阅读和数学抽象思维不是人类本能，必须通过系统化教育打好基础，我不赞成僵化灌输的教学法。学习语文、数学，不是学习背诵和计算，而是要理解语言表达的内涵，抽象思维的逻辑。人工智能程序的基础仍然是语言概念表达和数学逻辑思维。
标准化工作有助于营造公平开放的人工智能产业生态。当前，行业巨 头以开源算法、平台接口绑定等方式，打造自有深度学习框架等生态体系，造成 用户数据信息较难迁移。这需要统一的标准实现厂商之间的互操
“8年前，百度开始布局人工智能，如今，不仅把最先进的AI技术应用到输入法等产品中，更把技术开放出来给合作伙伴和开发者，一起共享AI时代。输入法是百度AI技术的桥头堡，未来我们将用更多人工智能技术打造AI输入，让输入法更懂你的表达，让AI真正改变人们的生活。”
不久之前，英国政府发布了干货满满的《2017年英国人工智能产业发展报》，在这份报告里开宗明义地阐释了英国这个AI的故乡对技术抱有的期望。报告说：“我们的愿景是让英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家，从起步、发展到繁荣，实现技术所能带来的最大便利。”
提起欧洲的人工智能，或许大多数人的第一反应是DeepMind，或者是俄罗斯的Yandex。其实在法国，这个以往人们印象中的浪漫之国，也存在不少人工智能企业。
随着人工智能的兴起，越来越多的产品搭载上AI这条大船，近日，俄克拉荷马州立大学的计算机专家苏巴斯·卡克博士发出声明表示，随着机器人与人工智能水平不断提高，未来机器终很可能取代人类，而AI很可能是是机器人取代人类的重要条件。
随着人工智能技术的快速发展和逐步完善，智能硬件市场的发展乃至爆发是毋庸置疑的。在2017年第十九届高交会上，我们注意到除三大运营商（中国移动、中国电信、中国联通）占据国内智能物联市场的半壁江山外，还有一批蓬勃发展的智能物联新贵也为行业的格局提供着重要的“平衡力量”。
微软与阿里巴巴开发出先进的人工智能（AI）程序，本月，程序在测试中击败人类，测试所用的阅读理解数据集是斯坦福制作的。“众包工人”分析500多篇维基百科文章，将问与答与配对，共制作了10多万条配对数据集，用于测试。
而在计算机视觉中，物体的识别主要指对物体进行种类划分以及对同种类物体的细节判断，而物体形状和方位的确认以及运动轨迹的判断主要是基于场景来构建角度以便提前进行行为决策。目前主流的视觉识别硬件有雷达、深度摄像头等。随着算法模型开源逐渐成为趋势，未来硬件的差异化将在视觉解决方案的优劣判断中占据较大权重。
在人工智能的浪潮中，企业如何借势 AI 进入发展的快车道？2018年1月12日，由达观数据主办的达观开放日在深圳思微SimplyWork如约举行，来自微软、达观数据、神策数据、图普科技的相关负责人结合自己的工作实践，对企业如何应用人工智能技术展开了深入的分享讨论。
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