IBM欲将Waston超级计算机打造为商用Siri
ibm沃森成败录
合作并购，整合医疗数据 医疗数据是解决肿瘤问题的根本所在。只有拥有大量
｜ 2020 年 1-2 月合刊
工信史话 80
INDUSTRIAL ARCHIVE
医学数据，沃森才能即时训练、学习。早在2012年，全球 著名的安德森癌症中心就已经与IBM合作，目标是让沃森阅 读最新的医学数据，数据涉及病人的症状、基因序列、病 理报告，然后将信息与内科医生的报告、重要期刊论文整 合，帮助医生制定诊断和治疗策略。
在进军医疗领域后，为了能够获得更多的一线医学数 据，IBM进行了大量的收购工作。2014年4月，IBM收购了 两家数据驱动型健康公司Phytel和Explorys。在这之后IBM 成立了专门负责医疗健康的部门沃森健康。2015年8月，为 了获取影像数据，IBM又花费了十亿美元让Merge健康加入 了沃森健康队列。整个2015年，IBM一直在健保行业大力投 入，总共投入超过40亿美元用来收购医疗技术公司。2016 年，IBM又以26亿美元收购医疗数据与健康数据公司Truven Health Analytics Inc，进一步扩大IBM已成规模的健保业 务。至此，成立短短两年多的沃森健康，员工规模扩大了 整整一倍，达到了一万多人。
然而，理想很丰满，现实很骨 感。沃森的昨天、今天和明天，明白 无误地证明此言不虚。
人工智能(AI)最新PPT课件
哲学的贡献(1)
? 哲学(BC428~现在)贡献的思想 :
大学
? 特兰托大学 (意大利)
– 研究团队致力于机器学习、问题回答和对话代理人 方面的研究工作。该团队研究高级机器学习技术以 及基于语法和语义结构的富文本表示，以便对 IBM 沃森系统进行优化。
– 该团队已在统计学习理论(如核方法)最新成果的基 础上开发出了应用于自然语言理解的技术。
– 处理在从由沃森系统的搜索算法发现的答案中选择 最佳答案时的不确定性(例如对答案清单进行排名) 也其是主要研究方向之一。
? 完美理性 — 总能做正确的事情； ? 有限理性 — 在没有足够计算时间的前提下采取正确的行动；
? 完美理性在复杂环境下是 不可行的。
AI – 简单定义
? 人工智能
=人造物(计算机)+智能(特殊化程序)
? 作为人造智能体，人们期待计算机智能体 在解决某些问题方面要达到专家水平，尽 管从整体上它远远不及一个普通人。
Siri
Siri 的背后
? Apple在印度的海德拉巴建了一个巨大的用户 响应中心，所有用户和 Siri的问题都被传到这 里，然后三哥三姐们飞快的打字回答。
? Apple内部把这个叫印度云 (Indian cloud) ，简 称iCloud。
? 本地 + 云端
Siri 的背后
? Siri脱胎于一个美国国防部项目，是一家总部位于旧金 山的同名小公司，它诞生于2007实践
乘风破浪的隐藏人物：探秘引发计算机和互联网诞生的女性_记录
《乘风破浪的隐藏人物：探秘引发计算机和互联网诞生的女性》读书笔记目录一、内容概览 (2)1.1 书籍背景与目的 (3)1.2 计算机与互联网的历史意义 (3)二、女性在计算机科学领域的早期贡献 (5)2.1 查尔斯.巴贝奇与阿达.洛夫莱斯 (5)2.1.1 查尔斯.巴贝奇的分析机 (6)2.1.2 阿达.洛夫莱斯的差分机 (8)2.2 艾达.洛夫莱斯与数学逻辑 (9)2.2.1 艾达.洛夫莱斯的算法与通用计算机的概念 (11)2.2.2 对现代计算机科学的深远影响 (11)三、女性在互联网发展中的关键角色 (12)3.1 玛丽.居里与电子管 (13)3.1.1 玛丽.居里的发现及其对电子管技术的影响 (14)3.1.2 电子管在计算机与互联网中的作用 (15)3.2 费米.乔斯瓦克与ENIAC的建造 (17)3.2.1 费米.乔斯瓦克领导建造的第一台通用电子计算机 (18)3.2.2 ENIAC在计算机历史上的地位 (19)四、隐藏人物的影响力 (20)4.1 悄无声息的贡献者 (21)4.1.1 图灵的女性助手们 (22)4.1.2 其他未知名的女性贡献者 (23)4.2 女性在现代计算机科学中的角色 (24)4.2.1 当代女性在科技领域的影响力 (26)4.2.2 女性领导者和创业者的案例研究 (27)五、结论 (28)5.1 女性在计算机和互联网历史中的重要性 (29)5.2 对未来女性科技工作者的启示与鼓励 (30)一、内容概览《乘风破浪的隐藏人物：探秘引发计算机和互联网诞生的女性》是一本深入挖掘计算机和互联网历史背后女性贡献的书籍。
本书以生动笔触和丰富史料，向读者展示了那些在科技领域默默付出、却对计算机和互联网发展产生深远影响的女性们的故事。
书中首先引领读者回顾了计算机科学的发展历程，从早期的大型机和磁带到现代的个人电脑和智能手机，每一个重要阶段都凝聚了无数女性的智慧和汗水。
作者详细介绍了这些女性科学家、工程师和企业家们的生平经历、学术贡献和创业故事。
