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人工智能代理

安联:人工智能是一把双刃剑 AI的兴起在五个领域存在风险 人工智能视频课程

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崔冷雁

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聊天机器人,自动驾驶汽车和数字工厂中的联网机器预示着未来将会如何:人工智能(AI)应用的广泛实施为企业带来诸多优势,例如提高效率,减少重复性工作和改善客户体验。

然而,如果放在一双错误的手中,潜在的威胁很容易抵消巨大的利益。恶意网络攻击或技术故障的脆弱性将增加,随着社会和经济日益相互联系,更大规模的破坏和非同寻常的财务损失的可能性也会增加。公司还将面临新的责任方案,因为决策权由人类转向机器和制造商。

在新的报告“人工智能的崛起:未来展望和新兴风险”中,保险公司Allianz Global Corporate & Specialty(AGCS)发现了AI在社会和行业中日益实施的益处和新出现的风险问题,包括保险部门。 AI也被称为机器学习,本质上是能够像人类一样思考和学习的软件。

“人工智能在许多领域具有潜在的益处和风险:经济,政治,移动,医疗保健,国防和环境。” AGCS新兴趋势负责人Michael Bruch说,“需要积极的风险管理战略,以最大限度地将先进人工智能应用程序的优势引入社会。”

今天,人工智能的“弱”或基本形式能够执行特定的任务,但是后代所谓的“强大”人工智能应用将能够解决难题和执行复杂的事务。人工智能开始在几乎所有行业中找到用户,从提供财务建议的聊天机器人到帮助医生诊断癌症。该技术用于为无人驾驶汽车提供动力,更好地预测天气状况,处理财务转移或监视和操作工业机器。据埃森哲称,到2035年,人工智能可以将12个发达经济体的年度经济增长率提高一倍。

但是这些潜在的好处会带来风险。网络风险是2018年安联风险指标的最大风险之一,它说明了AI等新技术的两种不同面貌:通过更好地检测攻击,AI支持的软件可以帮助企业降低网络风险,但如果恶意黑客能够控制系统,机器或车辆,也可以增加它的风险。人工智能可以通过降低设计攻击的成本来实现更严重和更有针对性的网络事件。同样的黑客攻击 - 或者编程错误 - 可以在许多机器上复制。据估计,全球主要的网络攻击有可能引发超过500亿美元的损失,但即使是半天的云服务提供商中断也有可能造成8.5亿美元左右的损失。

人工智能的兴起在五个领域存在风险

为了识别新兴的AI风险,AGCS专注于五个关注领域,即软件可访问性,安全性,问责制,责任和道德。 “通过解决这些问题,AI的负责任开发和引入对社会而言变得更加危险。减少意外后果风险的预防措施至关重要。”Bruch说。

例如,在安全性方面,将AI系统推向市场的竞争可能导致验证活动不充分或疏忽,这对确保部署安全,功能和网络安全的AI代理是必要的。这反过来可能导致缺陷产品和召回的增加。

关于责任,人工智能代理将来可能会接管很多人的决定,但他们不能对这些决定承担法律责任。一般来说,AI代理商的制造商或软件程序员对造成用户损害的缺陷承担责任。然而,根据现行法律,人工智能的决定与设计或制造没有直接关系,但由于其对现实的解释而被人工智能机构采纳,因此没有明确的责任方。 “如果AI生成的损害数量开始增加,将裁决留在法院可能会很昂贵且效率低下。” Bruch说, “解决缺乏法律效力的办法是建立专家机构或权威机构,制定责任框架,使AI产品的设计者,制造者或销售者受到侵权责任的限制。”

同时,保险公司将在帮助减少,管理和转移人工智能应用新出现的风险方面发挥至关重要的作用。传统覆盖范围需要进行调整以保护消费者和企业。保险将需要更好地解决某些企业的风险,如网络攻击,业务中断,产品召回和声誉损害。新的责任保险模式可能会被采用 - 例如在自动驾驶等领域,增加制造商和软件供应商的压力,并减少消费者的严苛责任。

AI早期的采用者是保险公司

保险业一直是机器学习的早期采用者,因为它处理大量数据和重复性流程。 “人工智能有很大的潜力来改善保险价值链。 最初,它将有助于实现保险流程的自动化,以便更好地交付给我们的客户。 政策可以发布,并且处理索赔的速度更快,效率更高。”Bruch解释说。

通过推动数据分析,人工智能还可以让保险公司及其客户更好地了解其风险,从而可以更有效地降低风险,同时还可以开发新的保险解决方案。 例如,基于人工智能的分析可以帮助公司更好地理解网络风险并提高安全性。 同时,该技术可以帮助保险公司识别网络曝光的累积。

最后,人工智能将改变保险公司与客户互动的方式,从而实现全天候服务。

2017全球人工智能大学排行榜TOP20 清华北大不在其列! 人工智能视频课程

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Jebel

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得人才者得AI。

文 蓉蓉

日前,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,对完善人工智能领域学科布局,设立人工智能专业,推动人工智能领域一级学科建设提出了指导意见,这令业内专家感到振奋。在互联网圈子里,有一句话流传甚广:得人工智能者得天下。似乎还应加上一句:得人才者得人工智能。

人工智能人才到底有多稀缺?全球大学,哪些高校的人工智能实力最强呢?

打开某知名招聘网站,搜索“人工智能”后会出现很多招聘岗位,具有诱惑力的薪酬会让人眼前一亮。以人工智能算法工程师为例,该职位少则月薪1万、2万,多则年薪百万。不像其它行业占据职业高薪榜的是高级管理人才,在人工智能领域中,技术类工程师拿的是最高薪。有报道称,目前我国智能学科人才需求缺口每年接近100万,但由于智能学科与技术目前尚不是一级学科,直接影响到学科布局,进而影响到人才的培养。

在2017年全球大学人工智能影响力排行榜TOP20中,前10名分别为麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基-梅隆大学、哈佛大学、加州大学伯克利分校、普林斯顿大学、康奈尔大学、爱丁堡大学、剑桥大学以及密歇根大学。令人遗憾的是,前20名无一所亚洲高校。

20.哥伦比亚大学(Columbia University in the City of New York)

哥大的优势在于它提供了东海岸几乎最好的研究设施。比如机器人实验室,自然语言处理(NLP)实验室和计算机视觉实验室。在这些实验室里,你可以看到IBM的机械臂,3D工作台,可穿戴电脑的原型机等很酷的东西。

哥伦比亚大学提供计算机科学理学学士学位,内置人工智能跟踪课程。

19.芝加哥大学(University of Chicago)

美国芝加哥大学的计算机系是美国最强的计算机系之一,现有19位终身教授。芝加哥大学计算机系的研究方向众多,主要有:计算机理论,计算机复杂度,组合数学,人工智能,计算机视觉,图像处理,分布式系统,网格,云计算,超级计算机,程序语言设计,生物信息学,计算科学。

18.牛津大学(University of Oxford)

