AI产品经理需要了解的概率论通识:4个概念3个问题-马博体育投注

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原标题:AI产品司理需求了解的概率论通识:4个概念3个问题

笔者根据作业实践,共享了十分有用的4个概率论概念和3个经典的概率论问题,供咱们参阅学习。

笔者根据作业实践,共享了十分有用的4个概率论概念和3个经典的概率论问题,供咱们参阅学习。

我以为AI产品司理应该学一些概率常识,是否了解概率,直接决议一个人对AI智能的了解程度。

现阶段的天然语音处理,图像识别,等都已不是专家系统,而是以数学为根底,以概率论为办法,以算法为模型的最优解决方案。

下面就了解一下几个概率论概念:

一、概率论概念 1. 随机

有些工作是平白无故地发作的,总会有人买彩票中奖,而这一期彩票中奖,跟他是不是好人,他在之前各期买过多少彩票,他是否重视中奖号码的走势,没有任何联系。

了解随机性,咱们就知道许多工作发作就发作了,没有太大可供解读的意义。

2. 独立随机工作

有些工作是没有因果联系的,咱们能够得到一个定论:独立随机工作的发作是没有规矩和不行猜测的,这是一个十分重要的才智。

你投三次骰子,三次不相同和三次都相同的概率是相同的。

3. 数学希望

是实验中每次或许成果的概率乘以其成果的总和,是最根本的数学特征之一。它反映随机变量均匀取值的巨细。

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例如甲乙两个机器人猜拳,他们两人取胜的机率持平;

竞赛规矩是五局三胜,不考虑平局, 赢家能够获得100元。前三局,甲胜了2局,乙胜了1局,这时间断了竞赛,那么怎样分配比较公正?

运用核算机的随机种子模仿500次接下来2局的状况, 核算2人成功的次数之比, 依照这个比率来分配100元。

甲输掉后两局的或许性只要×× × … × ,得出成果为0.491。

那么,再用1减去0.497,就能够得到23个人中有至少两个人生日相同的概率为0.509,即50.9%,超越一半的或许性。

依照这个算法,当人数到达 70 时,存在两个人生日相同的概率就上升到了 99.9%,根本能够以为是 100% 了。可是直觉告知咱们不应该啊,已然这么大的概率,我怎样就没遇到与我生日相同的那个有缘人呢?

问题就在这儿,咱们问的是至少有两个人生日相同,而不是与你生日相同!!!你这种主意是以自我为中心,而标题的概率是在描绘全体。也便是说「存在」的意义是指 23 人中的恣意两个人,触及排列组合,大概率和你这个个别没啥联系。

假如你非要核算存在和自己生日相同的人的概率是多少,能够这样核算:

1 – P = 1 -^22 = 0.06

生日悖论告知咱们,人类的实质是以自我为中心的,咱们十分倾向于从自己的视点去看待和思考问题,过分自我就会歪曲现实。

有研讨标明,小孩在一岁之前没有构成自我意识,当你拿一把扇子给他看,一面画着猫,一面画着狗,你先给他看猫,再给他看狗,他会以为你看到的和他相同,他看到的是什么,你就看到的是什么。

屁股决议脑袋,也是这个意思,当你选定态度时应该十分当心。由于你所看到的都是根据你的态度。有一句话说的很好:你能够自在的表达观念,但不要容易选定态度。

3. 首位数字规律

核算一下世界上237个国家的人口数量,你觉得其间以1最初的数会占多大份额,而以9最初的数又占多大份额呢?假如你的答复是都为1/9,祝贺你你是正常人;

可是现实却不是如此:以1最初的数惊人的占到了27%,而以9最初的数却只占5%。为什么会相差这么大呢?这便是本福特规律在起作用。

本福特规律:以1为首位数字的数的呈现机率约为总数的三成,挨近希望值1/9的3倍,推行来说,越大的数字,以它为首几位的数呈现的机率就越低;

本福德和纽康都从数据中总结出首位数字为n的概率公式是:

P=logd

其间d取决于数据运用的进位制,对十进制数据而言,d=10。

在十进制中,首位数字呈现的概率为:

这个规律是一个十分奇特的规律,它的适用范围反常的广泛,简直一切日常日子中没有人为规矩的核算数据都满意这个规律。

比如说世界各国人口数量、各国国土面积、账本、物理化学常数、数学物理讲义后边的答案、放射性半衰期等等数据竟然都契合本福特规律。

在假账中,数字5和6是最常见的最初数字,而不是契合规律的数字1,这就标明伪造者企图在账目中心“躲藏”数据。

曾是美国最大的动力交易商、年经营收入达近千亿美元、股票市值最高可达700多亿美元、全球500强中排名第七的安定公司,2001年在事前没有任何预兆的状况下忽然宣告破产;

过后人们发现安定公司在2001年度到2002年度所发布的每股盈余数字不契合“本福特规律”,这些数字的运用频率与这一规律有较大的误差,这证明了安定公司的高层领导的确改动过数据。

作为产品司理,对数据的敏感性及根底的判别,能够协助咱们在作业中更快的完成任务。

三、总结

AI产品司理要更理性,数学是训练理性思想的最好的东西,了解并把握根底的概率论通识,能帮产品司理更好的了解算法模型和处理日常的数据处理作业。

最终问你个问题,假如战役中炸弹在你身边爆破,你应该敏捷跳进那个弹坑,由于两颗炸弹不大或许打到同一个当地。对吗?

