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人工智能复习题和答案
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你可能喜欢人工智能一直在前行，今天我们可以走到哪一步？|界面新闻 · JMedia扫一扫下载界面新闻APP你对AI的了解究竟有多深？人工智能的概念所包含的范畴其实非常广泛，仅仅知道4:1赢了围棋高手李世石的阿尔法狗是远远不够的。
尽管理想的人工智能指的是通过技术创造&类人&的机器，使其具备人的感知能力、表达能力和思考能力。这个概念是由约翰&麦卡锡在1955年提出。但受技术局限目前远不能达到这一目的。
事实上，目前的人工智能指的是技术能够训练机器掌握某项&近于人&的能力，将人从最基础最单一的繁杂事务中解放出来，作为工具提高人的生活和工作体验。这是目前学术界和工业界共同努力的方向，伴随技术的发展已经取得了一定的成果。
人工智能创投详情
从技术架构上来看，人工智能需要基于大数据进行海量识别训练，对其计算性能和存储性能都在硬件层面上提出了严峻考验。
基于机器学习/深度学习算法，人工智能常见的应用方向在于图形图像识别（包括机器视觉技术）、自然语言识别（包括语音和语义），并在人机交互方面也有应用。在此基础上，人工智能掌握了&看&与&听&的基础性信息输入与处理能力，才能向用户层面演变出更多的应用型产品。
对于下图，我们可以清晰地看出人工智能下面的众多细分领域。
且搁置争论这样的分类是否恰当的问题，但对于各领域公司数量与融资水平我们还是可以得出一些趋势上的结论。
机器学习整个算法层面的创业公司依然是人工智能领域占比最大的细分方向，也最受资本追捧。但对于其在应用层面上异军突起的创业公司数目，我们认为是智能行业、互联网行业，甚至全行业对人工智能的需求在加深，当然我们无法判断这其中有多少题材炒作的泡沫存在。
自然语言处理方向创业数量庞大，这一领域用户最为熟悉，技术发展相对成熟，业界大公司也非常多。但其创业公司平均融资额1100万美元，属人工智能领域融资额较低的细分方向。尽管如此，该方向的通用类技术创业公司为整个人工智能细分方向中创业公司最多的分类。我们建议在自然语言处理方向上的创业公司，尤其是定位在应用层面上，需要深思熟虑自身的商业逻辑，才能有望获得资本的青睐。
机器视觉方向的创业公司数目不算很多，但平均融资额相对较高，这样的表现体现出了该领域，在市场上的稀缺性，也体现出了资本急于在这一方向寻找重要投资标的。总体而言，机器视觉作为非常底层的技术，在智能行业的应用会非常广泛，市场空间也会相当广阔，但相关技术的深度造成该方向的门槛较高。
人工智能产业链
在了解了人工智能的技术架构之后，我们即可明确整个人工智能产业链的参与者都有哪些企业。
在底层上，除了云计算、数据服务、和运算处理供应商之外，还包括网络运营商，传感器企业及操作系统企业。
在算法和识别技术层面，我们熟悉的国内外公司都包含其中，包括IBM Watson、科大讯飞等等。
进一步向上到行业应用这一层面，人工智能所关联的领域则更加广泛，包括机器人、无人驾驶、无人机、智能家居、可穿戴设备等等。
机器视觉是人工智能的视神经
对机器视觉这一具体技术层面进行架构分析，我们可以看到：
信息采集（大数据）：计算机识别的图像一类为静态内容，以图片为主；另一类为动态内容，包括视频和实景，其中实景需要利用传感器技术进行采集编码。
目标检测特征定位及提取（模型训练）：将采集到的信息进行检测、关键点定位及特征提取，给定相应的数据和标签提交到&学习平台进行训练，提高识别的精度。
人脸识别/图像识别（识别反馈）：经过大量的训练之后，最终计算机给予相应的识别反馈信息，主要有人脸、物体、手势等。目前计算机识别主要停留在感知的表层，未来识别的广度与深度还需要进一步的挖掘。
计算机识别准确度和识别类型多寡是影响计算机视觉技术应用发展的基础因素。
