인공 지능 시대에 과학과 산업의 결합은 지구력 경쟁이되었습니다. 기술 개발의 역사에서, 과학, 산업의 결합은 매우 어려운 문제가 있었다. 상 나라 기술 공동 설립자이자 CEO 쑤 인공 지능의 시대에, 둘의 조합이 경주되고있는 것으로 보인다 이 작업은 점점 더 긴급 해지고 있습니다. 이 프로세스, 정책, 2014, 과학 기술 상 나라의 설립, 팀은 항상 강한 학문적 분위기, 회사와 국내외 학술 팀되었습니다도 긴밀하게 협력하지만, 과학 및 산업의 교차는 2 륜 구동해야합니다 자본, 기술, 층 규모의 다양한 요소는 응용 프로그램 시나리오는 필수적이다.보기의 상 나라 기술적 관점에서, 그들은 컴퓨터 비전, 인공 지능, 눈의이 부분에 대한 자세한 우려하고, 사람들이보고,이 세상을 이해하는 데 도움을 기대. 인공 지능 인식의 돌파구를 가져 비주얼 컴퓨팅 형태의 분야에서 땅이 많이 있습니다. 예를 들어, 카메라는 또한 환경 AI 전문가는 청사진을 해석 할 수 있지만 그 전에 문제가 명확해야, 매우 어두운 완벽한 이미지가 될 수 있습니다 사람들이 모든 과정을 밟을 수 있습니다. 쑤 상 나라에 노력의 관점에서, 인공 지능은 지금, 외부 요인은 AI를 가속 착륙을 추진하고 아주 좋은 시대에 와서한다고 생각합니다. 다음은 (괴짜 공원 편집기) 괴짜 쑤 혁신 공원 2018 컨퍼런스 연설의 전체 텍스트입니다 과학 및 산업 : 모순에서 수렴으로 안녕하세요 여러분, Shang Tang Technology의 수련입니다. 우리 모두는 인식과 인공 지능의 물결이 파도, 많은 과학자들은, 어떤 의미에서, 일 과학 산업을 매우 큰 비즈니스 관계를 가지고 있음을 알고있다. 그러나 이것은 사실입니다 만, 내가 생각하는 지금이 Langkou에서 최근 몇 년 동안 발생 내가 그것을 읽을 때, 이러한 부분이 있었다, 우리는 박사를 읽을 수 있고, 권위의 많은 교수들이 해외, 사실, 박사 경로 박사 갈 수있는 부자, 일반 확실히 돈이없는 읽을 말, 과학자, 과학자가되기보다는 돈을 벌기 위해 두 가지 논리는 역효과를냅니다. 사실, 중세 시대, 기본적으로 과학과 산업 사이의 모순과 갈등이 매우 크기 때문에,이 두 개의 별개의 포인트는, 귀족은 실제 과학을 할 수있는, 말. 왜 지금이 단계를, 이 두 라인이 교차로에있는 것처럼 보이며 실제로 업계의 분명한 변화를 볼 수 있습니다. 과학과 산업의 한 가지 큰 차이점은 과학자를 정의한다는 것입니다. 우리는 첫째, 기술 혁신, 기본 이론의 혁신에 초점을 심각한 연구를 상상 사실, 여러 번, 또는 백년 전, 많은 이론 혁신 및 개발,하지만 업계의 진정한 의미와에 할 수 있었다 우리의 몇 과학자의 넓은 범위의 익숙한 조합이지만, 상대적으로 멀리 떨어져 과학, 산업 및 마지막 층의 성공의 진정한 의미, 수익성, 표준화, 빠른 현금에 대한 진정한 관심을 어떤 일에 업계의 초점?에 , 솔루션, 그리고 실제 산업은 실제로 시장의 수요 주도에서 나옵니다. 그러므로 과학과 산업은 여전히 그런 개념의 완전히 다른 개념이다. 