作者:老张,宜信集团稳妥事业部智能稳妥产品负责人,运营军师联盟创始人之一,《运营实战手册》作者之一。

本文由 @老张 原创发布于人人都是产品司理。未经许可,制止转载。

题图来自Unsplash,根据 CC0 协议。回来搜狐,检查更多

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印度创业公司被曝用真人假冒AI编程 真AI仍“负重”前行-马博体育投注

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近来,据《华尔街日报》曝光,一家名叫Engineer.ai的 高科技 AI企业,其运用的AI并不是 人工智能 ,而是一群来自印度的程序员。这家公司谎报用AI技能编写代码,2018年骗取了2950万美元融资,但实践上是实在工程师人工编程。

据了解,该企业曾获得软银和多家出资组织认可。该组织被爆出,其所宣称的大部分demo制作和软件生成,现在都是依托印度以及其他地方的人工工程师来完结的。乃至,这家公司连一个像样的人工智能专家团队都没有,内部能称得上技能的东西,便是决策树了。

实践上,早在本年3月份,风投公司MMC发布陈述表明,在欧洲2830家被归为人工智能公司的草创企业中,只要1580家契合描绘。即在欧洲有40%左右的创业公司,都是假AI公司。

别的,陈述中还指出,与其他科技公司比较,有着人工智能标签的草创公司招引的资金要多15-50%。而这些所谓的AI,大多只存于论文中、Demo中、产品的介绍中,由于落地困难。所以,相似谷歌、Facebook这样的企业,实践上也存在这样的状况,本年5月份,《纽约时报》报导称,谷歌可以主动打电话的AI,被称誉经过图灵测验的Duplex,背面有真人在假装。

落地缓慢、变现困难   伪人工智能企业将被筛选出局

人工智能自1956年初次被提出,到现在也经历过几轮崎岖。

1956年的Dartmouth会议后,人们连续发明晰第一款的感知神经网络软件和谈天软件。彼时咱们惊呼 人工智能来了 ,不过直到70年代后期才发现曩昔的理论和模型只能处理一些十分简略的问题。

1982年,Hopfield神经网络和BT练习算法被提出,再次鼓起一波人工智能热潮,不过到了90年代后期,人们再次发现这种东西离实践生活还很悠远,人工智能第2次浪潮幻灭。

2006年,跟着Hinton提出深度学习的技能,以及在图画、语音辨认以及其他范畴内获得的一些成功,第三次人工智能浪潮真实进入了迸发的前夜。

真实使得人工智能在全球敏捷走红的是2016年谷歌举办的一场备受全球重视的人机大战,这引发了巨子们的加快布局,随同以深度学习为中心的AI技能日益老练,人工智能成为炙手可热的全球科技新宠。

不过,即使被视为未来二三十年开展方向,但人工智能仍面对着不少的困难。业界人士指出,现在人工智能使用落地缓慢,特别商业变现困难,包含现在炽热的无人驾驶轿车等范畴,商业落地还遥遥无期。亦有研究人员指出,人工智能出资不扫除2019年会呈现洗牌的状况。

光大新经济出资负责人艾渝指出,AI技能商业化的压力增大,未来假如找不到适宜的落地场景,将有百分之九十的人工智能草创企业面对落败出局。

业界人士指出,现在我国AI范畴出现了大批的创业公司,但仍有大批企业在基础研究方面才干单薄,并没有把握中心技能和原创才干,而在资本市场资金短缺的状况下,将会有很多底层技能实力较弱,无法找到清晰商业变现途径的企业被逐步筛选。

真AI仍 负重 前行  AI浪潮需跟工业结合

但不论怎么,人工智能都迎来了高速的开展时期,在全球掀起了史无前例的浪潮。

近些年来,不论是创业项目数量、融资金额,仍是融资速度,AI范畴都很杰出。2019年AI范畴出资有望持续坚持高速增加态势,不过,在人们充溢等待的时分,真AI仍在 负重 前行。

北京市经济和信息委员会上一年7月发布的《北京人工智能工业开展白皮书》对国内AI创业公司数量和出资的计算显现,全国人工智能企业4040家,但其间拿到风险出资的公司算计1237家,占总数的30%,也便是说,有70%的公司依然拿不到出资。

有业界专家称,职业将会加快洗牌。他指出,AI曩昔两次浪潮都没有跟工业结合,而未来的AI浪潮面对的是互联网的延伸,从PC到移动互联,再到万物互联。在这个战场上,还有IOT、5G等技能的逐步老练,只要将这些技能相结合,并深化工业,才干改动咱们的消费,完成整个工业的晋级。

亦有专家指出,曩昔人工智能技能驱动阶段重在AI算法模型比拼,现在更要依靠商业场景洞悉、专家团队实力,将AI技能与职业实践需求结合,发生使用与经济价值。


7月10日,滴滴副总裁、世界化产品技能部负责人卜峥在香港RISE立异大会上透露了滴滴的世界产品要点规划。其间,滴滴日本和滴滴澳洲行将推出司机免触摸语音接单功用,这是全球首例智能语音辨认技能在出行职业落地的测验。


7月9日音讯,为鼓舞短视频印象创造的探究,抖音在京发动首届抖音短视频印象节,并建议金映奖,面向全网搜集著作。终究的获奖者将可以当选抖音的金映方案,获得与闻名导演协作,签约国内尖端影视公司的时机


从今天起,我国电信将再次大幅下调世界及港澳台地区周游流量资费,一起注册掩盖绝大部分出访量的106个国家和地区的4G周游服务。


奇虎360以为用户在搜狗查找中输入“360省电王”时,下载链接指向搜狗手机帮手。


7月31日,Qualcomm Incorporated与广东欧珀移动通讯有限公司宣告达成了新的3G和4G我国专利答应协议。依照协议条款,Qualcomm颁发OPPO开发、制作和出售3G和4G LTE终端的付费专利答应。OPPO应付出的专利费用与Qualcomm向中华人民共和国国家开展和变革委员会所提交的整改措施条款相一致。

今天头条今天宣告战略出资国内闻名图片库东方IC,出资案完结后,东方IC仍将持续坚持独立运作。今天头条方面并未对外发布详细买卖细节,不过有音讯称该出资为控股级出资。

