人工智能行業(yè)研究報(bào)告

概要人工智能是信息時(shí)代的尖端技術(shù)。從人類建立起需要指導(dǎo)控制才能運(yùn)行的計(jì)算機(jī)，到計(jì)算機(jī)擁有可以自己去學(xué)習(xí)的能力，這一飛躍對(duì)各行各業(yè)都產(chǎn)生了巨大的影響。雖然此時(shí)此刻可能是下一個(gè)AI冬季（圖8）到來之前的「給予承諾又讓人失望」的周期，但這些投資和新技術(shù)至少會(huì)給我們帶來有形的機(jī)器學(xué)習(xí)生產(chǎn)力的經(jīng)濟(jì)利益。與此同時(shí)，人工智能、機(jī)器人和無人駕駛汽車已經(jīng)成為了流行文化甚至是政治話語的前沿。而且我們?cè)谶^去一年的研究使我們相信這不是一個(gè)錯(cuò)誤的開始，而是一個(gè)拐點(diǎn)。正如我們將在本報(bào)告中探討的那樣，這個(gè)變化的原因有顯而易見的（更快更強(qiáng)的計(jì)算資源和爆炸式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)庫），也有細(xì)致入微（深度學(xué)習(xí)，專有硬件和開源的崛起）的。是「現(xiàn)實(shí)世界」的使用案例比比皆是。雖然深度學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等技術(shù)有了顯著的提高，比如蘋果公AI不僅僅是「科技技術(shù)」（techforteh，也就是大數(shù)據(jù)集與足夠強(qiáng)大的技術(shù)相結(jié)合的情況下，價(jià)值正在被慢慢創(chuàng)建，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)也變得越來越明顯。例如，在醫(yī)療保健中，圖像識(shí)別技術(shù)可以提高癌癥診斷的準(zhǔn)確性。在農(nóng)業(yè)中，農(nóng)民和種子生產(chǎn)商可以利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來提高作物產(chǎn)量。在制藥業(yè)中，深度學(xué)習(xí)可以用于改善藥物的研發(fā)。在能源方面，勘探效率正在提高，設(shè)備可用性正在不斷增強(qiáng)。在金融服務(wù)方面，通過開辟新的數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)更快的分析，從而降低成本，提高回報(bào)。AI現(xiàn)在還處于發(fā)現(xiàn)其可被利用場(chǎng)景的早期階段，這些必要的技術(shù)會(huì)通過基于云的服務(wù)實(shí)現(xiàn)大眾化、平等化，我們相信隨之而來的創(chuàng)新浪潮將在每個(gè)行業(yè)中創(chuàng)造新的贏家和輸家。革全球經(jīng)濟(jì)的技術(shù)，是提高生產(chǎn)力并結(jié)束美國(guó)生產(chǎn)率停滯增我們明確了資本深化目前的停滯及其對(duì)美國(guó)生產(chǎn)率的相關(guān)影響。我們相信，AI技術(shù)將會(huì)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)力的提高，就像20世紀(jì)90年代那樣，驅(qū)動(dòng)企業(yè)投資更多的資本和勞動(dòng)密集型啟示雖然我們看到了人工智能可以及時(shí)地影響到每個(gè)公司、行業(yè)和一部分經(jīng)濟(jì)，但對(duì)投資者而言，我們認(rèn)為這其中有四這會(huì)有利于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，提升企業(yè)的盈利能力，資本回報(bào)率統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中捕捉到更有價(jià)值的東西，人工智能可以降低成本，減少對(duì)高附加值生產(chǎn)類型的勞動(dòng)投入。舉個(gè)例子，這些在商序的可用性和多用性更利于統(tǒng)計(jì)學(xué)家去捕獲有價(jià)值的東西。考慮人工智能對(duì)商業(yè)部門的成本結(jié)構(gòu)的廣泛影響，我有理由相信它會(huì)被統(tǒng)計(jì)學(xué)家接受，并且會(huì)出現(xiàn)在整體生產(chǎn)力數(shù)據(jù)中。種在建設(shè)數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)時(shí)讓硬件更便宜的趨勢(shì)。我們認(rèn)為這可能推動(dòng)硬件，軟件和服務(wù)支出的市場(chǎng)份額的大幅度競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。我們看到了AI和機(jī)器學(xué)習(xí)具有重新調(diào)整每個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)秩序的潛力。未能投資和利用這些技術(shù)的管理團(tuán)隊(duì)在和受益于戰(zhàn)略智能的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，有很大可能會(huì)被淘汰掉，因?yàn)檫@些技術(shù)可以讓企業(yè)的生產(chǎn)力提高，并為它們創(chuàng)造資本效益。在第41頁開始的短文中，我們將研究這些競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)是如何在醫(yī)療保健、能源、零售、金融和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域創(chuàng)辦新公司。我們發(fā)現(xiàn)了150多家在過去十年中創(chuàng)建的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)公司（附錄69-75）。雖然我們相信人工智能的大部分價(jià)值都掌握在具有資源、數(shù)據(jù)和投資能力的大公司手中，但我們也期望風(fēng)險(xiǎn)投資家、企業(yè)家和技術(shù)專家可以繼續(xù)推動(dòng)新公司的創(chuàng)立，從而促進(jìn)實(shí)質(zhì)性的創(chuàng)新和價(jià)值創(chuàng)造，即使最后創(chuàng)業(yè)公司會(huì)被收購(gòu)。當(dāng)然我們也不能忽視機(jī)器學(xué)習(xí)的生態(tài)系統(tǒng)以及這些技術(shù)在行業(yè)和領(lǐng)頭公司中的人工智能是做出能夠以人類智能的方式學(xué)習(xí)并解決問題的智能機(jī)器和計(jì)算機(jī)程序的理工科。傳統(tǒng)而言，該領(lǐng)域包括自然語言處理與翻譯、視覺感知與模式識(shí)別，以及決策制定。但該領(lǐng)域以及應(yīng)用的復(fù)雜度都在急劇擴(kuò)展。在此報(bào)告中，我們的大部分分析集中在機(jī)器學(xué)習(xí)（人工智能的一個(gè)分支）與深度學(xué)習(xí)（機(jī)器學(xué)習(xí)的分支）上。我們簡(jiǎn)言之，機(jī)器學(xué)習(xí)是從樣本和經(jīng)驗(yàn)（即數(shù)據(jù)集）中進(jìn)行也就是開發(fā)者不再告訴程序如何區(qū)分蘋果和橘子，而是向算法輸入數(shù)據(jù)（訓(xùn)練），然后自己學(xué)習(xí)如何區(qū)分蘋果和橘子。深度學(xué)習(xí)的重大發(fā)展是人工智能拐點(diǎn)背后的主要驅(qū)動(dòng)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集。