武漢火才契AI智能聯(lián)系方式（武漢火才契網(wǎng)絡科技有限公司怎么樣）

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本文目錄:

• AI(人工智能)的英文全稱?AI指什么,包含什么?
• 人工智能創(chuàng)業(yè)變火是精英的機會還是草根的風口
• 人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣？
• 人工智能概念股上市公司有哪些
• 武漢火才契網(wǎng)絡科技有限公司怎么樣？

AI(人工智能)的英文全稱?AI指什么,包含什么?

AI(Artificial Intelligence，人工智能) ?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之擴展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的, 現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確, 因之當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”, 可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的, 人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現(xiàn)人工智能技術的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。
人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡表示法和框架表示法等。
常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。
問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關系?？煞譃闊o信息導引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點的超大規(guī)模的搜索問題。
機器學習是人工智能的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。
知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設數(shù)據(jù)庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫(yī)療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關鍵問題。
一、人工智能的歷史
人工智能（AI）是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考。這可是不是一個容易的事情。 如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知識什么是思考，更進一步講就是什么是智慧，它的表現(xiàn)是什么，你可以說科學
家有智慧，可你決不會說一個路人什么也不會，沒有知識，你同樣不敢說一個孩子沒有智慧，可對于機器你就不敢說它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我們說的話，我們做的事情，我們的想法如同泉水一樣從大腦中流出，如此自然，可是機器能夠嗎，那么什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。
在定義智慧時，英國科學家圖靈做出了貢獻，如果一臺機器能夠通過稱之為圖靈實驗的實驗，那它就是智慧的，圖靈實驗的本質 就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機器的行為還是人的行為時，這個機器就是智慧的。不要以為圖靈只做出這一點貢獻就會名垂表史，如果你是學計算機的就會知道，對于計算機人士而言，獲得圖靈獎就等于物理學家獲得諾貝爾獎一樣，圖靈在理論上奠定了計算機產(chǎn)生的基礎，沒有他的杰出貢獻世界上根本不可能有這個東西，更不用說什么網(wǎng)絡了。
科學家早在計算機出現(xiàn)之前就已經(jīng)希望能夠制造出可能模擬人類思維的機器了，在這方面我希望提到另外一個杰出的數(shù)學家，哲學家布爾，通過對人類思維進行數(shù)學化精確地刻畫，他和其它杰出的科學家一起奠定了智慧機器的思維結構與方法，今天我們的計算機內(nèi)使用的邏輯基礎正是他所創(chuàng)立的。
我想任何學過計算機的人對布爾一定不會陌生，我們所學的布爾代數(shù)，就是由它開創(chuàng)的。當計算機出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具了，在以后的歲月中，無數(shù)科學家為這個目標努力著，現(xiàn)在人工智能已經(jīng)不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現(xiàn)在計算機似乎已經(jīng)變得十分聰明了，剛剛結束的國際象棋大賽中，計算機把人給勝了，這是人們都知道的，大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。
現(xiàn)在人類已經(jīng)把計算機的計算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世紀領導計算機發(fā)展的潮頭，現(xiàn)在人工智能的發(fā)展因為受到理論上的限制不是很明顯，但它必將象今天的網(wǎng)絡一樣深遠地影響我們的生活。
在世界各地對人工智能的研究很早就開始了，但對人工智能的真正實現(xiàn)要從計算機的誕生開始算起，這時人類才有可能以機器的實現(xiàn)人類的智能。AI這個英文單詞最早是在1956年的一次會議上提出的，在此以后，因此一些科學的努力它得以發(fā)展。人工智能的進展并不象我們期待的那樣迅速，因為人工智能的基本理論還不完整，我們還不能從本質上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產(chǎn)生等一系列問題。但經(jīng)過這幾十年的發(fā)展，人工智能正在以它巨大的力量影響著人們的生活。
