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2022-02-08點擊量：1433

近年來，人們對人工智能倫理提出了一些質疑，在某些情況下，人工智能技術被濫用，今天就來帶大家看我們應如何遵守人工智能道德原則。一、如何遵守人工智能道德原則——以人為本在對人工智能解決方案進行概念化時，只有當人工智能系統在其整個生命周期中對個人、企業和人類都有利時，開發人員才應該繼續開發。人工智能解決方案的開發應該主要是造福和改善人類生活，而不是達到破壞性的目的。人工智能系統應該符合人類價值觀，促進人權，尊重個人意見，提高生活水平，拯救生命，甚至保護環境。教育和醫療是可以從以人為本的人工智能技術中受益的兩個最重要的部門。人工智能解決方案有助于提高教育質量，這將幫助學生找到更好的工作，從而提高這些人的生活質量。同樣，在醫療行業使用人工智能技術也可能挽救生命。但是，人工智能技術的應用不應局限于這兩個領域，還可以應用于企業資源規劃、油氣運營、娛樂和環保等其他領域。二、如何遵守人工智能道德原則——風險預警人工智能系統應采用基于風險的方法創建。開發人員應該識別與特定人工智能系統相關的所有風險。只有在風險很小或根本不存在的情況下，他們才應該開始開發人工智能系統。例如，當開發人員使用面部識別技術時，他們應該評估可能出錯的技術的各個方面。他們應該確保面部識別技術不會傷害任何人。比如，人臉識別技術不是萬無一失的，它會導致錯誤的定罪。因此，開發人員應該確保在創建這樣一個系統時，該技術的風險盡可能小。因此，開發人員在使用人工智能技術時，不應忽視風險意識、評估和管理。三、如何遵守人工智能道德原則——可靠性如上所述，人工智能系統應盡量減少與之相關的風險。開發人員應該致力于創建高度可靠的人工智能解決方案。解決方案應在其整個生命周期中按預期工作。它包括確保解決方案在每個階段都高度準確、可靠和可預測。它們不應對可能受這些系統影響的用戶構成風險。因此，開發人員應確保定期對系統進行監控和測試，以檢查人工智能解決方案是否正常工作。如果發現任何缺點，應立即加以解決。最重要的是，開發人員必須在整個生命周期內確保人工智能系統的穩定性和安全性。四、如何遵守人工智能道德原則——問責制無論自主、自力更生的人工智能技術如何發展，人工監控仍然是絕對必要的。無論人工智能系統的可靠性和先進性如何，都應啟用人工監控功能。每個開發階段的負責人必須是可識別的，并對人工智能系統的結果負責。必須建立確保責任和問責制的機制。它包括監控所有涉及的過程，從概念到開發，從部署到操作。如果發現個人對人工智能系統的不當使用負有責任，應采取適當措施。...

2022-02-08點擊量：1440

在基本層面上，機器學習有兩種類型：有監督學習和無監督學習。有時這些類型會進一步細分，如半監督學習和強化學習，但本文將重點介紹基礎知識。在監督學習的情況下，通過將已知的輸入和輸出傳遞給監督學習，可以訓練模型進行預測。一旦模型看到足夠多的例子，它就可以預測來自相似輸入的可能輸出。例如，如果你想要一個能夠預測一個人患病概率的模型，你需要一個隨機人群的歷史記錄，其中包含風險因素的指標以及他們是否患病。預測結果并不優于訓練數據的質量。數據科學家經常從訓練中截留一些數據，并用它來測試預測的準確性。在無監督學習中，需要一個算法來查找數據中的模式，而不能提供示例。在聚類的情況下，算法將數據分類。例如，如果您正在進行營銷活動，則聚類算法可以找到需要不同營銷信息的客戶組，并找到您可能不知道的唯一組。在關聯的情況下，您希望算法找到描述數據的規則。例如，算法可能發現周一買奶粉的人也買尿布。有了這些信息，你可以在周一提醒奶粉顧客購買尿布，并努力提高特定品牌的銷量。如上所述，機器學習的應用不僅要理解數學和算法，還要有一定的前瞻性。他們需要了解業務的人，了解算法的人，以及能夠專注于組織的領導者一起工作。監督學習和無監督學習是機器學習領域中的關鍵概念，這應該是你開始學習機器學習的第一課，一定要理解透徹！如果沒有明確監督學習和無監督學習之間的區別，你的學習之旅將無法前行。...