在大部分傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，特征（即有預(yù)測(cè)性的輸入或?qū)傩裕┯扇藖碓O(shè)計(jì)。特重要特征并非由人預(yù)定義，而是由算法學(xué)習(xí)并創(chuàng)造。為了更加明了，我們不注重真人工智能、強(qiáng)人工智能或通用人工智能這樣的概念，它們意味著復(fù)制人類智能，也經(jīng)常出現(xiàn)在流行文化中。雖然已經(jīng)有了一些有潛力的突破，比有實(shí)在經(jīng)濟(jì)的人工智能發(fā)展。深度學(xué)習(xí)能力的極大發(fā)展是如今人工智能拐點(diǎn)背后的催化劑之一。深度學(xué)習(xí)的底層技術(shù)框架——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)1.數(shù)據(jù)。隨著全球設(shè)備、機(jī)器和系統(tǒng)的連接，大量的無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)被創(chuàng)造出來。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了更多的數(shù)據(jù)，就變得更為有效，也就是說隨著數(shù)據(jù)量增加，機(jī)器學(xué)習(xí)和處理（云）技術(shù)的成熟使得可用數(shù)據(jù)集的大小、結(jié)構(gòu)英里的數(shù)據(jù)。此外，Jasper有一個(gè)平臺(tái)，能讓多家汽車制造商和電信公司進(jìn)行機(jī)器間的交流，這家公司于今似的投資，宣布收購(gòu)Fleetmatics，F(xiàn)leetmatics做的是將汽車上的遠(yuǎn)程傳感器通過無線網(wǎng)絡(luò)連接到云軟件。們正在見證應(yīng)用這些技術(shù)的使用案例。普遍化，特別是通過云服務(wù)，以及建立新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，的訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。通過使用圖像芯片，網(wǎng)絡(luò)能更快的迭代，能在短期內(nèi)進(jìn)行更準(zhǔn)確的訓(xùn)練。同時(shí)，特制硅的發(fā)展，戲顯卡就有了類似于2002年之前最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)擁試圖3：每單位計(jì)算的價(jià)格有了極大下降使得更多的研發(fā)是面向算法，從而支持深度學(xué)習(xí)的使用。例GitHub上有最多forkedrepositorie框架。雖然不是所有的人工智能發(fā)生于普遍可用的開源框架中，但開源確實(shí)在加速發(fā)展，而且也有更多先進(jìn)的工具正在開源。方向雖然本報(bào)告的重點(diǎn)是人工智能的發(fā)展方向以及公司如何把握這個(gè)方向，但是了解人工智能對(duì)我們生活的影響程度在線搜索。就在一年多以前，谷歌透露，它們已經(jīng)開始將大量的搜索工作移植到了RankBrain（一個(gè)人工智能系統(tǒng)），使其和鏈接（link以及內(nèi)容（content）成為了谷歌搜索算法的三個(gè)最重要的標(biāo)志。亞馬遜開源了它們的深度可擴(kuò)展稀疏傳感網(wǎng)絡(luò)引擎（the簡(jiǎn)稱「Destiny」），它被用于產(chǎn)品推薦，同時(shí)可以被擴(kuò)展以實(shí)現(xiàn)超越語言和語言理解以及異議識(shí)別的目的。都投入了大量的技術(shù)來確定您的照片中的人臉和真實(shí)的人臉是不是幾乎完全吻合。1月，蘋果采取了進(jìn)一步措施，購(gòu)情緒狀態(tài)的AI創(chuàng)業(yè)公司）顯然，這些技術(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于對(duì)照我們探討企業(yè)該如何使用這些技術(shù)來加速增長(zhǎng)，降低成本和控制風(fēng)險(xiǎn)。從這些技術(shù)及其使用這些技術(shù)的應(yīng)用的發(fā)展速度來看，它們充其量不過可以為公司和投資者提供一些方向，以保持他們的競(jìng)爭(zhēng)力。加強(qiáng)未來的生產(chǎn)率美國(guó)的勞動(dòng)生產(chǎn)率在90年代中期的快速增長(zhǎng)和過去機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的擴(kuò)散有可能大幅度地改變?nèi)虍a(chǎn)業(yè)在整個(gè)行業(yè)中，我們發(fā)現(xiàn)在自動(dòng)化的促使下，勞動(dòng)時(shí)間以隨著時(shí)間同時(shí)提高生產(chǎn)率的分母和分子，不過我們認(rèn)為最重要的是，早期的影響將是低工資任務(wù)的自動(dòng)化，即以更少的勞動(dòng)時(shí)間推動(dòng)類似的產(chǎn)出增長(zhǎng)水平。我們的基本案例AI/生態(tài)系統(tǒng)：云服務(wù)，開源在未來的AI投資周期中的關(guān)鍵受益人我們相信，在未來的幾年中，一個(gè)公司利用人工智能技術(shù)的能力將成為體現(xiàn)公司在所有主要行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的一個(gè)屬性。雖然戰(zhàn)略會(huì)因公司規(guī)模和行業(yè)而有所不同，但如果管理團(tuán)隊(duì)不會(huì)把重心放在領(lǐng)導(dǎo)人工智能和在此基礎(chǔ)上的利益上，那么未來產(chǎn)品創(chuàng)新、勞動(dòng)效率和資本杠桿都會(huì)存在落后的風(fēng)同時(shí)這將導(dǎo)致對(duì)人工智能所以依賴的人才、服務(wù)和硬件的空動(dòng)了相應(yīng)的激增。增加對(duì)技術(shù)的資本支出導(dǎo)致了新的企業(yè)和業(yè)務(wù)的增加來捕獲這些資本支出。在不可避免的行業(yè)整合發(fā)增我們看到了由AI驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)率具有產(chǎn)生下一個(gè)相似的繁榮周期的潛力，可以通過利用這些潛力，把軟件、硬件、反映的那樣，與AI相關(guān)的初創(chuàng)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)投資在這十年中與AI相關(guān)的收購(gòu)（下圖）。的比較中，我們看到了前者的一些益處。與過去50年的其他主要技術(shù)的周期一樣，計(jì)算（和摩爾定律）一直是進(jìn)步的例如，在系統(tǒng)架構(gòu)方面，我們目睹了從大型機(jī)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛻舳?服務(wù)器模型的整個(gè)過程，并且近年來已經(jīng)開始被云量和帶寬的改進(jìn)。每個(gè)轉(zhuǎn)換都伴隨著應(yīng)用開發(fā)的轉(zhuǎn)變，包括各種新編程語言的出現(xiàn)和演變（見圖表15）和各種可能的應(yīng)用程序各種的類型。如上下文中所提及的一樣，AI這個(gè)概念已經(jīng)存在幾十年了，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念出現(xiàn)在20世紀(jì)60年代，雖然直到最近幾年，計(jì)算能力才開始讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)我們相信我們正處于AI平臺(tái)的早期階段，就如同20世紀(jì)50年代大型機(jī)才開始商業(yè)化到21世紀(jì)的智能手機(jī)應(yīng)用程序、工具和服務(wù)驅(qū)動(dòng)者（enabler）會(huì)爆炸式增長(zhǎng)，我們將在下面更詳細(xì)地討論。