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1 # 至頂網
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2 # 中培教育
現如今,全球都在討論人工智慧。可以說,人工智慧是未來的一大趨勢,同時也是人類認識未來世界、認識自我甚至重新定義自我的一種方式。對於任何一個企業、城市和國家來說,都不能拒絕或阻擋人工智慧領域的發展。未來是不可知的,但可以肯定的是,未來人類的生活一定處處都有人工智慧。
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3 # 藍家五少
未來,先是物聯網。然後才能收集到大資料,再給到人工智慧。人工智慧離不開大資料的支撐。大資料的來源少不了平臺、物聯網。智慧化產品,都是未來的趨勢。物聯網的爆發預計會在2020年,目前都是在先行階段。特別是NBIOT越來越成熟以及5G時代的來臨
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4 # 楊劍勇
自2017年人工智慧寫進政府工作報告後,並當年釋出人工智慧的三年發展計劃,力爭到2020年,一系列人工智慧標誌性產品取得重要突破。新一代人工智慧戰略規劃提出到2030年,中國成為世界主要人工智慧創新中心。至此,在國內掀起發展高潮,各巨頭紛紛向人工智慧延伸,同時,圍繞人工智慧創新的企業也備受關注,推動AI技術廣泛應用,助力全行業數字化轉型。
在人工智慧驅動下,人類將迎來史上重大變革,人們的生活也將發現翻天覆地變化,智慧生活得以實現,也助力普惠金融落地,特別遙不可及的無人駕駛汽車也有望迎來重大突破。
AI技術的應用加速了智慧家居普及,在人工智慧賦能下,使得人機互動更為自然,裝置透過影象識別技術更好地理解我們的世界,如亞馬遜人工智慧助手Alexa是全球最受歡迎數字助理,全球眾多裝置廠商紛紛相容和嵌入Alexa助手,搭載Alexa的亞馬遜 Echo成為全球銷售最高的智慧音箱,也讓亞馬遜市值超過蘋果成為全球第二大企業。
金融科技是金融業下一波發展趨勢。人工智慧與金融行業深度融合,把資料連線起來,透過資料來分析客戶,或者說感知客戶的需求,提升金融服務效率。這不僅會給金融業帶來前所未有的衝擊,也孕育了新機遇,對金融業影響深遠,圍繞客戶服務創新顯然已成為全球銀行企業的首要目標,從網點智慧化升級到智慧投顧,再到後端的構建了線上線下多維服務體系,推動一個全新的智慧金融時代到來。
如今全球掀起5G建設浪潮,因具有高穩定性、低延時(瞬時響應)以及移動性,並結合感測器、機器視覺、人工智慧和計算能力等多技術組合,將大大提升自動駕駛效能,也將無人駕駛汽車商業落地,此外,得益於人工智慧等技術日益成熟,無人駕駛技術不斷完善,在這個行業將會湧現的新的巨無霸。其中谷歌旗下無人駕駛公司Waymo是全球最具典型的巨無霸創新企業,估值高達1750億美元。
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5 # 重慶新華電腦學校
隨著人工智慧的發展,那些重複性、機械性以及低技術含量的工作慢慢會被取代。 所以,未來需要一種全新的教育正規化,來培養學生髮現問題和創造性解決問題的能力。因為它們是機器目前無法替代的,教學內容領域的機會,就在這裡。具體來看,首先發現問題是解決問題的基礎,而訓練發現問題的能力需要批判性思維。
回覆列表
人工智慧不僅成功吸引了全世界的關注,而且還激發了人們的想象力。然而 2019 年,人工智慧在商業領域中的普及率卻遠不及人們對它感興趣的程度。儘管大多數企業領導者都相信人工智慧會幫助企業獲得競爭優勢,但是直到最近,一些行業觀察家依然在報告中認為,企業的人工智慧採用率不足20%。
但隨著2020 年的到來,我們發現了人工智慧呈現了上升趨勢,企業不僅對人工智慧的興趣越來越濃厚,而且對人工智慧採用率也越來越高。 2019 年秋末,IBM委託第三方進行了一項全球調查《從“攔路虎”到大規模應用:全球企業向人工智慧衝刺》,邀請了4, 500 多名技術決策者進行了投票。調查結果再次印證了這種增長趨勢。透過此次調查,我們評估了美國、歐洲和中國當前和未來對人工智慧部署的情況,以便更好地瞭解人工智慧發展現狀和當前面臨的挑戰。正如同人們所料,大變局即將啟幕。
