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第一时间接收企业面试邀请，好职位不错过X狂热的AI技术是如何发展起来的——成都优才创智分享
上世纪40年代，人工智能的基本框架就已经存在，自那以后，各种组织就一直在人工智能的发展上进行创新。近年来，大数据和先进的深度学习模型将人工智能的发展推向了前所未有的高度。而如此狂热的AI技术是如何发展起来的呢？
上世纪40年代，人工智能的基本框架就已经存在，自那以后，各种组织就一直在人工智能的发展上进行创新。近年来，大数据和先进的深度学习模型将人工智能的发展推向了前所未有的高度。这些新的技术成分最终会产生科幻小说中所设想的智能机器，还是维持目前的人工智能趋势，只是“把相同的酒装在了更高档的瓶子里”？
“这实际上是新酒，但有各种各样的瓶子，而且有不同的年份，”James Kobielus说，他是Wikibon的数据科学、深度学习和应用开发的首席分析师。
Kobielus补充说，实际上，大部分的旧酒仍然相当可口；新一代的人工智能的使用了以前的方法并建立在这些方法之上。例如，Apache的大数据框架Hadoop所运用的技术。
然而，如今关于人工智能的狂热，是由于一些前人工智能候选者缺乏特定的发展。根据Kobielus的说法，现有的技术使我们更接近那些看起来像人类一样“思考”的机器。“其中最重要的是大数据，”他在位于马萨诸塞州马尔伯勒的CUBE公司的工作室里说。为什么大数据激发了人们对人工智能的兴趣？因为这对于训练深度学习模型来说是一个巨大的帮助，使其能够做出更像人类的推断。Kobielus和Dave Vellante一起在人工智能和机器智能领域有了技术突破。Dave Vellante是Wikibon的首席分析师，他还是SiliconANGLE的直播工作室的联合主持人。
人工智能革命将会被算法化
人工智能在智能对话方面的长足进步，也反映了其飞速的营收增长。研究机构Tractica LLC的调查显示，2016年，人工智能软件市场规模为14亿美元，到2025年将增至598亿美元。“人工智能在几乎所有行业的垂直领域都有应用和用例，被认为是下一个重大的技术转变，类似于工业革命、计算机时代和智能手机革命等过去曾经发生的转变，”Tractica LCC的研究主管Aditya Kaul说。其中一些垂直领域包括金融、广告、医疗、航天和消费领域。
下一场工业革命将围绕人工智能软件展开，这听起来可能像一个想象力丰富的书呆子的幻想。但即使在硅谷之外，这种情绪也在蔓延。《时代》周刊最近专门刊登了一篇题为《人工智能：人类未来》的特稿。但是，这种人工智能的设想在科幻小说和科技圈的狂热沼泽中已经存在了几十年。在过去的几年里，这项技术发展得如此之快吗？从今天的人工智能和可预见的未来，我们能从现实中得到什么？
首先，人工智能是一个宽泛的标签——实际上更多的是一个热门短语，而不是一个精确的技术术语。Kobielus说，人工智能指的是“任何帮助机器像人类一样思考的方法”。但是，从最严格的意义上来说，机器“思考”难道不是与人类大脑截然不同的思维吗？机器不会真的思考，不是吗？这要看情况。如果说“思考”的同义词是“推断”的话，那么机器可能被认为与大脑是对等的。
当人们讨论人工智能的时候，他们通常会谈论人工智能最受欢迎的方式——机器学习。这是一种数学应用，原理是从数据集中推断出某种模式。Kobielus说：“很长时间以来，人们利用软件从数据中推断出模式。”一些已有的推理方法包括支持向量机、贝叶斯逻辑和决策树。这些技术并没有消失，并在日益增长的人工智能技术领域被继续使用着。机器学习模型或在数据上训练的算法能够做出自己的推断，这通常被称为人工智能的输出或见解。这种推断不需要预先编程到一个机器上，需要编程的只有模型本身。
