原標題：布爾數據：人工智能加速科技與應用深度融合 來源：網絡

近日,科技部官網公布四份函件,支持重慶、成都、西安、濟南四地建設國家新一代人工智能創新發展試驗區。幾乎同時,軟件巨頭微軟公司首次任命了首席科學官,加速人工智能技術的研發。德勤全球預測,2020年全球最大的100家軟件公司中,有95家將把人工智能技術集成到其產品中。研究者表示,到2025年,人工智能市場價值將達到1000億美元。超過70%的ai應用程序將會與人工互相配合,提高附加值和競爭地位。全球領先的人工智能模型提供商布爾數據認為,通過人機協同能夠更高效地解決復雜問題,對商業和社會將產生深遠的影響。

隨著移動互聯網技術、云計算技術的爆發,積累了歷史上超乎想象的數據量,這為人工智能的后續發展提供了足夠的素材和動力,而以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發展,大幅跨越了科學與應用之間的“技術鴻溝”,迎來爆發式增長的新高潮。

人工智能呈現何種發展趨勢?

首先,從“人工+智能”向自主智能系統發展。當前人工智能領域的大量研究集中在深度學習,但是深度學習的局限是需要大量人工干預。因此,科研人員開始關注減少人工干預的自主智能方法,提高機器智能對環境的自主學習能力。

其次,未來5年人工智能將提升各行業運轉效率。我國經濟社會轉型升級對人工智能有重大需求,在消費場景和行業應用的需求牽引下,需要打破人工智能的感知瓶頸、交互瓶頸和決策瓶頸,促進人工智能技術與社會各行各業的融合提升,建設若干標桿性的應用場景創新,實現低成本、高效益、廣范圍的普惠型智能社會。

當下哪些前沿技術值得關注?

作為一家堅持“技術常用常新”的科技公司,布爾數據重點關注“神經網絡”、“深度算法”和“人工智能模型”等領域的前沿技術。

人工神經網絡,從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象建立的一種運算模型,由大量的節點(或稱神經元)之間相互聯接構成,按不同的連接方式組成不同的網絡。目前人工神經網絡的研究工作不斷深入,已經取得了很大的進展,其在模式識別、自動控制、預測估計、經濟等領域已成功地解決了許多實際問題,表現出了優良的智能特性。

深度算法,最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向,通過學習樣本數據的內在規律和表示層次,在學習過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數據的解釋,能夠使機器更好的模仿視聽和思考等人類的活動,解決了很多復雜的難題,在搜索技術、數據挖掘、機器學習、機器翻譯、自然語言處理、多媒體學習以及其他相關領域都取得了很多顯著成果。

人工智能模型,主要是為在具體場景中解決現實問題,而綜合運用多種算法,構建一套人工智能系統,從而獲得對現實問題的歸納推理和決策能力,目前主要應用于金融行業等復雜場景中。布爾數據認為,由于算法領域已取得重大突破,機器被賦予了強大的認知和預測能力,但是單一的算法技術效果不如深度融合的算法模型效果強,所以有實力的公司研究、開發人工智能模型產品,是讓人工智能最新技術成果充分落地、實現為人類服務的最佳途徑。

人工智能模型提供商應具備哪些能力?

隨著人工智能與人類生活的深度融合,未來必將誕生更多以解決實際問題為宗旨的“人工智能模型服務商”,而要成為其中的佼佼者,必須具備兩個條件——豐富的技術經驗和極強的資源整合能力。

布爾數據在人工智能領域精耕多年,始終堅持獨立第三方原則,將人工智能與業務場景結合,使人工智能技術得到極大的場景化落地,產品成效與服務能力在業內獲得廣泛認可。布爾數據以獨有的技術經驗切入國內先進智能模型市場,以專有智能模型技術優勢幫助客戶進一步完善企業生態建設,成功躋身全球領先之列。

“技術”是科技公司的不懈追求,與“應用”相輔相成實現可持續的生命力。期待市場中出現更多優秀企業,優勢互補,不斷深化提升智能模型的服務能力,為客戶提供更優質產品,共同推動人工智能技術進步。

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