讓我們順著人工智能的發(fā)展來回顧一下計算機的發(fā)展，在1941年由美國和德國兩國共同研制的第一臺計算機誕生了，從此以后人類存儲和處理信息的方法開始發(fā)生革命性的變化。第一臺計算機的體型可不算太好，它比較胖，還比較嬌氣，需要工作在有空調的房間里，如果希望它處理什么事情，需要大家把線路重新接一次，這可不是一件省力氣的活兒，把成千上萬的線重新焊一下我想現(xiàn)在的程序員已經(jīng)是生活在天堂中了。
終于在1949發(fā)明了可以存儲程序的計算機，這樣，編程程序總算可以不用焊了，好多了。因為編程變得十分簡單，計算機理論的發(fā)展終于導致了人工智能理論的產(chǎn)生。人們總算可以找到一個存儲信息和自動處理信息的方法了。
雖然現(xiàn)在看來這種新機器已經(jīng)可以實現(xiàn)部分人類的智力，但是直到50年代人們才把人類智力和這種新機器聯(lián)系起來。我們注意到旁邊這位大肚子的老先生了，他在反饋理論上的研究最終讓他提出了一個論斷，所有
人類智力的結果都是一種反饋的結果，通過不斷地將結果反饋給機體而產(chǎn)生的動作，進而產(chǎn)生了智能。我們家的抽水馬桶就是一個十分好的例子，水之所以不會常流不斷，正是因為有一個裝置在檢測水位的變化，如果水太多了，就把水管給關了，這就實現(xiàn)了反饋，是一種負反饋。如果連我們廁所里的裝置都可以實現(xiàn)反饋了，那我們應該可以用一種機器實現(xiàn)反饋，進而實現(xiàn)人類智力的機器形式重現(xiàn)。這種想法對于人工智能早期的有著重大的影響。
在1955的時候，香農(nóng)與人一起開發(fā)了The Logic TheoriST程序，它是一種采用樹形結構的程序，在程序運行時，它在樹中搜索，尋找與可能答案最接近的樹的分枝進行探索，以得到正確的答案。這個程序在人工智能的歷史上可以說是有重要地位的，它在學術上和社會上帶來的巨大的影響，以至于我們現(xiàn)在所采用的方法思想方法有許多還是來自于這個50年代的程序。
1956年，作為人工智能領域另一位著名科學家的麥卡希（就是右圖的那個人）召集了一次會議來討論人工智能未來的發(fā)展方向。從那時起，人工智能的名字才正式確立，這次會議在人工智能歷史上不是巨大的成功，但是這次會議給人工智能奠基人相互交流的機會，并為未來人工智能的發(fā)展起了鋪墊的作用。在此以后，工人智能的重點開始變?yōu)榻嵱玫哪軌蜃孕薪鉀Q問題的系統(tǒng)，并要求系統(tǒng)有自學習能力。在1957年，香農(nóng)和另一些人又開發(fā)了一個程序稱為General Problem Solver(GPS)，它對Wiener的反饋理論有一個擴展，并能夠解決一些比較普遍的問題。別的科學家在努力開發(fā)系統(tǒng)時，右圖這位科學家作出了一項重大的貢獻，他創(chuàng)建了表處理語言LISP，直到現(xiàn)在許多人工智能程序還在使用這種語言，它幾乎成了人工智能的代名詞，到了今天，LISP仍然在發(fā)展。
在1963年，麻省理工學院受到了美國政府和國防部的支持進行人工智能的研究，美國政府不是為了別的，而是為了在冷戰(zhàn)中保持與蘇聯(lián)的均衡，雖然這個目的是帶點火藥味的，但是它的結果卻使人工智能得到了巨大的發(fā)展。其后發(fā)展出的許多程序十分引人注目，麻省理工大學開發(fā)出了SHRDLU。在這個大發(fā)展的60年代，STUDENT系統(tǒng)可以解決代數(shù)問題，而SIR系統(tǒng)則開始理解簡單的英文句子了，SIR的出現(xiàn)導致了新學科的出現(xiàn)：自然語言處理。在70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)成了一個巨大的進步，他頭一次讓人知道計算機可以代替人類專家進行一些工作了，由于計算機硬件性能的提高，人工智能得以進行一系列重要的活動，如統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，參與醫(yī)療診斷等等，它作為生活的重要方面開始改變?nèi)祟惿盍?。在理論方面?0年代也是大發(fā)展的一個時期，計算機開始有了簡單的思維和視覺，而不能不提的是在70年代，另一個人工智能語言Prolog語言誕生了，它和LISP一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以為人工智能離我們很遠，它已經(jīng)在進入我們的生活，模糊控制，決策支持等等方面都有人工智能的影子。讓計算機這個機器代替人類進行簡單的智力活動，把人類解放用于其它更有益的工作，這是人工智能的目的，但我想對科學真理的無盡追求才是最終的動力吧。
二、人工智能的應用領域
1、問題求解。
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應用的某些技術，如向前看幾步，把困難的問題分解成一些較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸納這樣的人工智能基本技術。今天的計算機程序已能夠達到下各種方盤棋和國際象棋的錦標賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個問題是涉及問題的原概念，在人工智能中叫問題表示的選擇，人們常能找到某種思考問題的方法，從而使求解變易而解決該問題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答。
2、邏輯推理與定理證明。
邏輯推理是人工智能研究中最持久的領域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型的數(shù)據(jù)庫中的有關事實上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修正這些證明。對數(shù)學中臆測的題。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。
3、自然語言處理。
自然語言的處理是人工智能技術應用于實際領域的典型范例，經(jīng)過多年艱苦努力，這一領域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領域的主要課題是：計算機系統(tǒng)如何以主題和對話情境為基礎，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復雜的編碼和解碼問題。
