大家好，今天来为大家分享人工智能 7月20日的一些知识点，和人工智能2017的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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人工智能要什么时候才能普及、普遍应用？
谈到人工智能何时普及的问题，不妨参考一下工业革命的历史。蒸汽机从出现到普及只用了几十年，西门子发明发电机到电力普及也只用了几十年。很多人以为人工智能是最近几年诞生并流行，因此是否还需等待几十年才能普及呢？
其实不然。
事实上，人工智能早在上个世纪60年代就成为大热，图灵机的提出以及达特茅斯会议的一众大佬的召开，让人工智能成为了一种新的潮流。
然而由于当时的历史条件，不仅缺乏各种复杂的数学模型，更缺乏庞大的算力的支持。因此在早期，AI领域拿的出手的都是一些简单的工业级机器人，操作局限于简单的几个基本步骤，而在生活领域，更是无法涉及。
当几十年过去，随着半导体技术的突飞猛进，特别是云计算的诞生，人工智能重新焕发了活力。当人力已经无法应付越来越大的数据量时，计算机在无数数学模型的确立下已初具智能，唯一制约的只有算力。
而在云计算的驱动下，这个烦恼终于被解决，计算机可以处理相当复杂的数据，尤其是对于数据的筛选和挖掘。
光是飞天云每天处理的数据都能达到PB级，这就相当于过去几年甚至几十年的数据量。
这意味着什么呢？
也就是说，在这样的海量的数量支持下，人工智能落地的范围相比于以前，更宽广了，不会局限于简单的工业级机器人和基础操作。像是日常生活、政务、工业、农业、服务业，从基础服务到更高阶段的便利，AI有无限想象空间。
以农业为例，过去的农民是靠天吃饭，收益受天时影响，种植靠经验，不可控的因素较大。但现在有“农业大脑”，背靠AI技术，可以根据实时天气和环境变化实现智能调节，这样一来，农田里的作物可以完全脱离人力，实现智能种植，产量远超了以前。
这在人工智能没有普及和技术发展之前，是不可能想象的。
在生活服务领域，以杭州这座新科技城市为例，AI能提供的便利，从交通、出行、医疗到支付、政务办理等，都能覆盖。可以说，从市民走出家门开始，任何一个举动，都可能享受到人工智能带来的便利。
就拿出行来说，过去的杭州是一个集成了堵车难、停车难等诸多城市病的新兴城市，市民面对日益拥挤的城市有些束手无策，而自从“城市大脑”诞生后，依靠数据处理，最终综合统筹，从而实时调度马路上的一举一动，提高了50%的出行时间。
事实上，我们已经身处并在享受人工智能带给我们的改变与红利。
而未来，AI还将触及更多的领域，可能在以后，你从睁开眼到闭上眼，每一个环节，都有AI的身影。
在A股里，真正的人工智能龙头除了科大讯飞，还有哪几个？
非常高兴回答你的问题。
人工智能成分股117家查询一下同花顺人工智能概念股一共有117家，其中今天涨幅最大的为赢时胜、赛维智能、浪潮信息，实际上A股人工概念股并非都是以人工智能为主营业务方向的，大部分只是人工智能业务相关。
真正布局人工智能的是百度、阿里巴巴和腾讯先看一下人工智能定义：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
虽然百度现在体量和阿里、腾讯不再同一个级别，不过目前在人工智能领域做的靠前的是百度，百度有百度大脑、无人驾驶等AI领域做的非常靠前。
腾讯也有自己的AI开放平台，包括语义分析，图像识别，智能客服等AI应用。
阿里专门成立了达摩院研究人工智能方向。
人工智能独角兽：旷视、商汤、云从、依图旷视、商汤、云从、依图这四家人工智能独角兽，估值都已经超过10亿美金，虽然还没有上市，不过未来潜力巨大，且都是以人工智能为主营业务。
结论从全球范围来看，人工智能做的最好的企业是Google，在国内是百度，以及科大讯飞，A股上市企业中人工智能概念股虽然有117家，但实际上并非真正意义上的人工智能公司。旷视、商汤、云从、依图这四家独角兽未来可能会成为人工智能科技巨头，也极有可能在近几年登录资本市场。
以上是我的看法，欢迎留言讨论交流，喜欢的可以点点关注。
大数据和人工智能有什么关联？
大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
要想搞清楚大数据与AI之间的关系，首先要了解大数据和AI的概念。大数据是互联网和物联网发展的必然结果，大数据技术的重点在于实现数据价值化，整个大数据产业链也紧紧围绕数据进行展开，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用。另外，云计算技术与大数据技术也有密切的联系，云计算为大数据提供了服务支撑。
