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咸宁 金鼎龙道多少钱一盒.价格那么贵就一定是正品吗

2020-07-14 13:57:22   来源:
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而西洋参大家都比较熟悉了,可以增加人体血红蛋白的生产,同时抗疲劳、增强机体的免疫功能等等。灵芝提取物则对于扶正固本、增强免疫功能、提高机体抵抗力有巨大作用,并且可以改善男性不持久、不坚挺等问题。对于心血管系统、消化系统、呼吸及神经系统都有滋养改善的作用。

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在7月9日举行的2020世界人工智能大会云端峰会上,“三马”(马云、马化腾、马斯克)、“二宏”(李彦宏、张文宏)少见地隔空同台。此外,还有包括七位图灵奖得主、一位诺贝尔奖得主在内的550多位业界、学术界嘉宾汇聚一堂。

  大会上,以联合国数字合作高级别小组联合主席的身份出席的马云,就疫情期间社会经历的大动荡发表了自己的感悟,他认为,世界已经巨变,技术变革提前并且加速,与其担忧,不如担当,“为活下去而做的创新才是真正最强大和不可阻挡的动力”。

  马云有此感叹,一定程度上是因为在疫情危机中,依赖人力、线下运转的传统行业遭受极大冲击,以人工智能为代表的新兴科技彰显出其重要性与必须性。例如,复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏提到,“从人工智能参与到抗疫物资调配的时候,我们就意识到将来人工智能具有非常强大的物资调配能力”。

马云在世界人工智能大会上发表演讲马云在世界人工智能大会上发表演讲

  人工智能的意义已不止于经济层面,它也是抵御大自然不可抗力、维持社会健康稳定发展的依仗,基于这一逻辑,政策已率先做出反应。

  在今年2月,工业和信息化部科技司发布了《充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击新型感染的疫情倡议书》,倡议通过科技力量支撑疫情防控。随后,“新基建”政策落实,人工智能被列为七大领域之一。

  随着底层技术的进步,与计算能力、大数据、场景等人工智能成长土壤的逐渐成熟,人工智能正处于平台化、产业化之前的关键节点。

  疫情催化及政策推动下,人工智能的发展被按下加速键:仅在大会上,就诞生了8个人工智能产业投资基金项目,36个人工智能产业项目,签约投资总额超过300亿元。

  而在新基建的东风下,人工智能又会带来哪些机遇?

  一局围棋

  在未来关于人类历史的讲述中,一定会有这样一个篇章。

  2016年3月,谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能机器人AlphaGo与围棋职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,此时,大众对谁赢谁输的预测还有很大分歧,最终AlphaGo以4比1的总比分获胜。

  这样一场比赛,将人工智能这样一个更多存在于科幻电影、小说中的概念实体化,也将人类一直以来的自信与骄傲击破,证明了人工智能可以达到比肩,甚至超越人类的高度——这甚至引发了一些恐慌。但在当时,选手柯洁仍认为“AlphaGo能赢李世石,但是赢不了我”。

  仅一年之后,AlphaGo再次突飞猛进,大众已经一边倒地做出了人类必败的判断,最终AlphaGo以3:0的战绩击败了几乎代表着人类围棋最高水准的柯洁。

  第三局比赛中,柯洁甚至中途离场20分钟痛哭,连坐在十几米之外的观众都能听见他隐忍但清晰的哭声。“我感到浑身都在颤抖,真的,寒冷地颤抖。”后来柯洁这样描述自己的状态。

  柯洁承认,他的失态是因为觉得机器下得太完美。

柯洁在与阿尔法狗的对弈中痛哭柯洁在与阿尔法狗的对弈中痛哭

  值得指出的是,人工智能从诞生到打败世界围棋冠军,只经过了六十余年的发展。

  1950年,一位名叫马文·明斯基的大四学生,与同学一起建造了世界上第一台神经网络计算机,这也被看做是人工智能的一个起点。而马文·明斯基在后来也被誉为“人工智能之父”。

人工智能之父:马文·明斯基人工智能之父:马文·明斯基

  同年,“计算机之父”阿兰·图灵提出设想:如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份,那么这台机器就具有智能。直到1956年,计算机专家约翰·麦卡锡才提出“人工智能”一词,被人们看做是人工智能正式诞生的标志。

  随后,由于技术难度高、进展慢,人工智能的发展反复经历着高潮与低谷。在1987 年,由于通用计算机 Lisp  Machine在商业上的失败,人工智能再次滑入了低迷期,行业人士开始意识到人工智能的问题不在于硬件,而是在软件以及算法层面的挑战没有突破。

  长久以来,对人工智能的探讨一直局限在研发圈层中,一直到AlphaGo出世,横扫人类围棋界,才一举将人工智能推向了社会话题中心,自此之后,人工智能概念始终炙手可热。

  人工智能之所以会在2017年的时点上爆发,本质上是得益于发展土壤的逐渐成熟,马化腾曾在演讲中提到,发展人工智能,场景、大数据、计算能力和人才缺一不可。

  在计算能力方面,深度学习技术是人工智能发展历史上的一个重要突破。2006年,现任职于Google Brain的技术专家 Geoffrey Hinton带领团队发现了训练高层神经网络的有效算法,2012年,Geoffrey Hinton团队在ImageNet上首次使用深度学习技术完胜其它团队。

  Geoffrey Hinton在ImageNet 2012上的成功让科学家开始更多的关注模型与算法的创新突破,以弥补训练中数据的不足,从而带来算法上的快速迭代:以图形计算为代表的GPU在计算机视觉训练中替代原来的CPU,大大提升了计算性能,让原来需要几个月才能完成的训练缩短到几天或几个小时,加快了计算机视觉前期训练和推理的迭代周期,带来效率上的成倍提升。

Geoffrey HintonGeoffrey Hinton

  大数据则是人工智能的燃料,随着互联网浪潮从PC时代过渡到移动时代,人类生活逐渐被智能终端所绑定,每日可产生的数据量出现指数级的增长,且数据维度更加丰富,大数据技术逐渐精进。而大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式,从各种各样类型的海量数据中,快速获得有价值信息,为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。

  另一方面,随着社会经济形态与产业形态发展,人工智能有了更多的落地场景,如医疗、安防、交通等,这是承载人工智能发展的介质。

  因此,近几年人工智能风口再起,实际上是技术发展、数据沉淀以及场景延展等多个因素,厚积薄发,引发了一场席卷全球的AI创投热潮。

  迷雾尚未消散

  在探讨人工智能的前景之前,有必要先厘清人工智能的基本架构。对人工智能的探讨可以分为两条主线:一是学术视角的底层研究,二是产业视角。

  高校是培养人工智能人才、执行人工智能技术研究的主阵地,在美国,人工智能方面科研实力最强的高校有麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学等。其中,卡内基梅隆大学在2018年开设了美国首个人工智能本科学位,加大对人工智能领域人才培养的投入


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