2022-02-05點擊量：1883

編程課是什么？少兒編程課是適合孩子學習的編程教育，少兒編程并不是教孩子像程序員一樣敲代碼，而是通過編程游戲的啟蒙和可視化圖形編程等課程，培養孩子計算思維和創新思維，激發孩子對互聯網程序的興趣。輔導機構的老師經常提到一定要讓孩子從小學習編程，因為學習編程已經是大勢所趨。少兒編程并不復雜，只是說明編程在現在網絡時代是很重要，而少兒編程一般針對的是小學及以下幼兒設計的編程模式，把原來復雜的英文代碼編程語言轉換成圖形化的，以指令化，模塊化方式讓游戲，情景動畫，積木構件的形式呈現。旨在孩子九大能力的培養：觀察力，想象力，創造力，邏輯思維力，問題解決，空間思維，判斷性思維，序列與條件，調試操作能力。在中國教育體系中屬于學前教育、初等教育、中等教育的范疇，所以少兒編程的教育對象主要是17歲以下的孩子。少兒編程教育需要匹配孩子的年齡特征、知識結構和生活經驗，遵循特定年齡階段的認知規律和學習特點，切忌生搬硬套面向成人的職業編程技能培訓內容。該不該給孩子報編程培訓班？一般而言應該結合孩子情況，選擇一些趣味性的編程游戲用作低齡兒童的編程啟蒙；隨后通過圖形化的編程語言、積木拼搭式的編程工具，以動手實踐的方式體驗編程樂趣并逐步掌握模塊、控制、執行等編程概念；在尊重孩子身心和諧發展的個體差異的基礎上，面向高齡少年引入生產型的高級編程語言，強化計算思維和問題解決能力。按照循序漸進、由淺入深的原則，把少兒編程粗略劃分為啟蒙、體驗、拓展三個階段，分別羅列一些備選的編程教學內容：1、少兒編程啟蒙階段部分家長希望孩子越早接觸編程越好，但大數據調查結果顯示，最佳的編程啟蒙年齡是4~6歲。這一階段可以帶領孩子開始玩一些編程的相關游戲，做一個興趣引導和前期鋪墊，主要目的在于帶著孩子了解計算機基礎知識、鍛煉孩子的動手能力，對邏輯順序的認知，主要培養孩子的興趣，正確引導孩子們對電子設備的使用。2、編程體驗階段6~8歲孩子的邏輯思維開始慢慢形成，這個時期可以學習簡單的編程知識，熟悉并學會使用程序思維的特點，如抽象、分類、分解等等，并且能夠通過程序的思維使自己在生活中做事具有一定的條理性，選擇一個合適的工具平臺進行系統學習，以便實現自己的想法。3、編程拓展階段如果希望孩子真正掌握編程語言,即便是scratch這樣的圖形化編程語言,也需要孩子具備較成熟的邏輯理解能力，所以不能急于求成。可以在孩子10歲左右大概是小學五、六年級結合興趣引入硬件編程或者代碼編程Python或c++。編程課該不該給孩子報建議家長根據孩子興趣愛好為出發點，學習的目的主要是培養孩子計算思維和創新思維，激發孩子對互聯網程序的興趣。未來人工智能越來越普及，學習編程也越來越普遍。...

2022-02-04點擊量：1525

人工智能現在被泛化了，什么都叫人工智能。不過，從另一方面來看，人工智能確實迎來了一個大發展的時代。三個方面的原因，讓今天的人工智能讓大家覺得非常有希望：第一個原因，就是數據量的增加；第二個原因，是運算能力的急劇增加；第三個原因，機器學習等技術可以應用了。現在的人工智能可能還沒達到人類5歲的水平，但是在感知方面進步飛速。機器語音五年內超越人類，視覺十年內超越人類。在光環大數據看來，沒有懸念。接下來我們就去想，有了這些技術，咱們去干什么呢？先說語音識別。微軟研究院26年前成立的時候，就已經在做人工智能。微軟在人工智能整體布局的五個方面：首先，持續加大力度研發，保持領先。第二，人工智能產品思路和理念。人工智能最了不起的就是對話，“懂語言者得天下”。三大產品：第一，智能搜索必應，在國際上是毫無疑問的第二大搜索引擎；第二，智能個人助理小娜；第三，微軟小冰。第三，人工智能融合到所有產品當中，特別是微軟office，以后word，powerpoint等都會變得更加智能。第四，做一個AI平臺，在過去幾年打造了一個很強的cloudAI平臺。第五，AI的商業化落地。未來，AI確實會帶來倫理問題。我們會是第一代和AI共同生存的人類，機器人應該有什么樣的道德標準，這是個問題。比如，AI有偏見怎么樣？比如你搜索CEO，你看不到一張女生的照片，全是男的。再比如，AI的結果應該透明，可以解釋，如果不能解釋，就容易出問題。所以現在人工智能一個非常重要的方向是可解釋的人工智能。那么五年后，十年后，你是否會被人工智能所替代，傳統行業是否還需要大量的人來做重復的工作。光環大數據作為國內大數據挖掘培訓的領軍者，五年布局人工智能培訓，重金邀請行業大咖級講師，引進企業級實戰項目，只為培養優秀的高端人工智能人才...