程語言的采用的技術(shù)革命相比，盡管我們認(rèn)為我們目前仍然處在人工智能發(fā)展和應(yīng)用的早期階段用各種開源和云技術(shù)圖18：機(jī)器學(xué)習(xí)管道中的關(guān)鍵開源項(xiàng)目。可用的項(xiàng)目\支持公司和風(fēng)險(xiǎn)投資概覽：機(jī)器學(xué)習(xí)API正在被開發(fā)以解決水平和垂直使用案例中國(guó)人工智能現(xiàn)狀聯(lián)網(wǎng)+」人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》。《方案》指出了人知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、人才培養(yǎng)、國(guó)際合作和組織實(shí)施?！斗桨浮樊a(chǎn)業(yè)體系、創(chuàng)新服務(wù)體系、標(biāo)準(zhǔn)化體系應(yīng)基本建立。發(fā)改委期望中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)整體與國(guó)際同步，系統(tǒng)級(jí)別（system-level）的人工智能國(guó)已經(jīng)超越美國(guó)（Exhibit。中國(guó)擁有世界領(lǐng)先的語音和視覺識(shí)別技術(shù)，其人工智能研究能力也令人印象深刻期刊文章者「深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」的期刊文章領(lǐng)導(dǎo)中國(guó)的人工智能市場(chǎng)，同時(shí)數(shù)以百計(jì)的初創(chuàng)公司也正滲透到這一產(chǎn)業(yè)中，并在各種人工智能細(xì)分市場(chǎng)及應(yīng)用領(lǐng)域建立服務(wù)模型。目前，中國(guó)的人工智能領(lǐng)域包括：基本服務(wù)，如數(shù)據(jù)資源和計(jì)算平臺(tái)；硬件產(chǎn)品，如工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人；智能服務(wù)，如智能客戶服務(wù)和商業(yè)智能；以及技術(shù)能力，如視覺識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)。根據(jù)iResearch，目前，語音和視覺識(shí)別技術(shù)分別占中我們認(rèn)為，人工智能前沿的重要參與者可能會(huì)繼續(xù)來自（整合進(jìn)百度移動(dòng)搜索應(yīng)用）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音技術(shù)，通過樣本學(xué)會(huì)將聲音與語詞聯(lián)系起來平臺(tái)（整合進(jìn)百度搜索和地圖移動(dòng)應(yīng)用），在搜索廣告方面有著廣泛應(yīng)用平臺(tái)學(xué)習(xí)工具包 索應(yīng)用，內(nèi)含一個(gè)整合了智能搜索和個(gè)性化新聞推薦的系統(tǒng)，其背后采用了人工智能、自然語言處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)理機(jī)器學(xué)習(xí)過程，被該公司稱為是中國(guó)的第一個(gè)人工智能平臺(tái)一名方案套件，包括視頻、圖像和語音識(shí)別技術(shù)技術(shù)，以及優(yōu)圖科技的其他核心技術(shù)的智能計(jì)算和搜索實(shí)驗(yàn)室，專注于四個(gè)方面：搜索、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能聞報(bào)道機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室：微信-香港科技大學(xué)人工智能生態(tài)：關(guān)鍵參與者人工智能生態(tài)：使用案例與潛在機(jī)會(huì)創(chuàng)新人工智能的驅(qū)動(dòng)者：谷歌、亞馬遜排名已經(jīng)進(jìn)化成人工智能驅(qū)動(dòng)下的查詢匹配系統(tǒng)，后者能夠在云技術(shù)方面，公司五月份公布了針對(duì)平臺(tái)的定制化硬進(jìn)行了補(bǔ)充。過去三年中，在與人工智能相關(guān)的收購(gòu)戰(zhàn)中，Alphabet的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能并已經(jīng)將其應(yīng)用于各種人工智能在搜索中使用算法，谷歌可謂先行者。將自然語言處理應(yīng)用到配備用戶搜索意圖和可欲結(jié)果方面，公司一直處于領(lǐng)先地位，這也不斷加強(qiáng)了公司在該領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在進(jìn)一步推進(jìn)人工智能領(lǐng)域的融合。在促進(jìn)人工智能一經(jīng)為其他云平臺(tái)以及研究社區(qū)利用公司資源提供了先例。同為公司提供競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，盡管其機(jī)器學(xué)習(xí)庫是開源的。泛的研究社區(qū)，同時(shí)也通過軟硬件方面的自身優(yōu)勢(shì)進(jìn)行創(chuàng)新，個(gè)針對(duì)推薦深度學(xué)習(xí)模型的的庫。通過改善搜索、定制化產(chǎn)品推薦以及語音識(shí)別、增加有質(zhì)量的產(chǎn)品評(píng)價(jià)，公司內(nèi)部也在使用機(jī)器學(xué)習(xí)改善端到端的用戶體驗(yàn)。將復(fù)雜的推理能力帶到之前幾乎沒有機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的公司習(xí)訓(xùn)練模型，評(píng)估以及優(yōu)化潛力。亞馬遜推薦引擎使用了機(jī)也為公司創(chuàng)造了商機(jī)。公司正更加高效地利用收集到的數(shù)據(jù)合理化用戶購(gòu)物體驗(yàn)，也讓電子商務(wù)體驗(yàn)更具互動(dòng)性。推動(dòng)科技社區(qū)的人工智能進(jìn)步。去年，蘋果已經(jīng)成為最活躍的人工智能公司收購(gòu)商，比加速軟件項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人。人工智能研究總監(jiān)，這也標(biāo)志著公司人工智能戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)型。在此之前，公司最初人工智能成果之一是Siri第,一款嵌入直到去年，蘋果已經(jīng)取得相對(duì)專有的機(jī)器學(xué)習(xí)成就；消費(fèi)方面，蘋果研究人員還沒發(fā)過一篇與人工智能有關(guān)的論文。不過，這一策略轉(zhuǎn)型多少與新的、與人工智能相關(guān)的雇一篇報(bào)道強(qiáng)調(diào)公司已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域活躍一段時(shí)間了。特別是，公司收購(gòu)Turi突出了公司要按規(guī)模推進(jìn)非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和推論，以及開放給更為廣泛的人工智能研究社區(qū)。這次收購(gòu)，配以基于收購(gòu)公司技術(shù)的較小應(yīng)用，反映出蘋果致力于用這些新技術(shù)創(chuàng)新公司產(chǎn)品。