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AI研究的领域
目前人工智能的研究方向常见领域如下：
1.Reasoning,problemsolving演绎、推理和解决问题：逐步推导的方式寻找更有效的算法
2.Knowledgerepresentation知识表示法：让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。
3.Planning规划：建立可预测的世界模型，选择功效最大的行为，即可以够制定目标和实现这些目标的规范。
4.Learning机器学习：让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。
5.Naturallanguageprocessing自然语言处理：探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。
人工智能新算法能预测人的死亡时间，你愿意知道这个时间吗
据报道，谷歌的此项研究来自两个医疗中心至少21.6万名的成人患者，实际上研究不仅限于预测病人的死亡时间，还用于度量患者的再入院和住院时间等。
这项预测直接关系到对高危病人采取何种的救护措施和救护标准，当然，也可以用来衡量中国人的孝心标准。它会告诉你，到啥时为止，你对父母、祖父母的孝心奉献是有效的；时间点一过，你的孝心可能就是无用功了，AI会提醒你还是赶快准备“料理后事”吧。从这个角度看，这项AI也有其应用价值。
至于个人，不太可能接受到谷歌人工智能的这项服务。毕竟工作成果还在研究室，而且也没有100%或99%的准确率，用于临床还有一大段路要走。如果有一天它真能象阎王爷的催命鬼那样来见你，你想躲也躲不掉，那你还是顺天认命、安心接受了吧。
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AI预测是什么
是人工智能预测，人工智能在各个细分领域迅速崛起，不论是Google、Facebook、Intel、阿里巴巴等通过产业布局进入人工智能领域的互联网企业，亦或如旷视科技Face++、极链科技Video++、优必选科技这样直接以人工智能起家的原生技术企业，都推动了2018全球AI力量的崛起，将AI注入到每个角落，掀起了一轮又一轮的技术高潮
ai人工智能的前景及趋势
人工智能（AI）的前景和趋势非常广阔和多样化。以下是几个主要的前景和趋势：
1.智能助手和机器人：AI技术在智能助手和机器人领域的应用越来越广泛，包括智能家居助手（如亚马逊的Alexa和苹果的Siri）、社交媒体机器人和自动驾驶汽车等。
2.机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是AI的核心技术，通过大量的数据和算法训练模型来识别模式和进行预测。这些技术已经在许多领域取得了突破，包括图像识别、自然语言处理和语音识别等。
3.自然语言处理：AI技术在自然语言处理领域的应用正在迅速发展，包括机器翻译、语音识别和智能客服等。随着语言处理模型的不断改进和数据训练的增加，其准确性和实用性也在不断提高。
4.数据分析和决策支持：AI技术在数据分析和决策支持方面具有很大的潜力。通过对大数据的分析和处理，AI可以帮助企业和组织做出更准确和智能的决策，提高工作效率和竞争力。
5.行业应用：AI在各行各业的应用也越来越广泛，包括金融、医疗、零售和制造等。例如，AI可以用于金融风险评估、医疗诊断和预测销售趋势等。随着技术的不断发展和应用案例的不断增加，更多行业将会采用AI技术来改进业务流程和提供更好的产品和服务。
总体而言，AI技术的前景非常广阔，随着技术的进步和应用领域的扩展，我们可以预见AI将在未来的各个方面发挥更重要的作用。然而，同时也需要注意AI技术在伦理、安全和隐私等方面带来的挑战和风险，需要制定相应的法律和道德规范来确保AI的良性发展和应用。
Google的人工智能可以预测人类喜好吗
据外媒报道，Google的人工智能研究人员最近展示了一种“教”计算机的新方法，以了解为什么一些图像比其他图像更美观。传统上，机器使用传统编目方法对图像进行分类。新的研究表明，人工智能现在可以评价图像质量，不管其类别如何。
这个称为神经系统图像评估（NIMA）的过程使用深度学习来训练卷积神经网络（CNN）来预测对图像的评价。
根据研究人员发表的一份白皮书：
我们的方法不同于其他方法，因为我们使用卷积神经网络预测人类意见分数的分布。我们得到的网络不仅可以用来可靠地评价图像，并与人类感知高度相关，而且还可以帮助适应和优化摄影中的照片编辑/增强算法。
NIMA模式避开了传统的方法，并以10分制评分。机器检查图像的特定像素及其整体美学。然后确定人们选择评分的可能性。基本上，AI试图猜测一个人是否会喜欢这张图片。这可能使计算机成为更好的“艺术家”或“策展人”。这个过程可能会被用来批量查找最佳的图像。
如果您是一种能够一次拍摄20或30张图像的人，以确保您获得最佳图像，这可以为您节省大量空间。假设，只需轻点一下按钮，AI就可以浏览存储器中的所有图像，并确定哪些图像是相似的，然后删除除最佳图像外的所有图像。
根据谷歌研究博客最近的一篇文章，NIMA也可以用来优化图像设置，以产生完美的效果：
我们观察到基准美学评分可以通过NIMA评分指导的对比调整来改善。因此，我们的模型能够引导一个CNN过滤器，以找到其参数的美观最佳设置，例如亮度，高光和阴影。