简介：今天，首席主席团将与您分享人工智能如何打破黑匣子的相关内容。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
黑匣子算法是半个月的。随着大数据和人工智能等信息技术的快速发展，我们进入了算法经济时代，并以深度学习为代表的人工智能算法在互联网信息和开发上传播了数字经济。
信息行业服务在许多方面都发挥了重要作用，造成经济利益危机危机的根本原因是企业在数据和算法中的不对称优势。目前，基本数据的所有权和控制主要集中在Internet Platform企业上的Internet上。
介绍：
这些企业操纵算法设计，操作，测试和分析，从而占据了有利的位置。监管机构在算法社会中表现出边缘化的趋势，很容易失去对关键数据和关键算法的监督和控制。这意味着算法黑匣子的存在将不可避免地会导致私人利益，以使私人利益成为主观的公共利益。。
除了出现诸如公共权力限制之类的风险外，黑匣子算法还客观地隐藏了算法本身的缺陷，并可能触发安全风险，使监管机构难以审查算法的信息。很难及时考虑算法问题的问责制和纠正。
随着机器学习代表的新一代人工智能技术继续朝着更高级，复杂和自主的方向发展，我们的经济和社会发展迎来了改革的机会。AI算法还为公共信任和公共安全等许多领域带来了前所未有的挑战。
1月11日，在线举行了“腾讯技术Xiangshan Innovation Week”。“透明度可以解释AI - 打开黑匣子的概念和实践”特别论坛都集中在此方面。该论坛发布了《 AI开发报告》 2022年的解释。”，然后参加了专家和学者的圆桌讨论（请参阅文章的结尾）。以下是组织文章：
可以解释AI的概念共识
Yao Xin：
当您讨论透明度和解释性AI算法时，您应该首先考虑三个W问题的问题 - 谁，什么以及原因。
首先，谁是透明的，并向谁解释了谁？因为从科学研究中，任何研究都必须是透明的，必须进行解释，否则不能发表本文。因此，我想过去，透明度和解释性可能不是解释性的对于科学家来说，或者是透明的，因为科学家的透明度和解释不一定是透明的，并向公众解释。第二是解释模型的结果是解释该模型的工作原理。解释的目的是，目的是追求或理解该模型的科学原理。
根据这三个不同的答案，它们将获得截然不同的透明度和解释性，相应的解决方案可能完全不同。在任何情况下，在考虑透明度和解释性时，首先，每个人都必须有概念性的共识，以便我们我们知道我们在谈论同一件事，而不是使用同一术语。
Wu Baoyuan：
解释是可信AI的重要组成部分，也是值得信赖的先决条件之一，但是与可信赖的特征（例如稳健性和公平性）相比，我认为可以解释说这不是一个独立的概念。我们在解释什么？其他特征具有自己清晰的数学定义，例如稳健性，公平等，但是没有解释性，因为当我们单独提及它时，默认值更可能是模型的准确性。解释。也许这也可以解释为什么当前的解释中有这么多研究思想，但似乎没有明确的框架。我认为主要原因是其解释对象是不同的，并且没有办法将其统一。
基于这种理解，我个人有一点想法。它不应被称为可解释性，并且可能更准确。解释，每个人都可能错误地认为这是一种独立的本性。解释力是一种解释能力，就像对我们的理解，领导力等的理解一样。这是一种手段，一种行为，一种行为的行为，需要与他人联系在一起。我认为，当涉及到它时未来，它应该准确地描述它可以解释的特征，而不是一般。
AI的价值是什么？
朱金：
人们对人工智能系统有四个级别的解释性和透明要求：
第一个是直接用户。用户需要了解人工智能产品和服务背后的原则是什么。这是建立可信赖的AI的重要基础，实际上支持受信任的AI。
第二层次是，对于政策和监管机构，他们希望通过解释原理来了解人工智能产品的公平和问责制。归因过程是我们进一步的问责制和问责制的基础。因此，可以解释AI也与负责的AI和负责AI相关联。
第三级是技术工程和科学的水平。我们希望了解为什么某些算法能够成功，成功背后的谜团，其应用程序范围是什么，以及它是否可以使用此类算法，或者在更大的范围内或不使用此类算法或更大的范围内，它是什么。一些技术。
