ai的发展历史及现状 AI的发展趋势

1、AI未来的的关键发展方向是什么?   理解视频中的动态行为是AI未来的关键发展方向 。这对于AI用其软件理解世界至关重要 , 也有助于AI在医疗、娱乐和教育等领域的广泛应用 。理解图像 还要理解动作行为 解释视频的AI系统 , 包括自动驾驶汽车中的系统 , 常常依赖于识别静态框架中的对象 , 而非对行为进行解释 。谷歌最近发布了一种能识别视频中对象的工具 , 并纳为云平台的一部分 , 该平台包含用于处理图像、音频和文本的AI工具 。但对AI来说 , 能理解猫为何会骑着Roomba扫地机器人在厨房与鸭子追逐嬉戏 , 才是彰显其能力之处 。因此 , 科学家面临的下一个挑战可能是教会机器不仅理解视频包含了什么内容 , 还要理解镜头中发生了什么 。这可能带来一些实际的好处 , 比如带来强大的搜索、注释和挖掘视频片段的新方法 , 也可以让机器人或自动驾驶汽车更好地理解周围的世界如何运转 。各出奇招 用视频训练计算机 目前 , 科学家使用一些视频数据集来训练机器 , 以使其更好地理解真实世界中的行为 , 麻省理工学院(MIT)和IBM目前正携手进行相关研究 。去年9月 , IBM与MIT宣布组建“IBM—MIT脑启发多媒体机器理解实验室” , 双方将合作开发具有高级视听能力的AI 。前不久 , MIT和IBM发布了一个庞大的视频剪辑数据集 , 这个名为“时间数据集时刻”的视频数据集囊括了从钓鱼到霹雳舞在内的许多动作的3秒钟片段 。该项目负责人、MIT首席研究科学家奥德·奥利瓦说 , 世界上许多事情瞬息万变 。如果你想明白为什么有些事情会发生 , 运动会给你提供很多信息 。之所以把视频长度定成3秒 , 是因为大部分时候 , 人类需要3秒时间 , 去观察并理解一个动作意图 , 比如 , 风吹树动 , 或者一个物体从桌上掉落下来等 。无独有偶 , 谷歌去年也发布了一套由M;脸谱正在开发名为“场景“操作”和“对象”集的注释数据集 。普林斯顿大学助理教授奥尔加·鲁萨克维斯基专门从事计算机视觉工作 。他表示 , 此前科学家认为 , 很难开发出有用的视频数据集 , 因为它们需要比静止图像更多的存储和计算能力 。他说:“我很高兴能使用这些新的数据集 , 3秒的时长很棒——它提供了时间上下文 , 同时对存储和计算的要也比较低 。” 还有其他机构在研究更具创造性的方法 。位于多伦多和柏林的创业“二十亿神经(Twenty Billion Neurons)”创造了一个定制数据集 。该联合创始人罗兰梅·尼塞维奇称 , 他们还使用了专门处理时间视觉信息的神经网络 , “用其他数据集训练的AI可以告诉你 , 视频中显示的是足球比赛还是派对;用我们的定制数据集训练的神经网络可以告诉你 , 是否有人刚刚进入房间 。转移学习 人工智能的未来 按照IBM的解释 , 人类能够观看一段简短的视频并轻松地描绘出视频内容 , 甚至能预测后续事件的发生 , 而这样的能力对机器来说依然是可望而不可及的 。因此 , IBM和MIT要做的就是 , 解决机器在认知和预测上的技术难题 , 在这一基础上开发出一套认知系统 。IBM的丹尼·古特弗罗因德说 , 有效识别行为要机器学习某个行动 , 并将获得的知识应用于正在进行同样行动的情境中 , 这一领域的进步 , 即转移学习 , 对于AI的未来非常重要;而且 , 这项技术在实际中大有用途 , “你可以用它来帮助改善对老年人和残疾人的护理 , 比如告诉护理人员是否有老人跌倒 , 或者他们是否已经吃过药等等 。” MIT和IBM也表示 , 一旦机器能够看懂视频 , 具备视觉能力的高级计算机认知系统将能用于各种行业 , 不仅仅是医疗 , 还有教育、娱乐等领域 , 包括对复杂的机器进行保养和维修等 。
【ai的发展历史及现状 AI的发展趋势】
2、AI人工智能未来发展趋势怎么样   很大可能会超越人类 , 本人见解如下 。1现在互联网只是为了下个时代做铺垫 , 机器人时代 。2 AI势必跟机器人结合 , 为人类 , 代替各种高危行业 。3 进入家庭 , 成为家庭成员 。从生活要医疗到教育到家务 , 各种各样的 。人类不止解放双手 , 还可能解放大脑 , 从而减少本身思考能力 , 依赖于机器人 。4 AI只会越发展越完善 , 人类享受舒适生活 , 人口降低 , 可能机器人数量都超越地球人口 。可能要进入一个新纪 小小见解 , 欢迎补充 随着人工智能时代呼声渐起 , Python凭借其入门简单、应用广泛的优势成为很多想要入行互联网行业的人们的首选编程语言 。如果你想学一门语言 , 可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要几个方面考虑 。从这几个角度看 , 学习Python都没有什么可挑剔的 。如果你想要专业的学习Python开发 , 更多需要的是付出时间和精力 , 一般在个月左右 。可以根据自己的实际需去实地看一下 , 先好好试听之后 , 再选择适合自己的 。只要努力学到真东西 , 前途自然不会差 。