4、智能信息檢索技術。
受"()*+ (*) 技術迅猛發(fā)展的影響，信息獲取和精化技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術應用于這一領域的研究是人工智能走向廣泛實際應用的契機與突破口。
5、專家系統(tǒng)。
專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。近年來，在“ 專家系統(tǒng)”或“ 知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現(xiàn)和應用這些知識，也應該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯，現(xiàn)在這一點已被證實。如在礦物勘測、化學分析、規(guī)劃和醫(yī)學診斷方面，專家系統(tǒng)已經(jīng)達到了人類專家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。DENDRL系統(tǒng)的性能已超過一般專家的水平，可供數(shù)百人在化學結構分析方面的使用。MY CIN系統(tǒng)可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見。經(jīng)正式鑒定結果，對患有細菌血液病、腦膜炎方面的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。
三、人工智能理論的數(shù)學化趨勢越來越突出
在現(xiàn)代科技高速發(fā)展的今天，許多科技理論都有賴于數(shù)學提供證明，有賴于數(shù)學對其的仿真。人工智能的發(fā)展也不例外，如何把人們的思維活動形式化、符號化，使其得以在計算機上實現(xiàn)，就成為人工智能研究的重要課題。在這方面，邏輯的有關理論、方法、技術起著十分重要的作用，它不僅為人工智能提供了有力的工具，而且也為知識的推理奠定了理論基礎。人工智能中用到的邏輯可概括地分為兩大類。一類是經(jīng)典命題邏輯和一階謂詞邏輯，其特點是任何一個命題的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。這一類問題可以用數(shù)學里的經(jīng)典邏輯理論來解決。世界上事物千差萬別，形形**，除了確定*的*物或概念外，更廣泛存在的是不確定*的*物或概念。這些不確定的事物是無法用經(jīng)典邏輯理論來解決的。因此我們需要發(fā)展新的數(shù)學工具來表示這些問題。目前在人工智能中對不確定*的*物或概念是通過運用多值邏輯、模糊理論及概率來描述、處理的。多值邏輯、模糊理論及概率雖然都是通過在〔!，"〕上取值來刻畫不確定性，但三者之間又存在著很大區(qū)別。多值邏輯是通過在真（"）與假（!）之間增加了若干中介真值來描述事物為真的程度的，但它把各個中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。而模糊理論認為不同的中介真值之間沒有明確的界限，表現(xiàn)了不同中介值相互貫通、滲透的特征，從而更好地反映了不確定性的本質。概率用來度量事件發(fā)生的可能性，而事件本身的含義是明確的，只是在一定的條件下它可能不發(fā)生，它與模糊理論是從兩個不同的角度來描述不確定性的，因而有人稱模糊理論描述了事物內(nèi)在的不確定性，而概率描述的是事物外在的不確定性。由上可以看出，數(shù)學使得人工智能能很好的模擬人類智能，大大推動了人工智能的向前發(fā)展。現(xiàn)在人工智能中還有一些問題用現(xiàn)在的數(shù)學很難表示出來，相信在數(shù)學知識不斷發(fā)展之后，這些問題能很快得到解決。
五、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及前景
目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號系統(tǒng)假設相抗衡的新的人工智能理論之前,無論從設計原理還是從已取得的實驗結果來看,SOAr 在探討智能行為的一般特征和人類認知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進展或成就,處在人工智能研究的前沿。
80 年代,以Newell A 為代表的研究學者總結了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗,吸收了認知科學研究的最新成果,提出了作為通用智能基礎的體系結構Soar。目前的Soar 已經(jīng)顯示出強大的問題求解能力。在Soar中已實現(xiàn)了30 多種搜索方法,實現(xiàn)了若干知識密集型任務(專家系統(tǒng)) ,如RI 等。rOOks 提出了人工智能的一種新的途徑。它認為無需概念或者說無需符號表示,智能系統(tǒng)的能力可以逐步進化。在它的研究中突出4 個概念:(1) 所處的境遇 機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2) 具體化 機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經(jīng)驗,他們的感官起作用后立即會有反饋。(3) 智能 智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態(tài)決定。(4) 浮現(xiàn) 從系統(tǒng)與周圍世界的交互以及有時候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。
五、結語
人工智能不單單需要邏輯思維與模仿,科學家們對人類大腦和神經(jīng)系統(tǒng)研究得越多,他們越加肯定:情感是智能的一部分,而不是與智能相分離的。因此人工智能領域的下一個突破可能不僅在于賦予計算機更多的邏輯推理能力,而且還要賦予它情感能力。許多科學家斷言,機器的智能會迅速超過阿爾伯特·愛因斯坦和霍金的智能之和。到下世紀中葉,人類生命的本質也會發(fā)生變化。神經(jīng)植入將增強人類的知識和思考能力,并且開始向一種復合的人/機關系過渡,這種復合關系將使人類逐漸停止對生物機體的需求。大量非常微小的機器人將在大腦的感覺區(qū)里占據(jù)一席之地,并且創(chuàng)造出真假難辨的虛擬現(xiàn)實的仿真效果。