其中， 斯坦福大学视觉实验室主办的ImageNet ILSVRC大赛，在2015年产生的冠军组其识别分类错误率就已经超过了人眼，仅为3.57%。
国内外公司布局
国内计算机视觉创业热度递增且深入行业，但处于早期阶段。
关于各公司融资的详情，智东西在《重磅!中国人工智能/机器人/无人机创业公司100 | 智能内参》&中有详细分析，想复习以下可以戳这里。
国外巨头自研和收购双管齐下布局，将视觉技术广泛应用于自身产品升级，并基于自身基因打造技术服务平台和新品类持续提升影响力。
& 提供谷歌图像搜索功能。
& 提供开源深度学习系统Tensor Flow 。
& 打造结合计算机视觉等多项技术的黑科技，包括Project Tango原型机、谷歌无人车 。
& 开放Cloud Vision API帮助开发者创建具有视觉识别功能的APP 。
& 提供Google Photos智能识别搜索服务&。
& 收购案包括：Moodstocks 图像识别技术公司、Fly Labs 图片编辑工具将其并入Google photos 、Jetpac 图片数据分析应用。
& 微软研究院Project Oxford开放API为开发者提供微软认知服务（how-old.net/twinsor not.net均以此为基础）
& 小冰商业平台发布图像识别功能 。
& 存储应用OneDrive提供图片识别创建标签功能。
& 研发Prime Air无人机。
& 收购案包括：欧洲某家计算机视觉公司用于无人机研究（未对外公布公司名称） 、Orbeus图像识别公司。
& 基于ios和macOS提供照片管理应用 。
& 成立虚拟现实项目团队，研发相关产品。
& 收购案包括：Faceshift 实时动作捕捉技术公司、Metaio AR技术公司、Emotient 面部识别技术公司、Perceptio 图像分类体系技术公司。
打造Watson技术平台，并开放API帮助开发者创建APP。
& 收购案包括：Truven Health Analystic，医疗数据及分析公司、Alchemy API 非结构化数据实时分析公司。
Facebook：&
& 搭建两大实验室分别专注于基础研究与产品应用。
& 与谷歌、Vision Labs合作推出通用计算机视觉开源平台。
& 推出智能照片管理应用Moments 。
& 收购案包括：&Oculus VR公司、Pebbles Interface 手势识别公司、Nimble VR 手势识别公司。
国内巨头百度相对激进，阿里巴巴、腾讯基于自身产品进行功能试水。
此外，我们还应该注意到华为在人工智能方向上的战略布局，其出发点也是基于自身产品进行功能试水，并将向企业级服务推进。
机器视觉的应用
计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域。
机器视觉在安全方面的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度。
机器视觉在娱乐方面的应用在于有效迎合直播平台的前端用户体验和后端监管要求。
机器视觉在营销方面的应用在于促进视频环境中广告主和用户间交互闭环的落地。
计算机视觉还将逐步拓展服务和工商业等多重应用场景，并与等无人驾驶、VR/AR、生物科技其他技术融合共同推动创新型行业应用的发展。
趋势性判断
易观智库对于机器视觉行业的整体评价是：
当前产业细分程度不足，市场处于早期探索阶段。
B端需求强于C端，商业模式较为清晰。
技术应用场景可复制性较强，拥有自研技术的团队容易享受技术红利。
实际应用的价值以提升效率为主，并非取代人类，而是辅助作用，从业者需管理市场预期，耐心培育市场。
计算机视觉创业投资成本巨大，行业壁垒高，对行业痛点的洞察以及对产品性价比的控制是影响商业变现的关键因素。
而行业的整体趋势则是会逐渐从底层创新向应用层面渗透。
您至少需输入5个字评论 相关文章界面JMedia联盟成员推荐阅读人工智能的新赛道：中国跑到了什么位置?
