Artificial Intelligence
September
31.2017
9月17日，以“人工智能赋能新时代”为主题的2018世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕。
本届大会集中展示了人工智能技术将如何应用于我们生活，而在同期举办的大会高峰论坛上，BAT“三巨头”李彦宏、马云、马化腾以及小米CEO雷军等互联网领域的大佬们也发表了各自对人工智能时代的理解与预判。
- WORLD ARTIFICIAL INTELLIGENCE CONFERENCE -
A NEW ERA
EMPOWERED BY
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能，对很多人来说，不过是一个高深莫测的科学名词，或者是看看热闹的媒体热词，甚或是事不关己的未来词汇。但是，无论你正站在人生轴的哪个时光点，都能感受到人工智能的“魅力”。
那么，我们就一起来看看这些科技公司的大佬们，是怎样解读AI（人工智能）魅力的吧~
众多大佬思辨AI大时代
李彦宏:
不够AI化的企业
注定被新一代企业取代
百度公司董事长李彦宏表示，很多人担心AI的发展，会导致机器大量代替人的工作从而造成大量失业，但是不够AI的企业，注定会被新的企业所取代。
他指出20年前信息化即现代化，今天的“现代化”就是AI化。同时，他还提出了“三维一体”的“AI化公司”的理念：
（1）具备AI思维。企业必须基于万物互联，重新思考公司的战略；
（2）拥有AI能力。企业利用人工智能技术的能力，不是发明人工智能的技术；
（3）遵循AI伦理。企业不仅在技术层面与AI紧密结合，其文化也需要AI 化。
马云:
AI如果不能让我们的生活更健康
则毫无意义
马云表示：“机器一定比人更聪明，未来十到十五年，传统制造业面临的痛苦将会远远超过今天的想象。企业如果不能从规模化、标准化向个性化和智慧化转型，将很难生存下去。”
人工智能是技术，但是人工智能又不是具体的一项或者几项技术，人工智能是我们认识外部世界、认识未来世界、认识人类自身，重新定义我们自己的一种思维方式，我们在重新定义自己未来的一种生活方式。
马云认为，将“AI”翻译成“人工智能”并不是很准确，其实“AI”最好的翻译应该是“机器智能”。
人类需要学会尊重、敬畏机器智能。智能是改变世界的工具，智慧是改变智能的思想。人类应该担心的，不是机器智能会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。
未来，数据将会是生产资料，计算是生产力，互联网是生产关系，智能时代是基于这些改变而随之发生的巨大的社会变革。
未来30年，智能技术将深入到社会的方方面面，改变传统制造业，改变服务业，改变教育、医疗，我们所有的生活会因为数据、计算而改变。
例如：新制造，工业时代和信息时代让制造业自动化、规模化、标准化；而数据时代，制造业是个性化、智能化、按需定制。
马云表示，AI技术、区块链技术、IoT技术，这些技术再先进，如果不能和制造业、服务业相结合，不能推进转型升级，不能推动社会更加绿色、更加持续发展、更加普惠的方向变革，不能让我们的生活更加健康、更加快乐，这样的技术将毫无意义。
马化腾
AI 技术在未来
可能会变成万能钥匙
针对目前人们对于AI同传水平的质疑，马化腾在现场说了句实在话：“我们完全尝试机器，而不是人机协同，需要很大的勇气。”
在马化腾看来，AI的发展，是一场跨国家、跨学科的挑战，是不能拒绝的国际性奥林匹克竞技，也不能闭门造车。
马化腾表示：“微信已经10亿用户了，完成了人与人之间的连接，下一步将连接人与服务，这会一个大社交时代，其中最关键的，就是AI的作用和力量。”
不过，马化腾对AI的态度相对比较谨慎，在演讲中，他提醒要充分考虑AI潜在的负面影响，比如国内已经有黑产，利用数据，用AI方式，实现更精准诈骗，可谓道高一尺魔高一丈。
最后，马化腾还在现场“四问”AI，有兴趣的朋友也可以一起思考探讨一下：
