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1 # 花期已過丶
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2 # 拙見流失的青春
從人工知識表達到大資料驅動的知識學習技術。分型別處理的多媒體資料轉向跨媒體的認知、學習、推理,這裡講的“媒體”不是新聞媒體,而是介面或者環境。
追求智慧機器到高水平的人機、腦機相互協同和融合。
聚焦個體智慧到基於網際網路和大資料的群體智慧,它可以把很多人的智慧集聚融合起來變成群體智慧。
擬人化的機器人轉向更加廣闊的智慧自主系統,比如智慧工廠、智慧無人機系統等。
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3 # 使用者1344190366675
ANI階段(大膽預測2016~2036年左右),就是智慧機器深度學習、精準計算、模仿複製、人機互動等。
她可將人類從事的所有簡單重複的活動,標準化、程式化、流程化的活動逐步取代。但人的神經網路,情感交流,跨行業跨學科的綜合性思維,抽象思維,審美思維、創意性思維等這些智慧機器人還遠遠做不到。
完成ANI階段估計要在20年以後,知識性人才在這20年之內不必驚恐、能夠繼續有所作為。
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4 # 龍在九州天空城
第一個階段,我們稱之為計算智慧,即讓計算能存會算:機器開始像人類一樣會計算,傳遞資訊。例如分散式計算、神經網路。它的價值是能夠幫助人類儲存和快速處理海量資料,是感知和認知的基礎。
第二個階段,我們稱之為感知智慧,即讓計算機能聽會看:機器開始看懂和聽懂,做出判斷,採取一些簡單行動。例如,可以識別人臉的攝像頭、可以聽懂語言的音箱。它的價值是能夠幫助人類高效地完成“看”和“聽”相關的工作
第三個階段,我們稱之為認知智慧,即讓計算機能理解會思考:機器開始像人類一樣能理解、思考與決策。例如,完全獨立駕駛的無人駕駛汽車、自主行動的機器人。它的價值是可以全面輔助或替代人類部分工作。
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5 # 草莓愛努力
1 第一階段———智慧製造初級階段
在這個階段,人工智慧等先進技術不斷向傳統的工業自動化系統延伸,透過先進的手段,顯示生產過程中的可見或隱性的狀態,輔助人作出正確的操作或決策,最佳化工業自動化系統的功能。智慧製造系統所採用的很多技術,如工業大資料分析、人工智慧等,在影象識別、故障預測等某些特定的領域有可能超過人,然而在實際生產中,由於現實情況複雜多變,無法取代人憑藉自身的經驗或直覺作出正確的判斷,但可以作為一個很好的決策參考或對系統進行輔助最佳化。
在這個階段,由於智慧製造系統主要是圍繞企業的某一方面功能發揮“畫龍點睛”的作用,在開發時需要在現有系統中以“打補丁”或區域性改造的方式接入資料,如採用掃描方式搭建生產線三維模型,在生產線上增加安裝檢測裝置等。但在實現過程中有很多因素會制約功能的實現,如掃描方式建立的模型會比較粗略,資訊不足; 安裝檢測裝置會受到現有工藝裝置佈置等因素影響等。在過去的幾年中,各企業從自身實際出發,圍繞企業的發展目標,克服不利因素,在多個領域對智慧製造進行了艱苦探索和深入實踐,取得了良好的效果。這些探索實踐工作對於智慧製造的發展是非常有益的。
從這個意義上來講,工業生產對於智慧製造系統的確定性、可用性的要求與 IT 系統並沒有顯著區別,智慧製造系統作用於工業生產的區域性且作用有限,表現形式為與智慧製造相關的多個“點”並行發展,沒有( 也不必追求) 形成一個完備自治的系統。在這個階段,由於智慧製造系統本身沒有形成一個完備自治的系統,因此可以考慮採用以功能的實現過程來描述智慧製造: 智慧製造是面向企業的生產需求,以資訊系統為載體,模擬專家的智慧進行分析判斷和決策,進而能夠擴大 /延伸 /部分取代專家的大腦思維過程的系統。
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6 # 劉老炮兒
第一階段:50年代人工智慧的興起和冷落。人工智慧概念首次提出後,相繼出現了一批顯著的成果,如機器定理證明、跳棋程式、通用問題、求解程式、LISTP 表處理語言等。但由於消解法推理能力的有限以及機器翻譯等的失敗,使人工智慧走入了低谷。
這一階段的特點是:重視問題求解的方法,忽視知識重要性。
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智慧廚電是人工智慧戰略的第一階段,是以產品為載體,搭載創新人機互動功能,用智慧簡化繁瑣勞動,創造簡單、愉悅的廚房體驗。