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AI不再高大上

进入到 2020 年,AI 在行业中的发展已经超脱了单纯技术创新和突破的范畴,而是走向产品和产业融合,并由此体现出商业回报价值。由此,AI 的商业化落地,越来越成为衡量一家科技巨头在技术战略、产品规划、生态构建等方面综合实力的关键指标。 

在这一大背景下,《哈佛商业评论》中文版近日在其《人工智能专项调研报告》(后文简称《报告》)中选出了全球 AI 公司五强,分别是 Google、苹果、微软、百度和亚马逊。 

体现在产品上,Google 的 AI 覆盖了操作系统、应用 App,AI 芯片等多个方面;实际上,Google AI 的布局可以说是非常全面,涵盖了底层硬件+操作系统+核心算法+上层应用,而且在自动驾驶、医疗、企业服务等领域都有落地,在开发者生态方面也是首屈一指——Google AI 位居第一,可以说是实至名归。

再次巩固,GRE数学各类题型出题特点、解题思路

另外图表题也是一样,本身包含的数据往往是过量的,考生也需要掌握,快速看懂题目并提炼解题数据信息的能力,才能提升解题效率和正确率。

据报道,俄罗斯国防部14日发布了这段记录下浪漫求婚全过程的影片。卡赞瑟夫(Denis Kazantsev)求婚当天白雪纷飞,他驾驶着T-72B3坦克驶入阿拉比诺训练场,卡赞瑟夫引导与他交往多时的女友科佩托娃(Alexandra Kopytova)走到坦克围成的心形中央,行走期间,科佩托娃用双手遮住眼睛。

如果考生养成了依赖计算器做GRE数学的习惯,在解题效率上就会出现比较大的下滑。建议大家,适当锻炼一下心算能力,逐步减少计算器的使用。官方提供计算器,并不代表大家就一定要用,这一点希望大家能够有所了解。

GRE数学考察四部分内容。

有两种形式的考察方式:一是求值,二是判断。

求值题的要求答案具有唯一性。如果某个条件致使答案不是唯一的,有很多种情况,那么即使它能是题干得到答案,但是不唯一,也是错误的;

整体来看,与 Google 和苹果相比,微软的 AI 呈现出了浓浓的 To B 色彩。

第一部分,是基本数论, 知识点范围属于小学那些关于整数方面的性质,比较容易掌握,做一些练习就能回忆起来。

GRE数学考试提供计算器,因此很多同学只要有要算的地方,就立马开始用计算器,其实这样效率并不高。

2020 年,AI 如何实现商业化落地,已经不仅仅是巨头们要考虑的问题,同时也是一大波 AI 创业公司所面临的生死攸关的问题——但在雷锋网看来,对于 AI 本身而言,它毕竟更加深入到人们的生活场景和社会发展的行业场景中区,从而不再显得那么高大上,越来越成为社会生活的一部分。 

特别是诸如数学概念结合实际运用的应用题,以及一些在题目文字描述上搞出许多花样的文字题WORDPROBLEM,大家最好都能提前熟悉比较常见固定的出题套路,掌握应对方法,这样做也可以进一步降低失误率。

另外不可忽视的是 5G 对 AI 发展的影响——5G 不仅能够促成人工智能技术往前一步,也能够为它的商业化更深一步的积极变量。

“我来的第一个赛季,打的比赛很多,在那一年之后,有时候是他,有时候是我。我知道阿圭罗是一个传奇,俱乐部的最佳射手,顶级的人,无论从球员还是做人的角度,我都很喜欢他。”

在这五家巨头中,Google 不出意外地当选第一名。

因为,一些基础、简单的计算,完全可以心算;有些需要复杂运算的地方,也往往可以不通过计算器,直接用代入答案或者缩小范围等方式解决,因此GRE数学部分,对于计算器的使用需求并不大。

这些知识,大家在备考初期,可能就通过官方指南OG等渠道了解过,但由于各种原因,有些同学并没有真正放在心上。

不过,根据《报告》的说法,包括上述 AI 五强在内,甚至包括国内的阿里巴巴、腾讯等巨头,在 AI 商业化的路径方面都会有一些共性。比如说:

