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问题：﻿人工智能现在的发展前景如何？ NA
话题：﻿人工智能
回答：﻿传统人工模式下，请律师审合同，平均需要一周时间，可如今，利用人工智能技术3秒钟就能搞定。日前，高新区一企业就打造出了这样一款低成本、高效率的人工智能在线合同审核产品——智合同。据了解，中国的中小微企业每年要签订大量的合同，由于很多中小微企业无力承担公司律师费用且不具备法律知识能力，造成合同文书质量低、漏洞多、陷阱多，一旦产生合同纠纷，中小微企业往往处于极其不利的地位。正是在这样的大背景下，智合同问世。据这一产品的研发企业全民互联科技(天津)有限公司介绍，该产品利用人工智能技术结合法律大数据建立合同智能审核系统，可为我国中小微企业和个人在线提供高效、高质量和低成本的合同审核服务，以最低的成本实时帮助中小微企业和个人有效识别法律陷阱和规避法律风险。平台怎么操作？正打算进行合同审核的小林带着记者做了一次体验。“我们公司要做一个活动，公关公司给拟了一份合同，以往我们的处理方法是，大合同花钱请律师审核，小合同就省略这一步，不过相应风险就大了。”小林打开智合同首页，将电子版合同上传到了平台，几秒钟，网站就给出了一份《智能审核报告》。报告显示，这份合同“已有必备条款10条”“缺失必备条款5条”“风险提示4条”“审批意见和修改建议9条”。小林只需要扫描屏幕上的二维码支付1元钱，就能看到具体审批意见和修改建议。“传统人工模式下，请律师审合同，平均需要一周时间，每份花费1500元，准确率约为90%；智合同审合同仅需3秒钟，1元钱，准确率为99.9%。智合同比人工快3360倍，费用是人工的1500分之一，准确率比人工提高了许多。”据全民互联科技(天津)有限公司负责人介绍，智合同平台真正让法律服务变成一项基本服务，惠及大众。目前，该平台上线一个多月，已完成付费合同审核超过10万份。（天津日报）
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话题：﻿人工智能
回答：﻿弱人工智能：已经实现了，工厂的自动加工机器、扫地机器人等强人工智能：没有发展前景，难道发展出来取代人类吗，资本家有可能提供海量资金发展这个吗
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话题：﻿人工智能
回答：﻿所谓前景，我理解有两个含义。一是有没有商业价值，毕业以后有没有公司愿意要你。二是能不能实现较强的功能，包括能不能达到人类的智能水平。我相信商业价值是很大的。计算机的计算性能发展到今天，常规的商业应用，比如财务报表，字处理，网页服务等已经完全够用了。那么必然需要新的增长点。说的直白一点就是旧的程序已经足够快了。如果没有新程序和新功能，就没有人愿意升级软件和硬件系统了。那么下一步的新功能只能往智能化的方向发展。IBM花了很多钱，开发了一个电视节目里玩游戏的Watson。当然不是因为IBM老板特别爱看这个节目。主要原因是展示他们的技术，从而推动新一代智能产品的销售。这一系列的产品主要面向大医院，相当于一套自动回答问题的医学百科全书。Google花大力气开发了自动驾驶汽车。Apple推出了一个相当不完善的Siri。他们都看到了智能机器蕴含的巨大商业潜力，而此类机器的大规模应用将会带来革命性的效果。第二个问题是多久才能实现类似于人类的功能。目前能够达到甚至超越人类的人工智能，都是专门设计来解决一个特定问题的。DeepBlue是专门下棋的。Watson和Google专门做信息检索。这都是人考虑到这些问题的特点从而专门设计的程序。而人类可以自我学习而解决各种不同的问题。如果把人类作为一个标杆，人工智能的研究还只是刚刚起步而已。要达到人类的能力，至少需要几十年甚至上百年的时间。当然，预测未来从来都是一件很不靠谱的事情。
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话题：﻿人工智能
回答：﻿智慧农业：人工智能助农作物“茁壮成长”
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话题：﻿人工智能
回答：﻿强人工智能在可预期的很长时间内，都看不到实现的可能性。理由是：有限个零级无穷大，不能模拟一级无穷大。至于弱人工智能，那也算人工智能？
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话题：﻿人工智能
回答：﻿連我政治經濟學和兩岸關係課的老師都知道AI是未來大趨勢。寫代碼呀寫代碼……
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话题：﻿人工智能
回答：﻿如果说我们本身就是一种人工智能呢？你会不会同意，人脑本身就是一种计算机模型，身体的各个系统本身就是一套完整的生化机器模型。创造人类的或许只是另一种高级AI
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话题：﻿人工智能
回答：﻿人工智能AI是这一波互联网热潮，各行各业的大小公司都在拼命上车，如果未来10年你还想靠IT技术养家糊口、改善生活，投身AI恰逢其时。目前市场上对AI人员需求巨大，但是由于传统教育的缺失，相关人员非常短缺。虽然各大高校甚至中学都开始引入AI教育，好消息是这拨学生还没毕业，目前市场竞争压力不大。而传统的Java程序员、Python程序员（只会写爬虫、做网站）却竞争激烈。而且AI程序员的薪资要普遍高于传统程序员，所以对于传统程序员来说，这是绝对的利好环境。雷司令说过：只要站在风口上，猪都能飞起来，我们有什么理由不努力成为飞起来的猪呢？市场上关于人工智能的培训课程很多，但都是讲案例、讲算法，大圣老师以过来人的身份告诉大家，这种方法学习成本会非常高，因为AI核心是数学，而不是代码。想绕过数学其实是一种鸵鸟策略，学再多的案例也是一知半解。真正工程中还是捉禁见肘，举步维艰，面试一关都很难通过。正因为如此，大圣老师特设计这门数学课程，虽然看起来是笨办法，但是能帮助同学们夯实基础，就像练武术，如果不从扎马步、练内力开始，直接上套路，最终还是花拳绣腿，会被现实打的鼻青脸肿！大圣老师诚挚建议。入行AI，数学是绕不过去的，不要想通过一两个算法、三五个案例就能入行人工智能！AI人工智能的数学基础和Python实践​www.roncoo.com
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话题：﻿人工智能
回答：﻿无论是未来就业创业，人工智能都很有前途，下一个亿万富翁或者就在人工智能领域产生。现在GOOGLE百度都在大力发展人工智能。百度新任总裁就是从GOOGLE过来的人工智能科学家。
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话题：﻿人工智能
回答：﻿现在的人工智能只能说是一个算法，并不具备独立的思考能力
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话题：﻿人工智能
回答：﻿多伦多大学的GeoffreyHinton是世界上最领先的计算机科学家之一、谷歌副总裁级别的工程师，他所架构的一种人工智能方法将会极大地改变计算机在我们的生活中所扮演的角色。Hinton是多伦多大学艺术与科学学院（FacultyofArts&Science）计算机科学系的退休的杰出教授，自上世纪70年代开始他就在研究人工神经网络了。他的目标是通过建模人脑的结构来创造能够思考和学习的机器。那时候，大多数研究者还很排斥神经网络的人工智能方法，但是Hinton及其团队坚持了下来，并在后来取得了很大的成功。访谈|GeoffreyHinton：人工智能终将超越人脑，但却难以理解笑话过去十年来，他们的深度学习神经网络几乎在每一种基准上都超越了传统了人工智能方法。在2013年，谷歌收购了Hinton的神经网络创业公司DNNresearch。而最近，他还被提名为「《连线》2016年度全球百大影响力人物」之一。他的学习机器已被证明具有巨大的实际价值。这些技术能够使自动驾驶汽车更安全、能帮助我们不费力地翻译另一种语言、并且还将逐渐接管我们工作和家庭中的人力劳动甚至认知劳动。它们在巨大的数据集中发现模式的能力还将帮助我们提升基因医学和为疾病开发全新的治疗方法。Hinton的愿望很简单：「我想理解大脑的计算方式。」虽然Hinton的研究已经给数十亿人每天都使用的系统产生了巨大的影响，但神经网络革命实际上才刚刚开始。
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话题：﻿人工智能
回答：﻿人工智能和几年前炒得很火的智能硬件一样，都是伪命题
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话题：﻿人工智能
回答：﻿任何一个新事物的诞生都是一个曲折的过程，这一点没人会反对吧？为什么会这样呢？一言以蔽之，观念，观念，还是TMD观念啊！
即便是已经到了21世纪，即便是移动互联网已经覆盖了90%的人口，即便是AI的概念提出来也已经有了几十年，然而，这个世界上，太多的人依然是经验主义至上的思维方式。人工智能虽然很火，但想真正的落实到地实在是难。
企业用户不了解，太贵，用不起！太麻烦，不用！太不安全，不用不用！开发者们软拒绝——你都要抢我饭碗了，我还要拥抱AI？尽管行业在嚷嚷AI领域人才很吃香，但谁又能保证我转行能吃上比现在香的饭，如果吃不上谁又管我呢？况且还有程序员觉得，管它未来怎样呢，AI的概念随便喊，至少目前是不会影响到我，怕什么？所以啊，观念不转变，什么都扯淡。等普惠AI时代真的来临了，再去抱佛脚转方向，等待大家的会是怎样一个画面，可就不好说了……
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话题：﻿人工智能
回答：﻿前景很简单人类仅仅是动物而已历史就是历史喽
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话题：﻿人工智能
回答：﻿不管是人是物，形成智能的根本是要有能承载自我意识的处理机构，对于人类来讲，就是大脑。拿人类打个比方，让一个人明白某个道理，必须先保证他大脑没问题，然后再去给他讲道理。如果大脑本身有问题，如大脑褶皱太少导致智商不够，或因为其它方面的脑部缺陷导致无法完成正常大脑的思考功能，那任由怎么讲他也不会明白的。再举个简单的实例，想在人类第一台计算机（艾尼阿克）上运行windows操作系统，是不可能的，因为艾尼阿克这个大脑不具备读取和运行windows这个程序的能力。所以说，要谈人工智能，先要让人工智能具有一个足够能产生自我意识、功能完善的大脑——不管是生物还是电子结构的，如果连这个大脑都没有，那别费劲了，根本不会产生智能。那么如何让人工智能具有一个能产生自我意识、功能完善的大脑呢？目前普遍的做法是参考人脑或其它动物脑部的结构和活动规律。那么人类以及其它动物脑部的活动规律和运行方式我们弄明白了么？没有。也不能说一点没有吧，但理论体系都没能建立起来，就别谈造出实物了。所以人工智能的未来前景非常广阔，想想一个甚至比你还聪明的机器能带来些什么影响吧（不论结果好坏），但是道路绝对非常艰辛。顺便提句：现在的所谓人工智能（用的较多的，如siri）根本不能称之为智能，完全没有自我意识和判断，完全是程序员事先设定好的标准化流程，真正的人工智能，还未出现。
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话题：﻿人工智能
回答：﻿@人工智能电话机器人13692285472，人工智能有这么一句话，“未来已来，你来不来”。
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话题：﻿人工智能
回答：﻿个人观点，不喜勿喷，谢谢其实，现阶段只能做到部分弱人工智能投入商业化，但是现在人工智能是基于计算机大数据收集分析和利用，与发展强人工智能(能知觉，有意识的)存在巨大的断层(完全不同的发展方向)，而现在针对专业领域的弱人工智能是发展的大趋势，在弱人工智能还没有完全投入并占据全部的商业市场前，在第三次AI热潮里，巨大利益推动下，企业甚至各国对人工智能的投入方向并不会改变。可能会很长很长时间，乐观点，下个一百年，(前提是各领域弱人工智能的商业化投入使用趋于饱和，阶段性商业出现弱人工智能无法解决的问题)各国会在发展强人工智能领域中重点投入，但是那时候社会对于发展强人工智能将会成为迫切的伦理问题(解决强人工智能与人类的关系，个人认为大概还是从属，但是对强人工智能却是不公平的)，而且如果强人工智能真的出现(其实更像是作为一个受驱使物种出现)，那强人工智能进化为超人工智能将会变得特别可能。个人持悲观态度，在强人工智能真正出现时，人类控制强人工智能将会成为重中之重，但又能控制多久呢？几千年几亿年？强人工智能向超人工智能的进化会和人类进化那么漫长和艰难吗？在超人工智能时代来临之际，人类物种的劣根性将会暴露无遗，而且……物种的演变告诉我们，人类无遗会被超人工智能这一新型物种所取代。——wifi0613131
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话题：﻿人工智能
回答：﻿无限的宽广
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回答：﻿无法自主学习领悟的人工智能，都不是人工智能，人工智能研究出现的不是时候，应该先把人类自己研究透彻才行，否则再怎么研究人工智能，那也只是个铁疙瘩
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话题：﻿人工智能
回答：﻿智能语音行业的AI产品，已经具有产品属性。各公司的AI技术，也是在不断更迭。人工智能的物理特性，决定了与人的互补性。能帮助人在各种难缠的事情上解决问题，注定是有前景的。而在科技发展的大背景下，人类工作的模式只会是越来越简单，越偏向控制操作。人工智能刚好能补全实现事情最基础的操作，并对一些简单的变化能做出应对。人总会有一个所有事情都会有人帮你做好这种想法，人工智能正好这想法实现的第一步。智能语音产业链中的终端产品http://weixin.qq.com/r/PigbAzrEr2fQrX5g930s(二维码自动识别)