모두 가난 지금까지, 수 과학 및 산업이 한 곳에서 만나 그래서 우리는 무슨 일이 있었 것들의 어떤 종류 결국,이 단계에서?이 일을 어떻게 보는가이 경우에? 나는 그것이 매우 중요하다고 생각하기 때문에 요점은 과학과 산업의 교차점이 2 륜구동이어야한다는 것입니다. 2 륜구동이란 무엇입니까? 첫째, 핵심 기술의 혁신은 과학 발전의 많은 년이있을 것, 조금 더 빨리 온다, 과학 기술 개발은 이론적으로이 과정이 매우 중요하다. 기술 혁신 증분 성격이다, 즉, 부드러운, 그러나이 연구는 필요하지 않습니다 우리가 생각하는 모든 것,인지 적 사업에 실제로 적용될 수 있습니다. , 그것은. 예를 들어, 인공 지능에서 혁신의 물결이, 사실, 어떤 의미에서, 기존의 인공 지능 지침로 변환 벌킹의 직선이 아닌 경우 기술이 비약이다 반대로, 시간이있다 우리 모두가 지금은 사실 순수한 데이터 중심의 접근 방식 또는 학습 깊이에 따라 잘 알고 깊은 학습 또는이다 포함한 순수 데이터 중심의 지능은 오히려 증가 변화보다는 파괴적인 변화입니다. 단지이 상태에서 완전히 다른 새로운 생산력을 창출 할 수 있습니까? 우리가 조건을 가지고 필요한 산업, 공업 적 시점에 대해 이야기하고 또 다른 방향은? 우리는 볼 수없는, 그냥 사실, 같은 새로운 재료, 새로운 에너지로, 역사에서 발생한, 파괴적인 기술 개발 이야기 사실, 그 사실을 알았지 만 이것이 업계를 깨닫고 변화시킬 수 있다는 사실과 동등하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 우리는, 다음이있는 혁명적 인 혁신적인 재료와 재료의 현실에서 현장에 푸시 다운 할 필요가 텅스텐 와이어에 대해 이야기 정말 빛과 같은 전구 내부에 사용되는 재료는 이미 오래 것으로 나타났습니다 매우 중요한 포인트. 업계의 중요한 점 중요한 것은 업계의 요구 사항이 실제로 분출의 중대한 시점, 즉 일반 대중에게 사실상 교육을 받았다는 것입니다. 한편, 과학 기술의 진보는 파괴적 노동력과 생산성을 가져올 수 있으며 또한 시장은 우리 모두가 알고있는 것을 가져올 수 있도록 교육을 받았습니다.이 두 가지를 통해 우리는 과학 기술 인류의 진보를 선도하고 변화시키는 인류의 삶을 변화시키고 함께 변화시키고 산업을 변화 시키십시오. 이것은 매우 중요합니다. 상 당 기술의 시도 우리의 관점에서 상상 (Shang Shang)은 컴퓨터 비전과 인공 지능의이 부분에 초점을 맞추고 사람들이 세상을보고 이해하도록 돕기를 희망합니다. 이러한 관점에서 앞으로 과학자는 무엇을할까요? , 우리는 핵심의 본질은 내가 더 잘 인식 할 수있는 능력을 가지고 있으며, 하드웨어 관점, 알고리즘, 이론 및 뒤에서 지각 할 수있는 능력이 있다는 것을 인식하고 있습니다 실제로, 지원은 지각에서 중대한 발전의 개념을 가져 왔습니다. 이제 대부분의 센서가 실제로 우리가 생각하는 가시 광선을 처리합니다. 보시다시피, 시야에서의 올해의 획기적인 기술은 가시 광선에서 보이지 않는 빛으로 퍼졌습니다. 우리는 적외선을 가질 수있는 UV 카메라를 가질 수 있습니다. 카메라, 원적외선, 근적외선 카메라, 열 화상 카메라 등 다양한 카메라가 열리는이 카메라는 전혀 다른 응용 분야입니다. 