机器学习模型的推断基于统计学的可能性，这在某种程度上类似于人类理解的过程。来自数据的推论可以以预测、相关性、分类、分类、识别异常或趋势等形式出现。对于机器来说，学习模式是分层的。数据分类器名为“感知器”，通过对感知器进行分层，便形成了一个人工神经网络。感知器之间的这种神经网络关系激活了它们的功能，包括非线性的感知器，比如tangents。通过这个神经过程，一个层的答案或输出就成为了下一层的输入。最后一层输出的便是最终结果。
神经元的深层学习层
深度学习网络是有着大量的感知器层的人工神经网络。网络的层次越多，它的深度就越大。这些额外的层会提出更多的问题，处理更多的输入，并产生更多的输出，从而抽象出更高层次的数据。
Facebook的自动人脸识别技术是由深度学习网络驱动的。通过将更多图层组合在一起，可以更丰富地描述图像。“你可能会问，这不就是一张脸吗？但是，如果它是一个场景识别深度学习网络，它可能会识别出这是一个与一个名叫戴夫的人对应的脸，他碰巧也是这个家庭场景中的父亲。”Kobielus说。
现在已经有了具备1000个感知器层的神经网络，软件开发人员仍在探索更深层次的神经网络可以实现的功能。最新款苹果iPhone的人脸检测软件依赖于一个20层的卷积神经网络。2015年，微软公司的研究人员通过一个152层的深度残差网络赢得了ImageNet计算机视觉大赛。微软研究主管彼得·李表示，得益于一种防止数据稀释的设计，该网络能够从图片中收集到的信息，超过了典型的20层或30层的深度残差网络。他说：“我们可以从中学到很多微妙的东西。”
除了图像处理之外，新的人工智能和深度学习用例也层出不穷，从执法部门到基因组学都能找到相关应用。在去年的一项研究中，研究人员利用人工智能预测了欧洲人权法院数百起案件的判决结果。他们预测人类法官最终决定的准确率达到了79%。
具备了“思考”的能力，并且拥有丰富的资源，甚至还有机器比人更准确地得出结论。最近，斯坦福大学研究人员的深度学习算法比人类放射科医生更擅长诊断肺炎。这种名为“CheXNet”的算法使用了一种121层的卷积神经网络，这些神经网络被训练在一组超过10万张胸部X光图像上。
人工智能模型在学习中不断进步
这突显出深度学习的一个关键问题：算法本身和训练它们的数据一样好。它们作出的预测的准确率基本上与训练它们的数据集的大小成正比。并且这个培训过程需要专家的监督。Kobielus说：“你需要一个由数据科学家和其他擅长统计建模的开发人员组成的团队，他们擅长获取培训数据，并对其进行标记（标签在那里起着非常重要的作用），而且他们擅长于通过开发者操作以迭代的方式开发和部署某一种模型。”
机器学习模型的标签数据确实至关重要，但人类的眼睛仍然是工作的最佳工具。IBM公司去年表示，他们已经在招聘很多人，只是为了给人工智能标记数据。多伦多大学的研究人员Parham Aarabi和Wenzhi Guo探索出了人类的大脑和神经网络结合在一起的方式。他们开发了一种算法，从明确的人类指令中进行学习，而不是通过一系列的例子。在图像识别中，训练师可能会告诉算法，天空通常是蓝色的，并且位于图片的顶部。与传统的神经网络训练相比，他们的方法效果更好。Kobielus说：“如果不训练算法，你就不知道算法是否有效。”他还总结道，大量的训练都会在云或其他集中的环境中进行，而分散的“物联网”设备（比如自动驾驶汽车）将会在现场做出决定。
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今日搜狐热点人工智能正在突破人类想象力边界————成都优才创智分享
