中国声谷推出88个人工智能新基建项目

来源:中国证券网

新华社合肥5月7日电 记者从安徽省经信厅获悉,中国声谷近日发挥智能语音及人工智能相关技术优势,推出88个智能制造、民生服务、社会治理领域的人工智能新基建项目。安徽省将面向社会推介这批项目,促进人工智能新基建的建设。

“近年来,中国声谷瞄准智能语音、智能写作、类脑智能等主攻方向,形成了一批新基建相关的新技术和新产品。”安徽省经信厅软件服务业处处长余要火说,不过,新技术和新产品普遍会遇到市场推广不畅问题,需要政府部门做好推介和对接工作。安徽省将利用支持中国声谷发展的相关政策,鼓励社会各界应用这些新技术和新产品,建设一批示范项目。

据介绍,此次发布的中国声谷人工智能新基建项目主要涉及智能制造、民生服务和社会治理3个领域。例如,科大讯飞股份有限公司基于人工智能、大数据等技术构建城市车辆治理超脑,安徽大洋自动化科技有限公司利用热成像等技术开发出监测与维护高压铁塔等电力设施的预警系统,安徽昱邦智能科技有限公司为社区养老机构提供智能监护及大数据分析平台等。

中国声谷是由工信部和安徽省合作打造的人工智能产业基地。2019年,中国声谷实现产值约800亿元,入驻企业数量已达800户。

好久不见:还记得《人工智能》里的David吗,他现在长这样

说起好莱坞导演斯蒂芬·斯皮尔伯格所指导过的众多电影中,

2001年的《人工智能》算得上是当时年代下极具前卫感的科幻片了。

剧中,

莫妮卡的儿子马丁因为重病住院,

领养了AI小男孩David以缓解伤痛。

被设定好程序的David给予了莫妮卡温暖,

也获得了来自人类莫妮卡的爱。

而随着马丁病情的逐渐痊愈,

David在莫妮卡面前失了宠,

最终被人类家庭所抛弃。

在David被无情抛弃后,

也没有真正的记恨莫妮卡,

而是一直在苦苦的追寻成为人类小孩的办法。

故事的最后,

在David的几千年的等待中划上了句号。

剧中饰演人工智能David的演员名叫海利·乔·奥斯蒙。

1988年出生,

是美国著名的童星演员之一。

四岁时就为必胜客拍摄广告,

成为了他的荧幕首秀。

而后,

海利·乔·奥斯蒙也接拍了不少电影。

《阿甘正传》是海利接触的第一部电影,

他在其中饰演了阿甘的儿子一角。

《妈咪也疯狂》中扮演酷爱魔术的小主人公艾伯特。

1999年同著名演员布鲁斯·威利斯,

出演了悬疑片《第六感》。

海利·乔·奥斯蒙在《第六感》中对于拥有阴阳眼的小男孩Cole Sear的演绎,

在搭档布鲁斯·威利斯面前也毫不逊色。

而当时只有11岁的他凭借这部影片,

荣获了奥斯卡金像奖、金球奖最佳男配角等8项提名。

还有《战火遗孤》中的犹太裔小男孩罗米克,

对于这个情感饱满且复杂的角色,

海利也以他对于人物形象的充分理解很好地消化。

2003年,

海利·乔·奥斯蒙饰演了《二手雄狮》中的少年沃尔特。

2014年在《瑜伽妹斗罗》中扮演了一位支持纳粹的加拿大记者。

(不得不说 颜值的走偏貌似就是从这个时候开始的…

海利·乔·奥斯蒙在演技方面的成就可圈可点,

作为童星出道的他,

不单只依赖于自己乖巧可人的外貌优势,

对于角色内涵的理解与刻画,

才是他能够被众人称之为拥有“胚胎演技”的真正原因。

虽然现在的他变成了这样

(岁月真的是把杀猪刀吧…)

但是那些他所饰演过的经典角色,

(还有那些一去不复返的颜值)

都不会被大家忘记。

真正遗憾的是,

在年岁的增长中,

海利·乔·奥斯蒙小时候那独一份的灵气好像渐渐消逝了

最后一句

你是更喜欢《第六感》中的Cole Sear,

还是《人工智能》中的David呢?

人工智能核心创新触及天花板?

《科学》刊文称AI某些领域的核心研究一直停滞不前

人工智能核心创新触及天花板?

“目前人工智能论文数量激增,泥沙俱下,导致部分论文质量不高,但这并不能说明人工智能发展停滞不前,而是表明目前有更多的研究人员投入到了这个火热的研究方向。”

最近几年,在人工智能领域,从基础算法到落地应用研究成果不断涌现,其中致力于人工智能落地的应用成果尤其突出,目前人工智能许多子领域的系统在性能上已经满足了具体应用场景的落地要求。

但这能说明人工智能领域的核心创新存在明显进步吗?近日,《科学》杂志刊登的一篇标题为《人工智能某些领域的核心进展一直停滞不前》的文章,对目前人工智能的研究成果提出了质疑。作者马修·赫特森指出,研究员声称的核心创新只是对原算法的微改进,新技术与多年前的旧算法在性能上相差不大。

近几年人工智能领域快速发展,其应用场景不断拓宽,为何该论文却认为人工智能某些领域的核心进展停滞不前?当前人工智能的核心创新是否已经触及了“天花板”?就此,科技日报记者采访了有关专家。

AI核心研究是否取得突破进展存争议

具体来说,《科学》杂志上刊登的这篇文章指出的现象主要有哪些呢?

