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全球機器學習之父、人工智能領域頂尖科學家，卡內基梅隆大學計算機學院院長Tom Mitchell在開幕的2019世界人工智能大會上分享了他的觀點。他認為，AI正在進一步加速世界的發展，其中一個領域就是感知領域。“我們現在進入到一個新的時代，我們看到不僅是計算機達到人類的感知程度，它甚至還能超過人的感知程度。比如在醫療領域裡，計算機可以觀察皮膚上的一個症狀，可以確定它是否為皮膚癌，甚至比皮膚科的專家還要厲害。”
第二個領域，是人類自然語言的處理能力。其中一個共同原因就是自然語言感知已經達到了一定水平，“研究人員已經輸入了大量的文本給計算機。它有一個深度的網絡現在已經可以在網上下載。”除此之外，他表示，在手機技術擴散上也會有很好發展。他舉例說， 在未來，人們可以買帶有照相機、喇叭，甚至有計算機、以及機器學習能力的燈泡。這樣的燈泡，價格可能是目前的兩倍，但是有手機的功能。
最後，他表示，要實現這些，需要國際間合作共贏。對於每個國家來說，在這些雙贏的應用場景中，一個理性的戰略不僅是要允許合作，而且要推動合作，並進行分享。比如在國際上分享醫療數據，分享算法，分享一些非常硬核的工程研究，來加速人工智能的發展，從而提高所有人的生活質量。
世界科技快訊
我從技術角度回答。先來看目前人們在人工智能的研究進展：
結合推理與規劃的深度學習
- 基於深度模型的強化學習（包括無監督預測學習）
- 可微分記憶模塊強化的遞歸神經網絡【記憶網絡包括：記憶網絡（FAIR）、棧增強RNN（FAIR）、神經圖靈機（DeepMind）、端對端型MemNN（FAIR/NYU）等等】
對抗性訓練建立的生成／預測模型
- “可微分編程”：該方法將一個程序（或電路）視為反向傳播訓練而成的可微分模塊圖像。預示著除學習模式識別（如利用前饋神經網絡）以外，還存在生成算法（如利用循環，遞歸，子程序等）的可能性。DeepMind、FAIR以及其他實驗室在這方面的論文較少，該領域尚不成熟。
- 分級規劃與分級強化學習：旨在通過學習將複雜任務分解成簡單的子任務。這似乎是對智能系統的要求。
- 無監督式學習型全球預測模型（例如視頻預測）
未來幾年，如果人們在上述人工智能研究方向取得突破，那麼對話系統、問答系統、自適應機器人控制和計劃等領域將會出現更高級的AI智能體。
但有個嚴峻的挑戰，就是設計出無監督/預測學習方法，使大型神經網絡無需依靠人工註釋的顯式數據，僅通過觀看視頻、閱讀教材等方法就能“學習世界如何運轉”。
最終或許會出現能夠充分了解世界且看似有“常識”的機器。
這可能需要5年、10年、20年甚至更久。
科技行者
AI：從技術走向商業，巨頭的競爭更加激烈
去年，阿爾法狗完成了對全球70億人AI科普。今年雖然阿爾法狗的亮相依然很吸引人的目光，但是今年它已經不再是AI領域的主角。
2017年是AI大幅走向實用的一年。AI技術的進步帶動了商業的發展，產業上下游的企業都紛紛佈局。語音識別、圖像識別是主要的落地方向。語音識別的應用領域主要是智能家居、智能車載，圖像識別的領域主要是安防、自動駕駛和新零售。
語音識別方面，最典型的表現上是智能音箱市場進入“百箱大戰”階段。蘋果、阿里巴巴、百度、聯想、小米、出門問問和喜馬拉雅等公司都相繼發佈了智能音箱。
面部識別的功能也越來越多地被應用到手機當中。三星、蘋果，國產機中的vivo、小米都推出了帶有面部識別功能的手機，其中，以iPhone X最受關注。在未來的一年，會有更多的手機將集成面部識別的功能。
隨著巨頭們佈局更加深入，彼此的競爭也更加激烈。BAT、谷歌、蘋果、微軟、Facebook等公司都在AI上重金投入。科技巨頭們爭相收購創業公司，開出高薪招攬行業人才。