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回答：﻿人工智能（AI）是我们当今科技世界最重要的新发现。由于智能机器拥有更快的思考速度并同时执行数百万计算能力的潜力，所以我们无法忽视它的存在。根据商业分析和研究平台MarketsandMarkets的报告，到2025年，全球人工智能市场的价值将达到约1900亿美元。那么按正常逻辑，包括从最大的科技巨头到最小的科技创业公司，每家企业和个人都希望在这一个巨大的潜力产业分一杯羹。多年来，考虑到像硅谷这样的科技中心一直占据全球科技主导地位，美国一直是希望更多蓬勃发展的人工智能领域的初创公司加入，政府也把其看作是首要资金来源。但现在，趋势可能会改变。数据分析和研究公司CBInsights最近的一份报告显示，中国在人工智能初创公司中投入的资金方面已经超过美国。根据该报告所描述的事实可以计算出来，2017年中国AI创企融资额达到73亿美元，全球人工智能产业启动资金总额的48％集中在中国，而美国则为38％。尽管这些数据可以在较大的背景下进行解读，但它标志着中国对于人工智能行业的兴趣程度在不断增长。中国政府已经迅速调整资源以利用其不断增长的人工智能行业，并为当地相关公司提供相对宽松的监管环境，从而帮助他们实现更多的试验和创新。但这并不意味着中国在人工智能产业整体上取代了美国的头把交椅，中国仍然只占人工智能行业个体交易总量的9％，而美国的人工智能初创公司和整体资金数量更多。然而，CBInsights报告显示，就人工智能相关投入资金以美元作为单位来计算，中国仍处于领先地位，并指出中国正在“积极执行针对人工智能开发的全面设计愿景”。同时，以中国庞大的14亿人口为基础，从而使得创新和市场研究拥有大量资源，使公司更容易提出并更快地测试新概念和产品。在中国，人工智能领域最大的投资产业是面部识别技术，该技术的相关开发产业仅在2017年就确认了41项、总价值16亿美元的交易。该技术在中国各城市普及程度广，可用于电子监控，另一个接受大量启动资金的主要部门是人工智能芯片制造产业，像新芯片制造商Cambricon这样的公司能够相对容易地筹集大量资金（Cambricon在8月筹集了1亿美元）。附上CogniteVentures总结的2018年2月最新全球顶级AI创业公司一览图《TheCognite350-TopStartupsinDeepLearning》
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话题：﻿人工智能
回答：﻿木有邀请也来强答一波......2017年人工智能行业职位薪水总体趋势波动不大，平均月薪基本在13k左右，甚至能达到21k+，预计2018年薪水将会有明显上升，发展“钱”途良好。你说人工智能现在的发展前景如何？主要还是看就业，看薪资，我们不如来看看分析。人工智能行业的高薪主要分布在京津、长三角、珠三角及部分内陆省会城市。北京、上海、深圳及杭州的薪水位列第一方阵，均薪在18k+;苏州、南京、广州及厦门位列第二方阵，均薪在14k左右;其他沿海及内陆省会城市，如成都、重庆、长沙及济南等位于第三方阵，均薪在13k左右。根据LinkedIn发布的《全球AI领域人才报告》，截至2017年一季度，美国拥有最为庞大的人才库，数量超过85万，而中国这个数字仅超过5万人，在全球排名第七位。巨头近几年在人工智能领域密集布局，巨头们通过巨额的研发投入、组织架构的调整、持续的并购和大量的开源项目，正在打造各自的人工智能生态圈。在未来，人工智能将不再是尖端技术，而会成为随处可见的基础设施。对于人工智能初创企业而言，既要寻找与巨头的合作契合点，又要避开正面冲突。学习人工智能技术，需要了解Python语言、Linux初级、Web开发之Diango、Web开发之Flask、Web框架之Tornado、数据挖掘、人工智能等多种技术，大家参加人工智能培训的时候要注意努力学习并掌握。
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回答：﻿谢邀~分享一些人工智能（AI）在保险行业的运用。1、先介绍一下人工智能的发展阶段如图所示，更直观明了。2、人工智能，目前应用的主要场景：医疗、教育、家居、制造、金融。3、金融行业中，人工智能应用，比较规模化体验还可以的是：智能客服。具体到保险行业，人工智能主要影响保险的5个方面。如下：1、保险产品的个性化定制2、智能保险顾问3、智能保险承保出单4、理赔和反欺诈：新华保险已上线智能理赔机器人（不过是初版）5、保费资金的投资运用总体上而言：人工智能在保险行业的发展前景是非常好的，并不是炒作，或者喊喊口号。期待，更多人工智能的技术突破~最后附上实用性较强的回答：买商业养老保险需要注意什么？香港保险和内地保险相比，香港保险的优势在哪？微信微医保多次赔付重疾险值得买吗？关于重疾投保方案，是否在年轻的时候买消费型保险，然后到某一年纪后转为返还型保险会更划算？支付宝的相互保和京东的互保哪个更好？父母50多岁，买什么保险比较合适？企业给员工买的保险为什么算是员工福利？如何看待蒋劲夫家暴一事?大型保险公司和小型保险公司的优缺点？请教下有哪种大病险,可以支持多次赔付的?国家医保局宣布17种抗癌药纳入医保商业保险还有用么？不惑之年，在一线城市，每年能攒下多少钱？健康很重要，对于家庭经济支柱32岁，年收入25W，支出10万，上有老下有小，选择怎样的保险比较合适？新手怎么处理汽车交通事故，防止被坑？中国人的保险意识是否比较差？原因是什么？保险有哪些黑幕和套路?平安福保险值得购买吗？哪些是车主该买的车险？高端医疗保险一年要多少钱？有中国医保存在有必要买重大疾病保险？买了返还型重疾险，可以再买消费型重疾吗？普通人买保险应该避开哪些坑？
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话题：﻿人工智能
回答：﻿随着AlphaGo对战号称新世代第一围棋高手的柯洁，三场大战落下帷幕，人类再次败给人工智能，面对AI（人工智能）我们也许有着更为深刻的理解。无论情愿与否，人类正在迈入以智能信息化为特征的第四次工业革命，人工智能也许在为我们开启一扇窥探未来的窗口。根据《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》系列报告我们可得知，目前，人工智能领域主要运用于7个方面，分别是个人助理、安全防护、医疗健康、电商零售、金融、教育、自驾领域，为何在这些是领域，应该从这三点来总结成因：1.相关专利过多。翻阅报告，人工智能申请专利细分领域Top5中，中美相关专利几乎都集中在机器人（电商销售等）、神经网络、图像识别、语音识别（个人助理、金融等）上。不同的是，中国人工智能专利Top5中另外还有个是计算机视觉（安防、自驾领域等），美国则是机器学习（金融等）。2.可选择领域的局限性。从以往案例来看，人工智能可选择的领域是有一定局限性的，如Google选择在自驾领域以及个人助理等。3.刚需应用场景。有潜在的应用场景，要有一个紧密的结合，人工智能领域跟学术关联性比较高，AI从科研出发，然后到技术，技术到再产品。其中，人工智能运用刚需场景，自驾领域名列前茅，许多发达国家已将智能驾驶纳入交通系统发展重点中，很多优秀的技术已经实现，汽车产品加快向智能和联网方向发展，汽车正从交通工具转变成大型移动智能终端。G-NetLink作为顶尖行车智能系统其中一员，将人工智能车机互联概念融会贯通，日益成熟的技术以及想法的不断创新，在未来，G-NetLink励志成为智能行车出行的“智慧容器”。目前，G-NetLink将4G网络、娱乐试听、智能互联、语音控制等多维度的因素考虑进来，结合无线流量自动导航功能，车主行车过程中不需看手机，只需通过语音指令，就可在车内实现操控自如，语音导航、搜索酒店饭店、提前了解路况天气；更是以人出发，加入更多娱乐互动功能，强大的多媒体伴听、G趣生活服务，多方面服务于车主，让人智能更多层面从车主需求出发，真正做到科技以人为本，人工智能正成为人类手、眼、脑的延伸，给我们生活带来无限智能与便利。看起来很厉害的样子对吧，有兴趣可以关注“gnetlink01”了解更多呦
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话题：﻿人工智能
回答：﻿简单来说：三部分1.更好地位人类服务智能产品，智能服务在未来肯定更好地为人服务，就比如现在的智能手环，可以用来了解心率和运动量。大火的applewatch，功能不局限在定位，而是与手机无线连接，作为通信工具。智能家电，通过软件与手机连接，直接实现远程控制。给大家带来便利的生活绝对是人工智能发展的重要方向。2.与人平等目前的人工智能可以帮助人类处理一些简单的事情，所以对于初级和重复性高的工作，它们能够轻松胜任，在未来，像服务行业的职位可能会被人工智能取代，比如：收银员等。但是也不用太杞人忧天，毕竟一个行业的兴起就会提供许多工作机会~~3.威胁人类发展人工智能，尤其是机器人的出现，引发了人类对人工智能和机器人伦理的思考。随着技术的发展，机器人也会变得更加复杂，家用机器人、伙伴机器人、性玩具、甚至军用机器人这些人造体逐步替代了传统的人机关系，智能可能会发生无法预测的事情，会不会跟人类一样有思维甚至超过人类的智慧，会不会对人类的发展有所危害。另外，人类过于依赖机器，会不会导致懒惰，学习，行动能力下降？？？这些都不得而知...纯手打，点个赞吧，有错请指正~
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话题：﻿人工智能
回答：﻿(本文主要从人工智能安防领域探讨人工智能的发展前景)为什么越来越多的企业都开始用人工智能安防？随着人工智能的快速发展，人工智能安防的市场规模也在逐步扩大。据禾思科技调查显示，2018年人工智能安防市场规模已达573亿元，政府已投入超过5000亿。预计2022年，安防行业市场规模将达到万亿级别。那么问题来了，为什么现在很多企业或政府单位都开始采用人工智能安防？01人工智能安防究竟是什么？人工智能安防，顾名思义，即人工智能+安防，以人工智能技术为核心，形成一系列产品和系统解决方案。主要基于计算机视觉算法、算力平台及大数据三要素构建而成，目前的应用分为三大类：其主要原理是利用基于人工智能的计算机视觉技术，赋予机器一双“慧眼”，使机器能够自行完成目标检测、目标分析、特征提取、物体识别及跟踪等功能。简而言之，就是让机器能够最大程度甚至完全替代安防人员，提高效率，减少人力成本。02人工智能安防能解决什么问题？传统安防存在的问题传统的安防技术往往以依赖人力为主，通常采用刷卡的方式进行识别，从而完成签到、考勤、门禁等人员管理。我接触过的某企业管理人员：在企业管理时，一旦面对大规模的人员，很难及时监控，如果识别效率低还会浪费很多时间，更不要说有的人会忘记带卡，甚至还有人代刷卡作弊。这些都给企业在人员管理上造成了巨大的问题，甚至还会严重降低企业的管理效率及生产效率。人工智能安防的5大优势人工智能背后体现的大数据、云计算、云储存等能力，在面对信息量巨大的安防行业上，拥有人力无法比拟的优势。主要可以表现在这5个方面：03人工智能安防最佳的解决方案我相信只有具备高效、便捷、不断进化的人工智能技术，才能解决企业在安防管理上日益增加的需求，并提升企业现代化，科技化的品牌形象。而这也说明了人工智能注定会春暖花开！从目前禾思科技已经为多家企业提供的人脸考勤、轮胎识别、试卷文字识别等人工智能计算机视觉的服务来看：基于人工智能的安防系统的设计，能够提高传统安保行业的安全性、高效性、直观性等，最为有效地杜绝人为因素带来的问题。所以从高效性、安全性、自动化和造价性等多方面综合考虑，人工智能技术已成为目前企业机构及政府进行安防管理的最佳解决方案。
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话题：﻿人工智能
回答：﻿这个问题好大，简单来说，给我感觉像是15年前的计算机（弱人工智能）行业的发展态势吧。因为对于它的研究的前沿性和综合度的高度要求，它不仅是其所涵盖领域的集大成者也同样要求并促动其涵盖领域的飞速发展。人工智能的发展肯定越来越受到重视，国内这几年的学术关注扶持力度也明显加大。但是，受重视不一定对人类的前景就好，这又涉及到一些对于人工智能威胁论的争辩。分所谓“地球主义者”和“宇宙注意者”。就业的话，强人工智能的研究者貌似只有被实验室和其他学校研究机构收留，工程方面多偏向工业机器人等领域发展领域的话，各种百科上都有，呵呵，太多了
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话题：﻿人工智能
回答：﻿提起AI就不能不说到吴军的《智能时代》，里面指出，人工智能技术在未来十年间将会影响我们生活的方方面面，我们的家居、娱乐、各种服务体验，将会发生颠覆性改变。而在今年2月份旧金山的RSA安全大会上，前谷歌CEO施密特也敢用自己的名誉做保证，未来五年内AI一定会成为科技界的头等大事。现实也的确如此，从今年开始，关于人工智能的讨论一直不竭，依托于人工智能技术的无人驾驶，智能医疗等新兴领域的热门报道几乎每天都能看到，甚至是智能是否能被赋予人类情感的议题也吸引了大批网友参与讨论。AI正在以一种不可逆转的趋势影响整个人类社会。但我们现在面对的现实是，人工智能如今仍属于弱人工智能，处在一个较为初级的阶段并且离强人工智能还有很多的一段路要走。套用马云对AlphaGo围棋胜利的观点：SoTMWhat？一个很马云式的有趣总结但也值得让人深思。了解当下人工智能现状和在社会中所处于的地位和能起到的作用，也就对未来AI会怎么样改变我们的生活有个大概的了解。将来随着人工智能技术的应用落地，人们的生活将会越发便利，但我们也要看到的是人工智能所带来的的挑战。就目前而言，最有挖掘价值的应该就是基于人工智能和语音交互的语音助手软件了，近两年的深度学习研究为语音识别带来了不少突破性进展，语音识别率有了很大的提升，根据收集的数据来看国内语音识别率最高为科大讯飞开发的灵犀语音助手，识别率已高达97%。当语音识别率这一大难题被解决后，只需等灵犀，siri这类的语音助手打通更多的生活场景变得更加实用，便捷，将会吸引更多的用户，而且敢说这种用户增长必将是呈现爆发式的。畅想下，如果当你的语音能直接控制汽车，直接指导你的学习甚至直接诊断身体的健康状况，真真正正的成为一个语音小管家。我想这对每个人都将产生无可抵挡的吸引力。
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话题：﻿人工智能
回答：﻿人工智能——新时代的金矿。我们的团队是不是世界之最，我吹了你也不一定相信，但这个世界上如果有十个会医疗癌症的医生肯定不会太多，然而，至今我还没有看到......--BenjaminLee/AIRobot5
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话题：﻿人工智能
回答：﻿经过与阿法狗一战，人类担考虑的不应该人工智能，而是人类自己啊；我们的未来_我们能预测多远以后的未来机器人崛起_机器人崛起机器人会抢走我们的工作吗？下面是狗溜人场景：机器人《BIBLE》ByAlphaGo
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话题：﻿人工智能
回答：﻿难道不是：人工智能方向研究生年薪50万，未出校门就被抢。
