近年来人工智能行业迅猛发展(人工智能迅猛发展,是否会超越人类辩论)

人工智能发展的三个阶段,分别有怎样的重要进步1.人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。2.对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。3.弱人工智能如今不断地迅猛发展,尤

人工智能发展的三个阶段,分别有怎样的重要进步

1. 人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。

2. 对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。

3. 弱人工智能如今不断地迅猛发展,尤其是2008年经济危机后,美日欧希望借机器人等实现再工业化,工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展,更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破,很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。

4. 而强人工智能则暂时处于瓶颈,还需要科学家们和人类的努力。人工智能现状:

人工智能在普通的模式识别、专家系统等方面正在不断发展,进步,比如语音识别、手写识别,都已经在普遍使用,谷歌的阿尔法狗更是在围棋领域超过人类,自动驾驶也正在研发中。但是人工智能系统还是需要人类专家大量的工作,目前还没有成熟的人工智能系统,可以通过自己学习,修改自己的算法,程序以提升自我,人工智能可以说是处于2岁小孩的智力阶段。

近年来人工智能行业迅猛发展

人工智能如今发展得怎么样了?

人工智能现状:

人工智能在普通的模式识别、专家系统等方面正在不断发展,进步,比如语音识别、手写识别,都已经在普遍使用,谷歌的阿尔法狗更是在围棋领域超过人类,自动驾驶也正在研发中。但是人工智能系统还是需要人类专家大量的工作,目前还没有成熟的人工智能系统,可以通过自己学习,修改自己的算法,程序以提升自我,人工智能可以说是处于2岁小孩的智力阶段。人工智能现在已经能实现很多功能了,比如语音识别——李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基础。这里忍不住说一下,Siri本身的技术并没有特别大的亮点,真正nb的是它的模式(语音识别直接与搜索引擎结合在一起,产品体验做得好。而且关键是这样的模式能采集到更多数据,使得系统的精度越来越高)

自然语言理解——目前看到的强的结果应该是IBM Watson。但其实我们现在用的搜索引擎、中文输入法、机器翻译(虽然其实还不怎么work)都和自然语言理解相关。这块儿不是我的专业。

数据挖掘——随着近年数据量的疯狂增长,数据挖掘也有了长足进步。有代表性的是前几年著名的Netflix

challenge(Netflix公司公开了自己的用户评分数据,让研究者根据这些数据对用户没看过的电影预测评分,谁先比现有系统好10%,谁就能赢100万美元)这一比赛成绩较好的队伍,并非是单一的某个特别nb的算法能给出精确的结果,而是把大量刻画了不同方面的模型混合在一起,进行终的预测。

计算机视觉——目前越来越多的领域跟视觉有关。大家可能一开始想到的都是自动驾驶。虽然大家都在说googleX的无人车,

但实际上现在无论是商业上,还是技术整合上成功的算法是Mobile Eye的辅助驾驶系统。这个公司也是目前computer

vision领域挣钱的公司。

从实现新功能方面说,视觉的发展的趋势主要有两方面,A)

集成更多的模块,从问题的各种不同方面,解决同一个问题(比如Mobile Eye,就同时使用了数十种方法,放到一起终作出决策) B)

使用新的信息,解决一个原来很难的问题。这方面的例子是M$的Kinect,这个产品让人拍案叫绝的就是那个红外pattern投影仪。2019年人工智能在农业领域有爆发式的应用,在农业种植中将发挥重要作用。

1、种子检测

种子是农业生产中重要的生产资料之一,种子质量直接关系到作物产量。种子的纯度和安全性检测,是提升农产品质量的重要手段。因此,利用图像分析技术以及神经网络等非破坏性的方法对种子进行准确的评估,对提高农产品产量和质量起到了很好的保障作用。

2、智能种植

在传统农业中,需要耗费大量的人力、物力。搭载人工智能技术的机器人将有助于缓解农民的负担,大大降低土地对劳动力的需求量。例如在种植、管理、采摘、分拣等环节都可以通过智能机器人来完成,实现农业种植的智能化与自动化。

3、作物监控

在农业生产的很多方面,大部分的工作是通过对农作物外观的判断进行的,例如农作物的生长状态、病虫害监测以及杂草辨别等等。在过去,这些工作是通过人的肉眼去观察,但是这存在两个问题:1、农民并不能保证根据经验做出的判断是完全正确的;2、由于没有专业人士及时到现场诊断,可能会使农作物病情延误或加重。人工智能技术可在农作物检测中提供强大的技术的支持,通过机器人视觉技术,模拟人类的视觉功能,从客观事物的图像中获取信息并处理和分析。

4、土壤灌溉

人工神经网络具备机器学习能力,能够根据检测得到的气候指数和当地的水文气象观测数据,选择灌溉规划策略。通过对土壤湿度的实时监控,利用周期灌溉、自动灌溉等多种方式,提高灌溉精准度和水的利用率。这样既能节省用水,又能保证农作物良好的生长环境。

