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1. 中国の技術の会社は AI のより新しい区域を試みるため;
シリコンバレー、中国 Baidu の、アリババとテンセントに比べて AI のより多くのデータの利点があります。 中国の企業は、医療診断、顔認識、音声操作 AI ハードウェアの使用など、新しい分野の数を入力する機械学習を使用している。
FT は、Baidu の、アリババとテンセントが AI に大きな重要性を添付し、専門家の研究所を設立し、国内外でトップエンジニアを雇ったことを報告した。 テンセント最高経営責任者 Ningyu は、2016のテンセントでは、戦略的な焦点として、優先順位の一つとして AI を見なすようになったと述べた。
今年の決算報告ではアリババも AI の昇進の成果を紹介し始めた。 今年11月11日、"シングルデー" ai の力の一部を示しています, ショッピングフェスティバルでアリババは、ai の使用の前に1ヶ月4億カスタムバナー広告を生成; プレセール期間中、アリババのチャットロボットは毎日、「私の小包はどこですか」などの簡単な質問に350万答えます。 」
アリババのサードパーティ製の電気事業プラットフォームの淘宝網は、ユーザーが同じまたは類似の製品を見つけるために、画像検索を使用できるように、AI を開発しています。 例えば、これは買物客が有名人によって身に着けられている服を捜すことを可能にする。
アナリストは、中国企業はまだ AI を使用しての初期段階にあると言う, しかし、そのようなアプリケーションは、中国がグローバルリーダーであることを示唆している, 特に企業が関連する技術の使用をスピードアップするように.
スワミナサン、マッキンゼー、コンサルタント、Svaminaschan のシニアパートナーは、中国はシリコンバレー以上の2つの利点があります: "彼らはここに10億人以上のテストをしているので、米国は先天的不足している。 そして中国の投資率およびスケールは米国より基本的に高い。 」
どのように中国の科学技術産業は、通信や医療分野で AI を使用することが将来の懸念のトピックになります。
アリババは現在、個人的なアシスタントの概念の声を採用, アップルのシリとアマゾンの Alexa の一歩先; アリババは、バックグラウンドノイズをフィルタリングし、地下鉄の駅でチケットメーカーにのみ耳を傾けるチケットマシンを導入する予定です。
Zhihijie、アリババのインテリジェントな音声インタラクションチームのディレクター、技術は、それが改善された技術の助けを借りて、実際の製品に適用されたということで小説であり、個人的なアシスタントは、空港、鉄道駅、レストラン、机などの公共の場所を入力することができる
よりインテリジェントな AI とより大きなデータスケールは、医療アプリケーションにも適用されます。 テンセントは、早期肺癌を検出する企業の一つに AI 技術を適用する予定. しかし、リン Zhilang は、香港大学で呼吸器内科の教授は、プロジェクトの予備的な結果に到達するために5年かかると述べた。 中央社会
2. Baidu の、Huawei AI 戦略的な協力とインテリジェントターミナルソフトとハードの融合;
Baidu のは、Huawei 社は21日、北京でのインターネットサービス、コンテンツ生態学、人工知能分野の2つの側面の間の戦略的合意を発表した綿密な協力の AI フィールド。 Baidu の音声、視覚的な認識やその他の人工知能技術を含む Huawei 社の携帯電話に配置されます。 また、Baidu のコンテンツ生態学も、Huawei 社の携帯電話の深い協力します。 この協力は、Baidu の人工知能端末の商業化の重要な方法を取得します。 と Huawei 社は、携帯電話のユーザーエクスペリエンスを強化するために Baidu の技術プラットフォームを使用することができます, 両側. baidu の CEO ロビンリーは、baidu とファーウェイは非常に似た遺伝子を持っている。 しかし、技術の追求は、より大きな共通の分母です。 今 Baidu と Huawei 社の手を握って、' 花 (華) チー put ' です。 華為ゆうは、huawei 社の携帯電話では、入力メソッドは、baidu のは、baidu の、将来の baidu の声、baidu のマップを含むより多くの baidu のビジネスを使用して使用されている検索で使用されています。 今後、双方が AI の分野で協力していく。 Yu は、Huawei 社は、携帯電話 mate10 は AI チップを注入されているリリースしていると述べた、将来は強化していきます。 Yu はさらに、携帯電話業界は非常に将来のいくつかの企業だけ生き残るために競争力を指摘し、将来の希望は都市の 40% 以上を行うには占めている。 Huawei 社は、ハードウェアとソフトウェアの生態系を構築するためにエコパートナーが必要です。 