人工智能
摘要：随着人工智能和物联网技术的飞速发展和相互融合，越来越多的设备将会被植入问答AI，未来问答将会成为人机交互的重要入口，AI问答将会无处不在。那么AI是如何回答你所提出的问题的？本文就为你揭秘智能问题系统背后的深度学习网络架构设计以及原理。
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演讲嘉宾简介金华兴(花名：会当)，阿里巴巴算法专家。在人工智能领域拥有十几年的经验，在阿里曾负责搜索排序/机器学习/大数据基础算法/深度学习/机器阅读等算法领域。主导研发了阿里多语言混合搜索排序算法系统，融合深度学习/迁移学习/排序算法，解决多语种标注数据不足问题，首次将深度学习应用于搜索业务。主导研发了阿里第一代不依赖于一行开源代码的分布式深度学习算法平台---ODPS深度学习算法平台。主导研发了阿里第一个基于深度强化学习的资讯推荐算法。获得阿里2010年集团内部算法大赛冠军。借助于阿里平台，研发的算法影响着全球十多亿人。
问答AI将会无处不在本文将为大家分享问答系统背后的原理以及深度学习在问答系统中的应用。本文中所谓的“问答”就是“一问一答”，也就是用户提出问题，AI系统给出回答。随着人工智能和物联网技术的飞速发展以及两者之间的相互融合和落地，越来越多的设备将会被植入问答AI，比如随身会携带的耳机、手表、戒指，家里的音响、台灯等，汽车和机器人等，最终AI将会无处不在。未来，大家可以随时随地与AI进行交互，提出问题并获得答案，或者通过AI来操控物理世界。问答AI将会成为一个非常重要的入口，其地位就相当于现在的搜索引擎。
人类如何回答问题在考虑设计一个AI问答系统之前，不妨先来考虑一下人类是如何回答问题的。比如提出一个问题，“现任美国总统是谁？”大家可能瞬间就能够给出答案，因为像这样的简单问题在大脑里已经有了记忆，人类可以根据记忆瞬间地给出回答。还有一些问题则需要垂直领域的知识，经过科学的计算和缜密的推理才能给出答案，比如数学或者物理相关的问题。此外，还有一些问题需要多个领域进行综合分析才能给出回答，比如在回答“肺炎的患者吃什么食物比较合适？”这个问题时，不仅需要知道医学领域中对于肺炎的病理，还需要知道食物和营养学等相关知识，只有结合以上这几个领域的知识才能够给出比较合理的答案。而面对更加复杂的问题，仅凭借人类大脑里面的知识储备可能还不够，还需要借助外部工具搜集一些数据和资料才能进行回答。
AI问答系统架构人类回答问题的基本逻辑就是对复杂的问题进行分解，分而治之。AI问答系统也借鉴了这样的逻辑，把整个系统进行分解，然后将不同的问题放入到不同的垂直问答领域中做回答。当然，还会有一个非常通用的通用问答。在通用问答里面主要包含了3大部分，即问题理解，证据检索以及答案推理。AI收到问题后，先对问题进行各种各样的分析、处理和理解；接着基于分析结果从不同的数据源检索出相关的证据，也就是检索可能包含答案的数据；然后，进行综合地阅读理解和推理并且给出答案。问答AI的各个子系统都可以用深度学习实现。
问题分类网络接下来为大家分享通用问答这条流水线上面的各个子系统背后的深度学习模型。首先为大家分享问题分类网络，问题其实就是一段话，也就是一个符号序列。如果想用神经网络处理一个符号序列，则首先需要将其embedding到向量空间中去，因为这个符号序列是具有上下文的语义上的相关性的，所以需要借助LSTM来进行处理，将上下文的语义信息能够融合到词的向量中去。因为序列是变长的，所以为了便于后续的处理需要将整个序列转化成一个固定维度的向量，转化方法比较多，简单粗暴的方法就是将序列里面的所有的向量加起来再取平均；稍微复杂一些的方法则可以考虑使用多个卷积层和pooling层，逐步将长序列转化成为固定长度的向量；semi-self-attention是简单而高效的方法，把序列的最后一个状态作为key，和序列自己做一个attentionpooling。之后再做一些非线性的变化，最终使用Softmax来输出类别。如下图所示的就是一个问题分类网络。
