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云计算、人工智能等关键技术大揭秘
　　“”――这个概念是指，你可以根据需要来租用应用程序，然后通过互联网来访问它们，而不是购买应用程序，然后将应用程序安装到计算机上。就是这样，这就是“”。你可能已听说过“软件即服务”这个术语(简称“SaaS”)。这实际上就是一回事。它是指通过订阅服务来获取的一种集中托管的软件。对投资者来说，这个领域已上了轨道，像客户关系管理(CRM)SaaS提供商这些公司的10年回报率超过了780%。不过对于在计算机行业寻求下一大热门的投资者来说，“”和“SaaS”已成了旧新闻。本文引用地址：　　“大数据”――这正如其名。“大数据”是指像“互联网”和基因组学这些新技术带来的庞大数据集。这些数据集极其庞大、极其复杂，以至于我们无法使用传统的应用软件来分析它们。我们需要开发新的应用软件来分析所有这些“大数据”。我们在最近的一篇文章中剖析了按收入排名前5强的数据存储公司。那些公司当中只有一家是可行的投资对象。也许如今这个领域最大的玩家是PalantirTechnologies公司，这家年收入250亿美元的私营公司帮助解读所有这些“大数据”。存储这些数据是一回事，分析这些数据完全是另一回事，因为如今所有数据中80%并不是结构化数据，比如新闻文章、研究报告和企业数据。这就引出了下一个术语。　　“深度学习”――这个领域从本质上来说指，我们可以教计算机拿来所有那些非结构化大数据后，开始使用各种算法来解读数据，比如模拟人脑工作机理方式的“人工神经网络”。深度学习使用算法来寻找所有那些“大数据”中的复杂关系，然后我们进一步改进那些算法，让它们日趋完善。计算机根据经验逐步学习的功能正是人脑自然的工作方式，有时也叫作“认知计算”。我们都可能听说过名为Watson的IBM认知计算平台，它就采用了深度学习技术，用来将语音转换成文本以及将文本转换成语音。虽然目前还没有任何一支专业的“深度学习”股票，但是如今有好几家初创公司在探究深度学习在众多行业的应用。深度学习或认知计算是的一种形式，这引出了下一个术语。　　――这个术语是指，计算机开始处理数据，并推断出复杂关系，就像人类那样。对此我们如何加以衡量?最流行的方法被称为“图灵测试”(TuringTest)，不过一些研究人员对此不屑一顾，认为只有业余爱好者才会对此有兴趣。虽然IBM是专利的主要拥有者(拥有500多项专利)，但人工智能领域也有另外好多家初创公司，比如我们之前介绍的一家名为Vicarious的公司，实际上大家都看好这家公司。Vicarious开发的软件代码可以模仿人脑，同时使用相对微量的数据和计算能力。虽然如今使用微量计算能力合情合理，但如果我们可以搞定量子计算，这可能不是个问题。　　量子计算――这个术语是指，我们使用神奇的量子物理学，制造一种功能比现有的任何计算机都要强大得多的计算机。我们可能会开始谈论“量子纠缠”，以及需要将事物冷冻到绝对零度，不过普通人不会在乎任何这种技术细节。量子计算有什么样的潜力，我们现在处于什么样的阶段?就在最近谷歌宣布，它使用D-Wave2解决了一个有1000个变量的优化问题，其速度比传统计算机快1亿倍。形象地来说，D-Wave2在一秒钟内所能处理的任务需要传统计算机花10000年才处理得了。你在量子计算领域会如何投资?目前，这个领域的厂商数量不多。　　所有这些技术预计在未来几年都会迎来迅猛发展，那么散户投资者如何在这方面赚到钱呢?IBM这个名字不断提及，所以IBM是这几个领域的合适投资对象吗?由于2014年收入高达920亿美元，“大数据”和Watson目前贡献的部分对整个公司收入的影响微不足道。话虽如此，我们还是喜欢IBM的3.8%收益率，由不到50%的派息率作为保障。　　虽然最有前途的公司依然是私营公司，但是将来会有退出事件和首发上市(IPO)让投资者获利颇丰。散户投资者应着眼的下一站是，未来涉及这些领域的科技公司IPO。据数据分析公司CBInsights声称，2016年有两家“大数据”初创公司可能会IPO。实际上，CBInsights公司已列出了在2016年可能IPO的530多家科技初创公司，其中许多与“大数据”有关。
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模具方案设计的智能化实现技术与方法研究（终稿）
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3秒自动关闭窗口&在1956年的美国达特茅斯会议上，包括麦卡锡、明斯基等在内的4位图灵奖获得者与多名学者共同确立了&人工智能&的概念，就是希望机器能像人那样认知、思考和学习，即用计算机模拟人的智能。此后，出现了基于人工智能的应用。
　　自20世纪70年代以来，人工智能涌现出的应用包括机器定理证明、机器翻译、专家系统、博弈、模式识别、学习、机器人和智能控制，这些都是在模仿人的智能。在这一过程中形成了很多学派，如今最著名的就是&连接学派&中的&深度融合网络&。
　　中国工程院对人工智能尤其在应用领域研究以后，发现人工智能正在大变，这些大变化出现了很多新的关键理论与技术，比较典型的有大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统。
