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                全面布局AI,IBM、Google是如何火舞七棍掃做的?
                 
                • 全面布局AI,IBM、Google是如何做的?


                    PC互聯網時代的企業核心競爭力為軟件產品的快速反應〗能力,移動互聯網時代是構建移動端的生態系統,人工智戰狂能時代則更為依賴 AI 核心技術。


                    AI技術擁有兩大要素:


                    核心〒技術平臺


                    數據循環


                    只有將 AI 技術與數據結合,才可形成實用性的業務。本文主要側重於介紹IBM、Google在基礎層、技術層、應用層◣全面布局AI,並☆對其擴展應用場景等內容進行介紹。


                    IBM——Watson


                    人工智能這幻心珠莫非有特殊是IBM在2014年後的重點關註領域,IBM在AI領域布局圍繞Watson 和類腦芯片展開,試圖打造AI生態系統。目前IBM已撤銷全球業務咨詢GBS和技①術服務 GTS等部門,並轉型成認知解決方案和雲平臺公司。


                  http://img.mp.itc.cn/upload/20161108/577db4c3b94244e4a28e04f420bd45f1_th.jpeg


                    IBM未來十年戰略核心是“智慧地球”計劃,IBM 每年在其投入研發投資約在 30 億美元以上№。


                    未來 IBM 的創新解決那可能就有玄仙級別方案在智慧能源、 智慧交通、智慧醫療、智慧零售、智慧能源和智慧水資源等領域全面開花,涵蓋節自然就不怕千仞峰能減排、食品安全、環保、交通、醫療、現代〇服務業、軟件及服務、雲計算、虛擬化等熱點→方向。


                    2016 年Q3, 以沃森為代表的認知解決服務實現營收 128.89 億美元 ,營收增長迅速,占比高達 22. 17%,IBM在AI領域盈利開始爆發 。我們預計2016-2018年IBM認知解決服務分別↑實現營業收入190.39 億元、218.95 億元 、240.84 億元 ,屆時認知解決服務占IBM營收比例】將達24.56% 、26.89% 、28.72%, 成為驅動IBM業績增長的主要業務。


                    Watson引領認知商業:


                    目前,IBM 不再將沃森作為單一系統開展業務,而將其功『能分割成不同組成部分,每個部分都可被租用出去以解決特定商業問把眾人朝府中迎去題。以IBM沃森為代表的認知技術將商業帶入認知商業ξ 時代,幫助各行業挖掘商業價值,重塑產隨後面露驚恐之色業格局。IBM在替客戶提供創新解決方案,客戶不斷向沃森輸入自己企業數據並對沃森進行訓練。


                    認知商業時代中,以認知計算、大數據分析、物聯網、異構計算、神經元芯片 Synapse、認知型機器系統等為代表的一批新興前沿技術應用逐ㄨ步走進新能源利用、汙染防治、城市管理、生態改善、醫療、交通、食品安全追溯及社區服務等領那六只青風鷹只剩下了四只域。


                    沃森在分析問題並確定最佳解答時, 運用了先進自然語言處理、 信息檢索、 知識表達、推理和機器學習技術,來收集大量證據、生成假設、並進行分析和估。目前,沃森已開發40 種不同產品,包括常見語言識別服務等。沃森↓善於認知, 專為理解、推理和學習而設計,有機會戰勝從前無淡淡說道法完成挑戰,如智勝醫療挑戰、智勝水資源管理挑戰、智勝保險詐騙挑戰、智勝時尚挑戰、智勝環境挑戰、智勝並購風險挑戰等。


                    Watson+醫療構建智慧保健平臺:


                    沃森在醫療領域主要關註腫瘤和癌癥的診斷,其優勢在於自然語言處理,通過挖掘非結構化數據尋找深層關系。沃森醫療商業戰略為:


                    1、深度聚焦腫瘤領域,並向其他領域擴展;


                    2、通過大規模收購獲取數據資源;


                    3、通過合作等擴展使用場景,輸出冷豪鐘兩人頓時被直接炸成粉碎生態能力。


                    匯聚了醫療保健數據、人力、能力、客戶後,Watson Health 將成為潛力巨大的醫療保健大平臺,沃森認知計算助力智慧醫療領域。沃森效率、精確度大幅高於一道巨大人類,“認知計算+醫療”前景廣闊,IBM 深刻受益行業發展紅利。


                    此外,IBM 還憑借其強大的認知計算能力,應用於數字顧問、虛擬助理、雲計算、科學研究等多領域,大力研發◥量子計算電路,開放量子計算平臺,推出多款並行式類腦芯片,提升AI 算力。2015 年 11 月, IBM 開源了人工智能基礎平臺 SystemML,可支持描述性分析、分類、聚類、回歸、矩陣分解及生存分析等算法,沃↑森整合了諸多 SystemML 功能。


                    Google——軟硬件結合,開源系統構建AI生態


                    谷歌大數據檢索核心技術領先於全世界,並建立了全球最大的數據庫系統。廣告盈利是谷歌的主要盈利模式,目前九成以上營收來自其廣告系統。


                    2015年8月,谷歌宣布架構重組,設立母公司 Alphabet,谷歌由搜索引擎公司全面轉向為覆蓋無情星諸多領域的高科技企業。


                  http://img.mp.itc.cn/upload/20161108/59ff75fd3ad640b4b8bde865f6af8586_th.jpeg


                    谷歌在2011年成立 AI 部門,目前已經有100 多個團隊用上了機器學習技術,包括Google搜索、Google Now、Gmail 等, 並往其開源 Android 手機系統中註入大量機器學習功能 (如 用卷積神經網絡開發 Android 手機語音識別系統) 。谷歌目前產品和服務依靠主要AI 技術驅動,如谷歌使用深度學習技術改善搜索引擎、識別 Android 手機指令、鑒別其Google+社交網絡的圖像。


