在未来，它们将成为越来越多的商品，像电一样。除了开关插头，我们还关心电力吗?只有少数人关心发电厂。我们的SaaS产品正在经历Wardley描述的相同过程。...机器学习与人工智能 人工智能呢？那不是商品化的，也不会很快，对吧？我们可以让软件工程师从事ML/AI Gig的工作，并加速采用！ 我想这取决于你需要什么。...如果我们考虑到越来越少的公司需要定制的软件，为什么人工智能不能取而代之呢? 虽然人工智能和SaaS的成熟度有所不同，但我也看到了一个趋势。机器学习公司资金非常丰富，但它们的规模普遍不如SaaS公司。...为未来做准备吧 随着SaaS业务开始商品化，SWE行业将面临向更接近客户基础的方向创造价值的转变。...接下来的十年将会很有趣。你准备好了吗？
作为世界最大的网络社交平台，在接下来的十年中 Facebook 希望能成为一个更紧密地连接人与人之间关系的通道。但他们打算如何去做呢？有三个问题亟待解决。...这是 Facebook 接下来十年的主要任务，那么，他们现在已经做到了什么地步了呢？...Facebook 在人工智能的领域也有了一些进展 - 图片对于机器来说不过是像素的集合；但是一些特定的东西，其像素组合是有规律的。...而这，就是 Facebook 接下来十年的目标 - 真正地把人带到一起。 而你，对“真正”这个词，可能嗤之以鼻 - 虚拟现实嘛，再怎样也是假的。...这，也会是 VR 的未来。 下一个平台是什么？对于我们来说，VR 可能不仅仅只是下一个平台，因为它能创造出所有的人类体验，它可能就是人类的终点。
出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 作者：李理，环信人工智能研发中心vp，十多年自然语言处理和人工智能研发经验。...未来，人工智能会有更多的应用场景，我们的终极目标是制造和人类一样甚至超越人类智能的机器。...人工智能发展简史 人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。...他在1965年甚至说“二十年后计算机将可以做所有人类能做的事情”。...上世纪八九十年度神经网络虽然通过非线性激活函数解决了理论上的异或问题，而反向传播算法也使得训练浅层的神经网络变得可能。
以我国为例，国家2020年正式提出碳达峰与碳中和的30/60目标，意味着未来四十年我国能源行业结构会发生重大变化。...因此，在未来多年里，我国无论是电力系统结构从大机组、远距离、超高压联网，向骨干电源与分布式电源结合、主干电网与局域配网和微电网结合演进；还是电力企业管理模式、技术体系、生态构建全面变革，从“单一保障供能...不过新能源的随机波动性强，随着未来能源占比的提升，必然会导致电网波动大幅增加，电网体系如何适应新能源随机波动性、促进新能源并网消纳，拥抱能源数字化、利用数字化技术来提升调度运行水平和风险防御能力被视为是关键所在...该平台基于国产化自主可控的设备和技术，采用“1+N”云边协同、运管分离的部署架构，充分利用云计算、大数据和人工智能等技术，构建起全新的燃机运维体系，并在部署的六家电厂的降本增效中初显身手。...03 未来四十年： 高安全计算基础设施是趋势 随着我国稳步推进碳达峰/碳中和目标，在能源数字化的建设中，数字基础设施的重要性日益突出，对于国家实现“双碳”目标、构建现代能源体系和国家竞争新优势方面将起到至关重要的作用
未来AI从大数据转向小数据 尽管业界在大数据和大模型取得了飞跃性的成果，但是这种规模化方法，并不适用于数据集不够庞大的新兴行业或传统行业。 在传统行业，基于公开数据的预训练的大模型几乎派不上用场。...正如吴恩达教授所言：“过去十年，AI最大的转变是深度学习，而接下来的十年，我认为会转向以数据为中心。随着神经网络架构的成熟，对于许多实际应用来说，瓶颈将会存在于“如何获取、开发所需要的数据”。...吴恩达教授认为，基于融合式学习、增强式学习、知识转移等方法，小数据也可以发挥大的作用，未来AI的趋势之一是将从大数据向小数据过渡。 小数据如何驱动AI？...2021年9月，美国网络安全和新兴技术局（简称CSET）发布的《小数据人工智能的巨大潜力》报告指出，长期被忽略的小数据（Small Data）人工智能潜力不可估量！...结语 AI依赖巨量数据、数据是必不可少的战略资源，但也绝不能低估小数据的潜力，尤其是在AI走向应用落地的下一个十年中，是时候从大数据转向小数据、优质数据了。