该文章引用了近期在神经网络推荐算法、对抗性训练、自然语言模型等领域的批判性论文,指出这些年来一些人工智能算法发展中面临的问题。

作者马修·赫特森认为,当前部分子领域算法核心的改进并未取得突破进展。同时,当前多数论文倾向于提出新算法而不是在旧算法上调优,这样做的主要原因是更容易发表论文,尽管在旧算法上调优的效果和新算法的效果相差无几。

“目前人工智能论文数量激增,泥沙俱下,导致部分论文质量不高,选题跟风甚至论文灌水的现象确实存在,但这并不能说明人工智能发展停滞不前,而是表明目前有更多的学者和研究人员投入到了这个火热的研究方向。”微众银行人工智能首席科学家范力欣在接受科技日报记者采访时表示。

范力欣强调,尤其需要指出的是,年轻学子中的佼佼者,包括博士、学士甚至高中生,都有了登上人工智能顶会顶刊崭露头角的机会。面对这样的形势,以偏概全地以“核心研究停滞不前”来总结是不合适的。

事实上,近几年,人工智能某些领域的创新,包括算法核心创新,还是取得了较为明显的进步。

如在自然语言处理领域,《科学》杂志这篇报道中提到的长短期记忆网络(LSTM)是1997年提出的,而当前,Transformer架构在速度和性能方面,比长短期记忆网络要更优越;预训练模型方面,以BERT为代表的预训练模型不仅在很多任务上获得成功,更带来了自然语言处理研究和应用范式的变化。更重要的是这些改进已经在相对比较公认的数据集上测试过,有的还在实际的产业应用中获得成功。

对此,南京大学人工智能学院教授俞扬也指出,近几年人工智能国际顶级会议的投稿数量持续上涨,如近期神经信息处理系统大会会议的投稿接近一万篇,其中技术“催熟”、审稿随机的现象确实存在。同时,革新性的工作往往容易遭受质疑,在海量投稿中真正的技术进步也容易被淹没。

核心创新要瞄准“痛点”

当前,在人工智能领域“汹涌”的浪潮中,研究人员的成果如何称得上核心创新、突破进展?

“能够克服以往的局限,在我看来就是突破。克服的局限越关键、越深刻、越普适,突破就越巨大。”俞扬举例说,例如,以往在国际象棋上战胜人类的搜索算法,无法扩展到搜索空间更加巨大的围棋上,而广为人知的阿尔法围棋便利用机器学习技术减少了巨大的搜索空间,从而取得成功。

范力欣认为,虽然人工智能领域的研究很火热,但该领域现在仍然处于积累实践观察的初级阶段。现在的核心创新, 就是通过观察与分析新的现象,不断提升现有方法的实际性能,并收集数据、证据。长期大量的观测后,真正有价值的是无数小的观察结果。

那对算法进行创新需要哪些条件?“首先是要找准问题,特别是关注制约算法性能的‘瓶颈’问题,这也是目前人工智能算法改进最难的。”厦门大学人工智能系副教授陈毅东说。

找到问题之后,需要提出合适的应对方法。一方面,新方法可以来源于对目标任务领域知识的结合,这需要研究者对目标任务和相关领域知识有全面的把握;另一方面,新方法还可以来源于其他学科,仿生技术就是常用的方式,这需要研究者对跨学科知识有一定的涉猎。

“除此以外,由于现实条件的限制,如数据、算力等,算法改进要成功还需要根据现实条件进行各种折中和裁剪。这又需要研究者具有相当的工程能力和实践经验。”陈毅东说。

科技日报记者了解到,2015年诞生的阿尔法围棋组成部分中,搜索树方法发表于2006年,策略梯度强化学习发表于2000年,卷积神经网络的提出则更早。“科学发展常常是证伪的过程,而不是一次性提出一个开创性的新理论。只有集量变为质变, 才能为即将到来的理论突破打下坚实可靠的基础。”范力欣说。

“人工智能基础研究要取得突破,很有可能需要做长期并且有争议的工作。”俞扬指出,如何为这样的研究工作、研究者提供足够的生存空间,对热点之外的研究方向有独立清晰的判断力,尤其是在人工智能热浪一波接一波的环境下保持对基础研发的投入,可能是为推动人工智能基础研发、产生原创性基础成果需要考虑的重要问题。

还无法做到全领域创新评价标准统一

根据上述论文的观察,不少研究工作都夸大了其改进的效果,而其中的根源问题之一,是当前人工智能相关领域的创新评价标准不统一,那么目前有无解决措施?

事实上,当前有不少解决途径,如代码开源、公开模型、公开实验结果等手段,都能够加强研究工作的可复现性和可对比性。

不过,作为一个还在不断发展变化的领域,新问题、新领域、新现象、新关注点层出不穷,全领域范围要做到评价标准统一十分困难。但在一些已经成形的领域,有组织地制定统一评价标准是有可能而且很必要的。

陈毅东认为,首先制定评测标准需要一定站位高度,也面临相当的难度和工作量,还需要根据研究前沿的变化不断进行调整更新。因此,必须有组织地开展,建议可以由相关学会的专委会、学术与产业联盟有组织地引导领域学者、产业界研究人员来共同完成。

“其次,真实的场景和数据往往来源于产业界,建议学术界和产业界更加密切地配合,共同研讨相关领域的前沿动态、发展方向和应用痛点,制定相应的标准数据集、搭建平台,并面向科研开放数据、接口甚至计算资源。”陈毅东说。

从应用的角度看,当前人工智能技术仍然处于积累实践观察的初级阶段,面临着在许多实际环境条件下无法奏效的困境。

近期的学术会议在论文的评价标准上,也越来越强调研究工作的可复现性。俞扬建议,要把基础研究与国内的实际生产需求结合,一方面在特别的需求牵引下容易产生原创成果;另一方面,来自实际需求的正反馈容易形成闭环激励,有利于不断创新,形成自主技术体系。

“实践是检验真理的唯一标准,任何算法是否是真正的创新都要接受实践的检验。坚持不懈就会收获美好的结果, 我个人是持乐观态度的。文章作者其实也认同这一点, 提出各种方法必须经过严格的验证, 只是文章中没有全面反映现在人工智能发展的总体态势,存在以偏概全误导公众的可能。”范力欣说。 (记者 谢开飞 马爱平 通 讯 员 欧阳桂莲)

倒计时30天,世界人工智能大会亮点剧透

来源:一财网

2020世界人工智能大会云端峰会进入倒计时30天。今年的会议有何特点?