人工智能的實現(xiàn)，不是天方夜譚。雖然會很辛苦，但是沒有人規(guī)定只有人類可以思考。就像是生命的不同表現(xiàn)形式，動物，植物，微生物，是不同的生命的形式。人類可以以未知的方式思考，計算機也可以以另一種（并非一定要和人相同的）形式思考。
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AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。就是指計算機模仿真實世界的行為方式與人類思維與游戲的方式的運算能力。那是一整套極為復雜的運算系統(tǒng)與運算規(guī)則。
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此外，AI還代表ALLEN IVERSON（阿倫·艾佛森），他生于美國，是全世界最好的籃球聯(lián)盟——“NBA”96黃金一代的代表人物，是NBA有史以來最好的后衛(wèi)之一，他以183cm身高在眾多魁梧的球員中靈動跳躍，獨領風騷。他先后摘取過NBA得分王、搶斷王等稱號，還在2001年帶領76人隊闖進NBA總決賽。他以特立獨行的風格和滿身的紋身成為全球籃球青少年瘋狂追捧的偶像。
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歌手姓名： AI 英文名： AI
唱片公司： 環(huán)球唱片（Universal Music）
國 籍： 日本 語 言： 日語
興 趣：
個人經(jīng)歷： ＊東瀛首席嘻哈女力、R&B歌姬 她是張力十足的嘻哈女力，也是柔情似水的R&B美聲歌姬，AI，22歲的她在時尚一派與安室奈美惠合唱‘Uh、Uh…’，并在珍娜杰克森的音樂錄影帶中展現(xiàn)絕贊舞技，除了過人的歌舞才華之外，詞曲創(chuàng)作力更是傲視東瀛R&B舞臺，在嘻哈音樂大廠Def Jam Japan簽下一紙合約之后，發(fā)行‘ORIGINAL A.I./原創(chuàng)A.I.’專輯立刻贏得媒體一致肯定，除了拿下SPACE SHOWER TV的R& B音樂錄影帶大獎外，更代表日本參加2004年MTV BUZZ ASIA演唱會，一舉打進亞洲市場。
以過人演唱的天賦而獲得日本“新時代音樂代言人”殊榮的HIP HOP小天后AI，近日參加了在臺北舉行的“臺北流行音樂節(jié)”，同行的日本歌手還有一青窈以及藤木直人。在這場盛大的音樂節(jié)上，AI以她新穎而獨特的演唱方式以及活力四射的表演令在場6萬歌迷為之傾倒。 AI有著四分之一的意大利血統(tǒng)，骨子里就透出一種浪漫和前衛(wèi)的氣息。而她又是在美國長大，接觸的音樂也很多元化。由于AI的母親非常喜歡音樂，所以從小她就深受各種類型音樂的熏陶。在15歲時，AI還曾經(jīng)參加過珍妮·杰克遜的MTV《GO DEEP》的錄制。不過，在日本出道時卻并不順利，因為與工作人員在音樂理解上的不同，當大家對自己的音樂反映很冷淡時，她就很想去敲墻壁，可見其可愛之處。不過，AI并沒有被現(xiàn)實所擊敗，仍然堅持走HIP HOP這條音樂路線，使得她的音樂風格也帶給人們一種全新的感受。在今年日本最權威的公信榜票選中，AI從眾多新晉女性中脫穎而出，成為新一代音樂天后接班人。對此，AI自己也非常滿意，她表示自己想要成為一個很有朝氣的歌手，給更多的人帶來幸福感。這次的臺北流行音樂節(jié)，AI也是做足了準備。除了帶上偕同一起演出的DJ、化妝師、造型師、人聲樂手AFURA以外，連日本報知新聞、電通、朝日電視臺等日本媒體的高層人士以及自己經(jīng)濟公司的社長也都一同前來，浩浩蕩蕩23人的訪華隊伍令AI頗有面子。而赴臺之前，AI也時常向安室奈美惠等曾經(jīng)去過臺灣的人請教，以進一步了解臺灣。聽說臺北美食多多，AI興奮地說想要常常小籠包、路邊攤，所以這次的臺灣之行，除了要參加音樂節(jié)和拍攝特輯，還順帶要向日本觀眾介紹臺灣美食，這也使AI欣喜不已。 臺灣表演大獲成功后，AI也表示自己想要更了解華人音樂，有機會的話，也希望能夠像平井堅、安室奈美惠等日本歌手一樣，可以在臺灣等地開演唱會，和臺灣的歌手同臺獻藝。其實AI出國獻藝已經(jīng)不是第一次，在幾個月前的韓國漢城MTV BUZZ ASIA演唱會中，AI也曾把歌詞改為韓文，而這次為了更貼近觀眾，AI也把歌詞改成了中文來演唱。為期四天的臺灣之行，AI讓更多的人領略了她的“小天后”風采，也順便為自己今秋將要展開的全國巡演造勢。

