各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享人工智能大学新闻稿，以及人工智能 新闻稿的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

本文目录

1. 现在人工智能AI能不能写小说啊？
2. 量子计算加速人工智能好处
3. 未来人工智能将被广泛用在各种工作岗位上；哪些工作会最先消失？
4. 2017年人工智能国内领域收购案，有哪些企业参与了？

现在人工智能AI能不能写小说啊？

人工智能AI可以实现写小说，不过作为文学，人的核心位置依旧无法取代。

下面看两个例子，他们均使用不同的解决方案进行小说创作，也是最常见的两种解决方案。

“谷歌大脑”曾经做过这样的一个项目，就好像题主所说的方式，使用AI阅读了上万部小说，其中包含了近3000部爱情小说和1500部奇幻小说。当AI获取的海量数据后，研究人员从书中随意挑选两句话，分别作为故事的开头，以及故事的结尾，而剩余的部分全部交由AI进行填充。

通过海量文学数据的AI，在这两句话中找寻关联，其过程就好比在ABCD四个选项中猜答案的学生，选择认为最有可能是正确答案的内容进行填充，但是AI生成的过渡语句看起来有些奇怪，就像是十来岁孩子写的拙劣诗句。

AI对于数据的收集更像是一个分硬币的机器，为每个硬币贴上5角、1元的标签，但是对于文学本身的文字以及背后所赋予的感情是全然无知的。可想而知，这样的猜答案，想做到合理已经实属不易，而对于小说，情节需要跌宕起伏，多次的上下文拼接，想做到全文通畅已经非常困难了，更不要说其背后的文学价值。

在2016年，由日本公立函馆未来大学松原仁教授带领的团队，使用人工智能AI技术编写的小说《机器人写小说的那一天》在“星新一奖”的比赛中通过了初审，虽并未获得最终奖项，不过能通过初审已经证明了AI写小说的可行性，但是能否说人工智能AI可以独立创作小说？

在对《机器人写小说的那一天》主创团队的采访中，据松原仁教授介绍，整个创作过程还是需要人工先设置好主要角色、人物关系、故事梗概等，在此基础上由计算机依据事先准备好的大量词句素材，选择使用来生成小说。在机器和人的分工中，人工智能的作用仅占20%，而剩下的80%均需要人类进行编辑润色。

这种方式解决了上述的上下文连接的问题，仅仅是让AI作为一个锦上添花的角色，让一个二流作家的文章有更加多的细节。

举个例子来说明，当你编写一句话，“大榕树上挂满了大红灯笼”。

可能通过AI可以变成，“大榕树上挂满了大红灯笼，一个个红灯笼像一个个小精灵左摇右摆，好看极了。真是数不胜数、美不胜收。”

但是“灯笼”终究还是“灯笼”。

对于重叙事的场景，人工智能也许可以帮上很大的忙，例如AI编写新闻稿，这已经在各大媒体有实际应用，尤其是体育赛事报道，可以按照现有的框架，将比分、进球时间点、球员名称进行模板填充。

然而对于文学，其要求是非常多的，新鲜感、感情的共鸣、环境的营造等，是需要一个作家强大的创作能力。

量子计算加速人工智能好处

人工智能(AI)已成为了一个热门词汇，它的技术可以应用在各种不同的领域中。同样的，量子计算也引起了大家的兴趣，它可以说是一种技术上的“游戏规则改变者”——它能够在多种用途中提高网络安全，甚至建立一个新的互联网。虽然在最近的发展中两者都有很大的进步，但都还没有达到我们所期望的那样完美。

对于AI来说尤其如此，它目前的形式主要局限于专门的机器学习算法，能够以自动化的方式执行特定的任务。根据新加坡国立大学量子技术中心的一组研究人员的说法，量子计算可以极大地改善这一过程。

在《物理评论快报》(PhysicalReviewLetters)期刊上发表的一项新研究中，新加坡国立大学的研究人员提出了一种量子线性系统算法，该算法可通过量子计算机更快地分析更大的数据集。