第四是公众理解AI。如果大多数公众都在乎，他还可以理解这方面的相应技术和系统的工作原则。
他的富英：
在当前的AI系统中，操作机制背后的许多算法尚不清楚且不清楚。这种未知的带来了未知和困难的风险，包括安全性，鲁棒性，隐私保护，公平等。
这些观点与社会行动的领域有关，这些领域非常关键和生动，例如医疗和自动驾驶。这将带来极大的应用困难，而社会对AI的不信任。机制，风险和风险标准尚不清楚，我们很难管理风险，然后控制风险。
我能解释AI的挑战吗？
Yao Xin：
事实证明，我的一个学生对我做了一些公平性，这与其他文献发现的观点非常一致，即模型的准确性和公平性相互矛盾。根据指标，最佳性能模型不是最佳测量。您必须使模型成为最公平的。如果通过指标来衡量，则其性能将丢失。考虑如何在实际过程中找到折扣解决方案。
Wu Baoyuan：
可解释性本身是不可行且不可或缺的，这也是我们思考的一个问题。例如，我们正在研究犯罪率或疾病的传播，发病率等。不同的种族和地区，可能会获得一些种族或某些种族或其中一些种族。区域犯罪率很高，因为收集了数据。这样，如果可以解释的结论可以公开解释，可能会引起种族或区域歧视。但实际上，数据背后是我们在收集时没有收集其他功能。例如，为什么该地区的传播率很高？这可能是政府投资或其他因素不足。
因此，这也激发了我们的解释本身，它的信誉是什么，其准确性，公平性，无论它忽略了某些特征还是夸大某些特征，它的鲁棒性是否是吗，是吗，是否是稳健性，是吗？样本的解释有些变化，这要求我们进一步思考。
此外，我还与许多可以解释的专家进行了交谈。他们的困惑是当前的解释方法是不可分割的甚至矛盾的，这导致了解释方法本身的可信度。
他的富英：
在我看来，了解深度学习算法的操作机制有两种途径：理论和实践。从理论的角度来看，当前的研究无法完全解释为什么理论上概括的深层模型能够在多个领域取得如此成功。理论与实践之间的矛盾就像物理学中的乌云一样，反映了人们对机器学习的理解，这是一个很难在理论上解释算法的地方。
从实验的角度来看，实验学科中的许多实践可以用作机器学习研究的灵感，例如物理学，化学和医学护理。例如，必须在药物研究和开发过程中进行合格的测试双盲实验；在物理和化学的研究中，对控制变量实验有严格的要求。在AI研究中，可以严格实施类似的机制吗？我认为这可能是另一条途径。在我看来，对AI算法的许多现有解释是灵感，并且我们在关键领域需要的是证据，这需要理论和实验中的大量工作。
可以解释如何实现AI？
朱金：
许多专家指出，有不同的目标，不同的对象和解释的不同要求，因此实际上，人工智能的解释性问题可能是多种多样的。它在不同的领域和不同的物体中起作用。
当解释性是其局限性或其他目标和要求时，我们需要权衡选择，我们认为我们也可以从多个级别替换它或补偿和补充策略。例如，对于监管机构而言，它将是不同的从解释性解释性和公众或专家的水平的角度来看，在该级别上，对安全性和鲁棒性有更高的要求，或者在专家层面上有更好的沟通和理解。对于公众来说，其中有一些转换。在同一时间，可靠的部门对社会做出了一些解释和决定。
Yao Xin：
深度神经网络可以解决特别复杂的问题。我认为每个人现在都使用深层网络是有原因的，也就是说，他们针对的问题本身可能更加复杂。这是一个假设。如果这种假设是正确的，那么相应的解释性就不会被特别理解。由于这些复杂性，相应的模型必须是复杂的。
因此，我总是觉得透明度，解释性和性能之间存在固有的矛盾。如果您现在讨论技术讨论的方向，那么如何根据不同的情况和解释目的找到折扣解决方案，找到解释的目的，找到解释的目的，找到解释的目的，找到目的解释，找到解释的目的，找到解释的目的，并找到解释的目的。不同的折叠解决方案可能会导致某些特定的技术，或在基础方向上促进这些技术。
Wu Baoyuan：