全新的线上会展平台

在6月9日下午举行的倒计时30天会议上,第一财经记者获悉,于7月9日至11日举行的2020世界人工智能大会云端峰会,将打造全新的线上会展平台,实现3×24小时全天候内容输出。

今年大会包含开幕式、全体会议、主题论坛、行业论坛和特色活动等“1+2+10+X”内容板块,形成以上海演播厅为主体,美、德、法、新加坡多地演播室相呼应的并机同播盛会。同时,打造“3D虚拟AI家园”云展览,展现AI应用场景解决新方案。

其中,大会开幕式及全体会议于7月9日召开,将采取“现场嘉宾+云观众+线上直播”的线上线下结合方式举行。

主题论坛活动将围绕“AI技术趋势”,“AI赋能经济”,“AI温暖家园”三大议题,聚焦算力芯片、数据智能、AI+5G、无人驾驶、AI+工业、AI+区块链、AI+健康、AI+教育、AI治理等行业最新热点展开深入讨论。

上海市经济信息化委主任吴金城表示,世界人工智能大会自从2018年以来举办了两届,伴随着上海人工智能产业发展从起步到壮大,已成为行业内具有一定国际影响力的品牌活动。今年以来,新冠肺炎疫情在全球蔓延,对大会召开造成影响,大会组委会策划了以线上形式为主的一系列活动,既与大力发展在线新经济相契合,也将为助推上海走出疫情影响、孕育科技新机打造关键平台。

海外演讲嘉宾占比超过50%

大会已邀请图灵奖、诺贝尔奖得主等学术界领军人物、国内外知名企业家、国际组织代表等重量级嘉宾超过500位。目前,已有80%的嘉宾确认参会,包括图灵奖得主曼纽尔·布鲁姆、大卫·帕特森、约瑟夫·斯发基斯、诺贝尔奖得主托马斯·萨金特,以及IBM、SAP、亚马逊等龙头企业负责人。大会继续突出国际化特征,参加开幕式及全体会议演讲嘉宾中,海外演讲嘉宾占比超过50%。

上海市经济信息化委副主任张英介绍,在展览方面,预计线上参展企业超过150家。除去年已参展的微软、亚马逊、BAT、华为、发那科等行业领军企业,今年新增了阿斯利康、高通、京东云、优必选、中国银行等科技龙头企业和人工智能深度应用企业,赛灵思、寒武纪、云知声、燧原科技、云扩等一大批企业也报名参展。

游戏人工智能

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人工智能之父图灵相信如果模拟人类大脑的思维就可以做出一台可以思考的机器,他于1950写文章提出了著名的“图灵测试”。
中文名
游戏人工智能
外文名
Artificial Intelligence games
人工智能之父
图灵
人工智能慨述
伟大的思想就源于这种简单的事物
状态空间法
将问题转换到对应状态空间


提到人工智能,就不能不说说我非常景仰的人工智能之父图灵。他相信如果模拟人类大脑的思维就可以做出一台可以思考的机器,他于1950写文章提出了著名的“图灵测试”,测试是让人类考官通过键盘向一个人和一个机器发问,这个考官不知道他问的是人还是机器。如果在经过一定时间的提问以后,这位人类考官不能确定谁是人谁是机器,那这个机器就有智力了。这个测试在我们想起来十分简单,可是伟大的思想就源于这种简单的事物之中。
然而,图灵的测试也只说明了事物具有了智能的表象,何可谓智能的本质呢,可能当今世上谁也说不清楚。浩浩星空茫茫幻化演变,何可谓智,何可谓能,本就是空。只是以我们人类的认识和想象,无中生有罢了。所以我们谈的智能只能局限于我们人类的认知和想象,抛开了主观,也就只剩客观存在而已。
也正因为我上面的观点,在此我仅讲一些简单的实用的模型,使我们的程序具有一定的智能表象,但绝非智能的本质。希望大家能通过不断的实践进行学习,如果能对大家有些许帮助,就已心满意足。
在这里先说一句非常重要的话,如果你无法用语言描述一个事物,那么你就很难更深入的研究它。在我们计算机程序中,如何为事物建立模型是非常非常重要的,好的模型一旦建立,就已成功一半了。
在这里,我们逐步学习一些的算法模型,逐步建立更好的智能系统,希望大家能够喜欢。


将问题转换到对应状态空间,然后以状态空间的分析方法分析问题,是解决简单问题常用的有效方法。在一个大的游戏智能系统中,局部的智能表象模拟通常都是采用这种简单而行之有效的方法。
例1:4个人晚上过桥,一个手电筒,最多2人同过,单独过桥需要时间分别为10、5、2、1分钟,2人同过,按慢的人算时间,问最少多长时间?
首先,我们建立状态表示模型,状态转化模型,智能评估模型。
状态表示模型即能表示任一时刻(或时段)的状态(最好和实际状态是一一映射方式)。状态通常由一些状态参数或规则表示。比如模型R :
Time:已用时间
PersonState[4]:4个人的状态,0表示未过桥,1表示已过桥
PersonWalkTime[4]:4个人的走路时间
LightState:手电筒状态,0表示未过桥,1表示已过桥
状态转化模型:由一状态如何转化到下一状态。比如模型T:加最简单限制,if(LightState==0) 可两人过桥,否则只许一人过桥,并且所有状态发生相应变化。采用广度搜索方式进行所有可能的状态转化。
智能评估模型:和智能表象相关的评估模型,可嵌套组合子模型。
模型E:Time越小越优。
在这个系统建立好后,我们很容易通过广度搜索来找到最佳过河方案。若是把相应数据输入电脑,而电脑可以得出过桥方式,那么我们就可认为在一定程度这个系统具有了智能的表象(想象着我们不知道其内部如果工作)。当然模型定义的越好,系统的性能也越好。
因为上面算法使用的是广度搜索,为此我们可加入一些改进,使其速度更快。
改进1:我们尽量使走的慢的人过桥次数少一些,因此我们在每次返回一携带手电筒的人时,都选择走的快的,这样的话,我们的搜索就显的更智能了一些,速度也会快很多了。这种算法也就是A算法(即每次搜索,选取最可能达到最优的情况搜索,这里就需要一个局部评估模块)。
改进2:我们在开始阶段定义一个Time数值,若出现搜索过程中Time已超过此数值的,其下搜索不再进行。若出现搜索结果小于Time的,我们更新Time,并继续搜索。运用这种方法,我们将省去很多无用的搜索。这种方法称为alpha-beta剪枝技术。