问题理解网络其实上面所提到的问题分类也可以认为是一种问题理解的方式，因为问题理解本身没有明确的定义，只要是有助于回答后面问题的处理就都可以加入进来。一般而言，问题理解中的处理大致有这样几个：问题分词、实体识别、意图识别以及问题分类。其中的意图识别也是分类问题，而分词和实体识别都是序列标注问题。接下来以实体识别为例分享序列标注问题。实体识别的目标是识别问题中哪些词属于实体，并且属于什么实体，比如“成龙的老婆是谁？”这个问题就包含了一个人名实体，当然其他的场景下面可能还有地名、机构名称以及道路名称等，这些都是实体。实体的标志方法一般是用B、I、O这种符号表示，其中B，也就是Beginning代表着实体词的开始；I代表Inside也就说这个词还是在这个实体里面；O代表Outside也就是说这个词已经不属于这个实体了。在前面的这个问题中“成龙”这个词就构成了实体。序列标注模型一般会在下面使用深度学习，上面则使用CRF类来做解码。
深度学习的网络与前面所提到的问题识别其实是大同小异的，最下面两层也负责将序列转化成为空间中的序列，并且尽可能多地将语义的信息包含在其中。在问题理解网络模型中间会加一个Self-attention层，虽然LSTM能够捕获上下文的一些信息，但是在实际中，其对于较长句子的分析能力还是不足的，并且也不能很好地捕获一些比较低频的问题的语义。而Self-attention层能够将序列中的任意两个词都进行关联并捕获他们之间语义的关系，这样就不会受限于长度，可以在任意远的两个词之间捕获语义的相关性。所以其对于语义的处理，特别是标注都是很有帮助的。上图所展现的就是一个问题理解中的深度学习网络。
知识图谱完成了以上的步骤后就需要去考虑检索证据。证据的来源比较多，一个重要的来源就是知识图谱。在过去二三十年的互联网化以及信息化进程中，各行各业都沉淀了很多的知识，这些知识往往都是以知识图谱的形式保存下来的。知识图谱是典型的图结构，节点就表示实体，边则表示实体之间的关系。如果想要在知识图谱上使用深度学习方法做检索，首先需要考虑的就是将知识图谱embedding到一个向量空间里面去，再在向量空间中进行语义检索。我们面临的第一个问题，是如何将一个复杂的知识图谱embedding到一个向量空间中去？大家不妨思考一下知识图谱具有什么样的特点，其所具备的一个非常重要的特点就是它由三元组组成，而三元组具有非常强烈的约束，使用符号的形式进行表达是很容易理解的，比如通过这个三元组就能了解这样的一种关系。但是将知识图谱中的三元组embedding到向量空间中去之后，应该如何去描述这种关系呢？这是一个非常关键的问题。
知识图谱Embedding网络有一句话叫做“简单的就是美的”，实体可以变成向量，而向量之间最简单的代数计算就是相加或者相减，所以可以考虑让三元组中的前两个向量相加，等于第三个向量，通过简单的相加关系来表达知识图谱中符号上的逻辑关系。在如下图所示的例子中，阿里+收购=优酷土豆。一个知识图谱往往是非常庞大的，很多时候就会有几百万个实体，以及几十亿个关系，所以需要设计一个损失函数来尽量多地满足等式关系，最终驱动实体和边embedding到向量空间的比较好的点上面去。因为现在知识图谱里面除了实体的信息之外还可能有其他的信息，比如对实体以及关系的描述，这种的描述往往是自然语言的形式，比如句子、段落甚至是一篇文章。像这些信息也是可以用序列embedding的方式先将其转化成为一个向量，在向量空间里也强迫其满足等式关系，将有助于实现整个知识图谱的embedding，有助于后续语义上的处理。
知识图谱检索网络当知道了如何embedding之后，接下来需要考虑如何检索知识图谱。此时，知识图谱里面的实体已经变成向量了，而问题也可以表达成向量，自然就可以使用问题向量在知识图谱中寻找接近的向量，这样所找出来的向量很可能与问题是语义相关的，甚至很有可能就包含了答案。但是在实际中这种做法可能会存在问题，因为问题表达学习与知识图谱的embedding是两个独立的任务，学习出来的向量空间实际上存在于不同的坐标系里面，在不同的坐标系里面，即便坐标相同，所表示的内容也可能是不相同的。所以需要将其做进一步的对齐，只有在坐标对齐之后才能判断两个坐标系中的点是否接近，从而判断是否是真正地语义上的相近。对齐两个坐标系可以用Attention机制来实现，当然需要标注数据，设计新的Task来驱动Attention里面的参数收敛，使得两坐标系内的向量是可比较的。如果标注的数据量够多，也可以对问题向量学习里面的网络参数同时做finetune，并且能够起到更好的效果提升。在对齐之后就可以将问题向量丢到知识图谱的向量空间中去了，将最相关或者最近的实体和关系找出来，这样就能够获得最优的证据。