IBMWatson全球最强大的人工智能系统
IBMWatson全球最强大的人工智能系统人工智能（AI）在当今世界发挥着越来越重要的作用，帮助我们解决各种复杂的问题和挑战。
在众多的人工智能系统中，IBMWatson被公认为是全球最强大的人工智能系统之一。
本文将为您介绍IBM Watson的功能、应用领域以及其对人类社会的重要影响。
一、IBM Watson的功能IBM Watson是IBM研发的一款基于自然语言处理和大数据分析的智能计算系统。
它可以通过文本、图片、声音等多种数据形式进行处理和理解，并给出智能化的回答、建议和决策。
IBM Watson系统的核心是其独特的认知计算引擎，它能够模拟人类的思维过程，具备语义理解、推理与学习的能力。
IBM Watson可以利用大型知识库和数据集进行深度分析，并将所获得的知识与信息应用于各个领域。
它的应用范围包括但不限于医疗诊断、金融风险评估、自然语言交互、智能客服、智能推荐等。
其强大的计算能力和广泛的应用领域使得IBM Watson成为当今最强大的人工智能系统之一。
二、IBM Watson的应用领域1. 医疗领域IBM Watson在医疗领域的应用尤为广泛。
它可以通过分析海量的医学文献和临床数据，帮助医生进行精确的诊断和治疗方案选择。
IBM Watson能够迅速准确地处理大量的病历数据，并结合个体的基因、环境和生活习惯等因素，为医生提供个性化的治疗建议。
此外，IBM Watson还可以协助药物研发和生物医学研究，在癌症治疗、药物发现等方面发挥重要作用。
2. 金融领域在金融领域，IBM Watson能够提供精准的风险评估和投资建议。
它可以分析市场数据、经济指标和企业财务数据等信息，帮助投资者和金融机构做出明智的决策。
此外，IBM Watson还可以应用于反欺诈监控和金融安全等方面，帮助金融机构识别风险和异常行为。
3. 自然语言交互IBM Watson能够理解自然语言，进行智能对话。
它可以通过语音识别和语义理解的技术，与人进行自然而流畅的对话。
人工智能IBM的Watson案例
人工智能IBM的Watson案例人工智能技术在当今社会中起到越来越重要的作用。
IBM的Watson是一款由IBM公司开发的人工智能系统，它在多个领域展现了惊人的能力和广泛的应用价值。
本文将介绍几个Watson的案例，以展示其在医疗、金融和客户服务领域的应用。
（一）医疗领域Watson在医疗领域中展现了强大的分析和决策能力。
它能够接收和处理大量的医学文献、病历和实时数据，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
例如，在癌症治疗方面，Watson可以分析患者的基因数据、病史和病理学资料，提供个性化的治疗建议。
它还能够追踪新的医学研究成果，对医生进行持续的专业教育。
（二）金融领域Watson在金融领域中的应用主要集中在风险管理和投资决策方面。
它可以分析庞大的金融数据，快速识别潜在的风险因素，并提出相应的措施。
此外，Watson还可以根据市场趋势和公司财务数据，为投资者提供定制的投资建议，帮助他们做出更明智的投资决策。
（三）客户服务领域Watson在客户服务领域中的应用主要体现在语音识别和智能助手方面。
它可以通过自然语言处理技术，理解客户的问题并给出准确的回答。
无论是电话客服还是在线客服，Watson都可以为客户提供即时且准确的解答，提高客户满意度和服务效率。
（四）其他领域除了上述几个领域，Watson还在多个其他行业中得到了广泛的应用。
例如，在教育领域，它可以帮助教师制定个性化的教学计划，挖掘学生的潜能。
在法律领域，它可以帮助律师提供法律咨询和判决预测。
在交通领域，它可以分析交通数据和气象数据，提供智能出行建议。
总之，IBM的Watson作为一种先进的人工智能系统，在医疗、金融、客户服务等领域都有着广泛的应用。
它的出现不仅提高了工作效率，还为人们提供了更准确和个性化的服务。
随着人工智能技术的不断发展，相信Watson在更多领域中将发挥出更大的作用，给人们的生活带来更多便利与惊喜。
watson 原理
watson 原理
Watson是由IBM研发的认知计算和人工智能系统。
它的原理基于深度学习和自然语言处理技术，旨在模拟人类的理解和推理能力。
通过分析各种复杂的数据源，包括结构化和非结构化的文本、图像、音频和视频等，Watson可以理解和分析大量信息。
它能够挖掘数据之间的关系，从中提取有意义的内容，并根据需求自动推理和回答问题。
尽管Watson的技术与传统的计算机程序不同，它并不是通过预定义规则来执行特定的任务。
相反，Watson是通过大规模的机器学习来进行培训，并利用其不断增长的知识库和推理能力来解决各种复杂的问题。
它还可以根据用户的反馈和交互不断学习和改进自身的性能。
