⑴ 美国人工智能专业哪些大学比较厉害

美国无疑是来MIT最好，其次是斯坦福自、卡内基梅隆、加州大学伯克利分校、华盛顿大学、德州大学奥斯丁分校、宾州大学、康奈尔等。日本我知道东京大学，早稻田大学这方面比较强，但这个我了解不够全面。 计算机也是上述几个大学排名最前（硕士），另外加上普林斯顿和佐治亚理工学院。 日本查了一下资料，排名是：1 东京大学
3 Kyoto University 京都大学
5 University of Tsukuba 筑波大学
12 Nagoya University 名古屋大学
13 Osaka University 大阪大学
15 Keio University 庆应义塾大学
27 Tokyo Institute of Technology 东京工业大学
28 Kyushu University 九州大学
36 Kobe University 神户大学
48 Okayama University 冈山大学
54 Ritsumeikan University 立命馆大学
55 Hiroshima University 广岛大学
实际上早稻田在计算机方面也是很强的。

⑵ 哪些平板有ai人工智能

    人工智能（ArTIficial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

    人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

    人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

    人工智能产品有哪些

    人工智能一般是作为辅助人类工作的工具出现的，扫地机器人、医疗机器人、服务员机器人等是最常见的人工智能形态。事实上，人工智能并不只有机器人一种形态，从领域上来看，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。今天我们就来看下，除了机器人，人工智能的产品还有哪些。

    谷歌人工智能项目DeepMind

    谷歌位于伦敦的研发部门DeepMind已经开发出能够自主玩视频游戏的人工智能技术。以DeepMind技术为基础的计算机系统，能以惊人的速度学习，快速掌握游戏玩法，精通游戏获胜方法。此前，团队称之为深度Q-network学习网络，仅需观察游戏画面以及游戏得分的变化情况，即可分析获得“通关技巧”以及获得高分的玩法及算法，能够达到专业级人类玩家的水平。

    目前这个系统在相同算法，网络架构以及参数的设定下已经经过49个游戏的测试，目前已经能够熟练22种游戏（包括上述的Space Invaders），达到专家级的游戏水平。这套系统进一步证明人工智能可以通过深度学习，从而掌握游戏技巧，并获得和人类一样的操控力，甚至在某些方面超过人类。

    IBM Watson

    去年，IBM发布了Watson AnalyTIcs。Watson AnalyTIcs实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。Watson AnalyTIcs将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本（Freemium Version），可在电脑及移动设备上使用。

    Watson Analytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。

    微软人工智能Torque中文版

    今年2月份，微软发布了一款为安卓平台的中国用户度身打造、以手势驱动并语音交互的人工智能产品Torque中文版。作为微软在安卓平台上的首个人工智能产品，同时也是微软首个针对可穿戴设备的中文产品，Torque的目标是用最小的界面把信息的传递做到最直接、最及时。Torque的诞生解放了安卓用户的双手，用户只需要轻轻摇动手腕，然后对它说：“快乐大本营主持人”，“最近的肯德基在哪”，“打电话给张勇”等指令，就能体验以极简的动作轻松得到信息和完成更多任务——这也正是微软对移动互联时代，移动生产力和效率的理解。

    据微软表示，Torque和小冰、小娜等微软人工智能产品一样，都采用了必应大数据平台作为底层引擎，用来处理每个用户通过手机和移动互联网上传到云里的语音命令；而微软（亚洲）互联网工程院的人工智能产品团队，针对中国用户的偏好和习惯，在功能上做了特殊设计和本地化开发。

    Youtube自动字幕

    2009年时Google便已经利用他们的语音识别技术，在YouTube上提供实时的「自动字幕（Automatic Captions）」功能，除了让用户可以在避免干扰到他人以不开启喇叭的状况下，观赏网络上成千上万的各种影片内容。

    YouTube调用Google的自动语音识别技术（ASR）给YouTube视频加入字幕，这个技术来自于Google Voice。当然生成的字幕不可能100%准确，但起码可以帮助你提高听力来理解视频内容，而且Google会一直改进自动语音识别技术的。这项技术支持英语、日语、韩语、西班牙语、德语、意大利语、法语、葡萄牙语、俄语、荷兰的自动字幕。

