人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
中国有5家企业入选全球最具创新力的50家公司榜单
根据波士顿咨询集团发布的报告,2021年全球50家最具创新力的公司中,来自中国的华为、阿里巴巴、联想、腾讯和小米成功入选。2020年,华为研发费用高达1418.93亿元,在2021年公开的PCT国际专利申请数量上,华为以4378件专利位居榜首
1、随着近年来人工智能的飞速发展,机器人给各行业带来的创新和对人类生活方式的改变不容小觑。
2、技术的进步和造价的降低让业界对机器人的研发不断升级,机器人正“越来越聪明”。通过对数据和人工智能的运用,现在的机器人不仅仅是“干完活收工”,还能通过传感器记录数据,然后实时上传到云端进行分析。这对电子商务行业具有很大价值,最大程度实现自动化的电商企业往往能占据优势。以仓储为例,过去的机器人无非是一个装有轮子的平台,去完成模式单一的传送货物的工作。如今随着物流速度的加快,业界开始思考让机器人承担更多工作,特别是需要花费大量时间的货物分拣工作。考虑到传感、动作、操纵等各个环节,让机器人完成这一任务并不容易。
3、机器人也在悄悄改变美国的保安行业。这对业界的改变将是革命性的,因为机器人保安可以24小时不知疲倦地工作,也不会对危险的工作场所“挑三拣四”。专业人士称,机器人可以与录像监控系统、门禁系统、建筑物自动化系统和指挥控制系统等结合使用,大大提高工厂、仓库甚至军事设施的安防能力,有效节约人力成本。
4、机器人正逐渐进入人们的日常生活。据英国市场研究机构JuniperResearch在2015年发布的数据显示,美国每25户家庭就有1个机器人;到2020年,预计每10户家庭就会拥有一个机器人。其实这里说的机器人并不一定具有人的形状,但具备特定的工作能力,比如圆盘状的吸尘器机器人和给庭院浇水的洒水机器人。
人工智能的三个要素是算法,算力和数据创新更多的应该是这些
算法模型,堪称人工智能的“灵魂”。算法模型,是为了求解给定的问题而经过充分设计的计算过程和数学模型。它为机器注入感知力、洞察力、创造力,是人工智能从“单细胞”到“多细胞”、再到“高级智慧生物”演进过程的根本推动。
1、人工智能的用例其实还有很多,事实上,在人工智能发展的近四十年时间里,一直有五大核心要素在支撑整个行业,连接各个技术节点。人工智能应用程序吸收海量数据,对周围环境做出反应,通过学习提升适应度、实现更好的表现,同步服务系统和用户。
2、基于数据强化的人工智能系统需要和海量数据进行交互,他们通常会高速获取数十亿量级的信息记录。对于人工智能系统来说,实时吸收数据是它们必备的技能之一,此外还需要获取不间断的流媒体数据(绝大多数都是小数据模块,比如物联网传感器评估)和批量数据(一些大数据模块,比如系统数据库内的历史数据表)。
3、利用机器学习技术,自适应的应用程序可以进行自我优化。随着时间的推移,他们会分析工作处理的结果,然后学习如何做的更好。机器学习的工作流程需要数据科学家进行模型选择,这涉及到一整套迭代流程,包括特征工程、算法选择、以及参数调整。开发人员之后会把机器学习模型部署到应用程序内部,再导入新数据,该模型会进行数据分类,在按照分类分析处理行为。最后,这些部署了机器学习的应用程序会“回顾”自己的处理结果,再利用这些结果数据重新进行训练。
4、现代人工智能系统可以根据周围环境情况,实时做出变化反应。传统应用程序更多的是基于批处理模式——你安排应用程序执行任务,它们运行,然后存储处理结果,最后关闭程序。而人工智能应用程序则会不断监测他们的输入(通常来自于各种流媒体数据平台),然后根据实际情况执行操作,人工智能程序会自动调用程序、规则和行为,然后自己做出决策。简单的说,人工智能系统会一直处于运转之中,然后根据不同的输入做出反应。
5、许多人工智能系统不仅仅具备反应性,他们可以规划未来,执行最佳的行动计划。事实上,系统规划、游戏规划、甚至是语言分析系统,都需要一个前瞻性的解决方案。这些系统必须要具备根据不同场景(情况)随时切换输入数据的能力。举个例子,人工智能会及时获取天气预报数据,并以此分析是否会延误来自中国的海运或航运发货,一旦发货延迟,是否会对美国的制造进度计划产生影响,是否需要重新优化生产计划。
6、人工智能系统,其实就像传统应用程序一样,必须支持同时处理多个用户或多个系统。通过在操作系统和数据库领域里开发分布式系统,人工智能系统需要不断确保执行传统数据库事务的四要素原则(ACID):原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、以及持久性(Durability)。