谷歌开发出诊断癌症的人工智能显微镜-马博体育投注

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原标题:谷歌开发出确诊癌症的人工智能显微镜

谷歌进军医疗AI已有多年,而且效果颇丰,特别是在学术上常常能看到谷歌的创作。

2019年8月12日,由谷歌规划研制的增强实际显微镜体系—— Microscope 2.0 登上国际尖端医学期刊 Nature Medicine。

该体系由一个通过改进的光学显微镜组成,这个显微镜能够对图画进行实时剖析并直接在视界中出现机器学习算法的剖析成果。更重要的是,只需运用低本钱、现成的组件,就能够将 ARM 安装到一般的光学显微镜中,无需对数字体系进行全面晋级就可运用。

在当时各大互联网大厂纷繁进军医疗AI范畴的布景下,一场谷歌的野望正在演出。从电子病历、DNA测序,到医学影像、数字病理,因其在人工智能方面的专业优势,谷歌敏捷取得了各方面的重大打破。

2019年4月4日,谷歌 Jeff Dean 等人在新英格兰医学杂志编撰医疗机器学习总述,展现了谷歌用人工智能改动医疗的野心,拉开了2019年的学术研讨前奏。2019年5月20日,谷歌与斯坦福大学、西北大学协作在 Nature Medicine 上宣布肺癌人工智能筛查研讨,成果显现AI的肺癌筛查准确率能够逾越医学专家。

2019年7月31日,谷歌 DeepMind 登上尖端期刊 Nature,发布一种新的人工智能算法,能够提早两天预测到一种可防止的病变。而 DeepMind 正因 AlphaGo 为人们所熟知。

不到半月,2019年8月12日,谷歌在国际尖端医学期刊Nature Medicine上再发文章,介绍了其规划研制的一款新的病理检测体系。这次首要的打破是在硬件上,将增强实际技能引进到了显微镜,使得只要一般复式光学显微镜的病理科也能用上病理AI技能。

增强实际显微镜体系实物图:首要包括三个部分——显微镜、计算机图画处理模块和增强实际显现模增强实际技能是一种将虚拟信息与实在国际奇妙交融的技能,广泛运用了多媒体、三维建模、实时盯梢及注册、智能交互、传感等多种技能手段,将计算机生成的文字、图画、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模仿仿真后,运用到实在国际中,两种信息互为补充,然后完成对实在国际的“增强”。

由之前的研讨能够看出,数字病理AI算法现已具有极高的准确性,能够运用于实在国际的确诊中。可是,运用这些算法需求先将病理切片扫描满足视界数字化切片,而这种设备因本钱昂扬只要少量医院具有。增强实际的引进,无疑降低了运用门槛,可谓医疗AI里程碑。回来搜狐,检查更多

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中国首款车规级AI芯片在沪发布,“芯”界珠峰再添一将-马博体育投注

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我国首款车规级AI芯片在沪发布。主办方供图

车载AI芯片是人工智能职业的珠穆朗玛,也是自动驾驭完结大规模落地的条件。8月30日,乘着2019世界人工智能大会的风,国内首款车规级AI处理器 征途二代芯片在沪露脸。该芯片用于轿车自动驾驭体系,赋能轿车智能化,并在全球5个国家斩获多家前装定点。这意味着征途二代芯片不只完结了我国车规级AI芯片量产零的突破,也补齐了国内自动驾驭工业生态建设的关键环节。

车规级AI芯片有多难做?

在智能轿车美丽的外壳下,芯片就像布满在人类身体的神经元网络,只需触碰到相应的传感器,电信号快速奔驰在各个芯片之间,核算、判别、履行,驱动轿车才智起来。但不同于一般消费电子和工业电子,轿车电子有一套极高的规范,便是 车规级 。

据专家介绍,首要,关于自动驾驭芯片而言,毫秒级的低推迟是安全之底子。自动驾驭技能尽管有望削减96%的事故率,但这是以芯片具有超低推迟为条件的。其次,自动驾驭技能带来的海量核算,对芯片的功耗提出了极致要求。在车载环境下的数据吞吐量十分巨大,一辆自动驾驭轿车每天可以发生600-1000TB的数据核算,并且未来将成为干流的新能源轿车自身也是经过电池供能的,在关闭环境中散热很困难。所以车载AI芯片需求具有极低功耗的特性。海量核算还需求更强悍的核算渠道资源作为支撑,但这会带来很高的本钱。假如芯片的本钱可以相对更低,这将为产品的竞赛力添砖加瓦。

所谓的 车规级 ,像一道分水岭,区分着抱负和实践,低端和髙端,新世界和老玩家,爱憎分明。此前有专家表明,在自动驾驭芯片范畴,以色列的Mobileye公司占有了全球70%以上的商场份额,而国产芯片几乎没有任何商场。

横亘在国产AI芯片前面的,是一座芯片界的珠穆朗玛峰。

国产AI轿车 芯 征途

征途二代现已经过了AEC-Q100测验规范,该芯片选用台积电的28nm HPC+工艺制作,搭载地平线自主立异研制的高性能核算架构 第二代BPU,可供给超越4 TOPS的等效算力,更重要的是典型功耗只要2瓦。也便是说,合作高效的算法,每TOPS AI才能输出可达平等算力惯例用处理器GPU的10倍以上。一起,较低的功耗大幅降低了散热需求,芯片全体不需求额定的风冷或液冷体系。征途二代芯片缔造者地平线公司的创始人余凯说, 这是科技立异为咱们带来的竞赛优势。

根据征途二代芯片,地平线一起推出了面向ADAS商场的视觉感知计划,该计划可在低于100毫秒的推迟下完结多达24大类的物体检测以及上百种的物体辨认,每帧高达60个方针及其特征的精确感知与输出,车辆及行人测距测速差错优于世界平等干流计划。此外,针对国内商场的特色,该解决计划还专门针对我国路途和场景进行了优化,如特别车道线、红绿灯倒计时检测、车辆忽然斜向刺进等。

