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中美人工智能技術差距太大 千萬不可急著商業(yè)化

作者: 時間:2016-06-20 來源:鈦媒體 收藏
編者按:在人工智能的各個領域,國內外巨頭都已意識到潛在的未來,某些領域甚至已經(jīng)展開了激烈的競爭,國內人工智能的探索仍然是靠BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭來引領,以往多數(shù)時間,這些公司把主要精力放在了對錢的追逐和自身業(yè)務的原始布局上,在技術全面下落的當下,國內已經(jīng)在著手商業(yè)化,這樣真的好嗎?

  “的商業(yè)化就是看它是否已經(jīng)深入到“黃賭毒”這種人類最基本的訴求中”,Google科學家、暢銷書作家吳軍博士的一句調侃似乎是在給的商業(yè)化指明道路。

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/201606/292809.htm

  不過現(xiàn)實的情況要遠比這個復雜且零散:谷歌通過擅長圍棋的AlphaGo娛樂化地向人們展示了的潛力并將人工智能應用于視頻制作領域時;相反的是,國內的嚴打,則讓企業(yè)把它用在了更為實際的鑒黃上——圖像識別也是人工智能的一種。

  人工智能(ArtificialIntelligence),縮寫為AI,是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。該領域的研究包括機器人、自然語言處理(包括語音和語義識別、自動翻譯)、計算機視覺(圖像識別)、知識表示、專家系統(tǒng)等。

  BBC預測,到2020年,全球人工智能市場規(guī)模將達1190億元人民幣。未來人工智能技術的發(fā)展,還將帶動云服務、大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)的升級迭代,甚至將超越移動互聯(lián)網(wǎng),全面改變人類的生活和工作方式。

  因AlphaGo而名聲大噪的谷歌人工智能

  去年10月份,谷歌CEO皮查伊曾表示,谷歌計劃將人工智能研發(fā)和所有核心業(yè)務聯(lián)合起來,包括搜索引擎、廣告、視頻網(wǎng)站YouTube和電子商場Play。緊接著的11月9日,谷歌宣布開源機器學習平臺TensorFlow,讓每個人都可以利用計算機和網(wǎng)絡去使用這個強大的機器學習平臺。谷歌旗下的50多個產品都運用了TensorFlow深度學習系統(tǒng)(機器學習的深度神經(jīng)網(wǎng)絡)。

  最重要是的,這一系統(tǒng)將從不局限于谷歌在內的所有產品那里得到訓練。在激烈的商業(yè)競爭中,更快的訓練速度是人工智能企業(yè)的核心競爭力,分布式TensorFlow意味著它能夠真正大規(guī)模進入到人工智能產業(yè)中,產生實質的影響。

  此外,Google在無人駕駛汽車技術上已經(jīng)探索了很多年,其中無人駕駛汽車測試里程也早已經(jīng)超過200萬公里;直到今天,Google依然在對這一項目進行測試和改進,并曾于去年宣布自動駕駛汽車將在5年內上市。當年,谷歌隱形眼鏡實現(xiàn)實時監(jiān)測血糖,谷歌人工智能攝像頭即時翻譯拓展到27種語言……

  整體上看,谷歌的人工智能與大規(guī)模商業(yè)化還有距離,但其底層人工智能技術的積累絕對是走在世界前列的。

  微軟在人工智能方面的技術研究已經(jīng)有25年歷史

  1991年微軟成立研究院,最早的五個研究組,研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學習、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。微軟的人工智能研究方向很寬泛,研究院甚至擁有超過1000位科學家,在包括深度學習的多個領域的技術布局處于世界頂端。

  微軟最新的深度學習系統(tǒng)在2015年的ImageNet計算機視覺識別挑戰(zhàn)賽中,將計算機視覺系統(tǒng)錯誤率降低至3.57%,相比于人眼辨識的5.1%,這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的Azure云服務提供支持。

  微軟不僅將人工智能技術應用于如Windows、Azure等核心業(yè)務中,還構建開放的平臺,將多年的技術積累開放給產業(yè)界,它的目標是打造一個人工智能生態(tài)圈。不過,在現(xiàn)實的商業(yè)世界中,微軟隱蔽得最深。

  人工智能視為未來的三大方向之一的Facebook

  Facebook的優(yōu)勢在于擁有全球范圍內的海量社交數(shù)據(jù)。2013年,F(xiàn)acebook在加州成立了FacebookAIResearch(FAIR)。

  卡耐基梅隆大學機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱,F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松,研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富,同時也沒有近期的產品壓力,可以著眼長遠做困難和本質的研究。他稱,這樣的學術氛圍在各大公司是極其少見的。

  今年,F(xiàn)acebook還曾發(fā)布自己的語音聊天機器人,并在Messenger軟件中加入此類技術。其推出的DeepText文本閱讀引擎,每秒可以理解幾千篇帖子,精準度和人類一樣,覆蓋20多種語言。并可以將其自動翻譯成十幾種不同的語言。

  不過,總體來說,F(xiàn)acebook在人工智能領域是一個遲到者,要參與實力競爭,需要的不只是金錢,還有長時間的積淀。當扎克伯格宣布要開發(fā)一個人工智能管家來管理家務時,事實上,谷歌和微軟已經(jīng)在開發(fā)AI軟件了。

  已經(jīng)用人工智能賺錢的IBM

  IBM在人工智能領域沒有谷歌AlphaGo、智能汽車看起來那么酷炫,但卻有著深厚的技術底蘊,甚至已經(jīng)開始用人工智能賺錢。

  IBM人工智能研究最為外人熟知的是1997年開發(fā)的“深藍”,戰(zhàn)勝了當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。如今可以代表IBM在人工智能領域最高技術水平的,是不斷進化中的Watson系統(tǒng),和已經(jīng)可以量產的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規(guī)模神經(jīng)突觸計算機芯片)。


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關鍵詞: 人工智能 VR

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