由于棋类游戏就是一种智力游戏,被研究的也较为深入,所以在这里我们举一个简单的黑白棋的人工智能的实现(因为黑白棋比较简单,对初学者来说很容易上手,所以比较适宜做教材)。在这里仍然采用了状态空间法。
黑白棋的人工智能。黑白棋,又叫反棋、奥赛罗棋等,在西方很流行。黑白棋的棋盘是一个有8*8方格的棋盘。下棋时将棋下在空格中间,而不是像围棋一样下在交叉点上。开始时在棋盘正中有一白一黑四个棋子交叉放置,黑棋总是先下子。下子的方法是:把自己颜色的棋子放在棋盘的空格上,而当自己放下的棋子在横、竖、斜八个方向内有一个自己的棋子,则被夹在中间的全部会成为自己的棋子。并且,只有在可以翻转棋子的地方才可以下子。最后棋盘全部占满,子多者为胜。
下面建立模型。
状态表示模型:模型R:board[8][8],=BLACK 表示黑棋,=WHITE 表示白棋,=EMPTY 表示空,turn=1 表示电脑走棋,turn=0 表示玩家走棋,mode=0 表示电脑走黑棋。
状态转化模型T:即先判断可以落棋的地方(是否为空,并且可以翻转棋子),然后落棋后改变board[m][n],turn。
智能评估模型E:吃子越多越好。
这样我们就建立了一个有低级智能表象的系统。为改进这个系统,我们来学习一些常用的技巧和算法。
战略点权值表:经过多次下棋,我们就可以知道棋盘的四个角是永远不能被吃掉的,所以这四个点是战略要地。同样,我们可以得出另一些重要的战略点。我们把这些点赋一个较大的权重,这样,我们可得到一个权重表(对应棋盘)。当然这个表可使用一些参数,并且可随过程改变而改变,越灵活的格式(如果你能收的住)将产生越好的智能表象。局势评估模块:对敌我双方的总体或局部兵力分布得出一个较为合理的分析结果,有了这个模块,才能更好的把握战局。
博弈树算法:也是一种状态搜索算法,但每个状态节点上都有一个评估。我们记敌我评估函数为 E(state)、M(state):
此主题相关图片如下:
图2
如图在node0时候,电脑走棋有3种选择,在每种选择后,玩家又有三种选择。简单记评估值为 F(node)=M(node)-E(mode)。设 node20 评估值为F(node20)=M(node20) – E(node20)。node21 评估值为F(node21)=M(node21) – E(node21)。node22 评估值为F(node22)=M(node22) -E(node22) 。那么电脑在选择node10后,认为玩家会选择E(node)大而M(node)小的那个,所以电脑选择node10的所取得的优势应该是MIN( F(node2i) )。
所以遍历 node10,node11,node12,电脑就可以得到其能获得的最大优势是MAX(MIN(F(node2i)))。当然此博弈树可以加大树的深度,并且可用A算法和alpha-beta算法改进。具体算法不再详述,有兴趣者可以自己研究。


上述的几种算法虽然可以模拟出比较好的智能表象,但遗憾的是没有学习功能。而学习功能相对于智能生物是一个非常重要的功能。因此,我们简单介绍一下遗传算法,并举一个具体的例子。
生物的进化是一个奇妙的优化过程,它通过选择淘汰,突然变异,基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。
遗传算法简介:对问题产生一个描述,对待解决问题进行编码。随机初始化群体X(0)=(x1, x2, … xn)。对当前群体X(t)中每个个体xi计算其适应度F(xi),适应度表示了该个体的性能好坏。应用选择算子产生优良种群goodX(t)。对goodX(t)应用遗传算子,产生新一代群体X(t+1)。t:=t+1;如果不满足终止条件继续(3)。选择算子:选择算子从群体中按某一概率成对选择个体,某个体xi被选择的概率Pi与其适应度值成正比。最通常的实现方法是轮盘赌模型。
例3:同样看黑白棋,我们采用自学习的方法来模拟智能的实现。棋盘状态采用 敌方=-1、空=0、我方=1。棋盘大小为64,我们对每一个格子用5*5的局部棋子来评价其战略重要性。采用线性方式Important[node]=∑Wi*state[ i]。这样我们就得到一个W[64][25]的表,对于每一种棋盘局势它总能判断出战略重要性最大的点(姑且不论对与否)。这种编码方式考虑了棋盘全局位置特性与局部局势特性,大家可自行改进。
选取种群大小为30,随机生成30个Wi[64][25]。
初始训练阶段:对每一个Wi[64][25],让其判断一些特定的战略点,判断力好的适应度大。后期训练阶段:和人对下,赢的多的适应度大。选择适应度大的10个为产生优良种群goodX(t)。对goodX(t)应用遗传算子,产生新一代群体X(t+1)(30个个体)。交叉遗传,可选取father[0-32][25]和mother的[32-64][25]产生新的个体。变异遗传,对father[64]25]中的数值产生一些随机变化从而生成新个体。t=t+1;如果不满足终止条件继续(3)。
采用这种方式,我们可以使程序自己学习,从而模拟智能。遗传算法的主体就是对问题编码,然后通过进化方式进化出优秀(相对于适应度)的种群,编码方式由具体问题决定,进化方式影响进化范围和速度。通过这种方式的学习,模型一般都能得到此编码方式下的最优编码,从而具有超越人为编码的性能。有兴趣的读者可以自行深入研究。