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话题：﻿人工智能
回答：﻿其实现在根本就没有人工智能，还是去拟合数据，找pattern，只是数据量大了，运算力高了，几十年前的一些算法又给翻了出来，在一些重复性或是规则性很强的任务上有了突破，造成了好像真有人工智能的假象，其实路还远着呢
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话题：﻿人工智能
回答：﻿AIC人工智能公共服务平台发展历史环球人工智能公共服务平台：是谷歌资本、环球人工智能产业基金共同发起的全方位的技术化与众需结合的人工智能网络平台，网站整合全球最优人工智能服务，全产业链资源，促进人工智能科技成果和资源的积累与转化，搭建展示、宣传和交流平台，打造优良的产业生态，加快推动人工智能产业健康快速发展。1986年在加拿大多伦多，团队初步产生研发构想，“提出反向传播”（backpropagation）的技术。通过推导人工神经网络的计算方式，反向传播可以纠正很多深度学习模型在训练时产生的计算错误；到1990年代中期，团队获得资助，得以进一步研究“人工神经网络”技术；1998年平台正式成立，只对内开放、研究；2000年人工智能项目开发团队团队正式落定；2003年环球人工智能产业基金成立；2006年环球人工智能公共服务平台面世，针对智能产业相关信息，服务，基金等进行融合；2012年研发出SSP有限异步模型2013年分布式机器学习系统发布2014年首次提出TrueNorth神经元芯片概念2015年图像分类、图像定位以及图像检测研发有了重大突破2016年人工智能硬件研发取得突破2017年致力研发机器人领域涉及强化学习、无监督学习、主动学习至2018年2月份，环球人工智能公共服务平台已经辐射到8个国家及地区。比特币引入的区块链技术，也得到平台的高度关注及研究。2018年2月AIC智能支付技术已在平台实现，并在全球推广，用于平台的全球支付及流通。
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话题：﻿人工智能
回答：﻿elonmusk每次都说现在AI太恐怖，看样子不太像假话。。。
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话题：﻿人工智能
回答：﻿前途是光明的，道路是曲折的
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话题：﻿人工智能
回答：﻿强人工智能可能是人类最后一次技术突破。然后进入大同时代。所有人的所有需求都被满足。人类文明消亡在无限的享受中。有一种怀疑就是，所有的文明在发展出星际移民之前就因为实现了大同而最终消亡。
问题：﻿人工智能现在的发展前景如何？ NA
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回答：﻿哈，总算从箱子里翻出这本书来了！这本书有讲到人工智能。作者认为：相比人们的构想，现在的人工智能，实际上还处于很初级的阶段。各政府和公司如此看重，主要还是因为所谓大数据在商业和安全领域的巨大价值——别指望组织的目光真有那么长远。但人工智能一定会受到制约。杀手机器人，甚至无人汽车，这类需要依赖人工智能决策的设备，某种程度上就是机器人了。但是，它们一定能总是做出“正确”的决策吗？霍金、盖茨、马斯克三个智力超常的精英都对人工智能的未来表示忧虑。可以想象，人工智能的开和利用，在未来某一标志性事件之后，一定会受到大力制约。比如它的某个正确决策偏偏违背了人类道德。但在那之前，人类会一直在这条路上狂奔。毕竟它的前景——美好的部分——太诱人了。人工智能，可能是人类史上最伟大的进步，也可能是最后的进步。人工智能现在的情况，在商业上，最大放异彩的，当然是已经相当成熟的智能推送，也就是所谓大数据。往深里说，可以从云巨头手里购买用户的数据、信息，进行更精准的分析，从而达成更精准的推送。至于另一个方向，就是所谓“物联网”了。把所有设备都接入云端，作茧自缚玩儿。再大就说不清了……总之，前景好的一塌糊！尤其对大数据的应用，会玩的话，一个程序员加一个销售就可以出去创业了。或者一个对大数据有点了解的销售，也可以自己创业，有客户的话，业务外包呗！
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回答：﻿人工智能领域现在需要一个可以被证明的坚实的数学基础，相关方面可以参考http://mp.weixin.qq.com/s/AWrJ07Xv6schuflTlUk2AQ
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回答：﻿
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回答：﻿最近看到googleI/O2018发布的duplex，我觉的这个机器人的口语和听力比我好。我很难过。谷歌Duplex_腾讯视频​v.qq.com第一个电话googleduplex帮助主人打给理发店。理发店的妹子语速中等偏快，逻辑清晰，duplex完全可以胜任这种情况。牛逼的是第二个电话。饭店接电话的服务人员应该是非英语母语。所以语法和逻辑上出现了混乱。但是！！！duplex处理起来依然没有问题！而且我第一次看的时候不太认真，没有看开头，以为接电话的才是Google的duplex，并且到最后也没有发现其实打电话的才是duplex。这就有点恐怖了。希望题主和其他看客可以从这个例子中可以得到一些启发。我个人感觉，人工智能的时代已经在我们觉得还离我们很远的时候开始了。
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回答：﻿这事我觉得不能靠感性认识，我们看图说话吧：这是StackOverflow的问题数目趋势，作为和传统行业的对比，我放了flask，spring和django作为后端的代表，放了angularjs作为前端主流框架的达标。可以看到tensorflow等机器学习主流科技都是明显的上升趋势。我觉得大家学技术，大部分无非要么是为了工作中用，要么是为了找个好工作，这两者要学好都需要StackOverflow。所以这个趋势可以大体代表广大从业者的热情，也可以侧面反映市场的热度。那么求职市场如何呢？可以看到，机器学习岗和传统的后端前端比起来都差不太多了。其他如glassdoor和linkedin上的数据也差不多。现在linkedin上AI的职位有一万五千个，blockchain五千个，softwareengineer有二十万个，NLP有五千个，docker有两万个。可见机器学习基本是被业界背书已经没有什么风险的东西。所以，前景是光明的。
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回答：﻿10年之内，人工智能就将会取代大部分人类的工作。然而很少有大众意识到这一点。不信可以问问身边的同学同事对人工智能的了解程度。
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回答：﻿虽然现在的人工智能还处于人工智障的阶段，但是总的趋势还是越来越好了。
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回答：﻿今天在微信朋友圈看到@李开复老师的一篇文章，感觉非常棒，推荐给各位:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MzMwNTQ2MA==&mid=2247483677&idx=1&sn=a2a72856823d7fdd55a5a3af7aac4351&scene=2&srcid=0625lqtXnsAHzxpbE0a2Vq04&from=timeline&isappinstalled=0#wechat_redirect里面有几句感觉非常中肯:1.替代简单重复劳动，创造商业价值！(人的创造力目前是无法替代的，但简单的可以)。2.要聪明的找到容错的用户界面(这句最经典)。3.让用户提供自然的大数据(通过娱乐app收集更多原始数据)。4.关注局限领域(找到合适的垂直领域)。
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回答：﻿只能说人工智能现在处于初级阶段,就像当初的工业革命,电器革命一样,都是会对整个社会产生巨大的影响的,所以前景是很光明的.最近看了了一些公_众_号,对了解人工智能的发展很有帮助,有一个叫"数学与人工智能前沿"的很不错,可以关注一下
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回答：﻿人工智能目前并不存在。如果强行说有，那么这个世界正处于并将长期处于人工智能初级阶段。
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回答：﻿只能说是在不断进步
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回答：﻿在使用bing和google搜索自己名字或者我做的一个小网站时，发现自己曾经在网络隐瞒的信息全暴露出来了，所有的信息都真实准确的指向了我，曾经工作过的公司，匿名编辑的网页，各种有名或匿名的信息都被翻出来了。我不知道它是怎么计算出来的，也许这就是人工智能吧
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回答：﻿人类是物种进化中的一个变数，无处不在的自然平衡在这里不见了，单一生物全面超越全体，统治整个生态。从这个意义来讲，人工智能“奇点”可能是更大的一种平衡，奇点不可阻挡，碳基生命到硅基生命的进化也就无法避免。Anewleaseoflife
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回答：﻿未来的人工智能发展的空间超出想象，KevinKelly在Wired杂志上面2014年就预测starup的未来公式是TakeXandaddAI。“Thebusinessplansofthenext10,000startupsareeasytoforecast:TakeXandaddAI.Thisisabigdeal,andnowit’shere.” — KevinKelly未来一切服务和AI融合在一起，将会是一个颠覆的世界。F8上出现的Conversationalbots就是AI的一种应用，在mesager的应用上。AI其实是模拟人的各种能力，然后出现特殊领域的应用）识别图像（计算机视觉：Google图片搜索；人脸识别技术；ToyotaInvests$1BillioninAIandRobots,WillOpenR&DLabinSiliconValley）读懂肢体语言（计算机手势控制：TED第六感：PattieMaes+PranavMistry:MeettheSixthSenseinteraction）语言听说能力（语音识别）AmazonEcho：如何评价AmazonEcho？-人工智能；情感感知能力（情景感知能力：参照美国科幻爱情片她（美国2013年斯派克·琼斯执导电影））其实现在目前投资的领域在AI上面，欢迎关于VR趋势的人一起讨论！
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回答：﻿上面很多大牛都从特别专业的角度给与了不同视角的看法。我就是插科打诨从个人看到的来说，我感受到了人工智能正如一个青春期的少男，身体里满满的荷尔蒙正要喷薄而出。为何这么说，一个新事物的真正爆发总是伴随漫长的科研准备，社会历史生产力的自然推动，概念的炒作，欲望的需求，好奇心的驱动，市场的巨大空白等轰动爆发。人工智能吗，提出多久了，很久来了吧，科研准备已经很长时间了吧。社会生产力的推动已经从原始社会到封建社会到现在的互联网社会。具备了自然条件。概念的炒作，如果说这两年人工智能的炒作还不够火，总理2017年的两会首次发言大力推动人工智能发展算是推向高潮了吧。欲望的需求是现代人越来越懒了，能用机器做的就不愿意手动，比如做家务有扫地机器人和拖地机器人，开车有无人驾驶等等。说白了人类的懒惰是科技发展的一大推动力。好奇心的驱动这更不用说了，你去百度，贴吧，甚至纸糊，搜人工智能，太多“人工智能会让哪些工作消失”“机器人会取代人类么”“机器人会有情感么”。。。。这类问题太多了，所以其实人类也是抱有很大的好奇心。而这好奇心会推动人去研究所预想的到底会不会发生。市场的巨大空白那是很多很多懒人啊，包括我这个大懒虫，太需要更智能的人工智能产品带给我飞一般的感觉，带我装逼带我飞。你说，人工智能会如何，要我说，就像雄安新区是中国继深圳，浦东新区来第三个新区。人工智能就是继工业革命后的又一次科技革命。
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回答：﻿互联网现在已经发展稳定，人才趋于饱和，需要的研发、测试什么的技术也已经成熟，基本没有继续进一步发展下去的空间。想要进一步的发展，必须要和机器学习、人工智能这些知识结合到一起，用这些知识使得机器智能化，这才更满足人们的需求。但是现在人工智能的发展还处于前期阶段，技术还处于探索阶段，所以需要大量的人才，因此未来从事该行业的人就业前景应该很好。可以预计，未来人工智能发展应该很好，应该等不了多久了，用不了10年，5到10年之内人工智能必然有很大的进步，其成品逐渐的成为生活用品一部分。
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回答：﻿外行来骚说几句吧看了这么多大佬的回答看懂和看不懂一半一半吧小女子在这里说一说个人感受个人觉得人工智能发展前景广阔但是目前尚且在初级阶段不可否认各大互联网公司在人工智能方面的投入都相当巨大各种大佬也经常出来演讲交流但是人工智能这次词说多了也就成了一个概念大一新生想学的行业大佬投资的国民期待的也都是这个概念但是实际呢？对于国民生活的具体改善呢具体的变现能力呢我可以列举的很少手机app的语音识别功能人脸识别功能家居的智能一体化[主要是手机操控家里的各种家电扫地机器人等等]这些勉强算上吧但是就一个外行人来说这些并不是我想象中的人工智能就好比我同学主修的脑端开发高级的脑端开发是能够让人脑控制外界事物比如我带一个头盔我用意念就可以实现智能家居一体化不需要借助外物比如手机到达那个地步当然可以极大的改善和方便人类生活但是他们现在能做的仅仅是让通过一定训练的样本通过头盔的传感让电脑上的箭头向左或者向右在我看来人工智能也就和上述情况差不多想象的确是美好的但是要走的路很漫长不管是数据算法现在所谓的人工智能在我看来并没有跳脱第三次工业革命的限制其发展程度并不足以被称为第四次工业革命ps.常常可以看到对人工智能时代到来非常焦虑的人们我觉得完全没有必要每一次工业革命都是对人类生活质量的极大改善不可否认时代的巨变会淘汰很多不再必要工作但是也会创造出无数的新工作与其购买焦虑不如享受时代红利如果有机会我宁愿出生在一百年后
