福州危机处理公司带你了解新媒体与网络公关的关系

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人工智能这个词太热门了。有很多投资者、企业家、从业者和学生正在创业的路上。今天的分享我想给你一个独特的印象。我希望(人工智能)会慢下来。为什么？这个词用得太多了。

人工智能仍处于早期阶段。

事实上，早在两千年前，我们就已经在做人工智能，也就是我们祖先的算盘；20世纪50年代，夏普的计算器在某些方面打败了人类；今年三月，阿尔法狼在围棋中击败了人类。

任何理性的、合乎逻辑的和有规律的事物，即所谓的人工智能或机器智能，都会战胜人。但是人工智能真的能代替人吗？还有很长的路要走。纵观人工智能的发展历史，人工智能是在1950年提出的，然后是机器学习。直到20世纪60年代和80年代，机器学习实际上增长了好几倍。

特别是现在非常热门的神经网络，在20世纪90年代非常热门，然后就沉寂了。为什么？因为计算能力跟不上。在20世纪90年代，我们都知道统计数字被谈论了很多，但是后来它不能被计算，但是它在2005年突然爆发。

2005年后，一场根本性的革命发生了:云计算、大数据、微阵列，然后是基因重组。在阿里巴巴云上，我们现在可以计算暴力，这过去需要很多天，但今天我们可以在几个小时内计算出来。

当这种从量变到质变的变化发生时，我们可能会从外表上感觉到人工智能的时代，也就是说，我从一个孩子变成了一个成年人，并且我的智慧增长了，所以人工智能来了，但是我们还有很多事情是我们做不到的。

人工智能远非真正的智能

例如，阿尔法狗今年玩得很好，因为围棋有规则，但是对于那些没有规则的东西，哪首歌和哪首诗更容易打动你，这种非客观的主观认知智能还没有实现。

因此，今天我们还远远不能让人工智能超越人类。今年，当投资者或企业家持有dt时，是否所有的技术都在牛牛赢得了阿尔法狗？但是阿尔法狗的局限性在于它是理性思维，感性认知远远不够。

100年前，机器无法赢得围棋游戏，但有了这些计算能力，就像一群狼与老虎搏斗一样，阿尔法围棋背后的计算能力是多少台机器？事实上，这是一场不平等的竞争和车轮战争。表面上看，它是人工智能，但实际上它在数量上是不相等的。

以阿里巴巴云为例。正如你所看到的，从几十年前的单机到现在的集群，我们探索的数据量已经足够大了，然后人工智能可能会从定量变为定性。

一千年前我们做不到。我们没有这些数据来统一和协调集群，但今天它是不同的。有了云计算和大数据，你可以看看大数据的注入，比如神经网络。深度学习已经实现了非常典型的语音识别、图像识别和文本识别。大数据技术可以促进人工智能的发展，功能上有一个从量变到质变的过程。

以电子商务为例，这种海量数据的深度挖掘，包括双十一的到来，各种各样的行为。如果我们深入挖掘，我们可以根据人们的喜好提出个性化的建议。对于卖家，我可以告诉他要准备多少商品，要多少价格等。这种信息的挖掘来自大数据的挖掘手段。

现在有一种观点认为，大数据和人工智能一起成为数据智能。事实上，我想说的是，智力和智慧的区别是千倍的。

智能是某项任务的机械化和自动化，而智能是收集多种信息的思维过程和认知过程，包括视觉、听觉、肢体语言等。，它们一起应用于场景中。这种思维过程就是智慧，从小智慧到大智慧，这就是数据的整合和大数据的渗透。

说到大数据和云计算，它的架构是什么？

首先，它是面向应用的。很多人很容易陷入一个误区，那就是我想当一个平台。新生的小牛没有几招就不能叫武林大会。因此，如果有新人说我想成为武林盟主，我就是盟主，大家都不会太重视。只有当你证明了你的价值，你才有资格谈论平台。

数据智能在垂直行业中的应用案例

因此，我刚才提到的智慧和智慧体现在垂直产业的应用上，其中最典型的就是智能交通。

数据智能的价值体现在垂直行业的应用中。其中，智能交通是典型的海量数据场景。例如，我们可以实时监控信号灯的交通流量，连接城市中所有信号灯的数据，成为城市的眼睛，可以清楚地看到左转多少和右转多少。如果每个人都有一张高德的地图，他们会告诉你在哪里挡，在哪里不挡。有了数据智能，我们可以在20分钟或30分钟后告诉你3公里外的路口是否有交通堵塞。

交通状况瞬息万变，而空之间的距离会带来信息滞后。为什么高德地图应用和百度地图应用会告诉你目前的情况和夜视技术的问题？上个国庆节在浙江，阿里巴巴云成功预测了接下来一个小时的路况。

从个人的感知到全局，还有很多智能，比如大坝监控，与我们的生活密切相关，但是我们知道的不多。就像长江一样，每一条支流的水量如何，包括下游，我需要增加泄洪量，这需要实时判断、预判断和各种数据的连接。

另一个例子是卡车如何实现智能物流。谁能告诉我下午三点我跑到广州了，谁能告诉我回来后可以把货带回来？我们可以轻松做到这一点。通过摩擦机制，我们可以实时摩擦卡车和司机，实现供需匹配问题。

有许多应用场景。例如，语音识别和单词的实时转录可以将法庭审判过程转换成可记录的单词，这些单词可以被存储和存档。通过对车辆路径的实时捕捉和跟踪，城市交通管理者可以更清晰、更仔细地看到它们，从而更好地安排和设计车辆在交叉口的转弯规则。另一个例子是搜索图片和购物。拍一张照片，马上去淘宝找一张类似的。

“我是歌手”的预言是挑战非理性思维的典型过程。一首歌好不好取决于很多因素。很难实时预测，而且做这样的事情很危险。然而，从人工智能的角度来看，我们需要做的不是简单机械的重复任务，而是挑战人类情感世界的认知过程。

到目前为止我们看到的所有机器人都应该除掉那个人。它是一台机器，不是人。人是有情感的动物。我见过许多初创公司制造的机器人。他的情感在哪里？真的吗？没有。

最新的案例是广州交警互联网+信号灯试点项目。就发生在8月31日，当你清楚地看到每个十字路口有多少辆车左转和右转时，你就知道如何调整每个红绿灯的持续时间来使十字路口变得顺畅。广州2000多个路口创造的生产力价值很难衡量，因为有些人一分钟就值很多钱，所以让我们来做优化决策。

当你一路绿灯的时候，不要惊讶，广州有一天。杭州太拥挤了，但北京是可能的。

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