牛津大学世界公认最古老著名的公立研究型大学,培养了许多顶尖研究型人才。牛津的人工智能专业研究领域涉及更加广泛,遍布物联网、智能识别系统、图像识别软件等项目,从各个方位解读人工智能的应用。牛津的人工智能专业也设立在计算机科学下。

17.加州理工学院(California Institute of Technology)

该校虽然该校规模不大,但却容纳了50多个高级研究中心,研究领域涵盖人工智能、化学、地震学等,是全球最顶尖的大学之一。

美国国家航空航天局的喷射推进实验室也由加州理工学院管理。这里还是美剧《生活大爆炸》的背景地。

16.耶鲁大学(Yale University)

作为常青藤联盟的成员之一,耶鲁大学和哈佛、普林斯顿大学齐名,历年来共同角逐美国大学和研究生院前3名的位置。耶鲁大学是世界上最早设立人文和艺术学科的大学之一,拥有众多一流的人文科学系和人文科学研究计划其英语系和历史系排名位居全美大学之首,哲学的师资力量也相当雄厚,耶鲁的骄傲——惠特尼人文科学研究中心,使耶鲁成为美国高等教育界人文科学研究的高地。

15.宾夕法尼亚大学(University of Pennsylvania)

在宾大,AI方向的学生需要学习计算机与认知科学的双学位。在应用学院、艺术与科学学院,学生也可以选择应用科学学士学位或是工程学学士学位攻读。

14.美国南加州大学(University of Southern California)

南加州计算机科学系研究生学院内置人工智能、代理、自然语言与数据、机器人学等课程。该校的机器人研究实验室,鼓励本科生在教师指导下亲手参与机器人研究。毕业生会被邀请参与机器人的制造。该校的人工智能技术在多个领域不断创新,如去年,其研究人员开发出了一种叫做Sim Sensei的工具,该工具能够利用Kinect读懂人类的肢体语言,并诊断出检测对象是否出现有神经紧张、焦虑等抑郁症现象。

13.美国明尼苏达大学(University of Minnesota)

明尼苏达大学双城工程专业毕业生的平均起薪从53,000美元到77,900美元不等。大部分的雇主来自:尼韦尔、通用电气、美国国家航空航天局、苹果、谷歌和微软等公司的精英公司。该校设有人工智能和机器人专业课程。

12.多伦多大学 (University of Toronto)

多伦多——远远领先于Google开始研究无人驾驶汽车,领先亚马逊设计语音交互的智能家用设备,加拿大的少数研究人员靠着政府和大学的支持,为今天人造智能的繁荣奠定了坚实的基础。前段时间,多伦多大学成立了向量学院,以更好地扶植加拿大人工智能产业的发展。

一所自带祖师爷光环的大学。除了传说中的Hinton,多伦多大学还有几个牛逼的教授。

一所自带祖师爷光环的大学

11.伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(University of Illinois at Urbana-Champaign)

伊利诺伊大学 - 厄巴纳 - 香槟分校提供应用计算机工程理学士学位,内置人工智能、机器人学与控制论课程。在香槟,人工智能并不仅仅是一个未来的概念,而更像是一个注重于“解决眼前的问题”的方法。

10.密歇根大学(University of Michigan)

在密歇根大学,与人工智能相关的学位并不是设立在Engineering School下,而是设立在College of Literature, Science, and the Arts下的。很奇怪是不是?事实上,教学组意识到CS的学生很多都需要学习非常多除了CS之外的知识,因此为CS学生提供了非常多的各式各样的专业方向,比如Bioinformatics和Economics and Computation。

9.剑桥大学(University of Cambridge)

剑桥一直是世界最高学府之一,其人工智能专业当然也弱不了。剑桥大学、马斯克先后成立研究所。2015年,剑桥大学花1000万英镑成立了一个人工智能伦理研究所,研究人工智能在发展的过程中带给人类的机遇与挑战,从而防止机器人在21世纪会控制世界。他们会聚齐一些科学家、哲学家、社会科学家,从技术上、实用性上以及道德观念上出发,一起来为人工智能作风险评估。

“机器之父”图灵的诞生地便是剑桥大学。图灵少年时就表现出独特的直觉创造能力和对数学的爱好。1931年,图灵考入剑桥大学国王学院。奠定图灵这一切成功基础的,是他年轻时在剑桥的岁月,在剑桥,他的数学能力得到了充分的发展。

“机器之父”图灵

8.爱丁堡大学(The University of Edinburgh)

爱丁堡大学大学的人工智能研究有着悠久的历史和广泛的知名度,如今爱丁堡大学的在人工智能领域的研究依然处于世界领先地位。爱丁堡大学的人工智能专业(MSc in AI)早在1983年的时候可以颁发硕士学位。该专业的主要课程有:大脑处理和人工学习系统、计算机视觉、移动和转配机器人以及音乐感知和可视化处理等。

7.康奈尔大学(Cornell University)

Cornell 计算机专业下设AI,并在二十世界九十年代早期成立里AI领域的研究团队。这些团队涉及机器学习,自然语言处理,知识表示和推理,游戏和决策理论等。领域内教授包括Kavita Bala,Serge Belongie,Ronald Brachman,Claire Cardie等。

特色:系成立较早;AI为博士课程研究方向之一;被录取的博士学生保持较好的成绩就一直有奖学金.

6.普林斯顿大学(Princeton University)

Princeton 的计算机专业下设机器学习的研究方向,该方向的教授有美国文理学院院士Sanjeev Arora,Elad Hazan等教授。

5.加州大学伯克利分校(University of California-Berkeley)

该校的机器人和智能机器实验室,致力于用机器人复制动物的行为。它的自动化科学和工程实验室从事更广泛的机器人功能的研究,如机器人辅助外科手术和自动化制造。还有计算机可视化小组,学生可以学到如何帮助机器人“看见”。

加州大学伯克利分校

4.哈佛大学(Harvard University)

在这所集合了世界上所有最顶级资源的大学中,无论是教师还是学生在教学上都拥有了无限的可能。在这里,所有CS的学生可以学习计算机图形,计算机视觉以及UI方面的相关课程。

3.卡内基-梅隆大学(Carnegie Mellon University)

卡内基梅隆大学拥有世界领先的机器人技术。该校在1979年成立了Robotics Institute(机器人学院),专门在机器人科技领域进行实践和研究,这个学院还是全世界第一个推出机器人PHD项目的大学。在该学院下面还设有National Robotics Engineering Centre (NREC),与政府及商业机构合作,进行高端项目研究。

卡内基梅隆大学是美国著名的私立研究型大学,拥有全美顶级计算机学院。

2.斯坦福大学(Stanford University)

在斯坦福,人工智能方面的本科学位涵盖的课程非常全面,其全面程度几乎已经和很多研究生的课程差不多了。这里的课程非常前沿,其中包括:computational biology, speech recognition, cognition和machine learning。

