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模化商用。AI的特征是客觀確定的，而人卻同時具備主觀信息。虹口區原則人工智能設計哪里來
智能機器人設計的發展：1.人工智能使推薦系統的準確度大幅度提高，用戶發現內容的成本降低，產品不再需要復雜的架構來承載不同內容。2.人工智能可以承擔更多復雜操作，工具的操作成本降低，使用流程也會隨之減少，一款產品只承擔一個工具不再行得通，除非有靠山，例如操作系統。往年iOS和Android的更新都會添加一些新的工具功能，加上Siri或者Googlenow語音指令，以及負一屏的信息聚合頁面，可以使工具產品操作起來更方便。3.對話式的聊天已經是較扁平的結構，游戲因復雜而有趣，所以人工智能不能也不應該使它們簡單化，但由它驅動的VR和AR會為社交和游戲產品帶來新的玩法和機遇，不過不在本次討論中。徐匯區常規人工智能設計來電咨詢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。
人工智能產品設計原則是什么？顯示人工智能結果的精度概率。了解人工智能生成結果的精度概率可以幫助用戶做出決定。例如，CRM系統可以預測哪些銷售線索較有可能轉化為特定產品的銷售。但這些預測有多準確？表示出預測的精度概率可以幫助用戶理解結果。解釋人工智能產品是如何產生結果的。許多人工智能產品使用復雜的算法和機器學習技術。這些通常被視為黑匣子。但是，有時理解一個算法是如何產生結果的，對于理解為什么產生一個特定的決策或結果集是非常有幫助的。這并不意味著要解釋復雜神經網絡如何做出決定的每一個方面，但是我們可以向用戶提供一些關于該技術做什么以及可能使用的輸入的提示。了解哪些數據是作為輸入提供的，哪些數據在生成較終結果時較為重要，可能會有所幫助。
智能機器人設計的發展：智能翻譯系統。推動高較準智能翻譯系統應用，圍繞多語言互譯、同聲傳譯等典型場景，利用機器學習技術提升準確度和實用性。到2020年，多語種智能互譯取得明顯突破，中譯英、英譯中場景下產品的翻譯準確率超過85%，少數民族語言與漢語的智能互譯準確率明顯提升。智能家居產品。支持智能傳感、物聯網、機器學習等技術在智能家居產品中的應用，提升家電、智能網絡設備、水電氣儀表等產品的智能水平、實用性和安全性，發展智能安防、智能家具、智能照明、智能潔具等產品，建設一批智能家居測試評價、示范應用項目并推廣。到2020年，智能家居產品類別明顯豐富，智能電視市場滲透率達到90%以上，安防產品智能化水平明顯提升。了解人工智能在設計領域的發展現狀，并關注較新進展。
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。要學會基本編程和機器學習算法，較好能自己模擬開發一個機器解決現實問題的案例。浦東新區咨詢人工智能設計現價
人工智能設計的發展：機器對外界的覺察與人不一樣，它們欠缺比較高層的目標。虹口區原則人工智能設計哪里來
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。虹口區原則人工智能設計哪里來
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