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发稿时间:2019-02-07 19:39 来源:急速赛车

  人工智能专业 今年高考会成“香饽饽”吗

  重任被交给了高校。   4月10日,记者从教育部了解到,教育部于近日下发《高等学校人工智能创新行动计划》(以下简称《行动计划》),提出了三大类18项重点任务,引导高校瞄准世界科技前沿,提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力。   时间表也已经给出。   到2020年,也就是两年后,要基本完成新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局;到2030年,高校要成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地。   这一行动计划,也被视作填平人工智能人才缺口的举措之一。   人才培养迈入批量化时代   4月8日,西安交通大学人工智能拔尖人才培养试验班宣告成立,将于今年面向全国招生。   这是一个“小而精”的试验班,每年计划招生40人左右,高考招生选拔15人左右,校内新生选拔15人左右,少年班再选拔10人左右。   “人工智能是一个快速发展的领域,学科交叉性很强。大家希翼通过试验班探索人工智能人才培养的规律。”该人工智能试验班项目主任孙宏滨教授告诉科技日报记者。   对今年的高考生来说,高校的“人工智能班”和“人工智能学院”,或将成为他们填报志愿时的“新热门”。   毕竟,智能类学科正在快速崛起,这从教育部批准的新增备案本科专业名单中也可见一斑。2017年,有19所高校新增了智能科学与技术专业。   在中国人工智能学会常务理事、教育工作委员会主任王万森看来,我国智能科学与技术专业的建设,走过一条了艰难孕育、缓慢成长的发展道路。   我国智能科学技术本科教育的开端,可以追溯到2003年北京大学智能科学与技术专业的建立。当时,其专业代号为080627S,S的意思是“试办”。2012年9月,在教育部公布的新修订《普通高等学校本科专业目录》中,智能科学与技术专业成为“特设”专业,放在计算机类专业之下。   其实,十年间每年新开放智能科学与技术专业的院校数都为个位数,基本上就在两三所院校左右。但在2016和2017年两年,一下子迎来了大幅增长。   我国智能科学技术教育的起步具有一定的前瞻性。但王万森接受媒体采访时表示,由于种种原因,如今我国智能科技人才的培养落后于社会和产业需求。   不过,号角已经吹响。   一些大学已经设立了人工智能学院,比如西安电子科技大学、中国科学院大学、重庆邮电大学、国防科技大学和南京大学等。   中国高校人工智能人才国际培养计划也在今年4月启动。按教育部规划,5年内在国内高校培训至少500名AI专业教师、5000名AI专业学生,以打造全球最大规模AI人才批量培训计划。   培养有科学素养的工程师   教育部的《行动计划》中,对高校人才培养做出了明确要求。比如,完善学科布局,促进相关交叉学科发展;加强专业建设,探索“人工智能+X”的人才培养模式;加强人才培养力度,深化产学合作协同育人,推动高校教师与行业人才的双向交流机制。   