Yu 氏は、多くのインターネット企業を観察し、Huawei 社と Baidu のは、最も高い補完されたことがわかった。 それは、2つの当事者間の協力の詳細が含まれていることが報告されています: 自然な相互作用; Paddlepaddle + hiai (キリン970チップと Paddlepaddle の協力を含む); コンテンツとサービス。 双方は、同社が深く Huawei 社のモバイル通信とインテリジェント端末製品を統合すると述べた, と AI の機能に Baidu の利点, コンテンツ機能, と共同で知恵の時代の無限の可能性を探るためにビジネス機能. AI プラットフォームと技術協力では、2つの側面は、huawei 社の Hiai プラットフォームと Baidu の Paddlepaddle の深さの学習アーキテクチャに基づいて、huawei 社の当社 (神経レセプタクル處理ユニット) の利点を再生する Huawei ai オープンプラットフォームと Baidu の脳の中心としてオープンな環境を構築し、ai の開発者の膨大な数を提供するために、消費者の ai アプリケーションとインテリジェントなサービス体験を豊かにする。 同時に、双方は、あらゆる種類のインテリジェント端末において、綿密な音声と画像の協力を行い、人間と機械のコミュニケーションをより便利にすることを促進する。 ar シーンの革新のために、2つの側面は、仮想と現実の間の境界を開くためにユーザーの膨大な数のために、ar 生態学を作成するために、ソフトとハードの組み合わせのフォームの技術革新 + ハードウェアの着陸になります。 インターネットサービスとコンテンツの生態学的な協力の分野では、双方は、検索と情報の流れの分野での協力を強化し、共同で豊かな品質のコンテンツと消費者に知的で便利なサービス体験をもたらす。 一言で言えば、2つの側面の間の協力が含まれています: 1. 音声、セマンティック、視覚的、没入型の経験を含む自然な相互作用、; 2. paddlepaddle + hiai (キリン970チップ及び paddlepaddle 協力を含む。 3. コンテンツとサービス, 検索を含む, 情報の流れ, 携帯電話 Baidu の. 実際には、最近の移動の AI 分野で Baidu の。 11月、Huawei 社と Baidu の戦略的な協力を、製品知識サービスとクラウド技術、NLP と他の AI の深さの学習機能を介して到達することを知っている。 その後、12月、クアルコムが発表し、Baidu の Dueros の協力、優 Juanlong プラットフォームの携帯電話インテリジェント音声システムに焦点を当てる。 En NXP はまた、正式に Baidu のアポロオープンプラットフォームのパートナーになると発表した。 ちょうど1ヶ月前、ミレーネットワーキング開発者会議で、Lurkey とレイ、Baidu とミレーは、共同で物事のネットワーキングと人工知能の協力の分野になると発表した。 digitimes
3.AI 進化は、新しい産業革命を促進する。
人工知能 (ai) の世代は、科学技術の統合の多くの異なる分野によって、関連する先進的なハードウェアとソフトウェアの補助なしに単一の技術の進歩は、それが新しい領域に AI を促進することは困難である。
近い将来、巨人の肩の上に、触媒 AI の新興技術のグループがアセンブルされている、深層学習アルゴリズムのブレークスルー、大規模データとクラウドコンピューティングの組み合わせなどのニューラルネットワークを含む、ムーアの法則の下で運用効率の継続的な進化、感覚システムのすべての種類の上昇は、すべてのもので "接続することができます" と "スピード会社" プラットフォーム、 休眠 AI アクセラレータに点火する。 更新された思考 (微積分のアーキテクチャ) と AI を聞かせて、内部の高速計算によって補われた脳組織 (クラウドハードウェア) と大量のデータ (大規模データ) は、様々な外部メッセージ (IoT センサー) の後に自己学習と思考 (深層学習) を通して人間の知能を明らかにするために使われます。 人間が考える方法で Ai は、機械と人々の実生活に入っている。
現在の「弱い AI」などのボイスアシスタント、イメージ認識、理性的な翻訳および掃引ロボットは、人々が多くの問題を解決するのを助けるが、また生命をより便利、有効にさせる、人間としてこれらのデジタル力は精神および労働の日々の必要性を共有するのを助ける; そして、AI の「強さ」は、自己運転、産業用ロボット、知的な金融アドバイザー、あるいは人工知能の医師や弁護士など、共有の程度や問題を解決する能力、より一般的には、自己運転車の事故率などを減らすことができる、産業用ロボットは、生産効率を向上させることができます AI のコンサルタントは、より合理的かつ高い利益の確率の勧告を提供することができます, インテリジェントな医療は、人々は本当に人生を楽しむように、医療資源と品質を高めることができます.
