ARTIFICIAL INTELLIGENCE 人工智能
日期: 2013-11-29

人工智能 | ARTIFICIAL INTELLIGENCE

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经过超过半个世纪的发展,人工智能已经渡过了简单地模拟人类智能的阶段,发展为研究人类智能活动的规律,构建具有一定智能的人工系统或硬件,以使其能够进行需要人的智力才能进行的工作,并对人类智能进行拓展的学科,涉及到信息论、控制论、计算机科学、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑和哲学等自然和社会科学。


发展进程史 | Development History 


  启动期:1955年,达特矛斯会议标志着A I 诞生。期间,国际学术界人工智能研究潮流兴起,学术交流频繁。且在1957年,第一款神经网络Perceptron,将人工智能推向高峰。


发展期:1982年,霍普菲尔德神经网络被提出。突破期:1986年,BP算法的出现将Ai推向第二个黄金期,神经网络得到广泛认知,基于人工神经网络的算法研究突飞猛进;计算机硬件能力快速提升;互联网构建,分布式网络降低了人工智能的计算成本。


高速发展期:1997年,IBM研发的Deep Blue成为第一个击败人类象棋冠军的电脑程序;2013年,深度学习算法成为迈向感知智能时代的标志;2016年,AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世乭。


经过60多年的演进,特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能加速发展。

《“十三五”国家科技创新规划》发布, 人工智能成为核心看点。规划在围绕新一代信息技术等十大领域构建现代产业技术体系中明确指出“发展自然人机交互技术,重点是智能感知与认知、虚实融合与自然交互、语义理解和智慧决策”;要求“重点发展大数据驱动的类人智能技术方法;突破以人为中心的人机物融合理论方法和关键技术,研制相关设备、工具和平台;在基于大数据分析的类人智能方向取得重要突破,实现类人视觉、类人听觉、类人语言和类人思维,支撑智能产业的发展。

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全球人工智能著名专家 | Worldwide AI Experts


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全球先进应用案例 | Worldwide Example


早在第一台计算机埃尼阿克问世后十年,就有科学家预言,人工智能时代将要来临。当“深蓝”赢了卡斯帕罗夫之后,这种美好的情景似乎更是指日可待。但是在整个 20世纪后半叶,人工智能研究却因为数次技术革新尝试的失败而停滞,经历了从上世纪50年代到本世纪初期的若干个寒冬期。然而在2014年,人工智能的理论研究和可感知产品似乎突然“喷发”了:各种可穿戴设备扎堆出现,智能机器人频频亮相,机器的人脸识别准确率超过肉眼,Google、苹果和宝马等公司齐发力无人驾驶汽车,美国、欧洲先后设立人类大脑攻关项目,互联网时代王者谷歌更是凭借 AlphaGo 在围棋领域的重大突破引发全球关注。人工智能在各个领域的应用,切切实实地让我们感受到它正在悄然改变我们的生活的这个世界。


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AlphaGo:击败世界棋王的人工智能

世界棋王柯洁分别于2017年5月23日、25日和27日三次对战AlphaGo,最终以0:3的战绩惨败。赛后柯洁泪洒赛场,哽咽着说:“它(AlphaGo)太完美,我很痛苦,看不到任何胜利的希望。” ALPHYGO能在每天上万盘的对局中,实现了深度学习。以此对局量,它超过人类职业高手是必然的事情。而且,它现在下出的招法,很可能是我们本来应该在百年、千年之后才能看到的新定式、新变化。


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沃森:击败最强大脑的人工智能

在一档类似于“最强大脑”的综艺节目《危险边缘》中,沃森击败了两位最高纪录保持者,获得百万奖金。问答过程中,沃森在无人类协助的情况下,独自完成对自然语言的分析,并且以远超人类的速度完成抢答。人工智能程序沃森的特点在于对大数据迅速、准确的分析,于是现今IBM正将其运用于医学领域。病人向沃森上传自己的病况与症状,沃森则根据该情况分析患者最有可能患上的疾病种类,并提供医治方法。今后该程序还可运用在更多特定环境中,为用户提供各种紧急情况的应对方法。


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谷歌搜索:隐藏最深的人工智能

2002年,尚未成为谷歌CEO的拉里•佩奇曾在回答凯文•凯利“为什么谷歌要做免费搜索”的提问时,回答道,“不,我们在做人工智能”。实际上,谷歌搜索正是一种完善人工智能的尝试:用户在谷歌上的每一次搜索,都是在辅导人工智能进行深度学习。谷歌搜索在表面上只是一款搜索引擎,但其引擎的机理和很多人工智能程序相同:以并行计算、大数据及更深层次算法为基础,完成对数据、问题的智能化分析。或许很多谷歌用户都能感受到,谷歌搜索正变得越来越“聪明”,越来越“懂你”,而赋予其这种学习能力的,正是人工智能。



扬讯创新 - 人工智能 | UPSoft Innovation - AI


人工智能产业是以人工智能关键技术为核心的,由基础支撑和应用场景组成的,一个覆盖领域非常广阔的产业。目前, 人工智能的应用方向主要分为通用领域和特定领域。依靠多年在不同行业经验的累积,以及对行业发展趋势的敏锐洞察力,扬讯专注于特定领域的人工智能开发应用,尤其是在计算机视觉,机器学习,语音及自然语言处理等方面拥有成熟的原创技术和产品应用已经开始帮助企业和政府解决运营管理、服务民生等多方位的问题。

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  应用场景


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