斯坦福大学的人工智能实验室成立于1962年,一直致力于推动机器人教育。并且,该校在网上公开了许多他们有关机器人和深度学习的课程。

另外,国内目前知名度非常高的吴恩达、李飞飞都是斯坦福大学教授。李飞飞参与建立了著名的ImageNet计算机视觉识别数据库及挑战赛,其每年都会吸引各大公司的图像识别程序的参加,极大促进了图像识别领域的技术发展。

李飞飞

1.麻省理工学院(University of California-San Diego)

麻省理工学院素以世界顶尖的工程学和计算机科学而享誉世界,其计算机科学学科位列世界第一,与斯坦福大学、加州大学伯克利分校一同被称为工程科技界的学术领袖。

在UCSD,所有CS专业的学生都有机会能够将人工智能作为他们的一个专业方向。在课程方面,UCSD提供包括搜索和推理,计算机视觉和图像处理等独立课程。

麻省理工有领先世界的一流的计算机科学及人工智能实验室CSAIL,其成员(以前和现在)已经推出了超过100家公司。

拒绝傻瓜人工智能,谈AI最重要的概念:代理 人工智能视频课程

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濮阳苡

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拒绝傻瓜人工智能,谈AI最重要的概念:代理

代理是什么?你们可能都看过矩阵三部曲,但我敢打赌,有一件事你可能不知道。记住所有这些代理,由代理史米斯领导,他们通过矩阵追逐尼奥,你认为他们是代理人是巧合吗?不,不是。这是电影中许多精彩的参考之一,它具有完美的意义。简单地说,一个代理是任何可以通过传感器从它的环境中观察到的东西,并且基于它可以通过它的执行器来做一些动作。基本上,我们可以说,代理有一些功能,观察观察到行动。

是的,从现在开始,我们开始使用Geeq术语,但是我会尽量让它更清晰。作为一个例子,我将提到著名的真空吸尘器的情况下,前一部分。它是一个简单的代理,通过它的传感器获取信息,并有一个功能,如果它脏了——吮吸,如果它是干净的-移动。这是一个代理最简单的例子,你现在可能会问一个问题——代理是好是坏?我们怎么知道代理人能做正确的事还是愚蠢?这取决于四件事:我们如何定义成功的标准代理先前对环境的了解代理可以做的动作-代理的观测历史根据Agent的智能和能力,有五种类型的代理。单纯反射剂这是最简单的模型,它只根据当前的观测来选择采取什么行动,忽略先前的观测。这类智能体不那么智能,因为它只能在完全可观测的环境下工作,无法处理不可预知的情况。还有一个缺点是经常会陷入无限循环。

我将以身作则来解释。还记得我之前提到的吸尘器吗?它是一种简单的反射剂,它的功能是脏然后吸,如果干净然后移动。这种代理不记得它以前的动作,所以当它进入干净的表面时,它不知道它是否已经清洗它,它只看到它现在干净,所以它将进一步移动。有了这样的心态,它就可以永远移动!这就是典型的无限循环的例子。基于模型的反射剂这个代理里面有一些关于外部世界的信息,这个信息正在形成一个被称为“世界模型”的东西。例如,如果我们谈论自主汽车作为代理人,它必须知道,在车轮右转后,汽车将向右行驶,或者如果你是向北行驶,你不向右转或离开任何地方,你仍然向北行驶。

目标代理这种类型的代理有关于其最终目标的信息。如果我们从前面的例子中把自主车带到十字路口,不仅汽车知道什么是十字路口,它还必须知道它的最终目的地或你的目标是什么,以便决定采取什么行动——向左、向右或向前走。基于效用的代理仅仅知道你的目标并不总是足够的——你的自主车可以通过很多道路从A点到B点,但是那些道路是不一样的。其中一些更便宜、更短、更舒适等。

因此,代理人不仅要实现自己的目标,而且要尽可能做到最好。它具有效用函数,它使用数据来计算每个动作的效用,并根据该函数选择要做什么以获得最佳性能。学习代理为了叫智能的东西,应该有能力学习新的东西。想象一下以前的经纪人有了新的能力来训练自己,以便下次获得更好的表现。学习代理在学习过程中有新的、有趣的元素来帮助它:学习元素——它具有作为批评者的反馈信号。如果一些行动是好的,这个信号会告诉代理,所以它会知道这是一件好事,也许将来会重复这一行动。如果这是一个坏的行为,这个信号将学习代理不再这样做。

性能元素-这是一个元素,以前被认为是一个整体的代理。它利用它的环境观察并选择采取什么行动。问题生成器——它的任务是建议新的行动,引导一些新的信息和知识。现在当我们在这个区域划破表面时,让我们试着找到简单的答案。

百度提出交互式学习方法:让人工智能代理在对话中学习说话 人工智能视频课程

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Stephenie

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选自baidu.research

机器之心编译

参与:黄小天、李泽南

自然语言处理一直是人工智能发展道路上面临的巨大挑战。此前,大多数研究都是让机器学习模型在大量已标记数据集上进行训练的。最近,百度研究院人员提出了一种全新的方法,研究人员让人工智能系统通过与「教师」的口语对话来学习自然语言和知识。这种类似婴儿学习语言过程的方法展现出了很大的潜力。机器之心对该文及其研究论文摘要进行了编译,原文链接见文末。

四月上旬,百度研究团队通过由虚拟教师(a virtual teacher)发出自然语言指令,成功地教会了人工智能代理(agent)在迷宫中导航(参阅:用自然语言教育人工智能:百度新算法发展出 zero-shot 学习能力)。今天,百度研究团队又很高兴地宣布,通过与虚拟老师之间的交互,其人工智能代理成功地学会了说话。

说话,以及其他人类基本能力,在创建通用人工智能的道路上不可或缺。尽管今天与机器进行简单的交谈很常见,但是百度研究团队教机器说话的方法与传统方法大不相同。

百度的人工智能代理以一种类似于婴儿互动的方式学习说话。相反,传统方法依赖于有监督训练,使用包含大量预搜集训练集的静态语料库,难以捕捉到语言学习过程中的动态交互属性。结果,通过传统方法训练的系统主要反映了数据集中的行为,适应性和泛化能力有限。百度的人工智能代理通过交互学习说话,旨在获取语言学习与理解能力而不仅仅是捕捉到数据之中的统计模式。

当一个婴儿学习说话时,他与人产生交互,并通过模仿和反馈进行学习。婴儿最初通过模仿其会话者来产生言语行为,掌握字句生成的技巧。婴儿也会向其父母发出声音,并根据父母的纠正和鼓励调节其言语行为。

研究概述

百度研究人员提出了一种基于自然语言学习的交互式方法,其中人工智能代理通过与虚拟教师(教授者)交互、获得反馈来学习自然语言,从而学习和提高自然语言技能以达到参与对话的程度。在这里,没有带标签数据形式的监督学习来引导学习者;取而代之的是,系统必须通过不断尝试说来学习说话,而教授者会提供口头反馈(如是/否)和非口头反馈(如点头/微笑)。

下图显示了训练中几种不同形式的对话。在一开始,代理只能生成无意义的句子,它只能在纯粹对话中提升自己的技能。而到了最后,代理可以正确运用自然语言回答教授者提出的问题。