예를 들어, 지금은 아이폰 X '얼굴 인식 잠금 해제를 지원하거나 우리의 인식이 바뀌었다의 우리는 가까운 적외선 가시 광선에서. 근적외선, 우리는 현실을 더 잘 인식 할 수 있다고 믿기 때문에, 사실, 지불 , 더 나은 검증, 그래서 우리에게 진짜 돈을주고, 또는 온라인과 오프라인 장면은 에스코트에서 역할을했습니다. 또한, 우리는 도로에 카메라가 많은 저녁에 하나, 많은 사람들이 카메라를 볼 수 있다고 생각합니다 볼 수 있지만, 카메라의 인식은 지금 매우 어두운 상황에서 스타 클래스, 심지어 오로라 단계, 어떤 개념을? 도달 , 그것은 매우 완벽한 이미징을 형성 할 수 있습니다. 카메라는 지상에, 그래서 하늘 카메라도 형성 할 수 있습니다. 샹 지금은, 지상 카메라 업계 최대 규모의 응용 프로그램입니다 것을 왔지만, 미래의 하늘 카메라의 경우 증가는, 우리 모두는 매우 중 원격 감지 영상에 있으므로, 데이터를 처리 같은 문제에 직면 이미 수퍼 파워의 수퍼 센스를 사용했습니다. 예를 들어, 원격 감지 이미지 구름, 눈, 땅의 차이, 서로 다른 영역의 다양한 일을 감지 할 수있는 다양한 스펙트럼의 다양한있을 수 있습니다, 우리는 그래서. 다른 처리, 데이터 연결 및 접합의 다른 뷰에 도달 할 수 있습니다 가시 범위의 확장 인 기본 인식이 크게 향상됩니다. 또한 우리의 실제 장면은 3D 스테레오이며 그림은 항상 2D이며 2D에서 2.5D까지의 3D 확장으로 인해 응용 프로그램에 매우 다른 변화가 생깁니다. 사실, 우리는 항상 현장의 인식이 새로운 대화 형 기능입니다 가져 그 생각과 인터넷의 상호 작용 기능을 변경하면. 난 당신이 게임이 아주있을 때 아이폰 그냥 나올 상호 작용을 슬라이딩 리콜 여부를 알 수없는 처음의 혁명이었다 때문에 인간 - 컴퓨터 상호 작용 디자인 철학의 그 모드의 뜨거운 소위 "화가 조류는"휴대폰은 매우 일치하지만, 우리의 지각 시스템이 더 나은 3D를 인식 할 때, 3D 장면이 제시 한 객체 간의 더 나은 될 수 있습니다 새로운 3D 인식 및 AR / VR / MR 기술을 기반으로 한 다음 상호 작용 모델이 등장 할 가능성이 있습니다. 우리는 왼쪽 단순히 SLAM 기술의 사용, 플러스 3D 콘텐츠 상황의 인식에서 다른 시나리오의 번호입니다,이 세 가지 시나리오를 볼 수 있습니다. 우리는 아무것도 평야 동물과 작은 나무는 사무실의 중간에 않았다 있습니다 보시다시피,이 렌더링 모드는 원래의 2D 사진에서 점점 더 사실적이 될 것이며 일반적인 카메라를 사용하는 3D 전체의 응용 프로그램에서 강조되었습니다. 맞아요. 우리는 테이블 위에 진짜 물건을 두 개 넣었고, 두 마리의 작은 괴물은 가짜인데, 의자 뒤에 보면 나비가 모두 가짜입니다.이 응용 프로그램은 많은 다른 경험을 가져옵니다. . 우리의 단일 카메라 폰의 미래가 어떤 다른 3D 경험을 가져올 수 있다고 상상해보십시오. 2018 년, 2019 년에는 더 많은 게임 장면, 사회 장면이 만들어 질 것이라고 생각합니다. 