还有具体的量化指标:到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业;到2020年编写50本具有国际一流水平的本科生和研究生教材、建设50门人工智能领域国家级精品在线开放课程;到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。   “大家期待培养出未来能在我国人工智能技术与产业发展中发挥领军作用,并有潜力成长为国际一流工程师、科学家和企业家的优秀拔尖人才。”中国工程院院士、西安交通大学原校长郑南宁特别提出了“具有科学素养的工程师”这一目标。人工智能的发展,需要大量面向实践、面向工程的科技人员。“大家需要科学家,但不是要把所有学生都培养成科学家。”   人工智能不仅是学术研究的热点,也是新一轮产业变革的核心驱动力。面对这一时代召唤,西安交大的人工智能试验班也在试图走出一条人才培养的新路。   “大家想通过这次办班,在教学组织、学科交叉融合、课程体系建设方面探索一流人才的培养模式。未来,其他专业和方向的人才培养,也可由此得到借鉴。”郑南宁说。   孙宏滨先容,在课程设置上,他们将充分借鉴国外大学的相关课程,包括斯坦福大学、加州理工伯克利分校等。在课程设置的理念上,也是强调“少而精”,注重课程学习的深度,通过讲授基本常识锻炼学习能力与思维方法,让学生拥有自主学习和常识创造的空间。“在教学方式上,试验班将采取小班教学,大家计划强化课堂互动,增加小组学习、开放式实验与问题研讨,培养学生表达能力、发现问题能力和学术判断力。”   什么样的人适合念“人工智能”?孙宏滨说:“在人才选拔和评价方面,教授团队意见非常统一和明确——要把兴趣、能力与潜力作为选拔与评价的重点。兴趣是最好的老师。”   专业建设是个系统工程   北京邮电大学计算机学院教授钟义信曾在一篇论文中指出,根据北京邮电大学智能科学与技术研究中心实施的“全国高校智能科学与技术专业教学计划调查”表明,很少学校的教学计划能够表现“文理相交、理工融通”的交叉科学精神。他建议,为了学习、理解和掌握“智能科学与技术”学科,学生的常识结构必须包含社会科学、人文科学、基础科学、应用技术的基础常识与综合能力。   在去年的人工智能产业大会上,王万森专门就新一代背景下的智能专业教育给出了设想。他认为,人工智能不是一个孤立专业。围绕着“智能科学与技术”这一核心层,其整个体系还包括衍生层、复合层和交叉层。衍生层指的是常识工程与常识处理、智能自主系统、数据科学与大数据工程、机器感知与理解、机器学习等领域;复合层是“人工智能+X”,即向行业延伸拓展,如智能教育、智能金融;再外一层,是交叉层,也就是人工智能与IT领域传统学科专业的交叉。   总之,人工智能专业要建好确实不容易。   “学校要根据自身的学科特点,培养具有本校特色的优秀人才。”郑南宁指出,每所学校的专业建设情况和人才培养方式各不相同,但有几个基本问题是值得注意的——教师队伍的建设、课程体系的建设,产教融合、着眼未来以及本科生和研究生培养的有机结合。   郑南宁补充说明说,在人工智能人才培养中,学校要特别强调实践环节的设计,重视和企业全方位的深度合作。企业的高水平研究人员和技术人员为学生开设课程,企业和学校可以共建高水平的实习、实训基地。   “高等教育如何适应科技发展的趋势,如何适应国家的重大战略需求?教育部的《行动计划》是对这些问题积极主动的回应。大家高校也要认真思考,在人才培养上怎么迈出新的一步。”郑南宁提醒,发展人工智能也应态度严谨,不能一拥而上,不能搞“大跃进”,谨防出现“浮躁风”。

