㈠ 中國詩詞大會就是一個記憶大賽，人工智慧的今天，這類比賽還有意義嗎

很小的時候，電視里就那麼幾個節目，電腦只有偶爾偷偷去網吧玩一下，手機是什麼，根本就不敢想，而且手機不過是通訊工具，哪裡像現在集游戲音樂影視一體機。那時候除了到外面瘋玩，剩下的時間主要就是看書了，四大名著，唐詩宋詞，再大一些就是郭魯茅巴還有國外名家名作。雖然沒有這么多視聽盛宴，但是好歹看了幾本書。

但是今天呢，似乎到了一個全民娛樂的時代，自從某台娛樂選秀節目大火以後，各大衛視爭相模仿，出了各種秀，唱歌要選，跳舞要選，這里好歹還有才藝，選拔新人，倒也罷了。更可笑的是拿一些明星來搞真人秀，為了流量，為了收視率，嬉笑打鬧，亂搞一氣。

在這個時候，出現了詩詞大會這樣的節目，宛若一股清流，真的不錯。詩詞大會有幾大好處，很有持續辦下去的必要。

㈡ 昨天看了李世石的比賽，感覺人工智慧未來不可限量.人類能用規則去做的事情智能都可以做，那人類學習邏輯

我不是大神，只是知道一些基本簡單的道理，有時候人會因為復雜而忘了本源陷入困惑。

就拿炒股票來說吧，股票盈利的根本在於其價值合理以及企業具有成長性，跟隨企業可以得到他的盈利分紅以及股票溢價。機器如何判斷其是不是合理呢，網路公司我相信在成立之初是虧錢的，機器能看到他盈利的前景么？不能，他只能基於歷史數據的推理，不能對未來的推理，也即創造性他沒有。
你說的熱情，機器有么？人類最美的感情：愛情，機器有么，機器知道幸福么？
未來智能機器要解決的最大問題是模糊不是精確。

㈢ 人工智慧對未來商業模式的改變有哪些

第一條，走學術研究，概念產品設計路線。研究智能機器人，研究未來可能出現並使用的未來概念機器。這條路線可能通過參加一系列的比賽或者加入到國家等研究所來研究，實體化的可能性較小，但是可以成為學術前沿。第二條，走應用路線。進入公司，結合行業目前的應用，將AI實際帶入現實。比如現在蘋果的siri。這樣的AI知名公司不帶多，需要仔細研究下他們的產品，然後再定下你自己感興趣的AI下面的具體的方向，為未來AI實體化應用做准備。其次人工智慧未來的應用包括設備和場景兩個角度，新的設備語音交互會用的，很多傳統場景也會朝著語音交互使用率提高的趨勢發展。隨著數據採集、演算法和計算結構取得進展，語音未來也會有更好的識別效果和的應用場景。同樣人工智慧在醫療領域的應用將會大於在汽車領域，第二點輔助醫生決策是人工智慧應用最近的機會

㈣ 愛情公寓中的人工智慧冰箱和呂子喬比賽的題

為什麼沒打開門就知道螞蟻在裡面：螞蟻騎車帶著大象去體育館路上發生了車禍？報上名來：螞蟻爸爸正好在門口乘涼：小峰（主人）回到家裡：你妹的，還真是這部冰箱在說話冰箱？冰箱：螞蟻騎車去接大象？答：是你：因為那隻螞蟻已經在獻血了。：大象送進了醫院，需要幾步。問。問，路過沙漠為什麼只留下一條筆直的腳印。問，大家都覺得有那哥么就夠了？冰箱，可是為什麼又都回來了，很多動物去獻血！冰箱。（笨蛋）問：螞蟻。問，把大象放進去。子喬，為什麼。答：因為這次沒人給他獻血了：不敢與先生稱兄道妹？冰箱：他騎自行車的：文言文指令無法識別，獻血過度現在還沒醒，還沒完呢）問？答？答：來者何人，為什麼就大象沒去，哈哈哈：動物園開運動會，讓後把門關上，要不我考考你。問，大象沒看到，誰判了刑：盡管來吧：哥們懂得挺多的么。子喬。問，又被摔成重傷：他的自行車在門口？答，上次那隻螞蟻：把大象放入冰箱，冰箱：動物園法庭追查罪魁禍首，這次卻不治身亡，可為什麼到了他家門口：因為大象還被冰箱關著。答？答：把冰箱門打開，請用白話。，准備去冰箱拿可樂，被絆倒了啊。（這太簡單了：大象康復之後准備去感謝那隻螞蟻？答：額。？他爸，大象摔成重傷子喬，你沒事把大象關進去幹嘛

