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《亿欧智库:人工智能产业综述报告》新鲜出炉

发布时间:2020-03-24  浏览次数:861   文章來源:www.midg.org

[1亿欧洲指导性阅读]报告分为四个主要部分:审查人工智能发展路线图,冷静研究技术性质,探索技术特定市场的机遇和挑战,并附上217核心地图中国主要公司的AI人才。

本研究报告是针对Yiou智库三个多月的平台进行桌面研究和访问公司查看和思考的信息。该报告的特点是技术和行业的结合。确实,报告中存在许多缺点。不可避免地,要求读者批评和纠正。

报告如下:

第1章审查人工智能发展的路线图

2016年是人工智能发展的重要转折点。它是一种更快,更强大的计算能力和爆炸式增长数据库,可以在聚光灯下推动深度学习。

可以毫不夸张地说,人工智能已经成为流行文化甚至政治话语的前沿,但我们也推测人工智能很可能会在下一个十字路口进入舆论的冬天。

第2章冷静地研究人工智能技术的本质

2.1人工智能技术图概述;

基础支撑层的算法创新发生在20世纪80年代后期,当时大数据和计算能力将人工智能推向了聚光灯,基于它的基础技术是计算机视觉,语音识别和自然语言理解。机器试图了解和理解人类的世界,与人类和人类进行交流,并研究人类情报活动的规律。

2.2计算机视觉技术模式图及相应的企业图;

计算机视觉是一门研究如何使机器“外观”的科学。此外,它指的是使用计算机代替人眼来识别,跟踪和测量目标的机器视觉,并进一步执行图形处理以使计算机处理变得更加适合于人眼观察或传输到仪器以进行检测。图片。

目前,世界上最大的图像识别数据库是斯坦福大学人工智能实验室提供的ImageNet,医疗等部门需要相应的培训数据;谷歌,微软等科技巨头将为市场提供开源算法框架。为初创视觉识别公司提供主要算法。

2.3语音识别技术模式图和相应的企业图;

语音识别是一种技术,其中语音被用作研究对象,以在机器通过信号处理和识别技术自动识别和理解口语之后将语音信号转换成相应的文本或命令。语音交互与语音识别,语音合成,自然语言理解,语义网络等技术相结合,逐渐成为多渠道,多媒体智能人机交互的主要方式。

2.4自然语言理解的应用:搜索引擎和机器翻译;

自然语言理解,即文本理解,与语音图像的模式识别技术本质上是不同的。语言作为知识的载体,承载着大量的信息,具有高度的抽象性,对语言的理解属于认知层面。模式匹配方法完成。

由于互联网离线信息的在线化,UGC模型丰富了自然语言理解技术发展的语料库,但是从深度学习的层次结构来看,大规模数据自发学习的黑箱模型是无法解释的。人与人之间的语言交流应该建立在相互理解的基础上,因此如果没有语音图像识别,深度学习在搜索引擎和机器翻译中的效用并不显着。

第3章特定市场中人工智能技术的机遇与挑战

回想起来,从本质上讲,人工智能是降低成本,提高效率和赋予行业权力的工具。不同之处在于它在各行各业受到了很多关注,或过度追捧,或者是悄然。总的来说,在“医疗”,“金融”和“旅行”三个领域,Yiou智库已经看到了降低成本和提高效率的可能性。可以看出,这些市场的变化与公众的迫切需求有关。这些变化背后的潜在影响。

3.1智能医疗

人工智能降低了医疗成本和效率,但医疗智能之路依然崎岖不平。

基层的要求是“加工资金,快速工作”,“昂贵的医疗,难以治疗”。从长远来看,不满意的原因是“大数据不共享”和“医疗信息不规范”,但要解决医疗的根本问题,将涉及复杂的利益网络等难题。背后,医疗情报依然崎岖不平。

3.2智能投资

投资者需要投资顾问来帮助“情绪管理”并提供一定的“投资策略/建议”。

AI协助量化“数据搜索”和“自动生成报告”的特定应用程序中的事务。

总体而言,人工智能辅助智能投资降低了投资门槛,吸收了更大的投资集团。但是,在智能投资领域,计算机无法完全取代人类。在某些关键时刻,仍然需要依靠专业经验来做出决策。从人工智能中涉及的投资策略/推荐链接,人工智能可以取代基本信息,如主要信息的收集和处理。使用大数据独立做出投资决策更是一个概念。在许多金融科技从业者眼中,人工智能受到重视,但它远非是一项沉重的责任。