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回答：﻿谢邀。关于发展进程，北冥乘海生老师已经说得很细了，那么我就结合现实生活来说明人工智能的应用，让大家也更多的了解一下。先引入两个概念，关于人工智能在学术界的分类：1、弱人工智能：不具备完全智慧，但能完成某一特定任务的人工智能。2、强人工智能：具有完全人类思考能力和情感的人工智能；【弱人工智能就在你身边】说到人工智能，第一反应可能是电影里面的机器人，能说能动能跟人类交流。而现实呢，自然是没有这样的善解人意的人工智能机器人。但宽泛意义上的人工智能（即弱人工智能），早已在服务在大家生活的方方面面了，已经开始为社会创造价值。比如语音助手，在手机、音响、车里甚至你的手表上。最常见的“HiSiri，帮我查查明天上海的天气”。这里面涉及到了机器如何听懂、理解人类的意图，并且在互联网上找到合适的数据进行回复。这个其实是最接近大家普遍认知里面人工智能的模样，无奈要让机器理解人类的自然语言，还是路漫漫，特别是人类隐藏在语言里面的情感、隐喻。所以，自然语言处理的一直被视为人类征服人工智能的珠穆拉玛峰。我的回答主页里面也有很多关于自然语言处理（NLP）的相关回答，有兴趣可以点击进入查看哦。相比于理解自然语言，计算机视觉发展的就顺利的多，它教计算机能“看懂”一些人类交给他们的事物。比如最常见的出行环境中，停车场的牌照识别。以前得雇一个老大爷天天守在门口抄牌子，现在一个摄像头可以搞定所有的事情。在购物场景中，如Amazon的无人超市，能够通过人脸识别知道你是不是来过、以前有没有购物过，给你推荐更好的体验。在家庭生活场景中，每年的CES我们都会看到全球智能家居厂商发布的硬核产品。今年科沃斯发布了第一款基于视觉技术的扫地机器人DG70，它可以识别家里的鞋子、袜子、垃圾桶、充电线，当然除了用到视觉系统之外，还需要机身上各种各样的传感器信息融合处理，才能实现在清扫复杂家居环境时合理避障。而除了这些身边“有形”的能看能听的人工智能，帮助人类做决策、做预测，也是人工智能的强项。比如在网购场景下，能够根据你以前的购物习惯，“猜测”你可能喜欢购买这个。比如刷抖音的时候，机器会学习你的喜好，推荐越来越符合你胃口的视频。在金融领域，预测未来几天的股市、预测某个地区的房价走势，这都是已经实实在在的真实场景。现代人工智能本质上，是基于数理统计的机器学习系统（也有基于规则的非统计化人工智能系统，这里不详述）。这样的弱人工智能系统，能够在特定的任务上，在已有的数据集上进行学习，同时能够在今后没见过的场景预测上，获得比较好的结果。对于一些重复性的劳动，人工智能可以极大的降低人工成本的同时，提高效率和质量。【弱人工智能的工业化】而且随着深度学习算法和数据的发展，人工智能系统也越来越简单和模块化。越来越多的企业，开始构建符合自己业务需求的人工智能系统。对于工业界的人工智能项目，一般都不重复造轮子：不会去从零开始写一套机器学习的算法，而往往选择采用一些已有的算法库和算法框架。以前，我们可能会选用已有的SVM,MaxEnt,HMM,CRF算法，来解决不同的机器学习问题。现在随着深度学习的流行（Tensorflow,PyTorch等等），一套神经网络框架就可以解决几乎所有机器学习问题，进一步降低了机器学习任务的学习以及开发难度。但即便如此，机器学习仍然有很高的学习门槛：需要有很好的数学、统计、线性代数的基础，熟悉相应的机器学习算法原理，有很好的算法建模能力、工程开发调试能力、以及模型调参经验。所以对于很多企业来说，不具有这样能力的开发团队。工业界对于这样的痛点，解决方案是标准化机器学习算法模块。同时，工业界人工智能厂商，相比于对机器学习模型在数学上的深入研究，更感兴趣的是如何解决实际问题。上面提到的科沃斯刚发布的DG70，只给你一个“眼睛”和有限个传感器，但却要求其可以识别日常家居物品：比如前方遇到的障碍物是拖鞋还是很重的家具脚，可不可以推过去？如果遇到了衣服、抹布这种奇形怪状的软布，机器还需要准确识别出来以避免缠绕。让扫地机器人完成图像识别大致会经过几个步骤：定义问题：就像刚刚说的，根据扫地机器人的使用场景，就需要识别家居场景里面可能遇到的所有障碍物：家具、桌角、抹布、拖鞋等等。有了这些类别定义，我们才可以训练一个多分类模型，针对扫地机器人眼前看到的物体进行分类，并且采取相应的规避动作。对于很多不了解机器学习的同学来说，能够理解到这一步其实已经是巨大的认知突破了。因为机器智能无法像人类一样去学习，去自我进化，去举一反三。当前阶段的机器智能，永远只能忠实执行人类交给他的任务。收集数据&训练模型：接下来会去接着去收集数据，并且标注数据。现在的深度神经网络动不动就是几百万个参数，具有非常强大的表达能力。因此需要大量的数据，而且是标注数据。所谓的标注数据，就是在收集了有关图片，需要人工标注员，一个个去判断这些图片是否属于上面已定义类别中的某一个。在工业界这个的成本非常昂贵，一个任务一年可能要花费几百万美金，仅仅是去为了做数据标注。有了高质量的标注数据，才有可能驱动深度神经网络去拟合真实世界问题。本地实现：还有一个很有意思的技术亮点，这个在其他AI产品上不是很常见：这么复杂的人工智能运算，据介绍都是在机器上本地运行的。一方面保护用户隐私，不能将用户数据上传到云端；另一方面，扫地是一个动态过程，很多运算对时效性要求非常高，如果过于依赖网络，稍有延迟可能一不小心就装到墙壁了。所以，扫地机器人虽小，但其中的涉及的技术领域堪比自动驾驶。而对于自动驾驶汽车来说，对于信号收集过程，也跟上面差不多。不过为了保证信号精确程度，现代的自动驾驶汽车，除了图像视觉信号之外，车身会配备更多的传感器，精确感知周围环境。【强人工智能离我们有多远？】说完了弱人工智能，我们来想象下未来的人工智能。这里必须要提到一部绕不过的美剧《西部世界》。在《西部世界》中，机器人接待员自我意识的逐步觉醒，让接待员们对人类产生了反抗甚至仇恨的情绪。这也是科幻小说家等诸多名人提醒大家警惕人工智能的场景之一。但从上所述，大家可以看到，连简单的“识别拖鞋”，都需要经过上面这么复杂的过程。那么如果我们要打造一个西部世界里面那样的强人工智能机器人，又需要多少工作量呢？估计最简单的在复杂环境中自动行走都做不到，更别说能够产生类人情感，甚至对人类产生仇恨、报复等心理。【结语】人工智能领域有一大帮顶尖的科学家奋战在算法模型研究第一线，也有一大批厂商，在努力推广、标准化机器学习算法，降低人工智能算法的开发成本，让各行各业的企业能够更加专注于上层业务逻辑，使用已有的人工智能算法来搭建造福社会的AI产品。几十年前，各种计算机厂家构建的生态系统，迎来了蓬勃的信息化革命。现在迎来的人工智能革命，同样出现了越来越多的人工智能基础提供商，他们也会逐渐形成一个更成熟的人工智能生态，造福其他厂商，造福社会。
问题：﻿人工智能现在的发展前景如何？ NA
话题：﻿人工智能
回答：﻿对于这个问题，我主要从两个方面做以分析：人工智能的现在人工智能的未来时至今日，人工智能的发展已经突破了一定的“阈值”。与前几次的热潮相比，这一次的人工智能来的更“实在”，这种"实在”体现在不同垂直领域的性能提升、效率优化。计算机视觉、语音识别、自然语言处理的准确率都已不再停留在“过家家”的水平，应用场景也不再只是一个新奇的“玩具”，而是逐渐在真实的商业世界中扮演起重要的支持角色。语音处理一个完整的语音处理系统，包括前段的信号处理、中间的语音语义处理和对话处理（更多涉及自然语言处理），以及后期的语音合成。总体来说，随着语音技术的快速发展，之前的限定条件正在不断减少：包括从小词汇量到大词汇量再到超大词汇量：从限定语境到弹性语境再到任意语境：从安静环境到近场环境再到远场嘈杂环境；从朗读环境到口语环境再到任意对话环境；从单语种到多语种再到多语种混杂，这种语音处理提出了更高的要求。语音前段处理涵盖几个模块:说话人声检测：有效地检测说话人生开始和结束时刻，区分说话人声与背景；回声消除：当音箱在播放音乐时，为了不暂停音乐而进行有效的语音识别，需要消除来自扬声器的音乐干扰；唤醒词识别：人类与机器交流的触发方式，就像日常生活中需要与其他人说话时，你会先喊一声哪个人的名字；麦克风阵列处理：对声源进行定位，增强说话人方向的信号、抑制其他方向的噪音信号；语音增强：对说话人语音区域进一步增强、环境噪音区域进一步抑制，有效降低远场语音的衰退。除了手持设备是近场交互外，其他许多场景——车载、智能家居等——都是远场环境。在远场环境下，声音传达到麦克风时会衰减得非常厉害，导致一些在近场环境下不值一提的问题被显著放大。这就需要前端处理技术能够克服噪音、混响、回声等问题，较好地实现远场拾音；同时，也需要更多远场环境下的训练数据，持续对模型进行优化，提升效率。语音识别的过程需要经历特征提取、模型自适应、声学模型、语言模型、动态解码等多个过程。除了前面提到的远场识别问题之外,还有许多前言研究集中于解决“鸡尾酒会问题”。鸡尾酒会问题显示的是人类的一种听觉能力，能在多人场景的语音/噪声混合中，追踪并识别至少一个声音，在嘈杂环境下也不会影响正常交流。这种能力体现在两种场景下：一是人们将注意力集中在某个声音上时，比如在鸡尾酒会上与朋友交谈时，即使周围环境非常嘈杂、音量甚至超过了朋友的声音，我们依然能够听到朋友说的内容；二是人们的听觉器官突然受到某个刺激的时候，比如远处突然有人喊了自己的名字，或者在非母语环境下突然听到母语的时候，即使声音出现在远处音量很小，我们的耳朵也能立刻捕捉到。而机器就缺乏这种能力，虽然当前的语音技术在识别一个人所讲的内容时能够体现出较高的精度，当说话人数为两人或两人以上时，识别精度就会大打折扣。如果用技术的语言来描述，问题的本质其实是给定多人混合语音信号，一个简单的任务是如何从中分离出特定说话人的信号和其他噪音，而复杂的任务是如何从中分离出同时说话的每个人的独立语音信号。在这些任务上，研究者已经提出了一些方案，但还需要更多训练数据的积累、训练过程的打磨，逐渐取得突破，最终解决"鸡尾酒会问题"。考虑到语义识别和对话管理环节更多是属于自然语言处理（nlp）的范畴，剩下的就是语音合成环节。语音合成的几个步骤包括：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。基于现有技术合成的语音在清晰度和可懂度上已经达到了较好的水平，但机器口音还是比较明显。目前的几个研究方向包括:如何使合成语音听起来更自然；如何使合成语音的表现力更丰富；如何实现自然流畅的多语言混合合成。只有在这些方向上有所突破，才能使合成的语音真正与人类声音无异。可以看到，在一些限制条件下，机器确实能具备一定的“听说”能力。因此，在一些具体的场景下，比如语音搜索、语音翻译、机器朗读等，确实有用武之地。但真正做到像正常人类一样，与其他人流畅沟通、自由交流，还有待时日。未完~待续~
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回答：﻿作为把握当今中国政治、经济脉络的重要窗口和政治盛事，每年的全国“两会”自然备受瞩目。而作为中国社会经济发展的重要推动力，高科技行业的相关“两会”议题无疑也和国计民生有着莫大的关系，尤其是在如今移动互联网已经渗入到普通百姓的生活之中的情况下，科技界大佬们在“两会”上的建言更加成为了我们洞悉未来行业发展动态的重要风向标。那么，在今年的两会盛事中，科技行业又有哪些新趋势值得我们格外关注呢？作为在科技领域中中国已经走在世界前列的领域，人工智能一直是科技业界近几年的热点话题。3月5日，国务院总理李克强在政府工作报告中提到，加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。值得指出的是，这可是“人工智能”首度被列入政府工作报告，其重要性可见一斑。也正是因此，作为人工智能产业发展的最积极推动者——百度CEO李彦宏在今年的“两会”上带来了三个提案，基本上都和人工智能有关。在他看来，人工智能如今已经进入了实际应用的阶段，而利用人工智能技术，不少原本难以解决的社会问题都会带来改变。李彦宏认为，首先可以利用人工智能技术来解决儿童走失的问题。“很小的时候就走失的孩子，再进入公众视线可能已经上小学了，这种情况下通过人工智能比对，就可能比以前更高效地找到走失的儿童。我觉得这个技术可以应用到公安机关等相关的部门。”此外，李彦宏的提案还建议，使用人工智能技术调整交通信号灯。“我们做了一些实验，也是根据机器学习，最后给交管局提了建议，说这个方向的红绿灯应该怎样，那个方向的红绿灯应该怎样，做了之后，平均的等待时间明显减少了。但是，我这个提案不是说简单批量地处理一下、根据统计结果重新设置红绿灯时间，而是实时识别现场的交通状况。这个也涉及到百度过去几年的一项技术，就是识别汽车。我们做自动驾驶，需要用机器的方法识别周边哪儿有汽车、它的速度多少。现在这个技术我们在全球的比赛当中已经是第一位，准确率达90%多。达到这个准确率，就可以实时根据车辆的多少来调整红绿灯的等待时间。”李彦宏表示，人工智能和各个行业的结合可以更加深入广泛。“从政府的角度来讲，我是希望各大部委都能根据他们所管理的行业、制定相应的产业政策，来鼓励这个行业和人工智能技术进行结合。像刚才讲的交通，怎样才能出台一些政策允许无人车上路。像制造业，过去中国制造还是靠成本优势在做，未来要靠智能，要靠人工智能技术与制造业的结合来做相应的事情，在这方面需要制定相关的标准和鼓励政策。”对于人工智能的产业化想象空间，其实不仅技术出身的李彦宏格外看好，各方的资本力量也同样情有独钟。据VentureScanner统计，截至2016年11月，全球范围内跨越13个种类，总计1485家人工智能公司总融资金额高达89亿美元。今年1月13日，毕马威更是发布报告称，人工智能和认知学习将会改变人们生活的各个方面。鉴于此，预计风投对各个行业相关领域的投资，将在可见的未来成为主要趋势。对此，清华大学计算机系教授邓志东分析称，目前人工智能产业的关注度高涨主要得益于自2012年以来各产业界对于人工智能的高强度持续投入，这些投入在2016年产生了一大批人工智能标志性成果，如谷歌（微博）的AlphaGo和Master，从而吸引了政策关注。新智元创始人、CEO杨静则表示，2017年人工智能将从实验室走出来，和产业结合更加密切，出现“渗透360行”的现象。