为了实现其认知计算能力，Watson使用了多种技术和算法。
其中包括自然语言处理、机器学习、统计分析、数据挖掘和推理推理等。
通过结合这些技术，Watson能够理解语义、识别语言中的实体和关系，分析情感和情感等。
总的来说，Watson的原理是基于大规模机器学习和自然语言处理的认知计算系统。
它不仅可以理解和分析大量的信息，而且可以根据需求推理和回答问题。
这使得它在许多领域，如医疗保健、金融、教育和客户服务等中得到广泛应用。
静悄悄的技术革命将重塑格局
外界对于中国房地产和基础设施投资泡沫虽然存在诸多担忧，但这些都是些短期问题，中国也许能够突围而出。
从更长远的角度看，真正威胁中国经济的是规模更大的制造业泡沫。
通过提供补贴、廉价劳动力、松懈的监管以及汇率控制，中国吸引了许多美国企业将制造部门迁移过去。
数以百万计的美国工作岗位转移到中国，制造业成为中国经济增长和繁荣的支柱。
但是劳动力成本上升，对有政府支持的知识侵权行为的担忧，以及生产时间滞后已促使一批公司将制造部门从中国迁回美国，如陶氏化学（Dow Chemicals）、卡特彼勒（Caterpillar）、通用电气（GE）以及福特（Ford）等。
谷歌（Google）最近宣布NexusQ 流媒体播放器将在美国生产，并且此举让苹果（Apple）有跟进的压力。
但上升的成本和政治压力将不会迅速改变等式。
打破局面的力量将来自于一批以指数级的速度快速发展并相互融合的技术。
这些技术包括机器人、人工智能（AI）、3D打印技术以及纳米技术。
迄今为止这些技术还在缓慢发展，但眼下已迈入突飞猛进的阶段，正如计算机技术的发展轨迹一样。
看看计算机技术是如何演进到如今这一步的——放在我们口袋里的智能手机其处理能力胜过上世纪60年代的超级电脑——同样起源于60年代的互联网技术15年前又是怎样一路高歌猛进并迅速改变了我们工作、购物和通讯的方式。
这就是我所提到的这些新技术的前景。
今天的机器人不是我们过去在科幻电影里看到的安卓人（Androids）或赛隆人（Cylons），而是由软件控制和进行远程操控的专业机电设备。
随着计算机日益强大，这些设备的能力也日渐增强。
如今机器人能够做手术、挤牛奶、进行军事侦察和战斗、还能驾驶战机。
而DIY一族也正为机器人技术的发展助一臂之力。
现有几十家初创公司，如Willow Garage、iRobot,、和9th Sense等，向大学生和开源技术群体出售机器人开发工具包。
他们正在创造更先进的机器人，并为此开发新应用程序。
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Siri背后的故事
Siri 背后的故事
Siri 正式亮相前的一次封装会议上，只有有少数人领略到了世界一点一滴 的被科技创新塑造而变得更加智能的变动趋势。
“Who are you?”，苹果高管在和这款语音助手对话时问到。 “我只是一个卑微的个人助手”，Siri 略带笑声应答。 虽然 Siri 自嘲为卑微的个人助手，但这次会议却是 Siri 的第二次公开亮 相。2010 年早期，当这款虚拟助手首次登台亮相时，还是一款由 24 个人组成 的初创项目团队打造第三方 iPhone 应用程序，并且在后来被苹果收编。 在当时，Siri 更像是一个狂妄自大的语音助手，并且包含很多个性化功能 特征。研发团队对这款语音助手的优化工作多数情况下表现的就像小说作者突然 灵光一现。Siri 联合创始人 Dag Kittlaus 和设计专家 Harry Saddler 细心对 Siri 进行调教，并且为其准备了众多的背景知识。“她表现的‘超凡脱俗’、‘通 宵一切’并且反应‘机智灵敏’”，Dag Kittlaus 如是评价。 在被问及健身房信息时，Siri 会用一种略带调侃的语气回复，“唉，你好像 确实有点肌无力啊。”，而被问及“哈尔遇到了什么状况？”时，Siri 则会索引 Stanley Kubrick 1968 年出演的惊悚片“2001：太空漫游”的信息，并且用一 种愠怒的态度回应，“我不想说这个话题”。在那个时候，Siri 的词库中还会有 很多不文明词汇。 这些不和谐词汇在 Siri 团队被苹果收购之后，也被相应的剔除，即便后续 也加入了一些更为新颖的功能特征，但是这款语音助手的天赋却得到了极大的限 制。2011 年 10 月份，时隔这家初创团队被 1.5 亿-2.5 亿美金收购的报道传 出的 16 个月之后，苹果正式以官方的身份介绍了 Siri 这款产品，并且为其加 入了更多的语言支持。现在，Siri 服务着数以百万计的用户，并且被注入了很 多国际化的特征。现在的 Siri 能够通过语音的方式播报答案，并且被深度整合 至 iOS 操作系统当中，能够和苹果自有的数十款应用程序协同使用，处理一些 类似于会议安排、邮件回复或者查看天气等基础任务。而在以前， Siri 只能通 过文本的形式与用户完成人机交互。 