“之前的量子算法只适用于一种非常特殊的问题，如果我们想要实现对其他数据的量子加速，就需要对其进行升级。”研究作者赵志宽(音译)在新闻稿中说。

简单地说，量子算法是一种被设计在现实的量子计算模型中运行的算法。与传统算法一样，量子算法是一步一步的过程，然而，它们使用了特定于量子计算的特性，如量子纠缠和叠加。

同时，一个线性系统算法使用一个大的数据矩阵进行计算，这是一个更倾向于使用量子计算机的任务。“分析矩阵有很多计算方法。当它超过10000个条目时，就很难用在经典计算机上了。”赵志宽在一份声明中解释说。

更好、更快、更强的人工智能

换句话说，一个量子线性系统算法提供了比经典计算机所能执行的更快更重负荷的计算。量子算法的第一个版本是在2009年设计的，开始研究人工智能和机器学习的量子形式。换句话说，随着计算能力的提高，人工智能的表现会更好更快。

研究人员在他们的研究中写道:“量子机器学习是一个新兴的研究领域，可利用量子信息处理的能力来获取经典机器学习任务的加速效果。”然而，这是否意味着会有更智能的AI，则完全是另一回事。

今天的人工智能系统和机器学习算法已经获得了大量的计算能力。这些算法通过相应数据集进行训练的过程肯定会得到量子计算的推动。

未来人工智能将被广泛用在各种工作岗位上；哪些工作会最先消失？

不会的！但是到那时必须要有知识的人才。因为，人工智能也要人去开发的。同时，有的事人工智能也是代替不了的。所以，还得要人才！要有文化，科技知识的人才！

2017年人工智能国内领域收购案，有哪些企业参与了？

2017年是人工智能大跃进的一年，光是第一季度，就有34家AI创业公司被收购。有很多公司并不知名，一家一家总结也过于繁琐，我在这里对主要的一些收购案做个总结。

2017.01.09亚马逊收购Harvest.ai

harvest.ai是一家安全公司，创始团队中包括两位前NSA员工，他们用机器学习和人工智能的方式，分析一家公司关键IP上的用户行为，从而识别和阻止有针对性的攻击，防止信息泄露。

harvest.ai的旗舰产品是MACIEAnalytics。它使用AI来实时监控一家公司的知识产权被访问情况，评估是谁以及在何时查看、复制或移动特定文档，以便识别可疑的行为模式，在数据泄露事件发生之前就阻止它。这种服务是打击内部风险的一种方式。据报道，收购价格可能是1900万美元。

2017.01.13微软收购Maluuba

Maluuba由加拿大滑铁卢大学的在读研究生KaheerSuleman创办，主要关注机器学习中的两个细分研究领域：对话和机器阅读理解，对话和理解以及通用（人类）智能，比如记忆、常识推理以及资讯搜寻行为。

从性能测试的结果看来，Maluuba智能应用的成绩很优秀。据其在2016年6月发布的论文，他们推出了一款机器月度理解系统EpiReader，这款模型在CNN和CBT两个数据集上的测试均超越了Facebook、Google和IBM。

2017.01.16Adikteev收购Trademob

Trademob是一家位于德国的移动应用营销平台，它提供了一款可以追踪移动应用推广效果的应用，帮助开发者更好地了解自己的表现。其次，Trademob还与100家广告网络建立了联系，包括Admob、Inmobi、MillennialMedia、GDN等，从而借助自动分析和调整参数来提升广告效果。通过这种方式，该公司不仅可以帮助开发者提升用户数量，还可以加强用户的参与度。

2017.01.23普莉希拉·陈收购AI搜索引擎公司Meta

Meta是一家初创公司，成立于2010年，专注于利用AI和机器学习来筛选前沿的科学研究报告。曾经拿到Google600万美元的投资，覆盖的领域也更加细分，主要包括了生命科学、医疗等领域。早前，他们主要采取订阅模式或提供个性化解决方案的收费方式，被收购后，Meta的所有产品将会免费提供给所有人。

