智能大大规模普及是大势所趋，大部分行业会大量采用自动化。但是代价是收入差距的扩大。 人工智能时代，数字技能会越来越重要 重复性、可预测的工作都容易被替代。 效率提高带来的成本大幅节约 对于中等工作冲击最大，低等工作由于成本原因长期存在，高端的工作内容改变。 通过改进现有技术实现全自动化的职业只占极小比例，但几乎所有职业涉及的 工作内容都可自动化，部分工作内容的自动化可能 改变工作流程，彼时人类只需完成机器无法胜任的工作(反之亦然) 目前人们对自动化的关注多聚焦于它可能造成劳动力供大于求以及由此出现的大规模失业 人工智能的未来可能盛行的四类工作： 使用人工智能系统完成复杂任务的协作性工作（如护士使用人工智能应用常规查房）； 开发人工智能科技和应用的研发性工作（如数据科学家和软件研发人员）； 监测、授权或修理人工智能系统的监测性工作 （如人工智能机器人的修理师）； 适应人工智能时代的工作（如建立人工智能相关法律框架的律师或设计适合自动汽车行驶环境的城市规划师）
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运用数学模型+机器学习，在2018年的起点，发布史上首个机器评出的AI公司榜《2018即将影响商业重力场的100家AI公司》 如何去评价一家早期AI公司？ 今天，我们先奉上这套系统的“前菜”： 运用数学模型+机器学习，在2018年的起点，发布史上首个机器评出的AI公司榜《2018即将影响商业重力场的100家AI公司》。 我们搜集了市场上最具影响力的10余个AI公司榜单，从这些榜单中将本次参与排序的3875个公司去除后作为训练数据。 2018 甲子智库AI 100公司榜 ? 2018即将影响商业重力场的100家AI公司 AI TOP 100评分结果分析 ? 它们是：寒武纪科技、深鉴科技、三角兽科技、中科视拓、连心医疗、推想科技、声智科技、追一科技、Momenta。 ▶「最具投资价值AI公司」：甲子智库AI 100排名前40，估值十亿人民币以内的公司。
虽然我们经常听到有关他们使用平板电脑和手机的消息，但更为重要的问题可能是人工智能（AI）技术将如何影响他们的生活。 为了了解这一代儿童的父母的期望，IEEE开展了一项调查，重点关注人工智能对健康的影响。 该调查采访了2000位年龄在20-36岁之间的父母，这些父母至少有一个年龄在8岁或8岁以下的孩子。 在开展调查的每个国家，绝大多数的父母都表示，他们至少对用于诊断和治疗其孩子的人工智能有基本的信任，其中超过一半的父母甚至表示他们对此的信任很高。 ? （6）在有关其孩子的生死决定中，信任依赖人工智能的医生 当被问及是否会信任使用人工智能数据来做出关于其阿尔法世代孩子的生死决定的医生时，全球的父母都给出了肯定答复。 ? （7）在有关其父母的生死决定中，信任依赖人工智能的医生 相较对使用人工智能数据做出关于其父母的生死决定的医生的信任程度，对使用人工智能数据做出关于其孩子的生死决定的医生的信任程度要更高。 ?
