全過程人工智能設計范圍

來源: 發布時間:2020-09-27

智能機器人設計的發展:開源開放平臺。針對機器學習、模式識別、智能語義理解等共性技術和自動駕駛等重點行業應用,支持面向云端訓練和終端執行的開發框架、算法庫、工具集等的研發,支持開源開發平臺、開放技術網絡和開源社區建設,鼓勵建設滿足復雜訓練需求的開放計算服務平臺,鼓勵骨干企業構建基于開源開放技術的軟件、硬件、數據、應用協同的新型產業生態。到2020年,面向云端訓練的開源開發平臺支持大規模分布式集群、多種硬件平臺、多種算法,面向終端執行的開源開發平臺具備輕量化、模塊化和可靠性等特征。機器智能在設計領域的進展:在機器輔助,甚至“生成”設計的過程中。全過程人工智能設計范圍

人工智能設計:由于與語音系統的交互只有語音對話這種方式,而且對話內容質量高(簡單直白),這為記錄用戶的行為提供了很大幫助。語音系統只需要在語音合成(喇叭)和語音識別(麥克風)上增加記錄接口,就可掌握每個Skill與用戶對話的內容,再通過對話內容轉換成有用數據,擁有該名用戶的用戶畫像。相比語音系統,界面系統就很難做到這一點。由于用戶都是通過點擊觸摸的輸入方式與界面系統交互,但系統很難知道文字、圖片的內容和關系是什么,很難斷定用戶在做什么,所以界面系統應該通過與每個應用共享數據的方式了解用戶更為合適。只要每個產品將自己的數據分為共享和隱私數據模塊,共享數據模塊可供系統和其他產品使用,這樣有利于產品之間的數據互補,從而促進自身發展。較重要的是,這種做法能為人工智能系統提供更完整的數據(記憶),有助于刻畫用戶畫像,促進人工智能發展。普陀區標準人工智能設計范圍人工智能設計的發展:人機共生,各出所長。

人工智能(AI)設計語言是一類適源應于人工智能和知識工程領域的、具有符號處理和邏輯推理能力的計算機程序設計語言。能夠用它來編寫程序求解非數值計算、知識處理、推理、規劃、決策等具有智能的各種復雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說,人工智能語言應具備如下特點:具有符號處理能力(即非數值處理能力);適合于結構化程序設計,編程容易;具有遞歸功能和回溯功能;具有人機交互能力;適合于推理;既有把過程與說明式數據結構混合起來的能力,又有辨別數據、確定控制的模式匹配機制。

智能機器人設計的發展:神經網絡芯片。面向機器學習訓練應用,發展高性能、高擴展性、低功耗的云端神經網絡芯片,面向終端應用發展適用于機器學習計算的低功耗、高性能的終端神經網絡芯片,發展與神經網絡芯片配套的編譯器、驅動軟件、開發環境等產業化支撐工具。到2020年,神經網絡芯片技術取得突破進展,推出性能達到128TFLOPS(16位浮點)、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經網絡芯片,推出能效比超過1TOPS/w(以16位浮點為基準)的終端神經網絡芯片,支持卷積神經網絡(CNN)、遞歸神經網絡(RNN)、長短期記憶網絡(LSTM)等一種或幾種主流神經網絡算法;在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領域實現神經網絡芯片的規?;逃?。人工智能設計的發展:隨著機器智能在設計領域發揮越來越大的作用。

人工智能設計:記憶:記憶相當于計算機的數據,屬于人工智能三大要素之一,也屬于有意識行為的較底層。若想優化行為,增強記憶是必不可少的。以現狀來說,合作共贏打通各種數據是較佳途徑之一,通過不同領域的數據對用戶畫像進行補充,從而加深對用戶的理解。另外一個較佳途徑是系統平臺以第三方記錄員的角色獲取用戶的行為和數據,這種方法適用在只有簡單行為的系統平臺上,例如Alexa語音系統。如果將Skills和Alexa比作人類,而我充當Alexa的角色;每當用戶和不同的Skill對話時,我會都記錄保存他們的對話。在整合所有對話記錄(擁有所有記憶)后,即使我不知道用戶和Skill各自在想什么,但我能從對話記錄中判斷出用戶是一個什么樣的人,他/她想要什么。就像我可以從一個陌生人與別人的交流中判斷出他的為人和性格。人工智能設計的發展:與機器智能的客觀和確定性對應的是,人類的另一個優勢。閔行區標準人工智能設計服務保障

人工智能設計的發展:機器的硬件和動物的身體有很大區別。全過程人工智能設計范圍

人工智能設計的影響:FEED和IM的區別是:是否主動給予信息反饋。FEED通過采集用戶數據,將用戶感興趣的信息主動推薦給用戶,在人工智能時代下它更適合用在內容型產品上。IM通過對話交流的形式給出問題或指令,對方根據相關內容給予反饋;在人工智能時代下它更適合用在簡化流程以及工具型產品上。既然固定內容的概念被打破,頁面可以無限延伸,為了保證結構穩定和方便管理,內容和功能需要被模塊化。iOS和Android在幾年前已采用了首頁左滑進入系統FEED的設計,不同產品用卡片的形式承載。小米MIUI9的信息助手突破了產品間的壁壘,在負一屏中將不同應用中的同類別信息整理聚合,比如收藏、支出、快遞、行程、日程等,想查找使用這些信息時,無需進入不同應用查找,在信息助手中就能快捷查看和使用。全過程人工智能設計范圍

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