2022-02-02點擊量：2113

人工智能不是一門新學科，它的學科發展已經有了60多年的歷史了。如果想要入門人工智能行業，那么你需要學習的知識將會非常繁雜。那么，人工智能需要學習哪些知識體系呢?今天就跟隨一起來了解下吧!首先，需要學習理解人工智能的基本概念，包括人工智能的原理、人工智能的項目流程、人工智能的應用場景等。學習完這些基本的概念，算是做一個掃盲，不至于和別人聊天時還不清楚什么是人工智能。其次是編程基礎，人工智能是需要程序來驅動的，所以編程技術是不可或缺的。只是人工智能的編程和普通的軟件編程在思維上有一定的區別。普通編程主要是縱向的邏輯層次編程，側重于功能的實現，而人工智能編程不僅有縱向的邏輯層面的編程，還有橫向的矩陣并行運算編程，不但要注重功能的實現，還要注意效率和功耗方面的問題。當程序方面沒有問題了，還需要學習數學，數學是算法的基石，如果沒有良好的數學思維，那么至少在算法工程師這條路上可能不會有太大的成就，最多也就是替別人跑跑模型，調節一下參數。學完上述的人工智能基礎概念、編程基礎、數學知識后，就要真正的開始學習人工智能的核心知識了，從早期的基于統計學的傳統機器學習模型開始，到現在基于仿生學神經網絡的深度學習模型，要對常用的算法模型原理完全掌握，并且能夠根據實際任務需求設計出合理的算法模型，實現算法任務。...

2022-02-02點擊量：2422

目前，人工智能技術在網絡安全領域的應用需求強烈，技術優勢突出，產業發展勢頭良好。但是，與人工智能相關的核心算法和技術還不成熟，那么人工智能的威脅是什么呢?人工智能可能會給人類帶來意想不到的后果。人工智能可能無法正確理解人類指令的具體語境，從而導致人工智能系統的運行偏離設計者的意圖，甚至造成災難。人工智能可能會改變人類的思維和價值觀。AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍所用的策略是史無前例的。在學習圍棋的過程中，人工智能的思維方式完全不同于人類的思維方式，改變了圍棋的本質和人類傳統的思維范式。人工智能可以實現既定目標，但無法解釋這一過程背后的原理。如果人工智能的計算能力繼續快速發展，它可能很快就能以略微或完全不同于人類的方式優化場景。那么人工智能能夠證明它的場景優化在人類能夠理解的方面更好嗎?如果人類意識不能以自己能夠理解的方式來解釋世界，它自身會發生什么?人工智能可能不是一個恰當的詞。以前，智能機器人能夠在人類認知能力的參與下解決問題。現在，人工智能可以用一種人類從未想過、從未采用過的“思維方式”來解決問題。例如，AlphaZero不需要注入人類游戲數據，僅通過幾個小時的自我游戲訓練，就達到了國際象棋大師的水平。HenryA.Kissinger,EricSchmidt,DanielHuttenlocher于2019年8月聯合發表文章，表示人工智能的革命勢不可擋。三位作者對此持樂觀態度，努力理解人工智能及其后果，并積極應對。把機器可以幫助指導自身的發展,更好地提高自己解決問題的切入點,旨在討論并提出了一些關于“人工智能將改變人類的認知真理和現實”應對不可避免的問題:建立一個新的“道德”人工智能領域;拒絕回答哲學問題的數字助理程序;人類需要進行高風險的模式識別。目前，人工智能技術在網絡安全領域的應用需求旺盛，技術優勢突出，產業發展勢頭良好。然而，與人工智能相關的核心算法和技術還不成熟。...

