大家好，今天小编来为大家解答人工智能与基础服务这个问题，人工智能与技术服务很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. ai助理代接服务是什么
2. 人工智能，云端，终端。三者有什么关系？
3. 关于人工智能信息技术服务行业是什么
4. 人工智能的基础设施是什么？

ai助理代接服务是什么

智能应答PLus是联通推出的AI助理代接服务，是联通“智能应答”的升级版，当不方便接听电话或没信号时，可以让AI助理代接漏话，智能应对各种来电信息，还可以设置各种特色、方言、明星声音。腾讯手机管家智能接听助理功能可在用户漏接电话、不方便接听、遇到陌生电话不想接听时进行智能代接，询问来电目的，并将通话内容转换为文字保存，提醒用户及时查看未接电话内容。

人工智能，云端，终端。三者有什么关系？

感谢邀请。

简单谈下个人的想法：

人工智能应该是分为云端和终端。云端就像是人的大脑，指挥着智能硬件的行动；而终端就是云端大脑指令的执行者。

智能终端生活中实在是太常见了，就像你问题说的一样，无人驾驶的汽车、智能手机等智能终端仅能解决一部分问题，但是还有很多场景问题是无法解决的。

为什么无法解决呢？

计算能力不够！这也就是为什么需要有云端。

因为如果要制造运算能力达到人类智力的机器人，需要一个体积相当于人脑100万倍的机器人大脑。这样大的机器人大脑与身体根本无法匹配，只能放在云端。

就像我们（保利威视）做视频云服务针对的是视频的托管服务，也需要通过云端强大的计算能力，以及稳定的网络来保障了用户观看视频的体验。

如果说未来真的能制造出体积小、而计算能力又超级牛逼的人工大脑，那么人工智能就真的不需要云端。但是以目前的计算能力是达不到的，所以才需要有云端。

但是云端和终端的连接也需要稳定的网络来实现，所以个人认为：

人工智能=云端+网络+终端。

关于人工智能信息技术服务行业是什么

是培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握人工智能基础专业理论知识、应用技术，具备人工智能技术应用开发、系统管理与维护等能力，从事人工智能相关的应用开发、系统集成与运维、产品销售与咨询、售前售后技术支持等工作的高素质技术技能人才。

人工智能的基础设施是什么？

虽说人工智能不能等同于深度学习，但是机器学习，尤其深度学习无疑是近年来人工智能领域大放异彩的一个分支。机器学习对人工智能最大的贡献恐怕就是数据驱动，这也是为什么只有到了互联网时代，机器学习的崛起才成为可能。因此广义的讲，可以说机器学习的基础设施就是互联网。互联网从几个方面支撑了机器学习的崛起。

首先是原始数据的积累，互联网时代人类生产的文字，图片，视频各种媒介构成了一个巨大的数字化世界。这些内容天然就是现实世界的某种映像。人工智能想要理解现实世界，不妨从数字映像入手。在互联网上，一个高效的爬虫可以轻松游遍古今中外，看尽世间繁华。

有了这些内容还不够，要想教会机器理解他们，还需要有好的老师进行教导。有趣的是互联网还产生着第二种数据，人的行为。行为数据比内容更多，当行为数据达到一定量的时候，机器就能从中学到人是如何理解这些内容的。当然事实并没有那么简单，行为数据有大量噪声，需要清洗，否则很容易让机器迷惑。解决噪声的问题一靠数据多，二就靠清洗了。对于很多任务，高质量的标注数据集都是必不可少的。

如此就催生出来另一个重要的基础设施，众包平台。现阶段机器的学习能力还远不如人类，常常做不到触类旁通。因此每一个特定的任务，都依赖高质量的训练数据。通过众包平台产生大量的标注数据集，才使得人工智能变得可能。尽管大家也在研究怎样让机器在有噪声的数据上尽可能的找到规律，但对于很多任务来说，能够最快最稳定提升效果的办法，都是提供更多更好的数据。众包平台提供一种工具，让人能够方便的筛选出有用的数据，给数据打上标签。这后面还可能牵涉到如何评估标注结果，如何定价，如何防止作弊。

互联网作为人工智能最重要的基础设施，主要承担了提供数据的功能。有了数据就该计算平台登场了。现如今深度学习纵横四海的年代，速度可能是除了数据第二重要的东西了。GPU，以及运行在之上CUDA，cuDNN，大大加快了训练速度。这在数据驱动的逻辑下就不得了。因为一般人对高维数据已经无法很直观的理解了，模型好不好就全凭各种实验。计算速度的优势不仅影响模型的效率，同时使得你能在同样的时间内做更多的实验，迭代调参，挑选出最好的一个。这里面最核心的问题是如何加速矩阵运算。

深度学习是一门实验科学，但是实验不仅仅是计算，还需要人去调整网络结构，分析各种中间结果等等。因此在计算平台的基础之上，又出现了Caffe，Mxnet，Tensorflow等深度学习框架。他们的主要作用是简化开发流程，加速实验的迭代。这部分基础设施最重要的功能就提供了高层接口，使大家不用去关心计算平台的特性。并且他们都提供了SGD等常见的优化方法，使得大家可以专注于网络和损失函数的设计。

好了，关于人工智能与基础服务和人工智能与技术服务的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！