了解云计算和云服务的定义在过去十年中是如何演变的，对于了解组织如何利用当今的云以及预测云计算的未来至关重要。...然而，这些服务的不同寻常之处在于，它们远远超出了大多数人十年前的想象，那时候能够在其他人管理的基础设施上托管应用程序是一件困难的事。...云的未来：性能和成本优化 鉴于云服务在过去十年中多样化的发展并变得更加广泛，因此我们有必要思考一下今后的发展方向。 从数据分析到机器人技术再到物联网，云计算提供商涵盖了大部分的细分市场。...尽管会不断涌现新的SaaS服务，但笔者并不认为云的未来主要在于提供越来越多的服务。 相反，笔者觉得性能和成本优化将是云计算的下一个重要前沿。...因此，尽管在未来几年内，云提供商推出的时髦的新SaaS和IaaS产品可能会继续成为头条新闻，但笔者认为云技术的真正创新（和竞争）将是性能和成本优化。
转自：人民邮电报社 近年来，人工智能浪潮席卷全球。不久前，谷歌AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石，更是引发激烈讨论。阿姆斯特朗曾经说过：“我们对下一年作出太多预测，而对未来十年却预测得太少。”...未来是决定今天选择的最终参考。本文从人工智能时代的社会改变出发，对通信网络的发展进行了深刻思考，描绘了人工智能时代通信网络发展的三个重要阶段，观点具有很强的启迪性，希望能够带动读者更多的讨论和争鸣。...网络在未来必然将受到人工智能快速发展和普及的影响。...通过对人工智能时代的展望，我们探讨了整个网络的发展。尽管未来永远无法准确预测，但是我们仍能从现在的变化和趋势中努力想象与揣测未来的蛛丝马迹。人工智能时代即将到来，未来的网络将会远远超出现在的想象。...我们相信，人工智能对网络的影响将会越来越大，网络的能力也会越来越强。未来的世界将是人工智能与网络的深度结合，这种结合已经开始，而且在加速前行。
因为人口众多的因素，中国和印度在过去的二十年里一直是整个世界的“代工厂”，但随着科技的进步，经济的发展对劳动力的依赖越来越低，而未来的无人工厂所依赖的是智能的技术、大数据和人工智能的结合，以及对于更多智能机器人所需要资源需求...，成本优势和技术优势将决定未来的无人工厂在哪里。...例如，百分点与国家质监总局汽车缺陷产品管理中心合作，在海量采集数据的基础上，将过去数十年来的专家经验与广泛的计算机所获取的数据相结合，通过机器和智能的知识图谱体系学习，开发了一款智能辅助决策系统。...这套辅助系统主要提供大数据的软件工具，技术方法论，结合行业专家行业的经验，比如说零售行业，王府井百货等行业二三十年的经验，共同碰撞出每个行业的大数据和人工智能的解决方案，因此可以成为最实用、最领先的决策方案之一...未来企业和组织所面临的内外部环境将会更加复杂，业务问题呈现出复杂化、多维化、关联化、实时化的特点，企业过去所依赖的基于局部数据、传统工具而进行的业务决策方式必将跌落鸿沟。
回首望云，十年已过去，我们可以看到新技术的不断发展、优秀开源项目的大量涌现和架构的升级演进。...容器技术可以说是过去十年间对软件开发行业改变最大的技术，而从虚拟机到容器，整个云计算市场发生了一次重大变革，甚至是洗牌。...当你思考 DevOps 的未来会是什么样子时，其实你实际上是在看技术生产的未来会是什么样子。...五、未来发展展望：AI与云原生的结合 云原生和人工智能（AI）都是当前技术领域的重要趋势，它们可以相互促进和增强，提供更高效、创新和智能的应用程序和服务。...下一个十年，云原生将成为企业和组织数字化转型的重要组成部分，伴随我们不断成长和前进！
在过去十年结束，我们即将进入2020年以及令人激动的技术创新的新十年之际，现在是时候对未来十年进行预测。 下面的三个预测值得我们深思： 1.“我认为可能存在五台计算机的世界市场。”...让我们看一下过去十年中出现的金融科技变革，以及它们揭示的全球金融服务行业未来十年的创新趋势。...数据的增加也正在推动大数据/机器学习/人工智能不断发展应用。 Clearbank是英国200多年来首家推出的清算银行。它提供交易对手之间的数字清算服务，并正在承接四家英国大型清算银行。...www.forbes.com 翻译：刘斌 中国（上海）自贸区研究院（浦东改发院）金融研究室主任 中欧国际工商学院兼职研究员 合作者：赵云德 下载报告加入点滴科技资讯知识星球 点滴科技资讯 专注于金融科技、人工智能...《金融科技：人工智能与机器学习卷》已由机械工业出版社出版，可登陆京东直接搜索购买！谢谢各位读者支持！