今年進入了一個科技巨頭收購AI創業公司的高峰期。據CB Insights數據，僅2017年一季度就有37傢俬有AI創業公司被收購，上半年併購數量達到60家，接近去年同期（31家）的兩倍，來年這種熱潮很可能延續下去。
在市場方面，為了爭取用戶，阿里、亞馬遜、谷歌紛紛在購物季狂歡（中國的雙11，美國的黑色星期五）中，對旗下的智能音箱重金補貼。
在AI佈局上，中國的科技巨頭晚於谷歌、蘋果、亞馬遜、微軟等公司，但是今年以來也大筆投入，在海內外建立相關實驗室，聘請行業頂級專家加盟。
陸奇加盟百度後，提出了“AIl in AI”的策略，發佈了DuerOS芯片和Apollo自動駕駛系統，成立Apollo基金和DuerOS基金，投資AI領域。騰訊也提出“AI in All”的戰略，邀請AI領域的頂級專家張潼和俞棟加盟旗下的AI Lab，分別擔任正副主任，還在美國西雅圖成立了AI實驗室。阿里發佈了智能音箱天貓精靈，雙11銷量破百萬；10月的雲棲大會上，阿里宣佈成立全球研究院達摩院，3年投資1000億人民幣，研究包括機器學習、基礎算法、視覺計算在內的多個領域。
與此同時，國內AI產業落地的高速發展，也吸引了政策的支持。國家戰略方面，人工智能3月份首次寫進了政府工作報告，人工智能被列為重點工作。11月，科技部公佈首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，納入了BAT、科大訊飛等四家公司。種種跡象表明，人工智能的政策正在從中央傳導至地方，政策開始逐漸滲透到行業當中。
36氪
人工智能無疑是2016年和2017年大熱的技術，這種技術建立在有重大科研結果產出的情況下，可以說高校具有相關的人才儲備，也是未來大的技術趨勢。
事實上，人工智能在上世紀80年代就已經被炒起來了。近年來由於物聯網技術的發展、為計算機提供了感知世界的接口，而物聯網上積攢的數據進而可以傳到電腦端。而大規模並行計算的可能是人工智能得以實現的前提。大數據處理和深度學習技術也為其發展提供了可能。
此前阿爾法戰勝頂尖圍棋高手，就是人工智能的勝出。但是這種技術本質上其實還是機器學習和概率疊加的結果。一般情況下，機器學習了現實中的多種情況，就可以為某種問題給出準確率較高的答案。而如今，在物流領域，採用人工智能技術可以迅速的將物流包裹分揀，而騰訊也有自己的寫稿機器人，可以比人類更迅速的完成稿件。很多人會考慮到一點，人工智能發展下去，那麼人類是不是失業率會越來越高。
這種說法也多次被大佬提及。但是人工智能技術真的會如預言中那樣取代人類麼？或許還需要一段時間。縱觀人工智能做的工作，更多的是重複性工作，而一旦到了需要個性化定製的時候，人工智能往往沒有人更親民、更人性化。
但技術的發展實際上是可以將將人類從紛繁複雜的工作中解放出來的。而隨著深度學習技術的日益成熟，人工智能勢必會越來越好，尤其在自然語言處理，比如語音、語義識別；圖像識別等領域有自己的一席之地。
鉛筆道
準確、通用、機器人化。
準確是人工智能各個領域發展的最重要目標。當前人工智能領域往往卡在某個數字上難以逾越，例如，自然語言識別的準確率維持在百分之九十幾上難以突破；計算機視覺識別特定物體的準確率還達不到90%，而且還會因為未知的原因出現難以理解的錯誤。這些錯誤放在工業生產中可能沒有什麼大問題，但是嚴重影響了人工智能更進一步的推廣應用。
通用，則是指可以完成一些綜合性工作的人工智能，這可能會涉及到多個設備或多種系統之間的協作。比方說對於智能家居，很早以前人們就有過設想，可以以一套人工智能系統作為中控中心，連接外部所有信息並且管理家中的所有電器。但是到目前為止，這樣的家居系統還處在很初級的階段。通用的系統意味著可以處理多個目標，在每個方面都擁有一定的能力。而目前的人工智能往往還是在專項突破階段。