&&来源：钛媒体
1994年，正式进入中国，长城内的有志青年们无不热血沸腾。
在接下来的十年内，新浪、网易、搜狐、腾讯、阿里、百度等曾经和现在的巨头相继诞生，那些早期投身的学子们多半实现了财务自由。然而，从三大门户到BAT，从PC时代到移动，中国的世界仍有着复刻美国的影子，来自中国的公司也大多被定义为美国骄子的模仿者。
就在不久前，高盛发布了一份长达百页的生态报告，毫无掩饰的表示：美国仍是的主导力量，将中国、以色列、加拿大、印度等归结为高速成长的市场。同样，在市场也展现出了类似的局面，美国的巨头再次表现出了&主人翁&的心态，而来自中国的厂商被称作是&挑战者&。
不过，相信每一位中国的从业者在2016年感触最深的无外乎的发展和的普及，而高盛的报告也指出能力将成未来公司重要竞争力。不管是还是，对任何一个国家来说都尚处于起步阶段，美国的科技巨擘擅长底层算法的研发，而中国的巨头更擅长新技术的应用。走出美国的阴影或是不少创业者的心声，而+会是中国弯道超车的新机遇吗?
的新赛道，中国跑到了什么位置?
如果科技领域存在一条鄙视链的话，美国公司位于鄙视链顶端，而中国企业处于鄙视链的下游，似乎是很多人心中的答案。
原因或许有两点，一是中国企业多少有模仿美国的痕迹，即便是在国内数一数二的BAT，在他们身上也不难找到来自美国的样本，直到今天仍然有很多创业者选择到美国&窃取&二是美国的巨头给人的印象是无时无刻不在捯饬&黑科技&，诸如谷歌的X实验室、Facebook的Building 8、微软遍布世界的研究院等等，而且这些公司还时不时收购一些技术型创业公司，为自己补充技术人才和专利。当然，这些差别和文化、环境、人才等不无关系，而在领域中国的厂商们真的那么&不堪&吗?
根据高盛统计的数据显示，2014年以后，中国在涉及到&深度学习&和&深度神经网络&方面被引用的期刊论文数量已经超过美国，并特别指出中国拥有世界领先的语音和视觉识别技术和研究能力。此外，高盛引用的报告也很有代表性。百度于 2015 年 11 月发布的 Deep Speech 2达到97%的正确率，被《麻省科技评论》评为 2016 年十大突破科技之一;香港中文大学早在2014年开发的 DeepID 系统在 LFW 数据库中达到了99.15%的面目识别正确率。
但具体到公司的动作来看，中国并没有太多的企业表现亮眼。
高盛将谷歌和亚马逊称之为创新的驱动者。原因在于，谷歌在搜索算法中是不折不扣的先行者，从1998 年的 PageRank 到 2015 年的 RankBrain，一直处于领先地位。而谷歌的DeepMind，也就是AlphaGo的创造者，称得上是世界上最为著名的公司。亚马逊在2015年4月份发布了 Amazon ML，或有机会成为作为服务的生态系统的领先者，并在推荐引擎中使用了机器学习技术，在匹配用户意图以及可欲结果方面具有竞争优势。此外，苹果、微软、Salesforce、英伟达、英特尔、Uber、IBM等公司在方面的研究成果也成为高盛标榜的对象。
属于中国的公司中只有百度一家，&百度大脑正在改进百度全线产品的用户体验和提升用户粘性，也在推动针对每一用户的定制化高质量内容。&当然这些信息在国内科技媒体的轮番报道下近乎&家喻户晓&。可以解释的是，中国的研究多集中在高校和研究所，公司们也乐于同这些机构进行相关合作，比如网易和清华共同建立了实验室，腾讯和香港科技大学共同打造了WHAT 实验室，类似的还有很多。
可以肯定的是，中国的公司仍然未能扭转&重商业、轻研发&的形象，但中美在技术层面并没有拉开太大的距离，并跑在了日本、印度等国家的前面。也就是说，在的底层技术上，中国厂商相比于美国竞争者仍有一些不足，但这些不足并不会影响的实际应用，在应用层面的差距被进一步缩小。
应用，美国向左，中国向右
的本质是什么?如果是站在象牙塔里，答案当然是更大的数据、更快的硬件、更好更普遍可用的算法。但这终究是一个商业化的时代，技术最大的意义就是快速转化为生产力。技术研发只是竞赛的战场之一，应用场景无疑是第二个战场。