在AI的浪潮下，在现有的安全系统的基础上，SNG 业务安全中心将机器学习应用到业务安全对抗中，自研建设并搭建了 ——安全 AI 的智能对抗系统。 1. 旨在建立一套高可用，可配置，可扩展的智能对抗系统。 智能对抗系统现已应用在 QQ，空间等7个业务的线上对抗中。该系统旨在建立一套完整的将机器学习应用在业安的体系。 包括：业务数据的统一接入方式、离线自助模型训练、模型部署上线、线上实时预测。 [整体过程图] 从业务的视角来看，智能对抗系统是一个与外部解耦，独立的机器学习线上线下整合系统。 在分布式后台服务中，为了确保服务的高可用、高可扩展，智能对抗系统中将离线训练好的模型文件进行统一存储，线上服务根据配置信息主动拉取模型文件到本地。 纯粹使用已有规则模型的历史恶意数据作为样本数据，会导致训练得到的模型在覆盖面上过窄，不能对新的恶意有强的识别能力。
而人工智能本身不是人，它不是法治活动的主体。 第一，人工智能是人控制之下的、人能力的延伸物，它本身没有内源性的行为能力，也没有内源性的权利能力。因此，人工智能无法成为法律关系的主体。 所谓形式逻辑是在“质”的规定不变的情况下，对“质”的同态性表述。它反映的是事物的“象素”、是量的积累。 也就是说，形式逻辑的推演表现的是事物自身的等同性，即在推演的过程中，事物质的规定不能从一种质的规定变化为另一种质的规定。 而形式逻辑常追求一种普遍的、不受条件限制的、绝对正确的命题。而法律的立、改、废都是追求法律的“变”，是一种辩证思维。 第二，唯物史观认为人类的历史不同于自然界的历史，根本差别就是前者具有七情六欲的人造历史，而后者则是无意识的、无目的的自然而然的历史。人工智能属于后者，它的意识受人控制。
现在很多平台都添加了一个人工智能的审核功能，也就是大家在平台发布的内容，首先得通过人工智能的审核机制，否则就无法发布。于是很多人都想尽办法解开平台的审核机制，这样就能避免审核失败，也能快速通过审核。 下面跟各位讲讲人工智能对视频审核的影响有什么。 人工智能对视频审核的影响 说到人工智能对视频审核的影响有好也有坏。首先平台有了人工智能审核的机制后，能节省很多人成本，也能提高工作的效率。 毕竟是智能审核，出错的几率也会有，如果辛辛苦苦做的视频，没有任何违规行为却因为智能的错误审核而导致驳回，那创作者的努力就付之东流。 据数据统计，国内的人工智能技术有促进经济增长的作用，同时还提高了人们的就业率，由此可见，该行业有着很大的发展前景。 上述就是关于人工智能对视频审核的影响以及发展前景。 总的来说，人工智能对大家的日常生活还是有着很大的帮助，也方便了很多行业。前期通过人工智能，之后再通过人工审核，这样展示出来的内容就会更加优质。
2018年，针对AI人才短缺和培养标准缺失的问题，华为推出了面向工程师级别的AI职业认证HCIA-AI。杨文池透露，华为将在2019年继续推出培养高级工程师和AI专家的HCIP/IE认证。 未来两年，通过这些认证的工程师总数的目标为1万名。其中包括6000名AI工程师，3000名AI高级工程师，以及1000名技术专家。 “培养AI人才，有两个重要方向。一是算法领域，包括人工智能的基础理论研究；另一个是AI的应用，也就是我们所说的AI+。” 在华为，这个机制在2018年华为全联接大会上，已经被命名为“创智计划”，其所涉内容已经涵盖了以上整个围绕AI人才的全周期供应链。 这一思路让华为最终在中国ICT产业打造了第一个全周期的人才供应链——即以华为生态大学为平台，通过联合各方资源共同打造的，从人才进校园开始到成为企业管理人员的全周期职业支持计划。
冠军)实际上通过他的测试，启动AI时代。 有很多宣传和AI的承诺，这可能会让人混淆，并在新技术曲线的宣传部分产生错误的期望。因此，随着年底的临近，Bob Friday花了一些时间来反思AI的状态。 AI如何影响今天的网络 Bob Friday发现了几个例子，AI已经对今天的网络体验产生了积极的影响。 检测时间序列异常：许多在今天的网络上运行的设备是20年前发明的，它们不支持当前的管理信息。 例如，一个客户关闭了他们无线访问点上的较低数据，这间接导致了DHCP广播问题，严重影响了用户连接的时间。以前，要花时间去追踪这个问题的原因。通过AI和机器学习，配置日志可在数分钟内识别出问题。 AI将在未来几年如何影响网络 AI将在未来一两年对网络体验产生积极的影响？ 识别802.11规范的错误实现：今天的许多网络问题都与访问网络的低成本设备数量的增加有关。 系统将认识到，全公司视频会议即将启动并分配网络资源，以优化性能和效率，将AI引入无线资源管理。 人工智能将如何影响未来的网络 以下是我们可以期待AI和网络在未来三到五年内取得成功的例子。