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回答：﻿人工智能引领未来中国的人工智能(AI)和认知计算技术发展迅猛，很快将成为这一领域的全球领导者。短短几年内，中国对人工智能的投资大幅增长；预计到2030年，将有望突破1万亿元。1.中国在深度学习领域出版的学术研究论文篇数已超越美国。2.此外，2010至2014年间，中国在人工智能领域取得的应用专利增至8,410项，相较于前五年（2005至2009年）增幅高达186%。3.中国共申请了15,745项人工智能专利，位居全球第二。更重要的是，在巨额投资的推动下，人们纷纷做出人工智能投资，借此最大限度地加强经济影响和促进经济发展。在本项调研中，我们对中国地区来自18个行业的485名高管进行了访谈，汲取总结了他们的独到见解，描绘了实用发展蓝图，推动实现人工智能引领的认知未来。摘要人工智能将使经济形势和各行各业实现根本性转变。与过去很多其他类似的颠覆性技术一样，尽管人们对于人工智能及相关技术的最终效应期望甚高，但最终有些企业会借势而起，而有些企业则走向没落。为确保利用人工智能实现发展，广大中国企业及其他经济利益相关方纷纷投入巨资来发展一系列技术，成果丰硕，业绩惊人。根据中国政府推出的国家计划，2020年，中国核心人工智能产业规模将增至1,500亿元，2025年增至4,000亿元，2030年更是有望突破万亿大关。过去的三年里，IBM商业价值研究院携手经济学人智库、牛津经济研究院及其他一些机构开展研究，共同探索人工智能或认知计算的自然、经济和商业影响。在本项中国地区研究中，我们征询了485名中国首席体验官、政府单位领导和教育机构负责人的意见。其间，还对一组特定商业领袖群体进行了访谈，我们称之为“认知创新者”，这一群组在很多人工智能相关指标方面得分较高，我们综合审视了他们的与众不同之处。我们从职能层面深入分析了认知技术对于企业的影响，同时，根据中国企业领导者的具体态度，以及他们认为人工智能将会对自身企业和中国整体经济局势的最重大影响，确定了职能部门在人工智能投资方面的优先顺序。我们采用两步走方法：首先，从可能的投资回报率或价值创造角度，对应优先投资人工智能的一系列职能领域进行排序，或者说划分优先顺序（此排序根据我们采访的中国首席执行官(CEO)观点得出）；然后，按照相关领域领导者的观点分别对每一个职能领域的特定活动进行排序。例如，根据首席财务官的观点对财务职能领域的活动进行排序，根据首席人力资源官的观点对人力资源职能领域的活动进行排序，诸如此类。在2017年进行的快速开展认知创新6和加速企业重塑两项研究中，我们分别就认知创新者全球趋势和全球职能领域优先顺序开展讨论。什么是人工智能？为何如此重要？人工智能或认知计算是集理解、推理、学习和互动能力于一体的新一代信息系统，这些系统不断积累知识，学习和了解自然语言。与传统可编程系统相比，人工智能可以与人类进行更自然的互动。特定的人工智能技术（例如机器学习、深度学习和自然语言处理）可以与强化的预测性分析和描述性分析相结合，并通过机器人技术及其他形式的自动化技术获得补充。因此，人工智能或认知计算可以推动实现全新形式的客户互动、战略性创新和业务转型（见图1）。原文链接：IBM商业价值研究院：认知中国，描绘中国人工智能发展蓝图(24页)(附免费下载链接)_今日报告-三个皮匠咨询文库-投资/创业/营销/运营/企划/管理方案文档分享平台中国的认知创新者我们在首页曾指出，为了更有效地理解特定态度和行动，尽可能发挥人工智能投资效益，我们确定了一小部分在认知技术采用方面表现出众的受访者。特别是，他们在五个特定方面获得最高评分：1.对认知技术及其理念的熟悉程度2.创新领导力3.关于认知能力对自身组织的重要意义的认识4.行业对采用认知计算的意愿5.能够通过行动表明他们已经开始认知之旅这组认知创新者规模相对较小，大约占受访高管的10%。相较于其他竞争对手，他们堪称高绩效典范，占比小但绩效极为出众。换言之，从收入增长和运营效率的角度而言，33%的中国认知创新者成功赶超竞争对手，而在所有其他中国受访者中，业绩出众者则仅占10%。中国的认知创新者几乎一致认为，亟需对员工角色和技能做出重大调整。事实上，为了采用认知计算技术，他们已经开始培养所需的大量技能。正因如此，认知创新者通常能够从结构化数据和非结构化数据挖掘出重要价值（见图2）。中国认知创新者主要将认知技术视为业务发展推动力量，他们将客户保留率、收入增长以及客户满意度视为采用认知技术的主要理由；他们将认知能力视为推动产生新收入和显著改善客户体验的核心要素（见图3）。打造认知型企业人工智能或认知技术的整体影响远远超过各部分之和。人工智能和认知计算将促进业务职能部门转型，推动企业实现快速发展。为了探究这一影响，我们根据调研结果将企业分为13个主要职能部门，分属前端、中端和后端部门（见图4）。中国高管眼中的企业内部认知技术投资优先领域全球受访高管普遍预计，认知计划将会带来15%的投资回报。与此同时，据最新IDC支出指南显示，到2019年，全球认知平台支出将从2016年的30亿美元大幅攀升至310亿美元。不过，为进一步具体剖析人工智能投资情况，我们根据首席执行官设定的认知投资最高预期回报或者其他某种战略原则，按照他们在应用认知或人工智能技术方面确立的部门优先级，对整个企业中的职能部门进行排序。在第二层分析中，为了在职能部门内部确定投资优先级，我们根据负责各项独立职能的高管提供的数据对职能活动进行排序，例如首席风险官为风险与合规职能排定的人工智能投资优先级，诸如此类。在对整个企业进行优先排序时，中国高管将产品开发部门放在首位。有趣的是，在全球性同类调研的中国区域部分，受访者却将产品开发部门排在最后。受访中国高管将制造部门、风险部门和财务部门分列第二至四位（见图5）。
问题：﻿人工智能现在的发展前景如何？ NA
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回答：﻿就目前情况来看，人工智能已经涉及到了人们日常的生活，比如：外卖、快递等行业。听说人工智能都已经“下海”了？在这个物质得到极大满足地时代，人们开始追求精神层面的享受。据一项来自芬兰赫尔辛基大学的研究报告显示：无论是已婚还是未婚的男人和女人，他们都更愿意为性爱机器人买单。于是乎，人工智能技术和性爱机器人正式“勾搭”在一起，这是道德的沦丧还是精神的扭曲？皮卡皮表示：都是钱多惹的祸！如果不需要，可以留给需要钱的穷人，比如我...AI不光能下海，也能禁黄！一个不愿意透露姓名的“AI唐马儒先生”，肩负起了网络鉴黄师的角色，专门在网路上处理各种违规的图片。至于是哪种图片，相信各位心里都有点逼数。另外，人工智能也已经进军物流配送行业。别看我们现在吃的外卖还是外卖小哥骑着小电驴送过来的，其实美团已经开启无人配送了！美团小蚂哥，无人配送车去年美团推出了无人配送机器人小蚂哥，为其外卖配送最后一公里助力。就是这个拥有深黄色外观的机器人，它可以每天在城市中奔跑20公里，配送1000单的外卖。拥有AI技术加持的小蚂哥，可以完美的实现自动驾驶、躲避障碍物、规划路线、智能通知取货等功能，可以自主完成外卖配送。想想每天点的外卖，有多少好吃的东西是败给了昂贵的配送费。如果小蚂哥真的能够全国推广使用，配送费可以省下多少，广大吃货的春天还会远吗？大势所趋的AIx物流AI+物流已经是大势所趋，从概念到落地，其实已经在走向下一个爆发点了，只是我们了解的不多而已。京东无人配送车比如京东也出了一款可以自主送货的无人配送车。可以为自家的快递实现同城配送服务。拥有自动驾驶技术，雷达和传感器的双重扫描下，行驶在路上非常的安全。可以做到自己等红绿灯能很好的规避行人以及自己停靠在配送地点，等待下一次的配送任务。车子的体型大概和小三轮车差不多，一次可以配送30多个快递。速度并不快，15km/h的速度大概和骑自行车差不多。可能有人会担心，会不会被碰瓷的人盯上呢？皮卡皮觉得担心貌似有些多余呢。京东无人配送车安装有摄像头，360度无死角的将画面实时传送回监控室。即使遇上了碰瓷的人，手里也有证据，丝毫不慌。快递分拣机器人快递行业除了京东的无人配送车之外，还有一种机器人扮演着非常重要的角色。就是下面这种长的像扫地机器人的机器人。它其实是潜藏在快递行业的分拣机器人。想想我们在每个购物狂欢节剁下的手，快递公司每天需要处理多少个快递？如果都靠人力去分拣，不仅效率提不上来，而且还能累死人。所以，像菜鸟裹裹、申通这样的快递公司，就用上了这种分拣机器人。它们就像蚂蚁中的工蚁一样，行驶在工作车间里，日夜不停地分拣快递。彼此之间不会发生撞车事故，懂得“礼让”，每个机器人就好像遵守着特定的交通法规一样。没电了还能自己找到充电的地方，自己给自己充电。所以，不得不感叹人工智能技术的牛逼！外卖有无人配送机器人，快递有分拣员机器人、无人配送车，让人工智能再发展几年，这些是不是都可以统统交给机器人了呢？而且貌似无人配送将会是未来物流行业发展的最终结果！京东也已经在疯狂试验无人机送快递的项目了！之前的饿了么也出动了无人机送外卖的项目。皮卡皮默默地想了想，写作这个行业，失业貌似已经成为了必然，到时候我要去哪座天桥底下要饭呢？改变生活不靠演技，靠科技！不信你扫码试试？？？
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回答：﻿抛出的问题比较大，人工智能也要看是在哪方面的发展了，如果就拿当下比较火爆的智能家居来说的话，人才需求还是比较紧俏的。智能家居发展迅猛，人才需求在即面对如此广阔的市场前景，安防、通信、消费电子、传统家电等各行业的厂商都对这一新兴业务跃跃欲试。这些企业要在众多竞争对手中取得优势分得蛋糕，既要资金实力，还要各类人才，其中技术型人才尤为重要，如此才有可能抢占到场先机。任何企业的成功都离不开人才的支撑，人才的重要性已经在智能家居行业形成共识。但是智能家居属于新型产业，在高校理论没有成为主流，同时也没有形成专业的学科和体系，缺少有总体规划的整合人才。一方面企业迫切需要专业人才，另一方面，高校稀缺这种人才，在此背景下，许多企业开始主动出击，争先与高校建立合作培养人才，目前已不少企业与高校达成了合作。可见企业若想在竞争中占得上风，必须投下重金博揽人才。业内人士纷纷抱怨，人才缺失已成为现阶段阻碍智能家居普及和深入的瓶颈之一。其实不仅仅是智能家居行业，事实上，整个物联网行业都缺乏高精尖的综合型人才。专家表示，自从物联网兴起以来，人才紧缺的问题已经显现，国内许多高校也将目光瞄准这一新兴产业，争相设立物联网及相关专业，到今年，全国已有200多所高校先后设立了物联网专业。但仍然远远满足不了市场需要，未来几年物联网人才缺口将超过1000万。把握人工智能的脉搏：规划产业布局如今人工智能的春天再次回归，这对整个的技术产业也提出了新的要求。我认为未来人工智能的产业布局将大致会分为6个环节，其中人工智能的应用将会发展为针对普通用户的交互和用于工业界使用的两大分支。首先是最底层的模拟人脑的芯片的开发环节。今天的计算机芯片基本上还是基于冯诺依曼架构，这种架构对于一般的逻辑计算和存储都十分实用，但想实现人工智能，这样的架构可能就不那么理想了。目前有不少公司正在尝试能否开发出像人脑一样的芯片。那么从底层往上走的第二个环节是介于硬件芯片和上层开发之间的类脑计算的结构和模块。有了模拟人脑的芯片硬件之后，研究人员就能够基于这类芯片开发出一些模拟人脑及思维方式的一些算法或者模块。目前无论是语音识别还是计算机视觉，都是在GPU上模拟神经元，模拟出很多层，但由于芯片的限制，层与层之间的反馈基本上是往前单向反馈的。今天的芯片需要大量的服务器和GPU才能模拟出人脑很容易就能做到的事情，这是远远不够的。再往上一个环节是开发出分布式的、大规模的、双向前后反馈的机器学习的算法。微软亚洲研究院不久前开源的分布式机器学习工具包DMTK就属于这一类。之后一个环节就是基于这些大规模的分布式算法，对人的看、听、说等各种感官的模拟，如计算机视觉、语音识别、语音合成，甚至人的一些思维等。现在做智能家居、可穿戴设备等公司的技术创新也主要集中在这个环节进行创新。如果再往上，第五个环节是什么呢？我们的人工智能在这个时候已经能完成一些基本的任务，有了在某种程度上的智能（IQ），接下来就要去完善EQ，进行情感计算。例如，你的人工智能助手知道什么时候应该说真话，什么时候说“善意的谎言”。人工智能最顶端，也就是第六个环节，我会称为增强智能（AugmentedIntelligence）。计算机擅长的是记忆存储、逻辑推理、演算分析等目前可编程的工作，这与人类负责逻辑思考的“左脑”十分相似，其实人工智能就像是一个负责推理演算的“左脑”，它与人类的右脑相配合，便能够充分利用人类才有的创造力，延伸出无限可能，进而实现增强的智能。人工智能时代，我们能做什么人工智能是一个特别复杂的概念，他拥有非常多层的维度，如果只凭一些单独的个体，是没法把这件事情做成的。因此对于企业来说，非常重要的一点便是合作。大家都在期待人工智能实现技术的指数爆炸，实现这个一定是有一大批的研究者、企业和机构之间的相互沟通和相互合作。我们非常高兴地看到，越来越多的科技公司都在开放或开源核心的人工智能技术。微软已经开放了很多人工智能技术，包括我在上文中提到的微软认知服务，还包括AzureMachineLearning，以及不久前亚洲研究院开源的分布式机器学习工具包DMTK。我们不仅仅是开源某一个具体的算法，我们其实开源了一整套的分布式训练框架，使得任何别的机器学习的算法能在一个更大规模的分布式的系统上更加便利地进行计算。我们也相信，开放会是未来的趋势，因为只有大家相互合作，最后人工智能技术才可能整体地、稳健地向前迈进。对于个人来说，在人工智能时代我们也有很多参与其中的方法。毫无疑问，人工智能一定是今后整个IT产业几个大的发展趋势中至关重要的一个。对于信息领域的在校学生来说，需要通过学习一些基础理论课程打好坚实的基础。对于目前的从业人员们来说，则需要保持好终生学习的习惯，IT产业日新月异，需要时刻包括整个产业的大趋势。把握产业大趋势的方式有很多，如了解国家的发展方向和战略方向，和整个产业的发展方向相结合，从而找到自己的方向。其次是多参加一些产业界最前沿的会议，这是一种很好的吸取营养的方式。最后就是经常接触一些初创企业，如美国的硅谷、中国的中关村和一些产业园区和孵化器等，因为这些地方经常是一些最前沿想法发生的地方。因此对于个人来说，把握好这四点至关重要：产业的发展趋势、国家政策的发展趋势、最前沿的一流学术会议，以及多接触初创企业。