그리고 우리가 과학자의 개념에 관해 이야기하고있는 더 완벽한 통합의 현실은인지 된 능력을 향상시키는 것입니다. 이론적 근거에 따르면, 과학자들이 큰 데이터 중심의 인공 지능을 만들 때, 우리는 많은 고유 한 결함이 있음을 발견합니다. 현재로서는 해결할 수있는 것이 부족합니다. 과거에는 지능의 인공지도, 개념은 무엇입니까, 우리는 통계 학습을위한 큰 데이터를 사용하여, 인간의 통계 학습은 많은 사전 지식을 추가 할 것입니다, 우리는 사람들의 연령 분포가 고르게 분배되거나 정규 분포라고 생각합니다. 나는 선험적 인 배급을 추가했다. 선험적으로 그 예측을위한 중요한 의미가 추가되었다. 그러나 데이터가 점점 더 커지면 데이터에 대한 선험적 가정을하지 않을 수도 있습니다.이 경우 문제가 발생합니다. 모든 법률은 데이터에서 배워서 해석의 부족이라고하는 큰 결함. 우리가 정말로 해결하고 싶은 또 다른 큰 데이터 문제는 더 많은 데이터 인식 및 기계 인식 레이블을 제공해야하며 소위 레이블이 올바른 대답을 제공한다고 말할 수도 있지만 그렇지 않습니다. 모든 것이 정답이므로 우리는 여전히 감독 정보가 부족합니다. 의료와 같은 특정 상황에서 우리는 병원 연구 기관을 보았으며 우리 측에 2 명의 국가 전문가가 있으며 진정한 교회에 지식을 가져 오기를 희망한다고 말했다. 컴퓨터 배우기. 그러나이 두 명의 참전 용사가 조기 병을 영화에서 볼 수 있기 때문에 중국에서 아무도 그것을 할 수 없으며 우리가 할 수 있는지 물었습니다. 사실, 일을 명확하게 볼 수있는 기계의 정의, 기계가 할 수있는 출력 입력을 정의하는 것은 매우 명확하다, 나는 그것이 특정 초기 환자가 아니라는 것을 나타낼 수있는 영화를주고,이 문제는 정의가 매우 명확합니다 불행히도 샘플이 너무 적고 샘플이 충분하지 않습니다. 그러한 훈련이 필요할 경우, 하루에 몇 명의 전문가가 영화를 읽을 수 있는지에 대한 백만 건의 데이터가 필요합니다. 홍콩 의사는 하루에 8 장 이상의 영화를 읽을 수 없으며, 8 장 이상이 지친 신문으로 읽힐 자격이 있습니다. 하루에 10 장을 읽는 개념에 따르면, 베테랑 전문가는 충분한 데이터를 제공 할 수 있도록 300-500 년의 진단을 수행해야하며 전문가가 나이가 들어도 재향 군인 이었지만 전문가가 이미 오래 되었음에도 불구하고 사실, 나는 그 같은 새로운 표본이 아니라, 다양한 학제 간 및 복합 형 상호 작용 변화가 매우 어렵다고 생각합니다. 그러므로 사실, 이것들이 실제로 오늘날 우리가하고있는 것은 과학자들이 멀티 모달, 멀티 태스킹 학습, 약한 감독과 같은 원래의 연구 문제에 이론적 토대를두고 있습니다. 감독없는 학습은 표본이없는 경우 표본을 마이그레이션하고 표본 학습을 생성한다고도 말합니다. 이 루프를 통과 할 수있는 또 다른 방법이 있습니다. 비록 이것이 좋은 대답인지 여부는 모르겠지만, 우리가 성공할 수 있도록 학습을 향상시킬 수는 있습니다. 예를 들어 문제의 설명을 보면 조류는 흰 가슴, 연한 회색 머리, 검은 날개 및 꼬리를 가지고 있으며 특히 놀란 느낌은 들지 않지만 사실 프로세스가 비생산적입니다. 