特に安定性のために、簡単に予測し、作業を複製、ai は、人間の仕事が奪われているかどうかに関係なく、様々な ai の普及で将来的には、私たちの作業パターンは確かに変更されることを意味する人間よりも速く、より良い行うことができます、この変更は、単一 それは様々な職業をカバーするパラダイムシフトです。 学習を通じて、AI は静かに産業革命の次の世代を運転している。
以前の産業革命では、機械は人間の頭脳か労働を単に複製したかもしれないが、今機械かプログラムは人間性の「専門職」を複製することを学んだ。 たとえば、金融業界は、お客様への分析やアドバイスを行うためにコミッショナーを助けるために機械を使用し、ストレージ、操作、データ収集と検証、およびその他の補助的な機能だけでマシン自体が、将来の金融業界は、インテリジェントマシン、直接分析と意思決定のプロの能力を使用すること
機械 (人工知能) のための「職業を複製する」という概念のような将来は、機械モジュールを構成するのと同じくらい簡単かもしれません。 いくつかは、それが単純な専門家のためであると言うかもしれませんが、人工知能の性質は、学習し、成長し続けることです, 今、いわゆるシンプルなプロ, 過去のために非常に困難である. 関連する技術が行われた後、すべてのタイプの "プロ" のレプリケーションは、人工知能の次の開発動向になると信じて、そして、その影響レベルは、私たちの作業スタイルを変更するだけでなく、このように教育、社会、犯罪、あるいは変更の法的形態から派生し、Ai 無制限の可能性は欲望の人間より効率的な追求をすることです しかし、コストと相対的な変化のリスクは本当に我々は余裕ができるのですか?
我々は愛の希望や運命と暗がりとして考えるかどうか、回転技術は、人間の迟豫のために停止することはありません、電子通信は、フライングピジョンの本に戻りません、電気自動車の列車は、この差し迫ったスマートストームへの対処について考えるために時間だけを保持して、跳ね鞭に戻りませんより実用的でなけれ 人間の脳とコンピュータの間に本質的な違いがない場合は、科学者ホーキング氏が言うように、最も恐れられているリスクは、マシンがすぐに人間のレースを学ぶことができる方法ではありません。 しかし、アップルの CEO のクックは、それを置くように、人間は徐々に数字によって同化されているマシンの思考のような、価値のない、共感と無謀なアイデアでいっぱい、ますますコンピュータのように思想家の多くになっている。 (著者は台湾国立実験研究所科学技術政策研究情報センター研究員)
経済毎日
4. 反 AI の技術の乱用ヨーロッパおよび米国は防火壁を造るため;
インテリジェント技術の現在の技術で、映画や小説の "強い人工知能" の状況はまだ実際からの距離ですが、一般の人々への潜在的なリスクの背後に隠された空としてより多くのリモートを感じる、と将来の人間の習慣は、しばしば議論の発生後、人工知能の脅威は、誰の口からのみされています。
実際には、世界のファイアウォールの人工知能のリスクを構築し始めている、様々なレベルから様々な条件の将来を調べるために、早期のリスク防止と制御を行うには、その内容は、政策、科学技術、法律、倫理をカバーし、生存の問題です。
2017年2月16日、欧州議会は正式に人工知能の道徳的、法的責任を定義する包括的な法律を設定するために欧州委員会に法案を提案し、立法動機は、徐々に人間の日常と経済活動の一部となる人工知能とロボティクスの急速な発展にある、 これは、立法規範は、その安全性を確保することを期待されます。 現時点では、立法決議はまだ議論の段階では、将来の技術と倫理の監督に関連する人工知能とロボティクスを実装する専門機関を設定します。
ホワイトハウスの社長室も、AI を 2016 12 月に公開され、自動化と経済学に関する白書は、労働市場、経済、政策令が人工知能の影響下で将来直面するかもしれないという課題を示し、今後の就業パターンを変えるために必要な新しい教育、訓練、移行戦略を提案する。 また、英国科学事務所は、2016年11月9日に「人工知能: 機会と将来の意思決定」という政策報告書を公表し、社会や政府に対する人工知能の機会と影響を紹介し、意思決定やリスク管理メカニズムのための人工知能への適応の責任を提案