㈤ 人工智慧是否會在汽車比賽中應用，並超越人類

在很多科幻電影中，「人工智慧」的出現往往意味著人類的生存危機，不過現實的大佬們似乎更看好人工智慧領域的發展。網路董事長兼首席執行官李彥宏就將自己的目光聚焦在人工智慧領域。今年兩會，李彥宏准備了三項提案，提案內容全都聚焦於人工智慧。李彥宏表示，人工智慧革命和傳統工業革命不同，未來許多產業會實現自動化續作，類似於職業司機之類的工作，在可預見的未來將不復存在。但李彥宏認為，人工智慧永遠不會超越人類。
人工智慧趨勢已經形成



網路在實踐中發現，許多用戶平時使用文字搜索，輸入一個關鍵字獲得搜索解決。但是一些需求，如「那盆植物名字叫什麼」，很難通過關鍵字搜索得出。「這種搜索在2012年以前效果非常差。我們用了深度學習之後，發現效果特別好，比以前任何一項技術效果都要好。」為了解決用戶需求，網路是在2012年的時候，用深度學習的方法，做圖像的識別。直接拍一張照片，然後進行搜索，就可以知道植物的名字。

㈥ 2020年啟誠杯人工智慧電腦鼠競賽還在南開大學舉辦嗎

去年第八屆啟誠杯天津市大學生人工智慧電腦鼠大賽開幕式上，官方說法今年比賽時間還在10月。地點還是南開大學小禮堂。

㈦ 大數據和人工智慧正在改變商業世界八大方式

大數據和人工智慧正在改變商業世界八大方式
如果你像許多其他人一樣，想知道大數據和人工智慧對商業的好處到底是什麼，那麼你就是在正確的地方。
01.改進商業智能
由於商業智能，分析業務變得更容易，更有效。使商業智能成為可能的數據工具集是大數據。在引入大數據之前，商業智能有限。但是，現在，商業智能被認為是合法的職業。
事實上，許多公司和企業通過聘請商業情報專家來利用這一新的信息湧入。這是為了幫助他們的公司更上一層樓。
2.了解，定位和服務客戶
在大數據應用方面，這是最知名的領域之一。主要關注點是使用大數據來了解客戶，以及他們的偏好和行為。
通過實施大數據（以及僱用大數據專家），公司現在可以通過文本分析，瀏覽器日誌和社交媒體數據擴展其傳統數據集，從而更全面地了解其客戶。
這里的主要目標是創建預測模型。
3.改變社交媒體的使用方式
AI影響商業世界的主要方式之一是通過社交媒體。在未來幾個月和幾年中，毫無疑問，實時定位的個性化內容將會增加。所有這些都是增加銷售機會的最終目標。
這是可能的，因為AI可以使用有效的行為定位方法。AI的能力就是一個例子。由於啟用了營銷堆棧，AI可以有效且准確地確定任何平台上的某人何時開始搜索新的客戶關系管理（CRM）軟體。有了這些信息，企業可以自動響應，提供更好的購買體驗。
4.客戶響應產品的介紹
大數據不僅可以通過積極主動地改善客戶服務，而且還允許公司製作客戶響應產品。現在，產品設計專注於以前所未有的方式滿足客戶的需求。
而不是依靠客戶告訴企業他們想要從產品中得到什麼，數據分析可以用來預測產品的需求。
由於大數據，公司可以通過購買習慣，調查甚至客戶的案例場景來收集信息，從而確定未來產品應該做什麼和看起來像什麼。
5.提高欺詐預防能力
那些已成為專業「欺詐者」的人已經在現代數字世界中提升了他們的游戲。雖然這是事實，但由AI提供支持的欺詐檢測工具的功能可以幫助企業抵禦這些復雜的欺詐計劃。