2017.02.16百度收购渡鸦科技

渡鸦曾是一家颇具争议的公司，成立后推出了智能硬件控制中枢Raven-1，可以连接智能手机和家庭中的智能家电，公司以设计见长。此次收购由陆奇主导。

2017.02.17Element.ai收购MLDB.ai

Element.ai这家被称为「加拿大版YC」的公司旨在通过硅谷式的产业服务帮助创业者，将人工智能的新技术从实验室转化为实用产品，同时也为其他公司构建研究机构提供解决方案。mldb.ai是Element.ai成立以来的第一笔收购。

2017.02.19苹果收购RealFace

RealFace由AdiEckhouseBarzilai和AvivMader于2014年在特拉维夫创办，他们开发的一款面部识别软件能够提供生物识别登录服务，让用户在登录移动设备或者PC的时候不需要输入密码。当时的收购被认为iPhone可能在新手机上提供面部识别，这在iPhoneX上得到了印证。

2017.02.27Bloq收购Skry

全球企业区块链技术解决方案供应商Bloq，宣布其收购了区块链分析领域的先驱Skry（前身为Coinalytics），以加速其分析能力的发展，并在其平台上打开人工智能（AI）的大门。通过此次收购，Bloq希望增强其分析工具套件，并通过AI和机器学习最大限度地发挥区块链数据组的价值。

2017.02.28relayr收购Neokami

Relayr由JosefBrunner于2013年创办，总部位于美国波士顿，是一家物联网开发平台提供商，提供一个由任何事物均可任意相连的云平台(任何服务、任何软件、任何平台以及任何传感器)、针对设备快速成型的开源软件开发工具包和工业级的传感器套工具包以及针对制造业、基础设施管理以及零售业的物联网服务组成的研发解决方案。

2017.03.06亚马逊收购ThinkboxSoftware

Thinkbox成立于2010年，是一家提供用于管理媒体渲染工作负载软件的公司。Thinkbox的产品包括Deadline渲染管理系统、Krakatoa体积粒子渲染技术、Sequoia点云网格划分工具、草稿图像处理自动化和Xmesh几何缓存系统。亚马逊的这笔收购是为了增强AWS的能力。

2017.03.07Spotify收购Sonalytic

Sonalytic公司于去年四月成立，推出的专利技术声称能够“以极高的准确度和效率识别单独的歌曲、混音内容和音频片段。

2017.03.27Spotify收购MightyTV

MightyTV是一家提供电视节目和电影推荐的初创公司。该公司为iOS和安卓系统开发了一款Tinder风格的移动端APP，可以让用户快速标记是否喜欢推荐的节目，并以此来帮助MightyTV根据用户喜好自定义推荐节目。推荐的精准度将随用户使用次数的增加而提高。

2017.04.13MarketTrack收购360pi

360pi是一家零售价格和分类追踪公司。

2017.05.14苹果收购LatticeData

收购价格为2亿美元。LatticeData以AI技术驱动，采集非结构化的暗数据（darkdata），然后将其进行结构化、有用的信息。

2017.05.25DataRobot收购Nutonian

DataRobot开发了一种自动化的机器学习平台，可获取数据科学家的知识、经验和最佳实践，并利用这些信息构建和部署预测模型，速度要远远快于以前所能实现的。有了这些模型，分析师就可以从海量数据中发现隐藏的机会并预测结果。

2017.07.05百度收购KITT.ai

KITT.AI专注语音唤醒和自然语音交互技术，是世界上唯一一家获得亚马逊Alexa和微软联合创始人PaulAllen投资的公司，并入选了CBInsights人工智能创业一百强。

2017.07.06CerticaSolutions收购UnboundConcepts

CerticaSolutions是一家云端K-12平台。7月，Certica与一些K-12教育科技销售商合作，宣布了对UnboundConcepts和ItemLogic的收购。UnboundConcepts是一款阅读内容与数据元相结合、简化阅读的工具，而ItemLogic是一个课堂评估和学习内容管理系统。

2017.07.12Google收购HalliLabs

HalliLabs是一家在印度班加罗尔创立的创业公司，专注于开发深度学习和机器学习系统，解决所谓的“老问题”。

2017.07.13亚马逊收购GameSparks

收购价1000万美元。游戏开发者可通过GameSparks的API和基于云端的编码工具打造游戏“服务器端功能”。这些功能包括排行榜、实时和基于回合的多人游戏、通知和玩家保存数据。GameSparks拥有跨平台的兼容性，并支持所有主要的引擎和商店，包括Unreal、Unity、PS4、XBOX、iOS、GooglePlay和Steam等。其客户包括Rovio、育碧、SquareEnix和BandaiNamco等大型工作室以及一些独立开发者。