网页证据检索网络除了知识图谱是一个重要的证据来源之外，其实还有一个更大的证据来源在于互联网。在互联网中找证据就是一个经典的搜索Ranking的问题，其核心就是衡量问题与网页之间的语义相关性，找出与问题最为相关的网页。用神经网络解决这个问题，需要把网页文本和问题embedding到向量空间中，还需要设计一个相似性函数，一般而言可以使用COS相似性，用COS值来衡量语义，经过不断的学习之后使得学习出来的向量的COS值能够代表语义上的相近性，最终就可以用COS值来找寻与问题最为相关的网页。
从相关证据中推理答案--阅读理解接下来分享当将证据检索完之后接下来该如何做。前面提到知识图谱和网页中的数据形式是具有一定差异的，还有一些证据会来自其他数据源比如百科、论坛以及图片视频等，而这些不同形态的数据连起来就会非常复杂。如何去进行综合阅读和推理是一个非常复杂的问题，也是强AI的问题，当解决了这个问题也就能跨越到强AI的阶段。而到目前为止，这个问题还没有一个非常好的解决方案，所以在该问题上的研究和讨论也非常火爆。最近也有很多公司和研究机构发布了许多简化的开放的数据集供大家测试和研发算法，比如Standford的SQuAD数据集，这个数据集里面有500多个文章以及10万多个问题，而去年百度、谷歌以及微软也都发布了一些数据集，这些数据集也更大并且更加复杂，像百度和微软所发布的数据集中段落的数目有100多万，问题也有20多万，并且这些数据集也更加接近于真实的场景。
阅读理解网络---找出答案片段当面对复杂的阅读理解问题时，该如何设计深度学习模型来解决这个问题呢？其实这里还不能称之为“解决”只能是“探索性解决”，因为现在还没有一个特别好的解决方案。这里为大家分享一个目前在SQuAD数据集上表现比较好的网络结构。在这个网络结构里输入是一个问题和多个段落，目标是在多个段落里面找出答案片段，当然也可能有多个答案片段。自然也需要先对这些问题和段落进行embedding，在此基础之上再进行进一步地处理。中间层的处理方式与前面所提到的问题分类以及序列标注都有所不同，在中间层的PQattention是将段落和问题进行关联，让段落的表达能够蕴含问题的语义，具体的做法就是让段落中的每一个词都单独地对整个问题进行attention，这样做完之后就能够使得每个段落中的每个词都能够包含问题，也就是一定程度上将问题是什么以及段落中的词与问题的关联强度如何展现出来。因为段落往往比较长，会有很多杂音，所以上面再加一个Gate层，对无关的词起到过滤抑制的作用。在此之上再加一层Fusion进行聚合，其功能就是将Gate层锐化的信息再做一个平滑，同时把前后的信息在此进行融合，使其能够捕获答案与段落关联的更多信息。在最上面是Pointer层，这里就是找答案片段的层，在其下的那些层里面是将不同的段落单独处理的，而在Pointer层中则是将所有的段落串起来作为一个段落看待，在里面寻找最佳答案；Pointer层是一个RNN，初始状态是用问题向量，输出是两个Softmax层，一个表示答案的开始，另一个表示答案的结束。
答案生成网络---自然语句生成当将段落中的答案找出来之后，还需要形成一个通顺的语句并反馈给用户，而有时候答案片段可能有多个，更需要将其串接起来形成自然语句。生成自然语句是一个序列的generation问题，与机器翻译或者图像caption问题是类似的。网络结构包含两大部分:encoder和decoder，在Decoder部分，可以认为和上述问题都是一样的，但是在Encoder部分就会有很大的区别，因为其数据来源和结构完全不同。在机器翻译里面，Encoder所处理的就是一个序列，而在阅读理解里面，Encoder所处理的数据就既有问题也有段落，还会包含了已经找出来的答案信息。