【AI100 导读】我们的未来将不可避免的与人工智能绑在一起，那么人工智能将朝向哪个方向发展呢？对于人工智能未来的发展，我们最好的猜想有哪些（近期和远期）？...对于人工智能未来的发展，我们最好的猜想有哪些（近期和远期）？如果真的创造出一个有意识的人工智能，又会有哪些伦理性和实践性的思考？在这个投机的社会，人工智能应该被赋予权利，又或是被人们忌惮？...人工智能的未来 ? 研究者对人工智能在未来的发展所持的乐观态度在这几年有了变化，当代专家之间也存在着激烈的争论。...而我个人认为，AGI 将在未来半个世纪内出现，因为硬件赶上了理论。有更多的公司会看到人工智能进步的潜力。实际上，对人工智能的持续而努力的研究最终的结果就是 AGI。...在过去，人们要么只关注雄心勃勃的强人工智能，要么只关注范围有限的弱人工智能。AGI 的中间地带，特别是由神经网络表现的中间地带，似乎是到目前为止最有成效的研究，也最有可能使人工智能在未来几年更进一步。
【新智元导读】微软人工智能首席科学家邓力18日在首届世界人工智能大会 AI WORLD 2016 发表主旨演讲《深度学习十年简史和人工智能未来展望》。...我今天首先要感谢组委会给我这个机会，在这里向大家介绍微软的一些深度学习和人工智能的研究，也感谢组委会专门给我这个题目，叫我讲一下十年深度学习的历史。...今天我会向大家介绍这之后我们很多的进展，最后分享对未来的展望。...关于深度学习十年的历史， 我从《财富》杂志的文章里面抽取出来一张表。理论上开创性的工作——刚才王飞跃老师讲到神经网络可以追溯到好几十年前。这里我只讲讲近代的历史。...深度学习未来展望：整合符号逻辑和深度学习，有望解决黑箱、常识嵌入，以及逻辑推理规则的自动学习问题 最后谈谈未来展望。
过去十年中，最重要的技术变革之一是物联网设备在各行业的广泛采用。...未来十年里，随着物联网设备得到更广泛的应用，以及各行业找到新的方法来使物联网技术适应特定行业需求，我们将看到物联网市场的重大变化与发展趋势。...物联网.jpg 1、物联网的进一步工业应用 尽管我们不太可能很快看到全自动的“熄灯”工厂，但在未来十年中，工业物联网设备可能会变得越来越广泛。...在未来十年，我们会看到大数据和人工智能分析平台采用率的大幅增加。 5、边缘计算成为关键 边缘计算是云计算的一种替代方法，在边缘计算中，数据由网络边缘的设备处理。...随着主要行业找到将技术应用于其特定需求的新方法，物联网的采用率会在未来十年大幅增加。在更好的数据收集和分析以及预测性维护等应用的推动下，重工业、城市规划和医疗领域都有可能继续采用物联网技术。
【新智元导读】微软人工智能首席科学家邓力18日在自动化学会与新智元携手举办的首届 AI WORLD 2016世界人工智能大会 发表主旨演讲《深度学习十年简史和人工智能未来展望》。...我今天首先要感谢组委会给我这个机会，在这里向大家介绍微软的一些深度学习和人工智能的研究，也感谢组委会专门给我这个题目，叫我讲一下十年深度学习的历史。...今天我会向大家介绍这之后我们很多的进展，最后分享对未来的展望。...关于深度学习十年的历史， 我从《财富》杂志的文章里面抽取出来一张表。理论上开创性的工作——刚才王飞跃老师讲到神经网络可以追溯到好几十年前。这里我只讲讲近代的历史。...深度学习未来展望：整合符号逻辑和深度学习，有望解决黑箱、常识嵌入，以及逻辑推理规则的自动学习问题 最后谈谈未来展望。
经过多年的合作，可以预测机器人技术和机器人行业的未来发展。 根据需求，专业服务应用将占据主要市场份额。客户行为的变化已成为行业发展的重要驱动力。...随着机器人行业未来的发展，这一趋势可能会扩大。 在世界机器人展览会上，已经有可能在铰链上找到带有灵活性机械手的机器人型机器人。...由于市场体力劳动力的稀缺，而且在许多复杂领域，操作的可重复性并不高，这导致了人工智能等技术解决方案的必要性。 展望机器人技术的未来，由于先进的人工智能，人机协作的可能性将会更大。...由于改进的传感器、更好的人工智能领活动以及语音识别和分析技术的改进，我们将能够更轻松地域机器交互。 可扩展性一直是工业应用的关键，对于机器人工业应用同样重要。...机器人设备与现有环境和流程的高效快速集成将决定未来项目的速度和机器人技术的未来。在接下来的十年中，机器人将大规模地融入人类生活和技术流程的新领域。