熟悉常见题型、固定出题套路,以及应对方法

这一方面,主要考察学生的阅读、理解能力,所以在平常做题时,有必要记住一些题型的出题形式,这样我们就可以看到长长的文字题,准确筛选出关键词,不至于耽误很长时间。

除此之外,金融证券、工业、消费和政府行业,也是目前巨头开发较多,落地前景可期的领域。这些行业的共同特点有三:一是数据基础良好;二是需求旺盛,技术可复制能力强;三是较为容易找到可落地的丰富场景。 

而数学考试中意外的扣分,很可能正是因为这种疏漏,所以建议大家,再次巩固基本数学概念,加强对这些基础信息的了解,把所有可能造成扣分的细小漏洞统统打上补丁。

一般来说,GRE数学题不需要大量计算,特别是一些比较大小的题目,往往可以通过逻辑推理得出答案。

另外,《报告》在调研后认为,下一个阶段中人工智能的最具潜力的落地场景有三个,分别是医疗、手机和互联网,因为这三个场景天然具备数据属性,是人工智能首先落地的最佳行业之一。

、华为等巨头也在 AI 领域有着重大进展,但相对来说,AI 是一个竞争无比激烈的领域,强中更有强中手,这些巨头的落选并不令人感到难以接受。

相对于 Google 在 AI 方面的多线布局和开放性,苹果在 AI 方面的表现其实更重要地体现在最终的产品中——这样的打法让行业实际上很难看清楚苹果的整体 AI 战略,但是从消费者感知的角度,却能呈现出具体可感的效果。这是由苹果自身的封闭性决定的,而且加上苹果产品在全球的受欢迎程度,实际上苹果已经在 AI 商用落地层面有了很好的表现。 

卡赞瑟夫说:“我们在一起很久了,我们历经时间和距离的考验,嫁给我吧!”科佩托娃轻轻点头表示答应,卡赞瑟夫随后为女友戴上戒指。

掌握大小比较题、图表题的特殊解题方法

从入选五强的企业可以观察到,尽管中国已经在 AI 领域有了巨大进展,但是与美国相比还有很大的差距。正如《报告》所言,全球前五中只有一家是中国公司,中美两国是人工智能的全球两级,两国的人工智能龙头企业在人工智能的能力部署上均位于全球前列,但具体到基础技术能力有所不同。最大的不同是,中国公司在基础技术的研究开发能力上,整体不如美国。 

与苹果相比,微软的 AI 可以说是以 Azure 云计算为载体,构建出了一个全栈式的 AI 布局,正如《报告》所言,微软的 AI 更像是一个 AI 基础设施及生态系统;其在技术层面与 Google 有某种相通之处,但在具体的应用场景中,微软瞄准了企业数字化转型的重大机遇,面向 B 端推出了 “混合云” 和 “”“智能云” 的完整解决方案,包括公有云 Azure、混合云 Azure Stack、物联网 Azure IoT 和 Azure Sphere。

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接着卡赞瑟夫单膝下跪,手中捧着一束红玫瑰,向科佩托娃求婚。

进入到 2020 年,商业化落地更加成为 AI 发展的核心关键词。一位来自中国某大型平台公司的技术高层管理人员在结合搜采访时表示,2019 年,所有公司对于 AI 的关注点都在求精和场景化,大家都有不少新的落地场景,但没有明显的核心技术突破,“说的都是更快更强更好用的话,但核心技术和前两年基本一致。”

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有研究机构认为,人工智能将从感知智能的 1.0 时代向认知智能的 2.0 时代演进,如何保持大数据智能优势的同时,赋予机器常识和因果逻辑推理能力,实现认知智能。 计算存储一体化的趋势有望突破 AI 算力瓶颈,使用 AI 技术保护数据隐私正在成为新的技术热点。 IBM 的预判是,人工智能的理解能力提高,又将扩大应用范围。明年,更多人工智能系统会开始依赖集学习能力和逻辑性于一身的 “神经符号  (neuro-symbolic) ” 技术。