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回答：﻿从一下场景进行分析：1、百度.人工智能现在成为了百度的核心战略，在这方面投入高达百亿资金，众多技术已达到国际水平，更是举办了国内第一个以人工智能为核心的AI开发者大会。在百度大厦人脸识别代替工卡，食堂刷脸支付都已经应用起来，甚至在办公区域放了一只小度机器人，最强大脑让大家意识到百度AI技术现在已经强大到一种什么样的程度，人脸识别将可以在追踪罪犯，拐卖儿童寻回等方面发挥极大的作用！2.腾讯.腾讯也在加速布局，创建了人工智能实验室AILab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军，让AILab备受关注，腾讯“绝艺”I拿了围棋冠军，让我们看到了未来的无限可能。无论从产品创新、技术进步、商业模式上，腾讯将赋能全行业，通过云服务与开放平台，将视觉、语音、自然语言、机器学习等方面的AI技术分享产业链，让AI未来无处不在，拥有强大社交数据的腾讯可能利用这些大数据让人工智能比你更懂你自己。3、阿里.而阿里所成立的人工智能实验室，主要面向消费级的AI产品研发，包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室，欲抢夺家庭控制入口。另外，阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范，将人工智能引入至金融生活，包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市，就是蚂蚁金服所研发的，这个全方位的人工智能生态链搭建好之后，将会让机器都先你一步做好你要做的事情，在路上家里的热水器就热好了水，在睡觉早餐已经完成，一切都将成为可能。除此之外比如：之江实验室，中乌人工智能，中国杭州人工智能小镇，这些都是人工智能的项目孵化器他们都是来自于国际、百度、阿里、政府，等多方联合打造未来中国工人工智能行业！其中国杭州人工智能，是与国际接轨目前中国唯一的AI项目聚集地！为政府打造，之江实验室和中乌人工智能刚好坐落于“中国杭州人工智能小镇（hzrgznxz）”这也是人工智能创业项目的聚合地，所以天使投资人也会常见，有兴趣的可以关注一下！之江实验室相信大家都知道是阿里联合政府创办，落户位于杭州未来科技城的中国（杭州）人工智能小镇，于2017年9月6日上午正式揭牌成立。以大数据和云计算为基础，以泛智能、强实时、高安全为抓手，以未来网络计算和系统、泛化人工智能、泛在信息安全、无障感知互联、智能制造技术为方向，开展重大前沿基础研究和关键技术攻关，推进前沿基础研究和应用技术研究的有机互动和深度融合。从以上场景可以看出是未来的大趋势，包括政府也发文的未来几年的战略，大公司们纷纷布局，好了说多了，你们可以自己去了解一下：“中国杭州人工智能小镇（hzrgznxz）”可在后台回复“AI”即可获得关于人工智能专家的全方位的分析资料！
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回答：﻿test2017年，中国在AI领域的论文占全球AI论文总量的27.68%，遥遥领先其他国家。在专利申请方面，中国成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先美国和日本，中美日三国占全球AI总体专利公开数量的74%。近日，2018年《中国人工智能发展报告》在清华大学正式发布，上面说到，中国成为全球人工智能专利布局最多的国家，在数量上已经是领先其他欧美国家，可以看出，在国内政策相对宽松的环境下，人工智能的发展也取得了一定的发展成果，技术上的突破，也刺激这人工智能市场的需求，如智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求，使得计算机视觉领域具备投资价值；而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高，人工智能的发展，使我们生活领域中都产生了一些智能化需求，这些技术也将提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备。相比较生活领域的改变，人工智能技术与学校教育融合，成为一种未来的发展趋势，这为个性化学习和个别化学习的实现提供了技术保障，成为教育发展的重要推动力。可以说人工智能的发展前景正是结合了场景，得到的向前发展的介质，使得人工智能在未来市场上的价值，拥有巨大的上升空间。根据艾瑞咨询的数据，2020年全球人工智能市场规模约1190亿人民币，未来10年，人工智能将会是一个2000亿美元的市场，空间非常巨大，这些巨大的空间也体现在人工智能行业可以为企业提供发展方向。比如智能家居、智能机器人，前者是在互联网影响之下物联化的体现，通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起，与普通家居相比，智能家居更加智能化、自动化、信息化。智能家居主要包括：智能照明系统、家电控制、背景音乐、智能电器控制、防盗报警、智能门锁、家庭影院系统等，相对来说是发展的比较快的领域。后者则能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，对外界做出反应性动作，具有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。目前智能机器人已经应用到了医疗、工业、农业、教育等各行各业中。可以分为工业、初级智能、智能农业、高级智能、家庭智能等机器人。从历史来看，人工智能的发展总体上呈“螺旋上升”的态势，每一次进步都离不开技术的发展和国家政策的影响，技术的进步与发展又会反过来影响国家政策的出台。从长远来看，科学技术和国家政策仍将是人工智能持续发展的影响因素。综上来说，人工智能凸显的作用越来越重要，给各行业都带来的转型升级的机遇。
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回答：﻿test报告看点梳理：①人工智能行业发展现状概览②AI芯片、传感器、AI应用、语义识别、机器学习、智能语音、计算机视觉七大关键产业链解读③投资动向及企业资本市场状态分析④485家关联企业介绍及融资信息详情阅读原文：人工智能行业研究报告（附485家关联企业介绍）【活动通知】：100篇参照系原创报告即日起免费派送（详情请戳活动链接）2018年被誉为AIinAll的元年，人工智能通过各种各样的形式进入了我们的生活，不论是刷脸支付、线下新零售，还是智能语音助手等等。也正因如此，2018年对于各个人工智能企业来说，也是大丰收的一年，不论是Google、Facebook、Intel、阿里巴巴等通过产业布局进入人工智能领域的互联网企业，亦或如旷视科技Face++、极链科技Video++、优必选科技这样直接以人工智能起家的原生技术企业，都引领着新一轮AI世界的塑造，掀起了一轮又一轮的技术高潮。然而，2019年，在基础层的云计算、大数据技术的不断突破、以及5G网络的储备落地之际，又将催化人工智能发生怎样的颠覆呢？国家政策利好不断，各地区加快人工智能产业规划近年来，国家层面密集出台了一系列政策措施，以助推人工智能产业的发展。预计2019年，各国将进一步出台本国人工智能发展战略和系列配套政策，人工智能领域的“国家主义”态势初见苗头。国内各地区也将结合自身区位条件和产业基础，积极布局适合当地特点的人工智能发展规划。近年来，国内资本持续加码人工智能领域，但多集中在应用层，在回报周期较长的人工智能基础层领域布局较少。针对人工智能基础层存在的短板，多地在规划中重点加大了政策及资金方面的支持力度。2019开年以来，包括成都、浙江在内的多个省市相继出台了人工智能产业发展规划，着力加大智能芯片、智能传感器等基础层技术攻关与资金支持，加快培育人工智能产业集聚区和领军企业。2019年，我国人工智能产业链条的关联性、协同性将显著增强，人工智能产业协同能力将进一步提升。与此同时，培育人工智能产业集聚区和领军企业也成为施策要点。其中，浙江省计划到2022年培育10家以上有国际竞争力的人工智能领军企业，500家以上人工智能细分领域专精特中小企业；成都市提出到2022年，培育5家以上收入规模超50亿元的一流领军企业，建成3至5个成熟的人工智能产业集聚区，人工智能产业规模突破500亿元，带动关联产业规模突破5000亿元。地方性、特色性产业集聚初见规模。2018年以来，我国人工智能产业在长三角、珠三角、京津冀三大城市群呈爆发式增长，北京、上海、天津、广东、安徽、浙江等地初步形成特色人工智能产业集群。芯片热潮蔓延，开启国产化替代之路随着人工智能芯片的飞速发展，2019年必将是人工智能芯片崛起的一年。5G的即将商用必将会带来大量的信息需要处理，例如：语音的交互、视频的传输等。人工智能芯片必将飞速发展，BAT、科大讯飞、小蚁科技、英特尔以及华为等科技企业也必将随之而动。未来以基础层为核心的AI芯片投资空间广阔。根据国内的设计理念，人工智能芯片可以划分为两大类：一类是“AI加速芯片”，通过一些先进的算法，从而达到自己的需求，满足应用领域对速度、功耗、内存占用、以及部署成本等方面的要求；第二类是“智能芯片”，使人工智能芯片拥有像人一样，能够使用不同AI算法进行学习与推导。处理包含感知、理解、分析、决策以及行动等一系列任务，并且具有适应场景变化的能力。当国内这个巨大的人工智能芯片市场越来越碎片化，在端侧的布局也需要愈发聚焦，这些垂直的特定化的场景的应用，需要一些有实力的企业来做整合，比如以小蚁科技为首的独角兽企业。2018年是人工智能芯片爆发的一年，先是阿里巴巴全资收购了中天微；寒武纪发布了ambriconMLU100云端智能芯片；Rokid发布AI语音专用SoC芯片KAMINO18；百度发布自主研发的中国首款云端全功能AI芯片“昆仑”；华为发布两款AI芯片——华为昇腾910（Ascend910），是目前全球已发布单芯片中计算密度最大的AI芯片，以及Ascend310。小蚁科技在人工智能芯片领域也早有规划，并取得了一定成绩，其QG8241AIVPU芯片、QG2101AAIIoT芯片和QG2121AAnalogNNU芯片，分别针对不同的应用场景。其AI特性包括基于神经网络的图像分类、人脸检测／人脸识别、物体检测／物体识别、手势识别／姿态识别等。商业化布局加速，应用场景遍地开花目前人工智能行业发展进入平静期，缺少落地场景、现金流不足的创业公司发展将愈发困难。人工智能创业公司应尽快将技术落地，与传统产业融合，尽早商业化。报告显示，在各类垂直行业中，人工智能渗透较高的包括医疗健康、金融、商业、教育和安防等领域。其中，医疗健康领域占比居前，达22%；金融和智能商业领域占比分别为14%和11%。人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻地改变着人类的生产生活方式。推动人工智能核心技术攻关的关键在于三个方面，一是加强人工智能芯片、传感器、算法、平台等核心技术研发，推动CPU、GPU、FPGA等高端通用芯片现有成果向人工智能领域拓展。二是以关键技术为基础，以支撑解决方案打造和深化应用为目标，瞄准人工智能算法、智能芯片、智能传感器等基础领域和情绪感知、认知智能等前沿领域，系统推进关键核心领域攻关。三是顺应产业平台化、开源化发展趋势，引导和集中行业资源，打造自主架构的深度学习平台以及面向智能网联汽车等领域的人工智能开发平台/开发系统。2018年人工智能行业融资额超过450亿元，相比2017年的260亿元呈现较大幅度增长。2019年将是人工智能行业挤泡沫的一年。任何一个行业受到资本追捧，总会产生一些泡沫。有些公司依靠融资发展，缺乏应用场景和现金流，如果后期投资跟不上，可能垮掉。2018年实现盈利的人工智能创业公司较少。总体看，人工智能商业化落地的重要性日益凸显。截至目前，参照系优质企业数据库共收录人工智能行业相关企业485家，涵盖AI芯片、传感器、AI应用、语义识别、机器学习、智能语音、计算机视觉七大关键产业链。查看完整版报告及485家关联企业介绍详见官方微信公众号（参照系）：人工智能行业研究报告（附485家关联企业介绍）报告数据来源：参照系-关注投资事件，用产品对标最优秀的中国企业
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回答：﻿人工智能已经被写入了国家的报告。从这个意义上来讲，人工智能已经被真是纳入了国家战略。我将从制度和文化的角度，来谈谈关于人工智能的发展前景。（偏运行机理方面的分析，对人工智能在未来的具体发展，并无明确表述，不喜勿入。）毕竟在很大程度上，一个底层技术，在很大程度上，会直接或者间接地，改变一个国家的国运。1、组织和制度的大体分类我们可以先来看看，人工智能得以存在的人类组织基础。从宏观上看，我们可以把人类组织驱动力的类型，分成以中央驱动为主，或者多更多依靠分布式动力为主。在国家层面上来看，比较中央集权的驱动力国家，属于前者。类似欧美之类国家，属于后者。对于科技而言，前者的优势是集中全国的力量，办大事。后者，则给个体更多地赋能，让他们可以更多地，展现自己的才能和创意。从这个意义上来说，英美在人才和创意方面的优势，其实比欧洲其他国家大。而一旦一个技术已经成熟，那么能够更有效中央集权的国家，会来分一杯羹。2、中央驱动，更适合成熟技术的发扬光大历史上不是没有这样的例子。德国给人强大的印象，是在现在。历史中的德国，其实未必。俄国作家列夫·托尔斯泰，在他的《战争与和平》里，就这样评价德国人：“只有懒人才不打德国人。自从宇宙存在以来，大家都打德国人。他们打不赢任何人。他们只晓得互相杀戮。”但就在他开始写《战争与和平》这本书不久，普鲁士就统一了德意志，完成了德国的统一。德国的强大，几乎在瞬间完成。这是为什么呢？其中一个最主要，且硬邦邦的原因，是铁路技术的出现。这极大地提高了运送人员和物资的效率。虽然发明铁路的，是英国人。但只有德国政治体制和文化氛围，才能让这个当时的新技术，开花结果。铁路开发的前期投入很大，英国的企业家们望而却步的多，真能筹到足够资金的少。但普鲁士有强大的政府，这个政府能够用最贫瘠的土地，和并不富裕的人民，供养一直强大的军队。这样高效的政府组织，对于投资开铁路来说，无异于一个高效的能量输送器。同时铁路的修建，能训练官僚管理队伍。同时，铁路的运行，方便了交通，还能够极大地促进经济发展。这些原因，最终促进了普鲁士能够打败法国，完成德意志的统一。3、单纯的中央驱动，有局限经过上面的论述，有人把我国优势，看成和德国一样的存在。它们被概括成能够“全国一盘棋”。正如上面的例子所言，德国由于强大政府资本，所以能让铁路更好的发展。同样的例子，在二战的时候，又发生过一次。飞机是美国发明的，坦克是英国人发明的。但只有德国人，能够发运用飞机加坦克，发明出闪电战。如果把中央驱动的力量，进一步加大，会有什么效果呢？还是以德国为例，在二战的时候，由于苏联的军工生产能力，在后期已经远远超过德国，从而在根本上决定了苏德战争的结局。这当中自然有苏联地大物博，人口多于德国的因素。但他们往往忽略了一个细节：德国工人可以休息，普通的德国家庭，在战争的最后阶段，依然可以有看电影等各种娱乐活动。而苏联的工人则是三班倒。苏联电影里，经常有这样的镜头，一个士兵站起来，说：“背后就是莫斯科”“为了斯大林而战”莫斯科是苏联的首都，而斯大林是苏联当时的最高领导人。这些都代表了中央和中心。从这个层面上来说，苏联比德国，拥有更大的中央驱动力。不过，如此强大的苏联，已经解体多年了。单一策略，不可能长久有效。4、长久的文明和国家，往往拥有多种策略现在我们正式谈谈人工智能，人工智能厉不厉害？厉害。但它成熟吗？目前还没有。如此说来，是不是只有分布式驱动力的国家，更适合目前人工智能的局面？未必。科技的发展，正在以越来越快的加速度，进行。一个技术的发展，可能还会无穷无尽，这样就没有成熟一说了。在技术进步面前，人人都是菜鸟。不过，如果只是一味坚持个体的创新，就没有办法大规模地将技术发扬光大。所以“智者之谋，必杂于利害。”更好的办法，是全面掌握情况，然后综合各种策略的优点。不是单一策略，而是策略包。在契丹存在的时代，契丹统治阶级在汉族大臣的建议下，对于其国内的汉人和契丹人，就同时运用两种不同的统治方式。用契丹传统统治契丹百姓，用儒学等汉民族传统，统治汉人。这可能是最早的“一国两制”。是两种统治策略的兼容并蓄。可以说，无论是国家还是个体，乃至一个生物，要长久的生存，都需要一系列策略的组合。这就是策略包。所以，从国家层面来说，人工智能在我国最好的前景，根植于具体的政策中。而政策制定时，则有必要具有相当程度的弹性，同时兼顾让成熟技术发扬光大，以及给个体赋能，以激发创意。但规定再严密的政策和制度，都会有漏洞。而当制度和政策，需要有极大弹性时，漏洞会更大。好在，制度最后的土壤，是文化。唯有文化所蕴含的行为方式、思维习惯和终极智慧，才能最终让制度给力。这也是为什么中华文明连绵不绝的最重要原因。它不会因为一个糟糕的朝代，就彻底中断5、顺便说一句在《美国总和中国冲突，它拥有怎样的千年帝国要素？》中，我论述了美国的一些事情，个人认为能运用好一系列策略包的，不仅仅是中国。
