当我们谈论人工智能时，每个人对人工智能都有不同的解读，普通大众往往是从文学和电影作品中了解人工智能的，对人工智能有不少的误解。在我看来，人工智能的本质是一项核心技术，从实用的角度去理解人工智能，将打开一扇新窗口，更全面地了解人工智能对我们日常生活和工作的影响。
在大多数人的印象中，人工智能非常聪明，聪明到可能会夺走人类的工作，甚至会控制人类，最终夺取这个星球。还有一种观点把人工智能视为人的奴隶，其实这个想法在几个世纪以前就有了。然而我并不完全同意上面这些观点，我认为，人工智能是人类生活过程中工作流程不断自动化的一个延续。
当我们打开维基百科查看“人工智能”的定义会知道：人工智能就是AI，其一般性的解释是，人工智能的本质是计算机的理论和系统，使得那些原本需要人类去完成的工作，包括像语音识别、视觉感知、决策和不同语言之间的翻译等，都将逐步被人工智能所取代。
但我认为，人工智能未来会导致人类完全失业的观点是太过狭隘。当我们使用搜索引擎时，人工智能很快就能给我们需要的答案和结论。在短时间内阅读大量网站和图书信息是任何一个人都做不到的。但这并不是说搜索引擎在完成这个工作的时候，就显得人类无能了。这只能说明人类与机器各取所长。
举个例子，以前在美国，数学计算和运算是由专业的人承担的，人们将这些人称作计算师。而现在，即便没有通过长期、精密的训练，我们只需要花费极少的费用买一台计算机就能够完成过去需要很多计算师完成的工作。计算机及计算机系统在进行运算的时候要比人类快得多，我们难道会因此认为计算机更聪明？
如果对比人类学习和机器学习的过程，就会发现其中巨大的差别。如果我们要教一台机器来识别猫，可能需要给这台机器提供超过100万张猫的图片，它才能学会识别猫。但人类不一样，如即便是一个3suicide的小女孩，我告诉她“这是猫”，她可能马上就学会了。但在过去几年，机器学习取得了巨大的进展，因为通过大数据的统计和分析，计算机学会寻找不同事物之间的相关性。
正是因为机器与人类截然不同的学习模式，使得大众眼中的人工智能和现实社会中所应用的人工智能有极大的区别。人工智能不会像科幻作品想的一样，去跟人类夺权。
如果把“智能”这个词从更抽象的角度去理解，就会发现人类智能和机器智能，或者说人工智能的差别和联系。
首先，我们没有一个非常严格、精确的定义去界定所谓的人类智能或者人类智商，因为这个定义并不准确。所以你很难准确定义人类与机器智能的差异。
事实上，即便是常用的IQ测试人类智商得到的也绝对不是一组客观的数据，这套测试在设计中就对不同智商应用的价值带有主观观点。更遑论对比人类智能与人工智能了。我们再假定，如果让机器做IQ测试，它可能只需要花上百万分之一秒的时间，就能取得比人类高得多的成绩。那么，你会认为这个机器很聪明吗？
把人类和机器智慧进行对比，就好比我们让一匹马和一辆车来比谁跑得更快。当然大家之所以有这种类比是因为在过去几十年中，机器人的确在一些原来由人专属的行业取得了一些重大的突破和成果。比如在1997年的时候，IBM深蓝计算机就打败了当时的国际象棋冠军；在今年3月，谷歌的AlphaGo打败了韩国围棋冠军李世乭，可谓轰动一时。
也许随着技术的发展和时间的推移，机器智慧在特定的应用领域会逐渐成熟，但不意味着普通通用性的机器智慧会有极大的推进。或者说，人工智能就像一撮有魔力的金粉一样，撒在计算机上，让这些安装的程序也好、所赋予新的技术也好，越来越好用了。更通俗的说，人工智能的本质就是一门工程学科，和我们大家平时所接触的土木工程、电力工程没有本质的差别。它就是建立在自动化应用基础上的一个自然延伸。
但很多人会担心，究竟机器人或者是人工智能是否会占领人类就业的“高地”呢？当然这种情况已经发生了，在很多地方，包括像证券交易所、农场，已经有机器人的大量出现了。但这并不是因为它们很聪明，而是因为成本更低、生产效率更高、生产的产品质量更好，而且不会犯错。
人工智能( AI )芯片模仿人类脑部运作设计而成，AlphaGo与棋王的对决让世人对 AI 技术刮目相看。继英特尔(Intel)、高通(Qualcomm)加快 AI 芯片的研发脚步之后， 三星 电子(Samsung Electronics)也透露有意进军相关市场。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。 据韩媒ET News报导， 三星 电子半导体部门负责人金奇南日前表示，以目前的中央处理器(CPU)与绘图处理器(GPU)无法让AI运算有效率，但神经网路处理器(Neural Network Processing Unit;NPU)则可弥补不足之处。言下之意暗指 三星 有意将智能手机移动应用处理器(AP)与NPU技术