Siri 早期版本中的很多天赋如今在苹果的版本中已经难以找到，毕竟最原 始的 Siri 应用已经不复存在，但在受其影响的美国历史上最大的人造智能工 程：美国国防部资助的虚拟语音助手项目中可以找到一些线索和答案。 2010 年，Siri 首次登台亮相时具备与包括 Yelp、StubHub 以及 Wolfram Alpha 等在内的 42 项不同的互联网服务连接的能力，并且从这些信息源处索整 合出最详尽的答案，能够帮助用户购票、能够召车，不需要用户另行打开其他应 用程序、注册其他单独的服务或者提供电话信息，甚至能够识别出用户的好恶， 并且根据用户的个性匹配对应的服务。 在 2010 年的一次科技会议上，Siri 联合创始人 Tom Gruber 演示了 Siri 的研究成果：告诉语音助手“我想去办公室附近的一个浪漫的意大利餐厅”，Siri 就会从 Citysearch、Gayot、Yelp、Yahoo! Local、、Google Maps、 BooRah 以及 OpenTable 中天衣无缝的合并出最优结果，并展示出来。 和其创始人设想的一样，Siri 被定义为一个“处理引擎”(do engine)，比 如允许用户通过互联网来举办会议。而在当时，搜索引擎只能提供呆板的连接，
消费机器人与人工智能结合考核试卷
17. ABCD
18. ABCD
19. ABCD
20. ABCD
三、填空题
1. 智能化
2. Python
3. 自适应
4. 自然语言处理
5. 自然语言处理
6. A*算法、Dijkstra算法
7. 情感计算
8. 自主性
9. 运营成本
10. 个性化服务
四、判断题
1. √
2. ×
3. √
4. ×
5. √
6. ×
7. √
8. ×
9. ×
10. ×
五、主观题（参考）
1. 优势：提高效率、降低成本、增强用户体验。应用体现：智能家居控制、老年人陪护、儿童教育等。
2. 应用：语音识别、图像处理、路径规划。改善生活质量：提供便捷服务、增强安全保障、提升教育效果。
3. 挑战：技术复杂性、数据隐私保护、伦理问题。解决方案：加强技术研发、完善法律法规、提高伦理意识。
10. 以下哪些技术是消费机器人实现自适应功能的基础？（ ）
A. 机器学习
B. 强化学习
C. 模糊控制
D. 专家系统
11. 以下哪些因素是设计消费机器人时需要考虑的用户体验要素？（ ）
A. 交互设计
B. 界面设计
C. 功能性
D. 安全性
12. 以下哪些消费机器人应用场景可能涉及到隐私保护问题？（ ）
C. 无人机
D. 手机拍照应用
15. 以下哪些技术是消费机器人进行决策支持时常用的？（ ）
A. 机器学习
B. 数据挖掘
C. 人工智能
D. 专家系统
16. 以下哪些消费机器人应用场景涉及到人工智能的情感分析？（ ）
人工智能技术的商业应用案例
人工智能技术的商业应用案例随着人工智能技术的不断发展，其在商业应用方面也越来越广泛。
本文将介绍一些人工智能技术的商业应用案例，希望能够给读者带来一些启示。
一、医疗保健领域的应用人工智能技术在医疗保健领域的应用非常广泛。
例如，IBM的Watson人工智能系统可以帮助医生诊断和治疗疾病，优化药物治疗方案等。
此外，很多企业也在利用人工智能技术来开发智能医疗设备，如智能手表、健身器材等，以帮助人们监测身体健康状况。
二、金融领域的应用金融领域也是人工智能技术的重要应用领域之一。
银行可以通过人工智能技术来自动审核贷款申请，识别欺诈行为等。
此外，人工智能技术还可以被用于股票交易，通过分析海量数据来辅助投资决策。
三、智能家居领域的应用智能家居领域也是人工智能技术的热门应用领域。
通过智能家居设备和人工智能技术的结合，人们可以实现智能化的居住体验，如智能灯光、温控系统等。
此外，智能家居设备还可以与人工智能系统结合，实现自动化的家电和设备控制，提升人们的居住体验。
四、零售领域的应用随着人工智能技术的发展，越来越多的零售企业开始利用人工智能技术来提升购物体验。
例如，人工智能技术可以通过分析消费者的购买数据，为消费者提供个性化的推荐和服务。
此外，一些企业还在尝试使用人工智能技术开发自动售货机和智能购物车等，以提供更加智能、便捷的购物体验。
总之，人工智能技术在商业应用方面的应用非常广泛，可以帮助企业提高业务效率、优化服务体验，并开发出更加创新的产品和服务。
当然，在应用人工智能技术的过程中，保障数据隐私和安全也是非常重要的。
因此，企业应该谨慎应用人工智能技术，并遵守相关法律规定，以保护用户的利益和隐私。
IBM 发布首个独立商用量子计算机
IBM 发布首个独立商用量子计算机【摘要】IBM最近发布了首个独立商用量子计算机，引起了人们的关注。
量子计算机是一种利用量子比特而不是传统的比特进行计算的新型计算机。
IBM经过多年的研发，终于推出了商用量子计算机，具有高度的并行计算能力和超快的运算速度。