業界では、2014の Google は、人工知能ロボット技術が悪用されていないことを確認するために倫理委員会の設立を提案した。 OpenAI は、人工知能の倫理的な問題を中心に、テスラ、Y コンビネータと他の企業によって2015に設立されました。 さらに、フェイスブック、アマゾン、アルファベット、IBM、マイクロソフトの5大技術産業である2016は、非営利団体である「群衆と社会人工知能のパートナーシップ」 (AI に関する提携) の設立を発表し、標準的なオープンモデルに合格することを望んでいる。 社会の変化の過程で、人工知能は、モラル、公平性、包括、透明性、プライバシー、相互作用、人間と人工知能、信頼と信頼性が含まれて研究対象となります。 人工知能のリスクの疑いを払拭するために、この種の人間の核心問題の報道が展開されることを期待している。
学習・研究界の予防と統制は、活発で多様であり、このような標準の開発組織の IEEE は、"倫理設計: 人工知能と自律システムの使用は、人間の幸福を最大限にビジョン" を公開 AI の研究開発プロセスは、優先度の倫理的な問題を考慮する科学技術担当者を奨励することです。 1月2017有益な ai 2017 会議は、カリフォルニア州で開催された、世界のトップ ai フィールドの専門家は、共同で ai 開発のセキュリティを含む、将来の ai の開発 (アシ ai の原則) の23原則を締結、 責任と AI が提起した壊滅的なリスクに対応する。 リスク研究センターは、ケンブリッジ大学内の学際的な研究センターでは、人間の絶滅の原因となる可能性のあるリスクや、人間の絶滅につながる可能性のある人類の危険の1つとして AI をリストする文明の崩壊、および予防方法の研究と議論に加えて、調査と軽減に専念してい (著者は台湾国立実験研究所科学技術政策研究情報センター研究員)
STPI 紹介
国立実験科学技術政策研究情報センター (STPI) は、1974に設立され、長い間、データ収集、建設、分析、処理、サービスおよびその他の事項の中国の科学技術研究開発のニーズに専念してきました。 近年、既存の情報資源に基づいて、トレンド分析、重要な問題発掘、特許情報分析、イノベーションと起業家の昇進と他のエネルギーを強化し、政府が中国の科学技術ビジョンと戦略の発展をマークするために、専門の科学技術政策研究シンクタンク前方に役立ちます。
トレンド分析とフォワードプランニングチーム
このチームは、技術開発傾向観察と徹底的な研究分析を実施するために体系的な方法を取り、我々の国は、トレンド脈動を把握するために、動的な知能情報を研究するために提供しています。 また、中国の科学技術開発計画の方向性を遂行するために、需要志向の研究エネルギーに基づいたエビデンスを確立します。
経済毎日
5.AI は用心するべき5つの大きい心配;
独立知能の人々のリスクは、高度な知能ロボットなどの "強い人工知能" のより多くの状況の想像力に焦点を当てることが期待されています。 iot/ai 世代の到来により、「弱い人工知能」が人間の生活に浸透し、すべてのセクターは、人工知能のすべての可能な影響を見て、リスクを持っている。
資源の分布は非常に不均一である: 人工知能は、多くの人々の作業パターンを変更し始めている、と2016グローバル経済フォーラムは、人工知能と機械学習は、今後数年間で約700万の仕事の消失につながると予測するだけでなく、200万の新たな雇用機会の創出。 英国の物理学者スティーブンホーキング氏は、人工知能の上昇は、中産階級を打つことができると、特定のジョブの一握りのまま、深刻な経済の不均衡につながると主張している。
これらの推論は人間の「専門家」が機械によって容易に複製されることを提案する、経済層の構造的な調整と技術的な失業の形成、生産の利益と利益の結果は、いくつかの非常に知的リソースグループに集中され、豊かな極性のドラマ、社会の高さの違いは、リソースの偏在のリスクへの暴露の間に悪い。
