人工智能企业有哪些公司？_百度知道
人工智能企业有哪些公司？
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太多了，不少企业都有涉及人工智能，百度、360、酷狗、英飞拓等等，不少公司都是上市的，人工智能企业发展空间还是比较大的。
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人工智能将成为未来最具变革性的领域
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本文中，Maluuba研究团队的五名成员分享了他们对于人工智能的趋势和应用的看法。Maluuba的愿景是通过创造像人类一样能思考、推理和交流的高智能机器，为通用人工智能的构建尽自己的一份力。为了实现这个愿景，我们不断成长的研究科学家和工程师团队正在努力解决语自然言理解中的各种挑战性问题。他们追寻构建智能机器的新方式，希望能够模仿人类的常识、好奇心、创造性思维和决策制定等天生能力。我们正积极推动机器理解与交流能力的创新。本文中，Maluuba研究团队的五名成员分享了他们对于人工智能的趋势和应用的看法。我们认为人工智能在2017年和可预见的未来里将会成为最具变革性的领域。ADAM TRISCHLER（高级研究科学家）问：你预计2017年人工智能主要的进步会出现在哪个方面？答：尽管机器学习已在2016年取得了长足的进步，但人工智能系统目前还是一种专家系统：这种系统如果不消除它已经学习到的知识，是不能增加新技能到技能全集中的。这一个问题就称之为遗忘灾难（catastrophic forgetting）。例如，训练好在相片中识别面部的人工智能系统就不能在其他如街道标志识别任务上表现出色。针对每个任务都需要特定地去训练一个智能系统。经典研究如补充学习系统（complementary learning systems）和双神经网络（dual neural networks）试图寻求解决此类问题的方法，但它们只在小尺度上起作用。最近，研究员已经在深度网络中解决了遗忘灾难问题（catastrophic forgetting），并利用新的构架和技术取得了重大的初步进展。这项工作在2017年将继续进行，它将为人工智能系统学习「在线（online）」和增量（incrementally）、改善寿命、增加新能力、学习如何将现有技能组成更复杂的操作流程奠定基础。问：在2017年，自然语言理解领域将有哪些方向会脱颖而出？答：人类工智能最经典的辩论就是联结主义（connectionism）和符号主义（symbolism）的对抗（分布式、模糊统计表征与通过规则交互的统一符号之间的斗争）。随着深度学习的崛起，联结主义范式已经接管了一切（这是合理的，因为它能有效解决问题）。然而，我认为符号主义对执行各种高级别的任务更有实用性。在2017年，我希望能看到结合这两种方法优点的研究。如在开发深度神经网络时，可以学习使用硬规则快速利用逻辑进行推理推断。我对自然语言感兴趣的部分是它好像存在一个交叉领域：词是我们根据语法硬规则进行结合的符号，但它们的使用表现出统计细节和灵活性，并且分布式词表征已经证明它是极其有效的手段。HARM VAN SEIJEN（研究科学家）问：你预计2017年强化学习将会出现哪些新进展？答：强化学习（Reinforcement learning）与深度学习相结合，在单一任务的处理上显示出了非常高的效率。如学习玩Atari游戏，但是其几乎不存在跨任务学习（cross-task learning）。在2017年，学习通用技能将会取得巨大的进步，这样系统就能适用于许多不同的任务。随着人们和公司正在朝会话代理（conversational agents）前进，强化学习将在帮助构建能处理来自用户一系列复杂问题的代理这一方面发挥越来越重要的作用。问：公众对人工智能安全性存在很大的担忧，你怎么看待这个问题？答：随着越来越多的人工智能产品被推出，我期待人工智能安全性够获得更多的讨论（甚至期待更多的好莱坞电影和电视剧描述人工智能暴乱）。虽然我们需要谨慎地对待人工智能恐慌，不过我认为这类讨论还是挺好的。人工智能的安全问题最终不是技术问题，而是政治问题。我们作为一个社会整体必须重新思考我们想要如何定义在世界上的位置，尤其是机器能进行绝大部分甚至比人做得更好的工作。LAYLA EL ASRI（研究科学家）问：你预计2017年人机对话界面（conversational interfaces）主要的进步将是什么？答：人机对话界面早在2011年的个人助手就开始出现，现在已经变得越来越普遍了，尤其是Siri发布后。2016年随着基于文本的对话界面（或聊天机器人）的爆发和Skype、Facebook Messenger等平台的发展，我们已经取得了长足的进步。会话代理其中一个研究瓶颈就是缺乏数据，同时我们需要采用模拟的形式来训练我们的模型。新型自然语言理解平台的兴起将有助于真实用户的数据收集，并训练只能在现实环境中学习的基本技能。因此，我相信在2017年我们将看到记忆、信息搜集和决策制定等能力集成到会话代理中。Frames（Maluuba公司的第二个数据集，它包含19986个问答对，可用来训练自然会话过程中的深度学习算法）和我们以目标为导向的对话数据集将支持更复杂的会话交互。以目标为导向的对话数据集问：我们在 2017 年会看到由自然语言理解支持的产品或服务吗？答：在过去几年中，计算机视觉已经发展得相当成熟了。最近，大数据集和高效算法也发布了许多，它们能帮助在物理环境中进行对话的研究。即时应用能成为客户服务的自然延展，它能使用机器视觉进行错误排查。我相信会话代理的下一步将是能够通过视觉获得文本信息，从而减少向用户询问的问题数量以达到更高效。PHILIP BACHMAN（高级研究科学家）问：无监督学习哪些方向是很有前途的？