在去年的i/o大會上，有這麼乙個環節，使用人工智慧來通過圖靈測設，測試的結果也如眾人所料，高資料的佔比奠定了人工智慧的勝局。這標誌著人工智慧技術在語音互動方面又推進了一步。圖靈測試（the turing test）由艾倫·麥席森·圖靈發明，指測試者與被測試者（乙個人和一台機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。進行多次測試後，如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那麼這台機器就通過了測試，並被認為具有人類智慧型。
在大會現場，谷歌助理給一些企業打了**，其中包括髮廊和中國餐館。在對話過程中，智慧型助手甚至還會使用「ums」、「ahhs」等人們思考時常用的語氣詞。**另一端的客服人員絲毫沒有懷疑和他們對話的是乙個機械人。
看了國外的測試，那麼國內的人工智慧到底發展如何呢？
在世界經濟論壇上有這樣一篇文章《這就是為什麼中國在人工智慧方面具有優勢》，這篇文中我並不是那麼在意我們的人工智慧是否具備優勢，而是文中提及的幾個關鍵性模組。
海量的資料
自動資料標註系統
頂尖的工程師
定義清晰的行業需求
高效的計算能力
這五個模組正是國內智慧型市場所需要的，也是眾多高科技企業所必須的，海量的資料在國內市場是尤為重要的，智慧型系統的數位化服務以及自動化對於資料的依賴越來越深。
人工智慧主體都是"神經網路"，它們通過分析大量資料，構建數學模型來學習。例如歐能智慧型**機械人用幾百萬的資料節點爬取，然後找出最意向的客戶，並分配出最合適的方案，在樹狀結構的伺服器下找到最優解。標註為同乙個人的不再重複溝通，最終學會人意向篩選。
很多人會混淆自動化的標註系統，首先它本身就是人工智慧。如果我們把它作為乙個構建模組型**機械人，就會陷入無限迴圈的困境，所以智慧型**機械人好不好用，就要看自動資料標註系統是子元件，而不是構建模組。
人工智慧作為一門新興專業，學科內容涉及面也非常廣，通過對各大高校的專業課程可以發現，人工智慧會涉及到：電腦科學、資訊理論、控制論自動化、仿生學、生物學、心理學、數學邏輯、醫學、感知學、醫學等多個學科。其行業發展的寬度涉及金融、安全、醫療、文娛、教育、汽車等多個領域。
人工智慧技術已廣泛應用於許多領域，包括近期中美**摩擦、全球人工智慧競爭、5g競爭等事件，我們可以看到科技實力在國際平台中的作用。近年來，國家和企業事業單位在研發上投入了大量資金，取得了許多科技成果。因此，高校人工智慧專業的建立，也是適應時代要求，為我國人工智慧產業培養更多應用型人才做好準備預案。
人工智慧 追逐與躲閃
2009年2月2日 一碰上演算法就頭疼,所以還是先從最簡單的寫起，這是正在學習的 遊戲開發中的人工智慧 筆記。if a.x b.x a.x else if a.xb.y a.y else if a.y 2.視覺追逐 追逐的過程不再簡單的基於座標，而是基於追逐者與目 vec u b.position ...
在人工智慧時代追逐的「後浪」
如今，給孩子報程式設計班，儼然成為新時代媽媽茶餘飯後的話題。在現今這樣的大環境下，如何抓住機遇，了解技術發展趨勢，掌握核心開發技能也成為高校學生開發者關注的事情。不可置疑的是，人工智慧是2010年代的技術故事，隨著時間的流逝，越來越多的ai產品正在落地，這讓ai技術也成為了當下最火熱的技術。也正是有...
國內人工智慧困境
例如 1.移動支付，有了面容，卻還要輸入手機號碼 2.聊天對話，只是有回應功能 但不能深入人心 源於只保證了回應 也會根據文字相似性 語義相似性，再在固定的模板上進行巢狀轉換 這兩種都是不足的 源於單靠面容不足以確認某件事，因為資訊量不夠，如果資訊量夠的話，假如通過使用者面容 使用者手機唯一id 使...