第三部分,是初等几何部分,内容难度不大,但是单词相对多,所以考生针对这个可以加强一些专业术语的学习和专攻。

另外,计算器操作不当或使用错误等各类问题造成的扣分,也时有发生,考生最好还是能够摆脱对计算器的依赖,以心算为主,来应对GRE数学中的计算问题,更好地确保数据的准确性,避免低级失误。

全球 AI 五强一览:各有千秋 

不过,在强调 AI 商业化的同时,并不意味着 AI 技术不会继续向前发展了;在《报告》中也谈到了人工智能技术的几个未来发展方向,举例来看:

“我尊重主教练的决定,尊重我的朋友阿圭罗,因为他是俱乐部的传奇。他对我帮助很大,不仅是谈话,还有训练中的动作。当我要出场时,他会和我谈很多,关于比赛,关于空当,关于对方的后卫和门将,我们的关系非常好。”

的确,无论是从 AI 本身的技术进展和开源生态,还是 AI 在具体产品上的应用来看,Google 都是 AI 领域独一无二的巨擘,也是龙头老大。

总体而言,AI 商业化落地还有很大的可拓展空间。

据悉,阿拉比诺训练场位于俄罗斯首都莫斯科西南方约20公里处。

同时,5G 具有低延时、高带宽和大容量三大特性,给智能家居、自动驾驶、可穿戴、VR/AR 等 AI 强相关的应用创造了网络条件,将给 AI 创造更多落地场景。边缘计算、云端协同和分布式计算会具备更好的网络基础,给 AI 创造完善的底层计算基础。

根据红星电视台报导,用来进行这场浪漫求婚行动的坦克,曾参与在红场举行的年度胜利日(Victory Day)阅兵仪式。

判断题的论证具有确定性。也就是说无论答案是否定或肯定都是充分的。掌握了这两点,做题思维就会开阔很多。

“我想打每场比赛,但现实不是这样,我们有很多球员,都是顶级的。我会享受自己在场上的时光,但我知道,阿圭罗不再年轻了,现在我认为,我的时候来了,这是我的时刻了。”

自从2016年加盟曼城以来,热苏斯已经为球队打进了55球,而阿圭罗的成绩单是355场244球。

这并不令人感到意外,毕竟无论技术本身如何发展,最终也是要为社会和人来服务的,而其中的核心手段莫过于商业化。

一是通过开放平台来控制入口。利用自身技术和资源优势建设基础平台,和中小型企业达到共赢的效果,后者为前者的生态繁荣添砖加瓦,前者为后者节省基础技术上的投入,专注做应用。 二是公司基因决定 AI 发展方向。Google 具备更为全面的技术优势,主打通用化,适配全行业;亚马逊围绕电商 + 云紧紧围绕产品化思维;Facebook 成长于开放的新一代互联网环境中,AI 路径是开放、开源,一直坚持对外开源研究代码、数据集和工具;百度则是基于自身的技术积累和中国在产品应用生态的优势,在开放开源方面也颇有作为;苹果自身的商业模式是 “软+硬” 的相对封闭体系,AI 路径既围绕产品化,也相对封闭。

第四部分,是文字应用题。需要考生重点把握。

毕竟,技术永远是为人服务的。

本文转载自《wujing啊》的博客,点击阅读原文。

科佩托娃在现场告诉俄罗斯国防部旗下红星电视台记者:“我还没弄清楚发生了什么事。这真是意料之外。”

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AI 的未来发展方向和落地场景 

提高心算技巧,减少对计算器依赖

第二部分,是代数计算,也就是纯计算问题,也是比较简单的。

俄罗斯国防部发布的视频截图。

按照《报告》说法,5G 本质是更强的数据传输能力,IoT 设备也会采集更多数据,借助于 5G 传输到边缘侧和云端供 AI 学习,AI 将拥有更多原材料,即“数据”。而随着 2020 年 5G 的全面商用,将会进一步加速 AI 的发展。