우리는 중국에 대한 설명을 주었고 사진을 찍었습니다. 즉 현재이 사진에 다른 새처럼 세상에 새가 없다는 뜻입니다. 즉, 우리는 진정한 의미를 가질 수 있습니다. , 텍스트의 설명, 샘플 사례에서 샘플 데이터를 생성하십시오. 앞으로 텍스트로 그림을 만들 수 있다면, 텍스트로 비디오를 생성 할 수 있으며, 감독은 작동하지 않을 수도 있습니다. 비디오를 생성하기 위해 책을 쓸 수 있습니다. 모든 것이 가능해진다. 이 기술을 볼 수 있으며, 우리가 다시 친구의 전달 원의 내용에 의존 할 필요가 없을 수 있습니다 후, 모든 것이 가능합니다. 그러나, 과학 기술의 이러한 혁신은 인식 능력에서, 사실, 이론적 기초를 강화하기 위해 발생 변화와 실제 산업은 여전히 먼 거리입니다. 우리는? AI 산업의 돌파구를 무슨 짓을했는지 결국 업계에서 보면, 첫 번째 구름이 서버는 컴퓨팅 파워를 강화하고, 끝이 다양한 장치에서 끝, 클라우드 + 클라이언트 모드를 통해 얻을, 말을하는 것입니다,이 성장하고있다 AI 기술 혁신을 충족하기 위해, 컴퓨팅 파워, 사실, 더 적합한 알고리즘은 내부 로봇, 휴대 전화 안에 내 차에 없다, 더 똑똑하고, 또는 지적인 존재 이상의 장치 준비는, 현재 참조하는 것입니다있다 내부와 심지어 다양한 휴대용 기기 에서조차도 이것은 업계에서 일어난 매우 흥미로운 변화입니다. 지금 우리의 관점에서, 인공 지능 기술 동향 장면, 다차원 연결, 전체 스택의 혁신 능력, 기술 모듈의 다양한 중간에 기본 알고리즘에서, 위의 핵심 응용 프로그램에 여러 응용 프로그램, 핵심 응용 프로그램의이 부분은 사실, 업계에서 실제 요구에 이르기까지, 요구와 요구 사항은 동일하지 않습니다. 많은 경우에 우리는 많은 기업, 기업 처리했기 때문에, 우리는 인공 지능 기술을 할 필요가있다. 여기에는 우리의 질문이 잘되어 같은 질문의 무리를 찾을 수있는 제안이며, 그것은 AI하지입니다 너에게 적응하는 방법, 나는 말하기를 불가능하고 어렵다. AI는 무엇을 할 수 있습니까? 정의 할 때 난 그냥 말할 문제, 입력, 출력, 명확하고 이러한 기능을 대체하는 인공 지능을 사용하여,이 과정을 통해 얻을 수있는 시간이었다, 그것은 더 자연스러운 것입니다. AI는 너무에만 시나리오에서 사람들이이 일을 수행하는 방법의 경우 모르는 경우,이 일을 할 수 있지만, 당신은 AI가 밖으로 정렬 당신을 도와 유도를 원하는 생산 효율을 향상시키기 위해 가고, 연역적했다 않습니다 이것은 매우 어렵 기 때문에이 장면의 역할이 업계의 실제 필요를 해결할 수 있다고 생각합니다. 과학 산업의 통합을 촉진하는 방법 산업과 과학의 융합으로 우리는 두 가지 큰 외부 요소가 있다고 생각합니다. 온도 환경의 요소. 요소 2는 산업적 관점에서 3 가지로 이야기했습니다. 어떤 외부 환경 나는, 사실, 관리의 외부는 중국의 촉매 역할은 국가 차원에서 AI의 발전을 촉진하기 위해 사상 처음으로 가속, 아주 좋은 역할을 참조하십시오 지금? 