可以说人工智能应用贯穿于整个农业生产的各个阶段

【建设阶段·解决方案】

l?物联网监控

传统农业生产“靠天吃饭”,慧云智慧农业解决方案让农业生产实现“知天吃饭”。通过在农业生产现场搭建全面的“物联网”监控网络,物联网监控系统可实时监控管理生产基地的气候环境、土壤墒情、作物长势、病虫害情况,同时可远程自动化控制现场农业设施设备,真正做到24小时不间断实时监测、异常情况智能预警、险情灾害及时排解、设施设备精准控制,终实现降低成本、提高效率、改善产量与品质的目的。

l?水肥一体化

慧云信息水肥一体化智能灌溉系统可帮助用户轻松实现水肥一体化管理。慧云信息通过整合全球先进水肥一体化设备及领先的灌溉技术,结合物联网监控、土壤墒情、气象预测等新一代信息技术,建立水肥一体化智能灌溉系统。系统可全程监控作物生产环境、远程自动化控制水肥灌溉,为用户提供化的灌溉方案,充分提高水肥利用率,实现节水、节肥,改善土壤环境,提高作物品质的目的。系统可广泛应用于大田、旱田、果园、温室等种植灌溉作业。

l?智能大棚

温室大棚可在不适宜作物生长的季节,为作物打造适宜的生长环境,多用于对生长环境要求精细的作物,如低温季节喜温蔬菜、花卉、林木等植物栽培或育苗等。传统温室大棚的生产管理主要依赖人工:人感觉冷了就增温,观察土壤觉得干了就浇水,通风、补光等操作均依赖人工操作,没有精准的数据支撑。农业进入信息化时代后,物联网、大数据等技术更多地引入到农业生产中,慧云信息根据用户生产需求,为用户搭建专业农业生产大棚,并将智能化控制系统应用到大棚中,实现大棚智能化种植与精准化管理。

【生产阶段·解决方案】

l?农场生产管理

农业生产具有地域性、季节性、专业性、复杂性等特点,不同的农产品具有不同的生产管理流程,且不同的生产管理者往往又有不尽相同的生产管理办法,为了实现农场生产管理专业化、标准化、智能化,提高农场生产管理的效率,亟需打造符合农场自身特点的生产管理系统。慧云农场生产管理系统,可对农场全生产流程的每个环节进行信息化、智能化管理,包括规划生产流程、自动化任务管理、即时沟通交流、巡园监督管理、病虫害图像识别、农资投入品管理等。

l?葡萄管家

生产缺乏标准化、产品缺乏差异化,是我国农业生产为突出的两大问题。在生产端,由于生产缺乏标准化,导致产品的产量与品质无法得到保障;在销售端,由于农产品缺乏差异化,同质化现象严重,导致好产品未必能卖上好价格。慧云葡萄管家聚焦在葡萄种植细分领域,为用户提供从种植到销售的一站式服务。在生产端,葡萄管家通过将“物联网、人工智能、大数据”技术与葡萄农业技术知识深度融合,帮助用户实现标准化种植,种出好产品;在销售端,葡萄管家帮助用户实现产品差异化销售,卖出好价钱。

耘眼是由慧云信息基于人工智能技术开发的作物种植管理工具,当前版本可以用于柑橘的种植管理。耘眼将难以捉摸的病虫害和费时费力的数果问题浓缩在几秒之内,并利用科技手段提高准确率,用户只要用手机拍个照,就能快速识别柑橘病虫害,数果预测果园产量,是现代果农提升种植效率,减少意外损失的智能利器。

查一查——拍照识别病虫害

耘眼拥有海量的柑橘病虫害图库,用户只需要通过手机拍病态的叶片或果实照片,就可以识别30多种柑橘常见病虫害以及缺素症。如容易混淆的黄化病和黄龙病、凶猛的红蜘蛛、溃疡病等,并且获取相关防治方案,与农业专家在线交流种植难题。

数一数——拍照快速数果

精准预估果园产量、把握采果时机尤为重要。以往数果是靠人工一颗颗数,费时费力又不精准。用耘眼数一数,用户只要用手机给挂果数拍个照,快1秒之内就可以数清楚果实数量,预估果园产量。