11 月 10 日消息，为期三天的 RISC-V 北美峰会 2023 落幕，在本次 RISC-V 峰会中，主办方 RISC-V 基金会首次设立了 LaunchPad 环节，邀请各公司展示他们最新的产品或解决方案。 国内的深度数智向与会者展示了最新成果 —— 全球第一款可通话的 RISC-V Pad。在展示现场，深度数智顾问梁宇宁通过该平板给主持人 Tiffany 拨通了第一通电话。 据介绍，这款名为 DC-ROMA 的 RISC-V Pad 搭载了 64bit U74*4 1.5GHz SoC，预装 Debian 系统（下一代将支持 Android），并配备 8G 内存和 10.1 寸的屏幕尺寸。它内置了 AI 语音助手，支持
从2017年开始，AI技术已逐渐落地到终端应用，而作为与人们“形影不离”的消费类电子产品，手机无异成为AI在终端侧争夺的焦点。全球手机三大巨头三星、苹果、华为都在全速进军手机AI。就在刚刚过去的4个月里，国产手机四大巨头华为、OPPO、vivo和小米都悉数交上了主打AI功能的旗舰机，这也预示着手机行业的AI大战已经正式开始。 目前看来，华为在手机终端AI布局相对完善，已经形成了一套以芯片为基础、HiAI平台为核心、贯穿终端、芯片、云、生态的完整行业打法。然而，华为这一整套行业打法的形成并非一蹴而就，而是在不断累积AI技术、在硬件、软件以及生态上打好基础，并以五款旗舰机探索AI功能和市场逐步形成的。 从2012年建立华为20
深度学习作为一类机器学习方法，是实现人工智能的重要基础。近日有学者认为，随着人工智能的发展，深度学习的短板日益凸显，“其瓶颈已至”。深度学习的瓶颈是否真的已经到来？就此问题，本文将分为上下篇，对于深度学习的优势与短板、以及改进方式进行探讨，为读者梳理各位专家学者的不同思考。 不久前，全球人工智能计算机视觉领域奠基人之一、约翰霍普金斯大学教授艾伦·尤尔抛出“深度学习（Deep learning）在计算机视觉领域的瓶颈已至”的观点，引发业内许多专家的共鸣和热议。 目前，作为实现人工智能的一种形式，深度学习旨在更密切地模仿人类大脑。那么，业内专家学者是否认同这种说法？作为人工智能技术的重要基础，深度学习在发展中究竟遇到哪些困难？如果深度
2015年，一部《超能陆战队》戳中了很多人的泪点，一个叫做“大白”的机器人更是萌化了无数人。 在电影中，大白是一个融合人工智能、医疗救护、战斗能力的机器人，最大的任务就是守护。 从医疗救护的角度来说，大白可以通过摄像头等设备，感知用户的体征、健康数据和情绪，然后采取措施进行健康护理。 在电影中，主人公阿宏有两次被大白抱住，一次是因为哥哥的去世，大白扫描到他心情低落；另一次是他掉进水中，被大白感知到体温下降，而被抱住。大白还调整了自身的温度，来提高阿宏的体温。 人工智能的高速发展，用机器人替代医护人员，已经不是神话。沃森机器人、达芬奇机器人、机器人、智能物流机器人、配药机器人……都已经投入到全球各大医院进行工作。 随着AI
，你不可不知的未来医疗5大趋势 /
因环保和维护成本低等优势，电动汽车（EV）变得越来越普遍，乘用车、公共汽车和出租车很多也都是电动汽车。但电池耗尽或使用寿命结束时，很容易发生事故。因此，对电动汽车中常用的锂离子电池进行精确的容量和寿命预测至关重要。 图片来源：浦项科技大学 据外媒报道，由Seungchul Lee教授领导的浦项科技大学（POSTECH）研究团队，和机械工程系博士生Sung Wook Kim，以及汉阳大学（Hanyang University）Ki-Yong Oh教授合作开发出一种新型人工智能（AI）技术，可以准确预测锂离子电池的容量和寿命。通过将物理领域知识与人工智能相结合，该技术大大提高了预测的准确性。 预测电池容量的方法有两种
技术 可提高电池容量的预测准确性 /
根据乌镇智库的数据：截止2016年10月，中国、美国、英国三个国家人工智能企业数量近4000家，占全球人工智能企业总数的65.73%。而瑞银预测：到2020年，全球人工智能地市场规模有望达到1200亿到1800亿美元。人工智能已是我们这个时代不可回避的话题，它正在慢慢的改变我们的生活。 2017年新年伊始，Alpha Go新版Master在围棋界疯狂杀戮，全球顶尖围棋高手聚集在围棋平台，群起抵抗Master，结果输的一败涂地。人工智能是近两年的热点，其在智能制造，智慧医疗上的应用可谓前途无量，将彻底改变人类的生活和工作方式。笔者近日观看了CCTV2《对线人工智能挑战，从中科院院士梅宏、韩杰才院士以及IBM中国
早些年，行业对于MCU与AI之间的匹配问题争议不断。而现在，在算力资源不是很丰富的MCU上跑AI已经不是什么新鲜事，尤其在TinyML出现以后，MCU厂商纷纷发力边缘AI，不断增强片上AI性能。 当原本在云端训练和生成的模型逐渐转移到边缘，无需连接云端即可完成推理，所有的行业都将被重构，我们的生活方式也将迎来巨变。比如说，只要和咖啡机说句想喝杯咖啡，它就能按照你平时习惯做一杯咖啡。或者说，和空调说一句冷了，它就会自动根据周围环境温度情况，调节空调温度和风力。 Gartner预测，未来2～5年内，具备AI功能的嵌入式产品有望成为市场主导。到2025年，75%的数据将在边缘侧进行处理。此外，ABI Research预测，202
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