參考資料：http://baike.baidu.com/view/18300.html?wtp=tt

人工智能創(chuàng)業(yè)變火是精英的機會還是草根的風口

對于人工智能，有著明顯分為兩種極端的觀點。一種是以“現(xiàn)實版鋼鐵俠”馬斯克為代表持悲觀態(tài)度，認為人工智能“是人類生存最大的威脅，人類將淪為其‘寵物’”。另外一種則是以臉書創(chuàng)始人扎克伯格為代表，認為人工智能沒什么可怕的，所謂的威脅論就是“發(fā)神經(jīng)”，甚至還自己投身到人工智能領域中。

不過不論持有哪種觀點，有著眾多大佬的加持，意味著如今人工智能的火爆。由此，與人工智能相關的創(chuàng)業(yè)也成為堪與VR等媲美的熱門領域。而在人工智能創(chuàng)業(yè)具體層面，以巨頭科技企業(yè)為代表的精英，與純草根的創(chuàng)業(yè)者有著截然不同的發(fā)展方向和思路。而他們之間的矛盾，也愈發(fā)凸現(xiàn)出來。愈發(fā)火爆的人工智能創(chuàng)業(yè)領域，到底將會成為誰的風口？

精英實力雄厚野心勃勃搭建平臺

對未來潮流、前沿科技趨勢的把握，以谷歌、微軟、IBM等為代表的國外巨頭是絕對的精英級別。而它們深厚的資金、資源、技術、研發(fā)等實力也決定著，它們能夠在多個行業(yè)有著讓人眼前一亮的表現(xiàn)，成為行業(yè)迭進的領跑者。在人工智能創(chuàng)業(yè)領域，這些業(yè)內(nèi)精英也是各顯神通，以各自不同的方式展現(xiàn)著自己的理念。

其中，在人工智能創(chuàng)業(yè)領域最被人熟知的自然是谷歌。谷歌涉足人工智能領域，既有自身研發(fā)，也有大力收購。前段時間擊敗圍棋九段李世石一戰(zhàn)成名的人工智能AlphaGO，就是來自總部設在倫敦的人工智能公司DeepMind，其已經(jīng)于2014年被谷歌收購。2015年11月谷歌開源第二代深度學習系統(tǒng)Tensorflow，可編寫并編譯執(zhí)行機器學習算法代碼，并將機器學習算法變成符號表達的各類圖表，可模仿人類大腦工作的方式并識別出模式。

而微軟除了小冰和小娜人工智能這一對“姐妹花”之外，宣布將開源旗下人工智能平臺Project Malmo。通過Project Malmo，所有研究者都可以用廉價、有效地對人工智能算法和程序進行測試。IBM則在AI領域布局圍繞Watson和類腦芯片展開，試圖打造AI生態(tài)系統(tǒng)。

可以看到，這些精英級別的巨頭都是在努力搭建各自的人工智能平臺。通過開放相關系統(tǒng)、平臺等，將開發(fā)者聚集起來，共同將人工智能推向一個新的階段。在這個過程中，精英扮演的是通用型、基石角色。

草根根基淺薄注重垂直細分領域

此前的智能手機、智能電視、可穿戴設備等，其實大體還屬于制造業(yè)范疇中。有開放的系統(tǒng)、成熟的硬件等，完全有跡可循，入門門檻較低，即使是山寨廠商也能入局?？赡芎芏嗳艘舱J為人工智能入門門檻較高，幾乎是一個未知的領域，研發(fā)成本極高。因此，就認為在國內(nèi)人工智能并不算興盛。但事實上，除了部分表現(xiàn)不錯的企業(yè)之外，在有著深厚底蘊的深圳華強北等特殊地點，硬生生地把人工智能變成草根創(chuàng)業(yè)者亦可輕易涉足的領域。

深圳華強北等地點，是神奇的地方。就算是再新潮的智能硬件等產(chǎn)品，也能在這里尋覓到，甚至已經(jīng)形成有利可圖的產(chǎn)業(yè)鏈。比如售價僅僅348元的“超大飛行器”，就刷新著消費者的認知。別看其中蘊含著些許山寨氣息，但終歸戳中了部分消費者的痛點。至于人工智能領域，甚至華強北也不落伍。

 

 

尤其是在深圳華強北等遍地出現(xiàn)的創(chuàng)客中心，為人工智能草根創(chuàng)業(yè)者提供了近乎完整的產(chǎn)業(yè)配套支持。前期包括基本的辦公場地、團隊成員對接、華南地區(qū)工廠資源等，同時中后期也將提供國內(nèi)高校的相關科研人員解疑，以及MIT科研資源與微觀裝配實驗室的跟進。相對于國外還在苦苦掙扎的同儕，國內(nèi)人工智能草根創(chuàng)業(yè)者無疑要幸福地多。

 

     不過需要注意的是，根基淺薄的草根創(chuàng)業(yè)者，目前還是關注人工智能的垂直細分領域，專注解決剛需。從具體生活、商業(yè)場景出發(fā)，契合實際需求，將人工智能真正融入其中，使自身變?yōu)椴豢苫蛉钡囊徊糠帧?/p>

只有找到合適的定位，草根創(chuàng)業(yè)者才能真正安身立命。李開復曾指出，“現(xiàn)在就是AI創(chuàng)業(yè)的黃金時期”。能否能抓住這樣黃金時期，還是得看草根創(chuàng)業(yè)者自身能否物盡其用、人盡其才而又不心高氣傲。

各司其職互補下方可實現(xiàn)共贏

人工智能創(chuàng)業(yè)領域現(xiàn)在看似熱火朝天，但其實還是處于起步階段，未來仍有可能出現(xiàn)多種變數(shù)。無論是對人工智能歡呼雀躍，抑或充滿憂慮，都有著充足的理由。但不管如何，人工智能還是會一步一步走下去。

在這個過程中，精英和草根各自扮演著不同的角色。精英搭建平臺，引領人工智能行業(yè)大方向；草根不斷補充細節(jié)，讓人工智能下沉、落地、實用。最好的自然就是各司其職，只有在互補之下方可實現(xiàn)共贏。