在Encoder中最下面的两层Embedding和Encode中可以完全共享寻找答案网络最下面的两层参数，这里的Start和End就是阅读理解中的Poiner层输出的结果，将其构成二值化序列放进来。当然除此之外，如果还有其他的特征也可以放入到Encoder里面来。Encoder的信息会输出给Decoder，Decoder中有一个非常关键的层就是Attention，Attention能够准确地从问题或者段落里面找一些关键词出来，使得必要的词能够被输出到最终的答案语句中去。Decoder还会生成一些非关键词，起到顺滑和链接的作用。在这个网络结构里输入是一个问题和多个段落，目标是在多个段落里面找出答案片段，当然也可能有多个答案片段。自然也需要先对这些问题和段落进行embedding，在此基础之上再进行进一步地处理。中间层的处理方式与前面所提到的问题分类以及序列标注都有所不同，在中间层的PQattention是将段落和问题进行关联，让段落的表达能够蕴含问题的语义，具体的做法就是让段落中的每一个词都单独地对整个问题进行attention，这样做完之后就能够使得每个段落中的每个词都能够包含问题，也就是一定程度上将问题是什么以及段落中的词与问题的关联强度如何展现出来。因为段落往往比较长，会有很多杂音，所以上面再加一个Gate层，对无关的词起到过滤抑制的作用。在此之上再加一层Fusion进行聚合，其功能就是将Gate层锐化的信息再做一个平滑，同时把前后的信息在此进行融合，使其能够捕获答案与段落关联的更多信息。在最上面是Pointer层，这里就是找答案片段的层，在其下的那些层里面是将不同的段落单独处理的，而在Pointer层中则是将所有的段落串起来作为一个段落看待，在里面寻找最佳答案；Pointer层是一个RNN，初始状态是用问题向量，输出是两个Softmax层，一个表示答案的开始，另一个表示答案的结束。
答案生成网络---自然语句生成当将段落中的答案找出来之后，还需要形成一个通顺的语句并反馈给用户，而有时候答案片段可能有多个，更需要将其串接起来形成自然语句。生成自然语句是一个序列的generation问题，与机器翻译或者图像caption问题是类似的。网络结构包含两大部分:encoder和decoder，在Decoder部分，可以认为和上述问题都是一样的，但是在Encoder部分就会有很大的区别，因为其数据来源和结构完全不同。在机器翻译里面，Encoder所处理的就是一个序列，而在阅读理解里面，Encoder所处理的数据就既有问题也有段落，还会包含了已经找出来的答案信息。
在Encoder中最下面的两层Embedding和Encode中可以完全共享寻找答案网络最下面的两层参数，这里的Start和End就是阅读理解中的Poiner层输出的结果，将其构成二值化序列放进来。当然除此之外，如果还有其他的特征也可以放入到Encoder里面来。Encoder的信息会输出给Decoder，Decoder中有一个非常关键的层就是Attention，Attention能够准确地从问题或者段落里面找一些关键词出来，使得必要的词能够被输出到最终的答案语句中去。Decoder还会生成一些非关键词，起到顺滑和链接的作用。
本文为大家分享了AI问答系统的架构以及通用问答各个环节的深度学习网络结构以及其背后原理。
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有关人工智能的10个常见问题的答案
人工智能是本世纪的主要话题之一。人工智能的功能和无限的潜力导致了许多有趣的对话和辩论。
[[380760]]
人工智能的兴起引起了AI的许多新关注。从热情高涨的爱好者开始学习有关AI的更多信息，到渴望探索该领域的有抱负的人，或者只是想批评它的其他人。但是，无论您所处的频谱是什么，您都会想到几个问题。
在本文中，我们期待回答有关人工智能的一些最常见问题。目的是回答这两个方面，包括所有实际问题，并阐明个人对此主题可能有的疑问。让我们简要地看一下今天我们将尝试解决的各种问题。
[[380761]]什么是人工智能?AI有多强大?人工智能会偷你的工作吗?人工智能可以接管世界吗?人工智能的优点是什么?人工智能的弊端是什么?我们离AGI有多近?人工智能有哪些应用?您需要成为天才才能开始学习AI吗?如何开始使用AI?
您可以随时跳过最想要回答的问题。但是，如果您不想错过任何特定要点，强烈建议您阅读整篇文章。现在，让我们期待回答有关AI的十个最常见的问题。
1.什么是人工智能?