2022-02-01點擊量：2387

話說現在有真正培訓人工智能的培訓機構么？也可以說培訓機構有能力培訓人工智能么？駕校沒有車你能學會開車么？游泳池沒有水你能學會游泳么？槍里沒有子彈，你能成神槍手么？可能有人說了，java、python、軟件測試、ui不都是培訓機構培訓出來的么？沒錯，這些都可以“湊合”在教室里紙上談兵，盡量模擬真實的項目，這也是對的，并且好好學習，也可以找到工作，甚至是好的工作但是人工智能卻不可以，這就是開車，游泳，練槍一樣，真正的人工智能必須要有真實的環境，真實的場景，甚至真實的機器人。真正的人工智能絕非學個python就行，絕非學個數據庫就行；人工智能，說真的，壓根就不是培訓出來的，培訓機構培訓大部分最后只是python的培訓而已，人工智能變成了一門編程語言的培訓；人工智能是真實項目中出來的，并且要是人工智能的企業，最好是基礎研發的人工智能企業，而非銷售人工智能產品的公司，所以可選擇的余地并不大；百度（和東軟有人才培養，點擊查看）、阿里、寒武紀、科大訊飛、深蘭科技（這個和交大合作有定向培訓，點擊查看）、漢王、華為（這個貌似也有和大學合作企業定向培養的）、地平線等等。所以如果你學個簡單的編程，找個培訓機構就行，如果要是人工智能，非到校企合作的培訓機構中不可。...

2022-01-31點擊量：2531

趨向1：大型語言模型(LLMs)，定義了下一波交互AI。AI語言模型建立在自然語言處理技術和算法的基礎上。例如，當某個句子是半部分時，該模型將根據以前記錄的事例，推斷該句子后面的幾個詞。總而言之，就是總結文本信息，甚至從純文本生成視覺圖。LLM(LLMs)訓練對象是對包含大量數據的大規模數據集。比如Google的BERT和OpenAI的GPT-2和GPT-3，都是LLMs的典型例子。GPT-3中大約有1750億個參數，它們用來訓練570兆字節的文本。從簡單的文章到復雜的財務模型，這些模型都能產生結果。如今，包括OpenAI、HuggingFace、Cohere、AI21Labs和AI12在內的人工智能創業公司都在為LLMs培養出數十億參數的模型。一家名為Naver的韓國公司宣布，他們開發了最全面的基于人工智能的語言模型HyperCLOVA，一種類似GPT-3的韓語模式。不像上面提到的模式，華為的PanGu-Alpha和百度的Ernie3.0Titan都是經過電子書、百科全書和社交媒體的中文數據集培訓而成。2022年，我們將看到大型語言模型成為下一代交互人工智能工具的基礎模型。趨向2：多模式人工智能的興起。模型(Modality)是德國理學家赫爾姆霍茨提出的一個生物學概念，也就是生物憑經驗接受信息的通道，例如，人類具有視覺、聽覺、觸覺、味覺和嗅覺模式。多模式是指各種感覺的融合，而多模式交互則是指人通過聲音、肢體語言、信息載體(文字、圖片、音頻、視頻)、環境等多個通道與計算機進行交流，充分模擬人與人之間的交互方式。常規深度學習算法主要關注從單個數據源對模型進行訓練。比如，計算機視覺模型是對一組圖像進行訓練，NLP模型用于對文本內容進行訓練，語音處理包括生成聲學模型、喚醒詞檢測和噪聲消除。這類機器學習涉及單模式人工智能，并且結果全部映射為單個數據類型。同時，多模式人工智能是計算機視覺和交互人工智能智能模型的最終融合，它為計算器提供了更接近人類感知的場景。最新的多模式人工智能的例子是OpenAI的DALL-E，它以藝術家Salvador-Dali和PicksWale的諧音命名。可根據文字描述產生相應的圖像。舉例來說，當將文字描述為“一個圓環形時鐘”發送給該模型時，它就能產生圖像。多任務統一模型(MUM)是谷歌多模式人工智能的又一實例。該方法通過從75種不同語言提取的上下文信息，對搜索結果進行優先排序，以改善用戶的搜索體驗。MUM使用T5的文本到文本框架，比在BERT上流行的基于轉換器的自然語言處理模型要強1000倍。通過簡單的文字輸入，英偉達的GauGAN2模型可以產生像照片一樣逼真的圖片。該方法將分割映射與單個模型相結合，實現內繪、文到圖的生成，使之成為一種功能強大的多模式工具，能夠通過文字和圖片的混合創造出真實的藝術。不久的將來，我們將會看到計算機視覺、語言和語音模式的融合，它使人工智能更加豐富和真實。趨向3：簡化和優化MLOps。是一種將機器學習應用于工業生產的實踐，是機器學習和DevOPs在軟件領域結合起來的一種實踐，因此它在很多方面類似于2012DevOps。當DevOps于2012年面世時，很多企業已經認識到它的價值，但他們實施DevOps是一件難事，工具鏈十分復雜，生態系統也不完善。相對于MLOps而言，MLOps更復雜，它包含了安裝、配置培訓、推理架構、配置特征存儲器、配置模型注冊表、監視模型衰減、檢測模型漂移等相關內容。它巨大的軟件包也使得MLOps的部署比DevOps更加困難。MLOps是加入基于云計算的ML平臺的一個概念，包括AmazonSageMaker、AzureML和谷歌的VertexAI。但是，這些功能并不能同時用于混合和邊緣計算這兩種環境。所以，監控邊緣計算的環境模型已經成為企業面臨的一大挑戰。當我們使用計算機視覺系統和交互人工智能系統時，建立用于監控邊緣計算的模型將變得更具挑戰性。由于像Kubeflow和MLflow這樣的開放源碼項目逐漸成熟，MLOps實際上已經可以輕松獲取了。我們可能會發現，在未來幾年，跨越云計算和邊緣計算環境，采用了一種簡化的MLOps方法。趨向4:AI驅動開發者生產率。將來，人工智能幾乎將影響IT產業的方方面面，包括編程和開發。近幾年來，我們曾見過一些工具，如亞馬遜代碼大師，它可以在開發者編程時，為他們提供智能建議，從而提高代碼質量，并且識別應用程序中最重要的那一行代碼。最近，GithubCopilot第一次以“人工智能配對程序員”的身份幫助開發者寫出有效的代碼。Salesforce的研究小組還發布了CodeT5，一項開放源碼項目，可以幫助Apex開發者在AI驅動下編寫代碼。之前的Codata,Tabnine已經完全將智能代碼引入主流開發環境。Ponicode還是一種AI驅動的工具，它提供了功能創建、可視化和運行單元測試的快捷方式。大規模語言模型(LLMs)的出現以及開放源碼更加廣泛的可獲得性，使得IDE廠商得以構建基于它的智能代碼生成與分析系統。更進一步說，可以通過內嵌注解生成高質量、緊湊代碼的工具已經成為期待。他們甚至能把一種語言編寫的代碼翻譯成另一種語言，通過將傳統代碼轉換成現代語言，使應用程序現代化。趨向五：云平臺垂直化AI新解決方案。包括亞馬遜，谷歌和微軟在內的全球領先的人工智能供應商正在把研發成果商業化。它們通過自己的云平臺提供主機服務，并安裝了具有人工智能加速器和預訓模型的硬件設備。亞馬遜連接和谷歌聯絡中心AI就是垂直整合的典型例子。這兩家公司都利用機器學習的能力來實現智能路由，由機器人驅動的客戶服務會話，以及自動為聯絡中心代理提供幫助。AWSPanorama可與已有IP攝像機相連，以執行基于計算機視覺的推理。用戶可以在他們的云平臺中使用新的模式。然后把他們部署到全景設備的邊緣。AzurePercept也用類似的方法來提供邊緣計算視覺模型和交互人工智能。在Azure上，微軟建立了Percept，基于現有的物聯網，人工智能，邊緣計算服務。...