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据雷锋网新智驾的调查了解,探维创始团队成员均出自清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,在光电技术、激光探测领域有很深入的研究。创始人王世玮自己就在清华大学精密仪器系学习深造达 9 年,拥有多年的激光测量和系统研究经验;企业联合创始人吴冠豪副教授是清华大学精仪系博导,激光雷达领域的专家。此外,探维还聚集了来自浙大、中科院的博士和技术人才,他们曾在国防军工、消费电子、仪器仪表、汽车零配件等领域工作,在产品开发方面拥有丰富经验。因为智能驾驶愿景,因为车载激光雷达需求,他们最终汇合到一起,聚集在探维科技。从 2017 年 8 月创立,探维科技现在已经发展成近 20 人的团队。

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除了这些常规性的因素,王世玮还提到一个最核心的技术方案是:距离测量信号处理电路的设计。这是团队成员以往从事星载激光雷达研究的一个很宝贵的技术积累,与竞争对手相比,信号处理模块整体成本是其 1/5 甚至 1/10。

“这份报告基于更为广泛的视角挖掘了全球人工智能发展的现状、研判未来的趋势,包括科学、技术、大众媒体以及教育等,让身处人工智能时代的各人群都能得到一些启示。”中国科技部国家新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘说。(完)

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路虎是顶级成功者的标志,任何行业的顶级成功者都拥有路虎,您和顶级的距离可能就是一台路虎,路虎的越野情怀,买路虎是一种情怀,一个故事一个梦想,世界是只有两种汽车,一种是路虎,另外一种是其他车。路虎更是全地形车辆的标准。路虎始终是全地形车辆引领和变革者,所有和全地形车辆有关的技术,都有路虎的足迹。

  中新社记者 张兴龙 摄">  资料图:海淀公园变身全球首个AI科技主题公园。中新社记者 张兴龙 摄  中新网北京1月11日电 (记者 张素)信息分析企业爱思唯尔11日在北京举办人工智能科研发展趋势媒体论坛。其中,最新发布的研究报告《人工智能:常识的创造、转移与应用》显示,中国在人工智能领域的重要性日益凸显。   报告数据来自爱思唯尔旗下的数据库及平台,包括Scopus数据库、Fingerprint引擎、PlumX平台及律商联讯的TotalPatent数据库等。报告还参考了一些公共数据信息,如斯坦福大学人工智能指数报告、kamishima.net及中国科学院自动化研究所提供的数据集等。   “通过对人工智能科研表现的全面研究,大家希翼明确该领域的动态、趋势和相关因素,并为其提供一些研究思路和见解。”爱思唯尔分析服务高级副总裁玛丽亚·德·克莱恩表示,这是他们首次对全球范围内人工智能研究趋势进行解读,重点关注中国、欧洲与美国三大地区。   报告首先揭示了人工智能研究在全球范围内的“热度”。2013年至2017年,全球范围内所有学科领域的科研产出每年增长约为0.8%,而人工智能的年均增长速度接近13%。   报告发现,中国学术界吸引人工智能人才的数量远远多于流失的数量,表明中国正在朝着人工智能研究领跑者的目标大步迈进。2004年,中国在人工智能领域的研究成果数量就已超过美国,如果保持当前的势头,中国有望在4年内赶超欧洲,成为全球人工智能研究成果最多的地区。   报告同时指出,国际性流动与合作的模式表明,中国在人工智能领域的研究工作相对孤立。2017年,印度是仅次于中国和美国的第三大人工智能科研产出国。   在检索分析了研究、教育、技术与媒体四个领域的共计60万份文档和700多个领域特定的关键词后,报告还揭示出人工智能关注的七个不同研究领域。其中,机器学习与概率推理、神经网络和计算机视觉的科研产出最高,增长速度也最快。   报告还提醒,尽管人工智能对社会发展的影响越来越深,媒体对人工智能在道德层面可能产生的影响也有关注,但是关于人工智能道德层面的学术研究还很有限。   这份报告引起不少中国学者的兴趣。中国科学院自动化研究所研究员孙哲南认为,报告本身就是人工智能时代的新成果,“从爱思唯尔海量文献数据资源中实现了人工智能概念的多视角定义、主要技术方向的聚类分析、世界各国人工智能的趋势研究、人工智能相关的道德伦理问题梳理等”。   “这份报告基于更为广泛的视角挖掘了全球人工智能发展的现状、研判未来的趋势,包括科学、技术、大众媒体以及教育等,让身处人工智能时代的各人群都能得到一些启示。”中国科技部国家新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘说。(完)  

值得注意的是,早在 2008 年,探维创始人团队就主导了航天某星载激光雷达研发项目,该项目提出:宇航级的技术标准、完全独立自主的方案、不得受制于国外核心器件制约等等。在这一系列严苛的要求下,相关团队成员经过 5 年时间的研发,探索出模拟电路信号处理方案,摆脱了对美国垄断芯片的依赖,方案成本也因此大大降低。期间,团队还研发出图像融合和固态激光雷达技术,解决了卫星测绘领域的地面高精度形貌测量和多传感器融合标定问题。他们最终在 2013 年推出了固态激光雷达原理样机。

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只有产品是不够的,现今的激光雷达厂商都在往车规级量产的方向探索,探维也不例外。事实上,探维自 2017 年成立之初就开始布局,清晰确立了产业合作模式,CEO 王世玮表示,实现车规需要与系统供应商、车企协力进行,这是产业链上、下游共同配合的事情。三方需合作来推进激光雷达的研发与落地。