大約5千多），關(guān)注改變?nèi)祟愺w驗(yàn)和與機(jī)器的互動(dòng)。微軟已經(jīng)積極地將新的、融合人工智能的功能嵌入公司核心服務(wù)比如語音識(shí)別、圖片識(shí)別以及自然語言處理當(dāng)中，為機(jī)器學(xué)這個(gè)行業(yè)中的公司將研究計(jì)劃甚至庫開放給人工智能研究社區(qū)，微軟發(fā)明了這一表述，用來解釋許多領(lǐng)先的人工智能創(chuàng)新者的舉動(dòng)。去年，微軟在人工智能領(lǐng)域頗為活躍，正式發(fā)布了產(chǎn)品以及研究計(jì)劃，并宣布了一個(gè)新的人工智能和研個(gè)人帶來什么；不到十分之一秒，它就翻譯完了整個(gè)維基百科（30億個(gè)單詞和500萬條條款）。而且Cortana,Siri,工智能研發(fā)融入廣泛使用的產(chǎn)品中去，通過產(chǎn)品進(jìn)步吸引客略是在更廣泛的研究社區(qū)背景下研發(fā)技術(shù)。這個(gè)團(tuán)隊(duì)以推進(jìn)無監(jiān)督表征學(xué)習(xí)（比如，觀察世界、而不是借助人類算法干預(yù)，借助對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)）的進(jìn)步而為眾人所知。應(yīng)用機(jī)公司產(chǎn)品中，時(shí)間限制為月或季度（而不是年）。公司正將機(jī)器學(xué)習(xí)功能應(yīng)用到各種垂直領(lǐng)域中，比如面部識(shí)別，機(jī)器公司已經(jīng)發(fā)布了多個(gè)無監(jiān)督學(xué)習(xí)方面的研究成果，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)超越從「正確答案」中學(xué)習(xí)，開始聚焦獨(dú)立的模式識(shí)別，無監(jiān)督學(xué)習(xí)已經(jīng)成為一個(gè)重要的焦點(diǎn)領(lǐng)域。無監(jiān)督學(xué)Lecun的帶領(lǐng)下，正引領(lǐng)該領(lǐng)域的研究。今年五月，公司發(fā)流程、實(shí)驗(yàn)管理以及視覺化和比較輸出）。公司的人工智能可以使用借鑒。這樣一來，公司就可以利用研究部門之外所取得的人工智能進(jìn)步。Apex開發(fā)平臺(tái)如何可被用在Salesforce1云上完成機(jī)器個(gè)面向多平臺(tái)的基于人工智能的云計(jì)劃。該計(jì)劃專注于將人SalesforceEinstein有潛力促進(jìn)商業(yè)使用數(shù)據(jù)的方式。在銷售云中，該公司希望讓各個(gè)組織通過預(yù)測(cè)銷售線索得分、洞見機(jī)會(huì)以及自動(dòng)捕捉活動(dòng)來優(yōu)化銷售機(jī)遇。市場(chǎng)和服務(wù)云將提供預(yù)測(cè)參與度得分，來分析消費(fèi)者使用情況。還能提供預(yù)測(cè)客戶，從而幫助定位市場(chǎng)，并基于趨勢(shì)和用戶歷史通過自動(dòng)案例分類更快解決消費(fèi)者服務(wù)事件。Salesforce用微妙的使用案例將機(jī)器學(xué)習(xí)帶到云中，強(qiáng)調(diào)它對(duì)公司核心競(jìng)爭(zhēng)力算密集程度更低的推理和任務(wù)；這說明市場(chǎng)會(huì)根據(jù)實(shí)際應(yīng)用學(xué)習(xí)一直是許多項(xiàng)目的前沿。英偉達(dá)所占據(jù)的市場(chǎng)份額意味著，隨著人工智能越來越成為未來幾年中大型商務(wù)的中心議題，公司可以從中獲益。使用公司產(chǎn)品的一個(gè)例子，俄羅斯加速的深度學(xué)習(xí)框架來訓(xùn)練面部模擬可能的抗體突變，這種變異可能會(huì)擊敗進(jìn)化中的伊波拉病毒，將來研究會(huì)進(jìn)一步關(guān)注流感病毒。型的服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)和云端。在硬件不斷進(jìn)步的同時(shí)，公司也下），當(dāng)處理大型數(shù)據(jù)庫（微軟等許多大公司用來測(cè)試大數(shù)據(jù)分析），的應(yīng)用環(huán)境中，公司也宣布了一個(gè)計(jì)劃，旨在將學(xué)習(xí)技術(shù)融人工智能的銜接有助于為公司和個(gè)人日常使用案例的數(shù)據(jù)搜集機(jī)制提供機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。點(diǎn)的準(zhǔn)確性。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，需要數(shù)百萬之前搭乘記錄的數(shù)據(jù)點(diǎn)來探測(cè)常規(guī)交通模式，從而可以相應(yīng)調(diào)整ETA/接送負(fù)責(zé)該項(xiàng)目，很多大型汽車制造商業(yè)參與了進(jìn)來。該公司還和沃爾沃達(dá)成了一項(xiàng)合作（金額300萬美元），研發(fā)協(xié)作也為這個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目提供了機(jī)遇。不過，公司并不止步于小轎供給公司的其他團(tuán)隊(duì)，這些團(tuán)隊(duì)無需具備機(jī)器學(xué)習(xí)背景就可以使用APIs。這也能讓公司不同部門能高效利用機(jī)器學(xué)習(xí)駕駛工具都使用到了公司的人工智能技術(shù)。言處理機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別模式，并提供在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)上的洞者服務(wù)體驗(yàn)；Explorer，這是一個(gè)分析并連接大量不同數(shù)據(jù)的應(yīng)用包括醫(yī)療中的病人治療分析，基于twitter數(shù)據(jù)的股百度的人工智能研究由百度大腦所推進(jìn)。它包含3個(gè)1）一個(gè)模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能算法，有著在百十億的樣本上訓(xùn)練的大量參數(shù)；度學(xué)習(xí)算法。百度是首家宣布這種架構(gòu)的公司，并正與3）標(biāo)記數(shù)據(jù)，借此技術(shù)，百度收集到了數(shù)以億計(jì)的網(wǎng)頁，包括百億的視頻/音頻/圖像內(nèi)容碎片，還有數(shù)十億的搜索請(qǐng)求和百億的定位要求。為特定模型訓(xùn)練一臺(tái)機(jī)器可能需人工智能正在改進(jìn)百度全線產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)和提升用戶粘性，也在推動(dòng)針對(duì)每一用戶的定制化高質(zhì)量?jī)?nèi)容。建立一個(gè)內(nèi)部平臺(tái)來運(yùn)行從網(wǎng)頁搜索到廣告投放的帶有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)，能夠預(yù)測(cè)點(diǎn)擊率（CTR這會(huì)直接影響百度的廣告投放，因此也是它們目前的主要收益。此外，本的降低也能促進(jìn)變現(xiàn)。P(x)：x是人L(x,y)：x喜歡y(x)(P(x)→L(x,梅花)∨L(x,菊花)∨L(x,梅花)∧L(x,菊花))P(x)：x是人B(x)：x打籃球(x)(y)(A(y)→B(x)∧P(x))F(x)：x速度快B(x)：x容量大(x)(NC(x)→F(x)∧B(x))S(x)：x是計(jì)算機(jī)系學(xué)生P(x)：x是人L(x,y)：x喜歡yACON(A,B)(2)再定義描述操作的謂詞Pickup(x)Stack(x,y)Upstack(x,y)Upstack(A,C)Stack(B,A)在要把他們?nèi)克偷胶拥挠野度ィr(nóng)夫有一條船，過河時(shí)，除農(nóng)夫外船上至多能載狼、山羊、白菜中狼要吃山羊，山羊要吃白菜，除非農(nóng)夫在那里。