機器人化則是人工智能最重要的一步。人工智能可以像個大腦，但是如果它有了肢體，將會更能發揮作用。當前的機器人功能都較為簡單，雖然已經完成了一些很複雜的動作，例如雙足行走，例如通過用戶面部表情判斷用戶情緒等等，但是離能幫助人們完成日常工作的目標還很遠。
葉猛獁的故事們
作為一名IT數據人，第四屆中國數據庫技術大會演講嘉賓。一直以來從事數據相關工作，數說人生。
目前主要關注 零售行業數字化，數據平臺化、應用化 及 AI人工智能 賦能零售和其他行業。
來回答下：
未來 人工智能 行業的前景如何？
首先毫無質疑 未來人工智能行業必然是大有前景，大有可為的。
未來人工智能行業 可能會發展成一個基礎的“行業”，作為一個基礎的“工具”，使很多的行業更加智能化。
比如：現在就有很多行業已經在使用人工智能了
醫療行業通過人工智能圖像識別幫助醫生看片子協助診斷病情，昨天頭條還看到一個新聞國內首例5G+AI心臟手術！2分鐘AI建模，400公里遠程協作“補心”。
金融行業通過人工智能機器學習算法進行金融反欺詐的預測判斷。
教育行業通過人工智能實現在線網絡教育。
汽車行業的自動駕駛、智能製造。
科技數碼行業的智能音箱、智能手機（裡面的AI解鎖、AI美顏）。
翻譯行業的實時同聲翻譯。
新零售、電商、包括現在 今日頭條的信息流的智能推薦。
智慧物流行業，交通，安防行業（坐飛機，火車檢票刷臉人證合一）等等。
另外從ZF層面的機構建立及政策支持，甚至兩會的一些提案都能看出AI人工智能行業的前景和趨勢。
宋運奎
人工智能的運用將無限廣闊，可以涵蓋人類的絕大部分行為領域。
一，部分代替人的大腦。阿法狗已經在圍棋象棋領域完全碾壓人類，有想象力的機器人必將出現，會寫詩，會畫畫，甚至設計和創造發明。
二，士兵和阿凡達中的機器戰神。波士頓機器狗和驢子，以及會搬運的機器人，跑步和爬山都不是問題，除了價格一百萬美元外，將是戰爭的必需品。俄羅斯有了使用機槍的輪式機器人，所以，在電池使用時間延長到10小時後，價錢在一萬美元的時候，機器人就要上戰場了。想一想，一萬機器人圍剿塔利班，才需要一億沒有，然後回家充電，是不是很實惠。
三，德國在使用大量的機器手，東莞也在使用。廣東的順德有了機器人谷，廣東佛山的獅山在製造大量的機器手，有許多機器人制造孵化基地。工業機器人必將大量取代人。
四，機器妻子和保姆，必將帶來巨大的市場，中國三千萬光棍有福了。據說皮膚不錯，形象嬌美，善解人意和河東獅吼等等模式應有盡有。錢的問題，如果能夠降低到十萬塊錢，二萬美元左右，那比充氣娃娃是無比美好的選擇。
四，保姆和煮飯婆。
五，武士保鏢和拳擊手。看過《鐵甲鋼拳》嗎？那是最激動人心的機器人拳擊賽，必將帶給世界於歡樂。
六，機器人玩具。從蟲仔蜘蛛到機器老虎熊貓的無所不包的玩具世界。你家有多少手機，就將有多少機器玩具。和機器玩具逛街散步是不是很有趣？有機器人保護你，是不是不怕壞蛋，不怕惡霸？
七，下深海探索金星火生地震等等惡劣環境的機器人。
八，大疆的機器人飛機。
九，生崽的機器人。如果機器人知道繁殖製造機器人，有生命的機器人就要出現了。那麼人類算什麼？
十，手術機器人和疏通血管的納米機器人。
十一，處理骯髒事務的機器人，廁所，化糞池，給遺體穿衣服。
你們想一想，還該有什麼機器人？
七月流火2000
（1）無人駕駛技術。自動駕駛技術，進行高精度地形匹配，快速計算，實時響應，如果都是無人駕駛汽車，會自動避讓，車禍將大大減少，可以提供點對點的自動導航，個人將不需要買車，一步手機，輸入起點和鐘點，汽車會自動過來接你，沿途再稍上順路的人，根據公里數分攤費用。
（2）無人機技術。屆時汽車、飛機和船融為一體，海陸空自動一體化自動導航運輸工具產生，汽車的形狀、性能將與現在不同，極大改變人類生活方式。
（3）將不用學習外語。機器自動翻譯技術，利用大數據加機器自動學習，個性化的翻譯技術將會越來越準確。
（4）個性化商品將可以自動生產訂製。可以自行設計個性化商品，利用3d打印技術，直接向生產線下單，物流自動配送。