2022-01-29點擊量：3031

隨著大數據、人工智能的發展，我們都知道，人工智能行業吸引了一些年輕人，不僅可以受到企業的重視，還可以獲得比較豐厚的薪資待遇，這也成為吸引人才的重要原因。那么，語音識別技術有哪些常見應用呢?今天就跟隨著一起來了解下吧。語音識別技術與其他自然語言處理技術如機器翻譯及語音合成技術相結合，可以構建出更復雜的應用，例如同聲傳譯。目前比較成熟的應用，包括語音輸入法。通過語音識別輸入文字，最高速度能夠達到1分鐘400字，比普通鍵盤輸入更加高效。還包括個人語音助理：智能語音助手和搜索引擎是相輔相成的，更聰明的搜索邏輯能夠更快地幫助用戶找到答案。家居場景中，智能電視、智能冰箱甚至智能鏡子等設備都可搭載語音助手，實現語音控制，串聯起從廚房、客廳到起居室、衛生間的智慧家居物聯網。因為傳統家電硬件的語音交互改造成本較高，入局的互聯網企業普遍推出家用智能音箱作為核心硬件，試圖將這一全新品類打造成家居場景的語音控制樞紐。隨著語音識別、自然語音理解等技術的發展，在車內場景中通過語音交互控制車載導航、娛樂、空調等系統成為可能。語音控制系統將駕駛者的注意力從屏幕和按鈕中解放出來，一定程度上增強了行車安全性。由于車內場景具有一定的私密性，這種交互方式自然容易被接受。...

