布尔数据:人工智能加速科技与应用深度融合

来源:江西网络广播电视台
2020-03-17 09:56 
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近日,科技部官网公布四份函件,支持重庆、成都、西安、济南四地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。几乎同时,软件巨头微软公司首次任命了首席科学官,加速人工智能技术的研发。德勤全球预测,2020年全球最大的100家软件公司中,有95家将把人工智能技术集成到其产品中。研究者表示,到2025年,人工智能市场价值将达到1000亿美元。超过70%的AI应用程序将会与人工互相配合,提高附加值和竞争地位。全球领先的人工智能模型提供商布尔数据认为,通过人机协同能够更高效地解决复杂问题,对商业和社会将产生深远的影响。

随着移动互联网技术、云计算技术的爆发,积累了历史上超乎想象的数据量,这为人工智能的后续发展提供了足够的素材和动力,而以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,迎来爆发式增长的新高潮。

人工智能呈现何种发展趋势?

首先,从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习,但是深度学习的局限是需要大量人工干预。因此,科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法,提高机器智能对环境的自主学习能力。

其次,未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求,在消费场景和行业应用的需求牵引下,需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈,促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升,建设若干标杆性的应用场景创新,实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。

当下哪些前沿技术值得关注?

作为一家坚持“技术常用常新”的科技公司,布尔数据重点关注“神经网络”、“深度算法”和“人工智能模型”等领域的前沿技术。

人工神经网络,从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象建立的一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成,按不同的连接方式组成不同的网络。目前人工神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、自动控制、预测估计、经济等领域已成功地解决了许多实际问题,表现出了优良的智能特性。

深度算法,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向,通过学习样本数据的内在规律和表示层次,在学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释,能够使机器更好的模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的难题,在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习以及其他相关领域都取得了很多显著成果。

人工智能模型,主要是为在具体场景中解决现实问题,而综合运用多种算法,构建一套人工智能系统,从而获得对现实问题的归纳推理和决策能力,目前主要应用于金融行业等复杂场景中。布尔数据认为,由于算法领域已取得重大突破,机器被赋予了强大的认知和预测能力,但是单一的算法技术效果不如深度融合的算法模型效果强,所以有实力的公司研究、开发人工智能模型产品,是让人工智能最新技术成果充分落地、实现为人类服务的最佳途径。

人工智能模型提供商应具备哪些能力?

随着人工智能与人类生活的深度融合,未来必将诞生更多以解决实际问题为宗旨的“人工智能模型服务商”,而要成为其中的佼佼者,必须具备两个条件——丰富的技术经验和极强的资源整合能力。

布尔数据在人工智能领域精耕多年,始终坚持独立第三方原则,将人工智能与业务场景结合,使人工智能技术得到极大的场景化落地,产品成效与服务能力在业内获得广泛认可。布尔数据以独有的技术经验切入国内先进智能模型市场,以专有智能模型技术优势帮助客户进一步完善企业生态建设,成功跻身全球领先之列。

“技术”是科技公司的不懈追求,与“应用”相辅相成实现可持续的生命力。期待市场中出现更多优秀企业,优势互补,不断深化提升智能模型的服务能力,为客户提供更优质产品,共同推动人工智能技术进步。

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