帮助果农正确判断柑橘所处花期的准确阶段,以及提供植保、营养、农事方面的管理要点,和详细的用药方案。

柑橘销售资讯、新闻资讯、生产技术等文章视频,帮助橘农了解柑橘生产技术,柑橘销售果价变化等。

【销售阶段·解决方案】

l?农产品溯源

“民以食为天,食以安为先”,慧云农产品溯源解决方案即采用先进的农业物联网技术,结合现代信息化手段,对农产品的产地环境、农业投入品、农事生产过程、质量检测、加工储运等质量安全关键环节进行数字化管理,为农产品建立“身份证”制度,实现农产品的全程可追溯。同时,通过一物一码技术,帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真,并精准获取客户分布数据,助力农产品营销。

l?品牌营销

与日化、电子产品等品类相比,农产品的市场规模颇为可观,但品牌数量却寥寥无几,尤其是种植业领域的品牌数量明显较少。即便是农产品品牌中的佼佼者,也仅仅占据了整体市场规模不到0.1%的份额。这意味着,农产品新晋品牌拥有巨大的成长空间。农产品品牌的打造需要品质稳定的规模化生产,以建立稳定的供应链;需要通过持续的品牌宣传提升产品的心智显著性,让更多的人了解、熟悉品牌;需要通过多样化的渠道实现差异化销售,打造品牌购买的便利性。慧云信息依托专业的农产品营销团队,为农业企业、种植基地提供差异化品牌服务。通过提炼品牌核心理念,打造品牌故事,设计包装,进行媒体内容营销,同时对接特定销售渠道,彻底打通农产品供应链,帮助客户化品牌价值,实现产品增值与生产者增收。人工智能的发展及前景:

一、六十多年前的达特茅斯会议,提出了“artifitial intelligence”的课题,目的是让逐渐成熟的计算机能够代替人类解决一些感知、认知乃至决策的问题。这样一个课题是如此令人神往,也迅速吸引了大量学者的眼球,相关的研究也如火如荼地开展了起来。是为起。

二、初,学者们解决人工智能问题的思路,是以人为师,通过专家编制规则的方法,教机器下棋、认字乃至语音识别。在今天看来,这样的方法是完全南辕北辙的——人类的视听器官虽然很发达,却并没有能力总结提炼其中的规律。于是,人工智能的美好憧憬中迎来了残酷的现实,学者们发现解决问题是如此遥远,围观群众也一度认为人工智能的学者都是骗子。是为落。

三、既然靠人指导不行,那就要祭出“实事求是”的法宝,从数据里统计规律。在这样数据+统计的方法论下,诸如人脸识别、手写识别等一些较为简单的问题取得了重大进展,而在当时困难的问题——大词表连续语音识别上,统计方法也是地造就了实验室中“基本可用”的系统。到此时,我们感觉找到了解决人工智能问题的基本思路。是为第二起。

四、数据+统计模型的方法盛行以后,也很快遇到了瓶颈:数据量的提升并不总能带来识别率的提高。当然,我们很早就知道“深度模型”比“浅层模型”学习数据的能力强,无奈这种模型的计算代价极高,只能望洋兴叹。拿语音识别为例,在“基本可用”到“实用”之间的鸿沟,十几年都没有跨过去,于是大家又转向悲观,觉得人工智能还只是个梦。是为第二落。

五、第二落以来,继续坚持在“深度神经网络”这条战线上的学者很少,因为做这个是拿不到funding的。其中有一位老前辈jeffrey hinton,和他的学生alex一起,发现用gpu算神经网络,能大幅提高速度,于是这种模型居然可能实用了。一旦实用,深度模型可以疯狂吸收数据的优势就发挥出来了,于是在语音识别、图像识别等领域带来了飞跃式的进展。是为第三起。

当然,工业界的看到的这第三起,比我们上面轻描淡写提到的内容要波澜壮阔得多。不过,不要太在意,因为各路大佬不论过去是做黑产、卖假货还搞劫持的,都摇身一变成了人工智能的忠实拥趸和业界先驱——虽然他们的数学也就是初中肄业水平。去年,当我听到某此类上市公司老板歇斯底里地在财报中喊出要投入数千万美元搞人工智能时,不由心生感慨:修脚的可以挂妙手回春的锦旗,但千万别说自己是做精准医疗的!虽然人工智能的第三起确实有了质的发展,但考虑到这些沉渣泛起的为人工智能从业者,我觉得第三落还是会来到,只不过并非对行业本身的怀疑,而是自我净化罢了。而人工智能的行业发展趋势,由于大规模数据+大规模算力的基本方法论已经成熟,今后的发展路径是十分清楚的:在那些数据储备充分、商业价值清晰的场景,人工智能会迅猛发展,投身于这样的行业中期发展会非常好;而医疗、教育这类领域,由于电子化数据的整理与积累尚需时日,可以需要一个较为漫长的发展过程。尽管我国人工智能起步相对较晚,但如今已经取得了极大的突破和进展。国家已先后设立了各种与人工智能相关的研究课题,如国家自然科学基金重大专项、重点项目和面上项目,国家863计划项目,国家重大战略项目智能制造2025等。在这些科研基金的支持下,国内人工智能研究已取得许多突出成果。

目前,我国人工智能企业数量仅次于美国,2017年人工智能核心产业规模达到56亿美元左右。据不完全统计,近5年内,中国在人工智能产业化应用领域的投资已超过1000多亿元。换句话说,中国人工智能企业的发展前景光明,不可限量。在人工智能发展的同时,很多人工智能平台启用了.top域名的网站,对域名行业带来了机遇。

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