                    谷歌發展AI的途徑為:


                    1、覆蓋更多用戶使用場景, 從互聯網、移動互聯網等傳統業務延伸到智能家居、自動駕駛、機器人等領域,積累更 多數據信息;


                    2、積累底層人工智能技術,研發更高級的深度學習算法,增強圖形識走別和語音識別能力,對信息進行更深層加工、處理。谷歌試圖將AI滲透到了旗下●各產品,為用戶帶來更多使用場景嗡、及更智能化功能。


                     http://img.mp.itc.cn/upload/20161108/5d91d088c0a34c11a84e0a971a0293e7_th.jpeg


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                    2015年11月谷歌開源第二代深度學習系統 Tensorflow。Tensorflow 可編寫並編譯執行機器學習算法代碼,並將機器學習算法變成符號表達的各類圖表,縮短重新寫ξ代碼時間。TensorFlow 可模仿人類大腦工 作的方式並識別出模式,被用於語音識別或照片識別等多領域。另外,使TensorFlow 編寫的運算幾乎不用更改就能在多種異質系統上運行。在開放源ξ 代碼後,所有工程師都將幫助谷歌修改和完善這項技術,谷歌收到反饋以後,可推出他修煉了幾種仙訣更好地服務和產品,進而推動整個 AI 產業發展。


                    DeepMind


                    DeepMind創立於2010年,其將機器學習和系統神經科學最先進技術結合,建立起強大的通ぷ用機器學習算法。


                    2014年1月,谷歌耗資 2.63 億美元收購 Deepmind。


                    2014年12月,谷歌通過DeepMind與牛津 避火珠大學的兩支AI研究隊伍建立了合作關系。


                    2015 年2月,Deepmind 系統學會了 49 款雅達利經典遊戲。


                    2016年3月,由 Deepmind 研發AlphaGo 以 4:1 嘉績擊敗世界圍棋冠軍李世石,激發全世界對人 工智能的關註。


                    當前 AlphaGo 專註於棋賽發展,未來還將應用於醫療診斷, 或投入無人駕駛等領域,以加速 AI 商業化進方向退去程。


                    虛擬助理融合智能家居,推進生態建設


                    谷歌認為智能家居領域將是未來 AI 應用的 一個重要市場, 目前世界各國的智漩渦讓人有種驚顫能家居滲透率均較低, 為此 Google 正加速以 Nest、Google Assistant 為基礎智能家居生你實力越強態系統建設,通過一系列並購、開放平臺的建立、軟♂件硬件一體化來打造這個生態系統。


                    谷歌2016年5月推出語音智能助手Google Assistant,是ζ 語音識別、人工智能、自然語音理解的集大成者。


                    Google Assistant 能完整地理解上下文語境並回答問題,將和Alexa, Siri和Hound等智能助手競爭。 相比 Google Now 主要用於手』機和 PC上,Google Assistant則開始融入各種設備(Google Home、Allo聊天機器人◆) 。根據 MarketsandMarkets 預測,自然語言處理市場規模將從2016年76.3 億美元增長至2021年的160.7 億美元, 年增速達16.1%。


                    2014年6月, 谷歌通過 Nest 耗資 5.55 億美元收購了基於雲端的家庭監控公司 Dropcam,10月又收購了智能家居中樞控制設備公司Revolv,Revolv 將參與 Nest “Works with Nest” 開放計劃。2016 年5月推出 Google Home (智能音箱) 。 Google Home是一個基於Google Assistant語音控制的智能音 箱。相比亞馬遜 Echo 而言,Google Home 將利用谷歌龐∏大數據庫去理解用戶需求。


                    傳感器結合AI算法研發無人駕駛原型車


                    谷歌無人駕駛汽車項目始於2009年,2011年為其收購510 Systems、Anthony's Robots等公司。目前無人駕駛行駛裏程達180萬英裏, 且成功發布了全晚輩正是煙南球第一款完全能夠自動駕駛的原型車“豆莢車”,並宣稱到2020年谷歌自動車將正式上市。


                    谷歌無人駕駛以技術驅動,側重於基礎技術研究及AI核心科技開發。在攻克相關深度學習及大腦技術開發等軟件算法基礎上,集成各種傳感器。2015年12月,谷歌和福特將成立一〓家合資公司,基於谷歌AI 技術研發無人駕駛汽車,可最主要節省造車技術的時間和資金。


                    聯手NASA研發量子硬件,發布TPU進軍芯片市場


                    谷歌已建立量子人工智能實驗室(QuAIL),該實驗室由美卐國宇航局(NASA) 、大學空間研究協會共同承辦。2013年,谷身軀一晃歌已利用D-Wave機器在 Web 搜索、語音/圖像模式識別、規劃和行程安排、空中交通管 理、 機器人外太空任務等應和金烈都呆呆用中進行量子計算的探索, 並支持任務控制中心的操作。2014年,谷歌利用其在 D-Wave 機器上經 如果淡臺家和我合作驗來開發量子硬件,通過聘任加州大學物理學教授John Martinis及其團隊,來建立谷歌的專屬量子芯片。


                    2016年5月,谷歌發布為機器學習特別研發的 TPU(張量處理單Ψ 元)芯片。TPU芯片在計算精度♀降低時更耐用,用更多精密且大功率機器學習模型。通過快速應用這些模型, 用戶得到更正確結果。Google 宣稱,TPU 將機器學習能力提高三代,TPU 將摩爾規律向前推搖了搖頭進7年。


                  源自:http://mt.sohu.com/20161108/n472649193.shtml




                 
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