그 것이다, 사실, 당신은 볼 수 있습니다 국가가 일을 제안하는 것입니다,하지만 이후 유럽, 미국의 대부분은, 사실, 중국은 너무 자주 사람들로부터 의미에서, 백서의 숫자의 개발을 포함, 정책을 따뜻하게, 전체 승진을 재생,보기의 국가의 관점, 도움말 업계 가을. 두 번째는 자본 부스트입니다. 우리는 또한 사실, 업계 최초 핵심 기술에서 획기적인하게, 이러한 기술을 포용 많은 가운데 산업 바닥의 체인을 단축, 인공 지능, 지금이 단계 자본을 볼 수 있습니다. 세 번째 요점은 자원을 사용할 수 있다는 것입니다. 핵으로 대응하려면 석유가 있어야합니다. 사용할 수있는 이른바 자원이 전력을 계산하는 것은 지금도 위의 플랫폼, 운영 체제 및 일부 연구를 기반으로 컴퓨팅 자원의 어느 정도에 도달한다는 것입니다 외부 환경이 이미 할 수 있도록, 우리는 지점에 도달했습니다 아주 좋은 전환을위한 과학 산업. 업계 자체에서 다음 세 가지가 필요합니다. 첫째, 기술 제품. AI 사업은 내가 방금 말했듯이 우리는 무에서 새를 생성하는 경우,. 핵심 기술의 획기적인 매우 어렵있는 기술을 판매하여 실제 현금이 아니라 상업 실현으로 바꿀 필요가있다 그들이 운반 할 해당 제품이 있어야합니다, 사실,이 단계는 점차적으로 완전한 기술 제품, 우리는 정확한 인식, 또는 하나 개의 칩과 구름의 끝이 될 수있다하는 기업의 대부분은 지금 이 두 가지 모드는 제품 기술의 핵심 혁신입니다. 둘째, 대규모 착륙. 우리는 우리가 충분히 큰 영향력 기술적 진정한 의미를 형성 할 필요가 있다고 말한다면, 우리는 도시에서, 그것은 대규모 용량을 가지고 어떤 범위로 두 도시가 필요합니다, 우리는 빠른 성장의 능력이 필요합니다, 또는, 이러한 일들은 매우 성공적으로 추진 될 것입니다, 표준화 된 제품의 어떤 종류에 포함 할 수 있습니다. 사실, 우리가 사용하는 대부분의 디바이스는, AI를 많이 생성, 우리는 사실, 방법을 흐리게 달성 할 수있을 것입니다 지금, 일반 SLR 카메라를 휴대 전화 카메라를 사용하는 것과 같이,이에 AI 기술, 바닥의 종류 휴대 전화 제품의 중앙 집중식 표현. 셋째, AI가있는 산업은 산업의 급격한 변화를 형성 할 수있다, 매우 명확하지 않다, 그래서 장면은 다양한 기술과 새로운 기술의 좋은 양식이 될 수있는 의미로 다양 화된다. 우리는 개인 응용 프로그램, 지역 사회 전체 관리 사이의 이러한 변화가있을 것입니다 공공 서비스에서 볼 수있는, 기술 혁신, 우리는 좋은 증기 기관이있을 때 사실 우리 같은 비트가 최초의 산업 혁명에 대해 이야기하고, 하지만 애플리케이션 시나리오의 다양한 않고, 사실, 기술의 진정한 실현, 실제 산업 혁명을 촉진하지만, 응용 프로그램이있는 경우는, 여전히 긴 거리 : 첫째, 대규모 산업 생산을 할 수 있습니다. 둘째, 농업을 수확하고 관개 할 수 있습니다. 셋째, 나는 철도와 교통조차 할 수있다. 당시 회사의 세계 최대 시장 가치는 철도 운송입니다. 그래서 이러한 관점에서, 장면 다양 화 기술은 AI의 물결도 매우 핵심 요소를 착륙했습니다. 