从功用场景来看,征途二代可以高效灵敏地完结多类AI使命处理,并对多类方针进行实时检测和精准辨认,可全面满意自动驾驭视觉感知、视觉建图定位、视觉ADAS等智能驾驭场景,以及语音辨认,眼球盯梢,手势辨认等智能人机交互的功用需求,全方位赋能轿车智能化。与此一起,征途二代还可供给高精度且低推迟的感知输出,满意典型场景对语义切割、方针检测、方针辨认的类别和数量的需求。

车规级芯片产品的开发周期长、难度大,是硬科技的比拼和长跑道的立异。据了解,研制团队需求18-24个月规划处理器流片,包括核算架构规划、后端规划及流片;尔后,要用12-18个月的时刻进行车规级认证体系计划开发,以及24-36个月用于车型导入与测验验证,其间涉及到项目竞标、整车集成和功用开发、测验验证等多项作业。

现在,征途二代芯片开发套件已彻底安排妥当,可支撑客户直接进行产品规划。为此,研制人员供给了一套AI芯片东西链Horizon OpenExplorer,包括面向实践场景进行AI算法和使用开发的全套东西。

研制团队表明,搭载高性能核算架构BPU3.0的征途三代芯片,估计将于下一年正式推出。 全球智能轿车巨子特斯拉的自动驾驭渠道算力为144 TOPS,但实践核算中仅用到72 TOPS,功耗约72-100瓦;根据征途三代的自动驾驭渠道,算力达192TOPS,算力悉数用于核算处理,功耗仅约48瓦。 余凯说。

车规级芯片成功流片后,地平线已在高等级自动驾驭、辅佐驾驭(ADAS)、多模交互等方向斩获多达5个国家的客户的前装定点,并有望于下一年上半年取得双位数的前装车型定点。首先搭载地平线车规级AI芯片及解决计划的量产车型最早将于下一年年头上市。

因为前装商场的高准入门槛,前装定点及量产被视为评判车规级AI芯片大规模商业化才能的首要方针。前装破局,也意味着征途芯片的商业化将迎来爆发式增加。据研制团队负责人泄漏,征途芯片两年内将有百万量级的前装装车量,五年内则有望完结千万量级的方针。

AI“读心术”-马博体育投注

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编者按:本文来自微信大众号“经济调查报”,作者种昂。36氪经授权发布。

使用微表情等有关的智能认知技能,读取人心里实在的主意,现已使用在金融信贷、公安司法等多个实际场景中。

在美剧《别对我说谎》中,主人公莱特曼博士常常会面临各种犯罪嫌疑人的各样粉饰、躲避乃至是狡赖。

作为一个心思学家,莱特曼总能根据嫌犯霎时间的纤细面部表情、肢体言语识破其心里实在的主意。比方,说话时眼睛向右看,一般是在考虑大话;右边的眉毛好像有些举高,阐明对方是有疑问和困惑;下认识的揉了一下鼻子是在粉饰本相;右肩微耸是在说假话……莱特曼博士奇特的“微表情”破案技巧,使得一个个看似扑朔迷离的惊天大案逐个告破。

正如诺贝尔奖获得者、法国生理学家科瑞尔在他的《人,神秘莫测者》一书中的论说:“咱们会见到许多生疏的面孔,这些面孔能反映出他们的心思状况,并且跟着年纪的增加,会反映得越来越清楚。脸就像一台能展现咱们人的爱情、愿望、希冀等全部心里活动的显示器。”

现在,微表情“读心术”并非只呈现在好莱坞大片中。安全科技与浪潮集团协作,使用微表情等有关的智能认知技能,读取人心里实在的主意,并将其使用在金融信贷、公安司法等多个实际场景中。

相由心生

近来,王先生来到安全银行深圳某支行请求购房借款。当处理银行借款手续时,王先生或许都不曾想到,面审员死后的视频监控正使用AI技能对他的微表情进行“读心”。

依照借款流程,王先生首要须提交个人证照、安稳收入证明、房产产权证明以及物业水电费缴费单等资料。这时,银行AI体系会对借款请求人是否契合条件进行主动核对,一起对其进行一个微表情的侧写,记载答复问题的习气。

假设发现借款请求人某个条件存有危险,比方3个月物业水电费没有交纳,有骗贷的或许时,后台题库会根据请求人的状况和本身算法生成一系列问题,再由面审员进一步问询。

或许是问询借款请求人未及时缴费的原因,或许是触及看似简略的衣食住行,或许所问与借款彻底不相关……此时此刻,借款请求人给出的答案现已不再重要——答案或许是谎话、资料也或许会造假;重要的却是借款请求人面临问询时一个不经意的目光,一次下认识的蹙眉、或是连自己都认识不到的吞咽所反映出来的信息。

跟着面审员问题的深化,借款请求人在答复问题时,假如呈现了违背之前的答复习气,或是较为夸大的表情,体系则会为其符号一次反常。

面审完毕后,安全银行AI体系会根据记载的反常次数、等级进行一个归纳评价反应给面审员。假如借款请求人微表情反应出的心情、心思改变较大,体系就会提示面审员,借款有必定危险,要做更多查询。

金融是很多职业中对安全性要求最高的场景,没有之一。实际中,金融借款的不良率高达10%以上,其间的危险首要是来自花样百出、难以防备的“骗贷”行为。

说起AI“读心术”项目的来源,安全科技AI智能认知产品部总经理宋晨介绍,安全集团的金融特点决议其任何一项服务都有必要契合榜首流其他安全规范。可传统事务中,安全性的进步势必会大大下降快捷性。任何一项信贷事务需求十天半个月的批阅周期,再好的金融产品,商场竞争力也会大打折扣。

依照监管要求,金融事务须在视频监控下完结。2016年起,安全便萌生起对人脸辨认、声纹辨认、微表情剖析、OCR辨认与鉴伪等AI技能的研讨,寻求金融服务安全性与快捷性之间的平衡。

“相面术”