我们已经尝试了一些技术和可行的解决方案来量化各种可靠的特征，但是很难实现统一的量化。例如，公平性和鲁棒性具有不同的定量标准和指标。在将不同的特征组合在一起时，很难优化，因为它们的标准不一致，差异很大，这涉及如何对齐这些特征性坐标。我认为它是如此。很难找到全球坐标系统。我们可以从部分开始，例如医疗场景，首先将隐私作为前提，在金融或自主驾驶中，我们将其作为前提，然后学习其他特征系统。
可以解释AI的当前状态吗？
Zheng Yefeng：
总体而言，由于我们现在仍然缺乏很好的理论框架，因此我们可能会为问题采用一些算法，试图改善该系统的解释性，并为您提供两个例子来解释我们的Tianyan实验。这方面对房间的探索。
深度学习可能具有十亿亿美元的参数，这对医生来说太复杂了。他很难理解该算法的基本原理。该算法本身可能缺乏全球解释性。但是深度学习框架的准确性很高，因此我们无法使用它。具有很好的解释性模型是回报模型。该模型的主要问题是准确率太低。因此，我们进行了探索。我们希望将这两种模型结合在一起。它具有很高的精度，并且具有一定的解释性。它没有完全解释。
我们将这种混合模型用于疾病风险预测，该预测基于患者在一段时间内的访问。我们预测，患者将在接下来的6个月中患有主要疾病的可能性，例如他中风的概率。随着患者的咨询记录包含大量信息，我们需要提取一些与预测目标有关的重要信息。我们知道，生物学习网络最好在自动功能学习中。因此，我们使用深度学习网络将记录记录压缩为特征矢量，然后我们使用回归模型将患者与多次访问相结合以预测患者的风险。在接下来的6个月内中风。
Yang Qiang：
我们发现了一个有趣的现象，可以检查每种算法的解释关联及其相应的解释性。例如，在机器学习中，深度学习非常有效，但其相应的解释性差。类似地，线性模型不是很高，但其解释性相对较强，以及树的模型，原因和原因，原因和原因效应模型甚至更像是这样。因此，我们通常必须做出选择，也就是说，我们可以解释该维度和高效率的维度，这是在这个空间中选择的点。如今，没有这样的算法在两个维度上都很高。
可以解释AI行业实践
Zheng Yefeng：
各个行业的解释性和透明度的要求不同。我将分享我对医疗AI场景的经验和理解。每个人都知道医疗是世界上强有力的监督领域。医疗产品必须获得列出的医疗设备注册证书。辅助诊断算法AI产品属于三种类型的医疗服务，即最严格的监督水平，Sothere是我们必须披露的很多信息，包括两个方面：数据集和临床算法验证。前者主要是前者强调了数据集的公平多样性和广泛的覆盖范围，后者对披露其在临床试验和实际临床应用中的表现非常重要。
此外，我们的测试样本还需要具有良好的多样性，涵盖不同的医院，不同的地区，不同的患者，制造商，扫描参数等。临床实验更加严格。首先，我们必须巩固算法的代码。在临床试验期间，您不能更改代码，因为进行实验时无法更改代码，这会失去临床试验的含义。
因此，医学AI的监督非常强大。药物管理局需要披露大量信息并提高医疗AI产品的透明度。它具有非常严格甚至苛刻的书面要求。因为我们知道智能学习网络没有良好的解释性，尽管您可以进行一些中间的增强，但您可以在一定程度上改进这些事情，并且监督也可以理解，这种解释有点一点。越高。
他的富英：
我认为提供AI系统的说明有两种途径：第一个路径始于生成AI系统的过程。现在有一些实践，例如开源代码，解释使用了哪些数据，如何使用数据以及如何处理预处理。这将增强人们对AI的信任和理解。就像郑先生现在提到的那样，在申请与医学相关的资格时，我们需要向相关机构报告生产细节。
第二种方法是从生成的AI系统和决策的指标开始的预测开始。公平，找到一些更好的定量指标，找到一些评估算法，然后使用这些指标作为使用AI系统的指示。
可以解释AI的未来发展
Yang Qiang：我期待未来人工智能的治理。在人工智能，人和机器的和谐共存中，它将在我们想解决问题的前提下变得越来越成熟。我对这一领域非常乐观。
