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来源: 发布时间:2020-10-21

人工智能设计:由于与语音系统的交互只有语音对话这种方式,而且对话内容质量高(简单直白),这为记录用户的行为提供了很大帮助。语音系统只需要在语音合成(喇叭)和语音识别(麦克风)上增加记录接口,就可掌握每个Skill与用户对话的内容,再通过对话内容转换成有用数据,拥有该名用户的用户画像。相比语音系统,界面系统就很难做到这一点。由于用户都是通过点击触摸的输入方式与界面系统交互,但系统很难知道文字、图片的内容和关系是什么,很难断定用户在做什么,所以界面系统应该通过与每个应用共享数据的方式了解用户更为合适。只要每个产品将自己的数据分为共享和隐私数据模块,共享数据模块可供系统和其他产品使用,这样有利于产品之间的数据互补,从而促进自身发展。较重要的是,这种做法能为人工智能系统提供更完整的数据(记忆),有助于刻画用户画像,促进人工智能发展。思考机器智能和人类设计各自的优劣势,努力提高机器所不能触及的能力,并利用好机器。徐汇区质量人工智能设计来电咨询

人工智能设计:记忆:记忆相当于计算机的数据,属于人工智能三大要素之一,也属于有意识行为的较底层。若想优化行为,增强记忆是必不可少的。以现状来说,合作共赢打通各种数据是较佳途径之一,通过不同领域的数据对用户画像进行补充,从而加深对用户的理解。另外一个较佳途径是系统平台以第三方记录员的角色获取用户的行为和数据,这种方法适用在只有简单行为的系统平台上,例如Alexa语音系统。如果将Skills和Alexa比作人类,而我充当Alexa的角色;每当用户和不同的Skill对话时,我会都记录保存他们的对话。在整合所有对话记录(拥有所有记忆)后,即使我不知道用户和Skill各自在想什么,但我能从对话记录中判断出用户是一个什么样的人,他/她想要什么。就像我可以从一个陌生人与别人的交流中判断出他的为人和性格。青浦区常规人工智能设计大概是人工智能设计的发展:机器对外界的觉察与人不一样,它们欠缺比较高层的目标。

智能机器人设计的发展:智能传感器。支持微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发,支持基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用。发展市场前景广阔的新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器,推动压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术革新,支持基于微机电系统(MEMS)和互补金属氧化物半导体(CMOS)集成等工艺的新型智能传感器研发,发展面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器,推动智能传感器实现高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年,压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能明显提高,信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB的声学传感器实现量产,相对精度100Pa以内、噪音水平0.6Pa以内的压力传感器实现商用,弱磁场分辨率达到1pT的磁传感器实现量产。在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际优先水平,具备在移动式可穿戴、互联网、汽车电子等重点领域的系统方案设计能力。

智能机器人设计的发展:开源开放平台。针对机器学习、模式识别、智能语义理解等共性技术和自动驾驶等重点行业应用,支持面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等的研发,支持开源开发平台、开放技术网络和开源社区建设,鼓励建设满足复杂训练需求的开放计算服务平台,鼓励骨干企业构建基于开源开放技术的软件、硬件、数据、应用协同的新型产业生态。到2020年,面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法,面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。很多人猜想未来机器是否会进化出像人类一样的意识,纯粹是毫无根据。

人工智能设计的影响:人工智能的驱动使内容和工具型产品的信息架构变得更加扁平,加上在不同场景触发不同功能,有可能实现「每个功能/页面都可能成为用户首时间触达的功能/页面」,这意味着每个页面都有可能成为首页,都是信息架构的顶部,这需要产品的信息架构有很强的兼容性和扩展性。拥有高兼容性和扩展性的模式莫过于FEED和IM,这两种结构有以下特点:1.它们具有流的性质,结构扁平,内容可以无限延伸;2.它们都用样式相同的空容器,例如FEED的列表或者卡片,IM的气泡;3.空容器可以承载各式各样的媒体,包括文字、图片、音频和视频。机器智能在设计领域的进展:在机器辅助,甚至“生成”设计的过程中。奉贤区电商人工智能设计技术指导

AI的特征是客观确定的,而人却同时具备主观信息。徐汇区质量人工智能设计来电咨询

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