早在1966年,美国学者保罗·埃克曼就开端专项研讨。所谓“微表情”,是指人类在企图躲藏某种情感时无认识做出的、时间短的面部表情。它从人类天性动身,不受思维的操控,再能“装”的人,遇到有用影响之后的榜首瞬间也会呈现微表情,“装”只能呈现在微表情之后。本相就写在脸上,只不过微表情继续时间大部分仅为1/25秒至1/5秒,一般当事人和调查者都很难发觉。

在宋晨看来,人工智能不同于体系编程,后者是编程即可交付使用,前者却是一个不断自主学习、自主提高的循环进程。几年前,国内关于微表情的研讨仅仅刚刚起步。

与其他生物辨认技能的研制比较,人工智能要做到“知人知面知己”,门槛更高。技能难点首要体现在三方面:数据搜集,有必要是动态的视频数据;肌肉单元很难做标示,每个人对表情的界说都不相同,“浅笑”“伤心”等规范难以断定;人类经过脑力认知国际、探究情感,而AI则依托算力挨近“智能”。

一般来说,人工智能使用于不同的场景,须配以不同的算力,需求定制化的硬件设备。这直接促进2018年安全科技与浪潮集团协作共建“宓羲”实验室,将互相场景与核算的优势相交融。

浪潮集团互联网职业部副总经理孙波介绍,人工智能要进行重复练习和调优,需求巨大的数据作为样本、以及超高的并行核算才干,保证模型的快速收敛,因而需求功用强壮的定制化AI核算服务器来供给算力支撑。根据联合实验室,两边联合开发了人工智能云主机安全云B1,选用浪潮人工智能超级服务器AGX-5,核算功用达2千万亿次/秒。

到现在,安全开发的微表情辨认技能可实时捕捉借款请求人面部43块肌肉运动,辨认30多种最小表情动作单元,最高精确度98.1%;辨认10种心情检测,最高辨认精度98.2%。

任何职业,“人”是底子。金融信贷检查的真实方针也并非各种纸质、电子信息,该项目在另一纬度上为精准判别“人”的诚信度,供给了重要的参阅根据。

场景为王

“现在,从职业趋势以及企业发展视点来看,着重单一技能才干的年代现已曩昔。”宋晨表明,OCR、人脸辨认、声纹辨认等多重AI技能被使用在不同的事务场景傍边。

现在,面临万亿级AI商场,无论是国内外本钱、互联网巨子,仍是很多跨界巨兽,无不在跑马圈地。但有组织发布陈述称,因为无法找到真实可继续可规模化的使用场景,将技能产品化和商业化,90%的AI企业处于亏本。

“咱们发现,AI技能的差异化越来越小,技能门槛也变得越来越低。商场上,场景和事务在谁手里,谁的话语权就会更重。”宋晨指出能否找到落地的使用场景,成为AI技能发生价值的要害。而延伸至金融、医疗、轿车、房产、才智城市五大生态圈的工业触角,为安全科技的AI使用供给了连绵不断的使用场景。

此前,传统车险理赔流程繁琐,现场作业依赖于手写记载,稳妥公司均匀每单至少有5.18名处理人员,与客户至少交流8次,理赔周期耗时一两周才干完结。现在,根据AI技能——在细微剐蹭事端中,用户只需拍照相片或视频上传,智能图像辨认技能主动对车辆损坏状况进行定损;OCR单证辨认主动核验保单信息;归纳身份核验渠道对保单受益人进行身份核验;承认是本人后,理赔金额在短时间内就会到账。

针对农业稳妥,安全科技研制了猪牛羊等家畜的面部辨认。此前,稳妥公司对投保的家畜经过打耳标进行辨识,但一段时间后耳标却常常磨损、丢掉。一场暴风雪后,稳妥公司因难以承认逝世的家畜即投保的主体,而引发胶葛。经过AI技能对家畜进行面部辨认后,这一难题可轻松化解。

在才智城市建设中,安全科技正对部分社区进行才智化改造和办理。针对访客、业主、快递员、部分灵敏人群进行面部、微表情、声纹等智能辨认——业主白日可“刷脸”进入,晚上凭声纹敞开门禁;假如监测到来访人员心思处于继续紧张状况,就会提示进一步重视。

OCR、人脸辨认、微表情辨认、声纹辨认等这些“黑科技”,安全集团正从本钱驱动转型为科技驱动。正如安全集团董事长马明哲在一次内部讲话中所说,智能科技的年代现已降临,赢科技者赢未来。