    除了自动字幕功能以外，YouTube还针对给视频制作字幕的朋友添加了字幕时间和自动时间的功能，使大家可以更轻松的自己动手做字幕。你只需要创建一个简单的文本文件，里面写上所有视频里说的单词，然后Google利用自动语音识别技术可以将文本里的这些话与自己识别出的话做对应，这样准确率就提高了，而且你还不必花太多时间去一句一句的配字幕。

    人工智能仿生眼

    英国曼彻斯特皇家眼科医院已经成功实施了世界首例人工仿生机器眼移植治疗老年性视网膜黄斑变性（AMD）所导致失明的手术。这个人工智能仿生眼装置被称为Argus II，由两部分组成：体内植入部分和体外病人必须穿戴的部分。植入设备将植入到病人的视网膜上，设备中含有电极阵列，电池和一个无线天线。外部设备包含一副眼镜，内置前向的摄像头和无线电发射器以及一个视频处理单元。

    摄像头会捕捉到植入体正对面的画面，将信号发送到视频处理器上等待处理。经处理后的信号又被发送回眼镜上，信号通过眼镜被植入设备的天线所接收。最终，视频被“输出”到电极阵列上，电极阵列起到视神经模拟的作用。电极阵列的分辨率达到60像素水平，这已经足够让植入设备追踪物体运动的轨迹，看清基本的图案和形状，或者缓慢阅读较大的文字。Argus II所提供的画面是黑白的，但Argus的开发团队正在努力对电极大脑刺激进行编译，希望尽快能让大脑接收彩色信号。

    患者在手术后，恢复后已经能够识别出垂直或水平的线条，能够辨识出人脸，不需要放大镜阅读报纸。更有趣的是，通过这项手术，患者即使闭上眼睛也能够看到眼睛的景象，这就让人感到有一些有趣了。

    此外，美国开发人工智能眼球的公司--第二视觉公司开发的人工智能眼球也已获准上市，该产品可以让完全失明的盲人重新恢复视力。

    新闻写作机器人

    美联社去年夏天起用Wordsmith平台自动撰写财经新闻。按照美联社商业新闻主管Lou Ferrara的说法，采用基于算法的机器新闻写作后，在无须增加新的人手的情况下，美联社的商业新闻中关于企业季度经营状况的报道量，将增加10多倍，即从原先每季度300篇上升到4400篇，而与此同时将能把之前用于此类报道的记者“解放”出来，让其可以从事更具有创造性和挑战性的新闻策划和新闻源拓展工作。该系统刚上线时，尚需由人工审稿并对平台加以调整，三个月后已完全不需要人为干预。

    康奈尔大学开发的鸟脸识别技术

    康奈尔大学与VIsipedia研究计划小组共同开发了Merlin Bird Photo ID软件，可以借助计算机视觉识别技术和深度机器学习来识别各种图片中出现的鸟类种类。这对于入门的赏鸟人士和鸟类爱好者来说，是个非常不错的软件。通过深度机器学习，这个程序能够在数秒内提供识别结果，前三种识别结果准确率已经达到了90%以上。

    用户可以通过上传不知道种类的鸟类图片，并且用方框框出需要识别的鸟类图像缩小识别范围。软件能够从数万张图片中指出已知种类的鸟，目前数据库已经包含在北美常见的400多种鸟类。随着用户使用次数，和深度机器学习，准确度会日渐提高。康奈尔大学的教授Serge Belongie说：“计算机可以比人类更有效地处理图片，它们能够分类、建立索引、处理大量的图形细节特征来识别结果”。

    Skype实时翻译工具

    微软的实时翻译工具Skype Translator将语音识别技术和微软所谓的“深度神经网络及微软已得到证明的静态机器翻译技术”结合在一起。能自动翻译不同语言的语音通话和即时通信消息。

    目前支持英语、西班牙语、意大利语和汉语普通话。此外，即时通信消息的翻译已支持50种语言，包括法语、日语、阿拉伯语、威尔士语，甚至克林贡语。

    由于这款翻译工具集成了机器翻译、语音识别、机器学习、大数据等先进技术，因此被广泛看好。据了解，Skype中文实时口译所需的语音识别技术，由微软中国和美国的研究人员联合开发

    。

    人工智能所涉及的范围

    人工智能涉及的学科比较多，生活中的方方面面都有人工智能的实际应用， 主要涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学等学科

    研究范畴 ：自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 人类思维方式

    应用领域： 智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程 机器人工厂

    实际应用 ：机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等.