人工智能是指开发的软件或特定模型可以自己执行复杂的任务而无需任何人的帮助。AI的更正式定义可以描述如下：
“能够执行通常需要人类智力的任务的计算机系统的理论和开发，例如视觉感知，语音识别，决策和语言之间的翻译。”
人工智能是一个庞大的研究领域，由多个子领域组成，包括机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉，自然语言处理等等。
人工智能被认为是未来的技术，它可以解决机器人，医学，物流和运输，金融等众多领域的众多问题，并提供更多的工业公用服务。
我强烈建议您从下面提供的链接中查看以下有关使人工智能神秘化的文章，以更好地了解这一领域。
2.AI有多强大?
为了回答这个问题，让我们简要地看一下人工智能的复杂历史，尤其是神经网络领域。人工智能的概念及其无限的能力在几十年前就已经确定。预计AI将是为现有问题提供解决方案的下一件大事。
随着时间的流逝，人们意识到人工智能并没有想象中那么简单。而且执行复杂的活动几乎是不可能的，尤其是在那段时期内的现有技术下。
最初，AI并没有像人们认为的那样成功，原因是缺少数据以及能够执行复杂排列和组合的能力的技术资源。
但是，在当前时代，我们得出的结论是，人工智能是创造革命性世界的潜在未来。人工智能甚至可以解决某些复杂的任务，相对而言，这可能会花费更多的时间。
这个问题的简单答案-“人工智能有多强大?”在现代时代，取决于研究人员从事程序计算的能力。开发人员的技能使AI模型足够好，可以尽快解决特别复杂的任务。
随着图形处理单元(GPU)的兴起，您可以帮助更快地计算AI模型并开发创新的东西。截至目前，人工智能已经非常强大，可以高效地解决分配给它的一系列任务。但是，它还没有达到顶峰，距离这一点还差几年。
3.人工智能会取代你的工作吗?
人工智能是当今增长最快的领域。据《财富》杂志统计，人工智能专家的招聘在过去四年中增长了74%。人工智能被视为当代最“热门”的工作。
对熟练的AI专家的需求以前所未有的速度增长。人工智能子领域(如机器学习，深度学习，计算机视觉，统计和自然语言处理)的专家的要求和职位空缺每天都在增加。
自然产生的问题是，人工智能最终会变得如此强大，以至于它有能力窃取我们所有的工作吗?
我认为，关于AI将来会窃取您的工作的说法几乎可以视为神话。在这种假设情况下，人工智能将取代所有人类活动并接管现代世界的大部分任务，因为它们不易出现人为错误，并且可以更高效地执行特定任务。
在引入机器的工业革命时期，也发生了类似的事情。显然，它没有窃取工作机会。相反，它为人类控制工作铺平了道路。人类是知识分子。因此，人工智能将简化人工工作的复杂性，但实际上并不会夺走您的工作!
4.人工智能可以接管世界吗?
科幻电影改变了一些人对人工智能的认识。他们用AI编程的图像机器人将变得如此强大，以至于他们最终将摧毁他们的创造者并摧毁整个世界，从而导致新的AI控制物种的发展。
一个引人入胜的故事情节，但在不久的将来随时发生，这是不真实的!
不可否认，人工智能已经走了很长一段路，并发展成为现代世界的独特功能。尽管AI取得了进步，但是大多数任务仍然是在工作或开发阶段的人工监督下完成的。
人工智能也仅限于编程完成的特定任务。一个有趣的例子是自动驾驶汽车，其中AI负责控制汽车并将其驾驶到用户选择的所需目的地。但是，AI仅限于精确地驾驶汽车，而没有其他外部任务。
因此，对于科幻电影中所显示的AI占领世界来说，距离这样的结果至少还有几十年的时间。但是，只是为了保持对此猜测的好奇心，将来最终有可能!尽管目前，这只是虚构的。
5.人工智能的优点是什么?
由于现代对人工智能的炒作是巨大的，因此它具有许多优点。
除了先前讨论的由AI创造的大量工作机会外，它还具有其他优点，例如完成循环或人类需要执行的重复性任务，而不会出现容易发生人为错误的缺点。
人工智能类似于计算机程序，不会疲倦，因此具有在特定任务上全天工作的能力，直到实现期望的结果。
与人类的速度相比，他们能够对各种问题进行更快的计算，并获得精确的结果。他们还拥有大量现实生活中的应用程序，以使我们的日常生活更简单。人工智能的优点是不言而喻的。
6.AI的弊端是什么?