情報独占: 人間の思考は、自分の経験の範囲をオフにジャンプすることはできません、マシンは同じです。 データのない人工知能は、ハードウェアとアルゴリズムの優れた操作であっても、まだターゲットの分野での役割を果たすことはできません。 適切なソフトウェアとハードウェア技術の場所で将来的には、"十分かつ有用 (大規模なタグ) データ"、最大の鍵の一つのニッチを構築する人工知能業界になります, 各ドメインリーダーは、パーティションを作成するための主要なデータの障壁の多数になります, そして、より多くのデータコストへのユーザーアクセスを行う, より高い, 結果 "賢明なの知恵, 愚か者は「情報独占リスク」をもっと下らない。
将来的にはプライバシー: マッキンゼーの推計、2025は、物事のインターネットの動向では、人工知能技術の下で、情報収集の将来のすべての可能性がありますことを意味するオブジェクトの1兆種類の相互接続されている、これらの情報収集は、自律神経機能を考えている可能性があります時間をセンサーを開くために必要 プライバシーへの権利の保護の未来にもかかわらず達成することができる、人工的な知性およびネットワーキングの完全な効果は、プライバシーの危険の初め非常に高いレベルに進むために。
社会的疎外: ネットワーク時代の実勢では、ネットワーク仮想世界の数の社会的相互作用を大幅に改善、親しみやすさのネットワーク仮想世界を満たすように依存し、想像力と機会の交換を持つ人々は、ネットワーク仮想パーソナリティは、より多くの勇気と創造性を持っているようだ。 しかし、これは現実の世界ではない、それは大きなギャップの間に現実の世界の非常に依存グループを行い、したがって、社会的疎外を引き起こす。 人工知能の時代には、仮想世界を拡張されている仮想現実と人工知能は、仮想世界をよりリアルにするには、より多くの依存クラスタリングの出現は、実際の社会的相互作用の結果疎外現象。
自律はありません: 人工知能は、我々が頻繁に参照してくださいと私たちの日常生活の中で見たい情報を判断するために進化しており、マシンを与える方法は、時間を節約することができますが、それはまた、メッセージを1つ。 将来、AI オブジェクトがより流行している世界では、人間の過依存のこの現象は、単一の値 (または目標値) は、より悪化する方向にエスカレートし、人間のリスクのすべての分野で独立した思考の欠如につながると、ある程度、人間の精神的な絶滅の危機。 (著者は台湾国立実験研究所科学技術政策研究情報センター研究員) 経済日報
6. AI 時代へのチップは、シーンを綴るために技術を綴ることに加え
戦争の分野で Ai チップは、より多くの強烈な、ブレークスルーの技術的なレベルに加えて、しかし、また、アプリケーションのシーンの多くをつかむことができる人と戦うために。
ai のスタートアップの地平線上に2年間続いた最初の ai ビジョンチップは、インテリジェントな運転、スマートシティ、スマートビジネスの3つのカテゴリから始まる、12月20日に開始されました。 地平線の創設者ゆうけいは来年そこにスマートな家の分野のより多くの商業着陸があること最初の財政のレポーターに言った。
AI の破片分野では、近年では、地平線とともに、深い科学技術、カンブリア紀などの上昇、または我々の国は、毎年、巨大な外国為替輸入チップの状況を費やして変更されます。
ソフトとハードルートの組み合わせ
地平線は、チップのこのリリースでは、2つの名前の旅 (食料品) 1.0、インテリジェントな運転のために、別のライジングサン (日の出) 1.0、メインのスマートカメラという名前が含まれています。 使用される2つのチップは、地平線 BPU アーキテクチャガウスアーキテクチャの第一世代です。
地平線の会社の導入、' の旅 ' 同時に歩行者、自動車、非モーター車、車線ライン、交通標識、ライトおよび実時間検出および識別のための他のターゲットにできる。 「サンライズ」は、大規模な顔検出、ビデオ構造、その他のアプリケーションを前面に実装することができます。
