2019.12.13
81.近來一波人工智慧熱潮是在大資料的海量樣本及超強計算能力兩者支撐下形成的。所以說這一波人工智慧是由大資料餵養出來的。這時的機器智慧型在感知智慧型和計算智慧型等一些具體問題上已經達到甚至超越人類水平，目前在語音識別與合成、影象識別、封閉環境有限規則的遊戲領域，機器智慧型甚至超過人類。
82.在各行業人工智慧發展程序中，ai+或ai賦能成為傳統行業智慧型化公升級和轉型的乙個基本模式。在ai賦能下，傳統行業面臨很多機遇，對其關心的一系列核心問題，如增加收入、降低成本、提高效率、安全保障等，都將顯致受益於人工智慧技術。
83.人工智慧技術在智慧型客服系統已在很多行業大規模應用，從而大大降低人工客服的巨大勞動力成本。
84.從2023年谷歌提出知識圖譜以來，知識圖譜技術發展很快。所謂知識圖譜是一種大規模語義網路。知識圖譜作為一種技術體系，指大資料時代知識工程的一系列代表性技術進展的總和。上世紀
七、八十年代的知識表示與今天的知識圖譜有著本質差別，其顯著的差別在於對一種語義網路在規模上的差別。知識圖譜對機器實現人工智慧十分重要，我們分析知識圖譜可實現機器認知智慧型的兩個核心能力：「理解」和「解釋」，機器「理解」資料是建立起從資料到知識庫中的知識要素（包括實體、概念和關係）對映的乙個過程。另外，有了知識圖譜，機器完全可以重現這種「理解」與「解釋」過程，並不難完成上述過程的數學建模。知識圖譜讓可解釋人工智慧成為可能，並體現在知識引導下將成為解決機器人工智慧問題的主要方式。
85.當前國內人工智慧發展的短板在於產業發展過度依賴開源**和現有的數學模型，真正屬於自己的東西不多。
86.一些人對當下國內人工智慧發展中存 在瓶頸問題甩鍋於開源，有失偏頗！其實當下國內外取得成就的人工智慧底層理論和核心演算法，無不有賴於開源的推動。
87.研發機器視覺人工智慧技術的國內 ai四小龍（獨角獸）：商湯、曠世、雲從、依圖，當下火爆的初創企業、火爆的ai技術、火爆的應用場景！可是，尚未擺脫依託資本力量獲得快速發展，它們的商業落地還有待解決。
88.從另外乙個側面來看，深度學習這個工具有不可信、不安全、不可靠、推廣能力差的弱點，當下採用深度學習演算法安全面把握深度學習演算法的優勢和短板。
89.人類處理知識的能力更強，計算機處理資料的能力更強，發展人工智慧由感知階段資料驅動的深度學習演算法跳到認知階段的知識和資料雙驅動的認知學習演算法。
90.人工智慧技術基礎理論研究的發展需要深度融合：人工智慧專家（或計算機專家）要與數學家、神經科學家、心理學家，腦科學家、開源專家和人文科學家跨學科交叉融合合作（在醫療人工智慧方面還要與臨床醫生和患者合作、溝通），致力於發展新一代人工智慧的理論與方法的研究；人工智慧研究團隊要加強與行業、企業、學校融合合作。
91.ibm沃森（watson）回答質疑,watson人工智慧對醫療幫助是否有限？md安德森腫瘤中心終止了與ibm的合作，引發了上述質疑（見今年2月21日美國《科學》雜誌報導）。ibm回應稱，專案已取得初步成效。
92.美國健康界獲悉了在md安德森腫瘤中心終止與ibm合作後引發**對ibm質疑一事，ibm發表的官方宣告，宣告稱，「質疑」報告所描述的結果是基於採購活動檔案和（醫院）工作人員的相關說辭。不應被視為對watson專案現階段系統的科學基礎或功能方面的評價
」。「watson在與世界上多個醫療機構合作的專案均顯示出有效性」。
93.md安德森腫瘤中心與ibm watson深度學習大資料專案始於2023年，主題是「大資料人工智慧應用將加速對癌症疾病的認知（？）和完善癌症臨床**」。
94.ibm（官方）宣告（續）：「美國md安德森腫瘤中心的腫瘤學家和研究員評價watson所給的建議**方案有90%的準確率。這種高準確率能幫助腫瘤科醫學確保他們在做癌症診療與診斷時不會錯失任何資料」（獲該中心醫生對watson能力的認可)。
95.ibm(官方)宣告(續):「ibm watson與世界上10多個醫療機構合作進行研究顯示，watson能協助醫生更有效率制是醫療決策並進而影響患者」。
《評人工智慧如何走向新階段》後記
《評人工智慧如何走向新階段》後記（再續1）
《評人工智慧如何走向新階段》後記（再續2）
《評人工智慧如何走向新階段》後記（再續3）
《評人工智慧如何走向新階段》後記（再續4）
《評人工智慧如何走向新階段》後記（再續5）
《評人工智慧如何走向新階段》後記（再續6）
《評人工智慧如何走向新階段》後記（再續7）
人工智慧階段
1.符號階段 人給機器規則，然後機器幫助人決策 2.統計機器學習階段 機器學習規則 貝葉斯網路，pca，決策樹，邏輯回歸 共同點 1 data驅動改變自身結構 2 模擬人的思維的流程 3.模擬人的硬體 即大腦 本身 1 感知機 大腦抽象成簡單元素 神經元 有侷限性，不能進行簡單的異或運算 2 小的神...
人工智慧如何從科幻走向現實中？
人工智慧在幻想中可能是非常激動人心的，超理想的版本體驗，也許人工智慧在電影中，也可能超越了電影的賦權，總之，人工智慧的夢想從未停止過。未來，人工智慧將像現在的計算機一樣，從影象處理速度 多影象對比度速度 光學放大率 解析度等方面不斷提公升。其次是軟體的推廣，關聯式資料庫，商法資料庫。這是未來人工智慧...
走向人工智慧大神之路
階段2 試題知識點自動標註 第8周 第14周 cv課程大綱 階段3 數學公式自動識別 第17周 第23周 加v領取資料 加v備註 後廠ai 詞向量與文字表徵 詞向量的基本原理 nagative sampling hierarchical softmax 等優化方法 文字高階表徵方法 詞向量的高階用法...