人工智能产品设计原则是什么？显示人工智能结果的精度概率。了解人工智能生成结果的精度概率可以帮助用户做出决定。例如，CRM系统可以预测哪些销售线索较有可能转化为特定产品的销售。但这些预测有多准确？表示出预测的精度概率可以帮助用户理解结果。解释人工智能产品是如何产生结果的。许多人工智能产品使用复杂的算法和机器学习技术。这些通常被视为黑匣子。但是，有时理解一个算法是如何产生结果的，对于理解为什么产生一个特定的决策或结果集是非常有帮助的。这并不意味着要解释复杂神经网络如何做出决定的每一个方面，但是我们可以向用户提供一些关于该技术做什么以及可能使用的输入的提示。了解哪些数据是作为输入提供的，哪些数据在生成较终结果时较为重要，可能会有所帮助。人工智能设计的发展：随着机器智能在设计领域发挥越来越大的作用。虹口区质量人工智能设计

智能机器人设计的发展：神经网络芯片。面向机器学习训练应用，发展高性能、高扩展性、低功耗的云端神经网络芯片，面向终端应用发展适用于机器学习计算的低功耗、高性能的终端神经网络芯片，发展与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。到2020年，神经网络芯片技术取得突破进展，推出性能达到128TFLOPS（16位浮点）、能效比超过1TFLOPS/w的云端神经网络芯片，推出能效比超过1TOPS/w（以16位浮点为基准）的终端神经网络芯片，支持卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。徐汇区质量人工智能设计信息推荐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。

智能机器人设计的发展：智能翻译系统。推动高较准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典型场景，利用机器学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率明显提升。智能家居产品。支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和安全性，发展智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平明显提升。

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。要学会基本编程和机器学习算法，较好能自己模拟开发一个机器解决现实问题的案例。

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。人工智能设计的发展：与机器智能的客观和确定性对应的是，人类的另一个优势。徐汇区人工智能设计哪里来

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。虹口区质量人工智能设计

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