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山东有50家企业上榜,其间总部坐落济南的企业有9家

23小时前

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人工智能“破石而出”的倒计时开始了吗?-马博体育投注

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  人们心中的人工智能(AI),应该是会72变的孙悟空,但悟空“破石而出”的机遇到了吗?
  科幻元素里,AI被描绘成心思细致的电子人。实际上,考虑人工智能的完成程度,一般需精准地用强人工智能和弱人工智能来区分。“强”是指计算机不只作为一种东西,只需运转恰当程序,其自身便是有思想的。这样的机器有感觉、有自我认识。
  而“弱”则是以为不可能制造出真实进行推理和解决问题的机器,其终是没有自主认识的东西。近年的干流研讨正是环绕“东西”打开的,成果还算可观。因而咱们所说的AI,指的便是这个包含了信息搜集、剖析、决议计划、传输直至履行的完好体系。
  AI近年大热,但它的技能并非一夜爆红,而是新世纪以来,IT技能在运算、存储、传输、安全等几大中心环节上的质变堆集,让AI开端得到工业化的实际根底。
  运算才干的提高,表现在芯片技能(CPU\GPU)的打破,芯片的开展大大提高了数据的搜集、抓取、收拾等才干,加上存储设备等硬件本钱的下降,完成了大数据的获得与存储。而5G年代的到来,更让数据的传输与反响速度得到了质的跃升,履行愈加高效快速,AI生态的构建也完成了最终一步的闭环。
  但咱们需求看到,AI大热背面也有以手机为代表的硬件范畴的开展降速,互联网立异进入瓶颈期,本钱、工业需求找寻新体裁的利益驱动与炒作。
  与当时许多“评论热、使用冷”的新技能相同,AI的全面工业化、实用化没有进入倒计时阶段。翻译、答题、下棋软件的呈现,现在,并不能意味着AI能够答复经济、社会、法令、道德甚至国际关系等方方面面的深层次问题。
  严格地说,就AI当时的开展态势而言,不存在肯定抢先的垄断者。这缘于整个职业的根底,即完成使用闭环的各环节还不可靠。比方,一个“环境感知与体系反响的功率”问题,就让无人驾驶常年处于“试验不断、上路没谱”的为难之中。
  一般来说,新技能的生长开展,军事、工业都是最早投入实践的范畴,企业则作为立异的首要载体。AI的开展途径相同如此。
  正在举行的“Transform 2019”大会以企业为主体,在高度市场化的美国并不令人意外。数十年的前瞻性探究和试错后,各环节具有必定根底的美国各界,正在就技能工业化的问题与出路,寻觅新的一致和协作。依照常规,承当首要职责的,自然是企业。
  不过,在这一波AI浪潮中,美国企业并没有将其他国家甩出太远。他们的抢先,更多建立在IT工业上一个开展阶段的成功惯性之上。包含中国企业在内的他国同行,相同有着异军突起的时机。华为5G的胜出,便是例子。
  “人工智能是未来所向”的判别,无可置疑,但过热和泡沫化的危险,存在于各国。开展AI,一直要剥掉新事物的时尚外衣,从根底与实质动身,充沛考虑到新技能的局限性及其开展的长期性和艰巨性,理性剖析需求,理性设定方针,理性挑选途径,务实推动AI开展行动,只要这样,才干保证AI健康可持续开展。(记者 张梦然)

AI产品经理需要了解的概率论通识:4个概念3个问题-马博体育投注

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原标题:AI产品司理需求了解的概率论通识:4个概念3个问题

笔者根据作业实践,共享了十分有用的4个概率论概念和3个经典的概率论问题,供咱们参阅学习。

笔者根据作业实践,共享了十分有用的4个概率论概念和3个经典的概率论问题,供咱们参阅学习。

我以为AI产品司理应该学一些概率常识,是否了解概率,直接决议一个人对AI智能的了解程度。

现阶段的天然语音处理,图像识别,等都已不是专家系统,而是以数学为根底,以概率论为办法,以算法为模型的最优解决方案。

下面就了解一下几个概率论概念:

一、概率论概念 1. 随机

有些工作是平白无故地发作的,总会有人买彩票中奖,而这一期彩票中奖,跟他是不是好人,他在之前各期买过多少彩票,他是否重视中奖号码的走势,没有任何联系。

了解随机性,咱们就知道许多工作发作就发作了,没有太大可供解读的意义。

2. 独立随机工作

有些工作是没有因果联系的,咱们能够得到一个定论:独立随机工作的发作是没有规矩和不行猜测的,这是一个十分重要的才智。

你投三次骰子,三次不相同和三次都相同的概率是相同的。

3. 数学希望

是实验中每次或许成果的概率乘以其成果的总和,是最根本的数学特征之一。它反映随机变量均匀取值的巨细。

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例如甲乙两个机器人猜拳,他们两人取胜的机率持平;

竞赛规矩是五局三胜,不考虑平局, 赢家能够获得100元。前三局,甲胜了2局,乙胜了1局,这时间断了竞赛,那么怎样分配比较公正?

运用核算机的随机种子模仿500次接下来2局的状况, 核算2人成功的次数之比, 依照这个比率来分配100元。

甲输掉后两局的或许性只要×× × … × ,得出成果为0.491。

那么,再用1减去0.497,就能够得到23个人中有至少两个人生日相同的概率为0.509,即50.9%,超越一半的或许性。

依照这个算法,当人数到达 70 时,存在两个人生日相同的概率就上升到了 99.9%,根本能够以为是 100% 了。可是直觉告知咱们不应该啊,已然这么大的概率,我怎样就没遇到与我生日相同的那个有缘人呢?

问题就在这儿,咱们问的是至少有两个人生日相同,而不是与你生日相同!!!你这种主意是以自我为中心,而标题的概率是在描绘全体。也便是说「存在」的意义是指 23 人中的恣意两个人,触及排列组合,大概率和你这个个别没啥联系。

假如你非要核算存在和自己生日相同的人的概率是多少,能够这样核算:

1 – P = 1 -^22 = 0.06

生日悖论告知咱们,人类的实质是以自我为中心的,咱们十分倾向于从自己的视点去看待和思考问题,过分自我就会歪曲现实。

有研讨标明,小孩在一岁之前没有构成自我意识,当你拿一把扇子给他看,一面画着猫,一面画着狗,你先给他看猫,再给他看狗,他会以为你看到的和他相同,他看到的是什么,你就看到的是什么。

屁股决议脑袋,也是这个意思,当你选定态度时应该十分当心。由于你所看到的都是根据你的态度。有一句话说的很好:你能够自在的表达观念,但不要容易选定态度。

3. 首位数字规律

核算一下世界上237个国家的人口数量,你觉得其间以1最初的数会占多大份额,而以9最初的数又占多大份额呢?假如你的答复是都为1/9,祝贺你你是正常人;

可是现实却不是如此:以1最初的数惊人的占到了27%,而以9最初的数却只占5%。为什么会相差这么大呢?这便是本福特规律在起作用。

本福特规律:以1为首位数字的数的呈现机率约为总数的三成,挨近希望值1/9的3倍,推行来说,越大的数字,以它为首几位的数呈现的机率就越低;

本福德和纽康都从数据中总结出首位数字为n的概率公式是:

P=logd

其间d取决于数据运用的进位制,对十进制数据而言,d=10。

在十进制中,首位数字呈现的概率为:

这个规律是一个十分奇特的规律,它的适用范围反常的广泛,简直一切日常日子中没有人为规矩的核算数据都满意这个规律。

比如说世界各国人口数量、各国国土面积、账本、物理化学常数、数学物理讲义后边的答案、放射性半衰期等等数据竟然都契合本福特规律。

在假账中,数字5和6是最常见的最初数字,而不是契合规律的数字1,这就标明伪造者企图在账目中心“躲藏”数据。

曾是美国最大的动力交易商、年经营收入达近千亿美元、股票市值最高可达700多亿美元、全球500强中排名第七的安定公司,2001年在事前没有任何预兆的状况下忽然宣告破产;

过后人们发现安定公司在2001年度到2002年度所发布的每股盈余数字不契合“本福特规律”,这些数字的运用频率与这一规律有较大的误差,这证明了安定公司的高层领导的确改动过数据。

作为产品司理,对数据的敏感性及根底的判别,能够协助咱们在作业中更快的完成任务。

三、总结

AI产品司理要更理性,数学是训练理性思想的最好的东西,了解并把握根底的概率论通识,能帮产品司理更好的了解算法模型和处理日常的数据处理作业。

最终问你个问题,假如战役中炸弹在你身边爆破,你应该敏捷跳进那个弹坑,由于两颗炸弹不大或许打到同一个当地。对吗?

作者:老张,宜信集团稳妥事业部智能稳妥产品负责人,运营军师联盟创始人之一,《运营实战手册》作者之一。

本文由 @老张 原创发布于人人都是产品司理。未经许可,制止转载。

题图来自Unsplash,根据 CC0 协议。回来搜狐,检查更多

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京东肖军:京东物流正推进5G探索,在部分城市实现落地-马博体育投注

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2019-08-23 17:19:07新京报 记者:程子姣 陈维城 修改:程波 原创版权制止商业转载授权 京东肖军:京东物流正推进5G探究,在部分城市完成落地 2019-08-23 17:19:07新京报 记者:程子姣 陈维城


新京报讯8月23日,京东集团副总裁、京东X事业部总裁肖军,在2019国际机器人大会•京东物流高峰论坛上表明,2018年,京东物流敞开事务全年收入同比增加超百分之百,服务客户总数超20万家。一起,他表明,京东物流正在推进5G使用的落地。


近期,京东发布第二季度财报,财报显现,多年亏本的京东物流在第二季度完成了盈亏平衡,一起,京东第二季度完成营收1503亿元人民币,同比增加22.9%,高于商场预期的1474.94亿元。


肖军指出,包含京东物流在内,全体集团营收较第一季度完成强增加的原因之一是“立异技能的推进”。肖军泄漏,现在京东正在推进5G和互联网的使用探究,在部分城市和范畴完成了5G使用的落地。例如,京东物流配送无人车已在河北雄安新区进行了5G测验,一起,京东正与各大运营商展开协作,将一起打造多个5G智能园区。


“5G和AI将构成一个全新的物流生态系统。”京东X事业部物流技能高级顾问游宏杰表明,物流的自动化、智能化是在包含5G技能在内,通讯技能优化之下发生的,未来在京东智能园区,一切的物流将完成智能化运转。


“除了物流方面,咱们还会将技能赋能到零售、教育、农业等传统职业。”肖军弥补道,京东将推进传统零售业的转型和晋级,一起与多个职业院校一起建造智能物流实训中心等,经过互联网人工智能技能促进传统职业晋级。


新京报见习记者 程子姣 记者 陈维城 修改 程波 校正 陆爱英


软通智慧的“运营”之道-马博体育投注

编辑: ag视讯大厅
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  通过信息化手法处理城镇化进程中带来的现实问题;大数据正在从根本上消除城市运转功率的阻止要素;新式技能驱动的“智能+”年代已然到来;5G正在敞开才智城市新纪元……毫无疑问,今日的城市,正在以一种更高效的方法改变着工业分工和日子形状,对经济社会的立异驱动、交融带动的效果越来越强,而且以一种更被感知的状况让老百姓倾听到才智城市概念落地的声响。
  才智城市的建造正逐渐成为城市开展的刚需,才智城市运营服务商怎么“统一天下”,树立起相应的工业生态与服务系统?又怎么“分而治之”,做好才智城市大课题下的细分课题?软通才智在2019年全面晋级 “云-管-端”战略,全面推动才智城市云转型,通过“云+技能渠道+服务运营”,协同生态等要素,击破才智城市建造的“运营”难题。
  软通才智的“云-管-端” 战略
  聚集 “云”,软通才智更着重“云+数”的结合。2019年,软通才智从头界说其旗下软通云网——努力于为我国才智城市建造供给城市+工业的云使用服务和大数据运营服务。打造可信赖的城市云,是软通才智支撑“管”和“端”、并在未来才智城市范畴占据技能制高点的强有力保证。
  聚集“管”,软通才智针对城市刚需,在政务服务、城市办理、公共安全、工业服务、数字日子范畴打造五条中心事务线,根据“一城一策”的建造准则,为城市供给精准的职业办理和服务处理方案系统。以城市社区办理为例,软通才智多“管”齐下,将公安、环境、物业、消防、城管、工商、医疗进行数据整合,让数据再造,把数据用活,通过把上“云”下“端”拉通,为社区服务供给了有力根据。
  “云”有数据,“端”有设备。聚集“端”,结合城市落地需求,以政务服务为例,软通才智根据政务服务终端一体机的落地建造,打造“一门式”服务渠道,提高了政府与市民的双向办事功率。“端”作为数据的载体,其价值也越来越为政府和城市运营商所注重。2018年,软通才智与华为在湖南益阳树立的智能终端研制与生产基地——软通智造,无疑是软通才智在才智城市范畴终取得新开展的又一巨大战略时机。
  “云-管-端”交融了全部新式信息技能手法,处理的不只仅是过往“分包式”的才智城市建造形成的各自为营、信息孤岛、条块分割的城市痛点,还有被政府和市民所诟病的因重复建造形成的资源糟蹋。如果说“云-管-端”战略让才智城市建造走得更高,那么运营服务,则一定会让才智城市建造走得更远、更可继续,。
  运营是才智城市落地的要害
  现在,才智城市的开展现已跨过了从0到1的初始建造阶段,怎么完成从1到100的深化与可继续开展?很多实践证明:做好运营服务才是才智城市落地的要害所在。
  作为我国新式才智城市运营服务商,软通才智首先在职业提出“全栈全场景,全部皆可服务”的理念,而做好服务的条件是要夯实城市本地化事务、拓宽、交授予运营,满意客户差异化的需求,高效处理才智城市建造过程中,城市办理者所面对的实际问题。
  为此,软通才智在安排架构上建立城市事务部,聚合全国十个大区的技能资源、人才资源、生态资源,不只供给规划和建造,更注重办理和运营,为城市办理者供给全流程、全生命周期的城市运营服务,完成城市的本地化和精细化办理。
  独行快,众行远。在当下全球数字化浪潮下,携手协作才干共创价值。2019年下半年伊始,软通才智正式向全国范围内建议协作同伴招募,以自身为渠道,链接点和面,进一步打造更为完好的工业生态链。而软通才智辐射全国超20余城市立异中心的落地、上千家入驻企业和近万名事务同伴,恰恰为软通才智城市的本地化运营供给了人才、技能、资源等保证。
  纵向努力数据交融渠道建造,堆集数据使用;横向拓宽事务场景的立异运营,深耕城市本地化服务,这也是软通才智通过多年的实践和开展,从客户需求视点更进一步地了解才智城市。

