揭秘人工智能的发展方向！为什么一定要找对？

如果说AI是一个合集，那么机器学习就是AI的子集，而深度学习又是机器学习这个子集里面的一种技术。

通用人工智能的强大可以满足人们对未来的想象,也是现实中人工智能的发展方向,要达到通用人工智能的程度,仅靠深度学习+大数据的方式难以实现。

在他看来，人类“可以以整体形式参与人工智能的发展”，作为一名“以共同利益为出发点的科学家”，他建议将技术目标设定为“如何在研发更加智能的机器的同时，确保人工智能技术尽可能广泛地为越来越多的人造福”。

人工智能技术发展到现在已经很强大，AlphaGo已经把众多围棋世界冠军踩在脚下。随着互联网技术、人工智能等科技的飞速进步,数据量级的增长、计算能力的提升、存储的便捷化等推动数据智能市场蓬勃发展。 现今无论是互联网企业还是传统行业的企业，都非常重视对于数据的收集、处理、算法的精炼以及最终对数据价值的应用。

基于大数据的人工智能应用历史漫长,美国卡内基梅隆大学的常晓军老师对其进行了梳理,并介绍了人工智能7大应用领域:ASR语音识别、TTS语音合成、智能篡改及语音识别应用、同像识别、体育视频场景识别、实时视频分析、智能交通。

据国外媒体报道,随着人工智能的发展,越来越多的科学家开始担忧人工智能会给人类带来各种难以预计的影响,甚至可能是灾难，在为机器人编程时，就必须将利他主义、谦虚谨慎的态度以及其它一些人类价值观方面的优越性编写进去。

为了防止机器人接管我们人类，我们必须制造出无私心的机器人，即在它们的目标任务中存在一定程序的不确定性，应该教会它们人类价值观方面的知识。通过向人工智能系统中灌输“人类常识”，科学家必须重新定义人工智能，这样我们才能制造出有益的机器。

与多数人工智能数据竞赛不同，本次竞赛需要参赛者利用预先训练好的机器学习模型，试图攻破赛会设置的几个图像识别系统，跟图像识别类似。

2016年,腾讯也成立组建人工智能实验室ai lab,屡屡征战人类棋手的人工智能棋手“绝艺”就出自这一部门。数据智能也和数据科学、数据工程、数据分析等概念息息相关，但数据智能作为一个独立的概念，研究科首席科学家、皇家阿尔弗雷德王子医院心脏病学家阿努奥利瓦•帕特尔说

无独有偶,谷歌去年也发布了一套由800万个做了标记的YouTube视频组成的视频集。

普林斯顿大学助理教授奥尔加•鲁萨克维斯基专门从事计算机视觉工作，著名图灵奖得主Jim Gray提出的四大范式，可以很好地帮助我们梳理科学的演进，其中前三大范式，在人类文明发展的历史长河中帮助我们更好的记录、归纳和模拟现实世界；而进入数据智能时代，在机器学习、分布式计算等技术发展的基础上，数据逐渐呈现出高维度、高阶态、异构性的形势，能够对海量数据进行分析、处理和挖掘，并且通过建模、工程等方式来解决实际的预测和决策问题，最终实现决策的行动，则为“数据智能”。

从商业和经济的本质上来说，数据智能平台指数级地加速了数据和人的智慧。 而随着移动设备的推广，能够快速高效地在移动端部署这些模型就变成亟待解决的问题了，而这也是Facebook一直试图搭建的一个深度学习框架。

一直以来,深度神经网络和人工智能模型的训练,包括图像、视频、文本和语音等各种信息的处理通常要在数据中心或超级计算机的支持下才能完成。

目前,人工智能芯片在手机领域的应用主要体现在两大功能,分别是语言识别和图像分析。未来人工智能芯片在手机上的应用将使智能手机实现真正意义上的“智能”。

人工智能有望前所未有地在工业、技术和数字革命层面变革社会

人工智能有望在工业、技术和数字革命层面带来前所未有的社会变革。 能够进行感测、归因和操作的机器将加快众多领域内大规模问题的解决，进而增强人类的能力，并帮助我们实现更远、更ibm发展。

数据智能平台/数据中台的使命有两件事：帮助企业更好的“看现在”——对现有数据的治理；帮助企业更好的“看未来”——对数据价值的挖掘对未来的预测。