似規(guī)劃出一個(gè)確保全部安全過河的計(jì)劃。請(qǐng)寫出所用要描述這個(gè)問題，需要能夠說明農(nóng)夫、狼、羊、白菜和船在什么位置，為簡(jiǎn)化問題駛的狀態(tài)，只描述左岸和右岸的狀態(tài)。并且，由于左岸和右岸的狀態(tài)互補(bǔ)，因此可僅對(duì)左岸或右岸的AL(農(nóng)夫)AL(船)AL(狼)AL(羊)AL(白菜)AL(農(nóng)夫)AL(船)AL(狼)AL(羊)AL(白菜)(2)再定義描述操作的謂詞L-R(x)：農(nóng)夫帶著x劃船從左岸到右岸R-L(x)：農(nóng)夫帶著x劃船從右岸到左岸條件：AL(船)，AL(農(nóng)夫)，AL(狼)∨AL(羊)，AL(羊)∨AL(白菜)添加表：AL(船)，AL(農(nóng)夫)L-R(狼)：農(nóng)夫帶著狼劃船從左岸到右岸添加表：AL(船)，AL(農(nóng)夫)，AL(狼)L-R(羊)：農(nóng)夫帶著羊劃船從左岸到右岸或：AL(船)，AL(農(nóng)夫)，AL(羊)，AL(狼)，AL(白菜)添加表：AL(船)，AL(農(nóng)夫)，AL(羊)L-R(白菜)：農(nóng)夫帶著白菜劃船從左岸到右岸添加表：AL(船)，AL(農(nóng)夫)，AL(白菜)條件：AL(船)，AL(農(nóng)夫)，AL(狼)∨AL(羊)，AL(羊)∨AL(白菜)或：AL(船)，AL(農(nóng)夫)，AL(狼)，AL(白菜)，AL(羊)動(dòng)作：刪除表：AL(船)，AL(農(nóng)夫)R-L(羊)：農(nóng)夫帶著羊劃船從右岸到左岸條件：AL(船)，AL(農(nóng)夫)，AL(羊)，AL(狼)，AL(羊)，AL(白菜)動(dòng)作：刪除表：AL(船)，AL(農(nóng)夫)，AL(羊)AL(農(nóng)夫)AL(船)AL(狼)AL(羊)AL(白菜)G(x,y,S)：在狀態(tài)S下x大于yGE(x,y,S)：在狀態(tài)S下x大于或等于y其中，x,y分別代表修道士人數(shù)和野人數(shù)，他們的個(gè)Safety(z,x,y,S)≡(G(x,0,S)∧GE(x,y,S))∨(EZ(x,S))其中，z,x,y的含義同上。該謂詞的含義是：狀態(tài)S下，在z岸，保證修道士安全，當(dāng)且僅當(dāng)修道士不在該岸L-R(x,x1,y,y1,S)：x1個(gè)修道士和y1個(gè)野人渡船從河的左岸到河的右岸條件：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(L,S)動(dòng)作：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(R,S’)R-L(x,x1,y,y1,S)：x2個(gè)修道士和y2個(gè)野人渡船從河的左岸到河的右岸條件：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(R,S)動(dòng)作：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(L,S’)(2)過河方案Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)L-R(3,1,3,1,S0)L-R(3,0,Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)Safety(L,2,2,S1)∧Safety(R,1,1,S1)∧Boat(R,S1)Safety(L,3,1,S1’)∧Safety(R,0,2,S1’)∧Boat(R,S1’)Safety(L,3,2,S2)∧Safety(R,0,1,S2)∧Boat(L,S2)L-R(3,0,2,2,S2)Safety(L,3,0,S3)∧Safety(R,0,3,S3)∧Boat(R,S3)R-L(3,0,0,1,S3)Safety(L,3,1,S4)∧Safety(R,0,2,S1)∧Boat(L,S4)L-R(3,2,1,0,S4)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up3(∧),1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up3(f),1),EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up3(y),1),EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up3(R),S)Safety(L,2,2,S6)∧Safety(R,1,1,S6)∧Boat(L,S6)L-R(2,2,2,0,S6)Safety(L,0,2,S7)∧Safety(R,3,1,S7)∧Boat(R,S7)R-L(0,0,2,1,S7)Safety(L,0,3,S8)∧Safety(R,3,0,S8)∧BoatL-R(0,0,3,2,S8)Safety(L,0,1,S9)∧Safety(R,3,2,S9)∧Boat(R,S9)R-L(0,1,1,0,S9)Safety(L,1,1,S10)∧Safety(R,2,2,S10)∧Boat(L,S10)L-R(1,1,1,1,S10)Safety(L,0,0,S11)∧Safety(R,3,3,S11)∧Boat(R,S11)FgISAso計(jì)算機(jī)c7月7月StartISA老師高老師講課計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)系學(xué)生講課事件8月Participants1紅隊(duì)足球賽Participants2藍(lán)隊(duì)3:2植物植物樹樹草草葉葉植物是一種樹根是一種草植物草水草水中植物樹果樹結(jié)果樹果樹梨樹結(jié)梨Default：Provincial(1)P(a,b),P(x,y)(2)P(f(x),b),P(y,z)(3)P(f(x),y),P(y,f(b))(4)P(f(y),y,x),P(x,f(a),f(b))(5)P(x,y),P(y,x)解：(1)可合一，其最一般和一為：σ={a/x,b/y}。(2)可合一，其最一般和一為：σ={y/f(x),b/z}。(3)可合一，其最一般和一為：σ={f(b)/y,b/x}。(4)不可合一。(5)可合一，其最一般和一為：σ={y/x}。(1)(x)(y)(P(x,y)∧Q(x,y))(2)(x)(y)(P(x,y)→Q(x,y))(3)(x)(y)(P(x,y)∨(Q(x,y)→R(x,y)))(4)(x)(y)(z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z))解：(1)由于(x)(y)(P(x,y)∧Q(x,y))已經(jīng)是Skolem標(biāo)準(zhǔn)型，且P(x,y)∧Q(x,y)已經(jīng)是合取范{P(x,y),Q(x,y)}S={P(x,y),Q(u,v)}(2)對(duì)謂詞公式(x)(y)(P(x,y)→Q(x,y))，先消去連接詞“→”得：(x)(y)(P(x,y)∨Q(x,y))S={P(x,y)∨Q(x,y)}(3)對(duì)謂詞公式(x)(y)(P(x,y)∨(Q(x,y)→R(x,y)))，先消去連接詞“→”得：(x)(y)(P(x,y)∨(Q(x,y)∨R(x,y)))(x)(P(x,f(x))∨Q(x,f(x))∨R(x,f(x)))S={P(x,f(x))∨Q(x,f(x))∨R(x,f(x))}(4)對(duì)謂詞(x)(y)(z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z))，先消去連接詞“→”得：(x)(y)(z)(P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