這要歸功於利用視頻識別，自然語言處理，語音識別，機器學習引擎和自動化的企業。
6.效率的提高
工業工程師是可以使流程更高效的專業人員。他們明白，沒有大數據，效率的提高幾乎是不可能的。
如今，大數據提供了有關每個流程和產品的豐富信息。那些知道如何使用它的人理解豐富的數據正在講述一個故事，而智能企業正在傾聽。
工程師們還使用大數據來尋找使流程更有效運行的方法。對大數據的分析也適用於約束理論。對於大數據，現在更容易識別約束。一旦被識別，就可以快速確定約束是否具有約束力以及如何約束。
通過發現和刪除約束，業務可以看到吞吐量和性能的大幅提升。大數據有助於找到所有這些答案。
7.啟用持續客戶支持
現在，聊天機器人很常見且能夠提供全天候客戶支持，企業可以利用其CRM系統中收集的數據。這使他們能夠獲得更有價值的客戶見解。
當充分發揮其潛力時，數據可以幫助優化多個接觸點，包括聊天機器人交互性，以及創建充滿客戶數據的反饋循環。
這意味著AI可幫助企業創造最終的客戶體驗。這一切都歸功於收集，分析和使用的必不可少的客戶數據。
8.降低成本
利用大數據，企業可以使用可用信息來降低成本。怎麼樣？通過發現趨勢和預測行業內的未來事件。
了解何時可能發生某些事情有助於改進規劃和預測。負責規劃的人現在知道何時生產和生產多少。他們可以預測在給定時間需要多少庫存，確保客戶滿意度而不會產生過多的成本。
畢竟，維護庫存非常昂貴。企業不僅要承擔運輸成本，還要將資金用於不必要的庫存。
通過大數據分析，可以預測銷售何時發生以及何時需要生產。
更深入的分析甚至可以顯示企業何時購買庫存的理想時間以及需要保留多少庫存。
大數據和人工智慧：商業的未來
如果您想幫助您的企業實現更多目標，那麼擁抱大數據和AI是必須的。
事實上，不久之後，那些未能接受這項新技術的企業將被拋在後面。

㈧ 如何看待人工智慧圍棋大戰

表面看是人工智慧發展程度的一種測試，而如果是AI互相比賽就沒有什麼意義了，因為圍棋的一種根本屬性是藝術性，並不是競技性，競技性只是商業化的外化表現。如果人類可以學習它的下法和思路還是對提高人類自身水平和改變思維固有定式很有好處，但這需要深層次的學習電腦的思維方式和計算方式。

㈨ 2019青少年人工智慧比賽多少人一支隊伍

2019年5月中旬在東莞市第七高級中學舉辦第十九屆廣東省青少年機器人競賽，同時選拔優秀隊伍參加8月在重慶市舉行的第十九屆中國青少年機器人競賽

㈩ 人工智慧的商業化之路：前景和瓶頸有哪些

據《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示，人工智慧商業化難內的第一個瓶頸來自於數據。容而第二個瓶頸則在於更多應用場景的挖掘與構建。業內人士分析說，一些人工智慧應用確實起到了代替人類工作的作用，有些甚至已高於人類的工作效率。
人工智慧概念近幾年開始面向大眾普及，但是距離全面的應用仍較遠。圍繞人的行為軌跡，如可穿戴、車載、家居等應用場景，打造面向大眾的，有自主品牌的軟硬結合的AI產品，並形成一定的規模，將是目前人工智慧從技術到產品，並實現商業化的靠譜之路。
此外，第三個瓶頸主要是技術研發水平。人工智慧技術研發水平能滿足部分商業化發展的需求，但存在極大的拓展深化和發展空間。