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【新葡京注册】海军航空兵最强轰6K 攻击范围覆盖美军基地

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况且人工智能离不开海量数据的支撑。而创业公司在某一垂直领域做出绝对的技术壁垒其难度相当大 ,因此有业内谈到这样一个案例,硅谷某大公司收购一个人工智能初创公司后,发现各种指标、性能还不如内部的产品,于是被收购的团队全部派去做产品了。微软亚洲研究院常务副院长芮勇曾经说了一句略显夸张但却清醒的话:实现真正的人工智能大约要500年,你要让我在后面再加个0我也不反对。比如这些助理基本能回答今天天气如何,但如果问到附近的星巴克可以用微信支付么以及今天的天气是否会导致塞车或者航班延误等这类相对有逻辑一点的问题就无能为力了 。

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而在创新工场之外,众多风投机构都乐于在人工智能领域砸钱 。毕竟真正懂深度学习的人还不多,极为稀缺导致供需不平衡,当然这个不合理的价格也涉及到人才竞争。

也就说是说,AI当前目前跟学术关联性很高,而且更多是停留在学术研究层面,但技术与学术研究要应用到一些产业或行业从规律来看都需要几年甚至几十年的时间 ,不能简单地靠普通商业思维去打通。去年五月份 ,美国排名前15名的移动软件开发商,发现下载量同比下跌了两成。

在硅谷,英特尔、谷歌、GE、facebook等是最活跃的投资者。这体现出,创业者拼技术要拼过巨头很难,另一方面 ,人工智能类创业公司想做大了被收购的概率相对于其他拼商业模式的公司或许也更难。人工智能(AI)应该是今年科技行业的最热门领域之一 。从当前看来,如果没有清醒的认识到现状,资本疯狂助推,创业者贸然入局会把AI的泡沫越吹越大。在AlphaGo之外,Google不久前又发布了神经机器翻译系统(GNMT),并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用中 ,Facebook扎克伯格甚至表示人工智能就是下一个十年路线规划的核心。但要知道,普通的创业者在数据层面跟互联网巨头根本没得比,而深度学习的强大在于非结构化大量数据的特征提取,创业者在数据层面的欠缺往往只能给别人提供API服务,因此这一领域可能很难支撑一个独立的公司,它更适合作为巨头未来战略下的一个部门或环节。

但最重要的是,基于用户特定场景需求的逻辑理解能力以及颠覆性的商业模式方面,人工智能的应用还没影儿。人工智能为何这么火?人工智能这么火事实上也不是没有原因,第一,这跟当前移动互联网多数领域的风口已经过去了有关系,人口红利结束了,互联网巨头需要新的增长点,用户对于下载新的APP越来越没有兴趣。

在硅谷,谷歌、亚马逊、微软都纷纷推出了自己的人工智能的基础设施、API和开源框架,包括了计算机视觉、语音、语言、知识图谱 、搜索等几大类。人工智能还有很多难题,创业者也很难跟巨头去拼人才、用户 、流量与资本所以说,以深度学习为主力的这一波人工智能浪潮吹了很多年 ,巨头也投入了很多资源,但从当前巨头的人工智能助理看出,深度学习在处理复杂的任务时显然还存在诸多不足,也就是说深度学习技术当前还缺乏逻辑推理与表达因果关系的能力。

硅谷巨头的人工智能助理被嘲为智障助理当前人工智能还是依赖海量数据、算法、计算能力进行驱动。有人拿出根据艾瑞的数据说,2020年中国人工智能市场规模将达91亿元,年复合增速将超过50%,称这个行业发展前景极为广阔。

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