仿生鱼、电子皮肤、财务机器人……开车时你说出地点，自动驾驶系统将带你到达目的地；突然感觉身体不适去医院，就会发现机器人在应用医疗器械等你，还有像动画片“大白”一样的健康机器人在服务病人……这些科幻大片中的场景，人工智能正在一步步实现。 日前在西安举行的新一代人工智能发展规划论坛上，多位专家描绘了大大突破人类想象力边界的未来智能世界。
电子皮肤让人与机器人更亲密
自古以来，人类一直致力于海底世界的探索，从神秘酷炫的军用潜水艇到集高科技于一身的水下仿生鱼。中国科学院大学前沿科技发展中心执行副主任金琨说，水下仿生鱼拥有和真鱼相似的外形，可以在水下畅通无阻，还可以自动充电、自动往回发数据，这在军工、监测污染等方面具有很重要的意义。
人类的皮肤有什么作用呢？在材料学家看来，皮肤是大脑与这个世界的接口，它非常敏感、反应迅速，可以帮助人感知周边环境，从而认识和理解世界。假如机器人也有皮肤，那会产生怎样的反应呢？“如果人和机器人拥抱，它是不懂得力道的，可能会把你抱碎。但如果加上电子皮肤，实时传回来数据，它就知道和你拥抱、握手的时候应该用多大的力气了。”金琨介绍，目前这项技术已经在日本投入使用，希望也有中国企业家与中国科学院大学合作，尽快在中国实现此项技术的应用。
人工智能来“当会计”“做门迎”
在有序科技创始人、CEO金慧眼中，人工智能是最前沿、最新的技术，财税也许是最保守、最不愿创新的行业。包括登记会计凭证、记账、存货盘点等在内的简单工作，可以由财务机器人来完成；但涉及人与人之间信任的工作，例如协助编制预算、纳税筹划等工作，还是要由人来完成。金慧说，由人工智能带来的行业变革已经到来，财务从业人员要做的事情是保持敏感、拥抱变革。基础性的工作由机器人来完成，会计就可以有更多的时间去做更高层次的工作，去发现原来发现不了的问题，这是一个共赢生态。
不少人出国旅游时都会遇到这样的尴尬：出门时忘带房卡，与店员沟通困难重重。如果此时有一个可以进行身份识别的机器人，问题解决就会轻松许多。机智栈澳门科技有限公司CEO卢文安告诉记者，酒店发展面临很多难题：人工费用占比越来越高、高素质酒店人员招工难度大，每逢大型会展总是缺人手。其实，简单工作都可以交由机器人完成。卢文安举了这样一个例子：“我在珠海有一个朋友，他的酒店营业额大概40万元一个月，最近五个月他发现营业额低了很多，他有点奇怪。我们用机器人来做统计，发现营业额的确是大概40多万元，这就说明前台人员可能有问题。这就是机器人的好处，它不会说谎、偷懒。”
据悉，机智栈在广州已经开启了实践场景，酒店机器人可以完成智能身份识别、自助餐出入闸口管理、统计访客等级等工作，预订过的会员办理入住只要几秒钟的时间。
大数据是人工智能的门票
浪潮集团陕西公司云服务产品总经理张慧娟说，对于未来而言，人工智能将会在人们生活的方方面面发挥越来越多的作用，也会有更多存在感。目前人工智能关键技术的深入学习，主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被大数据应用在其他技术上的知识或者是规律。事实上，人工智能的每一次进步都离不开智能的训练。
在星瀚资本创始合伙人杨歌看来，大数据是进入人工智能的门票，而大数据发展过程中仍有许多问题:首先是大数据收集竞争过度激烈，大家为了收集而收集数据。第二是数据噪音太大，有效的数据太少，这对人工智能分析是有很大阻碍的。第三就是数据密集但孤立分布，每一个公司的数据都非常密集，不是全场分布的数据，数据的通道没有打通，各个公司没有把数据融合起来。
杨歌说：“人工智能离不开大数据，但只有把数据应用了才具备价值。很多公司为了追人工智能的风口，聘请了很多人去研究，但还不是很成熟，一定要模型化。收集、定义、分析、挖掘，最后抽象成一个概念，得到一个有价值的算法。这才是大数据的意义所在。”
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