2017.07.21亚马逊收购Graphiq

Graphiq能够让用户根据话题进行搜索，然后获得有关这一主题的复杂数据集，以一目了然的图表呈现出来。据《洛杉矶时报》报道，亚马逊尤其看重Graphiq收集有关“产品、地点以及人”的数据的能力。

2017.07.25HubSpot收购Kemvi

Kemvi公司的智能软件通过博客文章、SEC文件、新闻稿和公司网站等方式进行分类，并采取精准营销，帮助销售人员根据客户的需求提供更精准的服务。

2017.08.01Facebook收购Ozlo

Ozlo由Facebook前设计经理CharlesJolley与火狐浏览器前首席工程师MikeHanson在2013年创立，总部设在加州帕洛阿尔托，致力于将知识图谱(KnowledgeGraph)出售给开发人员。创立之初，Ozlo团队一直在开发一款会话及交互式移动搜索机器人。

2017.08.10Lyft收购YesGraph和DataScore

YesGraph擅长打造推荐有奖项目，也就是鼓励用户把应用推荐给别人从而获得奖励。DataScore团队则将以增加司机和乘客数量为己任，运用他们在“用户获取、转化和保留项目”上的经验。在被收购之前，DataScore的口号就是：我们致力于帮助创企发展。该公司的旗舰产品是一款“以数据为驱动的营销解决方案”，背后蕴藏着他们的专利技术。

2017.08.15Meltwater收购Cosmify

Cosmify利用先进机器学习科技深入分析企业数据。

2017.08.16Workday收购Pattern

Pattern的目标是为销售人员减轻管理客户关系的负担，成立以来，该公司获得了FelicisVentures，SoftTechVC，FirstRoundCapital和多位天使投资人的支持；去年，这些投资人对其进行了250万美元种子轮投资。

2017.08.17Google收购AIMatter

AIMatter成立于白俄罗斯，开发有基于神经网络的AI平台及SDK，可帮助在移动设备上快速处理图像，它还有一个基于其技术的图像编辑应用Fabby。

2017.08.17高通收购Scyfer

Scyfer拥有丰富的机器学习实战经验，已在为制造业、医疗保健、金融等行业提供服务。此次收购高通意欲增强其AI无线技术。

2017.08.23M-Files收购Apprento

Apprento是一家加拿大初创公司，使用自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）提供语义分析，比如智能摘要。M-Files销售SVPGregMilliken说，收购Apprento后，公司马上能以智能方式来处理非结构化数据。

2017.09.07Cloudera收购FastForwardLabs

Cloudera是一家开源技术公司，它主要为大型组织提供企业级的产品，而它收购的FastForwardLabs主要为大公司提供咨询服务，帮助它们利用新兴的机器学习技术加快业务发展。

2017.09.20HubSpot收购MotionAI

MotionAI成立于2015年，提供可在FacebookMessenger，SMS和Slack上使用的聊天机器人。在此次收购之前，该聊天机器人已经被整合HubSpot免费CRM系统中。

2017.10.03亚马逊收购BodyLabs

BodyLabs成立于2013，能够提供3D人体建模技术。该公司主要为服装零售商提供帮助，更好地向消费者推荐尺码，以减少退货。

2017.12.12苹果收购Shazam

收购之前，Siri的听歌识曲早就集成了Shazam。2008年，Shazam作为一款应用首次亮相。通过收购Shazam，苹果公司还能够访问有关用户音乐兴趣的大量数据和信息。

2017.12.23亚马逊收购Blink

Blink创立于2014年，开发的产品有互联式Wi-Fi家庭安全摄像机以及去年12月推出的新型可视门铃。借助无线家庭监控产品，Blink在一次众筹中募集了超过100万美元的资金，自此公司起步。

文章分享结束，人工智能大学新闻稿和人工智能 新闻稿的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！