⑶ 美国和日本的哪所大学人工智能，计算机专业比较好

美国无疑是复MIT最好，其次是斯坦福制、卡内基梅隆、加州大学伯克利分校、华盛顿大学、德州大学奥斯丁分校、宾州大学、康奈尔等。日本我知道东京大学，早稻田大学这方面比较强，但这个我了解不够全面。 计算机也是上述几个大学排名最前（硕士），另外加上普林斯顿和佐治亚理工学院。 日本查了一下资料，排名是：1 东京大学
3 Kyoto University 京都大学
5 University of Tsukuba 筑波大学
12 Nagoya University 名古屋大学
13 Osaka University 大阪大学
15 Keio University 庆应义塾大学
27 Tokyo Institute of Technology 东京工业大学
28 Kyushu University 九州大学
36 Kobe University 神户大学
48 Okayama University 冈山大学
54 Ritsumeikan University 立命馆大学
55 Hiroshima University 广岛大学
实际上早稻田在计算机方面也是很强的。

⑷ 为什么说人工智能的“奇点”已经来了

在21世纪以前，“人工智能大爆炸”的设想似乎还只是科幻小说家们杞人忧天的设想。到了今天，却有越来越多的人开始严肃地思考一个问题：当技术奇点到来的时候，人类将会怎样？
1965年提出的摩尔定律预测了计算机技术的飞速发展。50年后，这条定律将不再适用，然而随计算机技术生发的人工智能已经成熟与强大到能够引起新的隐忧。2009年，威尔士大学和剑桥大学联合研发的机器人已经能够独立进行科学研究和发现；同年，康奈尔大学的计算机项目从钟摆的摆动中总结出了运动定律。机器越来越聪明是不争的事实，那么有一天，它们真的会超越人类吗？
1983年，数学家Vernor Vinge提出技术奇点（Technological Singularity）的概念。他将奇点定义为人工智能超过人类智力极限的时间点，在那一时刻以后，世界的发展将会超出人类的理解范畴。自此之后，“技术奇点”仿佛一把达摩克利斯之剑，最开始的时候感受到它存在的还只是一些科幻作家和所谓的“未来家”和“预言家”，但随着计算机技术的发展，越来越多的科学家、经济学家和企业家，如技术专家和太阳微系统创始人Bill Joy、经济学家Robin Hanson等，都开始担忧头顶这把摇摇欲坠的利刃。甚至在热门美剧《生活大爆炸》的第四季第二集中，故事也围绕着奇点到来的时间而展开。
2009年，Kurzweil与X-Prize创始人Peter Diamandis共同建立了奇点大学（Singularity University），致力于“聚集、教育并激励一批核心的领导者，以应对人类在指数增长的科技下遭遇到的重要挑战”，人类保卫战似乎已经迫在眉睫。这所大学由谷歌、欧特克、美国基因技术公司等联合支持创建，共有三个项目，覆盖范围包括机器人学、医学、生物科技、数据科学和企业管理等。比起它想要实现的总体目标，这所大学目前看来是一个尖端科技和人才的交流平台和初创公司的投资跳板。“用技术解决技术带来的挑战”是否可行，仍需拭目以待。
在考虑如何应对奇点危机之前，更应该思考的是，奇点之后的世界将会怎样？后奇点世界的核心议题包括人工智能如何具备自我意识、人与机器结合体的生物学定义，以及机器和人类关系的演化。古往今来的科幻作者们为了合理化这些设想绞尽脑汁，而被认为最成功的解释来自于英国作家Charles Stross，在他的短篇小说集《加速》中，奇点之后的人类仅仅作为机器剥削的对象而存在，而太阳系则成为了一个智慧远超人类的超级大脑（Matrioshka Brain），并通过虫洞与宇宙中其他类似的智慧体进行交流。人性的存在已经不再重要，连小说的主人公都是一个人与计算机的结合体。
听上去是不是太玄乎了？这时候我们也许会想起乐观派的阿西莫夫和他的机器人三定律，开始怀疑技术奇点是否真的存在于不远的未来。阿西莫夫也设想过类奇点后的世界——在这个世界里，人工智能和“后人类”同时存在，但人工智能仍然以服从后人类的命令为天职——如果人类以一种更加先进的方式统治地球，那么奇点的意义也就自然消解了。更加直接的反对意见来自认知科学家Steven Pinker，他认为许多科学幻想，比如穹顶城市、核能汽车等等设想都没有能够实现，而技术奇点很可能也是一个伪命题。企业家和工程师Martin Ford则以更为理性的方式分析了技术奇点的可能性。他认为这个命题存在一种“技术悖论”——在达到技术奇点以前，大量的劳动力必然已经被机器所替代，由此带来的大量失业将会导致需求的直线减少，因此减少了科技投入的激励，阻滞技术发展到“奇点”的程度。
一个更加激进的想法是，“奇点”已经来临。早在人类开始钻木取火的时候，工具对于人类的统治就已经开始，又有谁能说，现代人类所具有的价值观念——包括人性——不是由工具时代所一手塑造的呢？因此，真正的问题不在于奇点是否会来临。既然技术进步是一个无法阻止的过程，那么面对技术的全面夹攻，人类是否有信心将自身的价值观念延续下去，才是迫切需要解答的问题。

