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Forme recherchée : (A|a)rtificial (I|i)ntelligence|(I|i)nteligencia (A|a)rtificial|(I|i)nteligencia (C|c)omputacional|(I|i)ntelligence (A|a)rtificielle|कृत्रिम बुद्धि|आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स|A[[:punct:]]I[[:punct:]]|a[[:punct:]]i[[:punct:]]|I[[:punct:]]A[[:punct:]]|i[[:punct:]]a[[:punct:]]|人工智能|人工智慧

Ligne n°1 : ... #AlgorithmDog » Feed AlgorithmDog » 评论Feed AlgorithmDog »
• Ligne n°2 : 如果人工智能泡沫破灭了评论Feed alternate alternate

Ligne n°10 : ... + 强化学习系列
• Ligne n°11 : + 游戏人工智能系列
Ligne n°12 : + 遗传算法系列 ...


• Ligne n°19 : 如果人工智能泡沫破灭了

Ligne n°25 : ... * 2. 泡沫的产生
• Ligne n°26 : * 3. 如果人工智能的泡沫破灭了
Ligne n°27 : * 4. 总结 ...


• Ligne n°29 : 今天下午和朋友闲聊，聊到人工智能泡沫的问题。晚上写这篇博客，表达下自己对这个问题的见解。


• Ligne n°35 : 互联网行业自诞生以来，相关产业要么泡沫要么冷寂，并不存在不是泡沫又不冷寂的状态。人工智能现在显然不是处于冷寂状态，而是处于烈火烹油
Ligne n°36 : 繁华什锦的泡沫年华之中。 ...


• Ligne n°38 : 目前人工智能的创新点包括但不限于下面几个点。1）人脸识别。旷视科技和商汤科技是人脸识别领域的领军，正在拓展人脸识别的应用场景，比如
Ligne n°39 : uber 司机注册 。除了创业公司，也有些巨头涉足人脸识别领域，比如腾讯家就有优图。2) Chatbot。苹果的 siri，微软的小冰和 ...

Ligne n°42 : ... 助理型对话机器人，不过现在出门问问转型做硬件去了。3)
• Ligne n°43 : 企业服务。人工智能提高企业生产、销售、运行和决策的质量和效率，这是人工智能很早之前就开始讲的故事。啤酒和尿布的故事便是典型的例子。现在有一些创


• Ligne n°43 : 企业服务。人工智能提高企业生产、销售、运行和决策的质量和效率，这是人工智能很早之前就开始讲的故事。啤酒和尿布的故事便是典型的例子。现在有一些创
Ligne n°44 : 业公司致力于为企业提供智能支持服务，比如 everstring 和 ...

Ligne n°47 : ... 年开始研究无人驾驶技术。现在又有几家巨头在此布局，苹果和特斯拉都在研制自己的无人驾驶系统。特别特斯拉最近宣称完成了第五级无人驾驶硬件，虽然它家
• Ligne n°48 : 的无人驾驶刚刚搞出人命。还有百度又要 all in 了吧。除了上面几个点，人工智能还在智能医疗和智能硬件等场景发力。

Ligne n°50 : ... 虽然这些创新点还处于 “只闻楼梯响，不见人下来”
• Ligne n°51 : 的状态，但人工智能已经呈现出全面出击的态势，仿佛明天人们就能享受到人工智能的各种产品了。在此繁荣的景象中，有一些人开始警惕人工智能的泡沫，其中


• Ligne n°51 : 的状态，但人工智能已经呈现出全面出击的态势，仿佛明天人们就能享受到人工智能的各种产品了。在此繁荣的景象中，有一些人开始警惕人工智能的泡沫，其中


• Ligne n°51 : 的状态，但人工智能已经呈现出全面出击的态势，仿佛明天人们就能享受到人工智能的各种产品了。在此繁荣的景象中，有一些人开始警惕人工智能的泡沫，其中
Ligne n°52 : 不乏大佬，比如 朱啸虎：包括VR和人工智能在内的热门创业都是泡沫 和 周鸿祎：360搜索要做人工智能 现在不炒无人驾驶。 ...

Ligne n°51 : ... 的状态，但人工智能已经呈现出全面出击的态势，仿佛明天人们就能享受到人工智能的各种产品了。在此繁荣的景象中，有一些人开始警惕人工智能的泡沫，其中
• Ligne n°52 : 不乏大佬，比如 朱啸虎：包括VR和人工智能在内的热门创业都是泡沫 和 周鸿祎：360搜索要做人工智能 现在不炒无人驾驶。


• Ligne n°52 : 不乏大佬，比如 朱啸虎：包括VR和人工智能在内的热门创业都是泡沫 和 周鸿祎：360搜索要做人工智能 现在不炒无人驾驶。

Ligne n°68 : ... 而这几年泡沫产生的特别频繁，互联网金融、O2O、Magic 模式、VR、AR
• Ligne n°69 : 和人工智能各种概念你方唱罢我登场。其中原因就是，旧时代已经落幕，新时代还未开启。上个世纪 90 年代开启的互联网时代，2007 苹果发布
Ligne n°70 : iphone ...


