就是 客戶 hone 模式 傳統 重點 我想 網絡 行動

當我們看著《變形金剛5》電影中智能機器的造物主，討論著人類危機的時候，人工智能其實已經無處不在了。開篇，iPhone手機上的相關應用為我們呈現了身邊實實在在的人工智能。“現在，我們的業務板塊分三類，第一類是人工智能實彈射擊報靶系統，主要是給軍用和警用設計的。至今，人工智能深度學習在電力管理、軍事、醫療、智能制造等多個行業也得到了重要應用。《人工智能》中李開復教授從學術和個人經歷的角度講述了人工智能的歷史和發展變遷。其實，人工智能並不是一個新事物，不管你有沒有意識到，我們的生活正在被人工智能所改變是一個不可否認的事實。物聯網的關鍵不在於5G，而在於人工智能。特別是，當前第三次人工智能熱潮和智能寫作的革命對商業、社會、經濟和生活所帶來的巨大變革。（現狀意義）誠然，正如世界上所有的事物一樣，人工智能也有它的兩面性。

但是，到底什麽是人工智能？文中給出了很有意思的定義。

當我們看著《變形金剛5》電影中智能機器的造物主，討論著人類危機的時候，人工智能其實已經無處不在了。首先我們一起來想想，人工智能的出現，他會怎麽樣子影響未來的這些人類呢。開篇，作者以iPhone手機上的相關應用為我們呈現了身邊實實在在的人工智能。我們身邊最簡單的，最常見的人工智能，我想應該就是我們的手機了吧。當前的人工智能熱潮更是以2016年AlphaGo戰勝李世石開始的。而在我心中，人工智能語音機器人的完美形象應該是真正充當人類的真實語伴或者，更高級一些，soulmate。但是，到底什麽是人工智能。也就是說人工智能的發展，會取代他們的工作嗎。（現狀意義）誠然，正如世界上所有的事物一樣，人工智能也有它的兩面性。定義一：機器可以完成人們不認為機器能勝任的事；定義二：與人類思考方式相似的計算機程序；定義三是計算機科學界的主流觀點，是一種從實用主義出發的定義，但缺乏周密的邏輯。定義四反映的是機器學習特別是深度學習流行後，人工智能世界的技術趨勢，雖失之狹隘，但最有時代精神，定義五：根據對環境的感知，做出合理的行動，並獲得最大收益的計算機程序。

定義一揭示的是大眾看待人工智能的視角，直觀易懂，但主觀性太強，不利於科學討論。首先必須強調的是增強學習或者說人工智能現在還處於嬰幼兒時期。目前的人工智能還是在解數學的最優化問題，人工智能並不具有“自我”的意識，離威脅人類還非常遙遠，也沒有看到明確的路徑。相較而言，。Pichai)在去年末的財報電話會議上闡述了該公司的想法：“機器學習是一項有顛覆性的核心技術，我們可以借此重新思考我們做一切事情的方式。到目前為止，這一承諾已經轉變為改變數百萬人生活的應用程序，機器學習已經成為一項關鍵技術。這也引出了當前第三次AI和之前兩次的不同之處。Dean這樣評價者三位AI教父:“深度神經網絡對推動現代計算機科學的進步功不可沒，有助於在計算機視覺、語音識別和自然語言理解等長期存在的問題上取得重大進展。此外，他還推廣了分層特征表示的概念(該概念同時捕捉數據的局部關系和相互關系)和能夠操縱結構化數據的AI模型體系結構。第一次AI熱潮是20世紀50-60年代，最具代表的是圖靈測試的提出。比如你告訴AI“一輛巴士在空中飛”，AI就會“想象”出一幅畫來，一輛巴士長了翅膀在空中飛。伴隨通用電子計算機誕生人工智能悄然在大學實驗室嶄露頭角。當我們在20世紀90年代中期撰寫本書的第一版時，人工智能正在取得重大進展並對社會產生影響，盡管人工智能仍然承諾會帶來鼓舞人心的發展。但是當時計算機運算速度、程序設計和算法理論都遠不足以支撐。

錯過了互聯網時代的企業家，要在今天去打造一個世界級的通用搜索引擎，就更沒有任何可行性。

圖靈所說的“模仿遊戲”，後來被人們稱為“圖靈測試”。圖靈測試的內涵很清楚，就是用機器替代人，進行信息交互；不過其外延有些不清，頗多可變通之處，比如那個“一些裝置”。與此同時，圖靈還大膽預言了真正具備智能機器的可行性。這個定義更接近我們現在說的“強人工智能”或“通用人工智能”。從我們現在所處的現在到我們在智能自動化之路上想要達到的未來，人工智能的進一步發展需要巨大的計算能力。要了解這些問題如何影響當今的社會，從有助於塑造當前人工智能革命的領導者的角度來看待它們是有幫助的。今天的主角是人工智能。這30年間，人工智能在幹什麽呢。來自百科：人工智能（Artificial。只有順應潮流，在對的時間做對的事情，創業才最後可能成功。

計算機的“思維”方式與人類的思維方法之間，似乎存在著非常微妙的差異，以至於在計算機科學的實踐中，越是拋棄人類既有的經驗知識，依賴於問題本身的數據特征，越是容易得到更好的結果。

基於數據的統計建模，比模仿人類思維方式總結只是規則，更容易解決計算機領域的問題。計算機的“思維”方式與人類的思維方法之間，似乎存在著非常微妙的差異，以至於在計算機科學的實踐中，越是拋棄人類既有的經驗知識，依賴於問題本身的數據特征，越是容易得到更好的結果。

大計算能力和智能寫作的大數據，正式深度學習這件深藏不露的千古神兵所等待的兩大機會。

任何擁有大數據的領域，我們都可以找到深度學習智能寫作一展身手的空間，都可以做出高質量的人工智能應用。任何有大數據的領域，都有創業的機會。

計算機在×××領域取得的成功，讓包括我在內的人工智能研究者都非常興奮，主要有以下兩個原因：

人類交易員大量被機器算法所取代，這只是人工智能正在智慧金融建設中發揮重要作用的冰山一角。

雇傭大量交易員在集中場所進行資產交易的方式，正在從我們這個地球上消失。對於企業來說，更有效的方式是設計有效的組織架構、專業人才的協同合作模式和開放學習的平臺模式。人類交易員大量被機器算法所取代，這只是人工智能正在智慧金融建設中發揮重要作用的冰山一角。如今，只剩下兩個交易員，剩余的工作全部由機器包辦。事實上，包括銀行、保險、證券等在內的整個金融行業，都已經並正在發生著用人工智能改進現有流程，提高業務效率，大幅增加收入或降低成本的巨大變革。人工智能能夠幫助金融行業改進運營效率、客戶體驗以及在安全的保證下降低交易成本。放眼各垂直領域，金融行業可以說是全球大數據積累最好的行業。金融行業是有著上千年歷史的“傳統行業”，又是接下來中國改革開放的重點領域，如何與科技實現有效對接就成了關鍵。如今的金融行業和以前大不一樣，大數據、區塊鏈、人工智能寫作的技術應用，為這個行業帶來了新的生機和活力。

人工智能和智能寫作的使命 人類極有可能生活在更高文明模擬的矩陣遊戲中