在某种程度上来说，美国是的起点，也是最渴望落地的地方。于是乎，那些诞生于美国的公司也在第一时间把握了应用的方向。
比如在产品进化上。谷歌将大量的搜索工作转移到了系统RankBrain上，苹果也不断为Siri增加新的功能......新算法和新技术的出现往往让这些产品变得更加好用，甚至不惜高额收购来弥补技术上的不足。
比如在个性化服务方面，Netflix、亚马逊 和 Pandora 都在使用来确定推荐什么样的内容、突出什么样的商品，来满足用户个性化的需求。这个方向被视作应用的重要场景，在国内也流行着&千人千面&的说法。
比如在新产品开发上。以人脸识别为例，Google、和Facebook都投入了大量的财力来优化人脸识别技术，苹果也购买了一个致力于通过读取人的面部表情来确定其情绪状态的 AI 创业公司，目的都是为了新产品或新服务做打算。
当然，除了这些偏C端的应用，谷歌、微软等还试图通过API的形式将自己的技术开源给开发者，亚马逊推出Amazon ML的目的也是为客户提供机器学习功能。只不过，美国的耀眼之处仍在于、无人驾驶，以及对农业、金融、医疗、零售等行业的改造。所不同的是，中国的公司把&即服务&这个方向演绎的炉火纯青。
按照高盛的说法，BAT及其他巨头和数百家创业公司，在细分市场及应用领域主要集中在基本服务、硬件产品、智能服务、技术能力等四个方面。
在基本服务和硬件产品方面，百度推出了&度秘&、百度无人车以及采用了算法的移动应用;阿里巴巴推出了阿里小蜜和一大批基于阿里服务的智能硬件产品;腾讯开放了QQ物联和微信智能硬件平台，并凭借中国第一个新闻报道机器人大秀了一把实力。一方面，这些成果和美国的竞争对手相比谈不上太多优势，很多创业者打造的机器人产品更是相形见绌，甚至有滥竽充数的嫌疑;另一方面，和云服务的结合成为中国巨头们普遍选择的策略，其火热程度相比于谷歌、亚马逊们有过之而无不及，这大概就是中国特色的新方向。
其中较为典型的动作是，今年11月底，百度高调推出了&天智&平台。这也是百度继&天算&、&天像&和&天工&三大智能平台后，所发布的第四大平台级解决方案，由感知平台、机器学习平台和深度学习平台三部分组成，目的在于围绕技术能力的开放和输出。简单来说，百度希望通过云服务的形式将&百度大脑&开放给更多的合作伙伴，&天智&所涵盖的图像技术(文字识别和人脸识别)、语音技术(语音识别、语音合成和声纹识别)和自然语言处理等技术，可以应用于智能客服、身份验证、内容审核等场景，以云服务的形式无疑更有助于这些场景的覆盖。
无独有偶，阿里云在今年8月份推出了ET，为开发者提供一套综合的解决方案套件，包括视频、图像、语音识别技术等。网易云在今年相继上线了网易七鱼和网易易盾，前者借助技术来解决广为诟病的客服难题，后者结合深度学习、、语义分析、语音识别、动作识别等技术，解决了80%以上的人力投入，&机器审核+人工服务&逐渐成功UGC产品的主要形态，有传闻称2017年网易云将上线更多相关的服务。类似的还有图谱科技、Udesk等创业类产品。
诚然，美国的天之骄子们把核心经历放在了技术的研发方面，并以此来提高自身的核心竞争力。而中国的巨头已经开始把精力聚焦在技术的输出上，这本身的战略需求不谋而合。
值得一提的是，近几年中国领域开始涌现出越来越多令人惊艳的公司，诸如大疆、极米等等，如果巨头开放的技术能够帮助这些企业提升其技术能力，似乎是一种双赢的结果。
行业是一个胜者为王的时代，在、等前沿科技的开疆扩土中，中国的公司已经从最初的观望中过渡为参与者。且从科技发展的轨迹来看，所谓的技术门槛最终演变为商业的护城河，在的应用方面，中国厂商和谷歌们的差异化布局，尤其是和云服务的融合，或许正在制造弯道超车的窗口期。
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