3、人工智能近期发展的主要趋势有哪些呢?   趋势是: 1.多学科交叉研究 2.分布智能与社会智能研究 3.集成智能研究 4.智能网络研究 5.认知计算与情感计算研究 6.智能系统与智能 随着IBM神经网网络架构下的学习型人工智能的突破性进展 , 今后的人工智能市场将带来翻天覆地的变化 , 有哪些趋势呢? 1. 完善的自然交互 。学习型人工智能有望在自然语言处理技术领域有突破性进展 , 更加自然生动 。与人交流更加流畅 。2. 市场细分化 目前随着国内市场需量的增大 , 人工智能在工厂 , 医疗 ,  , 教育等领域将会更有作为 , 更加细分化 。3. 更加个性化 面向领域的人工智能将更加个性化 , 以提供多样化的市场需 。此外人工智能将在多个领域替代人工作 , 就业形势将会更严峻 。如何解决待岗人员的就业问题就更加重要 。“人工智能”(artificial intelligence)简称ai 。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 。人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能;如何把计算机用得更聪明;如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统;如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等 。人工智能是计算机科学的一个分支 , 人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域 。人工智能与计算机软件有密切的关系 。一方面 , 各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现 , 另一方面 , 许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术 。例如 , 专家系统软件 , 机器博弈软件等 。但是 , 人工智能不等于软件 , 除了软件以外 , 还有硬件及其他自动化和通信设备 。人工智能虽然是计算机科学的一个分支 , 但它的研究却不仅涉及到计算机科学 , 而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域 。因此 , 人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科 。 , 基于抽象概念的逻辑推理 , 就像我能根据文字来了解你的意思 , 我们的逻辑思维可以建立在抽象的名词 , 动词 , 形容词上 , 机器能理解这些意思而不是检索数据库来回答 。小时 , 情感5分 , 呵呵 , 骂人情感2 , 人…… 未来可以依靠人工智能设计更加高级的人工智能 , 也就是说 , 机器开始进化 , 并且这个速度很可能超越人类 。不过我们也可以利用机器代替人类从事脑力劳动 , 人类的科技会飞速发展 , 不过那样人类会不会成了懒惰的家伙?