学会了以上算法,但一般只能进行小规模模型的智能模拟。下面我再给出一个语意网络模型,用来构建整体的模型,结合上面的算法,就可以作出漂亮的中等规模的智能系统。
例4:一个小型的带时限的语意网络模型。网络由节点及连接节点的线组成,为简单化,每个节点性质相同。节点:受到刺激后可被激活,激活后又可刺激邻接节点。激活度由一个刺激度的函数决定。节点有门限,只有刺激度超过此门限时节点才可被激活或抑制。节点有一个受激缓存,用来记录短期内受到的刺激。有一个激活缓存,用于控制激活时间段。
门限:GateT(激活)、GateN(抑制)。
受激缓存:FMemory记录受激大小,衰减度,受激时刻。
激活缓存:BMemory记录激活度大小,衰减度,激活时刻。
激活函数:Active 计算激活度,可由节点自定义。
连接节点的线:传递刺激并可调节刺激大小。
Wi:权值,表示相应的支持度(>0,越大表示越支持)或抑制度(D ,对应网络模型如下:
此主题相关图片如下:
图3
假设情景:A激活,1秒后B激活,2秒后C激活。A激活:D受激 Active(A) * W1 Gate(D),被激活,记入激活缓存。这样就可以表示短时间内事物受A、B、C事件刺激,将产生D时间。
如果 A^B->D成立, A^B^C->D不成立,D->H,A^B^C^E->D成立。
A发生,Active(A)*WaGateT(D),D激活 Active(D)*Wd>GataT(H),H激活。记入D和H的缓存。
C发生,Active(C)*Wc + NowActive(FMemory)吃食。
特定奖励节点:吃食。
随机动作: 叫、跑、打滚。
那么当小狗肚子饿时,如果没有食物,它可以选随机动作,如果它选择了跑或打滚,没有食物。如果它选择了叫,而刚好主人在主人就喂食,那么触发规则1,触发奖励节点。此时小狗肚子饿事件和看见主人事件和叫事件处于激活状态,这些事件节点之间的联结将改变,以至于小狗能够在肚子饿时候没有食物时候看见主人时候叫。(当然这还需要改进上述系统,只要大家肯动脑,相信没什么大问题)。
在这里,每个节点都是一个抽象的概念,可以由任何模型组成,也就是说它可以由任意模型嵌套组合而成,这样就可以以最优的嵌套组合(模型本无定式,惟用而化)构成整个智能系统,从而模拟智能表象。


因为游戏中智能模拟的重点就是建立相应的算法模型,并且想对深入研究游戏中的人工智能,就需要不断实践,所以在上面的文章中我用了几乎全部篇幅来讲解有关算法,就是希望大家能通过时间深入研究和学习。相信大家通过研究,也可建出漂亮的游戏智能系统。更复杂的人工智能系统需要建立如下几个重要部分,环境模型、事物模型、事物与环境的交互接口、(事物与事物交互接口、环境与环境交互接口)、智能决策模型、智能评估模型,智能学习模型。而这里的每一个部分都牵扯到非常广的领域,非一时所能叙述清楚,因此就不再细述。

移动物联网将以人工智能和SaaS应用服务为核心

原标题:移动物联网将以人工智能和SaaS应用服务为核心

基于大数据、AI、物联网、区块链等关键核心技术的新基建,首次被写入今年政府工作报告中,并成为扩大有效投资的重要举措。由此,AI、物联网平台等的发展,迎来新的契机。在近日举办的AIoT平台Ayla全球战略发布会上,来自各行业的科技代表就移动物联网的应用进行了深入的探讨与交流。在不少与会人士看来,伴随着数字新基建的落地,移动物联网平台的未来发展方向或将以人工AI和SaaS应用服务为核心。

广东省物联网协会秘书长曾明从行业角度揭示了AIoT行业现状面临的机遇和挑战,他表示,目前的物联网连接量还不够大,虽然移动运营商整个连接超过十几亿,但是单个场景、单个服务商、单个企业所管理运营的量其实不大,且平台在发展过程中缺乏牵引,当平台融合了物联网服务、人工智能这样的服务型缺口,它的价值就愈来得以凸显。所以两三年之后物联网才会真正迎来一个连接大爆发,人工智能、物联网平台能够把生态聚合起来,发挥出相当大的作用。

日海智能副总裁、芯讯通CEO、龙尚科技CEO杨涛认为,一个强大的物联网平台应该通过一个大战略,让平台和芯讯通、龙尚等不同的科技公司打通,使硬件为软件服务、软件为硬件服务,真正实现云和端的连接。

Ayla物联CEO刘渝龙介绍了其设计的物联网四个生态平台;第一个平台是以云模组为核心,加上艾拉的超级APP、SaaS服务、PaaS服务,形成一站式敏捷开发者平台;第二个是以15 N的方式做场景生态化平台;第三个是保姆式营销平台,即和经销商建立密切的生态管理方式,要求经销商在各个地市建立地产专队、酒店专队、包含三大运营商专队;第四个是综合服务平台,包含生态企业、经销商搭建的售后服务、完整搭建的售后质量品控、交付一系列综合平台。

刘渝龙认为,未来移动物联网的发展是以人工AI和SaaS的应用服务为核心的服务,加上传感器的互动,一个好的公司应该具备20天迭代的能力,这才是未来移动物联网核心的竞争力,只有这样才能赢得市场份额,去颠覆整个市场。

在围绕5G技术给AIoT带来的变化时,芯中芯CEO鲁霖表示,万物互联的时代到来给它增加了新的市场新的机遇,让传统的机制跟生产型公司迈向了更高的高度,跟人打交道、跟智能打交道,这是跟以前的传统公司有一个本质的区别。