智能时代由人工智能(简称AI)发展而来。人工智能主要运用在开发某些项目,研究某个理论和探索智能技术等领域,其是信息时代的一门新科学,它的发展将会不断改善人类的生活,引领人类进入新时代。随着时代的发展,人们的生活越来越离不开人工智能技术。目前,人工智能技术已经渗透到人类生活的方方面面。从人类驾驶汽车到无人驾驶汽车,从人类战斗机到无人战斗机,甚至医疗等方面纷纷离不开人工智能,人工智能不断改善人们的生活。人工智能技术是为人类服务的,不能超越人类的底线,更不能对人类造成伤害。当然,人工智能的发展必然会带来一些问题,这就需要制定一定的法律法规对人工智能进行管理、约束,这样才能更好地为人类所用,才能让人类过上更好的生活。

人工智能领域不容忽视的法律问题

人工智能与劳动者劳动权保障。人工智能在机械制造方面也有重大突破,机器人是人工智能技术的主要研究成果。由于机器人的出现,将人类从繁重的劳动中摆脱出来,节省了大量的人力资源和物力资源,同时也让人类从一些危险的工作中摆脱出来。人工智能技术运用到工业生产当中,这样既节省了雇佣劳动人员的资金又提高了生产的效率,推动了工业经济的发展。但是,人工智能技术让人—机关系成为社会生活的一部分,使得社会构造可能产生本质性的变革。

人工智能提高司法审判和行政工作效率。将现有的法律法规和法律文献以及判决文本储存在电脑当中,是目前为止非常安全的手段。人们通过计算机的记忆和文字搜索功能翻阅资料,节省了人们的大量时间。计算机系统还弥补了人类的记忆力不足和文字检查不正确等问题,这同时省去了律师查询文件的劳动和解决问题的推理活动。这些都依靠人工智能计算机系统完善的推理代码以及处理大量数据的功能。律师可以通过计算机系统对数据进行统计分析,推算出最好的法律解决方案。在律师接到一个新案例之后,就可以利用人工智能计算机系统对案件进行统一分析并给出合理的意见。计算机系统可以对逻辑程序,交易记录,日常消费,人口籍贯等方面进行行政化管理。所以说人工智能的崛起必然能提高司法的审判和行政工作的效率。

人类隐私保护的人格权问题。网络空间是一个真实的虚拟存在,是一个没有物理空间的独立世界。无论是现今还是未来时代,将互联网、大数据、人工智能这些元素整合之后,人们可以查阅信息的手段越来越多,自身的信息再也没有秘密性可言。因为数据可以广泛查询,那么对于个人来说自身的隐私就可能会被曝光,所以面对这个时代应该采取一定措施来保护自身隐私不被侵犯。主要有下列几点建议:第一个方面是对自身的隐私保护意识增强。在这个科技进步的时代,人工智能逐渐进入生活当中,人们可以通过机器来对别人的隐私进行攻击,因此如果想要保护自身隐私,那么就应该减少对机器的信息泄露。第二个方面是树立企业保护用户隐私安全的意识。企业自身一定要有保护自身用户的一切信息安全的义务和责任,这也是用户信息安全是否能得到良好的保障前提。第三个方面颁布有关用户信息安全的法律。让用户从根本上认识到有法律可依靠。该法律不但要落实到各个企业,而且要走入人们的生活当中,而且在实行法律的过程中,应该按照严格的法律规定来实行,这样才能使个人信息安全得到保障。

法律如何“智能”地应对人工智能化

制定和完善相关的道德法律准则。现在科技的发展不单单可以使人们生活更加便捷,而且还可以加快社会的进步。与此同时,也会有一些弊端浮出水面,如果推动人工智能来服务人类,使人类文明上升到更高的层面,忘记了以人为主的本真,人们就很难接受人工智能。那么如何来控制以人为主,我国推出了一系列法律准则来约束这项要求。人工智能技术是现阶段科学家努力想要达到的效果,该项技术还是比较新颖,没有严格的法律规定来使用这项技术,同时对于这项技术的开发还没有法律的约束。由于这项技术刚刚进入人们的生活,其需要法律来约束,要根据后续的一系列问题来进行新的调整,从而可以使这项技术更好地被人们所利用。