2022-01-29點擊量：2786

人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。對于不熟悉智能化、人工智能、大數據等新興技術產業的人來說，人工智能還是比較復雜的學科。那么，人工智能的核心技能是什么呢?下面就一起看看吧。1、計算機視覺。計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。也就是說，計算機視覺相類似于人類日常生活的視覺交互。該技術的應用方向包括：醫療、人臉識別以及購物方面。2、機器學習。機器學習指的是計算機系統無須遵照顯式的程序指令，而只依靠數據來提升自身性能的能力。簡單理解為，機器學習是從數據中自動發現模式，處理的交易數據越多，預測就會越準確。3、自然語言處理。然語言處理是指計算機擁有的人類般的文本處理的能力。也就是說，通過計算機掃描一段文本，它即使不懂這種文字，但是計算機卻能夠分析出文本中的語法、地點、時間等信息。4、機器人將機器視覺、自動規劃等認知技術整合至極小卻高性能的傳感器、制動器以及設計巧妙的硬件中。5、語音識別。語音識別主要是關注自動且準確地轉錄人類的語音技術。提到語音識別技術，大家肯定不陌生，相信大家都玩過刺激戰嘗王者榮耀、YY助手等熱門軟件，其中就用到了語音識別技術。...

2022-01-28點擊量：3528

人工智能專業是中國高校人才計劃設立的專業，旨在培養中國人工智能產業的應用型人才，推動人工智能一級學科建設。以培養掌握人工智能理論與工程技術的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具與實踐平臺、自然語言處理技術、語音處理與識別技術、視覺智能處理技術、國際人工智能專業領域最前沿的理論方法，培養人工智能專業技能和素養，構建解決科研和實際工程問題的專業思維、專業方法和專業嗅覺。人工智能與很多本科專業是密切相關，有意向學習人工智能的同學可以考慮以下專業：一、機器人工程專業機器人工程專業是一個近幾年新興的專業，是一門在真實世界環境下將感知、決策計算和執行驅動組合在一起的應用交叉學科和技術。2016年在大學里首次設立，是教育部重點扶持的專業之一，如今也已經成為了熱門專業主要培養具備工業機器人技術及創新能力的專業人才。二、智能科學與技術專業智能科學與技術專業是在硬件基礎上給機器人賦予一個類似人的大腦，神經傳導及信息處理系統，簡單說來就是學習如何控制機器人。該學科的設立也是為了適應社會對從事智能化產品研發人員迫切需求的現狀。三、計算機科學與技術專業智能科學與技術專業專業主要培養具有良好的科學素養，系統的、全面的掌握包括計算機硬件、軟件與應用的基本理論和基本知識的人才。與人工智能學習也有交叉部分，且該專業本科畢業后就業也是相對容易。四、模式識別與智能系統專業模式識別是一個新興的交叉學科是自動控制、模式識別、人工智能、模糊邏輯、仿生學和計算機科學與技術等多個學科融合的產物。是一門理論與實際緊密結合具有廣泛應用價值的學科對于人工智能是起到至關重要的作用。五、自動化專業自動化專業通俗一點來說就是能夠使機器、設備和儀器能全部按照規定的要求和既定的程序進行生產的一門專業。自動化專業對于人工智能是屬于基礎學科涉及面是比較廣的。無論是哪一個專業大學期間對于人工智能的接觸都是比較表面，真的想要從事與人工智能相關專業必須要讀研，一定要重視本科中數學的學習。中國人工智能發展迅猛，中國政府也高度重視人工智能領域的發展，選擇人工智能相關的崗位未來發展的前景也比較廣闊。...