• Ligne n°76 : 3. 如果人工智能的泡沫破灭了

Ligne n°78 : ... 互联网行业起起伏伏，产生了很多泡沫，也破灭了很多泡沫。比如之前的 P2P ，现在已经死得差不多了。再比如之前的 O2O
• Ligne n°79 : ，现在也很少人谈起了。如果人工智能的泡沫破灭了，会不会像 P2P 和 O2O
Ligne n°80 : 一样一地鸡毛。人工智能前几次泡沫破灭，可是很惨淡的。在那人工智能破灭期，搞人工智能的人门可罗雀很惨的。 ...

Ligne n°79 : ... ，现在也很少人谈起了。如果人工智能的泡沫破灭了，会不会像 P2P 和 O2O
• Ligne n°80 : 一样一地鸡毛。人工智能前几次泡沫破灭，可是很惨淡的。在那人工智能破灭期，搞人工智能的人门可罗雀很惨的。


• Ligne n°80 : 一样一地鸡毛。人工智能前几次泡沫破灭，可是很惨淡的。在那人工智能破灭期，搞人工智能的人门可罗雀很惨的。


• Ligne n°80 : 一样一地鸡毛。人工智能前几次泡沫破灭，可是很惨淡的。在那人工智能破灭期，搞人工智能的人门可罗雀很惨的。


• Ligne n°82 : 但我个人观点：如果这次人工智能几个新点全部失败，大家对人工智能的未来失去信心，也不会一地鸡毛。因为现在人工智能在工业界已经有成熟的


• Ligne n°82 : 但我个人观点：如果这次人工智能几个新点全部失败，大家对人工智能的未来失去信心，也不会一地鸡毛。因为现在人工智能在工业界已经有成熟的


• Ligne n°82 : 但我个人观点：如果这次人工智能几个新点全部失败，大家对人工智能的未来失去信心，也不会一地鸡毛。因为现在人工智能在工业界已经有成熟的
Ligne n°83 : 应用，其中两个最大的应用便是广告系统和推荐系统。这两个应用能直接产生收益带来金钱。甚至因为广告系统钱多又复杂，还诞生了计算机广告学这样一门学科 ...

Ligne n°84 : ... 。根据艾瑞发布了《2016Q1网络广告营收报告》，2016
• Ligne n°85 : 年第一季度中国网络广告市场规模达543.4亿元。再加上收益不菲的推荐系统。有这两金主托底，即使人工智能的泡沫破灭了，也不至于太惨淡。


• Ligne n°89 : 如果人工智能的泡沫破灭，人工智能社区只能退回广告系统和推荐系统，重新回到


• Ligne n°89 : 如果人工智能的泡沫破灭，人工智能社区只能退回广告系统和推荐系统，重新回到
Ligne n°90 : “世界上最聪明的一群人，每天研究的是如何让人更多的点广告” 的时代，怀抱这两大金主在寒冬蛰伏。 ...


• Ligne n°95 : 等风云变幻学术界又有新的突破，再搞一波泡沫或者真正地把人类社会推入人工智能时代。


• Ligne n°99 : 看了上面的描述，不要觉得“这次人工智能浪潮终将完全退去，所有新的点都要失败”。未来的美妙就在于它很难被预测。就像在 2014
Ligne n°100 : 年大家都觉得 googlenet 22 层神经网络结构已经到顶了，2015 年 ResNet 直接把层数拉到上百层。 ...


• Ligne n°107 : 此条目发表在大局洞察分类目录，贴了人工智能, 泡沫标签。将固定链接加入收藏夹。
Ligne n°108 : ← 在 Spark 中实现单例模式的技巧 ...


• Ligne n°111 : 《如果人工智能泡沫破灭了》有 1 条评论

Ligne n°145 : ... o 强化学习 (7)
• Ligne n°146 : o 游戏人工智能 (4)
Ligne n°147 : o 遗传算法 (5) ...

Ligne n°154 : ... + XGBoost + LR 就是加特征而已
• Ligne n°155 : + 取代人类工作？人工智能也创造工作
Ligne n°156 : + 人工智能当前，棋牌游戏留给人类的堡垒不多了 ...

Ligne n°155 : ... + 取代人类工作？人工智能也创造工作
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Ligne n°157 : + Akka 使用系列之四: Future ...

Ligne n°169 : ... Monte Carlo Tree Search npm OpenAI Gym OpenAI Universe Python
• Ligne n°170 : RoomAI SC2LE Spark Tensorflow XGBoost 不平衡 人工智能 假设检验 典型关联分析 分类 前端
Ligne n°171 : 单例模式 单元测试 后端 工作职位 强化学习 拖拽式 数据挖掘 文本分类 星际争霸 有限状态机 机器学习 框架 概率 泛化 泡沫 ...

Ligne n°177 : ... + 一个特殊场景的 LR 预测优化 Trick | AlgorithmDog发表在《广告和推荐系统部署机器学习模型的两种架构》
• Ligne n°178 : + harvey发表在《取代人类工作？人工智能也创造工作》
Ligne n°179 : + 人工智能进行连续决策的关键——强化学习入门指南-AI与我发表在《强化学习系列之四:模型无关的策略学习》 ...

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• Ligne n°179 : + 人工智能进行连续决策的关键——强化学习入门指南-AI与我发表在《强化学习系列之四:模型无关的策略学习》
Ligne n°180 : + 匿名发表在《几乎必然收敛和依概率收敛》 ...