这款量子计算机可以在金融、医疗、物流等领域发挥重要作用，为人类解决复杂难题提供了新的可能性。
IBM商用量子计算机的推广和普及将推动整个量子计算领域的发展，使得这一高新技术能够被更广泛地应用到实际生活中。
IBM在量子计算领域的领先地位也得到了认可，为未来量子计算技术的发展奠定了良好的基础。
IBM商用量子计算机的推出是量子计算领域的里程碑事件，将对未来科技发展产生深远影响。
【关键词】IBM, 商用量子计算机, 独立发布, 背景介绍, 研发历程, 特点, 应用领域, 发展前景, 意义, 领先地位, 推广和普及。
1. 引言1.1 IBM 发布首个独立商用量子计算机IBM 最近宣布发布了首个独立商用量子计算机，这是一个引发全球关注的里程碑事件。
量子计算机是一种全新的计算模式，利用量子力学原理进行计算，比传统计算机更快速和高效。
IBM 作为全球领先的科技公司，自1980 年代开始积极投入量子计算机的研发工作，经过多年努力，终于实现了商用量子计算机的突破。
这款IBM 商用量子计算机具有许多突出的特点，包括超高的计算速度、巨大的存储容量和卓越的稳定性。
它不仅可以解决传统计算机难以处理的复杂问题，还能在各种领域提供更快捷的解决方案。
IBM 商用量子计算机的应用领域也非常广泛，包括物理学、化学、生物学、计算机科学等多个领域。
它可以为科学研究、工程设计、金融分析等带来前所未有的创新和突破。
未来，IBM 商用量子计算机还将继续保持领先地位，不断推动量子计算技术的发展。
它的意义不仅在于解决实际问题，更在于引领未来科技发展的方向，并为人类社会带来更大的进步和发展。
IBM 在量子计算领域的领先地位也将得到进一步巩固，推动商用量子计算机的推广和普及，使更多的人受益于这一前沿技术的变革。
IBM 发布首个独立商用量子计算机
IBM 发布首个独立商用量子计算机1. 引言1.1 IBM 发布首个独立商用量子计算机今年，IBM 宣布发布了首个独立商用量子计算机，这标志着量子计算技术跨入了一个全新的里程碑。
这款量子计算机不仅展现了IBM 在该领域的领先地位，更为商业应用的发展打开了新的可能性。
IBM 发布的这款量子计算机不仅具备强大的计算能力，而且还拥有诸多独特的技术特点，使其在商业应用领域具有巨大的前景。
本文将围绕量子计算机的概念与发展、IBM 量子计算机的技术特点、量子计算机在商业应用中的前景、IBM 量子计算机的商业化落地以及IBM 量子计算机的性能表现等方面展开深入的探讨。
通过分析和总结，把握IBM 量子计算机的商业化意义、未来量子计算机的发展方向以及IBM 在量子计算领域的竞争优势等关键问题，以便为读者提供一个全面而深入的了解。
IBM 发布的首个独立商用量子计算机的意义不言而喻，它将为未来的商业发展带来革命性的变革，成为推动科技进步和商业创新的催化剂。
2. 正文2.1 量子计算机的概念与发展量子计算机是一种利用量子力学性质进行计算的全新类型的计算机。
与传统的经典计算机不同，量子计算机利用量子比特（qubit）来存储和处理信息，可以在一次操作中处理多个可能性，大大提高计算效率。
量子计算机的发展可以追溯到上世纪80年代，当时理论物理学家们开始探索如何利用量子力学的特性来进行计算。
随着量子技术的发展，量子计算机逐渐走向实用化。
目前，IBM 是全球领先的量子计算机技术研究机构之一，他们在量子计算机的研究和开发上取得了重大突破。
IBM 的量子计算机技术具有高度的稳定性和可扩展性，能够在现实环境下进行可靠的运算。
IBM 量子计算机还具有较高的量子比特数和低误差率，可以进行复杂的量子计算操作。
量子计算机在商业应用中具有巨大的潜力。
它们可以解决许多传统计算机无法处理的复杂问题，如量子化学、优化问题和机器学习等。
随着量子计算机技术的不断进步，量子计算机将在未来的商业应用中扮演越来越重要的角色。
计算机应用在智能零售中的应用案例
计算机应用在智能零售中的应用案例智能零售（Intelligent Retail）是指利用计算机技术和人工智能等前沿科技手段，在零售行业中提供智能化服务和创新的销售模式。
计算机在智能零售中的应用案例丰富多样，从智能导购到智能支付，从智能仓储到智能客服，都为消费者和零售商带来了诸多便利和提升。
本文将结合实际案例，以探讨计算机在智能零售中的应用。
一、智能导购系统智能导购系统是计算机在智能零售中最常见的应用之一。
通过计算机视觉技术、人脸识别等算法，智能导购系统可以准确识别消费者的性别、年龄段和购买偏好，并根据个性化需求为其提供推荐商品。
以某知名零售企业为例，他们的智能导购系统可以通过扫描消费者的身份证或者人脸识别技术，迅速获取消费者的购物历史和偏好，从而实现个性化商品推荐，提高销售量和用户满意度。
二、智能支付系统随着移动支付技术的迅速发展，智能支付系统在智能零售中也得到了广泛应用。
消费者只需通过手机扫描商品二维码即可完成支付，无需排队等待，提高了支付的效率和便捷性。