从选车、造车到驾车 “AI+汽车”碰撞出多种新可能-马博体育投注

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图片来历:摄图网

时值国际人工智能大会前夕,记者走进现已被人工智能所深化改造的轿车职业,为你揭秘 AI+制作 将会为轿车职业工业上下游带来哪些改动。

运用一:智能客服。运用AI技能:语音辨认、自然语言处理

在用户运营环节,曩昔一个客服只能对应几十个用户,有了智能帮手后,运营人员不只对应的用户数量翻倍,并且还能跨车型服务,完成了人机相互协作的局势。

未来运用AI技能还能够进一步优化用户画像,更好地打通线上线下的用户数据。 上汽大通数字技能及转型中心高档产品司理邵鑫说,用户什么时候去过哪家4S店,在哪个场景停留时间比较长,和出售人员的对话记载,线上从前和智能帮手做过哪些交流,都能够进行完好的数据打通,构成价值链闭环,运用AI技能能够不断地丰厚用户画像,更精细地服务用户。

运用二:智能选配。运用AI技能:自然语言处理、常识图谱

在上汽大通自主研制、不断迭代的智能选配渠道 蜘蛛智选 上,现已有多个车型、单车型多达60多项个性化挑选供顾客定制。顾客能够在线上挑选组合心仪车型的各类装备及功用,座椅色彩、前格栅、中控屏、自动安全功用等都能够定制,PC端、手机端、店面多触点掩盖,线上线下无缝打通的智能选车体会。

运用常识图谱这一技能,咱们其实针对不同用户会进行非常个性化的引荐。 邵鑫说,比如说用户曩昔在运营渠道留下过地域信息, 蜘蛛智选 就会据此标签进行一些相应的车辆装备引荐。例如,就轮胎而言,对南边用户会推四季胎,对北方用户引荐购买雪地胎作为备胎。

运用三:灯塔工厂。运用AI技能:图像辨认、自学习等。

走进上汽大通的 灯塔工厂 ,凭借根据网络物理体系、物联网、云核算以及人工智能技能的综合性制作技能,例如职业抢先的工程数据智能剖析、数字化出产技能、数字化质量管理体系和数字化供应链等,驱动出产线的智能化转型,令出产愈加通明、高效和智能。

咱们运用AI图像辨认技能完成出产防错与纠正,例如:轮胎机运链上线时,发现和用户选配需求不一致或许轮胎装置进程中没有依照设定的装置定位参数装置,就会向制作监控体系预警并驱动机械臂进行相应的替换或装置调整。 邵鑫说,此外在焊接进程中,也会结合大数据剖析+机器学习来前进焊接质量。 经过不断的自我学习,智能化调整焊接参数,终究消除缺点焊点 。

麦肯锡全球董事合伙人、我国区轿车与先进制作业咨询事务领导人王平标明,服务全球和国内车企的经历标明,数字化结合物联网和自动化技能可大幅前进收入,缩短产品开发周期10%-20%,前进劳动出产功率20-30%,削减库存30%。70%以上的后台作业可完成自动化。

从微观面上看,数据显现,上海智能制作均匀出产功率前进50%以上,最高前进3.8倍以上,运营本钱均匀下降30%左右,最高下降79.4%。现在,上海已成为国内最大的智能制作体系解决方案供货商输出地之一。

运用四:无人驾驶。运用AI技能:图像辨认、自动控制

未来我国很或许成为全球最大的无人驾驶商场。 麦肯锡未来出行研究中心陈述称,因为本乡及跨国公司的蓬勃发展,我国现已成为全球最大的车辆及出行服务商场,无人驾驶若能在我国落地生根,远景将非常宽广。

王平以为,现在无人驾驶技能还在快速前进之中,但离技能成熟到运用还有很长的路。估计2026年之后,无人驾驶技能在全生命周期本钱上或许获得优势。

人工智能对轿车职业的赋能,是一个逐步深化的进程,现阶段运用的深度也不同。 上汽大通首席数字官吴钢说,轿车职业的智能化整体而言是两个大的方向:一是把轿车打造成一个智能产品,也便是无人驾驶等;另一个是完成轿车制作和出售等环节的智能化,前进功率。


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