,z))(x)(y)(P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,f(x,y)))S={P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,f(x,y))}(1){P∨Q,Q,P,P}(3){P(y)∨Q(y),P(f(x))∨R(a)}(4){P(x)∨Q(x),P(y)∨R(y),P(a),S(a),S(z)∨R(z)}(5){P(x)∨Q(f(x),a),P(h(y))∨Q(f(h(y)),a)∨P(z)}(6){P(x)∨Q(x)∨R(x),P(y)∨R(y),Q(a),R(b)}QQQ(4)不可滿足，其歸結(jié)過程略(6)不可滿足，其歸結(jié)過程略3.14對(duì)下列各題分別證明G是否為F1,F2,…,Fn的邏輯結(jié)論：(1)F:(x)(y)(P(x,y)G:(y)(x)(P(x,y)(2)F:(x)(P(x)∧(Q(a)∨Q(b)))G:(x)(P(x)∧Q(x))(3)F:(x)(y)(P(f(x))∧(Q(f(y)))G:P(f(a))∧P(y)∧Q(y)(4)F1:(x)(P(x)→(y)(Q(y)→L(x.y)))F2:(x)(P(x)∧(y)(R(y)→L(x.y)))G:(x)(R(x)→Q(x))(5)F1:(x)(P(x)→(Q(x)∧R(x)))2F:(x)(P(x)∧S(x))2G:(x)(S(x)∧R(x))S={P(a,b),P(x,b)}P(a,b)P(x,b){a/x}由于G為：(x)(P(x)∧Q(x))，即(x)(P(x)∨Q(x))，={P(x)∨Q(x)}S={P(x)，(Q(a)∨Q(b))，P(x)∨Q(x)}{a/b}{a/x}P(a)P(x){a/x}同理可求得(3)、(4)和(5)，其求解過程略。F(x,y)：x是y的父親已知F1：(x)(y)(z)(F(x,y)∧F(y,z))→GF(x,z))F2：(y)(P(x)→F(x,y))求證結(jié)論G：(u)(v)(P(u)→GF(v,u))①F(x,y)∨F(y,z)∨GF(x,z)②P(r)∨F(s,r)③P(u)④GF(v,u))F(x,y∨)F(x,y∨)F(y,z∨)GF(x,z)GF(v,u){x/v,z/u}F(x,y∨)F(y,z)P(r∨)F(s,r){x/s,y/r}F(y,)P(y)P(r∨)F(s,r){y/s,z/r}P(y)∨P(z){y/z}P(y)P(u){y/u}(2)將已知事實(shí)用謂詞公式表示出來孫與李中至少有一個(gè)人作案：C(S)∨C(L)趙與孫中至少有一個(gè)人與此案無關(guān)：(C(Z)∧C(S))，即C(Z)∨C(S)錢與李中至少有一個(gè)人與此案無關(guān)：(C(Q)∧C(L))，即C(Q)∨C(L)C(u)∨C(u)C(Q)∨C(S)C(Q)∨C(S)C(Q)C(u)∨C(u)C(S)∨C(L)C(S)∨C(L)C(Q)(L)C(S)(Q)C(Q)∨C(S)C(S)C(u)∨C(u){S/u}C(S){P(x)∨Q(a,b),P(a)∨Q(a,b),Q(a,f(a)),P(x)∨Q(x,b)}P(x)∨Q(a,P(x)∨Q(a,b)Q(a,f(a)){b/f(a)}P(a)P(x)∨Q(x,b){a/x}Q(a,b)Q(a,f(a)){b/f(a)}Q(a,b)P(x)∨Q(a,P(x)∨Q(a,b)P(a)∨Q(a,b){a/x}P(a)P(x)∨Q(x,b){a/x}Q(a,b)Q(a,f(a)){b/f(a)}能閱讀的人是識(shí)字的：(x)(R(x))→K(x))海豚不識(shí)字：(y)(K(y))有些很聰明的人并不識(shí)字：(x)(W(z)∧K(x))R(x))∨K(x)W(z)∨K(x))W(z)∨K(x)W(z)∨K(x)W(z)K(z)W(z)((P∨Q)∧R)∨(S∧(T∨U))S→(X∧Y)∨ZP∨Q∨T∨UP∨Q∨X∨ZP∨Q∨Y∨ZR∨T∨UR∨X∨ZR∨Y∨ZF則S已事實(shí)((P∨Q)∧R)(S∧(T∨U))((P∨Q)∧R)∨(S∧(T∨U))動(dòng)員是登山運(yùn)動(dòng)員，不喜歡雪的運(yùn)動(dòng)員不是滑雪運(yùn)動(dòng)員。王不喜歡張所喜歡的一切東西，而喜歡“高山俱樂部中有沒有一個(gè)成員，他是一個(gè)登山運(yùn)動(dòng)員，但不是一個(gè)滑雪運(yùn)動(dòng)員？”S(x)表示x是滑雪運(yùn)動(dòng)員L(x,y)表示x喜歡y(2)將問題用謂詞表示出來“張、王和李都屬于高山協(xié)會(huì)(x)(A(x)∧S(x)→C(x))(x)(L(x,Rain)→C(x))(x)(L(x,Snow)→S(x))(3)將問題要求的答案用謂詞表示出來(x)(A(x)→C(x)∧S(x))(x)(A(x)∧S(x)→C(x))(x)(L(x,Rain)→C(x))(x)(L(x,Snow)→S(x))(5)把已知事實(shí)、規(guī)則和目標(biāo)化成推理所需要的形式f2:Lr1:A(x)∧S(x)→C(x))2r:L(x,Rain)→C(x)2r3:L(x,Snow)→S(x)r5:L(Zhang,y)→A(x)∨(C(x)∧S(x))(6)進(jìn)行逆向推理A(x)C(x)C(x)∧S(x)S(x)rrr3L(x,Rain)L(x,Snow)r4r4{Rain/y}0=(1,1,1,1)，S1=(1,1,1,0)，S2=(1,1,0,1)，S3=(1,1,0,0)4=(1,0,1,1)，S5=(1,0,1,0)，S6=(1,0,0,1)，S7=(1,0,0,0)8=(0,1,1,1)，S9=(0,1,1,0)，S10=(0,1,0,1)，S11=(0,1,0,0)12=(0,0,1,1)，S13=(0,0,1,0)，S14=(0,0,0,1)，S15=(0,0,0,0)(1,1,l,1)L(2)L(2)(0,1,0,1)R(0)(1,1,0,1)L(1)(0,0,0,1)R(2)(1,0,1,1)L(3)L(2)(0,0,1,0)R(0)(1,0,1,0)L(2)(0,0,0,0)L(3)(0,1,0,0)R(2)(1,1,1,0)且每個(gè)圓盤都可以獨(dú)立的繞軸做逆時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)，每次轉(zhuǎn)動(dòng)90°,其初始狀態(tài)S0和目標(biāo)狀態(tài)Sg如圖4-31所示，請(qǐng)BA4243222444i=0,1,2,…，為按節(jié)點(diǎn)被擴(kuò)展的順序給出的該節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)標(biāo)識(shí)。qA22244qA2231444qB2212344qB2112334214123420B4422434qCqB211324qC142434.7題的廣度優(yōu)先搜索樹qC143322438422442qC9解：這個(gè)問題又稱為旅行商問題（travellings(n!)/n=(n-1)!89862圖4.32的最小代價(jià)搜索樹96或個(gè)啟發(fā)函數(shù)產(chǎn)生的搜索樹。你能否判別這個(gè)啟發(fā)函數(shù)是否滿足下解要求？再求出的搜索樹中，對(duì)所有節(jié)點(diǎn)是否AA5B2E3t2ttt(2)利用α-β剪枝技術(shù)剪去不必要的分枝。0ABFIJ≥4≥4≤0≥4E≥3H≤3I≥6FG≤4≤0≤6≥0習(xí)題4.15的倒推值和剪枝情況編號(hào)個(gè)體串x適應(yīng)值百分比累計(jì)百分比選中次數(shù)47個(gè)體串1021x475.18設(shè)某小組有5個(gè)同學(xué)，分別為S1,S2,S3,S4,S5。