与此同时，智能支付系统还能够对消费者的购买行为进行记录和分析，为商家提供有效的数据支持，从而更好地了解消费者的需求，进行营销策略的调整和优化。
三、智能仓储和物流系统在传统零售中，仓储和物流环节一直是一个重要而繁琐的环节。
然而，借助计算机技术和物联网技术的进步，智能仓储和物流系统在智能零售中的应用正在成为现实。
例如，某知名电商公司采用智能仓储系统，在分拣、包装和配送等环节实现了自动化，大大提高了仓储和物流效率。
通过计算机的智能算法和机器人的配合，可以准确无误地完成分拣和包装工作，同时也降低了人力成本和误差率。
四、智能客服系统智能客服系统是计算机在智能零售中的又一应用案例。
通过自然语言处理技术和机器学习算法，智能客服系统可以自动回答消费者的常见问题，并根据消费者的反馈和需求提供个性化的服务。
以某知名在线零售平台为例，他们的智能客服系统可以通过分析消费者的购物历史和偏好，为其提供更加智能化的推荐服务。
大数据让机器翻译柳暗花明
大数据让机器翻译柳暗花明
数据多比少好，更多数据比算法系统更智能还要重要。
那么，混乱呢？在班科和布里尔开始研究数据几年后，微软的最大竞争对手，谷歌，也开始更大规模地对这些问题进行探讨。
谷歌用的是上万亿的语料库，而不是十亿的。
谷歌做这类研究不是因为语法检查，而是为了解决翻译这个更棘手的难题。
20世纪40年代，电脑由真空管制成，要占据整个房间这么大的空间。
而机器翻译也只是计算机开发人员的一个想法。
在冷战时期，美国掌握了大量关于苏联的各种资料，但缺少翻译这些资料的人手。
所以，计算机翻译也成了亟须解决的问题。
最初，计算机研发人员打算将语法规则和双语词典结合在一起。
1954年，IBM以计算机中的250个词语和六条语法规则为基础，将60个俄语词组翻译成了英语，结果振奋人心。
IBM 701通过穿孔卡片读取了“Mi pyeryedayem mislyi posryedstvom ryechyi”这句话，并且将其译成了“我们通过语言来交流思想”。
在庆祝这个成就的发布会上，一篇报道就有提到，这60句话翻译得很流畅。
这个程序的指挥官利昂·多斯特尔特（Leon Dostert）表示，他相信“在三五年后，机器翻译将会变得很成熟”。
事实证明，计算机翻译最初的成功误导了人们。
1966年，一群机器翻译的研究人员意识到，翻译比他们想象的更困难，他们不得不承认自己的失败。
机器翻译不能只是让电脑熟悉常用规则，还必须教会电脑处理特殊的语言情况。
毕竟，翻译不仅仅只是记忆和复述，也涉及选词，而明确地教会电脑这些非常不现实。
IBM 预测大脑控制的电脑会在5年内诞生
IBM 预测大脑控制的电脑会在5年内诞生
当我们还在为汉语无法调戏Siri 而惋惜的时候。
IBM 的工程师则想到了更前头，比起使用语音控制电脑这种方法的进步，他们觉得在5年内，人类可以有成熟的使用大脑控制电脑的技术。
发布这消息的，来自IBM Research ，他们也在研发类似的科技，如图，就是一个头戴式控制器，据说可以控制屏幕某一个物体的移动。
同时IBM 还拿出了一些他们成功预测的例子，例如2006年预测互联网可以帮助医生和病人更好的交流，2008年预测语音识别技术可以学习人类的说话习惯等等。
总之让这次预测看上去很靠谱。
强人工智能举例
强人工智能举例强人工智能举例：从机器翻译到智能助理近年来，强人工智能技术取得了令人瞩目的发展，为我们的生活和工作带来了巨大的改变。
在这篇文章中，我们将通过几个具体的实例，来探讨强人工智能在不同领域的应用和影响。
一、机器翻译机器翻译一直被认为是人工智能领域的一个难题，因为语言本身的复杂性以及语境的多样性。
然而，随着强人工智能的发展，机器翻译取得了长足的进步。
谷歌翻译是一个典型的机器翻译的例子。
通过深度学习和神经网络技术，谷歌翻译不断提高其翻译质量。
现在，它已经能够准确地将多个语言之间的文本进行翻译，并且能够根据不同的语境进行适应性调整。
二、智能助理智能助理是另一个强人工智能的例子，它的发展为我们的日常生活带来了便利。
智能助理以语音识别和自然语言处理技术为基础，能够理解人类的语音指令，并且能够提供相关的信息和帮助。
苹果的Siri就是一个著名的智能助理。
无论是预订餐厅还是查询天气预报，Siri都可以根据用户的需求提供相关的建议和答案。
通过不断的学习和优化，Siri的交互方式也变得越来越自然和智能。
三、自动驾驶技术强人工智能还在汽车行业的自动驾驶技术中得到广泛应用。
自动驾驶技术依赖于多个感知和决策系统，例如图像识别、传感器技术和深度学习算法。
这些系统使得车辆能够感知周围环境，做出相应的决策并实现自主驾驶。
特斯拉是自动驾驶技术的领先者之一。
他们的车辆配备了多个传感器，能够实时捕捉道路上的信息，并且通过深度学习技术进行分析和决策。
这使得特斯拉车辆能够在无人驾驶模式下行驶，为驾驶员带来了更大的便利和安全性。
