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第205讲 | 邵浩:人工智能新技术如何快速发现及落地(上)

知识图谱技术的应用需要综合考量多方面因素
特定场景下的聊天机器人和智能问答系统能表现出令人满意的效果
人工智能还无法达到人类预期
2006年,DNN技术在ImageNet评测中取得突破性进展
第二次热潮出现在80年代初到90年代,浅层学习算法得到广泛应用
第一次热潮伴随着神经元模型、深度学习模型的提出
人工智能研究院院长,研究方向为人工智能
现任上海瓦歌智能科技有限公司总经理,深圳狗尾草智能科技有限公司合伙人
邵浩,TGO鲲鹏会会员,日本国立九州大学工学博士
技术管理者面临现实,需要快速发现新技术并将其落地到实际产品中
知识图谱技术的落地困难
聊天机器人和智能问答系统的落地痛点
大量人工智能公司涌现,但实际落地并不理想
技术成熟度曲线显示脑机接口、知识图谱、通用人工智能技术有了快速的发展
媒体的大肆报道让人产生错觉,认为人工智能马上要统治世界了
人工智能经历了三次热潮
作者简介
人工智能技术落地的种种困难
人工智能技术现状及成熟度概述
第205讲 | 邵浩:人工智能新技术如何快速发现及落地(上)

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

你好,我是狗尾草科技合伙人,人工智能研究院院长邵浩。从上世纪 80 年代开始,我们经历了技术飞速发展的四个时代,分别是 PC 时代、互联网时代、移动互联网时代,以及我们正在经历的人工智能时代。现如今,人工智能的新概念、新技术层出不穷,作为技术管理者,一个重要的能力就在于如何快速发现技术,并且落地到实际产品中。在本文中,我将跟你一起讨论人工智能新技术如何快速发现和落地。

人工智能技术现状及成熟度概述

简要来说,人工智能概念自从 1956 年达特茅斯会议上被提出之后,迄今为止经历了 3 个热潮。第一个热潮伴随着神经元模型、深度学习模型以及增强学习的雏形即感知器的提出和发展而兴起,但却由于适用性较窄而进入低谷。第二个热潮出现在上世纪 80 年代初到 90 年代,浅层学习算法如支持向量机、Boosting、最大熵等得到广泛应用,IBM、苹果推出的个人电脑也进入到普通百姓的家庭,但由于第五代计算机的失败和背离工业发展的方向的技术路线,人工智能再一次进入低谷。
2006 年,杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)和他的学生在《Science》上提出基于深度信念网络(Deep Belief Networks, DBN)可使用非监督学习的训练算法,随后 2012 年,DNN 技术在 ImageNet 评测中取得了突破性进展,人工智能进入到新的热潮,围绕语音、图像、机器人、自动驾驶的技术大量涌现。
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  • 总结

人工智能技术的快速发展成为当前科技领域的热点话题。邵浩在文章中分享了人工智能技术的发展历程和现状,以及技术管理者在快速发现和落地新技术方面的重要能力。他指出人工智能经历了三次热潮,每次都伴随着技术的突破和媒体的大肆报道。当前,人工智能技术在领域如语音识别、图像识别、自动驾驶等方面取得了重大进展,但强人工智能的极点仍然是未知数。文章还提到了一些具体的技术突破,如微软语音识别系统的错误率降低、谷歌的深度学习算法超越人眼识别等。然而,人工智能的落地并没有想象的那么美好,媒体上经常看到的一些炫酷的案例,背后也都存在大量人工设计的场景和规则。尤其是在自然语言处理技术和知识图谱技术的落地应用上,存在着诸多难点和痛点。虽然人工智能技术发展迅猛,但在实际产品落地过程中仍面临挑战。作为技术管理者,如何快速发现新技术并将其落地到实际产品中是一个重要课题。文章通过对人工智能技术的发展历程和现状进行概述,为读者提供了对人工智能技术的整体了解和认识。

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全部留言(5)

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  • li3huo
    P2V 模式应该很难再混下去了, NLP 结合 Knowledge Graph 的故事很好,但政企也都是不见兔子不撒鹰的,没有技术积淀和结合实际场景的产品设计是不会有人买账的。
    2020-05-02
    1
  • 涛涛
    但由于第五代计算机的失败和背离工业发展的方向的技术路线 这是什么意思?
    2020-04-08
    1
  • self-discipline
    期待分享
    2019-12-25
  • vigo
    精辟
    2019-09-07
  • 旅途中de陌生人
    期待后续关于知识图谱的深入分享😀
    2019-04-16
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