从头开始构建人工智能模型有时可能很耗时且需要大量资源。如果您希望在没有GPU的普通计算机上开发深度学习模型，则替代方法是切换到云平台，因为该模型的构建过程在您的PC上不可持续。
除了消耗大量时间和资源外，在某些情况下，人工智能模型的部署也可能非常昂贵。而且，在特殊情况下AI模型发生故障的情况下的维护成本可能很烦人。
人工智能要考虑的另一个重大缺点是缺乏使用人工智能来完成更高级的知识任务。我们仅限于人工智能。ANI对于执行许多任务是有益且必不可少的，但它并不像AGI那样有效。这一点使我们想到了下一个问题。
7.我们离AGI有多近?
人工智能是一个有趣的概念。AGI是人工智能程序可以人类水平的完整性和智能性来计算，评估和处理多个任务的时候。
尽管进行了不断的研究和技术进步，人工智能领域仍未取得丰硕成果。有关此概念的实验和研究正在不断地进行评估，以期在不久的将来获得更好的结果。
根据专家的说法，人工智能尚未实现的主要原因是由于几乎不可能复制人脑。
尽管神经网络在执行分配给它们的特定复杂任务时表现出色，但不幸的是，它们并不能替代人脑。
8.人工智能有哪些应用?
自然界中的人工智能具有广泛的应用。这些包括您从一天开始到一天结束的旅程。通常，当您使用智能手机开始新的一天时，您会利用智能面部锁定或其他指纹AI措施的AI功能来解锁手机。
然后，您决定使用Google进行搜索，就会遇到自动完成和自动更正的AI功能，该功能利用序列技术进行序列建模。除智能手机外，人工智能还有大量其他应用程序，包括电子邮件垃圾邮件检测，聊天机器人，对象字符识别等。
人工智能还可以在许多其他领域中找到其应用，例如机器人技术，医学，物流与运输，金融等主题，以及行业中更多的公用事业服务。
9.您需要成为天才才能开始学习AI吗?
这个问题有一个简单的答案-“不，你不!”
人工智能是一个神话般的领域，包含许多壮观的子领域。如果您对以下主题提供的各种有趣概念特别感兴趣，那么完全值得投资您的宝贵时间来获得有关AI主题的更多知识。
虽然从头开始学习AI有时有时会很困难，但随着您继续投入更多时间学习与AI相关的众多概念，它会变得更加有趣和酷。您将接触到数学，编程，机器学习等方面的知识，这将扩展您的大量知识。
即使您发现人工智能领域不适合您的特定兴趣，只要您学习了有关AI众多主题的知识，这还是完全可以的。
使用人工智能弄湿手最好的部分是，您从以下学科获得的知识也可以部分或全部用于各种软件应用程序和工作。
10.如何开始使用AI?
好的!因此，到这一点，希望您对人工智能的各种功能着迷，并为寻找人工智能的理想起点感到兴奋。
人工智能是一个广阔而渺小的领域。但是，不用担心!您可以利用大量宝贵的资源和生产资料来产生最佳结果。仅通过分析和研究Internet上的资料，您就可以获得广泛的知识领域。
诸如StackOverflow，DataStackExchange和GitHub之类的网站是一些最受欢迎的网站，它们可提供深入的解决方案以及对您在运行或安装程序或相应代码块时遇到的问题或错误的解答。
我建议您查看本文结论部分提供的第一个链接，以详细了解“10个最好的免费网站，以了解有关数据科学和机器学习的更多信息。”在从资源中获得大量知识的同时，这应该是分析各种观点的一个很好的起点。
结论：
在本文中，我们涵盖了有关人工智能的大多数常见问题，同时试图为众多AI主题提供可持续的信息和解决方案。我们还旨在澄清误解，并讨论有关AI的各种概念。
阅读本文之后，我希望所有的观众都能清楚地看到人工智能以及有关AI的众多主题。对AI的现实认识对于理解世界革命性未来将发生的变化具有重要意义。
因此，必不可少的是要了解复杂的细节并在人工智能方面具有丰富的知识，以避免错误的观念和其他误解。同样，了解AI并致力于确保AI的未来是一种令人愉快的经历。这是一个充满新机遇和发现的崭新领域。
人工智能
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4926775中国特色新基建：智能交通、低碳算力……李彦宏百度CEO
政府是投资、管理、运营的主导者，企业是市场的主体。车路协同具有独特的中国优势，是未来智能交通最核心的技术方案。车路协同自动驾驶，可以降低自动驾驶汽车的成本，加快商业化落地的步伐。用这个方案做自动驾驶，是百度坚持、并且看好的技术路线。[全文]
14594566观网财经2022两会专题观网财经-科创