2022-01-28點擊量：3761

首先，我們需要注意AI和ML的“炒作”。而且那里有很多炒作!谷歌對“人工智能”一詞的簡單搜索就產生了約6.3億個結果，而AI繼續占據頭條，甚至進入了主流電視廣告。但是，網絡安全行業需要樹立記錄-與流行的看法相反，人工智能和機器學習無法解決我們所有的問題。業界需要將網絡安全中的AI/ML的真實內容與單純的炒作區分開來。尤其是，企業需要意識到的一個關鍵問題是AI/ML無法進行因果關系，這意味著AI/ML無法告訴您發生某些事情的原因。了解為什么是網絡安全的關鍵組成部分，尤其是與安全事件調查和分析有關的原因。朱迪亞·珀爾(JudeaPearl)是人工智能領域的先驅者，也是其領先的老師之一，他在其最新著作《為何之書：因果的新科學》中討論了人工智能的問題。對于當今的高科技行業，人們對智能到底是什么的理解還不夠全面。珀爾(Pearl)解釋了對概率關聯的高度關注如何使我們簡單地演變為更先進的應用程序，其應用與AI在1980年代初期所做的相同的簡單推理相同。這個問題是為什么AI仍無法解決足夠的網絡安全實際問題的核心。基于AI的經常銷售方式，業內許多人認為AI驅動的網絡安全技術可以簡單地代替人類。盡管AI的攝取和處理大量信息的能力很重要，但AI缺乏因果推理的原因在于，尤其是經驗豐富的安全分析師和事件響應者提供的人類智能仍然至關重要。訓練有素的安全團隊在檢測，識別和防御各種網絡安全威脅方面發揮著重要作用-并將長期保持這種狀態。其他老師也認為，圍繞人工智能存在誤解。在Elsevier于2018年7月發表的一篇文章中，紐約大學心理學和神經科學教授，機器學習初創公司GeometricIntelligence的前CEOGaryMarcus博士(2017年被Uber收購)表示：“我認為最大的誤解是關于AI的人們認為我們已經接近它了。我們離那里不遠……人類可以具有超強的靈活性-他們可以在一種情況下學習某些東西，然后在另一種情況下應用它。機器無法做到這一點。”但是，AI/ML有一些重要的好處，包括它具有關聯各種來源的大量數據的能力。這種相關程度對于告知安全團隊他們正在調查的事件以及使團隊在處理分析方面的教育和效率更高至關重要。例如，AI/ML可以使用異常檢測和聚類提供有關潛在事件的詳細信息。它還可以幫助對需要調查的事件進行風險評分。此數據可用于更好地通知正在做出有關安全事件決策的人員。但是AI/ML無法為您做出決定。總之，正確使用AI/ML可以在通知安全團隊方面發揮重要作用，從而幫助安全團隊就安全威脅和事件做出更及時，更準確的決策。但是AI/ML無法為您完成這項工作，內部沒有神奇的解決方案，這是更廣泛的行業需要理解的重要區別。因果關系(理解為什么會發生)是AI/ML無法做到的，并且是人與AI/ML系統之間的關鍵區別。通過了解AI和ML在網絡安全流程中發揮的真正價值，以及人類帶來的價值，我們的行業可以減少關鍵的誤解，從長遠來看，可以使我們的整體網絡安全戰略更加有效。所以對于人工智能和機器學習在網絡安全中的真正作用是什么這一問題，我相信大家通過今天的文章就能有所了解。...

2022-01-24點擊量：3596

NLP自然語言作為人工智能的核心技術之一，近幾年由于AI技術的深入發展已經獲得了極大的突破。因此，我們可以看到NLP自然語言在各個領域的廣泛應用，NLP工程師也漸漸走到了大眾的面前。相信許多人對于這個高薪的崗位還有許多疑問，NLP工程師是干什么的？工作內容是什么？下面我們來簡單認識一下NLP自然語言，同時了解一下NLP工程師的具體工作內容和發展前景吧！1、認識NLP自然語言首先，我們簡單了解一下NLP自然語言的概念。NLP是一個交叉性的學科，它和計算機科學，人工智能，計算語言學這三門都有交叉，是一門對綜合要求比較高的學科。它的主要目標是解決計算機和人類（自然）語言的交互問題，NLP在很大程度上需要解決無結構化的語料怎么讓機器更好的理解。2、NLP工程師的具體工作內容具體來看，NLP工程師的日常工作主要在做各種清洗數據，還有實體序列標注模型的訓練，以及知識圖譜相關的工作，比如NLU模型的訓練等。除此之外，還需要做各種各樣其他的事情，比如寫個接口，寫個測試之類的瑣事。當然，處于不同階段的公司，NLP算法工程師的工作重心可能有所差異，這也不是一定，但是工作的大體方向差不多就是這樣。3、NLP工程師的發展前景今后NLP的崗位會急速增長。增長的來源一部分來自于搜索引擎公司。另外來自于大量的已經產生的大量非結構化的數據處理相關的公司，以及從大量的語音識別轉化出來的數據的利用相關的公司。在大趨勢上，一定是企業對于海量用戶產而生的嘈雜的聲音的理解和利用。數據的量還在不斷的急速增加，NLP工作量和任務類型也在增加，最終導致崗位需求的增加。由于NLP的應用前景廣泛，因此NLP工程師的發展前景也差不到哪里去。眾所周知，比較常見的四個人工智能領域，即表格化數據、文本數據、圖像和視頻數據、語音數據。可以說文本數據的信息含量僅次于表格化數據，而想要高效利用好文本數據，就離不開NLP技術。因此NLP工程師的年薪在北京這樣的一線大城市，至少也是20K起步。其未來的發展前景也是十分可期的。可以預測的是，NLP工程師在原公司的職業生命活力會比較強。與此同時，成熟的人才也會有很多創業機會可以考慮。簡單來講，NLP工程師主要工作內容就是洗數據，寫規則。隨著人工智能、大數據的深入發展，這個崗位今后的發展潛力無窮。由于這個領域的技術更新迭代很快，因此大家要保持持續學習的態度，才能在職場中處于不敗之地。...