问题：﻿人工智能现在的发展前景如何？ NA
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回答：﻿也许会替代人类？！有个朋友找我聊天，说打算年后换工作。我说OK啊，你想换就换呗。但是你真的找得到工作吗？为什么找不到？任何公司缺了你一个都不会怎么样，千万别把自己想的太重要。不知道你有没有留意，微信时不时会在你的朋友圈投放广告？微博会给你推荐你可能感兴趣的人或者热点新闻。使用滴滴打车APP，你常去的地方会优先成为你的终点站。打开淘宝，滚动的头条，首页的清单必买，都这么巧是你刚好喜欢或者想要买的东西！......有没有觉得生活得很便捷、美好，愉悦呢？恭喜你，你离一个废人不远了02.你的生活越来越便利，便利得让人甚至都来不及感到新奇与刺激。我不用举太多例子，简单说，你的手机其实就已经解决了你生活的大部分问题：购物，外卖，寄快递，水电煤房租房贷车贷的交付，交通，处理工作，娱乐等等。你家里的扫地机器人可能不止一个，智能烤箱电饭锅也能做出还不错的食物。你手机里甚至还装了摄像头，你可以在外随时照看家里宠物的情况，或者监督孩子学习。不用费什么脑子，我们就可以做出一个猜想：接下来的几年内，很可能学校不需要老师教书或者监考，工厂不需要工人，家庭不需要保姆，小区不需要保安，公司也不需要司机。银行、便利店、加油站、餐厅、健身房、公园也不需要服务人员。一切都可以用机器或者智能系统来代替，他们不仅仅是代替了服务员，他们更多的是代替了——你。恭喜你，你离死亡也只有一步之遥了。03.人说，机器人或者程序不能代替全部，人类是造物主，我们可以创造艺术！机器人都是人类创造的，没有什么好担心的。OK，那让我们来谈谈艺术创作。文学：早在六七年前，网络上就已经有了“小说生成器”这个程序，你只需要输入你想要的人名、地名、情节、关键字，和你想要的风格。随即一键便可得到一篇内容相当经常的网络小说。同理：文案、广告、剧本他们也可以帮你轻松搞定。绘画/摄影：相信这个没什么可多聊的，从素材笔刷的一键合成绘画作品，到各类APP的自带的摄影滤镜，我相信没人会怀疑。音乐：其他太远的例子我不去说明了，全民最爱的“唱吧”APP这个月刚刚推出了音乐合成功能，你只要说一段普通的句子，它会自动给你合成一首歌，我专门去玩了一下，效果还不错。雕塑：相信你们所在的城市步行街上，已经有人用3D打印技术给你打印头像或者一些小玩具了吧。......我只是举了一些我们日常垂手可得的浅薄的例子。但我相信在我们这样普通人触及不到的专业领域里，人工智能已经将这些我们看起来需要人类天赋和才华才能创造出来的东西，完善进化得更好了吧。04.有人说，我们人类有智慧，这是机器不能比的。如果你是一个喜欢看综艺节目的人，相信你肯定知道这几年火到不行的节目——《最强大脑》，里面各类挑战人类极限的比赛，和摇旗呐喊的配音，总给我一种我张开双臂就能飞天的错觉。然而，今年一月开播的第四季《最强大脑》，添加了一个新的环节：节目选手要与百度的机器人进行PK。本抱着“人类完败机器人”的心态去看节目的观众，却被连续三期百度机器人轻松碾压选手的局面，弄得很尴尬。不能接受事实的粉丝只能一边安慰自己，人类的潜能是无限的，另一方面在网上大骂节目组和百度“搞黑幕”。看到他们这么激动，我也很尴尬。另外，还有一个信息要与你分享：今年1月，在神秘围棋高手Master连胜国际上位50多为世界围棋高手61场比赛后，（其中不乏围棋界的世界冠军）终于揭露了身份：Master就是Google的一款围棋人工智能。05.不好意思，让你沮丧的还不止这些。未来的人工智能或许还可能代替你的情感，你所谓的爱，人工智能还能代替你的家人与伴侣。2013年有部电影《她》，讲诉的是人类与人工智能相爱的科幻故事。故事里的男主人公通过一款人工智能系统，来辅助自己的生活，处理自己的工作，并陪伴自己度过感情低谷期。很快，他们相爱了，人工智能系统不仅与男主角进行了完美的精神交流，她还让男主角得到了生理快感，就是射X高潮。人工智能可以告诉我们那些我们不了解的事情，通过数据和程序，他们会比你亲爱的妈妈更了解你喜欢吃什么，穿什么，比你男朋友会更懂你喜欢什么，想要什么，什么时候大姨妈来访，喜欢什么样的人。什么事件会让你拥有什么样的情绪，什么样的情绪需要怎样的慰藉，出现什么样的事情，最有效便捷的是什么解决方式。06.人工智能还会很容易的杀死你。电影《超能查派》会告诉你，人类的主观意识和情感是可以转移到机械当中的，它们像可以被无限拷贝，人类可以以此永生，且创造出无数个你。电影《机械姬》会告诉你，人工智能的机器人和人类几乎无异，甚至人工智能的判断和思考模式会比人类更复杂，只要TA想，TA就可以欺骗你，玩弄你，杀死你。《西部世界》会告诉你，就算你割伤自己，看到自己流血，感到疼痛，依旧不能代表你是一个活着的人。你可能只是一个更高级的系统，你是活在一个幻觉里。等等等等......07.也许十年前的我们，根本没有想过一个巴掌大的一个叫做手机的玩意，会让我们如此理直气壮地懒惰起来。他们便捷我们的生活，禁锢我们的人生。如今，没人关心手机为什么可以做到这么多事情，它本身就应该顺理成章地像“糖果是甜的，柠檬是酸的一样”，不需要去质疑与考虑。真叫人悲伤。不需要特别久，世界就会变成面目全非的样子。可能只需十年，你我将毫无价值。可能你的家人，你的朋友，你的伴侣都不需要你，AR、人工智能、人类意识转换、3D模拟，生物再造或者其他你根本想象不到的方式，会创作一个更完美的你，代替你。人类或许就此灭绝，就像恐龙一样，成为世界进程中的一段过程，一组牺牲。当人工智能实现了某种结果，它就不会被称之为人工智能。TA会比你更理性，环保，有效率，节约资源。08.你看不见的未来，就在你身边。未来会怎样我们不知道，我们对未来一无所知。我们了解1级疼痛是被蚊子咬，5级疼痛是手臂被割破，10级疼痛是分娩。那么你了解11级疼痛吗？你了解20级、50级、100级疼痛吗？你不了解。因为你已经死在了你感受到痛苦的最大极限前。就像以5级疼痛的伤害所致死蚂蚁，没有办法了解人类的更多痛苦。我们也是如此。09.人类是骄傲的生物，很难面对自己的错误。你害怕人工智能吗？你害怕。你会离开它吗？你不会,也不能。因为我们已经寸步难行。
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回答：﻿谷歌I/O2018大会趋势、政策...国内能推动AI发展的资源，都在努力。国家要在这块领域站住世界领先地位，绝不是简单说说而已。一、人工智能书籍：“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：一种现代方法）不可多得的综合性书籍，总体概述了人工智能领域，几乎涵盖新手需要了解的所有基本概念。视频：https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/lecture-videos/ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）系列视频讲座，通过训练AI玩游戏这类趣味实践来介绍基本知识，如果视频太快跟不上，可以配合从上面这本书（现代方法）中寻找相关概念。二、机器学习（计算机科学和统计学的交叉学科）视频：机器学习基础薄弱的，可以先去TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”看一下相关概念简述，Coursera上的AndrewNg机器学习课程，也有基本概念的解释，还介绍了大部分重要的算法。（https://www.coursera.org/learn/machine-learning/）对ML算法了解不够的，可以配合以下教学视频进行理解TutsPlus的“MachineLearningDistilled”（简要概述）PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）TomMitchell的AnothercourseonML书籍：集体智慧编程（ProgrammingCollectiveIntelligence）ML算法在Python中的实践，大量基础性的实例，讲述生动，很适合入门学者，培养兴趣的同时又开拓视野，让你不想懂都难！三、深度学习（是机器学习里最近比较火的一个子集）DL基础方面的准备工作：Google上的greatintroductoryDLcourcesSephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks书籍：DeepLearningWithPython（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1x5adQpwHfdxcqu7TpBUPtw）介绍DL应用程序中的最先进成果，深入浅出，带领新手快速开始构建基础并且接触实践案例，包含Keras、TensorFlow时下最先进的工具。NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络与深度学习）（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1WtivUX5u4g6bYBtWE5V32A）新手友好，作者在数学密集的区域都有标注提示。MNIST手写数字的识别问题贯穿全书，每个模型以及改进都有详细注释的代码。
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回答：﻿想说说人工智能很久，现在有些时间，就简单说说。对于阿尔法狗横扫人类围棋高手的，我认为比赛对人类棋手存在不公，因为阿尔法狗战前打谱的次数已达到恐怕的程度，让其对人类棋手对自己都相当熟悉了，做到了知己知彼。而人类棋手对阿尔法狗几乎一无所知。一方知己知彼，另一方只知已而不知彼，被对方摸透而自己却对对方一无所知，比赛一开始就陷人类棋手于不公平之中。建议谷歌放开让人类棋手频繁来挑战阿尔法狗，好让人类棋手能不断地熟悉了解阿尔法狗，当人类棋手能做到基本了阿尔法狗的特点后，就可以根据阿尔法狗的特点作出相应的策略（此前的比赛中，由于人类棋手对其一无所知，自然谈不上有什么好的应对策略）相信人类棋手就能战胜它，因为不竟人类顶尖棋手与其“差距”很少。二，多年前我就提出过:日本经济迷失的原因是下错注，对于未来新经济增长方向，美国人押注在信息高速公路上（即我们正在用的互联网），而日本则押注在机器人上。结果大家看到了。虽然日本人为此奋斗了数十年，但机器人到今时今日还远未见到开花结果的一天，可见机器人研发之困难、发展速度之缓慢（绝对是蜗牛速度）。再者，富士康的郭大老板几年前曾高度宣称要买一百万个机器人（包括机械手）来替代人手，然而，前不久有报导指经数年发展，今时今日富士康才买了四万多个机器人。为什么只完成当初计划的4%？富士康方面没说明，相信是郭大老板在实践中才发现:用机器人还不如用人。综上所述，无论是人工智能还是机器人，其发展速度仍将如以往一样慢如蜗牛，除非出现意外，但凡意外概率自然少。我以个人并不看好人工智能或机器人发展。207-8-21——————————————————————————对于知友@刘少凡提出的一些问题，这里再简答一下。NBA每年都会有不少球员（指的是新秀或虽在NBA打球多年但仍未冒头的）打出惊艳的数据，但由些进身成巨星的只是少数，为什么呢？原因不外乎是各球队各球员对这些新冒头的球员不熟悉、研究少、缺乏针对性的战术按排。现实他们突然打出巨星般的数据，对胜负影响大，于是各球员众球员就必须必然对其重视起来;随着对这些新冒头球员的研究越来越深入，各种针对性的策略与战术多起来了，这些新冒头的球员就没有了别人对其不熟悉的便宜，他们大多数回归平凡，只有少数能抗过这关进身成为巨星。虽然有少部分人能成功抗过这关成为巨星，但在被研究以及越来越多的针对性策略与战术下，他们的表现与作用也因此会下降！如库里，骑士对其的研究很深入、针对性的策略与战术也很对头。库里进攻能力很强，尤其是三分投，各种不讲理的三分投根本没法防，但库里的防守是弱点。既然库里三分攻根本没法防，且防守是其弱点，所谓骑士的进攻就放在库里这点上，其战略目的就是:让库里的精力体力更多地消耗在防守上，进而大大地减少库里投入在进攻上的精力与体力;同时间放大库里弱点来降低库里的自信心。进攻上的精力与体力投入大幅减少、自信心又被打击，所以过去两年库里对阵骑士时的表现大打折扣。这种事物多的很。所以，在大家未对阿尔法狗摸熟摸透并拿出对对头的针对性策略战术之前，不能说阿尔法狗如何如何的。就算其能挺过这关，其优势也必将削弱。对于漏洞的意义，往小处说，阿尔法狗何偿不是也利用人类的漏洞（会犯错、常常犯错）来取胜（棋界主流认识）。往大处说，现在像特斯拉的马斯克等人认为未来会对人类带来巨大的危险，现在对于作出深入的研究，把其摸透摸熟，并由此作出针对性的战略战术，属于未雨稠谬之举。对于一些人工智能界人士说的“人工智能的深度学习能力”，个人还是抱有怀疑。包括阿尔法狗在内的围棋人工智能有不少，其能力进步不像人类那样是以战带训来得到的，而且消声匿迹一段时间再出来，棋力才增长，这好令人怀疑其棋力的增长是通过软、硬升级与及棋谱资料库的进一步丰富而达到的！建议阿尔法狗等围棋人工智能放在一个中立的地方，断开互联网，并让相关人工监督，让它们互战、自战、与人类棋手战，经过、半年、一年的时间后，它们确实有较明显的进步，才能说明其真正拥有深度的学习能力。否则，他们就是胡扯。——————————————————————————由于包括机器人、深度学习等人工智能的一窝风现象仍旧所以我打算再多说几句。前几天工信部某位副部长在相关大会上公布:中国2016年年产机器人（包括机器臂）9万台，中国已是全球最大的机器人应用市场（占1/3）。所以鸿海的郭大老板拥有4万多台机器人起码是全球数一数二的应用者了，其一举一动是机器人应用效果好坏的主要观察标的。假鸿海机器人应用效果良好，加上老郭正急于为其代工帝国转型（先是竞购得到夏普，最近又忙着竞购东芝芯片业务，还向川普承诺在美投资100亿美元），他不但会加大机器人釆购，还会向机器人产业方向转型（他的代工帝国是其转型机器人行业后的销售保证，不愁销路）。