若對(duì)每個(gè)同學(xué)的“學(xué)習(xí)好”程度打分：EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(S),1)或EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(S),1),u2,u3,u4,u5}EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),3)5解：F∩G=(0.9∧0)/u1+(0.7∧0)/u2+(0.5∧0.6)/u3+(0.3∧0.8)/u4+(0∧1)/u5EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),1)5EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),3)4F∪G=(0.9∨0)/u1+(0.7∨0)/u2+(0.5∨0.6)/u3+(0.3∨0.8)/u4+(0∨1)/u5EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),1)5EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),1)50.30.70.20.2R1100.4R20.600.510.9RR解：R(1,1)=(0.3∧0.2)∨(0.7∧0.6)∨(0.2∧0.9)=0.2∨0.6∨0.2=0.6R(1,2)=(0.3∧0.8)∨(0.7∧0.4)∨(0.2∧0.1)=0.3∨0.4∨0.1=0.4R(2,1)=(1∧0.2)∨(0∧0.6)∨(0.4∧0.9)=0.2∨0∨0.4=0.4R(2,2)=(1∧0.8)∨(0∧0.4)∨(0.4∧0.1)=0.8∨0∨0.1=0.8R(3,1)=(0∧0.2)∨(0.5∧0.6)∨(1∧0.9)=0.2∨0.6∨0.9=0.9R(3,2)=(0∧0.8)∨(0.5∧0.4)∨(1∧0.1)=0∨0.4∨0.1=0.4R{0.40.10.60.40.80.6,0.40.30.60.60.80.30.40.50.60.80.80}={0.1∨0.4∨0.6,0.3∨0.6∨0.3,0.4∨0.6∨0}={0.6,0.6,0.6}(0.6)4(0.7)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),3)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),2)CF(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),4))=0.7×max{0,min{CF(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),2)),CF(E3)}}=0.7×max{0,min{0.3,0.6}}=0.21EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(F),1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)r4:IF(50,0.1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)S1)=0.84,P(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),2)|S2)=0.68,P(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),3)|S3)=0.361)))S1)–P(E1))6))×(0.84–0.6)|S1))EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),2),使用P(H|P(H1))/(1-P(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),2))))×(P(E2|S2)|S2))S1,S2)1)S2)/|S1,S2)|S1,S2)/|S1,S2))EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)|E3)E3))/P(E3))×P(E3|S3)|E3)|E3)E3))/P(E3))×P(E3|S3)|S3)/(1-P(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)|S3))1)1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),1),使用P(H|S1,S2)|S1,S2)1)–S1,S2)0.091)|S1,S2)|S1,S2)/(1-P(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)|S1,S2))S1,S2,S3)和P(H2|S1,S2,S3)2)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)|S1,S2)/))|S1,S2,S3)))r1:IFE1EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),3)的值各是多少(i=1,2,3)？=(0.1×0.02)/((0.1-1)×0.02+1)|E2)=(0.5×0.2)/((0.5-1)×0.2+1)|E3)=(0.05×0.4)/((0.05-1)×0.4+1)解：其推理過程參考例6.9xis較少“較少”的模糊集為RR(1,2)=(0.9∧0.3)∨(1-0.9)=0.3m(1,3)=(0.9∧0.7)∨(1-0.9)=0.7m(1,4)=(0.9∧0.9)∨(1-0.9)=0.7R(2,1)=(0.7∧0)∨(1-0.7)=0.3m(2,2)=(0.7∧0.3)∨(1-0.7)=0.3m(2,3)=(0.7∧0.7)∨(1-0.7)=0.7m(2,4)=(0.7∧0.9)∨(1-0.7)=0.7R(3,1)=(0.4∧0)∨(1-0.4)=0.6m(3,2)=(0.4∧0.3)∨(1-0.4)=0.6m(3,3)=(0.4∧0.7)∨(1-0.4)=0.6m(3,4)=(0.4∧0.9)∨(1-0.4)=0.6R(4,1)=(0∧0)∨(1-0)=1m(4,2)=(0∧0.3)∨(1-0)=1m(4,3)=(0∧0.7)∨(1-0)=1R(3,4)=(0∧0.9)∨(1-0)=10.10.30.70.90.30.30.70.7R0.10.30.70.90.30.30.70.7Y'0.8,0.5,0.2,00.60.60.60.60.3,0.3.0.7,0.8Y’={0.3,0.3,0.7,0.8}r1：IFxisF22r3：IFxisFR1c,R,R2c,RR,,R,RTTFFTT++-+ _123456TTTFFF+P(-)log2P(-))(3/6))H(S|xi)=(|ST|/|S|)*H()+(|SF|/|S|)*H()TSF(-))H(S|x1)=(|ST|/|S|)H(ST)+(|SF|/|S|)H(SF)ST(-)log2PST(-))H(S|x2)=(|ST|/|S|)H(ST)+(|SF|/|S|)H(SF)SS擴(kuò)展x2后得到的完整決策樹(0)=0.4,θ(0)=0.3,η=0.4，請(qǐng)用單層感知器完成邏輯或運(yùn)算的學(xué)習(xí)過程。2X=[0,1,0,1]21(0)=0.2,w2(0)=0.4,X(0)=(-1,(0),x2(0))(0)x2(0)-θ(0))=f(0.2*0+0.4*0-0.3)=f(-0.3)=0(0)x2(0)-θ(0))=f(0.2*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1(0)x2(0)-θ(0))=f(0.2*1+0.4*0-0.3)=f(-0.1)=0θ(1)=θ(0)+η(d(0)-y(0))*(-1)=0.3+0.4*(1-0)*(-1)=-0.1η(d(0)-y(0))x1(0)=0.2+0.4*(1-0)*1=0.6η(d(0)-y(0))(0)=0.4+0.4*(1-0)*0=0.4(1)x2(1)-θ(1))=f(1.1)=1(1)x2(1)-θ(1))θ(2)=θ(1)+η(d(1)-y(1))*(-1)=-0.1+0.4*(0-1)*(-1)=0.3η(d(1)-y(1))x1(1)=0.6+0.4*(0-1)*0=0.6η(d(1)-y(1))(1)=0.4+0.4*(0-1)*0=0.4(2)x2(2)-θ(2))=f(0.6*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1(2)x2(2)-θ(2))=f(0.6*1+0.4*0-0.3)=f(0.3)=1(2)x2(2)-θ(2))=f(0.6*1+0.4*1-0.3)=f(0.7)=1 2.