答：无监督学习是一种在没有外部标记或监督的方式下帮助模型「理解」数据（图像、文本、视频等）的方式。以前的工作主要集中在这些模型的最终输出，而模型的内部运行方式如何合作产生输出的过程经常被人忽视。最近的研究发展让我们可以解释模型的内部行为。如，我们现在可以激活某些特征去表征图像对象的类型，而其他一些可以表征它的地理位置，或者激活某些特征来表征电影评论的情感分析，而其他特征表征其类型。这些技术使我们离学习目标越来越近，即表征和推断更高层次的概念，并解释模型看到了什么。为更广泛的模型与任务提供这个能力将大量增加无监督学习的实际价值。问：使用无监督学习进行自然语言理解的核心挑战是什么？答：模型能抽取压缩的表征将会是很大的进步，因为它揭示了自然语言文本的语义内容。理解自然语言的主要困难就是可以用很多不同的方式表达一个想法。而通常，我们想从一些文本中提取的是一个表示意图，即驱使某人写下该文本的目的和该文本传递的意思。很多情况下，用于表达想法的特定词语和语法除了我们需要的还包含了许多信息。将关于意图和想法的信息与文本呈现出的表面形式分离是当前模型的主要挑战。无监督学习技术将通过挖掘内容和形式的因式表征来克服这种信噪比问题（signal-to-noise problem），这将是一个巨大的进步。ALESSANDRO SORDONI（研究科学家）问：你认为 2017 年人工智能的主要进步将会是什么？答：当前活跃的研究领域是元学习（meta-learning）支持算法的开发。元学习算法（meta-learning algorithms）不仅在特定任务上表现良好，同时它被设计成能够发掘学习本身的基本规则。所以相同的算法可以利用推断的规则解决其他相关但之前没见过的问题。当然，这是人工智能的一个开放性问题，仍然需要做很多研究。问：这将对会话代理（conversational agents）有什么帮助？答：要让会话代理真正起作用，它们就应该具备信息搜寻能力。想象一下，让一个代理学习去询问和搜寻进行用户参数选择的信息：这个策略将促进对话体验的个性化和随后用户参与度的增加。在这个意义上，学习如何通过提问从用户那里获取信息是一种元学习的形式，这将测试哪些问题单个用户同样给其他用户提供有用的信息。当然，代理不应该经常询问用户，他应该自己去搜寻有用的信息。
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本文来源：机器之心
责任编辑：钦晓武_NK2781
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分享至好友和朋友圈保险代理人会被人工智能全面取代吗？是的，一定会被取代，不过过程缓慢。保险代理人就是我们口中所说的卖保险的。到2009年11月的统计，从事保险代理人职业的人员已经达到了256万。可想而知这是如何庞大的人群。而这部分人应该算是微商的前辈。其实他们之间的模式差不多，只不过猥琐卖的是物品，而保险代理人所销售的是保险合同。为什么会被取代？有以下几点原因：1、反感。我们生活中有太多做推销的人，而且很多人的亲人都在做。比如卖房子的、做微商的、还有我们说的做保险的。我们总会有一种感觉，卖的比买的还多。而从业人员水平的层次不齐会让特别在保险销售过程中有很多隐忧。从用户角度来说，保险代理人就不太好做。2、不愿做。不要说被人工智能取代，现在很多保险代理人自己都不太想做这个，因为从业人员越来越多，压力越来越大，还有第一点，用户越来越反感。所以退出的人也是很多。3、网络。互联网算是人工智能的基础建设，人工智能还没有开始取代这一职业，网络上各种自助买保险的网站、入口已经陆续出现，这势必让第二点说的退出人员越来越多。4、人工智能。现在代理人销售保险很多是考虑自己的抽成有多少然后再推荐给用户合适的保险。而人工智能会全面分析用户的需求给予最为合适的购买建议。从用户角度来看，这服务是不能比的。从这四点一总结，保险行业的代理人制度可能会慢慢萎缩。还有最重要的一点，在人们生活水平的不断提高，越来越多人认识到了保险的重要性。而如果你的用户比你更懂保险，在结合人工智能的量身定制，打破了保险代理人赖以生存的信息差，这个行业不萎缩都难。我是每日心选，专注人工智能领域。0添加评论分享收藏文章被以下专栏收录在纷繁复杂的世界中，深度挖掘。冷静思考就是我想做微商，找到家代理的，是进货的，到时候卖货能现钱吗？？还是全压成货了？
全部答案（共1个回答）
是趋势行业，未来10年都是稳定增长！现在的
网购平台是五花八门，选择一个好的平台不容易！选
择大于努力！买东西货比三家不上当，选择开网店更
加重要！多了解几个平台对比一下就有分晓。不管是
选择什么平台行业，都得综合考虑，要符合以下几点
：背景、模式、系统、产品、先机，少一点都不行。
少任何一点都是不赚钱的。我是一网商，可为你提供
更多咨询。
购买微网商城系统就可以开通微信商城了。
我就是做微商的。我教你
首先你的找到一个好的包包货源，价格质量都适合你想销售的人群。 有了货源就看你在微信空间这些地方怎么推销了、
加V信：，她家的玖希是由太平保险公司承保质量责任险的，用产品造成的皮肤问题由保险公司赔付，我用了她家玖希半年多了，皮肤越来越好。
果然U品就挺不错的呀，你可以试试。
答: 开实体店怎么不挣钱
答: 我是在美牛投资投资的美原油，跟着朋友一块儿做的，收益还挺好的，现在已经赚了点钱，推荐你可以试试呢
答: 我现在也是做网络生意的，投资少
不需要考虑人脉问题 ，货源问题，存货问题，简单方便
没有学历， 年龄的限制，非常适合普通人创业的一个平台，有人教，有专业的老...
答: 美牛投资实力强大，提供各个品类产品的实时市场数据，同时拓深数据价值，提供分时图、K线图、闪电图，并数据直播多空对决，为投资者的投资决策提供帮助，我觉得还是蛮可靠...
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