如果精英想平臺、垂直細分領域一把抓，只會因小失大，弄得一團糟。而草根如果非得搭建平臺，只會是竹籃打水一場空。親，還是做好自己的事情吧。（科技新發(fā)現(xiàn) 康斯坦丁/文）

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人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣？

當前，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛將人工智能作為下一次產(chǎn)業(yè)革命的突破口，積極加大投資布局，與此同時，隨著人工智能技術進步和基礎設施建設不斷完善的推動下，全球人工智能應用場景將不斷豐富，市場規(guī)模持續(xù)擴大。

“人工智能”一詞最初是在1956年美國計算機協(xié)會組織的達特矛斯(Dartmouth)學會上提出的，人工智能發(fā)展至今經(jīng)歷過經(jīng)費枯竭的兩個寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也經(jīng)歷過兩個大發(fā)展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。從2006年開始，人工智能進入了加速發(fā)展的新階段，并行計算能力、大數(shù)據(jù)和先進算法，使當前人工智能加速發(fā)展;同時，近年來人工智能的研究越來越受到產(chǎn)業(yè)界的重視，產(chǎn)業(yè)界對AI的投資和收購如火如荼。

人工智能技術邁入深度學習階段

機器學習是實現(xiàn)人工智能的一種重要方法，深度學習(Deep Learning)是機器學習(Machine Learning)的關鍵技術之一。深度學習自2006年由Jeffery Hinton實證以來，在云計算、大數(shù)據(jù)和芯片等的支持下，已經(jīng)成功地從實驗室中走出來，開始進入到了商業(yè)應用，并在機器視覺、自然語言處理、機器翻譯、路徑規(guī)劃等領域取得了令人矚目的成績，全球人工智能也正式邁入深度學習階段。

與此同時，全球人工智能領域對新技術的探索從未停止，新技術層出不窮，例如近年來一些新的類腦智能算法提出來，將腦科學與思維科學的一些新的成果結合到神經(jīng)網(wǎng)絡算法之中，形成不同于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡技術路線，如膠囊網(wǎng)絡等，技術的不斷進步是推動全球人工智能的發(fā)展的不竭動力，這些新技術的研究和應用將加快全球人工智能的發(fā)展進程。

主要經(jīng)濟體加快人工智能戰(zhàn)略布局

人工智能作為引領未來的戰(zhàn)略性技術，目前全球主要經(jīng)濟體都將人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。自2013年以來，包括美國、中國、歐盟、英國、日本、德國、法國、韓國、印度、丹麥、芬蘭、新西蘭、俄羅斯、加拿大、新加坡、阿聯(lián)酋、意大利、瑞典、荷蘭、越南、西班牙等20多個國家和地區(qū)發(fā)布了人工智能相關戰(zhàn)略、規(guī)劃或重大計劃，越來越多的國家加入到布局人工智能的隊列中，從政策、資本、技術人才培養(yǎng)、應用基礎設施建設等方面為本國人工智能的落地保駕護航。

人工智能領域新基建擴容趨勢明顯

人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)中心等支持人工智能發(fā)展的生產(chǎn)性設施建設，同時人工智能與實體經(jīng)濟深度融合做構建的智能經(jīng)濟形態(tài)也是人工智能領域新基建的一部分。近年來，全球人工智能發(fā)展的生產(chǎn)性設施建設步伐加快，2020年新冠疫情在全球爆發(fā)，對全球的經(jīng)濟生產(chǎn)活動產(chǎn)生較大的沖擊，但值得注意的是，全球范圍內(nèi)的新基建業(yè)務擴容未被阻斷，從各國政府到行業(yè)主要企業(yè)都積極參與到人工智能新基建的建設中。

人工智能芯片是人工智能的大腦，隨著全球人工智能終端設備數(shù)量的增長以及邊緣計算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增長，市場規(guī)模不斷擴大。根據(jù)Tractica公布的數(shù)據(jù)顯示，2019年全球人工智能芯片市場規(guī)模達110億美元，預計2020年全球人工智能芯片市場規(guī)模將增加至175億美元，2025年全球人工智能芯片市場規(guī)模有望突破720億美元。

5G的低延遲、高速度和邊緣計算能力可以推動人工智能設備更智能地進行大量的數(shù)據(jù)連接，提升人工智能設備的學習能力，與此同時將5G網(wǎng)絡與人工智能技術相結合，可以有效提高5G網(wǎng)絡的智能化程度，使網(wǎng)絡從人工配置參數(shù)與使用專家的經(jīng)驗編制策略轉變?yōu)榫W(wǎng)絡智能配置參數(shù)與智能策略自動生成成為可能。由此可見，5G與人工智能的互促式發(fā)展可以加速全球人工智能應用突破與落地，因此，目前全球范圍正在加快5G商用推廣的步伐，全球5G基礎設施建設如火如荼。