另一方面的实验进一步证明了新方法具备学习自然语言的能力。研究人员证明训练后的人工智能代理可以回答由已知知识或问题中的概念组成,但经过重组后形成的全新问题。例如,在训练中,「avocado,east」组合从未出现在问答中;而 orange 仅被描述过,从未被教授者问到过。而在测试中,代理可以回答有关在「east」的「avocado」的问题,或有关「orange」的问题,如上图所示。

百度的研究人员表示,他们会在未来进一步增加语言学习环境的复杂性,以训练出更为复杂的语言行为。另外,他们还计划探索机器学习系统的知识建模与快速学习,让人工智能代理能够与人类进行自然交互,并让它可以从物理世界中进行有效的学习。

论文:Listen, Interact and Talk: Learning to Speak via Interaction

论文链接:https://arxiv.org/abs/1705.09906

摘要:人工智能的一个长期目标是构建一种可与人类进行自然语言交互的代理。然而,目前的大部分自然语言学习的研究都依赖大量带注释标签的数据集以进行训练,这导致人工智能代理的任务变成了外部数据集的统计学抓取。由于训练数据本质上是由标注者对知识进行的静态表述,人工智能代理经过学习后的适应性和拓展性受到了限制。此外,这种训练方法与人类学习自然语言的过程非常不同,后者是一个交流的过程,通过说话和获得反馈来进行。

在本论文中,我们提出了一种交互形式的自然语言学习方法。其中,人工智能代理通过与教授者(teacher)用自然语言互相交流,从而在谈话中学习和提高语言技能。为了达成这个目标,我们构建了一个包含模仿和强化学习方法的模型,用以比较句子和教授者的反馈。我们进行了实验,证明了这种方法的有效性。

50 个杀手级人工智能项目,长见识了! 人工智能视频课程

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千秋

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这个世界上我们所创造的所有技术其实都只为一个目的而服务——“一步一个脚印地让生存更轻松”,但现在,事情的发展似乎有些停滞不前了。

毋庸置疑的是,数据的有效利用可以让我们清楚地了解正在发生的事情,解决现有的关键案例,并为未来带来创新性的应用。所以拥有的数据越多,使用人工智能和机器学习技术,就可以更高效的处理流程。

但是,现在的我们似乎走进了一个误区——不应该把所有的技术改进用于消除人为力量的干预,而应该充分利用它们来节省我们的“宝贵时间”。也就是意味着,技术的进步并不是要根除人才的实施,而是要提高整体产出,这才是解决主观需要最重要的一点。

当然,数据只是我们建模时主动提供给机器的,有些数据会解决我们的问题,而其他也会破坏我们的系统。所以为了最大的利益,我们每个人都必须专注于如何用人工智能来改善事情。

本文就列举了一些人工智能技术领域内的项目,一起来看一下吧。

OpenCog Prime,使用 OpenCog 框架开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/OpenCog

程序推理系统(PRS,Procedural Reasoning System)由斯坦福研究院的 Michael Georgeff 和 Amy L. Lansky 共同开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/Procedural_Reasoning_System

Psi 理论是在德国班贝格奥托弗里德里希大学的 DietrichDrner 教授指导下开发的。

https://en.wikipedia.org/wiki/Psi-Theory

R-CAST,在宾夕法尼亚州立大学开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/R-CAST

Soar,在卡耐基梅隆大学和密歇根大学的 Allen Newell 以及 John Laird 的领导下发展起来。

https://en.wikipedia.org/wiki/Soar_%28cognitive_architecture%29

Marvin Minsky 提出的心灵社会理论及其继任者情感机器。

https://en.wikipedia.org/wiki/Society_of_mind

Subsumption 架构,由 Rodney Brooks(虽然还没有得到全面认可)等人开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/Subsumption_architecture

4CAPS,由卡内基梅隆大学的 Marcel A. Just 开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/4CAPS

ACT-R,在卡内基梅隆大学 John R. Anderson 的指导下开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/ACT-R

AIXS,由 IDSIA 和 ANU 的 Marcus Hutter 开发的通用人工智能项目。

https://en.wikipedia.org/wiki/AIXI

CALO 是 DARPA 资助的 25 个机构,将许多人工智能方法(自然语言处理、语音识别、机器视觉、概率逻辑、规划、推理等多种机器学习形式)整合到一个人工智能助手中,帮助管理你的办公环境。

https://en.wikipedia.org/wiki/CALO

CHREST,由布鲁内尔大学的 Fernand Gobet 和赫特福德大学的 Peter C. Lane 开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/CHREST

CLARION 是伦斯勒理工学院和密苏里大学的 Ron Sun 所开发的认知结构。

https://en.wikipedia.org/wiki/CLARION_%28cognitive_architecture%29

CoJACK 是 ACT-R 对 JACK 多代理系统启发的扩展,向代理添加了认知架构,以在虚拟环境中引发更逼真(类人的)行为。

https://en.wikipedia.org/wiki/JACK_Intelligent_Agents

Copycat,美国印第安那大学的 Douglas Hofstadter 和 Melanie Mitchell 撰写的“模拟法”。

https://en.wikipedia.org/wiki/Copycat_%28software%29

DUAL,由新保加利亚大学的 Boicho Kokinov 开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/DUAL_%28cognitive_architecture%29

EPIC,由密歇根大学的 David E. Kieras 和 David E. Meyer 开发。

H-Cogaff 架构,这是 CogAff 架构的一个特例。

FORR,由纽约市立大学的 Susan L. Epstein 开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/FORR

IDA 和 LIDA,实施全球工作空间理论,由孟菲斯大学的 Stan Franklin 开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/LIDA_%28cognitive_architecture%29

Braina,个人的智能助理应用程序,带有 Windows 操作系统的语音界面。

https://en.wikipedia.org/wiki/Braina

Cyc,试图组装一个日常知识的本体和数据库,实现类似人的推理。

https://en.wikipedia.org/wiki/Cyc

Eurisko,Douglas Lenat 用来解决启发式问题的一种语言,包括一些如何使用和改变启发式的问题。

https://en.wikipedia.org/wiki/Eurisko

Google Now 是一款智能个人助理,在 Google Android 和 Apple Inc. 的 iOS 中具有语音界面应用,在个人电脑的 Google Chrome 浏览器中也有应用。

https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Now

James,一个智能的个人助理应用程序,可以在同一个问题中理解多种语言和混合语言的问题。

https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=James_%28intelligent_assistant%29&action=edit&redlink=1

Microsoft Cortana,一个智能个人助理,在微软的各种 Windows 10 版本中提供语音界面。

https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Cortana

Mycin,早期的医学专家系统。

https://en.wikipedia.org/wiki/Mycin

开放助手,一个不断发展的开源人工智能代理,能够在基本对话中进行交互,并自动执行越来越多的任务。

https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Open_Assistant&action=edit&redlink=1

开放 Mind Common Sense,一个基于 MIT 媒体实验室的项目,通过在线贡献构建出的一个大型的常识知识库。

https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Mind_Common_Sense

P.A.N.,一个公开的文本分析器。

https://en.wikipedia.org/wiki/P.A.N.

