机器学习所展现的智能,实则是[涌现]现象的一种体现。 这里的[涌现],在广义上,描述的是多个微小个体在相互作用下,共同构成了一个整体,而这个整体所展现出的特性,是单独个体所无法具备的,即所谓的[量变导致质变]。在物理学等学科领域,涌现现象已被深入研究和探讨,尤其是在凝聚态物理学中,它着重揭示了微观结构与宏观物理性质之间的紧密联系。
AI方案并不是供应链领域的新技术,其中很多要素在某些场景下已经被使用了几十年。只是最近以来,更多新兴案例开始快速涌现。
IBM将数据湖仓与并行文件系统的功能结合,同时借助其watsonx.data及Storage Scale产品构建起可扩展、基于机器学习的AI处理与分析数据存储平台。
三个全球知名的组织正在利用AI和机器学习来改变球员和教练提取以及有效运用有价值数据的方式,从而帮助他们取得卓越的成绩。
IBM今天推出了NorthPole,这是一种内部设计的人工智能芯片,据称该芯片的能效明显高于竞品处理器。
化妆品巨头发布了支持语音的化妆助手应用,其利用AI与增强现实(AR)技术帮助视障人士轻松勾勒妆容。视障人士往往需要依赖他人帮助才能处理日常生活中的平凡琐事。
宇航员、科学家和其他以探索并记录终极边界为己任的人们,才积极转向机器学习(ML)以协助应对自己面临的非凡挑战。从引导火箭穿越太空到研究遥远行星的表面,再到测量宇宙大小和计算天体的运动轨迹,AI在太空中拥有着众多有趣且令人兴奋的应用场景。
“当时代抛弃你时,连一句再见都不会说。”多么悲凉与决绝。昨夜GPT-4正式推出,距上一次迭代不过6个月,距ChatGPT的推出仅仅4个月。其多模态、实时学习能力大幅提升,令不少企业的CIO、CTO感到如临大敌。
2022年 12月11日,中国(杭州)国际智能产品博览会如期开幕。在西子湖畔的杭州国际博览中心1B数字消费馆,数百家智能科技产业厂商展示了最新的产品和技术,未来智能科技产业的热点在这里一网打尽。
随着企业要应对越来越多的数据,找到有效的方法来分析和“操作”这些数据以获得竞争优势,变得越来越具有挑战性。