构建以技术和法律为主导的风险控制机制。由于现在科技的发展,对于人工时代的到来所造成的一系列风险应该如何来先行处理和防范成了现在科学家急需攻破的难题。法律控制是处理风险的主要手段之一,人们可以通过技术上的控制或是法律上的控制来对这项技术进行有效管理。制订法律的人必须站在人们的角度,注重风险防范的重要性。还要利用其他的法律来对人工智能这项技术的其他领域扩展进行限制和约束。通过技术上的管理和控制有效地降低了风险。对于人工智能技术造成的风险大家应该做出有效地防范措施,不单单在法律的基础之上来制定措施,而且也要在不伤害他人的利益基础之上来进行该技术的约束和管理。与此同时,构建一个完善的体系来进行人工智能技术的管理。

运用智能与传统相结合的方式对人工智能的社会应用情况进行法治监督。对于人工智能技术的发展趋势许多科学家做出了假设,该项技术一定会在互联网的基础之上,采集大量的信息来进行技术上的提升。虽然这样有利于人工智能技术的发展,但是由于信息量的不断提升,对于管理这项技术也有一定的难度。如果监管部门没有做好本职工作,那么不法分子就有机可乘,进入其内部窃取信息,从而导致损失较大利益。这对人工智能技术的发展部门来说尤为重要,所以要求监管部门做到与时俱进,将整个人工智能技术的运行做到心中有数。第一个方面就是需要监管部门根据不同的区域来制定不同的监管制度,但是要遵循以人为本的角度来进行管理,还需要完善的整体体系来进行监管,以便于监管部门发现在发展人工智能技术过程当中出现违反规定的行为,可以及时出手制止;第二个方面就是需要企业做到应对一些紧急情况的智能化机制,研发人工智能技术过程当中,如若发现紧急情况及时向企业内部进行汇报,然后再经过这个机制进行数据上的分析,最后制定一系列的方案来解决问题。假设出现不能用机制来解决的问题,可以采用强制断电或者是切断网络的措施来解决问题。在人工智能技术研发的过程中,要遵循颁布的法律进行研发。

人工智能革命引发的法律问题才刚刚开始,法律研究者需要秉持理性主义精神,不断拓展常识储备,跟进理论创新和制度创新,探索和发现一个更适合人工智能时代的法律制度体系。综上所述,在这个人工智能时代,大家相信法律制度的理性之光与科学技术的智慧之光将交相辉映、大放异彩。

(编辑为中央司法警官学院副教授)

【参考文献】

①吴汉东:《人工智能时代的制度安排与法律规制》,《法律科学(西北政法大学学报)》,2017年第9期。

  2018款奥迪Q7延续了上一代车型简约又不失豪华的设计风格,环抱式的设计给人一种由内到外的安全感,大尺寸多媒体,全液晶仪表,凸显Q7前卫 科技感。动力方面,奥迪Q7搭载2.0升和3.0升涡轮增压发动机,搭配8挡手自一体变速箱,这样的动力组合在这个涡轮增压技术井喷的时代,顺应了潮流。 并且在保证日常动力输出的同时,兼顾了燃油经济性。

《政府工作报告》提出,省级财政每年筹集100亿元,重点支撑科技重大平台、重大项目、重大园区建设。

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很多人问人工智能究竟是让人丢掉工作还是帮助人更好的工作?其实无论说是替代人还是帮助人,我觉得无法改变的现实就是人工智能确实在改变大家的生活方式,可能真的会出现有被替代的人,但同样也会有被帮助的职业和群体,就看大家怎么去衡量了,甚至看到有人抛出了这个:

我想莫不是因为这两年各种影视节目、科技产物轮番轰炸,加上国内外科技企业各种“ALL in AI”的口号,很多朋友都快被AI砸晕了。但仔细想想,现在的人工智能技术真的有希翼达到能替代人类的地步了吗?或者换个问法,现在的AI技术发展到什么样了?小编在这里随便举几个现在国内大家比较熟悉的AI产物。
现在应用到的AI相关技术主要有两方面,自动驾驶和交通管理。自动驾驶主要借助于多通过视觉识别、语音识别、AR成像和路况感知等等技术,形成一个车、路全方位的监控和协同,以期日后能真正达到“无人驾驶”的地步。这方面比较有代表性的是阿里的斑马AliOS系统和百度的无人车,前者装机量已近百万,后者刚上线了L4级别自动行驶巴士。至于交通管理,如果有闯过红灯就自动收到罚单的朋友应该深有体会,没错,这也只是AI技术能够用在交通中一个很小的部分。
大家经常接触的搜索、相机、交互式APP,再加上虹膜、指纹、人脸各种智能识别,其实都是AI技术很好的集中体现,里面用到了大量的机器视觉、智能搜索、智能控制相关的技术,只是很多朋友都容易忽略掉这一点。
很多东西都因为冠上了智能二字变得更为强大了起来,但仔细看看大家也很容易发现,绝大部分产品依然有一个共同点,需要人类监管、控制以及决策,甚至大家可以换句话说,目前所有已出现的人工智能其核心价值都是“为人而生”的——减少长时驾驶的疲惫,提高挖掘、采购、收集数据、分析数据的效率,减少周期性的活动、等待,都是为了减少重复性的劳动,让人有更多的精力和时间投入到更有意义的事情上去。我相信,这也是AI能够给人带来的最直观的作用。未来已来,大家不妨“把理性都交于AI,只留感性给自己”,想想也是件有趣的事情。

  根据英国《自然·医学》杂志8日在线发表的一篇论文,一款人工智能在接受上万张真实患者面部图像训练后,能够以高准确率识别罕见的遗传综合征。科学家同时强调,由于个人面部图像是敏感但易得的数据,因此必须小心处理,以防该技术的歧视性滥用。   各种遗传综合征会表现出独特的面部特征,它们可以帮助临床医生进行诊断。但是,可能的综合征数量巨大,要正确识别并非易事。利用人工智能或能帮助诊断遗传综合征,但是早期关于这种可能性的研究所采用的训练数据集规模不大,仅能识别少量综合征。   此次,美国FDNA分析技术企业研究人员雅龙·古罗维奇及其同事使用17000多张患者的面部图像,训练了一款深度学习算法,所有这些患者被确诊的遗传综合征总计达几百种。研究中所使用的图像来自一个社区平台,临床医生会把患者的面部图像传上去。研究团队利用两个独立的测试数据集测试人工智能的表现,每一个数据集都包含数百张之前经过临床专家分析的患者面部图像。对于每一张测试图像,人工智能按照一定顺序列出各种潜在的综合征。   在两组测试中,在90%左右的情况下,人工智能提出的前10条建议中都包括了正确的综合征,这超过了临床专家在另外三个实验中的表现。虽然这项研究采用的测试数据集规模相对较小,而且没有和其他已有的识别方法或人类专家进行直接比较,但是研究结果表明,人工智能有望在临床实践中,辅助罕见遗传综合征的优先级划分与诊断。   研究人员表示,目前还需要开展进一步的研究来优化人工智能的识别能力,并且与其他诊断方法做对比。

  联系电话:卜经理13752321732(微信同步)

  2018款奥迪Q7配备了充满未来科技感的12.3英寸TFT全液晶显示屏,将虚拟仪表、MMI信息娱乐系统以及奥迪Connect互联科技应用集于一身,极大地 降低了用户在驾驶过程中的视线转移。若配合抬头显示功能可以进一步提升驾驶安全性。后视镜调节旋钮和坐椅调节按键采用大量镀铬元素修饰,具有出众的手感且 便于操作。内部空间自然不能输于对手。第二排座椅可以前后调节,且靠背角度也可以在一定的范围内调整。急速赛车