⑸ 美国大学有数据驱动的人工智能phd读吗

应该好多吧，就是machine learn，AI，hci，都挺多的

⑹ 为什么说人工智能的"奇点"已经来了

在世纪以前，“人工智能大爆炸”的设想似乎还只是科幻小说家们杞人忧天的设想。到了今天，却有越来越多的人开始严肃地思考一个问题：当技术奇点到来的时候，人类将会怎样？
1965年提出的摩尔定律预测了计算机技术的飞速发展。50年后，这条定律将不再适用，然而随计算机技术生发的人工智能已经成熟与强大到能够引起新的隐忧。2009年，威尔士大学和剑桥大学联合研发的机器人已经能够独立进行科学研究和发现；同年，康奈尔大学的计算机项目从钟摆的摆动中总结出了运动定律。机器越来越聪明是不争的事实，那么有一天，它们真的会超越人类吗？
1983年，数学家Vernor Vinge提出技术奇点（Technological Singularity）的概念。他将奇点定义为人工智能超过人类智力极限的时间点，在那一时刻以后，世界的发展将会超出人类的理解范畴。自此之后，“技术奇点”仿佛一把达摩克利斯之剑，最开始的时候感受到它存在的还只是一些科幻作家和所谓的“未来家”和“预言家”，但随着计算机技术的发展，越来越多的科学家、经济学家和企业家，如技术专家和太阳微系统创始人Bill Joy、经济学家Robin Hanson等，都开始担忧头顶这把摇摇欲坠的利刃。甚至在热门美剧《生活大爆炸》的第四季第二集中，故事也围绕着奇点到来的时间而展开。
2009年，Kurzweil与X-Prize创始人Peter Diamandis共同建立了奇点大学（Singularity University），致力于“聚集、教育并激励一批核心的领导者，以应对人类在指数增长的科技下遭遇到的重要挑战”，人类保卫战似乎已经迫在眉睫。这所大学由谷歌、欧特克、美国基因技术公司等联合支持创建，共有三个项目，覆盖范围包括机器人学、医学、生物科技、数据科学和企业管理等。比起它想要实现的总体目标，这所大学目前看来是一个尖端科技和人才的交流平台和初创公司的投资跳板。“用技术解决技术带来的挑战”是否可行，仍需拭目以待。
在考虑如何应对奇点危机之前，更应该思考的是，奇点之后的世界将会怎样？后奇点世界的核心议题包括人工智能如何具备自我意识、人与机器结合体的生物学定义，以及机器和人类关系的演化。古往今来的科幻作者们为了合理化这些设想绞尽脑汁，而被认为最成功的解释来自于英国作家Charles Stross，在他的短篇小说集《加速》中，奇点之后的人类仅仅作为机器剥削的对象而存在，而太阳系则成为了一个智慧远超人类的超级大脑（Matrioshka Brain），并通过虫洞与宇宙中其他类似的智慧体进行交流。人性的存在已经不再重要，连小说的主人公都是一个人与计算机的结合体。
听上去是不是太玄乎了？这时候我们也许会想起乐观派的阿西莫夫和他的机器人三定律，开始怀疑技术奇点是否真的存在于不远的未来。阿西莫夫也设想过类奇点后的世界——在这个世界里，人工智能和“后人类”同时存在，但人工智能仍然以服从后人类的命令为天职——如果人类以一种更加先进的方式统治地球，那么奇点的意义也就自然消解了。更加直接的反对意见来自认知科学家Steven Pinker，他认为许多科学幻想，比如穹顶城市、核能汽车等等设想都没有能够实现，而技术奇点很可能也是一个伪命题。企业家和工程师Martin Ford则以更为理性的方式分析了技术奇点的可能性。他认为这个命题存在一种“技术悖论”——在达到技术奇点以前，大量的劳动力必然已经被机器所替代，由此带来的大量失业将会导致需求的直线减少，因此减少了科技投入的激励，阻滞技术发展到“奇点”的程度。
一个更加激进的想法是，“奇点”已经来临。早在人类开始钻木取火的时候，工具对于人类的统治就已经开始，又有谁能说，现代人类所具有的价值观念——包括人性——不是由工具时代所一手塑造的呢？因此，真正的问题不在于奇点是否会来临。既然技术进步是一个无法阻止的过程，那么面对技术的全面夹攻，人类是否有信心将自身的价值观念延续下去，才是迫切需要解答的问题。