人工智慧採用率不斷提高
《從“攔路虎”到大規模應用》的調查結果表明,儘管前路依然漫長,但是,資料發現與管理、技能培訓和人工智慧可解釋性方面的進步正在以超乎預料的速度推動人工智慧採用率不斷攀升。
例如,來自大型企業(員工人數超過 1,000 的企業)的受訪者中,45% 表示他們所在的企業已採用人工智慧;而來自中小型企業(員工人數不足 1,000的企業)的受訪者中,29% 表示他們所在的企業已採用人工智慧。這些數字遠高於迄今為止某些行業觀察家預測的數字。有關上述調查中的一些比較有說服力的資料點,點選連結檢視綜述摘要,其中包括:
數字概覽
技能。企業在採用人工智慧的過程中遇到的主要障礙是企業難以從人工智慧中獲益。37% 的受訪者認為,員工掌握的人工智慧專業技能或知識有限,極大阻礙了企業成功應用人工智慧,而資料複雜性和分散資料越來越多(31%的受訪者)以及缺乏可用於開發人工智慧模型的工具(26%的受訪者)是緊隨其後的兩大障礙。 信任。信任是部署人工智慧的基石。在來自世界各地的受訪者之中,78% 的受訪者表示,企業需要相信人工智慧輸出資訊的公平性、安全性和可靠性,這一點非常重要,甚至可以說至關重要。此外,83%的受訪者認為,人工智慧決策方法的可解釋性也非常重要。 資料。因為人工智慧的成敗取決於資料,所以目前,部署人工智慧技術的企業更有可能採用混合雲(採用率:38%)或混合多雲(採用率:17%)。而且,資料無處不在,分佈於各種雲端。
人工智慧之旅貫穿整個商業世界
根據我們進行的調查及研究結果,我們希望看到企業不僅能採用人工智慧,還可以透過構建或開發自己的人工智慧,或將現有人工智慧應用程式投入使用,從而在整個企業範圍內擴充套件人工智慧。例如,調查結果顯示,正在部署人工智慧的受訪者中,40% 表示他們正在開發概念驗證,主要應用於基於人工智慧的專案或人工智慧輔助的專案,而 40% 的受訪者表示他們正在使用預先構建好的人工智慧應用,例如,聊天機器人和虛擬客服。
我每天都能看到客戶在興致勃勃地部署人工智慧。接下來,我會給大家舉幾個最近發生的例子。法律軟體開發商 LegalMation 利用 IBM Watson 和 IBM 自然語言處理技術來幫助律師自動化地完成一些最日常的訴訟相關任務,例如,將尋找書面檔案所需的時間從幾個小時縮短到幾分鐘。
全球數字代理商 Wunderman Thompson 利用 Watson Studio 和 Watson Machine Learning 以其混合多雲環境中儲存的 TB 級(Terabytes)資料為基礎訪問、分析並執行各種模型。此外,Wunderman 還與 Watson Machine Learning 合作,利用 IBM AutoAI 實現了模型自動化,讓模型能夠在公司的所有資料集之間分析數以萬計的特性。
我查看了諮詢公司 Morning Consult報告中的一些觀點,然後思考我與客戶之間的互動過程,我意識到,企業在應用人工智慧的過程中遇到的各種障礙始終是首要問題。這就是我們努力降低企業應用人工智慧的門檻、提高人工智慧易用性的原因。
因此,我們在 2018 年組建了—資料科學精英團隊,團隊由來自世界各地且擁有豐富經驗的技術專家組成,致力於幫助企業解決與人工智慧有關的實際問題。這促使我們引入了Watson OpenScale這樣的創新技術,來幫助企業減少人工智慧模型中的偏見, 我們還引入了能夠利用人工智慧構建人工智慧模型的 Watson AutoAI,並且構建了首個基於容器的資料分析平臺 Cloud Pak for Data,讓人們可以在任何雲上執行 Watson。此外,我們還透過與The Open Group 和 The Linux Foundation 等多家開放標準機構合作,將技能培訓和支援力度提升到了一個全新水平。
對於人工智慧領域來說,2019 年是碩果累累的一年,而 2020 年也必將為參與人工智慧發展的所有人帶來令人興奮的新承諾和新成果。