---- 新智元原创 作者：羽未、索夫、木青 【新智元导读】今日，新智元重磅独家发布《2018华人AI青年学术影响力百人名单》，评选出100位45周岁及以下的华人AI学者 为推动AI科研发展、助力华人AI学术创新，新智元权威发布2018年“45岁及以下华人AI学术影响力百人”名单。 如对榜单有疑问，请致电骆先生 15328096906、陈女士 18630837627 百里挑一，华人AI青年学术榜清华学者霸榜 《2018华人AI青年学术影响力百人名单》是新智元通过分析深度学习 新智元通过这份名单见证了中国AI学术科研力量的崛起，也看到AI学术界与产业界之间正在架起坚实的桥梁。 在谷歌学术发表的2018年最新的学术期刊和会议影响力排名中，CVPR排名上升至第20名，据新智元了解，其中在CVPR里，过去5年被引次数最多的论文，是当时还在微软亚洲研究院的孙剑、何恺明、张祥雨、任少卿写的的
请注意，即使种族或性别被排除在数据之外，也可能发生这种情况，因为算法能够利用申请人姓名或地址中的信息。 算法的偏见不是学术研究人员假想出的威胁。这是一个现实已经影响到人们的现象。 18世纪发明的蒸汽机，大大提高了工厂以及船舶和火车的效率。自动化一直是提高效率的途径：以更少的资源获得更多。特别是自20世纪中期以来，技术发展导致了自动化史上前所未有的进展。AI是这一进步的延续。 因为我们无法预测AI的未来，所以预测这种发展的速度和程度是非常困难的。据牛津大学(University of Oxford)研究人员报告，约有47%的美国人面临着工作自动化程度的问题。 这种分析的真正价值在于，它表明哪种类型的工作更有可能处于风险之中，而不是像47%这样的实际数字。悲剧的是，热门只记得报道的标题“美国有近一半的工作面临电脑化的危险”。 那么什么是更可能自动化的工作呢？ 练习25：AI的影响 关于人工智能的文章有哪些? 你认为他们是否现实？在网上搜索与你兴趣相关的AI文章。选择其中一篇文章进行分析。AI的理解是否准确？这些启示是否现实？
这个民谣是想讲一个类似蝴蝶效应的原理，但聪明的你一定能从更高层面的视角去看“一个技术细节可能对人类文明的发展产生重大的影响。” 人类的文明史是离不开战争史的，这背后也就有很多关于兵器与科学的故事了。 赫梯人在冶铁方面颇具名气，是西亚地区最早发明冶铁术和使用铁器的国家。也是世界最早进入铁器时代的民族，考古发现的证据显示铁器的生产至少可以追溯到公元前20世纪。 冷兵器的故事，体现的不仅仅是兵器本身，更是人类科技发展历程的一个缩影。 科学队长请了北大教授、考古学家韦正详解冷兵器5000年的科学真相，告诉你马镫的出现，让骑兵成为称霸战场的王者；钢铁的出现，让武器的性能得到了飞跃性的提升；弓箭的发明，让远程精确攻击成为了可能……这些冷兵器是什么时间出现的 如果你是，家有3-9岁的孩子的爸爸妈妈，这是给你和孩子的家庭亲子科普节目，和孩子一起听科学是件很酷的事。
近年来，人工智能（AI）的在各个行业广泛的应用，让传统制药行业看到了加速药物研发的新的可能性。 高性能计算作为人工智能（AI）模型建立的基础环节，对于药物研发的进程同样有着重要影响。因此，在进行药物研发时，对于高性能计算的硬件配置的也会有比较高的要求。 众所周知，人工智能（AI）的模型建立需要大量的数据为基础，而在药物研发领域药物发现环节数据最为丰富，也最能体现AI的应用模式。 人工智能AI方法对于其适用对象的相关条件有诸多要求。例如，基于AI的药物研发需要配备数据、算法、算力，其中对数据的要求最为严格。 对于AI机器学习来说，数据量越大，模型就越完善，预测的准确性可能也就越高。为此，除了内部组建AI团队、内部开发以外，许多制药公司也会尝试组成联盟来开展基于AI的药物研发。
