下拉閱讀上一章

第332頁

    不過,和【霉運登記卡】一樣,【命運安排卡】並不會讓人致死,只是【命運安排卡】的範圍性更廣一些。

    下了飛機之後,江博並未在機場逗留,也沒去其他住處,馬不停蹄地來到黑骨頭科技公司。

    一間開著空調,溫度適宜的辦公室中,江博、侯旭和馬靖平都在。

    「家裡的事情都處理完了吧?」江博啄了一口何莎莎端來的熱騰咖啡,看向馬靖平。

    馬靖平坐正答道:「多虧您之前給的那些錢,都已經處理完了,現在我也算是一身輕鬆,完全可以投入到工作中來了。我記得您之前說過,要朝網際網路軟體技術方面做發展,還不知道是那方面的軟體技術?」

    江博放下咖啡杯,雙手十指交叉,笑道:「對於人工智慧,你們兩位怎麼看?」

    馬靖平思索了下,說出自己的看法,「人工智慧是目前科技的大趨勢,但因為範圍太廣,做的人太多了,加上門檻也不低,所以很難做出什麼成績來。」

    侯旭目光動了動,道:「說起人工智慧,實際上咱們公司的健康手環,也屬於智能類產品的代表之一。

    而且健康APP的系統,就具有一定的AI成長屬性。老闆,您說的網際網路軟體技術,不會就是人工智慧吧?」  

    人工智慧的英文縮寫為AI,是計算機科學的一門分支。

    它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術,以及應用系統的一門新的技術科學。

    簡單來說,它的目的是為了了解智能的實質,並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。

    江博也沒否認,他這次回陽城主要的任務,就是為了此事,「沒錯。人工智慧其實也不是什麼新奇的概念,早在上個世紀50年代,西方就開始在做類似的研究了。

    進入本世紀後,各大網際網路企業,對於人工智慧的研究愈發深入,與人臉、語音、感知行為相關的專用人工智慧技術,雖然已經可以實現。

    但還是遠遠不夠,他們所觸摸到的,仍然只是人工智慧的一絲皮毛而已。」

    侯旭笑著點評道:「老闆,不是那些企業只觸摸到皮毛,而是人工智慧的水太深了,除了部分頂級的網際網路巨頭,其他的公司連皮毛都摸不到,都還在門外呢。」

    說起來,人工智慧的發展,目前可以分為三個階段。

    第一階段為1956年-1975年,主要以邏輯推理為主,比較典型的就是用計算機做數學定理的證明。  

    第二階段為1976年-2006年,主要以模擬智能為主,簡單來說,就是用邏輯推理將人的經驗和知識轉化為規則。

    第三階段的話,便是2006年到現在。

    與前面兩個階段相比,這一階段對AI的研究更加深入,並且有很多新的創造和發明出現,算法和結果更快更準確,在專用人工智慧方面的進展,尤為突出。

    可饒是第三階段的進展喜人,卻也改變不了人工智慧仍處於弱AI層次的事實。

    而且,雖然人工智慧這個定義,在現代社會都聽吐了,但真正能把人工智做到『弱AI成勢』層次,並實現盈利的公司,大都是頂級的網際網路企業。

    耳熟能詳的,便是亞馬遜、谷歌、阿里、企鵝這些企業。

    小企業的話,把AI做起來然後實現盈利的也有,但並不多,整體上虧損的企業占據了九成比例。

    說起來,黑骨頭科技公司其實是個特例,嚴格意義上,健康手環和健康APP系統,這兩樣東西組合起來,其實已經算是第三階段比較頂級的弱AI科技產品了。

    畢竟是二十年後的黑科技。

    但是,這也僅只是觸摸到人工智慧的皮毛,只能算是剛剛跨進這道門檻中。  

    「你別打岔,聽我說。」江博指著侯旭笑了笑,繼續往下道:「在人工智慧這個領域,涉及的研究包括了機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

    分支實在是太多了,真要論起來,多達數百上千樣。

    不過,老侯你剛才說得也對,因為人工智慧這個領域的水太深,別的企業只觸摸到皮毛,所以人工智慧這塊大蛋糕,目前還處於蒸烤階段,尚未成熟出爐。

    本來,我對人工智慧是沒什麼想法的,但因為情況有變,所以咱們必須去插一腳。」

    馬靖平問道:「那老闆,我們該從什麼領域入手,智適教育?無人駕駛?知識工程?機器人系統?或者智能控制?」

    江博微微一笑:「你說的那些都是老黃曆了,做的人太多,咱們沒必要去和別人搶,關鍵也很難搶得過人家。」

    馬靖平:「那是?」

    ……

    第258章 隨身女友的潛藏價值

    江博道:「這麼說吧,就目前的技術層次而言,全球範圍內對於人工智慧的開發和研究,不管是軟體技術還是硬體設備,都依舊還處於弱AI的階段。  

    可只有到了強AI層次,人工智慧,才能真正煥發它本身的魅力。

    而我們的目的,就是做強AI。」

    目前全球對於弱AI的研究和使用,已經進入了一個相對成熟的階段。

    APP系統、工業機器人、無人機、大數據分析,以及正在快速完善的物聯網,這些都是弱AI技術應用的典型代表。

    可相對而言,強AI的突破和技術路線仍不確定。

上一章 目錄 下一章
已經是最後一章了 »

第332頁

你剛剛閱讀到這裏

返回
加入書架

返回首頁

書籍詳情 返回我的書架
01