人工智能目前已经经过了60多年的发展，主要的研究领域集中在机器学习、自然语言处理、自动推理、知识表示、计算机视觉和机器人学等六大方面，重点的问题在于“合理的思考”和“合理的行动”。人工智能由于是典型的交叉学科，所以目前依然处在行业发展的初期，人工智能领域依然有大量的课题需要攻克，也需要解决落地应用问题。
大数据与人工智能的关系可以通过三个角度来描述，其一是大数据是人工智能的基础，大数据带来大智慧；其二是人工智能促进大数据的发展；其三是大数据和人工智能共同组建了一个新的技术生态。
大数据的发展在很大程度上推动了人工智能的发展，比如机器学习需要大量的训练数据，数据量越大则训练的效果就会越好，所以在大数据时代，机器学习包括深度学习受到了广泛的关注，一系列基于机器学习的产品在陆续开始落地应用，比如自动驾驶、智能诊疗等。
人工智能的发展反过来也极大的促进了大数据的发展，比如人工智能领域需要采集更多的数据，而且要对这些数据进行清洗、归并、分析等处理过程，这个过程也在促进大数据技术的发展。另外，大数据和人工智能之间还存在两个重要的技术板块，其一是云计算（提供计算资源服务），其二是物联网（提供人工智能产品的落地应用场景），所以大数据和人工智能的发展将带动一个新的技术生态。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
现在有真正的人工智能吗？
谢谢邀请，依我看，现在的人工智能仅仅依靠“符号化运算”来实现特定功能的智能，并不是广义上的具备自主性的真正的人工智能。“人工智能”一词，对于人类来说已经非常熟悉，人工智能隶属于技术人工物的一种，是上世纪人类社会高速发展而出现的新时代产物，它起源于1956年的夏季，是以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批年轻科学家在一起参加一次学术聚会，共同研究和讨论用人类机器模拟智能的一系列有关问题时，提出将“使用机器来模拟人类认知能力”的技术称之为“人工智能”（ArtificialIntelligence）。从1956年的夏季到现如今，人工智能已经走过了足足64年的历史，一步一个脚印的发展成了涉及学科众多的一门交叉学科和科学前沿问题，人工智能这一学科从诞生之初只能处理一些简单的符号化运算问题，到现如今的大数据处理以及数据库分析，人工智能处理问题的能力也已经有了突飞猛进的变化。通俗地讲，人工智能学科就是人类计算机科学技术下的一个前沿分支，是通过利用计算机的逻辑控制来模拟人类智能活动的一种方式。
人类的行为中有很多的简单行为并不需要复杂的思考，比如说行走、睡觉和排便等等，可以说人类智能的行为是人类由内而发的自身想法和切身体会所产生的随机行为，而在目前的“人工智能”技术阶段，人工智能并没有摆脱“无心”机器的控诉，“无心”机器的种种行为本身并不是有感而发，而是基于算法本身所得出的最优解，所以现阶段的人工智能行为是由外界所赋予的程序计算所产生的行为，是由外自内的被赋予。这种“无心”却有“智”的人工智能可以帮助人类进行精确的工业加工，可以帮助人类去计算宇宙最深处的奥秘，可以与人类进行高深的棋类竞技，从某种意义上讲，目前的人工智能看起来对于人流确实战无不胜，可以处理很多人类无法轻易完成的复杂工作。然而，对于人类所认为的种种简单的问题时，人工智能却又显得笨拙起来，譬如用感官去分辨水果蔬菜是否腐烂，抑或是用恰当的力气去拿起餐桌上的玻璃杯，这些简单的无需思考的行为对于人工智能来讲却又显得那么的珍贵。用语言学家和认知科学家史迪芬·平克的话来说，那就是“困难的问题是易解的，简单的问题是难解的”。在上世纪80年代，人工智能和机器人学者困惑地发现，人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力，例如推理，但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。这便是著名的莫拉维克悖论，莫拉维克发现，“要让电脑如成人般地下棋是非常容易的，但是要让电脑有如孩童的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。”这就好比去让一个成年人和一个人工智能比赛去背诵同一篇文章，那么人工智能胜利的可能性几乎为百分之百，而在对于记忆学习的行为方面，人工智能毫无疑问的是强于人类智能的。
关于人工智能 7月20日，人工智能2017的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。