Siri,一个智能的个人助理和知识导航器,在苹果公司的 iOS 中提供语音接口。

https://en.wikipedia.org/wiki/Siri

SNePS,同时基于逻辑的、基于框架的和基于网络的知识表示、推理和表演系统。

https://en.wikipedia.org/wiki/SNePS

Viv(软件)是由 Siri 的创造者发明的一个新的 AI 项目。

https://en.wikipedia.org/wiki/Viv_%28software%29

Holmes,由 Wipro 创造的一个新 AI 项目。

https://en.wikipedia.org/wiki/Holmes_%28computer%29

Watson,由 IBM 开发的一个问答系统,已经在 Jeopardy! 游戏中得到了应用。

https://en.wikipedia.org/wiki/Watson_%28computer%29

Wolfram Alpha 是一种在线服务,通过计算结构化数据的答案来回答查询。

https://en.wikipedia.org/wiki/Wolfram_Alpha

Cleverbot 是 Jabberwacky 的继任者,现在拥有 170 万行对话、深度上下文、模糊性和并行处理的能力。Cleverbot 每个月从大约 200 万的用户交互中不断学习。

https://en.wikipedia.org/wiki/Cleverbot

ELIZA,Joseph Weizenbaum 1966 年提出的著名电脑程序,模仿了以人为中心的疗法。

https://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA

Jabberwacky,Rollo Carpenter 开发的聊天机器人,旨在模拟一个自然的人类聊天项目。

https://en.wikipedia.org/wiki/Jabberwacky

Mycroft,一款免费且开源的智能个人助理,用户界面使用自然语言。

https://en.wikipedia.org/wiki/Mycroft_%28software%29

PARRY,另一个早期聊天机器人,由 Kenneth Colby 于 1972 年写的,试图模拟偏执型精神分裂症。

https://en.wikipedia.org/wiki/PARRY

SHRDLU,一种早期的自然语言处理计算机程序,由 Terry Winograd 于 1968 年~ 1970 年在麻省理工学院开发。

https://en.wikipedia.org/wiki/SHRDLU

Snatchbot.me 是一家 2015 年成立的初创公司,通过公开创建数十万个聊天机器人,在聊天机器人中追求“众筹” AI。

https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Snatchbot.me&action=edit&redlink=1

SYSTRAN,雅虎、AltaVista 和谷歌等公司使用的同名机器翻译技术。

https://en.wikipedia.org/wiki/SYSTRAN

Blue Brain 计划,试图通过将哺乳动物的大脑逆向工程化到分子水平来创造人造大脑。

https://en.wikipedia.org/wiki/Blue_Brain_Project

Google Brain,Google X 尝试的深度学习项目。

https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Brain

Human Brain 项目,拥有类似或相当于人类层面的智慧,帮助欧洲各地的研究人员在神经科学、计算机和脑相关医学等领域实践和处理先进的知识。

https://en.wikipedia.org/wiki/Human_Brain_Project

NuPIC,Numenta 学习算法的开源实现。

https://en.wikipedia.org/wiki/Numenta#The_NuPIC_Open_Source_Project

Agrello:利用人工智能让智能合约名副其实 人工智能视频课程

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布伦达

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记者:铅笔芯

智能合约和区块链技术在自动化处理商业关系方面潜力巨大——减少律师和法院服务的纸面工作、开支和牵连,同时促进了信任。不过到目前为止,智能合约技术应用于真实世界的合同还是很不现实的,因为它的模糊属性及法律可行性。Agrello利用使用最先进的人工智能技术在区块链、法律界和非代码技术终端用户之间架起了桥梁,让智能合约名副其实——即智能又有法律约束。

原始智能合约及其不足

“智能合约”的概念最初在1994年由密码学研究者Nick Szabo提出,那时他受到未来电子商务和新兴互联网的启发。Szabo说,因为合约和法律合同通常是一个“如果这样那么就如何”的逻辑,就像代码(“如果a 满足,b就做什么”),书面合约可能会被计算机程序所取代,自动执行合同的条款。

代码是精确的,无需易犯错的人类的解释,在传统合约中的合同常常会呈现在法官面前来解读。

而且,合约和合同只不过是纸面上的文字,没有权威强迫执行它,它就是无用的。另一方面,我们现代社会的运转有赖于代码。用编程指令可以转移资金、解锁门房、在托管处没收支付等,无需警察或官员签署命令或警告。

代码的问题是,它容易被黑,如果我们想要代码合同管理资金和资产,这个代码必须保存在计算机平台上,这个平台掌管了这些资产。这样的平台是不可靠的,同时这样的合约也是不能被信任的,它可能会被攻破或被违规修改,由于这样的原因,在电子商务大行其道的今天,Szabo的智能合约却没有成为现实,有待通过未来技术来实现。

进入区块链

未来技术总是比人们的预料来的更快,在2009年,一位匿名计算机科学家中本聪发布了白皮书“点对点电子现金系统”。在这个只有9页的文档中,中本聪提出了一种分布式账簿系统,它可以在一个去中心化计算机网络中记录数据,没有人可以威胁到储存在这个系统上的数据。比特币就这样诞生了,区块链概念成为真实的可靠来源。

区块链解决了Nick Szabo及其同事在15年前提出的问题。代码可以存储在区块链上,而不必存储在单点位置上,因此不会受一个节点拥有人的影响。而且,区块链的公共属性和共识机制让代码的违规修改几乎无法实现。

年轻的区块链社区迅速理解了区块链的意义,“智能合约”概念沉寂了十几年重新焕发生机,成为以太坊的基石,这个项目有19岁的天才少年Vitalik Buterin所领导开发。

Buterin和他的同事展示了把代码存储在区块链及根据不变的预设条件触发货币交易的可行性。这种管理自动交易的代码被称为“智能合约”,它被人们称为去中心化商业的未来。

智能但不是合约

以太坊、量子链等图灵完备区块链平台中的这些代码被称为智能合约是可以接受的,不过这个名字有些误导人。

以太坊的智能合约本质上是代码,与其它编程语言类似。虽然智能合约可以处理区块链各个代理间的交易,可以执行代理间的合同条款,但智能合约本身不是真正的合约。

合约在维基百科上的定义是“两个或多个参与者自愿安排,法律保证实施,具有法律约束的合同,合同的形式包括要约、接受、对价和相互约束意图”。

智能合约不满足这样的标准,它没有清晰给出要约,没有表示接受和被法律约束的意愿——因此它没有法律层面的强制性。

在区块链产业早期,“无法律约束力”常常被看作是一个特色而不是一个bug。很多活动家和爱好者经常聚集在加密货币领域来躲避传统“法律”形式,用以代码为基础的自治组织来替代传统组织。这种做法是否奏效还有待观察,不过,即使对那些有野心勃勃的人来说,这种让交易更快速、更便宜、更可接近的智能合约技术并不是完美的。