NLP 是人工智能领域中的重要一环，NLP 的进步将推动人工智能的发展。在过去的二十年里，NLP 利用机器学习和深度学习的研究成果，在很多方面取得了长足的进步。未来十年，将是 NLP 发展的黄金时期。...本文中，微软亚洲研究院自然语言计算组的研究员们将为我们盘点 NLP 已经取得技术进展，并展望未来的研究热点。 比尔·盖茨曾说过，“语言理解是人工智能皇冠上的明珠”。...基于如下的判断，我们认为未来十年是 NLP 发展的黄金档： 来自各个行业的文本大数据将会更好地采集、加工、入库。...未来十年，NLP 将会进入爆发式的发展阶段。从 NLP 基础技术到核心技术，再到 NLP+ 的应用，都会取得巨大的进步。...…… 未来，NLP 将跟其他人工智能技术一道深刻地改变人类的生活。当然前途光明、道路曲折是亘古不变的道理，为了实现这个美好的未来，我们需要大胆创新、严谨求实、扎实进取。
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机技术和算法的不断进步，人工智能得以实现。 今天，人工智能（AI）已经成为科技领域最令人振奋的进步之一。...从智能助手到自动驾驶汽车，从机器人工程师到智能医疗诊断，人工智能正在以前所未有的速度推进科技的边界，引领着未来科技的潮流。...训练模型 model.fit([X_train_images, X_train_text], y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size) 挑战 人工智能的未来挑战尽管人工智能技术带来了巨大的进步和便利...结论 人工智能正处于飞速发展之中，它的潜力无限，应用广泛。面对未来，我们应该积极拥抱AI技术带来的变革，同时也要警惕其潜在的风险和挑战。...通过制定合理的政策和规范，我们可以确保人工智能技术在促进社会发展的同时，保护每个人的权益，共创一个更加美好的未来。
人工智能现在正在改变，以后也将持续改变我们的生活。...艺术上，人工智能可以绘画谱曲；工业产业上，机器人使生产效率提升过半，医疗上，人工智能对恶性肿瘤的检测正确率比普通一声提高了百分之五十，即时翻译上，它可以实现几十种语言的翻译功能。...未来，智能机器人将像人类一样在街道走动，在天空飞翔，在海中遨游。智能机器人和工厂内只会重复机械工作的机器人将完全不同。很多人认为机器人只能做机械化的简单工作。...其实，我们不用担心人类被机器人超越，而应该希望机器人尽快超越人类，才能更好的让机器人服务于人类，未来的我们应该和智能机器人一起努力改造世界，不论你是为世界末日论流言而担忧的悲观者还是期待新纪元面貌的乐观者...，人工智能比人类更加聪明的时代都不可避免的将要到来，而我们可以做的，就是把人工智能向好的方面引导。
据美国著名杂志《连线》（WIRED）网站2015年11月报道，Google开源机器学习系统TensorFlow表明人工智能的未来依赖于数据，而不是软件。...他认为当谈到人工智能时，真正的价值不在于软件或算法，而在于使它变得更加聪明所需要的数据。 （1）让机器更加聪明 TensorFlow是一种基于深度学习的人工智能系统。...驱动这些神经网络的算法并不是新鲜的，它们可以追溯到二十世纪八十年代。新颖的是，由于互联网的存在，运行这些算法所需要的处理能力和海量数据已变得可获取。...两家公司都在努力地建构强大的人工智能软件，但是他们真正的竞争优势来自于掌握大量高质量的数据，可以使用这些数据教会软件像人类一样“思考”。...但像Google和其他公司一样，Apple不仅已经并购了深度学习初创公司，还吸引了人工智能方面的人才。但毋庸置疑的是，人工智能的未来不能没有数据。
人工智能（AI）好像也是用这种方式运转着，为人工智能研究人员创造了岗位，并逐步取代了所有其它种类的知识型工作。或许一个世纪以后，通往那里的 道路和人们所想象的方式大相径庭。...我们能够看到，根据 AI 设计模式，我们会去往何方，Google、Facebook 和其它公司在人工智能投入了大量资金。在最普通的设计模式里，AI 实际上能够增加目前正在自动化的这种工作的需求。...目前应用在业务里的、最普通的人工智能被称作监督式机器学习注1。「监督式」部分比较重要：这代表算法要根据训练数据学习。算法仍然无法使用与人类接近的效率学习任何东西，但是它们能够处理更多的数据。...当我们这样工作时，在未来，我们或许同时也在教同样的系统，慢慢取代我们。另一方面，我们可以看到，它会越来越多地影响到我们的工作。这完全取决于你怎么看待了。 它的到来，比你所认为的要更早、更快。...受人工智能的影响，大部分知识型工作已经被省去了，因为从历史角度看，建立一套机器学习算法的先期成本过高。和软件不一样，每一个机器学习模型不得 不针对每一种单个应用程序做个性化开发。
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