朱金：我期待在这一领域的进一步讨论不同领域的学者可以参与。积累和探索。应该发现很多资源可以从中学习，并参与一个非常有趣且充满挑战的话题。
他的富英：人工智能本身是一个跨学科的领域。它可能使用数学，统计，物理，计算机和其他知识的许多领域。今天提到的许多要点，包括隐私保护和公平。它将要求各个学科的人一起合作，共同做到这一点。它将要求每个人相互合作，共同促进该领域的发展。
Yao Xin：为了进行研究，我希望将来会有一些重点的讨论。我刚刚说，最终，我们需要解决透明度和解释性部分，以及谁是解释性。，是针对法规或医生的配方，对于该系统的开发人员而言？我认为有很多地方可以发挥自己的想象力和能力。
Zheng Yefeng：当然，对于算法，我们希望科学家将来会发现非常好，解释和非常准确的算法。
去年中期，马萨诸塞州理工学院（MIT Media Lab）的麻省理工学院媒体实验室的三人团队共同创建了世界上第一个恶魔人工智能Norman。
诺曼本身就是一种简单的人工智能。要向他输入图像，他将输出他对这张图像的描述的段落。就像普通的人工智能一样，诺曼需要训练，诺曼的整个培训过程使用图片和文本描述，并在互联网上带有负面情绪，最终导致判断图像时诺曼的输出。描述文本为负。
“诺曼”这个名字本身来自希区柯克（Hitchcock）的可可（Coco）经典电影“惊人”的变态酒店所有者。
诺曼（Norman）首先研究了精神疗法算法的治疗方法，通过这种疗法研究了精神病的康复方法。但是进一步的研究已经超过了这一类别。更多的人开始思考人工智能的偏见。
如果现实生活中的AI受到有缺陷的数据训练，则可能会产生类似的负面条件，即偏见。
去年5月，美国法院过去曾评估囚犯的风险，并指出黑人囚犯有偏见。微软在2016年发行的聊天AI迅速被种族主义者带来，开始捍卫某些种族至上种族灭绝并表达对希特勒的热爱。
实际上，从偏见的根本原因中，只要筛选的数据本身具有人的主观性，也很难将所有客观条件纳入人工智能类别，因此输入了人工智能的数据。实际上，很难完全区分两个人的概念。因此，偏见实际上是客观地存在的，很难消除。假设我们接受人工智能的偏见，我们如何解决人工智能的偏见？
诺曼（Norman）的研究人员提出了一个想法：我希望更多的人会改变对诺曼（Norman）积极训练和驯化天使的魔鬼想法。
从人工智能的角度来看，可以训练人工智能，肯定可以接受训练，但是它的魔鬼的一部分可能仍会再次出现。原因是它已经接受了10,000次魔鬼训练，经过1000万天使培训，它仍然可能接受。残余魔鬼的想法。
由于培训本身是黑匣子，因此我们实际上可以判断该黑匣子中的所有信息中是否有任何魔鬼部分。
阻止疗法：
最简单，最直接的方法是放弃这种人工智能，不再使用这种人工智能，就好像被判处人工智能的死刑。
您为什么要放弃整个人工智能？我们知道，因为人工智能是黑匣子，人工智能实际上是一种独立的智能，是一种完整的人工智能，我们无法分离它知道的知识。
但是，当这种人工智能本身有一些有价值的判断？直接清楚并删除有价值的部分时，这可能不是最好的方法。
另一方面，我们的人类世界面临恶魔，对法律的最高惩罚是清除他。
挖泥疗法：
指尖技术目前说，想着两个人：Qiu Qianzheng和Frank
Qiu Qianxun在“ Condor Heroes”中的心被认为是反派和险恶的代表，但是当他拿着一个敌人的婴儿Guo Xiang时，他可以一只手报仇，但被黄龙偷走了。开明了一会儿并转变为佛陀。如果您认为这个例子只是一本小说，让我们看看真实情况。
弗兰克·阿巴卡（Frank Abaka）是一个真实案例。他开始在16岁时伪造银行支票，欺骗了250万美元的跨国公司，并被许多国家 /地区想要。在他被释放后，他与美国政府机构合作，获得了一家著名的安全顾问公司。
Qiu Qianzhang的顿悟，中风的烈性变化，所有这些都表明人类意识的变化可以让人们刷新整个意识系统。
其中之一是一个非常关键的因素：人脑可以同时拥有两个矛盾的思想，而不会阻碍对世界的行动。