制定实际合同的双方参与人只使用智能合约的话,很快会发现他们无法实现合同,不管从理论上还是在实际中。最好的情况是,通过努力设置一系列智能合约,例如,负责自动支付,在房屋租赁合同中可以自动解锁房门。

结果就像上图。

一个智能合约可以保证交易稳定且不可撤销地从租赁方转移到出租方,它会触发一个附加智能合约,解锁公寓房门,双方无需相互认识或信任。

不过,双方要把资金和资产委托给这样一个程序,这过于依赖开发者。考虑到智能合约的不可更改性和不可撤销性,这样的开发者拥有比律师更高的地位。

为了保证这种代码的可靠性、确保它被调试过且被存档,这种合约的开发成本会比中等创业公司的A轮预算还高,还要承担信任第三方的质量迭代,这让整个操作从一开始就无意义。跳过这样的防范措施是可行的,不过你要承受TheDAO这样的风险。

除了这些安全问题,这些代码本身缺少真实合约的本质元素,如条款、条件、未来纠纷解决指南、相互意图和接受的证明等。最重要的是,这些最终代码是硬性的,被写死了,没有真实商业关系所需要的灵活性。

真实的“自动化合同”或智能合同需要不断的用户输入,可以让A确认B履行了义务。这样会出现某些情况后会导致问题,例如B履行了自己的义务但A拒绝承认。这个时候,第三方、托管服务、预言机和传感器等可以被使用来解决问题,不过这些必须集成进一种系统,让用户可以轻松与之互动,理解它们的功能。不过目前存在于真实区块链平台的智能合约无法满足这样的需求。

用人工智能打造智能合约

尽管智能合约技术还很简陋,不过毋庸置疑它是一种开创性创新,很有可能会成为未来数字化商业的基石。

图灵完备区块链和物联网的诞生,让智能合约可以安全地、迅速地转移资产,与物理实体进行互动,当今使用大量人力资源和时间的商业过程可以实现自动化。不过为了替代传统书面合约和法律关系,这些自动化过程必须要有灵活性和智能性,也要嵌入一个界面让人类理解它。

而且,法律手续不能被无视。智能合约会缓解法庭解决纠纷的需求,不过这种需求不会被完全消除。在上文提出的房屋租赁例子里,知道你的房门会在支付完成后被打开是很好的,不过,知道你有占据这个公寓的权利且在遇到权利被侵犯时可以依赖法律救助就更好了。

因此,我们可以总结为了让数字化智能合约有效地取代传统形式的纸面合同,智能合约必须满足如下需求:

l 人类友好传统的法律文档是复杂的,通常只有专业人士才能正确理解。智能合约应该缓解这种情况,而不是通过模糊代码代替自然语言加重这种情况。智能合约的用户界面应该像好的软件一样简单易用、好理解。

l 法律可行性为了作为法律文书使用,智能合同必须包含接受特定条件的证据,还有面对要约、接受和相互约束意愿的描述。还要用官方承认的不可更改的方式对数字身份和签名进行管理。

l 灵活性和可控性为了适应现实商业世界,智能合同必须可以被管理、被调整和重新谈判。在环境改变时,智能合同应该可以让参与一方放弃另一方的义务,或停止履行自己的义务。

l 互动性智能合同必须贯穿一个合约的整个生命周期,可以让这个合约根据用户输入分成不同的场景,智能合同必须可以让用户能确认对方有没有履行义务,或成为无法拒绝的履行完义务的证据。

l 可监管 可分析为了让智能合同超过传统合同,必须完全利用代码超越纸面文本的优势。智能合同应该可以被人工智能代理分析,在最好的行动过程方面优化用户视野,这也是人类顾问会做的。

为了满足这些需求,agrello使用了最先进的Belief–desire–intention(BDI)模式来创建人工智能引擎,可以把用户的输入翻译为负责的智能合约代码结构,这些代码可以执行合同的条款。

这种合同可以让用户通过图形化界面在模板和向导的帮助下来创建,可以直觉化使用,且高度可定制。

除了智能合约代码,人工智能代理可以创建法律文档,用自然语言撰写,在必要的时候可以呈现给法庭。

人工智能代理可以把人类可读的合同翻译为代码,这是可以全程被管理和扩张的,智能合约的生命周期不是无关紧要的,值得用一篇文章来说明,在这篇文章中我们会阐述BDI模式的工作原理,在我们的白皮书也有完整描述。

面向IT专业人员的8个新兴人工智能工作 人工智能视频课程

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贲烨磊

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  【IT168 资讯】如果你正在观察人工智能对IT组织的影响,那你可能会先从自己的工作开始。机器人能做你现在正在做的事吗?人工智能创造了什么样的IT角色?我们和AI和IT职业专家进行了交流,以了解一些在人工智能时代将会有价值的新兴角色。

  Digital Ocean研发主管Alex Jaimes指出,如今人工智能和机器学习的专业知识通常是博士研究人员的领域。Jaimes认为,“不断增长的需求可能为不同类型的专家打开大门。我们将继续在计算机科学和电子工程领域看到科学家、博士的位置,因为他们在AI和机器学习方面拥有深厚的技术专长和经验,但我们也会看到更多的从业者,利用这项技术来抓住机会,在日益增长的工作岗位中找到自己的位置,尽管对于他的工作岗位不一定有真正的理解。”

  

  “从业者”的崛起是创造新就业机会的诸多因素之一,即使在这个过程中会有旧的业务消失。

  “虽然人工智能会导致某些工作变成自动化,但也会创造许多新的工作机会,特别是在IT方面。”Trill A.I.的共同创始人兼首席执行官阿卡什·加纳帕蒂(Akash Ganapathi)表达了他的观点。 Ganapathi期望越来越多的企业将重点放在人工智能和机器学习上,以便在以下领域发挥新的作用:

  ·AI监督与合规性:确保AI程序正常运行,不受任何数据错误或不正确数据源的影响。

  ·人工智能管理:处理人工智能的技术实现和操作。

  ·数据汇总和消除:收集(特别是来自不明来源)和清洁AI数据集。

  ·这只是一个起点。以下是一些专家预计将来会出现的与AI有关的职位和角色:

  1.智能设计师

  红帽公司管理战略总经理Alessandro Perilli表示,“我将智能设计师视为人工智能领域的专家,负责作出在非常庞大、复杂的IT系统中开发人工智能组件的战略选择。”

  他把这个位置想象成今天的数据科学家角色的后裔,但他们有一个关键的区别。

  

  “在我看来,今天的数据科学家更专注于将正常应用程序变成智能应用程序。在某些情况下,这将是一个公司的需要。但最终,随着人工智能在整个应用程序组合中变得越来越普遍,IT环境中的更多元素可以以一种有意义的方式相互关联,那么就会需要一个能够把控全局的人,如果愿意的化,将本地化的智能转化成企业的核心。”

  “我想到的比喻是人脑的进化。我们处于人工智能的早期阶段,仍然在思考孤立的智能应用,比如负责大脑某个特定方面的神经元,但是将这些神经元整合到一个复杂的新皮层的潜力是巨大的。”