四、医疗诊断在医疗领域，强人工智能的应用也得到了广泛的关注。
通过深度学习和模式识别技术，人工智能系统能够从大量的医学图像和数据中提取疾病的特征，帮助医生进行准确的诊断。
IBM的Watson是一个成功的医疗诊断人工智能系统。
Watson能够分析和理解医学文献、病历数据和影像等信息，并给出相应的诊断建议。
它不仅能够比医生更快地处理大量的数据，还能够结合专家经验和最新的研究成果做出更准确的诊断。
人工智能主要是指
人工智能主要是指人工智能利用计算机和机器模仿人类思维的解决问题和决策能力。
人工智能主要是指 1虽然在过去数十年中，人工智能 (AI) 的一些定义不断出现，但 John McCarthy 在 2004 年的论文中给出了以下定义：“这是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。
它与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但 AI 不必局限于生物可观察的方法”。
然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵 (Alan Turing) 于 1950 年发表的开创性工作：“计算机械和智能” (PDF，89.8 KB)（链接位于 IBM 外部）。
在这篇论文中，通常被誉为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？”由此出发，他提出了著名的“图灵测试”，由人类审查员尝试区分计算机和人类的文本响应。
虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是 AI 历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。
Stuart Russell 和 Peter Norvig 随后发表了“人工智能：现代方法”（链接位于 IBM 外部），成为 AI 研究的主要教科书之一。
在该书中，他们探讨了 AI 的四个潜在目标或定义，按照理性以及思维与行动将 AI 与计算机系统区分开来：人类方法：理想方法：艾伦·图灵的定义可归入“像人类一样行动的系统”类别。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。
它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。
这些学科由 AI 算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，仍有许多围绕 AI 发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。
正如Gartner 的炒作周期（链接位于 IBM 外部）中所指出的，包括自动驾驶汽车和个人助理在内的产品创新遵循：“创新的典型发展进程，从超高热情到幻想破灭期，最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用”。
人工智能的先驱
人工智能的先驱在当今科技迅速发展的时代，人工智能被誉为引领未来的重要技术。
然而，在我们享受如今智能手机、智能家居等便利的同时，我们常常忽略了人工智能领域的先驱者们，他们为实现智能化的梦想付出了巨大努力。
本文将介绍一些人工智能先驱者，他们的贡献将永远被铭记。
首先，图灵奖得主艾伦·图灵是人工智能领域的重要先驱。
他是20世纪科学家和数学家，也是计算机科学的奠基人之一。
图灵通过提出图灵机的概念，奠定了计算机科学的基石。
他的理论证明了存在着一种通用计算机，即能够模拟任何其他计算机的机器。
这个理论为人工智能的发展提供了理论基础，并为后来的研究人员提供了思路。
在人工智能的发展过程中，还有一位不可忽视的先驱是约翰·麦卡锡。
他是人工智能的创始人之一，被称为“人工智能之父”。
麦卡锡提出了“人工智能”的概念，并推动了人工智能的发展。
他还创立了计算机语言Lisp，该语言成为人工智能研究的重要工具。
麦卡锡的贡献使得人工智能研究从一个抽象的概念转变为现实可行的技术。
除了理论方面的先驱者，还有一些实践者功不可没。
亚瑟·萨缪尔是人工智能领域的杰出代表之一。
他是人工智能领域的先锋，提出了“机器学习”的概念。
萨缪尔在国际象棋领域的研究中，设计了一个能够通过学习和实践提高下棋水平的计算机程序。
这个程序引起了广泛的关注，被认为是人工智能的重要突破之一。
萨缪尔的贡献开启了机器学习领域的研究，推动了人工智能技术的不断进步。
人工智能的发展离不开大数据和算法的支持，而杰弗里·辛顿也是人工智能领域的重要先驱之一。
作为谷歌公司的创始人之一，辛顿致力于研究以互联网数据为基础的人工智能技术。