根據(jù)GSMA(全球移動通信系統(tǒng)協(xié)會)公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2020年7月底，全球38個國家已經(jīng)部署了92張5G移動網(wǎng)絡，較4月底增加了22張;截至2020年9月，全球5G終端達到18類362款，其中162款手機，113款已經(jīng)上市，其中70%+支持SA(獨立組網(wǎng))，5G商用正在加快。

根據(jù)愛立信公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2020年6月底，全球范圍內(nèi)共部署了約72萬個5G基站，2020年8月這一數(shù)據(jù)增加至80萬個，前瞻預計，到2020年底，全球5G基站總數(shù)將達到100萬個。

近年來，隨著計算能力越來越強，云計算、大數(shù)據(jù)、虛擬化等技術的出現(xiàn)，讓人工智能有了可依賴的現(xiàn)實技術基礎。人工智能的算法需要依賴海量的數(shù)據(jù)，利用海量的樣本進行機器學習。數(shù)據(jù)中心天然就是一個海量數(shù)據(jù)庫，每天生成的和轉發(fā)的數(shù)據(jù)都在呈指數(shù)增長，有了這些數(shù)據(jù)，再利用大數(shù)據(jù)技術去分析，就能得到很多有意義的數(shù)據(jù)供人工智能學習;與此同時，人工智能要依賴計算，只有高速的計算能力才能在短時間完成指定的任務，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心利用網(wǎng)絡進行分布式計算，大大提高了計算能力，人工智能的學習能力可以得到大幅提升。數(shù)據(jù)中心為人工智能提供更多的技術支撐與創(chuàng)造無限可能。

全球數(shù)據(jù)中心建設加快有力的推動了人工智能的發(fā)展，從2017年開始，伴隨著大型化、集約化的發(fā)展，全球數(shù)據(jù)中心數(shù)量開始縮減，但值得注意的是，隨著行業(yè)集中度的逐步提升，全球超大型數(shù)據(jù)中心數(shù)量總體增長，據(jù)Cisco的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2019年，全球超大型數(shù)據(jù)中心數(shù)量約447個;至2020年，全球超大新數(shù)據(jù)中心將達到485個。

根據(jù)Gartner公布的數(shù)據(jù)顯示，2017年底全球部署機架數(shù)達到493.3萬架，安裝服務器超過5500萬臺，2019年全球數(shù)據(jù)中心部署的機架數(shù)量約為495.4萬架。預計2020年機架數(shù)將超過498萬架，服務器超過6200萬臺。

人工智能商業(yè)化加速 應用場景愈發(fā)豐富

人工智能技術經(jīng)過過去近10年的快速發(fā)展已經(jīng)取得較大突破，隨著人工智能理論和技術的日益成熟，人工智能場景融合能力不斷提升，因此，近年來商業(yè)化應用已經(jīng)成為人工智能科技企業(yè)布局的重點，歐洲、美國等發(fā)達國家和地區(qū)的人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)落地期較早，中國作為后期之秀，近年來在政策、資本的雙重推動下，人工智能商業(yè)化應用進程加快。目前，人工智能技術已在金融、醫(yī)療、安防、教育、交通、制造、零售等多個領域實現(xiàn)技術落地，且應用場景也愈來愈豐富

值得注意的是，盡管目前全球范圍內(nèi)人工智能商業(yè)化進程正加速推進，但受制于應用場景的復雜度、技術的成熟度、數(shù)據(jù)的公開水平等限制，全球人工智能仍處在產(chǎn)業(yè)化和市場化的探索階段，落地場景的豐富度、用戶需求和解決方案的市場滲透率仍有待提高。

人工智能市場規(guī)?？焖僭鲩L

基于人工智能技術的各種產(chǎn)品在各個領域代替人類從事簡單重復的體力或腦力勞動，大大提升了生產(chǎn)效率和生活質量，也促進了各個行業(yè)的發(fā)展和變革。

普華永道數(shù)據(jù)預測，受到下游需求倒逼和上游技術成型推動的雙重動因，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達到2萬億美元，預計未來幾年市場將繼續(xù)保持高速增長，到2030年全球市場規(guī)模將達到15.7萬億美元的規(guī)模，約合人民幣104萬億元。

北美地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展領先

近年來，人工智能在北美洲、亞洲、歐洲地區(qū)發(fā)展愈演愈烈。北美、亞洲和歐洲是全球人工智能發(fā)展最為迅速的地區(qū)。截止2019年底，北美地區(qū)共有2472家人工智能活躍企業(yè)，超級獨角獸企業(yè)78家;亞洲地區(qū)活躍人工智能企業(yè)1667家，超級獨角獸企業(yè)8家;歐洲地區(qū)活躍人工智能企業(yè)1149家，超級獨角獸企業(yè)8家。

注：超級獨角獸指的是估值超過100億美元的企業(yè)

科技巨頭紛紛布局人工智能行業(yè)

近年來，全球科技巨頭紛紛布局人工智能。在美國地區(qū)，Google實行“全面開花”的策略，在云服務、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實、無人機、倉儲機器人等領域均有布局。Facebook依托社交網(wǎng)絡，從產(chǎn)品中獲得數(shù)據(jù)、訓練數(shù)據(jù)，再將其人工智能產(chǎn)品反作用于社交網(wǎng)絡用戶。微軟則致力于將人工智能技術應用到智能助手、AR/VR等領域，例如Skype及時翻譯、小冰聊天機器人、Cortana虛擬助理等應用。在中國，互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)如百度、騰訊和阿里均紛紛依托自身平臺優(yōu)勢，構建人工智能服務產(chǎn)品，主要布局于人工智能應用層領域。