⑺ 美国哪所大学人工智能方面比较强

美国无疑是MIT最好，其次是斯坦福、卡内基梅隆、加州大学伯克利分校、华盛顿大学、德州内大学奥斯丁分校容、宾州大学、康奈尔等。日本我知道东京大学，早稻田大学这方面比较强，但这个我了解不够全面。 计算机也是上述几个大学排名最前（硕士），另外加上普林斯顿和佐治亚理工学院。 日本查了一下资料，排名是：1 东京大学
3 Kyoto University 京都大学
5 University of Tsukuba 筑波大学
12 Nagoya University 名古屋大学
13 Osaka University 大阪大学
15 Keio University 庆应义塾大学
27 Tokyo Institute of Technology 东京工业大学
28 Kyushu University 九州大学
36 Kobe University 神户大学
48 Okayama University 冈山大学
54 Ritsumeikan University 立命馆大学
55 Hiroshima University 广岛大学
实际上早稻田在计算机方面也是很强的。

⑻ 从视频到量子，谷歌的人工智能之路究竟有多远

谷歌比地球上任何一家公司都拥有更多的计算能力、数据和人才来追求人工智能，也经受着公司内外关于人工智能的更多质疑，但其开发人工智能的速度丝毫没有放缓的迹象。谷歌离人工智能有多远，谁都难下定论。

人工智能在谷歌内部的崛起，也是我们数十亿人共同经历的一段旅程，奔向一个几乎没有人完全理解、也无法选择退出的数字未来。其进展在很大程度上是由谷歌控制的。地球上很少有其他公司有能力或雄心推动这种计算机思维的发展。谷歌运营的产品比世界上任何一家科技公司都多，拥有超过10亿用户:Android、Chrome、Drive、Gmail、谷歌应用商店、地图、照片、搜索和YouTube。只要有互联网连接，用户几乎肯定会依赖谷歌来增强自己大脑的某些功能。

这个容器里装的是地球上最脆弱、可能也是最强大的机器之一：量子计算机。如果一切按计划进行，它将大大增强人工智能，很可能重塑我们对宇宙以及人类在宇宙中地位的看法。