他提出了PageRank算法，该算法成为谷歌搜索引擎的核心技术，也为大规模数据处理和挖掘提供了重要思路。
辛顿的贡献使得人工智能技术能够更好地利用数据，并实现智能化的应用。
此外，深度学习技术在人工智能领域引起了革命性的进展。
而被誉为“深度学习之父”的杨立昆也是人工智能的先驱之一。
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自从IBM 退出PC 市场之后，在消费市场上很少听到它的消息，移动互联网领域更是难觅它的身影。
不过，随着语音助手的趋势到来，IBM 可能会以新的姿态回归。
IBM 和移动设备如何扯上关系?简单的来说：Watson。
去年十月，苹果公司发布了语音助手Siri，开始智能手机交互方式上的新变革。
虽然Siri 存在重重不足，但毫无疑问的是，这将是智能设备发展最重要的趋势。
随后，Google 发布Google Now(以及新版的V oice Search)，在追赶Siri 的同时也进行了创新。
但是，在去年二月的时候，IBM 的超级计算机Watson 就已经以一种戏剧化的方式展示了人工智能上的实力。
现在IBM公司正努力寻求途径改变这一切，欲将超级计算机Watson打造成超级语音助手。
IBM公司创新副总裁伯尼·梅尔森(Bernie Meyerson)称，他总是想象能够通过声音启动Waston，并且Waston能够回答基于本地数据、历史趋势和科学研究提出的问题。
2011 年 2 月14 日至16 日，在美国的智力问答节目Jeopardy! 中，Watson 战胜了两位冠军选手Ken Jennings 和Brad Rutter，得到100 万美元的奖金(后捐给慈善机构)。
Watson 的命名取自IBM 的第一任总裁Thoms J. Watson，它是IBM DeepQA 计划的产物，其目的是构建能够与人类进行自然语音交互的计算机系统。
在官方网站对DeepQA 的介绍中，提到了《星际迷航》中的电脑。
这同样也是Google 的野心，在提到知识图谱的时候，Google 的搜索副总裁Amit Singhal 说自己也是星际迷航的粉丝，而Google 正在接近这个梦想。
在接受彭博社采访时，梅尔森表示：“有一天，你将能随时进入一个配备世界知识库的难以置信的机器。
”尽管目前版本的Waston消耗过多能量在移动设备上，IBM公司正致力于开发Waston 2.0，它将节省能源消耗，使超级计算机拥有更多的“感觉”。
IBM 想要把Watson 推向企业领域，希望在2015 年的时候将业务分析收入增加到160 亿美元。
Watson 现在掌握的数据包括Citigroup 方面的财务信息，以及WellPoint 的癌症数据。
新版的Watson 2.0 将会是低能耗的，可以运行在手机或者平板之上。
IBM 的创新副总裁Bernie Meyerson 对Watson 的设想是Siri 的超级版本，比如当一个农夫站在田间，问“我应该何时种玉米”的时候，会很快得到答案。
答案将基于地理位置数据、历史趋势和科学研究。
IBM 希望将Watson 运用在财务、健康、电信等多个领域。
要做到这一点，IBM 面临的挑战是如何是Watson 成为一个移动产品，如何定价和营销。
现在，Watson 由10 排IBM Power750 服务器驱动，相当于6000 个桌面电脑的运算能力。
如果将Watson 运行在移动领域，需要考虑能耗问题，而现在它还不够节能。
虽然多数的计算发生在数据中心里，Watson 手机应用仍然会消耗太多能量。
另外，Watson 还需要加入语音和图像识别能力，以应付现实世界的要求。
和苹果的Siri 不同的是，Watson 想要解决更加复杂的问题，比如在诊断和用药上给医生提出建议，这意味着它需要了解医学知识，比如肿瘤学。
为了提升Watson 在各专业领域的分析能力，IBM 已经决定以13 亿美元收购Kenexa 公司，一个“将技术、服务、科学及信息化产品完美地结合在一起的人力资源外包供应商”。
关于IBM 是否会关注消费市场，彭博社并没有提及。
不过，从Watson 努力的方向看，应该是专注于特定领域的专业问题，这和日常生活的需求不太相同。
不过，从IBM 副总裁列举的例子来看，专业和日常的界限并非那么明确，比如种植玉米的问题，可以说是专业领域问题，但也与个人的日常生活密切相关。
另外，医学和健康问题同样如此。
况且，Watson 掌握大量历史和文化方向的知识，应该能在教育领域派上用场。
或许，我们很快就能使用Watson 提供的服务。
做为一个助手的话，Watson 听起来是一个不错的名字。
对此，IBM产业开发副总裁凯瑟琳·福瑞斯(Katharine Frase)称：“对于Waston 2.0，我们
希望赋予它更多的感觉。
”
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