这是心理学家托里（Tori）提出的定理。
因此，我们可以尝试思考：人工智能可以同时拥有两个完全矛盾的想法，并且仍然不会阻碍他们的生命？
指尖说，我现在只能想到实施解决方案：这是人工智能的高级控制机制。
我还认为，只有这种方法才能完全解决人工智能趋势的问题。
在此阶段，无法完成人工智能技术，也无法根据人工智能进行另一层人工智能筛查。
例如，诺曼（Norman）得到了恶魔的思想，但我们进一步分析了后一层获得的诺曼（Norman）的结果。如果适合人类意志，如果我们有明显的趋势，我们将排除。
但是指尖说我也承认这不是最好的解决方案。最好的解决方案必须直接在人工智能黑匣子中控制，这是最有效的。
假设解决了人工智能偏见的问题，我们不必害怕我们将人工智能作为偏见数据提供给人工智能。结果，结果，有些罪犯将自己从大脑的思想中改变了，而不仅仅是身体上的去除。
Lunar Exploration Project的第一任首席科学家Ouyang Ziyuan对中国航空航天中的AI技术的应用表达了他的看法。在他的谈话中，他说，在人工智能之后，越来越多的人将在航空航天技术中渗透和使用，因此航空技术具有更准确的感知和更容易的控制能力。它可以迅速实现目标。我认为中国的深空探索已经取得了巨大的成就。将来，AI肯定会与航空航天行业深入融合并发挥巨大作用。
1. AI在航空业中的应用
1. AI技术有助于实现智能航空公司
自动化系统已经应用了多年，机器学习和人工智能技术已经承担了某些飞行员的职责。在目前，有许多技术应用和实践。
例如，ROPS软件（ROPS）软件可以快速计算飞机的近和重量，将获得的物理模型与公告公告和当地天气进行比较。如果您检测到不安全的情况，则系统将广播警告消息。ROPS还可以计算出最佳的方法车道或轨迹来帮助飞行操作。一些新兴系统也在不断发展。例如，在需要时，移动性增强系统（MCA）可以提高安全性，并根据飞行条件自动调整飞机控制的控制。
2. AI指南精确而全面的监控
机械故障是造成飞行事故的最大原因之一。在引入人工智能系统之后，所有这些将在很大程度上避免。技术，人工智能可以应用于飞机的各种系统和组件，以进行全面，准确的分析和监测。
例如，去年10月发生的Lion Air 610崩溃，飞行前有许多重要的数据参数。如果可以检测并验证飞机，请自动纠正或提前警报提示有效防止飞机事故。
3.确定安全风险并防止灾难
如果可以使用AI技术来防止未来的灾难，可以说是航空领域的主要突破。硅谷美国航空管理局（NASA）的EMES研究中心参与了与航空相关的AI研究，重点是识别商业航空事故的潜在系统问题数量的“异常操作”。
目前，NASA已经开发了异常监视和对事故的先决条件的初步发展，并能够接受专家的相关反馈。同时，美国国家航空航天局正在开发一种用于飞机数据安全分析的系统 - 尤其是米特雷服务（尤其是米特雷服务）航空管理数据分析合作伙伴。建立安全数据共享联盟，希望通过人工智能分析飞行数据及时发现潜在的问题。
4. AI帮助机场提高运营效率
在机场安全人工智能项目中，诸如视频监视信息快速检索，面部识别技术的自动验证设备以及异常车辆排除等技术已逐渐使用和促销。
在人工智能算法的主要业务的不同平台的帮助下，共享数据以实现与机场以机场和各种运营商的资源的合理部署，以帮助控制器监视飞机的飞行状态和气象信息。使用机器学习和人工智能可以预测机场交通分布，帮助航空简化地面操作，同时提高机场的运营效率，从而减少控制器工作管理的难度和强度。
2.摘要
通常，各个领域都在积极探索AI技术的潜力，并且在智能领域，确保航空安全性并提高运营效率的航空领域使用人工智能的使用。尽管从技术层到应用程序结束了，可以预见的是，越来越成熟的AI将为航空业带来真正的变化。
作者|锣Xueyuan
人工智能技术的应用可以帮助蓝色星球的科学家摆脱无尽实验的痛苦，加速发现主要的科学理论，并将人类文明提升到新的一步。
- 题词