권리는 우리가 안개를 돕기 위해 도입 된 그림이 같은 인스턴스 개별 응용 프로그램, 휴대 전화는 일부 애플리케이션 시나리오해야합니다 휴대 전화 응용 프로그램, 즉 카메라가 베이징에서 안개가 낀 하루를 보내는 경우 흐린 날을 없애기위한 키에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 일부 앨범은 지금 우리 사진, 이미 사람들에 의해 관리 될 수 있다고 생각, 내 자신의 사진, 내 친구, 어린이와 가족, 서로 다른 그룹으로 나눌 수 있습니다, 중간 관리자이며, 미래가 더 크기에 따라 수 있으며, 세분화를위한 태그, 예를 들어, 연령과 친밀감에 따라, 기계는 자동 분류, 빗질을 통해 당신을 도울 수 있습니다. 가장 왼쪽의 그림은, 우리가 더 창의적인 요소와 인공 지능을하게 말하는 얘기, 사실, 우리는 예술의 많은 효과를 시뮬레이션 할 수 있습니다 비디오에, 또는 학습 반 고흐, 모네 학습, 당신은 모바일의 미래를 볼 수 있습니다 사진 몇 시간 전에 우리 제 백석 새우의 모방에서, 당신이 알고리즘을 정말 먹는 새우를 만들고 싶어, 모방하지 생각, 촬영, 즉시 치 스타일이 될 수 있습니다. 그래서이 AI 개인 응용 프로그램은 또 다른 각도는 AI 거버넌스와 사회 전체의 관리입니다. 그 과정에서 오락을 많이 가져올 것뿐만 아니라, 매우 큰 깊이를 재생할 수 있습니다. 우리는 사회 전체의 현재 상태가 기술의 사용의 전반적인보기를, 우리는 심지어 하늘, 모든 각도로 지상에서, 일상 생활의 모든 측면에 대해 생각하는 알고리즘이 사용되지 않은 경우에도, 통제에서 여전히 것을 상상할 수 연습과 진화, 전체 론적 계획을 세울 수 있습니다. 예를 들어, AI에 한편으로 우리의 여행은, 더 나은 내비게이션 서비스를 제공하기 위해, 무인 차량, 장애물 회피를 할 수 있습니다. 실시간을 통해 하늘, 과학 기술 반면 AI에 지상에 상황을 인식, 심지어 도로는 잘 계획되어 있으며, 천국과 지구의 연결은 더 나은 시너지 효과를 얻습니다. 기술 장벽과 시나리오 사이에 큰 연관성이있는 멀지 않은 미래에 더 잘 변할 수있는 많은 것들이있을 수 있습니다. 인공 지능은 그들의 전임자의 앞에 그렇게 할 수 있기 때문에 어떤 궁극적 인 AI? 아니 제품 것은 카운터에 물건처럼, 우리는 사람으로, 카운터에 인증의 다양한 제공, 미래의 공공 서비스 보조 도킹 포트, 그리고 다시 나는이 도킹 포트, AI로 대체 될 것이라고 믿는다, 우리가 미래의 서비스를 제공, 당신은 모든 사람들이 각 사람의 상태에 따라 다른 정의를 부여하는 진정한 의미 할 수 있습니다 서비스 우리가보기 AI 회사에서 우리의 관점에서 말을 그렇게해도 연결이 두 가지의 중간에 긴 방법이 과학, 산업, 또는, 내가 말했듯이, 너무 많은 이야기, AI 착륙도 경기였다. 우리는 희망을 과학과 산업은 궁극적으로 한 곳에서 결합 될 수 있으며 주변 환경이 따라 잡고 가속하기 때문에 우리는 아주 좋은 시간에 있습니다. 그래서 우리는이 단계에서 AI가 모든 사람들이 더 나은 삶을 누릴 수 있도록 도울 수 있기를 바랍니다. 감사합니다.
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