ゆうけいは、Baidu の詳細な研究の研究所の校長の一人だった、仕事のソフトウェアの側面に従事している。 しかし、地平線が2015で設立されたときに、チームは、より多くの ' 重い ' ルートである ' アルゴリズム + チップ ' ビジネスモデル、ソフトとハードラインの組み合わせを選びました。 チームのためのクロスボーダーですが、また、研究開発の長いサイクルをサポートするために多くのお金が必要です。
社会の様々なシーンに人工知能、アプリケーション、唯一のソフトウェアは十分ではありません。 ' ゆうけいは20日の記者会見で述べた。 彼は、ソフトとハードの組み合わせは、現在最前線の方向にますます注目されていると考えています。
' 我々はすべての Alphago を破った獅子を知っているが、我々はそれのために支払うどのくらい知っていない。 人間の脳は20ワットであり、Alphago によって使用されるコンピュータは2000キロワットであり、我々は、人工知能が前方に開発することを意味する獅子を倒すために10万倍の倍の電力を使用して、ハードウェアは確かに障害です。 張毅、清華大学でコンピュータサイエンスの教授と CAs のアカデミーは、現場で述べている。
次へ: アプリケーションのシナリオ
アプリケーションのシーンからハードウェアの設計を駆動するために、現在、大手2つの巨人は Nvidia とインテルです。 前者の GPU (グラフィックスプロセッサ) は、AI の分野で広く使用されています。 後者は、地平線の前に約1億ドルを含む AI チップ業界チェーンでの買収と投資の多くを行ってきました。
さらに、グーグル、テスラ、アップル、クアルコム、ファーウェイなどの業界大手が AI チップを開発している。 米国の投資研究機関モーニングスターは、以前は、アルファベット (Google の親) の TPU は、Amazon やマイクロソフトなどの企業は、インテル、Nvidia と Xilinx のためのライバルになるために、よりカスタマイズされたチップを起動することができますを参照してレポートをリリースしている AI チップ市場
これらの企業は、従来のチップの巨人への依存を減らすために、そのニーズに最適な製品を生産しようとしている。 テスラと同様に、例えば、その自動操縦ハードウェアシステムは、nvidia のグラフィックス GPU に基づいていますが、それは独立した研究開発のチップ機能を持っている nvidia の少ない依存を持っています。
AI 分野のいくつかの新しいユニコーンも馬力を追加しています。 ちょうど先月、中国科学アカデミーのカンブリアのインキュベーションは、AI チップの新世代を発表した。 カンブリア紀によると、このチップのアプリケーションは、画像認識、セキュリティ監視、インテリジェント運転、UAV は、音声認識、自然言語処理およびその他のアプリケーションの分野をカバーしています。
競合他社との違いを参考に、ゆうけい氏は、AI チップの選択の地平線のシーンの深さモデルの組み合わせは、このベースでは、同社の重要なビジネスモデル ' ターンキーソリューション '、つまり、ソフトウェアとハードウェアの提供をカスタマイズしたソリューションです。
Google クラウド人工知能と機械学習科学者李菲は以前、人工知能は、歴史的な瞬間を通過している、それは工業用アプリケーションの段階に研究室から出ている。
地平線のために、最初の垂直領域は、彼らが人工知能のコア技術の ' エベレスト ' だと思う自動操縦です。 地平線は、世界市場向けのプラットフォーム駆動型のセルフドライビング技術を開発するためにアウディと協力してきました. さらに、Intel と協力して、新しいタイプの自動化されたプロセッサアーキテクチャを開発するとともに、車両仕様 (車両ナビゲーション規格) のソフトウェアシステムを構築しています。
さらに、地平線はまた理性的な空気調節、掃引ロボットおよび他のプロダクトを含む知的な家の分野の商業試みである。 ゆうけいは、最初の金融記者には、次の年には、プロセッサの新世代のベルヌーイアーキテクチャの第二世代で起動すると、スマートホームの実用化にはまだより多くの着陸があります。
最初の金融