（1）未来AI能否做到可知？而不是黑匣子。
（2）未来AI能否做到可控？避免危害个人、群体的利益。发生危害是否可以追责到具体人？
（3）未来AI能否做到可用？让尽可能多的人使用。
（4）未来AI能否做到可靠？能够足够迅速地自我修复漏洞？做到可靠？
雷军
深度学习算法的发明
使AI进入实用阶段
雷军认为，人类已经进入人工智能时代，不管你走在哪里，所有的巨头都在讨论人工智能。
雷军说，两年半前，AlphaGo是人工智能发展史上的里程碑事件，怎么说它的重要性都不为过。原因很简单：因为令很多人不能理解的是人工智能首次击败了围棋高手，这是人工智能巨大的成就。
最核心的是深度学习算法的重大突破，使得人工智能技术进入了大规模的实用阶段。这不是某个学科的突破，这是人类社会重大的突破。
另外，他也表示，人类进入了人工智能的新时代。所以为什么说今天是人工智能时代？今天全球最顶尖的公司都把人工智能列成了公司的核心战略。
人工智能的发展需要深度学习人才
机器学习
——达到人工智能的方法
机器学习最基础的用法，是通过演算法来分析数据、从中学习，以及判断或预测现实世界里的某些事，并非手动编写带有特定指令的软体程序来完成某个特殊任务，而是使用大量的数据和演算法来“训练”机器，让它学习如何执行任务。
最早提出人工智能概念的学者们构思出机器学习的概念，多年来也发展出决策树学习、归纳逻辑编程、丛集、强化学习和贝叶斯网路等演算法，然而这些都没有达到广义人工智慧的最终目标，也未实现狭义人工智慧的一小部分目标。
深度学习
——执行机器学习的技术
从早期机器学习又衍生出人工神经网路，这已有几十年的发展历史。目前在一些情景内通过深度学习技术来训练机器辨识图像，表现比人类更优秀。
从辨识猫咪到确认血液里的癌症指标，以及磁共振成像扫描中的肿瘤指标。 Google 的 AlphaGo 学会了游戏，并且反覆跟自己比赛来调整神经网路，训练它进行围棋比赛。
深度学习开创出众多机器学习方面的实际应用和全面推广人工智能领域 ，解决了许多任务，看起来有可能实现机器助手的梦想。
机器学习和深度学习，将为人工智能创造出一个光明的未来。研究深度学习的技术人员、懂得深度学习的新时代工作者，也将成为人工智能未来发展所需要的重要人才。
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Deep Learning
人工智能是一个比较大的概念，
一切科技类应用比如技术平台，
机器人自动化，芯片，语音处理，
视觉图像处理，人机互动、物联网等等
都将与人工智能有关。
目前这些领域都仅处于
研究发展的起始阶段，
未来会有极大的发展空间。
深度学习技术与人工智能密切相关，
该领域的人才也会成为未来亟需。
想要了解人工智能最前沿的专业解读，
想要将深度学习应用到自己的工作流程，
《深度学习的商业化应用》这本书
会给你带来重要的借鉴和启发。
时代在快速发展，
我们唯有与时俱进，砥砺前行！
《深度学习的商业化应用》
内容简介：
本书开篇以丰田日美轿车的通信应对为引子，引出人工智能孕育新的创新时代这一庞大而富有远见的课题，而深度学习的研究课题恰恰是要解决现实世界存在的问题。在比较了人工智能、机器学习和深度学习之后，讲述深度学习的机制，给出深度学习面向未来的扩展应用，包括支持自动驾驶、超越人类目视识别图像的能力、深度理解文章的文本分析能力、跨越语言障碍的机器翻译能力等。在企业应用方面，深度学习也有着不可估量的巨大作用。其中包括钻井工程的自动优化、导航系统优化、汽车数据检索、信用卡作弊检测等。最后，本书给出了数据框架的利用方式，并对深度学习的未来进行了展望。
《日经大数据》是日经BP社于2014年创办的专业杂志，聚焦报道运用企业关注的大数据与人工智能、IoT技术开辟新事业，进行业务改革的实例，通过月刊杂志与每日更新的网站，向订购读者传递相关新闻、技术运用实例、分析技术与数据可视化的关键信息。
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