人工智能技术的潜力对每个人来说都是显而易见的，但是未来可以用于人工智能的方法将为人类社会带来多少变化并测试我们的想象力。
尽管人工智能技术仍处于主要发展阶段，但其现有能力足以改变许多领域，尤其是那些具有大量数据但无法有效使用的领域。
1人工智能促进基础科学理论的突破
实际上，材料，化学和物理学等基本科学的研究过程充满了“大数据”。从设计，实验，测试到证明和其他链接，科学家与数据收集，选择和分析密不可分。
由于物理学，化学或机械定律的存在，这些领域的数据通常是结构化的，高质量和标记的。
人工智能技术（机器学习算法）擅长在大量数据中找到“隐藏”因果关系，并且可以快速处理科学研究中的结构化数据，因此它已受到科学研究人员的广泛关注。
人工智能在材料，化学，物理和其他领域的研究中显示出巨大的优势，并领导基础科学研究的“后现代化”。
以物理性领域为例，人工智能的应用为研究粒子物理和太空物理学的研究带来了前所未有的机会。为了找到希格斯（Higgs Bologe）（上帝粒子），并进一步了解物质的微观组成，欧洲核核核核心研究中心（CERN）带领大规模强碰撞（LHC）。
LHC目前是世界上最大的粒子加速器。它可以每秒产生100万个吉祥字节（GB）数据。一个小时内积累的数据等效于每年的数据量。
一些研究人员认为，使用专用的硬件和软件来确定需要保留哪些数据，并且可以通过机器学习技术丢弃哪些数据。
事实证明，机器学习算法至少可以做出70％的决策，这可以大大减少人类科学家的工作量。
尽管人工智能的发展更有可能受到关注，但人工智能在基础科学研究中的应用更加令人兴奋。
由于社会生产力的变化，在最终分析中，它在基础科学研究中取得了进一步的突破。
我们可能永远不会回到牛顿，麦克斯韦和爱因斯坦等科学“巨人”时代。
在那个时代，“巨人”可以用《时代的智慧》在纸上写一个简单而美丽的定理，或者设计引起感觉的实验。
这样的工作可能没有很多机会。在这个时代，更多的是通过大量实验数据获得真理的工作。
对宇宙起源的探索，即蛋白质分子的折叠，与一组科学家一组彼此不可分割地探索。
人工智能技术的应用可以帮助蓝色星球的科学家摆脱无尽实验的痛苦，加速发现主要的科学理论，并将人类文明提升到新的一步。
2人工智能促进社会生产效率的快速提高
人工智能无疑是计算机应用的最高目标和最终视野：
彻底使人类从反复的机械劳动中解放出来，使人们能够从事真正的聪明和创造性的工作，以符合人类智力的水平。
在60年的人工智能开发的历史中，机器翻译，图像识别，语音助手和个性推荐已经诞生了。人们在不知不觉中生活。
将来，人工智能应用程序方案是否会进一步扩展，它能否带来社会生产效率的极大提高并将人类带入一个新时代？
为了探索这个问题，曾在Google和Baidu担任高管的Wu Enda建立了公司降落。AI，基于2017年AI转换的解决方案。
Wu Enda通过一篇文章和视频，在个人社交网站上宣布了公司的建立，并表示希望人工智能可以改变人类服装，食物，住房和运输的各个方面，并让人们从反复劳动的精神辛勤工作。
着陆的中文含义是“着陆”。该公司的目标是帮助传统企业使用算法来降低成本，提高质量管理水平，消除供应链瓶颈等。
截至目前，着陆。AI选择了两个着陆区，分别是制造和农业。
降落。AI首先与制造业巨头的富士康合作。
降落。AI试图使用自动视觉检测，监督学习和预测技术来帮助Fuji Kang迈向智能制造，人工智能和大数据，以提高制造过程中AI应用的水平。
吴恩达认为，人工智能对制造业的影响将与原始权力发明一样强大。人工智能技术非常适合解决当前制造业面临的一些挑战，例如不稳定的质量和产量，生产线设计不足，生产能力管理以及遵循生产能力管理。生产成本并没有上涨。
目前，工业互联网，智能制造和工业4.0的概念已深深地植根于人们的心中。传统企业正在转变为智能和数据。但是，如何应用在生产过程中获得的大量数据已成为一个新问题。AI和Foxconn合作可能会给传统制造从业人员带来新的启示。