在第四代全屋智能的模型讨论中,中国房协商业地产智库平台主任尹进钱提出了未来全屋智能在地产行业应用的几大亟待解决的问题,他认为全屋智能在地产板块的应用有两方面:一是2C,住宅;二是2B,商业。2C要做好全屋智能,就要能帮助房地产开发企业把房子卖好,或者是让入住的用户,感觉到舒适、个性化等等;2B行业因为具备地产、投资、商业等特征,怎么让商业地产可持续、可运营,是全屋智能或者物联网需要帮助运营商们做的事情。(刘诗琪)

突出人工智能技术创新 重庆发布人工智能“十大应用场景”

中新网重庆6月23日电 (记者 钟旖)2020年2月26日,重庆获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区(以下简称试验区)。23日,记者从重庆市科学技术局获悉,聚焦“智造重镇”“智慧名城”建设,重庆突出人工智能技术创新的核心支撑,面向城市大脑、智慧安防、智慧政法等领域,对外正式发布人工智能十大应用场景。

重庆首次发布的“十大应用场景”是重庆智慧城市智能中枢系统、智慧安防系统、智慧法律公共服务平台、礼嘉智慧公园、智慧广阳岛数字孪生平台、武隆全域智慧旅游平台、智慧诊疗伴侣平台、智慧共享物流中心、工业互联网安全服务及综合管理平台、西部自动驾驶开放测试基地等。

记者了解到,“十大应用场景”是从该市征集到的658个人工智能应用场景项目中脱颖而出的,呈现“新平台、新空间、新载体”三大特征,既是推动创新应用的新孵化平台、改变公众生活方式的新试验空间,也是推动产业发展的新生态载体。

“我国有14亿人口,但只有46万执业律师,远远不能满足群众的法律需求。”智慧政法领域应用场景项目代表、重庆百事得大牛机器人有限公司董事长吴怡介绍,其公司研发的中国首款“类脑”法律机器人——大牛法律机器人的人工智能技术已填补国内空白,达到世界先进水平。

据介绍,该项目以人工智能类脑模型为核心,融合区块链、语音识别、大数据等技术,模拟法官和律师的思维,以多轮逻辑缜密“发问式”的人机交互方式,可将老百姓“不专业的一句话”映射匹配到专业的法律场景,全面覆盖劳动争议、工伤、离婚等群众高频法律纠纷问题,从而自动生成《咨询意见书》《民事诉状》《仲裁申请》等法律文书,使广大人民群众享受专业、便捷、准确的法律服务。“我们想为群众提供7×24小时的法律帮助,让老百姓维护自己的权益,助力实现社会治理现代化。”吴怡说。

记者了解到,为加快建设重庆国家新一代人工智能创新发展试验区,重庆市科技局将推出“六个‘1’”具体工作举措,即在三年内,突破100项人工智能新技术,研制100个人工智能新产品,开展人工智能10大应用场景示范及推广,建设人工智能10大新基建项目,开展10项人工智能创新政策的新探索,并推进人工智能10大产业化应用新工程。

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来源:中国新闻网

美媒:美国AI的秘密武器——中国人才

美国《纽约时报》6月9日文章,原题:美国人工智能(AI)的秘密武器:中国人才当美国国防部启动通过AI重塑美军技术的Maven项目时,依赖的是由12名工程师组成的谷歌团队。据知情人士透露,其中不少是中国人。他们说,即便美中关系日益紧张,五角大楼对此也不以为意,认为这不涉及机密数据且美军的这项工作需要最合格的人才。

特朗普正限制中国接触美国先进研究,此举在顶尖AI领域引发众多企业和科学家担忧,因为美国的大量突破性进展都来自中国人的大脑。美国保尔森研究所旗下智库MacroPolo的新研究估计,享有盛誉的AI大会(神经信息处理系统进展大会)去年推广的论文中,受过中国教育的研究者贡献近1/3,比例超过任何其他国家。但其中大多数人居住在美国并为美国企业和高校工作。

研究表明,中国人才正帮助美国主导AI这个极具战略意义的领域。如今他们担心这种学生和专用人才流动行将结束。“牺牲国际学生无异于杀死下金蛋的鹅”,近来从约翰·霍普金斯大学毕业的中国工程师丽莎·李说,“这终将摧毁美国的未来竞争力。”中国正大力吸引AI人才为本土企业和机构工作。美国警惕地注意到中国的科技雄心,但上述研究联合作者希恩认为,广泛阻截中国人才的行为将破坏美国在AI领域的领先地位,“这些是最才华横溢的一部分中国人,他们选择为美国研究实验室工作、教美国学生并帮助打造美企。若美国不再欢迎他们,北京将张开双臂。”

去年大会发表的论文样本中,超过一半论文作者来自美国——尽管许多顶尖AI研究人员是在中国开启学术生涯的,但如今已不在中国。研究随机分析了671名作者的教育背景,发现其中近30%的人是在中国读的本科学位,比例超过任何其他国家(美欧和加拿大分别以20%、18%和5%位居第二至第四——编者注)。拥有最多论文作者的是谷歌、斯坦福大学、卡内基·梅隆大学、麻省理工和微软研究院,中国仅有清华和北大跻身前25名。

多项研究显示,赴美学习AI的中国人很可能留在美国。但一些机构表示美中紧张局势已开始影响人才流动。西雅图艾伦人工智能研究所首席执行官艾奇奥尼说,美国“政府的所作所为令我恐惧”。该研究所正目睹来自中国研究人员的申请大幅减少。

一些在中国出生的研究人员已成为美国AI领域不可或缺的人才。在中国出生已成为美国合法居民的著名研究员彼得·陈表示,美国政府(对中国人才)的进一步打压将伤害整个AI界的企业,包括他在加州伯克利的机器人初创企业,“再这么继续下去,我们会招不到人的”。

对许多中国人才来说,去留决定更多取决于个人而非政治因素。谷歌前员工罗伯特·严(音)已返回中国。湾区不适合他,他讨厌开车,想念中餐。作为上海人,他认为在本国文化中能更迅速上升。(作者保罗·莫祖尔等,王会聪译)