  2.数据策展人

  ThoughtSpot公司首席数据传播者Doug Bordonaro认为,“虽然人工智能将处理当今人们做出的许多常规IT决策,但是它更依赖于已经组织、清理并带有语义含义的数据。 “今天,分析师和数据科学家分享这个职能,但这些职位主要负责提供见解和答案。随着人工智能越来越多地接受方程式的洞察力部分,我们将看到数据管理人员在重要性方面的新角色,特别是集中精力准备数据,供整个组织的人工智能算法使用。”

  3.项目数据专员

  Bordonaro表示:“人工智能有望降低数据访问和交互的便利性,但这并不会导致每一个人都使用数据进行每一个决定。即使在采用人工智能应用程序之后,企业也需要向他们的组织传授可用数据以及如何应用数据。”

  “这就是为什么内部数据传播对人工智能解决方案的采用和发展至关重要的原因之一,为弥合这一差距,公司将投资于数据传播者的角色,特别关注在整个组织中的工作,以教育用户有关可用解决方案、推动决策以及如何改变传统工作流程以利用新功能。”

  4.机器学习数据科学家

  Sungard Availability Services首席CTO Todd Loeppke表示,“虽然本身并不是一个新的标题,但为了充分利用机器学习在大数据环境下的全部潜力,企业必须聘请专门的ML数据科学家来实施和训练系统,然后提供数据分析以增加收集到的信息。”

  

  5.机器人过程分析师

  Mondo招聘经理Felix Fermin表示:“这是一个业务分析师类型的角色,你可以使用机器人平台执行过程评估、识别自动化领域。

  6.数字知识管理人

  Alexa、Siri和Google Home已经在改变消费者发现和选择业务的方式。

  Yext副总裁Duane Forrester指出,今天的虚拟助手和其他“智能”服务(如Alexa、Siri、Google Home等)已经在改变消费者发现和选择业务的方式。这些企业将需要深入投入研究如何在“智能生态系统”中管理这些可用的信息。

  “结构化数据时代需要专业人员提供地图、信息卡和特定答案以及数字知识的背景。” Forrester表示,越来越多地公司正在任命一名数字知识经理担任负责公司关键数字知识背后策略的跨职能领导者,这是公司未来几年成功的基石。“从确保在线数据的准确性到联结内部项目、扩大内容、产品和投资的价值,这些都将在未来成为指导企业的数字化重点。”

  7. AI交互设计师

  Mondo公司的Fremin表示,IT和设计专业人士的需求日益增长,他们可以使AI界面适用于大众用户。这个角色将“创造人工智能代理人的个性,目标是尽可能使他们像人类一样”。

  8.认知文案员

  史密斯实验室未来平台总监Sean MacPhedran预计,随着越来越多的公司开始在自己的客户交互中建立自然语言处理功能,这个趋势将变得越来越流行。这是超越传统组织孤岛的一个很好的例子:它是技术、营销、客户服务和其他学科的混合体。以下是MacPhedran对这项工作的定义:

  具有技术头脑的创意作家可以:

  ·了解各种机器学习系统和API连接器,它们以特定的自然语言界面连接在一起

  ·掌握并能创造性地管理客户体验中的自然语言处理系统的局限性,这是用户体验设计中的一个新维度

  ·用NLP AI界面使用的个性和语言表达品牌本身的细微差别

9个最好的人工智能(AI)软件平台 人工智能视频课程

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Kara

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人工智能(AI)平台为用户提供了构建智能应用程序的工具包。 这些平台将智能决策算法与数据相结合,使开发人员能够创建出智能化的解决方案。 一些平台提供预构建的算法和简单的工作流程,具有拖放建模和可视界面等功能,能够非常容易的构建出解决方案的模型,而其他平台则需要更多的开发和编码知识。 这些AI平台除了机器学习能力之外,还包括图像识别,自然语言处理,语音识别,推荐系统和预测分析的功能。

开发人员经常使用AI平台来创建学习算法和智能应用程序,没有相关AI开发经验的用户也将受益于平台的预构建算法和其他相关算法。

AI平台非常类似于平台化服务(PaaS),两者都允许基本的应用程序开发,但不同之处在于AI提供了机器学习选项。 随着智能应用程序的流行,PaaS产品将会和AI平台逐渐融合。

符合AI特征的软件平台必须满足以下条件:

提供一个平台可以构建智能化,支持AI的应用程序允许用户创建机器学习算法,或者提供预构建的机器学习算法,以便新手用户构建应用程序为开发人员提供一种方法,能够将数据提供给AI算法用来进行不断的学习和适应

9个AI软件平台

Azure Machine Learning

1、Azure Machine Learning

Azure机器学习平台是一种基于云的预测分析服务,可以快速创建和部署预测模型作为分析解决方案。

Google Cloud Machine Learning

2、Google Cloud Machine Learning

Google 云机器学习平台使用户能够轻松构建任何大小的任何类型数据的机器学习模型。

TensorFlow

3、TensorFlow

TensorFlow是一个开源软件库,使用数据流图进行数值计算。

Rainbird

4、Rainbird

Rainbird是一个基于云的AI平台,使任何人都能找到相关专业方面的知识,并且推出了机器人虚拟在线专家。

Ayasdi

5、Ayasdi

Ayasdi是一个企业级的机器智能平台,能够从大数据和复杂数据中自动提取关键数据。支持多线程操作,使分析师,数据科学家,终端用户,开发人员和系统管理同时进行操作:创建,验证, 使用和部署复杂的分析和数学模型。

Teneo Platform

6、Teneo Platform

智能虚拟助手:功能包括虚拟销售代理,保护账户余额,手机虚拟助手,自然语言交互,降低客户服务成本,提高客户满意度,增加在线销售。

Salesforce Einstein

7、Salesforce Einstein

Salesforce Einstein能够分析并学习用户数据,并根据算法提供预测和建议。

Infosys Mana

8、Infosys Mana

Infosys Mana是一个基于知识的AI平台,将机器学习与知识结合在一起,推动自动化和创新。

Wipro HOLMES

9、Wipro HOLMES

Wipro HOLMES是一个人工智能平台,为数字虚拟代理,预测系统,认知过程自动化,可视计算应用,知识虚拟化,机器人和无人机的开发提供服务。

人工智能技术系列之国内外运营商 运营视频课程

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Paddy

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国内外运营商人工智能技术发展及应用情

AT&T

AT&T已开展了近20年的人工智能研究和应用,开发了商用语音技术、虚拟助手、机器视觉及联络中心自动化等业务,并将人工智能应用于社交媒体和聊天分析工具中。目前,AT&T实验室正专注于使用人工智能技术的软件代理实现自我修复和自我学习的网络服务,从而更好地预测网络故障并在故障发生前解决故障,以提高网络服务质量。此外,AT&T将物联网、安全和大数据服务置于人工智能平台上,这也将有无限可能的应用场景。