2022-01-20點擊量：3975

經過多年的人工智能研究，人工智能的主要發展方向：運算智能、感知智能、認知智能。這一觀點如今也得到業界廣泛的認可。一是運算智能，即快速計算和記憶存儲能力。人工智能所涉及的各項技術的發展是不均衡的。現階段計算機比較具有優勢的是運算能力和存儲能力。1996年IBM的深藍計算機戰勝了當時的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，從此，人類在這樣的強運算型的比賽方面就不能戰勝機器了。二是感知智能，即視覺、聽覺、觸覺等感知能力。人和動物都具備，能夠通過各種智能感知能力與自然界進行交互。自動駕駛汽車，就是通過激光雷達等感知設備和人工智能算法，實現這樣的感知智能的。機器在感知世界方面，比人類還有優勢。人類都是被動感知的，但是機器可以主動感知，如：激光雷達、微波雷達和紅外雷達。不管是BigDog這樣的感知機器人，還是自動駕駛汽車，因為充分利用了DNN和大數據的成果，機器在感知智能方面已越來越接近于人類。三是認知智能。通俗講是“能理解會思考”。人類有語言，才有概念，才有推理，所以概念、意識、觀念等都是人類認知智能的表現。在人工智能的時代中，不同行業會有不同的特點。顯然人工智能不能做一切事情，也不能夠代替所有人，經過分析把人工智能的行業應用分成三種主要的狀況：第一種，信息完全輸入的狀況。在這種狀況下，機器得到輸入，就可以充分準確的得到相應的輸出。像以訊飛聽見為代表的實時語音轉寫，像人臉識別、圖像識別等技術，“輸入”即可以得到“輸出”，在這一領域機器將來可以完全替代人工。第二種類型，是僅僅有輸入還不夠，還需要知識積累，需要思維判斷的工作。這一領域是人和機器耦合的，比如說陪伴，班尼不能代替父母陪伴孩子。回答孩子的問題，教孩子知識，讓父母在忙碌的時候不會擔心孩子感到孤獨，并且幫助父母與孩子實時交流，了解孩子。這是第二種場景：機器無法完全替代人工，而是輔助人，人機耦合進行工作。第三種類型，沒有信息輸入，而是主要靠創意，靠想象力的工作。今天的機器可以作圖、作曲、寫詩，但是都是編碼生成的工藝，真正的藝術如今的機器還很難做到。機器能夠替代了大量的傳統體力勞動，從而將人類釋放到無比美好和廣闊的創意空間中去，這是人工智能發展的未來趨勢之一。因此我們認為，需要創意和想象力的工作是機器無法取代的。未來的世界應該是由頂尖專家和頂尖管理者協同管理人和機器的聯合體的一個大未來，這就是我們認為的人機協同的機制。人類今天的工作會越來越多的由后臺的學習系統不斷地學習到機器中，由機器來代替人類；而人類將投身于想象更大的未來，去做更有創意的事情。在這樣的機制下，人類智慧大爆炸時代正在到來。...

2022-01-20點擊量：3896

利商業價值很高：它可以通過收集用戶大數據，然后更好的了解用戶，為用戶創造優質的個性體驗。帶來更多新的工作機遇：當大量的人工智能機器的產生，就會有很多的智能機器需要學習和計算所以就會衍生出很多領取，帶來更多的工作崗位，比如用來人工智能設備學習的圖片語音等數據的標注采集工作。給人們生活上帶來的便利：當掃地機器人、AI智能影響、做飯機器人、人臉識別等等出現在我們生活中，給我們帶來了很大的便利。雖然人工智能給人們來來的好處很多但是也有弊端大規模失業：據人力資源和社會保障部2016年新聞發布會介紹，2016年末中國失業率達4.05%機器人不會犯錯，不會累，不需要休息，不需要工資。這完全可以代替很多職業，例如工人，司機等等不需要思想的工作。如此便會導致大批大批的人失業，大批大批的人整日無所事事。人類的精神生活退化：人工智能機器是沒有感情的。如果此刻你的身邊，你的同學，你的朋友，都是人工智能機器人，你會受得了嗎？現在的社會，是一個物質的社會，但更是一個精神的社會，如果人工智能機器人越來越多，這個世界將沒有感情，沒有喜怒哀樂，到處都是冷冰冰的，沒有藝術，沒有精神食糧，到處都是機械化的。機器人具有很大危險性：比如電影《我與機器人》便描述了一個機器反而要消滅人類的悲劇。同時，大量人工智能的產生會造成大量的失業。由此而見，我們需要做的還有很多。但有一點事確定的，只要正確運用人工智能，它將極大程度上推動人類文明的進步。...