　　大数据智能即现在的大数据支持下的人工智能；互联网将人与计算机、人与人连接在一起，形成群体智能；跨媒体处理的认知方式越来越引起人工智能界的重视，这种&多媒体+传感器&产生的跨媒体感知计算可称为跨媒体智能；把机器跟人结合在一起形成更强大的智能系统称之为人机混合增强智能；从机器人的概念解放出来，各种各样的智能系统逐渐发展成自主的智能系统。
　　另外人工智能的应用也出现了许多变化，如智能制造、智能城市、智慧医疗等。
　　这些变化是如何产生的？我们需要研究它的根源。在此基础上，中国工程院将其当做一个重大课题进行研究。该课题所提出的观点为国家所接受，这促成了7月20日我国发布《新一代人工智能发展规划》。
　　人工智能正在换代的动因
　　为什么说人工智能正在换代？我们认为原因是，当今世界正在发生巨大变化：正从原来由物理空间和人类社会空间组成的&二元空间&(PH空间)进入多了一个信息空间的三元空间(CPH空间)。
　　三元空间是如何壮大的？50年前世界还只是二元空间，所有信息的流转、传播均来自于人类。就算后来有了互联网、移动通信、搜索工具，仍旧是二元空间，因为信息源仍然是人。然而今天，许多信息直接来源于物理世界&&数以万计的卫星一刻不停地向地面传达信息，数以亿计的摄像头通过屏幕传达信息，大量的传感器形成传感器网，成为新的信息源。
　　在二元空间，人类通过自然科学和工程技术认识和改造世界；而在多了一个信息空间的三元空间，人类可以人机交互、大数据、自主装备的自动化间接改造物理世界，而且这种能力越来越强大。
迎接人工智能2.0的挑战和机遇
　　空间的变化，不仅出现了大数据，还出现了新的通道。这些新的通道会带来新的计算、新的社会能力。这不仅会给计算机学科、智能学科提供研究的新途径和新方法，还会形成很多新的学科。举例来说，城市规划师很难一次性将一座城市的空间、产业、环境统一规划好，但从空间的层面理解城市，通过大数据的渠道，今后一定可以更清晰地了解城市如何良性运转。
　　同样的，复杂的环境生态系统、仍有许多未知的医疗和健康系统等，都是&科学问题+工程问题+社会问题&的复杂系统，靠传统的认知、观测很难了解它们，需要将传统的方式与新的认知方式结合在一起，才能对它们进行新的改造，这就是人工智能迈向新一轮发展的基本动因。
　　以动因而论，信息环境发生巨变，人工智能怎能不变？在新的信息环境下的人工智能一定是新的人工智能。以需求而论，人类的需求也发生巨变，人们需要用数据方法研究智能城市，去发展智能医疗、智能交通、智能游戏、无人驾驶、智能制造，需要人工智能从模拟人到模拟系统。以目标而论，从过去追求计算机模拟人的智能到追求人机融合，追求&互联网-人-机&更加融合的群体智能，这就是提出人工智能2.0的由来。相信随着信息技术的扩展，一定还会有新的人工智能技术出现。
　　需要提出的是，人工智能从1.0走向2.0，实际是人类的生存空间从PH空间到CPH空间演变的深化，前方还有许多理论和实践的挑战等待着我们。
　　AI 2.0时代初露端倪的技术
　　尽管人工智能2.0还只是刚开始，但已经出现了很多新的技术特征。
　　从大数据智能来看，现在深度学习技术很强大，但不止于此。AlphaGo能够引起举世震动，不仅因其机器学习能力，还在于其运用了&自我博弈进化&等新技术，这是一种新理念。可见，大数据智能除了深度学习以外还会产生很多新技术。
　　一些新的应用也很有启发。一个很好的例子是，谷歌的DeepMind团队已能为谷歌&挣钱&&&DeepMind用它的软件控制着谷歌数据中心的风扇、制冷系统等120个变量，软件将这120个变量进行推理优化，使得谷歌数据中心的用电效率提升了15%，几年内已为谷歌节约电费数亿美元。2015年我国数据中心耗电1000亿度(据ICT Research统计)，相当于整个三峡水电站一年发电量，这对我们很有启发。
　　用计算机替代人来进行组织工作也已出现巨大苗头。一个人或一组人不易完成的事，群智可以完成。美国普林斯顿大学一个项目组开发了一款名为&EyeWire&的游戏软件，目标是通过电子显微镜把人的视网膜与人脑的联系进行涂色显示。然而，这种对神经元的标记并不是几个人能完成的&&神经是如此之多而每个科学家只知道其中一小部分。该项目组通过互联网号召全世界的眼神经专家共同来标记，最终有145个国家的16.5万名科学家参与了这个项目，人类也史无前例地知晓了视神经的工作机制，这就是群智的力量。
　　人机一体化技术导向的混合智能也潜力巨大。可穿戴设备、半自动驾驶、人机协同手术等技术已大面积涌现，这将成为一个新的领域，也会有大量的新产品出现。
　　同时，跨媒体推理已经兴起。近两年虚拟/增强现实(VR/AR)这种跨媒体技术十分引人注目。谷歌眼镜可以&所见即所知&，将所见物品的产地、价格等信息即时呈现；微软的智能软件可利用照片生成油画、国画，这都表明跨媒体技术发展非常快，相信在今后20年，跨媒体技术将大大提高机器和人的智能水平。
　　此外，无人系统迅速发展。过去60多年间，人工智能大力发展机器人，但发展最快的反而是机械手/臂、无人机、无人船等。许多城市、企业提出机器换人，但最核心的部分不是换掉人，而是让机器更智能、更加自主化。因此，自主智能系统仍需投入大量研究。
　　人工智能2.0的发展顺应信息化&数字化&网络化&智能化&的发展方向。中国很多省市和企业都纷纷在国家规划的指导下，制定本区域、本单位的新一代AI发展规划，准备大干一番。有理由相信，中国的人工智能技术与产业的快速发展期正在不可阻挡地大踏步到来。
&(文： &来源：模具联盟网)
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