（5）手機講和人體融合。手機會與現在不同，融合生物技術，變成人類身體的一部分。
（6）人類記憶將可以儲存下載。人的學習效率講會極大提高，掌握一本技術只要下載數據到大腦，再加上基本實操訓練，就會很快掌握。
（7）數據安全及大數據搜索技術顯得極為重要。人類的生命安全與數據安全相關聯，針對數據安全的法律出臺，最高可判死刑。尋找自己需要的數據將會很難，數據搜索技術很關鍵，也有商機。
（8）萬物互聯，每個人都會自帶身份識別編碼，人類與萬物實時交聯交換信息。
（9）掌握核心技術的大公司將掌握輿論話語權，甚至超過政府，政府職能弱化。
（10）利用電網傳輸信息。
關中老李
在億歐短視頻《視也》採訪的人工智能創業者專題中，有來自這個領域不同方向的30創業者，都是行業裡的佼佼者。有商湯科技、馭勢科技（製造無人駕駛汽車）、同盾科技、格林深瞳（徐小平背書）、優必選（16年上過春節聯歡晚會）等等。從30位創業者的採訪中，我們簡單總結一下人工智能可能會出現的領域：
1、安防、監控，在蘇州以及很多地區這樣的技術已經在實踐中，我們採訪的嘉賓中，有一位通過人像識別技術找到了被拐賣的兒童；
2、快遞、倉儲、車間，我們採訪的機智嘉機器人公司，就是給倉儲提供機器搬運的機器人，今年也是拿到了新一輪的融資，他說今年的雙十一倉庫搬運，就會有機智嘉的機器人參與，也許你拿到的雙十一的快遞就是機器人搬運的哦，鏈接：http://www.iyiou.com/v/jizhijiazhengyong；
3、自動駕駛、無人駕駛，雖然大家都還看不明白，或者拿不出不錯的例子例證人工智能在汽車方面的運用，但是很多的創業者已經紮根。舉個簡單的例子，馭勢科技的在自動駕駛上的嘗試，他們首先挑選的地方是景點、產業園，距離短、相對規範的嘗試已經試運行，更有樂視的、海外的特斯拉，對了，我們採訪的蔚來汽車新車將於12月份發佈，大家可以關注一下，就是那個劉強東馬化騰雷軍投資的項目，鏈接：http://www.iyiou.com/v/weilaiqiche；
4、醫療保健，在我們採訪的眾多創業者，有不少醫療方面的創業者，通過計算技術把以往一些可數據、集成的圖像數字化，通過大數據的分析進行。
5、在線教育、自主學習，隨著技術的發現與進步，個性化與定製化的學習不再是想象，昨天我們發佈的視頻《創業10年，清華學霸重新定義教育》，從新東方出來創業學習，他說技術改變的是內化階段，通過不同的接受程度定製化不通過的作業，線上與線下也不再是一個形態，學習的驅動是由需求的改變而改變，打破了傳統教育班級的概念。
6、除此之外，在需要大量人工、可標準化的場景下，人工智能都會做出新的嘗試。
視也視頻
強人工智能新思路，造三進制計算機，多進制計算機，造出意識機
重造CPU和計算機
首先講一下編程語言分為哪幾類
1 符號主義：prolog，邏輯編程，專家系統就是這樣的
2 聯結主義：就是現在流行的人工智能，python，機器學習
3 行為主義：又叫本能學習，靠行為試錯學習，對硬件，傳感器的要求最高
人工智能和控制論，自組織也有聯繫，達特茅斯會議在控制論和人工智能兩個詞中選了人工智能一詞，現在所謂的人工智能很多其實是控制論的內容。
多進制計算機
二進制有侷限性，要想產生強人工智能，就要往高進製造計算機，造出意識機。
如何產生強人工智能，首先造一臺多值邏輯計算機，能自主編程，同時會符號主義，聯結主義，行為主義，將三種主義聯結起來，創造一種適合在多值邏輯計算機上的編程語言，用多值計算機來編程，此語言可以允許多值邏輯計算機自主編程，根據環境變化和自己需要實時編程，調整自己，不斷適應環境並自主學習。
二進制計算機有布爾代數做數學基礎，多進制計算機也必須有多值數學做基礎。
推薦書，對理解多值邏輯計算機有幫助
學校圖書館有這些書
結尾，真理如乘法表，不會因人的感情而消失。