何謂“圖靈實(shí)驗(yàn)”？簡(jiǎn)單描述之(1)深度優(yōu)先搜索(2)廣度優(yōu)先搜索2137485.用謂詞邏輯形式化下列描述“不存在最大的整數(shù)”8.謂詞公式G通過8個(gè)步驟所得的子句集合S，稱為G的子句集。請(qǐng)寫出這些步驟。9.（1）已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))求MGU（2）已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)求MGU姚明是一位年近半百的男教師，中等身材，他在本學(xué)年第二學(xué)期給計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生講授“人2)(患者，癥狀，(頭疼，0.95))∧(患者，癥狀，(發(fā)燒，1.1))→(患者，疾病，(感冒，1.2))HHE0.30.50.40.20.822.求子句R(x,y)∨﹁Q(B,y)∨W(x,f(y))和R(x,C)∨Q(y,C)的歸結(jié)式。25.給1～9九個(gè)數(shù)字排一個(gè)序列，使得該序列的前n(n=1,...,9)個(gè)數(shù)字組成的整數(shù)能被n整除。26..α-β剪枝的條件是什么？（2）把下列謂詞公式分別化成相應(yīng)的子句集：x(yP(x,y)→~y(Q(x,y)→R(x,y)))2.若謂詞公式E=P(x,f(y),z),置換s1=｛f(x,y)/z,z/ws2=｛a/x,b/y,w/z求E（s1·s2E（s2·s1）。EThief(X)-----某人X賊；32DLikes(X,Y)------某人X喜歡某物Y；May-steal(X,Y)------某人X可II.Paul喜歡酒（wine）III.Paul(也)喜歡奶酪（cheese）9.1）設(shè)已知:(1)能閱讀者是識(shí)字的;(2)海豚不識(shí)字;(3)有些海豚是聰明的;求證:有些聰明者并不能閱讀.），r2:IF工作兩年以上and作過相關(guān)工作then有r8:做過相關(guān)工作：?jiǎn)T：0.4另有一社會(huì)招聘人員乙，參加工作三年，曾做過根據(jù)確定性理論，問該公司應(yīng)該招聘誰？如果你是該本科生，為了能在招聘中勝出，你應(yīng)該加強(qiáng)哪門試用歸結(jié)法證明(x)R(x)；2.化下列邏輯表達(dá)式為不含存在量詞的前束范式3.求下列謂詞公式的子句集xy((~P(x,y)~(Q(x,y))R(x,y)xy((~P(x,y)R(x,y))(~Q(x,y)R(x,y)))AAD證明：設(shè)梯形頂點(diǎn)依次為a,b,c,d,定義謂詞:T(x,y,u,v):表示xy為上底,uv為下底的梯形.P(x,y,u,v):表示xy||uvxyuv[T(x,y,u,v)→P(x,y,u,v)]...梯形上下底平行子句：～T(x,y,u,v)∨P(x,y,u,v)xyuv[P(x,y,u,v)→E(x,y,v,u,v,y)]...平行則內(nèi)錯(cuò)交相等T(a,b,c,d)...已知子句：T(a,b,c,d)E(a,b,d,c,d,b)...要證明的結(jié)論子句E(a,b,d,c,d,b)~T(x,y,u,v)∨P(x,y,u,v)~~P(x,y,u,v)∨E(x,y,v,u,v,y)~T(a,b,c,d)~E(a,b,d,c,d,b)~P(a,b,c,d)（1）和（3）歸結(jié)，置換{a/x,b/y,c/u,d/v}E(a,b,d,c,d,b)S1=S0·｛a/z｝=｛P(a,x,f(g(y)),P(a,h(a,u),f(u))),S1不是單元素集，S2=S1·｛h(a,u)/x｝=｛P(a,h(a,u),f(g(y)),P(a,h(a,u),f(u)))，ACEDB7.用框架表示下述報(bào)導(dǎo)的沙塵暴災(zāi)害事件造成的損失不詳。韓國(guó)官方示，如果需要直接損失情況，可待一周后Slot1：Slot2：Slot3：……4.(10分)請(qǐng)把下述事實(shí)用一個(gè)語義網(wǎng)絡(luò)表示8.(10分)任何通過了歷史考試并中了彩票的人都是快樂的。任何肯學(xué)習(xí)或幸運(yùn)的人可以通過所有考試，小張9.(10分)已知：海關(guān)職員檢查每一個(gè)入境的不重要人物，某些販毒者入境，并且僅受到販毒者的檢查，沒有然而，在短短一年之內(nèi)，很多企業(yè)及投資人都搖身一變?yōu)椤叭斯な钦娴淖分疒厔?shì)，或者是為了融資而融資?第一部分基本情況簡(jiǎn)介人工智能（ArtificialIntelligence英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)第二部分人工智能產(chǎn)業(yè)鏈及五大商業(yè)模式標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)。模式識(shí)別偏重于信號(hào)、圖像、語音、文字、指紋等非方式二，公共數(shù)據(jù)。例如美國(guó)、英國(guó)、加拿大、新西蘭，以及我國(guó)的香港、上海、北京、武漢、無錫、佛山和南海等城市都有自己的人工智能拓展、整合多個(gè)垂直行業(yè)應(yīng)用，豐富實(shí)用場(chǎng)景。隨著數(shù)據(jù)和應(yīng)用范圍顯著拓寬，人機(jī)完全融合，人工智能全面超過人類，無所不三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)層：身份信息、醫(yī)療、購(gòu)物、交通出行等各行業(yè)、各場(chǎng)景的解決方案層：智能廣告、智能診斷、自動(dòng)寫作、身份識(shí)別、智能人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，基礎(chǔ)層是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ)，價(jià)值最高，需要五、未來人工智能競(jìng)爭(zhēng)格局關(guān)鍵成功因素：大量計(jì)算能力投入，積累海量?jī)?yōu)質(zhì)多維數(shù)據(jù)，建立算法平臺(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用關(guān)鍵成功因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)以場(chǎng)關(guān)鍵成功因素：開發(fā)具有智能計(jì)算能力的新型芯片，如圖像、語其一，在企業(yè)布局上，企業(yè)有專有的固定資產(chǎn)、品牌、知識(shí)產(chǎn)權(quán)第三部分人工智能的資本市場(chǎng)狀況云丁科技人工智能項(xiàng)目。百度風(fēng)投專注于投資人工智能領(lǐng)域的早期項(xiàng)目，覆蓋智能底層技術(shù)、智能機(jī)器平臺(tái)、行業(yè)智能化三層生態(tài)。以資本，也司。其中，曠視科技、馭勢(shì)科技、第四范式、地平線機(jī)器人、小魚兒代表項(xiàng)目：鈦米機(jī)器人、連心醫(yī)療、上海乂學(xué)、用錢寶、瀚思代表項(xiàng)目：第四范式依圖、格靈深瞳地平線、出想科技、蔚來汽車平安好醫(yī)生、科沃斯機(jī)器人、傅利葉智能等。多輪跟進(jìn)極智嘉科技