Verizon

Verizon人工智能主要布局在物联网领域,接连收购了Hughes Telematics(研发车载信息通信系统)、私有汽车物联网技术公司Telogis、GPS车辆追踪公司Fleetmatics、物联网初创企业Sensity Systems,这些收购显示其在物联网领域的布局与野心。在垂直行业领域,Verizon推出了ThingSpace平台,帮助开发者们开发应用程序,并将其产品迅速推向市场。

Vodafone

Vodafone于去年11月推出新的虚拟助理「Hani」,使用了智能聊天机器人技术,能够更好地支持和加强消费者的数字自助服务。在物联网领域,Vodafone拥有自己的物联网连接管理平台,旨在帮助企业在世界上的任何地方都可以简单有效的管理它们的物联网设备。

DoCoMo

DoCoMo的母公司NTT在 2016年就开发了通用AI云端平台Corevo,DoCoMo自身也拥有各种炫酷的人工智能产品,比如采用深度学习技术的语音助理软件「Shabette Concier」、会与人自然“聊天”的机器羊「OHaNAS」 、用视线操作的平板电脑、眼镜型可视电话终端「Hands-free Video Phone」等。利用人工智能技术,DoCoMo的手机集成了各种功能:i-Bodymo 集合了随身医生,私人教练和营养师的功能;i-concier 使手机成为一个私人管家。

中国电信

中国电信在2016世界移动大会上宣布转型新战略,将着力推进网络智能化、业务生态化、运营智慧化。目前电信人工智能产品主要有「反钓鱼」安全类产品、云网融合云化开放新网络、互联网+医疗、互联网+精准扶贫等。此外,在世界移动大会的展会上,中国电信展出了结合基站实时位置数据、用户以及第三方数据的关联分析向公众、政府机构实时呈现了上海国际度假区的运营情况。这类分析报告将为政府提供人流管理预案,为商家提供商机开发参考,为游客提供最合适的出行安排。

中国联通

中国联通作为国内三大运营商之一,制定实施了以「聚焦、合作、创新」为主要内容的新战略。在去年11月2日与百度公司签署了战略合作协议,将在人工智能方面开展深度合作。这之前,中国联通在人工智能领域主要工作有:利用智能分析技术和国内首创的二次放通功能进行垃圾短信治理;开展智慧交通,包括智能公交、智能物流和智能私家车;打造全球物联网及车联网联盟,成立了专注于汽车信息化领域全资子公司——联通智网科技公司。

概览来看,欧美、日本及国内的运营商,应用人工智能技术比较主流的趋势包括三项:一是建设智能型网络,将网络从硬件向以软件为中心进行改造,最终通过人工智能技术实现网络自我修复和自我学习,以更好地预测网络故障并在故障发生前解决故障,提高网络服务质量;二是将物联网、安全和大数据服务置于人工智能平台上,面向不同的应用场景提供智能化服务;三是将人工智能技术与医疗、农业及分享经济等垂直领域相结合。

百度都成AI公司了,智能家居代理要火了? 人工智能视频课程

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秋世开

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如果说智能家居也是一条漫长的道路,那么现在不管是国外的大企业诸如Google、Apple、Amazon,还是国内的海尔、美的、小米,都还在发展的初级阶段,每个有野心的企业都对“智能家居”这块还未被巨头分吃的肥美鲜肉垂涎欲滴。这样的情况下,智能家居代理是不是又要火一把,智能家居代理们又该如何做?

智能家居语音声控、人工智能是趋势

首先,找到最合适的代理产品,给上门用户一份意想不到、大开眼界、爽到爆的产品体验。产品战,首先是口碑战,体验为王,才有接下来的种种可能。智能家居发展比较尴尬的情况是,似乎要成为手机的附属配件,各类功能很多,但很多功能的实现,一是必须要有互联网络,而是必须要装备各式手机APP。

智能家居,首先要满足的是用户的实用性,未来必定不会仅仅停留在花哨的手机APP控制阶段。智能家居的控制终端其实有很多入口,比如国外Amazon Echo、Google home之类的智能音箱进行语音声控,手机APP只是手段之一。据艾特智能家居负责人表示,除了运用当下流行的语音声控技术,其实真正的智能家居系统产品已经能做到根据用户的使用习惯和环境变化进行自我学习,再加上人工智能和机器学习,可以自动触发合适主人生活习惯的相关操作。如此,未来智能家居在万物互联的状态下,可能不仅是去手机化,更有可能是去中心控制化。

此前百度掌门人李彦宏已明确表态,百度已不是一家互联网公司,而是一家人工智能公司。那么已经开始践行“智能家居+人工智能”的智能家居行业,能给用户带来超值的体验?

“比如,艾特智能的室内智能终端,是整个智能家庭的控制中枢大脑,连接全部的智能家居设备,也拥有人工智能领域的相关功能,如自主学习、数据分析、统一协调,可以根据用户操作习惯,以及传感器获取的温度、湿度、空气质量、光照等外接环境数据,经过分析处理,自动触发空调、新风、窗帘、灯光等家电设备进行更合适的运作。”艾特智能产品负责人表示。

值得一提的是,相较于普通智能家居,艾特智能家居系统产品,不仅在联网状态下可以使用,在未接入互联网的状态下仍能实现“物联网”,自动构建家庭局域网正常工作;不仅可以手动触控、远程控制,也可以接入苹果HomeKit利用Siri进行语音声控。产品为王的当下,想要用户用得爽,智能家居的代理们首先找到一个合适的代理产品这才是硬道理。

智能家居安全稳定,这是基础

智能家居代理们首先要让用户用得爽,产品有一见倾心的体验和颜值,接下来也要保障客户在家中使用产品的安全,始于体验,忠于品质,这才是王道。

家,作为人的避风港,安全性应该是最应该受到重视的地方,也是智能家居产品进入千家万户前要考虑的基本问题。智能家居将家庭物联网后,即是将家放在互联网上,如果没有相关加密措施,这危不危险?很危险。

据彭博社报道,美国芝加哥的安全公司Trustwave对日本Lixil集团生产的智能马桶进行了破解实验,他们成功地破解了马桶所使用的蓝牙通信链路,最终实现了在主人不在家的时候随心所欲地控制马桶,如自动开盖闭盖、自动喷水等。

当然这只是一个实验而已,但这也提醒智能家居代理们,必须要重视产品的安全性问题。据了解,其实增加智能家居产品安全管控的成本并不高,但需要人工成本,并且会增加产品出厂时间,所以常常被厂家忽视。

事实上,据此前315晚会曝光显示,部分智能家居厂家对产品并没有进行安全加密,“这就真的是,我家大门常打开了,稍微懂网络技术的人,都可能对用户联网的智能家居设备进行攻击。”艾特智能产品负责人表示。

据悉,智能家居在产品安全把控上,一来可以做如防火墙、加密、地域限制、设备权限、事件监测等预防黑客措施;二来,智能家居厂家也需将产品进行相关国家质量标准认证。本着对客户的责任感,智能家居代理们在加盟代理之前,也应该了解代理品牌相关信息。

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