AI为何重要
所有事物的数据型和连接在计算能力中的大规模上升正在制作AI现实;将数据转化为有价值的见解并为企业创造巨大的机会。
由于数据非常重要,所以必须对其进行保护、管理和有效处理。作为云,大数据和高性能计算的欧洲领导者,ATOS为您的业务提供了必要的专业知识和技术解决方案。
为什么是现在?三个关键因素
一切都是连接设备的数据
结构化和
非结构化
数据是
统一为
知识
机器
学习
是负担得起的
与今天
计算
权力
人工智能正在显示它的智能
人工智能撼动了整个经济
预计2020年的全球人工智能支出将达到400亿欧元。
金融服务,零售和医疗保健等人1946韦德国际始于英国类为中心的工业,预计将是最大的消费者,紧随其后的资产密集型产业制造,能源和效用,运输等。伟德国际备用网址
出于什么目的 ?
经营效率,提高客户服务和消费者满意度,网络安全,分析......人工智能蔓延的速度将产生深远的影响:
40%
由服务提供商实施的新企业应用程序将包括2021年的智能机器技术
(来源:Gartner)
50%
所有业务分析软件将包括在2020年通过认知计算功能的规范分析
(来源:IDC)
人工智能简史
1960年以前:我再说一遍
天真算法
计算机只能执行它们无法存储或“记住”的命令。
1950年,英国数学家艾伦·图灵发表了一篇题为《计算机机器与智能》的论文,提出了一个问题:“机器会思考吗?”他在其中设计了图灵测试,也就是“模仿游戏”,这是一个简单的测试,可以用来证明机器可以思考。
1956年,约翰·麦卡锡在召开关于人工智能的学术会议时,第一次创造了人工智能这个词。
1959年,1959年亚瑟·塞缪尔硬币“机器学习”一词,说一天一天,一台计算机将能够在国际象棋中击败一个人。这是克劳德香农们首先写了一篇关于制定国际象棋播放计划的论文。
1960-2010:我模仿了
机器学习
机器学习使计算机能够采取行动并做出数据驱动的决定,而不是被明确地编程来执行某项任务。
1965年,Joseph Weizenbaum开发了ELIZA,这是一个可以就任何主题进行对话的交互式程序。
1986年,梅赛德斯 - 奔驰在慕尼黑德恩斯迪克曼的方向上建造了位于慕尼黑的第一个无人驾驶汽车。
1997年,“深蓝”(IBM)挑战并击败了当时的国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。这台机器利用能量通过最小-最大搜索算法来检查数千种移动。这并不是一场决定性的胜利,但随着机器力量的不断增强,许多人觉得这场比赛只是未来的一种体验。
2010 - 2018我学习
深度学习
计算能力赶上需要,允许计算机从非结构化或未标识的数据中学习无监督,识别对象并实时翻译语音。
2011年,IBM的沃森在《危险边缘》中击败了两位前冠军。
2014年,聊天机器人Eugene Goostman据说在雷丁大学通过了图灵测试。
2016年,DeepMind的AlphaGo击败了围棋冠军李世石。
2018-2022:学会学习
深增强学习
如今,“我学会学习”算法让我们能够创造出更智能的机器,甚至是能够自主学习的机器。
2022 - ......:我贡献,我交换
分布式代理商,群体深增强学习
下一代“我贡献,我交换”算法将使分布式ai合作成为现实。他们已经在最先进的研究实验室里了。
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