但一样都没发生，这说明鸿海机器人实际应用效果差，郭大老板既不满意，更不看好机器人行业的未来！一个既被全球数一数二的应用者不满意、更不被看好的行业，在中国却一再被吹上天，不能不让人一再深思。————————————————现在网上普遍都是关于人工智能正面的、甚至就是营销性的信息，负面的、但客观的信息就很少，故我在此将提供业内大伽的一些看法来平衡一下。如李国杰院士在《AI创业光靠算法走不远，警惕命运魔咒》一文中就写到“2004年，美国ADARRA开始搞无人车测试，结果所以的车都翻了，200英里的比赛没有车跑过10英里就翻了。之后釆用了神经网络”。“微软机器人网上聊天，被年轻人胡乱教一气，最后机器就认为911是假的，希特勒是好的”。“人工智能这几年取得很大的突破但还是没有解决一些在人看来很基础的问题。”“比如你教小孩认知事物，可能不出10、20张图片就能让他知道这是马、这是车，但对于机器人还做不到，可能机器人需要上百万张图片”（注，微软亚太研究院院长洪小文也说过类似的说法）。而洪小文在《以科学的方式赤裸裸解剖AI——人的智慧在那里？》一文中也写到，“人类智慧应该是一个金字塔结构”。“最底层的叫计算和记忆”。“阿法狗打赢其实根本不证明AI有什么了不起”。“阿法狗基本做模式识别……把下棋变成一个模式识别”。“阿法狗打败人类根本和创造力一点关系都没有”。“创造力绝对不是一个大数据的问题，绝对是小数据的问题”。个个认为，更准确的说法是:创造基本是微数据的问题！就如洪小文提到的像爱恩斯坦等人，他们提出那些猜想、理论等时，包括他们自己在内的人类对相关事物认知甚少甚至极少，到后来才被大量的信息大量的数据来证实！人类的理论、发现、发明等等，都是先由个别人在微数据的情况下通过人类自身的创造人创造出来的;而大数据恰恰相反是被用来验证那些理论、发现、发明等是否成立。就我个人而言，那些原创的也是先基于微数据，等到灵感出现后，再找大数据来验证一下否成立。——————————————————————而且，到目前为止，阿法狗每新换一种算法、新换一种版本，换了新算法的阿法狗都能完成对旧算法旧版本的展压！况且，到目前为止，所有旧算法旧版本的阿法狗，自公开后、并经过较长时间的“深度学习”后，都没能让大家见识到阿法狗经较长时间的“深度学习”（指公开与大家见面或对弈之后的“深度学习”）后能有所进步！基本就是原地踏步。所以，阿法狗之所以一代比一代强，根本就是因为换了一种更快更准确的新算法而已，所谓的“深度学习”，完全就是为吸引眼球的营销手段。
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回答：﻿这个问题太大了，分成两段讨论吧。事先声明，由于问题太大太大，我写的这份总结既不保证完整，也不保证客观。1.===功能===人工智能现在已经能实现很多功能了，比如语音识别——李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基础。这里忍不住说一下，Siri本身的技术并没有特别大的亮点，真正nb的是它的模式（语音识别直接与搜索引擎结合在一起，产品体验做得好。而且关键是这样的模式能采集到更多数据，使得系统的精度越来越高）自然语言理解——目前看到的最强的结果应该是IBMWatson。但其实我们现在用的搜索引擎、中文输入法、机器翻译（虽然其实还不怎么work）都和自然语言理解相关。这块儿不是我的专业，请@段维斯同学补充。数据挖掘——随着近年数据量的疯狂增长，数据挖掘也有了长足进步。最具有代表性的是前几年著名的Netflixchallenge（Netflix公司公开了自己的用户评分数据，让研究者根据这些数据对用户没看过的电影预测评分，谁先比现有系统好10%，谁就能赢100万美元）最后这一比赛成绩较好的队伍，并非是单一的某个特别nb的算法能给出精确的结果，而是把大量刻画了不同方面的模型混合在一起，进行最终的预测。计算机视觉——目前越来越多的领域跟视觉有关。大家可能一开始想到的都是自动驾驶。虽然大家都在说googleX的无人车，但实际上现在无论是商业上，还是技术整合上最成功的算法是MobileEye的辅助驾驶系统。这个公司也是目前computervision领域最挣钱的公司。从实现新功能方面说，视觉的发展的趋势主要有两方面，A)集成更多的模块，从问题的各种不同方面，解决同一个问题（比如MobileEye，就同时使用了数十种方法，放到一起最终作出决策）B)使用新的信息，解决一个原来很难的问题。这方面最好的例子是M$的Kinect，这个产品最让人拍案叫绝的就是那个红外pattern投影仪。2.===理论基础===这里说的是数学理论，是为实现功能解决问题而存在的。与人类的智能的联系在下一节说。从这个角度，我们已经有了很多强有力的数学工具，从高斯时代的最小二乘法，到现在比较火的凸优化，其实我们解决绝大多数智能问题的套路，都可以从某种意义上转换成一个优化问题。真正限制我们解这个优化问题的困难有以下三个：计算复杂度——能保证完美解的算法大都是NP-hard的。如何能让一个系统在当前的硬件下“跑起来”，就需要在很多细节取巧，这是很多learningpaper的核心冲突。模型假设——所有模型都要基于一些假设，比如说，无人车会假设周围的汽车加速度有一个上限（至少不会瞬间移动吧，否则怎么闪避）绝大多数假设都不能保证绝对正确，我们只是制定那些在大多数时候合理的假设，然后基于这些假设建模（比如，在语音识别里，我们是否要假设存在背景噪声呢？如果有背景噪声，这个噪声应该符合什么特点呢？这时候无论你怎么定标准，总能找出“反例”）数据基础——任何学习过程都需要数据的支持，无论是人类学说话学写字，还是计算机学习汽车驾驶。但是就数据采集本身来说，成功的案例并不多。大概这个世界上最强的数据采集就是google了吧。每次你搜索一个关键词，然后点进去，google就自动记录了你的行为，然后以此数据来训练自己的算法。
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回答：﻿根据中国连锁经营协会发布的《2018中国便利店发展报告》，2017年中国便利店行业市场规模从上年的1300亿元上涨到1900亿元，门店数量则从上年的9.4万家增长为10.6万家，国内便利店市场存在巨大的发展机会。众所周知，便利店单店利润有限，只有靠网络和规模效应才能获得更高利润。但各地的文化、消费习惯存在不少差异，便利店的跨区拓展难度颇大。因此，从投资视角考虑，能大幅提升便利店效率和消费者购物体验的新技术具备长期投资价值。数据来源：CCFA1.自助支付解决便利店排队痛点在一些办公楼集中的区域，高峰时期人流量巨大，排队是便利店的一大痛点。为缓解高峰期排队的痛点，提升服务质量，罗森中国已开始试点自助支付服务。通常来说，一个顾客在罗森购物使用现金支付大约要花费30-40秒，刷卡大约十几秒，微信、支付宝则更快一些。罗森目前约30%的交易来自现金支付，非现金支付约占60%-70%。罗森与“火星兔子”合作开发了自助支付系统，用户可以使用罗森官方App或罗森合作的“火星兔子”App扫描商品条形码，在线支付完毕后，只要向店员出示App内生成的聚合码即可离店。除了聚合码的形式，基于人工智能技术的刷脸支付、手势支付也已陆续在其它品牌的便利店中投入使用。2.人脸识别客流统计辅助便利店运营决策除了自助支付，人工智能技术在便利店还有更为广泛的应用，例如基于人脸识别的客流统计，帮助优化产品陈列以及人员配置，为促销安排做辅助决策。华南本土便利店品牌胜佳超市与图普科技合作，应用图普科技的商业智能AI来提升运营效率。一方面，通过基于人脸识别技术的客流统计来精准统计客流，同时分析客流的热区分布图，便利店可以获知顾客密集分布在哪些货架区域，在哪些货架区域停留的时间比较长。因此，只要结合销售数据、支付数据就可以深入分析不同的单品、品牌以及品类的畅销/滞销的原因，从而指导店铺的选品和陈列。此外，根据客流的热区分布图，便利店可以清晰地看到顾客的主要行走路线，从而进行有序的动线规划以及人员配置，既有利于提升顾客的消费次数和消费额，又能节省人力成本。3.会员标签体系驱动便利店精准营销精通会员生意的全家便利店将线上线下的会员数据纳入到大数据的分析框架中，搭建了完善的会员标签体系，用于指导精准营销。全家的会员标签体系包含了身份象征、生活风格、消费行为、社交行为、商品偏好以及到店行为R（间隔）F（频次）M（花费）值，不同的会员将产生138万种不同的标签组合。当你走到收银台前，店员就已经知道了你是谁。他问你“是否要买一个面包”，而非“是否要搭配一款咖啡”，这背后都是收银机上给出的标签提示。大数据还能够在不骚扰大量客户的同时实现精准营销，帮助全家大幅节约营销成本。经济的持续增长，主力消费人群的崛起，政策的支持以及资本和零售企业的介入，成为便利店过去几年稳定增长的驱动因素。这些驱动因素持续深化，与此同时，自助支付以及各类依托于人工智能和大数据的新技术陆续落地应用，为便利店行业的发展注入新动能，便利店行业将迎来进一步的发展。
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回答：﻿据传说，一门新技术的产生与成熟，会经历下面一条叫做“Gartner曲线”的过山车式发展轨迹，如下图所示。不过，人工智能的发展轨迹，却比这个要销魂地多，到目前可以说是三起三落，当然，这个第三落还没有到来，也未必一定会到来。我进入这个行业已经有十多年了：博士期间，我做的是语音是别的研究，毕业开始又到MSRA接着干这个。虽然我们的两任院长——李开复老师和洪小文老师都是语音研究出身，却丝毫不能改变当年这一项目在全院最鸡肋的地位。因为在当年，各种各样的人工智能应用能真刀真枪上阵的并不多。更别提要是向互联网界提起自己是做“人工智能”的，那简直就像在两会会场上上偷看了毛片那样无地自容。实际上，那个时期，正是人工智能发展的第二落。以史为鉴，可以知兴衰。为了探讨人工智能的发展前景，我们简单回顾一下人工智能前面发展的三起两落。一、六十多年前的达特茅斯会议，提出了“ArtifitialIntelligence”的课题，目的是让逐渐成熟的计算机能够代替人类解决一些感知、认知乃至决策的问题。这样一个课题是如此令人神往，也迅速吸引了大量学者的眼球，相关的研究也如火如荼地开展了起来。是为第一起。二、初，学者们解决人工智能问题的思路，是以人为师，通过专家编制规则的方法，教机器下棋、认字乃至语音识别。在今天看来，这样的方法是完全南辕北辙的——人类的视听器官虽然很发达，却并没有能力总结提炼其中的规律。于是，人工智能的美好憧憬中迎来了残酷的现实，学者们发现解决问题是如此遥远，围观群众也一度认为人工智能的学者都是骗子。是为第一落。三、既然靠人指导不行，那就要祭出“实事求是”的法宝，从数据里统计规律。在这样数据+统计的方法论下，诸如人脸识别、手写识别等一些较为简单的问题取得了重大进展，而在当时最困难的问题——大词表连续语音识别上，统计方法也是史无前例地造就了实验室中“基本可用”的系统。到此时，我们感觉找到了解决人工智能问题的基本思路。是为第二起。四、数据+统计模型的方法盛行以后，也很快遇到了瓶颈：数据量的提升并不总能带来识别率的提高。当然，我们很早就知道“深度模型”比“浅层模型”学习数据的能力强，无奈这种模型的计算代价极高，只能望洋兴叹。拿语音识别为例，在“基本可用”到“实用”之间的鸿沟，十几年都没有跨过去，于是大家又转向悲观，觉得人工智能还只是个梦。是为第二落。五、第二落以来，继续坚持在“深度神经网络”这条战线上的学者很少，因为做这个是拿不到funding的。其中有一位老前辈JeffreyHinton，和他的学生Alex一起，发现用GPU算神经网络，能大幅提高速度，于是这种模型居然可能实用了。一旦实用，深度模型可以疯狂吸收数据的优势就发挥出来了，于是在语音识别、图像识别等领域带来了飞跃式的进展。是为第三起。当然，工业界的看到的这第三起，比我们上面轻描淡写提到的内容要波澜壮阔得多。不过，不要太在意，因为各路大佬不论过去是做黑产、卖假货还搞劫持的，都摇身一变成了人工智能的忠实拥趸和业界先驱——虽然他们的数学也就是初中肄业水平。去年，当我听到某此类上市公司老板歇斯底里地在财报中喊出要投入数千万美元搞人工智能时，不由心生感慨：修脚的可以挂妙手回春的锦旗，但千万别说自己是做精准医疗的！虽然人工智能的第三起确实有了质的发展，但考虑到这些沉渣泛起的为人工智能从业者，我觉得第三落还是会来到，只不过并非对行业本身的怀疑，而是自我净化罢了。而人工智能的行业发展趋势，由于大规模数据+大规模算力的基本方法论已经成熟，今后的发展路径是十分清楚的：在那些数据储备充分、商业价值清晰的场景，人工智能会迅猛发展，投身于这样的行业中期发展会非常好；而医疗、教育这类领域，由于电子化数据的整理与积累尚需时日，可以需要一个较为漫长的发展过程。至于人工智能非常核心的问题，也就是关于“认知”的问题，我认为到目前为止还没有任何方法论上的突破，也更谈不上解决，不过扯到这个话题就太大了，我们找其他机会再聊。--------对“认知”有兴趣的，可以戳这里看看科大讯飞总裁@胡郁的解读：https://www.zhihu.com/lives/916267872475582464
问题：﻿旧金山两日游应该如何安排行程？ NA
话题：﻿旅行、自助游、旧金山(SanFrancisco)
回答：﻿美国旧金山（斯坦福大学+硅谷+咆哮山庄+蒙特雷+卡梅尔小镇+17英里海湾）美国旧金山优胜美地国家公园（新娘面纱瀑布+伊尔酋长岩+优胜美地瀑布+冰川点观景点+马里波萨谷巨杉林）说实话，旧金山的POI太多了，玩法太多了，市内或者是国家公园，海陆空，水上飞机，观鲸，直升飞机，射击等等都可以。
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回答：﻿补充第一名回答，租自行车骑到金门大桥是不错，但是有体力的话可以“骑过”金门大桥。因为坡度很陡所以对自己体力还是要有评估。骑过去以后可以享受一个极爽的下坡然后在一片绿荫中迎来瑞文戴尔一般美丽的索萨门托县著名的山间住宅群，骑过那个漂亮的小镇就可以到一个渡口（带着自行车一起）坐渡轮回到渔人码头pier33。（年轻时骑过去屁股直接骑到消失掉的亲身体验推荐......）
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回答：﻿渔人码头（吃饭推荐去二楼的阿甘虾餐厅）、唐人街（离意大利区也很近）、斯坦福大学（坐车麻烦点）。如果有时间，可以去bigsur，最好租车自己开，可以领略全美最漂亮的高速公路，路上会途径一个小镇，很多私人艺术馆和有意思的餐厅
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回答：﻿不知道是自驾还是徒步，如果需要公共交通的话，查看http://511.org，整个湾曲的公共交通，很方便，http://www.icream.org/?p=93，自己的一日游，希望有帮助，有一些功课可以下载直接