第二届北京智源大会开幕

第二届北京智源大会今天上午开幕。这是全球人工智能领域的顶尖盛会。记者获悉,北京作为首个国家新一代人工智能创新发展试验区,近年来人工智能科研、产业发展迅速,全国人工智能人才6成在北京,在京8家人工智能企业入选全球人工智能独角兽榜单。北京已布局建设了7个国家新一代人工智能开放创新平台,全市重点项目、重大工程向人工智能开放,努力构建智慧城市。

今年的智源大会以线上方式进行,共有国内外3万多名人工智能领域科学家、行业人士参与,包括5位来自美国、加拿大和法国的图灵奖得主。在未来4天,他们将围绕人工智能的数理基础、智能体系架构与芯片、认知神经基础、人工智能伦理等领域展开深入交流,探讨“人工智能的下一个十年”。

科技部副部长李萌上午表示,新冠肺炎疫情发生以来,人工智能在流行病学调查、医疗诊断、社区防控等方面发挥了重要作用,催生了一系列新的应用场景,提升了社会治理水平。北京人工智能优势突出,相信能走在全国前列,取得更多突破性成果。

记者了解到,北京作为全国科技创新中心,人工智能发展迅速。2019年2月18日,北京国家新一代人工智能创新发展试验区正式成立,这是我国首个国家新一代人工智能创新发展试验区。目前,北京拥有人工智能相关人才近4万人,占全国总量的60%左右;北京的人工智能相关企业超过1000家,占全国的30%以上,涌现了一批优秀企业,如旷视科技、寒武纪等,有8家企业入选全球人工智能独角兽榜单。

此外北京还布局建设了7个国家新一代人工智能开放创新平台,明确将人工智能作为北京科技创新和产业发展的重点领域,加大人才支持力度,聚焦创新和技术,开展原创性探索研究,全市重点项目、重大工程向人工智能开放,努力构建智慧城市。

北京智源人工智能研究院是本市成立的人工智能新型研发机构。今天上午,研究院院长黄铁军发布了人工智能的发展报告。他说,目前研究院已遴选支持人工智能“智源学者”85人,聚焦人工智能的原始创新和核心技术,今年起将进一步扩充“智源学者”的层次,人数再增加100名,其中将增加对“智源新星”、“智源探索者”和“智源博士后”的支持,尤其是“智源探索者”,将不拘一格、不分国籍,协助这些科学人才对接合适的北京高校院所和企业。

人工智能和制造业无缝融合的未来,青岛将会迎来怎样的风景?

半岛记者 李兵 娄花

来自青岛人工智能共同体的八家头部企业负责人,与城阳区21家传统制造业企业负责人一道,在砸碎痛点中探索人工智能应用场景的深化,在思维碰撞中梳理抢占未来产业制高点的路径。

这是6月19日,在市工信局联手城阳区举办“人工智能共同体赋能制造业对接洽谈会(城阳站)”上出现的场景。炽热的气氛,让在场的每一个人都深切地感受到,人工智能与制造业正在以不可逆的趋势进行深度融合。

站上科技革命和产业变革的风口,擦亮城市经济发展的成色。青岛强势发起“高端制造+人工智能”攻势,以人工智能为主导产业,开放城市场景和产业链,与企业相互成就,共赴未来之约。在这个过程中,云集了海尔、华为、商汤、科大讯飞、海康威视等头部企业的青岛人工智能共同体,正在以制造业为抓手全力突破,以高频率、深层次的互动耦合,聚合来自全球的科技、人才、金融等资源,叠加效应不断释放。

手握着这样一张AI(人工智能)王牌,青岛正在远眺未来的风景。

这风景之壮美,让人充满无限遐想。

01

发展人工智能,首倡氛围浓度。

自1956年人工智能概念提出以来,经过60多年的演进,新一代人工智能已成为全球热议的“第四次工业革命”的关键支撑。习近平总书记把人工智能称之为“推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源”。

人工智能的价值不在其本身,而在其与各行业的结合、赋能,推动产业优化升级。算力、算法、大数据等,只有与各产业的场景融合,转化为生产力,才体现出其自身的价值。然而,一个不得不承认的现实是,尽管人工智能很热,但议论的人多,真懂的人却很少,想用人工智能的人很多,能为产业赋能的企业实体很少。

猎豹移动调研平台曾做过一次调查,大多数网民表示对人工智能的认知处于“一知半解”的状态,只有20%的网民自评比较了解或非常了解人工智能。发展人工智能,氛围浓度的提升极为重要。

青岛工业体系完备、产业门类齐全、制造业基础雄厚,发展人工智能产业具有巨大潜力和空间。2019年,青岛杀入人工智能这条赛道,立志为中国人工智能应用开出一条路来——当年,青岛全力发起“高端制造业+人工智能”攻势,规划了“7+N”重点领域攻坚战,发挥人工智能“头雁”效应,加快构建智慧型先进制造业体系。

攻势如火如荼之际,人工智能产业共同体应运而生。华为、科大讯飞、商汤科技、旷视、海康威视等一众人工智能全球头部企业在2019年11月底齐聚青岛,与海尔、海信、歌尔等本土行业领军企业携手成立人工智能产业共同体。在当时的会上,山东省委常委、青岛市委书记王清宪提出努力推动青岛快速成为我国人工智能应用场景最集中、最齐全的城市,打造中国人工智能科技服务产业高地。

“推动人工智能企业加强与青岛的全面战略合作,开展产业培育和孵化,建立集教育、培训、创业、风投、技术、产业化于一体的人工智能应用与服务产业高地”……

《人工智能产业共同体青岛宣言》的开篇,即将“氛围形成”列为首要任务。的确,当如此多的“最强大脑”碰撞在一起时,没有理由不闪耀出最前沿的、能够引领时代潮流的思想观点和智慧的火花。

这一点,在19日举行的“人工智能共同体赋能制造业对接洽谈会(城阳站)”上,就有生动的展现。海尔、华为、商汤、科大讯飞、海康威视等8家头部平台企业的相关负责人相继登台,结合大量翔实案例,生动演示了人工智能对制造业“点石成金”的想象力。