香农的信息论里的一些贡献，也实际影响了AI 的发展，在深度学习大行其道的今天，促生了许多实际的应用。 舅老爷对 AI 事业的鼎力相助 香农与 AI 的渊源，其实从「Artificial Intelligence（ AI ）」诞生的达特茅斯会议，就已经开始了。 在 1956 年的这个诞生了 AI 的会议上，香农作为发起人而名垂史册。 香农最牛的成就，也许要算他所开创的信息论，这一成果不单单是信息通信科学的基石，也是今日火热的深度学习的重要理论依据。 遗憾的是，当时并没有一种现成的分析方法，或数学方法可以做到这一点。 之后，科学家们一直在苦寻这个问题的答案，希望从数据的语义等方面找到答案。但结果证明，这样的研究除了增加问题的复杂性，再无它用。 香农的办公桌上放着一个他称之为「终极机器」的盒子，这是香农众多好玩的发明之一，是根据人工智能研究的先驱、数学家马文·闵斯基提出的想法而做出来的。
数智化的定义与三个核心要素 企业数智化升级是一个相对较新的概念，作为一个新概念，我们首先要界定这个概念的内涵和外延。在此，我们试图给企业数智化一个定义。 数智化，是在企业数字化基础上，用数据和智能化技术，赋能企业管理和业务。这个概念是数字化、AI和业务三个要素的交集，数字化是基础，AI与业务的融合是核心。 ? 第二，AI 数智化与数字化的关键区别是在于“智能”，这需要借助一系列AI技术。 这里的AI特指应用于企业管理和业务流程中的智能技术，包括数据挖掘、知识图谱、自然语言理解、数据可视分析、图像识别、语音识别等。 其中，最核心的就是数据挖掘，从数据中提炼有效信息，用于赋能企业管理和业务开展。 第三，企业业务 数智化的核心是通过数据智能工具、平台来赋能企业的经营管理和业务，发挥数据的价值。
人工智能正在改变金融生态 人工智能和消费金融都是时下的热门概念，后者是与普通大众关联最为密切的金融领域，而人工智能及相关技术在其中扮演的角色不仅颠覆整个行业的运作方式，也直接影响到普通人的消费和金融行为 可以说，随着人工智能技术的发展，AI+金融正在改变国内的金融生态。 大数据对金融/保险行业的改变和推进 随着AI在金融服务上的应用越来越多，诸如人脸识别、生物特征识别、客户优选、风险控制等，已经成为各大金融科技公司争夺的焦点。 尤其是保险，其本身就是一个基于大数法则的行业，天生需要数据来进行产品设计、精准营销以及风险控制。由此推断，大数据与人工智能必将在保险行业产生革命性的影响。 AI+金融未来的前景不必多言，那么AI将会怎样重新定义金融行业的未来？当下从业者还有哪些机遇？
不过不管怎么样，当前研究者们都从理论上探索了宽度和深度的下限，表明宽度和深度是缺一不可的。 2.2、网络宽度对模型性能的影响 网络的宽度自然也不是越宽越好，下面我们看看网络的宽度带来的性能提升。 这个问题目前没有答案，两者都很重要，不过目前的研究是模型性能对深度更加敏感，而调整宽度更加有利于提升模型性能。 从前面的结果我们可知，网络的宽度是非常关键的参数，它体现在两个方面：(1) 宽度对计算量的贡献非常大。(2)宽度对性能的影响非常大。 这一次的网络宽度对模型性能的影响就说到这里，更多请大家至我的知乎live中交流。 参考文献 [1] Eldan R, Shamir O. 总结 深度学习成功的关键在于深，但是我们也不能忘了它的宽度，即通道数目，这对于模型性能的影响不亚于深度，在计算量上的影响甚至尤比深度更加重要。
而伴随着深度学习在内的AI技术的发展，数据的价值潜力被深入挖掘，这也让新零售进入到新的阶段。 ? 另外一方面，AI等新技术的应用也让一些新兴科技公司看到机会，快速涌入到新零售市场，这其中的佼佼者包括我们此次活动的主办方创新奇智。 目前，在技术赋能产业落地的过程中，创新奇智已经“拿下”了玛氏、永辉、原麦山丘、嘉士伯、雀巢等在内的传统零售玩家。 传统零售玩家的转型进阶路 那么，AI到底可以给零售业带来什么？ 节省成本、提高效率、优化体验，这三个要素可以说是新零售较传统零售的主要优势，也是传统零售企业渴望被AI“改造”的核心。 然而，改造的过程必然不会一帆风顺。 同样以创新奇智为例，基于“计算机视觉、机器学习平台、自然语言处理等”等技术，它们在自研的分布式自学习机器学习平台、数据采集标注平台的基础之上，覆盖了“感知智能、认知智能、决策分析”三大AI技术方向。
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