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人工智能已箭在弦上,创业者还有哪些机会?

最近,阿里云研究中心发布了《人工智能:未来致胜之道》的报告,对于人工智能的定内涵、应用、未来趋势、格局都做了详尽的分析,非常具有参考意义。其主要观点有: 数据、算法、计算、场景驱动新一轮人工智能 人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力 人工智能更易于解决具备三类关键特性的商业问题 大数据是人工智能战略性竞争优势 人工智能按照服务智能、科技突破和超级智能三个阶段进化,未来3-5年处于服务智能 人工智能五大竞争定位模式,生态构建者是关键一环 其中,报告从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析,提到未来人工智能将会出现这三个阶段吸引了我们的注意: 情景一:未来3-5年,仍以服务智能为主。 在人工智能及现有技术的基础上,技术取得边际进步,机器始终作为人的辅助;在应用层面,人工智能拓展、整合多个垂直行业应用,丰富实用场景。随着数据和场景的增加,人工智

PaperWeekly 第43期 | 教机器学习编程

作者丨赵越 学校丨北卡罗莱纳州立大学博士生 研究方向丨编译器,程序语言 随着深度学习的发展,人工智能迎来了新一轮的热潮。在图像处理和自然语言处理方面,深度学习已经展现出强大的能力,成为了这些领域的主流方法。与此同时,深度学习也在编程领域开始得到应用。毕竟广义上,编程本身就是人工智能的一部分,机器如果可以学会自动编写程序,那么人工智能岂不是可以实现自举了? 在最近的新闻报道中,大家也会时不时看到一些报道说某个研究可以实现自动编程,甚至任务在不远的将来机器会代替代程序员的工作。实际情况是什么样的呢?本文将通过一些最进的研究探讨一下当前深度学习在编程领域的发展现状,尽可能让读者有一个客观的了解。本文的目的既不是讨论深度学习的技术细节,也不是要做一个全面的综述,而是通过几个典型的应用和相关文章来管中窥豹,看一看当前的现状和挑战。 直观的看,编程语言与自然语言有很多相似的地方,比如都是有一个个符号(token)组成,都可以表达为语法树(parse tree)等等。但是相比在自然领域的应用,深度学习在程序分析或者自动编程领域并没有展现出它独特的优势。这与程序语言和自然语言的区别分不开。我们知道,自...

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