台下,来自城阳区21家制造业企业的老总们聚精会神地听着,目光随着每一页PPT的翻动而闪烁,手中的笔不停地记录着,生怕疏漏每个细节。

与之相似的一幕,在4月3日的即墨站活动现场已经出现过。14家人工智能共同体企业,与即墨区有赋能需求的17家制造业企业,在工业互联网创新示范平台现场进行了深度对接,旨在更好推动当地汽车、纺织服装等优势产业转型升级。

02

浓度上去了,深度就有了。

“讯飞的国家级开放平台上聚集了100万以上的开发者,不断提供人工智能的核心底层技术。我们希望与工业企业合作,通过我们的开发平台,帮助企业构建自己的AI的应用能力。”科大讯飞AI产业加速中心高级研究员、青岛AI产业加速中心项目总监王洪源说。

人工智能技术不是花架子,解决行业痛点才是正确的打开方式。而这一点,正是在坐的城阳企业家心心念念的事。

一家新材料科技公司的负责人当即提出了自己的需求——如何运用人工智能技术进行橡胶密封制品检测的自动化改造?

“我们大约一年生产一亿件,且这一亿件还分类别,大小不同,形状各异。传统的人工检测手段容易出现视觉疲劳,导致反应力下降。但我们的下游企业又对品控把握得很严,出厂一百万件产品,有一件不合格,就要全部退货。”这家企业的负责人说,人工检测的不可控性已经制约了企业的进一步发展,迫切希望依靠人工智能技术赋能企业。

面对这一痛点,八家头部企业的相关负责人现场“会诊”,结合过往案例,提出相适宜的解决方案。

轨道交通是城阳区支柱产业。当天的对接会上,多家轨道交通企业提出的需求也一一得到了回应。去年10月,工业和信息化部批复支持山东省创建济南、青岛人工智能创新应用先导区,这是继上海(浦东)人工智能创新应用先导区之后,全国第二个人工智能创新应用先导区,青岛将发力智能轨道交通、智能家居、超高清视频、智能医疗等4大优势特色产业。人工智能头部企业与青岛轨道交通企业的深度互动,有助于智能轨道交通的技术提升和应用积淀。

头部企业纷至沓来,制造企业热情相拥,这种炽热的互动场面,让人工智能在青岛的应用场景不断深化。高频率、深层次的互动耦合,不仅让制造业企业融接人工智能技术,提高效率和竞争力,更有助于聚合来自全球的科技、人才、金融等资源,在青岛发挥巨大的叠加效应。

03

人工智能产业共同体赋能青岛制造花开烂漫,成果丰硕。

海康威视与生态合作伙伴一起,依托海康威视AI开放平台,为青岛一家轮胎生产企业打造了一套“轮胎外观质检视觉合规行为识别系统”,让AI成为检测助手,帮助提升轮胎外观检测的质量和工作效率。

“轮胎生产入库的最后一个环节,需要人工从各个方位对轮胎进行外观检查,以确认是否有异常情况,避免安全隐患。”海康威视青岛分公司总经理李凯介绍,正常情况下,需要人分别站在轮胎下线口的左侧、前面、右侧分别检测轮胎是否有异常,每个位置不少于5秒。

然而,该轮胎企业目前具备全钢子午线轮胎超540万条、半钢子午线轮胎逾4000万条、非公路轮胎6万吨以上的年生产能力,每个检查员平均每天需要检查400-500条轮胎,工作量相当大。如何才能有效地保障检测质量?针对这一业务场景,结合轮胎外观检测工作规范,海康威视与生态合作伙伴团队依托“视频+AI”技术,搭建了外观质检视觉合规行为识别系统。运行以来,系统已发现600余条不合规行为,巡检的质量保证资源投入大幅减少。据介绍,该企业还将继续依托海康威视在视频及大数据、人工智能、物联网等的技术积累,进行深入合作,推动轮胎产业提质增效,实现高质量发展。

另一家头部企业科大讯飞,则按行业、规模、主导产业等对全市495家规模以上制造业企业进行了走访调研和归类,深度了解行业痛点难点问题,现场对接项目需求,共梳理轮胎、钢铁、家电、汽车等44个人工智能应用场景,与双星、青钢、山东矿机等15家企业达成大企业联合创新合作意向,其中7家进入项目实质性技术评估和调研阶段。

青岛市工信局工业互联网处处长周林介绍,人工智能产业共同体自成立以来,已协助青岛市先后引进科大讯飞、商汤、旷视、达闼机器人、云天励飞等一批人工智能头部企业,落地科大讯飞全球中文学习平台、科大讯飞产业加速中心、青岛芯谷高通中国歌尔联合创新中心、歌尔国家级虚拟现实制造业创新中心、云知声·华通人工智能融合创新实验室等一批科创技术中心,建设华为(青岛)智谷、腾讯5G智慧影视云启基地、百度智创基地、歌尔长光研究院等一批产业孵化园区,极大地增强了青岛市在人工智能基础技术的研发实力。

值得一提是,在2020年工信部工业互联网创新发展工程项目中,经人工智能产业共同体秘书处协调,青岛市龙头企业联合人工智能产业共同体成员单位申报项目共4个。其中,海尔会同科大讯飞、国家工业信息安全发展研究中心等单位联合申报建设人工智能与实体经济融合的应用场景公共服务平台,打造人工智能应用场景的“国际客厅”。

人工智能产业共同体已经深度融入这座城市,更成为推动城市发展的重要力量。

未来,人工智能产业共同体还将充分利用青岛市产业资源,深入挖掘并全面开放人工智能应用场景,依托人工智能产业共同体,以工业互联网为载体,融合5G、人工智能等新一代信息技术,全面赋能各行业各领域,推动出台涵盖人才、资金、技术等一揽子政策,构建新兴产业生态集群,助力青岛打造世界工业互联网之都。

融合,是为了超越。

唯有超越,才有未来。