人工智能新一輪資本熱潮方興未艾

從生產(chǎn)方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社會治理的智能化升級，新一代人工智能的應用驅動特征愈加明顯，大量新興應用場景持續(xù)培育形成?？焖儇S富的數(shù)據(jù)儲備，逐漸清晰的業(yè)務邏輯，以及即將落地的商業(yè)價值，促使全球人工智能新一輪資本熱潮方興未艾。

根據(jù)CB Insights公布的數(shù)據(jù)顯示，2014-2019年全球人工智能融資金額和融資次數(shù)逐年增長，2019年再創(chuàng)新高，融資金額達到265.80億美元，融資次數(shù)超過2000次。

—— 以上數(shù)據(jù)及分析均來自于前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。

人工智能概念股上市公司有哪些

人工智能概念股的上市公司有五十余家，其中，具有代表性的有以下幾個：
1、科大智能300222
科大智能科技股份有限公司專業(yè)從事配電自動化系統(tǒng)、用電自動化系統(tǒng)軟硬件產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)與銷售以及配電自動化工程與技術服務的企業(yè)，長期致力于中壓電力線載波通訊技術的研究、開發(fā)和市場應用，是我國中壓電力載波通信領域的領軍企業(yè)，是全國領先的工業(yè)智能化整體解決方案供應商之一。
2、華西股份000936
江蘇華西村股份有限公司堅持相關多元化經(jīng)營戰(zhàn)略，業(yè)務涉及化纖、毛紡、服裝、針織等紡織相關行業(yè)以及商業(yè)與熱電業(yè)，力主發(fā)展高新技術、高附值產(chǎn)品，形成了聚酯纖維和毛紡兩大核心主業(yè)。為順應國家經(jīng)濟轉型升級和供給側改革的時代背景，緩解傳統(tǒng)主營業(yè)務的瓶頸制約，尋求新的業(yè)績增長點，公司于2015年進行戰(zhàn)略轉型。
3、科大訊飛002230
科大訊飛股份有限公司專業(yè)從事智能語音及語言技術研究、軟件及芯片產(chǎn)品開發(fā)、語音信息服務及電子政務系統(tǒng)集成，擁有靈犀語音助手，訊飛輸入法等優(yōu)秀產(chǎn)品?？拼笥嶏w是中國最大的智能語音技術提供商，在智能語音技術領域有著長期的研究積累，并在中文語音合成、語音識別、口語評測等多項技術上擁有國際領先的成果。
4、川大智勝002253
四川川大智勝軟件股份有限公司是我國空中和地面智能交通領域具有自主知識產(chǎn)權的大型軟件和重大設備供應商。公司抓住新一代信息技術變革機遇和四川省大力培育發(fā)展信息產(chǎn)業(yè)的契機，已經(jīng)發(fā)展成為立足西部地區(qū)輻射全國從事以數(shù)據(jù)整合和大數(shù)據(jù)應用為核心的、以軟件應用集成為特色的、以智慧城市、兩化融合、政企服務、文化旅游、公共安全等多個應用領域的信息化、智能化、智慧化建設為重點的創(chuàng)新型高新技術企業(yè)。
5、賽為智能300044
賽為智能股份有限公司主要從事軌道智能化、建筑智能化和節(jié)能系統(tǒng)工程的規(guī)劃設計、安裝施工以及相關產(chǎn)品的研發(fā)和生產(chǎn)，是中國最專業(yè)的智能化系統(tǒng)解決方案提供商之一，主要為城市軌道交通、高速鐵路 、建筑行業(yè)提供智能化系統(tǒng)解決方案。公司自成立以來一直堅持“科技為先，以人為本”的經(jīng)營理念，專注于智能化系統(tǒng)業(yè)務，立足于智能化系統(tǒng)前沿應用，不斷開拓智能化系統(tǒng)應用的各個領域。

武漢火才契網(wǎng)絡科技有限公司怎么樣？

武漢火才契網(wǎng)絡科技有限公司是2014-10-29注冊成立的有限責任公司(自然人投資或控股)，注冊地址位于武漢東湖新技術開發(fā)區(qū)關南園一路當代科技園(華夏創(chuàng)業(yè)中心)高層辦公5號樓7層701室。

武漢火才契網(wǎng)絡科技有限公司的統(tǒng)一社會信用代碼/注冊號是91420600316406808T，企業(yè)法人高健，目前企業(yè)處于開業(yè)狀態(tài)。

武漢火才契網(wǎng)絡科技有限公司的經(jīng)營范圍是：軟件開發(fā)；網(wǎng)絡平臺運營管理；市場營銷策劃；廣告設計、制作、代理、發(fā)布。（涉及許可經(jīng)營項目，應取得相關部門許可后方可經(jīng)營）。

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