4、为什么说AI是未来趋势 , 看完秒懂   人工智能行业应用场景分析 融合传统行业助力转型 人工智能 , 即让机器去实现所有与人类智能有关的功能 , 做到像人一样看懂、听懂 , 并且会思考、会行动 。现阶段 , 基于深度学习的人工智能技术路线成为主流 , 强调通过感知理解决策来实现合理地行动 , 基于大量先验知识做出相对合理的判断和决策 。全球人工智能市场规模分析预测 据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示 , 年规模有望达到 亿美 。人工智能行业应用分析 人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力 , 必须与各行各业融合才能发挥作用 , 形成真正有效的行业智能 , 以此来助力传统行业转型升级 , 加快人工智能应用落地 。1、制造 智能制造 , 是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造 , “智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能”等全过程的智能化中去 , 只在这些意义上 , 才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势 。人工智能在制造业的应用主要有三个方面:首先是智能装备 , 包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备 。其次是智能工厂 , 包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容 。最后是智能 , 包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体模式 。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要 , 但作为一项通用性技术 , 人工智能与制造业融合是大势所趋 。2、家居 智能家居主要是基于物联网技术 , 通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈 。用户可以进行远程控制设备 , 设备间可以互联互通 , 并进行自我学习等 , 来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等 。值得一提的是 , 近两年随着智能语音技术的发展 , 智能音箱成为一个爆发点 。智能音箱不仅是音响产品 , 同时是涵盖了内容、互联网及语音交互功能的智能化产品 , 不仅具备WiFi连接功能 , 提供音乐、有声读物等内容及信息查询、网购等互联网 , 还能与智能家居连接 , 实现场景化智能家居控制 。3、金融 人工智能的产生和发展 , 不仅促进金融机构主动性、智慧性 , 有效提升了金融效率 , 而且提高了金融机构风险管控能力 , 对金融产业的创新发展带来积极影响 。人工智能在金融领域的应用主要包括:智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等 , 该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业 。未来人工智能将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升 。4、零售 人工智能在零售领域的应用已十分广泛 , 正在改变人们购物的方式 。无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向 。通过大数据与业务流程的密切配合 , 人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置 , 为企业创造更多效益 , 让消费者体验更好 。在设计环节中 , 机器可以提供设计方案;在生产制造环节中 , 机器可以进行全自动制造;在供应链环节中 , 由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需进行预测 , 合理进行补货、调货;在终端零售环节中 , 机器可以智能选址 , 优化商品陈列位置 , 并分析消费者购物行为 。5、交通 大数据和人工智能可以让交通更智慧 , 智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物 。通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析 , 可以对交通进行实施监控和调度 , 有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等 。人工智能还可为我们的安全保驾护航 。人长时间开车会感觉到疲劳 , 容易出交通事故 , 而无人驾驶则很好地解决了这些问题 。无人驾驶系统还能对交通信灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析 , 规划出最优交通线路 , 提高道路利用率 , 减少堵车情况 , 节约交通出行时间 。6、安防 安防领域涉及到的范围较广 , 小到关系个人、家庭 , 大到跟社区、城市、国家安全息息相关 。目前智能安防类产品主要有四类:人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析;在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的;从行业角度来看 , 主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广 。7、医疗 当下人工智能在医疗领域应用广泛 , 从最开始的药物研发到操刀做手术 , 利用人工智能都可以做到 。眼下 , 医疗领域人工智能初创按领域可划分为八个主要方向 , 包括医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析、药物挖掘、虚拟护士助理、健康管理监控、精神健康以及营养学 。其中 , 协助诊断及预测患者的疾病已经逐渐成为人工智能技术在医疗领域的主流应用方向 。8、教育 通过图像识别 , 可以进行机器批改试卷、识题答题等;通过语音识别可以纠正、改进发音;而人机交互可以进行在线答疑解惑等 。AI和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题 , 从工具层面给师生提供更有效率的学习方式 , 但还不能对教育内容产生较多实质性的影响 。9、物流 物流行业通过利用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造 , 能够基本实现无人操作 。比如利用大数据对商品进行智能配送规划 , 优化配置物流供给、需匹配、物流资源等 。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节 。

5、AI工程未来发展前景?现状 , 未来30年怎么样?   近几年来 , ai工程发展迅速 。由沿海向内地延伸 。尤其是环球推出G/H新机 , 中国ai工程又注入了新的血液 , 随着搞插件机 , 二的人越来越多 。未来AI工程岗位竞争加剧 , 但就看个人的技术和能力了 。这个没有未来 , 我都不知道AI是什么 , 今天老板居然喊我跟他在原有的地方画线 , 还好 , 我玩过PS 。压力不大 。建议你去学 UI 将来的需都很大的发展前景也很好 , 这个要很大的艺术细胞 , 我是没有了 ,  比如设计一个名片我都要设计3天 , 我真他T,M蛋疼 , 设计出来连自己都看不爽 。还有LOGO设计一个星期 , 头都大了 , 心情、很不爽 , 之前应聘程序员的时候早知道不说我也是从设计开始的

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