很多人问人工智能究竟是让人丢掉工作还是帮助人更好的工作?其实无论说是替代人还是帮助人,我觉得无法改变的现实就是人工智能确实在改变大家的生活方式,可能真的会出现有被替代的人,但同样也会有被帮助的职业和群体,就看大家怎么去衡量了,甚至看到有人抛出了这个:

我想莫不是因为这两年各种影视节目、科技产物轮番轰炸,加上国内外科技企业各种“ALL in AI”的口号,很多朋友都快被AI砸晕了。但仔细想想,现在的人工智能技术真的有希翼达到能替代人类的地步了吗?或者换个问法,现在的AI技术发展到什么样了?小编在这里随便举几个现在国内大家比较熟悉的AI产物。
现在应用到的AI相关技术主要有两方面,自动驾驶和交通管理。自动驾驶主要借助于多通过视觉识别、语音识别、AR成像和路况感知等等技术,形成一个车、路全方位的监控和协同,以期日后能真正达到“无人驾驶”的地步。这方面比较有代表性的是阿里的斑马AliOS系统和百度的无人车,前者装机量已近百万,后者刚上线了L4级别自动行驶巴士。至于交通管理,如果有闯过红灯就自动收到罚单的朋友应该深有体会,没错,这也只是AI技术能够用在交通中一个很小的部分。
大家经常接触的搜索、相机、交互式APP,再加上虹膜、指纹、人脸各种智能识别,其实都是AI技术很好的集中体现,里面用到了大量的机器视觉、智能搜索、智能控制相关的技术,只是很多朋友都容易忽略掉这一点。
很多东西都因为冠上了智能二字变得更为强大了起来,但仔细看看大家也很容易发现,绝大部分产品依然有一个共同点,需要人类监管、控制以及决策,甚至大家可以换句话说,目前所有已出现的人工智能其核心价值都是“为人而生”的——减少长时驾驶的疲惫,提高挖掘、采购、收集数据、分析数据的效率,减少周期性的活动、等待,都是为了减少重复性的劳动,让人有更多的精力和时间投入到更有意义的事情上去。我相信,这也是AI能够给人带来的最直观的作用。未来已来,大家不妨“把理性都交于AI,只留感性给自己”,想想也是件有趣的事情。

  根据英国《自然·医学》杂志8日在线发表的一篇论文,一款人工智能在接受上万张真实患者面部图像训练后,能够以高准确率识别罕见的遗传综合征。科学家同时强调,由于个人面部图像是敏感但易得的数据,因此必须小心处理,以防该技术的歧视性滥用。   各种遗传综合征会表现出独特的面部特征,它们可以帮助临床医生进行诊断。但是,可能的综合征数量巨大,要正确识别并非易事。利用人工智能或能帮助诊断遗传综合征,但是早期关于这种可能性的研究所采用的训练数据集规模不大,仅能识别少量综合征。   此次,美国FDNA分析技术企业研究人员雅龙·古罗维奇及其同事使用17000多张患者的面部图像,训练了一款深度学习算法,所有这些患者被确诊的遗传综合征总计达几百种。研究中所使用的图像来自一个社区平台,临床医生会把患者的面部图像传上去。研究团队利用两个独立的测试数据集测试人工智能的表现,每一个数据集都包含数百张之前经过临床专家分析的患者面部图像。对于每一张测试图像,人工智能按照一定顺序列出各种潜在的综合征。   在两组测试中,在90%左右的情况下,人工智能提出的前10条建议中都包括了正确的综合征,这超过了临床专家在另外三个实验中的表现。虽然这项研究采用的测试数据集规模相对较小,而且没有和其他已有的识别方法或人类专家进行直接比较,但是研究结果表明,人工智能有望在临床实践中,辅助罕见遗传综合征的优先级划分与诊断。   研究人员表示,目前还需要开展进一步的研究来优化人工智能的识别能力,并且与其他诊断方法做对比。

以高校为例,北京有92所高校,每个学校都各自负责网络安全的事,就是92拨人,每个学校网络的防护能力就取决于这92拨人的能力。

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