当然，制造业的核心竞争力也是制造本身，例如车床的准确性，热处理炉的温度控制能力等。农业的核心竞争力也是农业本身，例如繁殖技术，转基因技术等等。
人工智能技术的主要价值是提高决策能力，进一步提高生产效率并降低人们的重复劳动。这就是为什么人工智能可以“增强”各种行业的原因。
3人工智能将有效改善人类的生活空间
自第一次工业革命以来，人类活动对自然的影响变得越来越大。对资源的需求不断增长，导致土地使用变化，污染变得越来越严重，生物多样性急剧下降，人类的生活空间已成为人类的生存空间，越来越严重。
在进入人工智能时代之后，如何更好地使用切割边缘技术，例如大数据和机器学习来增强环境保护和绿色行业的能力，它已成为政府，科学家，公众和企业的关注的焦点。
在能源利用方面，Google的DeepMind无疑是前线。
从2016年开始，DeepMind将人工智能工具引入了Google数据中心，以帮助该技术巨头节省能源。
DeepMind使用神经网络识别模式系统来预测功率的变化，并使用人工智能技术来控制计算机服务器和相关的散热系统，以成功地帮助Google节省40％的能源，并将Google的总体能源效率提高15％。
在2018年之后，DeepMind将“触手”扩展到了清洁能源领域。我们都知道，由于波动性的波动性和不可预测性，风能很难进入电网，并且无法有效使用。
DeepMind使用数据训练神经网络模型，例如天气预报和气象观察，这些模型可以在36小时后提供风能预测，以便可以预测农场的风能。
一旦可以预测风能，发电厂就可以有足够的时间来开始发电，这意味着要长时间发射，与风相辅相成。这样，可以轻松解决风能连接的问题。
深度预测的风力发电和实际发电比较
在自然环境保护方面，微软的“地球AI”为所有人提供了榜样。
该计划于2017年7月启动。它旨在借助云计算，物联网和人工智能技术保护和维护地球及其自然资源。气候变化等领域的个人和组织支持提供了支持。
例如，“ Silviacerra”项目使用Microsoft Azure，高分辨率卫星图像以及美国林业局的 - 位置数据来训练机器学习模型来监视森林；“ Wildme”项目可以使用计算机视觉和深度学习算法。确定了濒临灭绝的动物。“农场”项目可以通过室外环境下的传感器，无人机和其他设备来改善数据收集，从而改善农业的可持续性。
在前三个工业革命中，科学和技术进步的进步为人们带来了极大的生活便利，但也为自然环境带来了艰难的自然环境，例如气候变化，生物多样性退化，大气和海洋污染。人类的生活环境逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐越来越苛刻。
从表面上看，发达经济体的自然环境似乎有所改善，但是这种改善是以污染和破坏发展中国家的自然环境为代价的。世界的整体自然环境仍然不乐观。
长期以来，人们希望未来的未来科学和技术进步可以解决当前的自然环境问题，而人工智能技术的出现激发了这种希望。
一旦人工智能技术可以加快基础科学理论的突破，实现生产效率的显着提高，有效地改善了人类的生活空间，并将解决所有发展和自然环境的问题。
4个召唤
看着2019年的人工智能，我不禁感到几些寒意。人工智能算法并没有取得重大突破。稳健性和算法黑框仍然很突出。某些商业化不符合预期。一些专家和学者开始担心人工智能会迎来新的“寒冷冬天”。
但是，如果您将来会审查人工智能，那么所有当前的担忧都将只是情节。
即使目前，人工智能技术的潜力远非终点。
人工智能的变化仍然超出了大多数人的想象力。
近年来，许多行业确实感到人工智能带来的颠覆性，包括金融，制造，教育，医疗和运输。
但是，仍然有很多人工智能维度。加速基础科学研究，提高社会生产效率并提高人类生存空间只是几个方面。我们不妨首先提高我们的想象力。
人工智能会带来什么样的变化，让我们拭目以待！
结论：以上是人工智能如何突破主要CTO指出的黑匣子的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。