智能機(jī)器人設(shè)計(jì)的發(fā)展：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。面向機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練應(yīng)用，發(fā)展高性能、高擴(kuò)展性、低功耗的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，面向終端應(yīng)用發(fā)展適用于機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算的低功耗、高性能的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，發(fā)展與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片配套的編譯器、驅(qū)動(dòng)軟件、開發(fā)環(huán)境等產(chǎn)業(yè)化支撐工具。到2020年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片技術(shù)取得突破進(jìn)展，推出性能達(dá)到128TFLOPS（16位浮點(diǎn)）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，推出能效比超過1TOPS/w（以16位浮點(diǎn)為基準(zhǔn)）的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等一種或幾種主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；在智能終端、自動(dòng)駕駛、智能安防、智能家居等重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的規(guī)?；逃?。AI的特征是客觀確定的，而人卻同時(shí)具備主觀信息。虹口區(qū)原則人工智能設(shè)計(jì)哪里來

智能機(jī)器人設(shè)計(jì)的發(fā)展：1.人工智能使推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度大幅度提高，用戶發(fā)現(xiàn)內(nèi)容的成本降低，產(chǎn)品不再需要復(fù)雜的架構(gòu)來承載不同內(nèi)容。2.人工智能可以承擔(dān)更多復(fù)雜操作，工具的操作成本降低，使用流程也會(huì)隨之減少，一款產(chǎn)品只承擔(dān)一個(gè)工具不再行得通，除非有靠山，例如操作系統(tǒng)。往年iOS和Android的更新都會(huì)添加一些新的工具功能，加上Siri或者Googlenow語音指令，以及負(fù)一屏的信息聚合頁面，可以使工具產(chǎn)品操作起來更方便。3.對(duì)話式的聊天已經(jīng)是較扁平的結(jié)構(gòu)，游戲因復(fù)雜而有趣，所以人工智能不能也不應(yīng)該使它們簡單化，但由它驅(qū)動(dòng)的VR和AR會(huì)為社交和游戲產(chǎn)品帶來新的玩法和機(jī)遇，不過不在本次討論中。徐匯區(qū)常規(guī)人工智能設(shè)計(jì)來電咨詢?nèi)斯ぶ悄茉O(shè)計(jì)的發(fā)展：隨著機(jī)器智能在設(shè)計(jì)領(lǐng)域發(fā)揮越來越大的作用。

人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)原則是什么？顯示人工智能結(jié)果的精度概率。了解人工智能生成結(jié)果的精度概率可以幫助用戶做出決定。例如，CRM系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)哪些銷售線索較有可能轉(zhuǎn)化為特定產(chǎn)品的銷售。但這些預(yù)測(cè)有多準(zhǔn)確？表示出預(yù)測(cè)的精度概率可以幫助用戶理解結(jié)果。解釋人工智能產(chǎn)品是如何產(chǎn)生結(jié)果的。許多人工智能產(chǎn)品使用復(fù)雜的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。這些通常被視為黑匣子。但是，有時(shí)理解一個(gè)算法是如何產(chǎn)生結(jié)果的，對(duì)于理解為什么產(chǎn)生一個(gè)特定的決策或結(jié)果集是非常有幫助的。這并不意味著要解釋復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何做出決定的每一個(gè)方面，但是我們可以向用戶提供一些關(guān)于該技術(shù)做什么以及可能使用的輸入的提示。了解哪些數(shù)據(jù)是作為輸入提供的，哪些數(shù)據(jù)在生成較終結(jié)果時(shí)較為重要，可能會(huì)有所幫助。

智能機(jī)器人設(shè)計(jì)的發(fā)展：智能翻譯系統(tǒng)。推動(dòng)高較準(zhǔn)智能翻譯系統(tǒng)應(yīng)用，圍繞多語言互譯、同聲傳譯等典型場(chǎng)景，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提升準(zhǔn)確度和實(shí)用性。到2020年，多語種智能互譯取得明顯突破，中譯英、英譯中場(chǎng)景下產(chǎn)品的翻譯準(zhǔn)確率超過85%，少數(shù)民族語言與漢語的智能互譯準(zhǔn)確率明顯提升。智能家居產(chǎn)品。支持智能傳感、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)在智能家居產(chǎn)品中的應(yīng)用，提升家電、智能網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、水電氣儀表等產(chǎn)品的智能水平、實(shí)用性和安全性，發(fā)展智能安防、智能家具、智能照明、智能潔具等產(chǎn)品，建設(shè)一批智能家居測(cè)試評(píng)價(jià)、示范應(yīng)用項(xiàng)目并推廣。到2020年，智能家居產(chǎn)品類別明顯豐富，智能電視市場(chǎng)滲透率達(dá)到90%以上，安防產(chǎn)品智能化水平明顯提升。了解人工智能在設(shè)計(jì)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀，并關(guān)注較新進(jìn)展。

人工智能設(shè)計(jì)的影響：FEED和IM的區(qū)別是：是否主動(dòng)給予信息反饋。FEED通過采集用戶數(shù)據(jù)，將用戶感興趣的信息主動(dòng)推薦給用戶，在人工智能時(shí)代下它更適合用在內(nèi)容型產(chǎn)品上。IM通過對(duì)話交流的形式給出問題或指令，對(duì)方根據(jù)相關(guān)內(nèi)容給予反饋；在人工智能時(shí)代下它更適合用在簡化流程以及工具型產(chǎn)品上。既然固定內(nèi)容的概念被打破，頁面可以無限延伸，為了保證結(jié)構(gòu)穩(wěn)定和方便管理，內(nèi)容和功能需要被模塊化。iOS和Android在幾年前已采用了首頁左滑進(jìn)入系統(tǒng)FEED的設(shè)計(jì)，不同產(chǎn)品用卡片的形式承載。小米MIUI9的信息助手突破了產(chǎn)品間的壁壘，在負(fù)一屏中將不同應(yīng)用中的同類別信息整理聚合，比如收藏、支出、快遞、行程、日程等，想查找使用這些信息時(shí)，無需進(jìn)入不同應(yīng)用查找，在信息助手中就能快捷查看和使用。要學(xué)會(huì)基本編程和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，較好能自己模擬開發(fā)一個(gè)機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問題的案例。浦東新區(qū)咨詢?nèi)斯ぶ悄茉O(shè)計(jì)現(xiàn)價(jià)

人工智能設(shè)計(jì)的發(fā)展：機(jī)器對(duì)外界的覺察與人不一樣，它們欠缺比較高層的目標(biāo)。虹口區(qū)原則人工智能設(shè)計(jì)哪里來

人工智能設(shè)計(jì)：記憶：記憶相當(dāng)于計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)，屬于人工智能三大要素之一，也屬于有意識(shí)行為的較底層。若想優(yōu)化行為，增強(qiáng)記憶是必不可少的。以現(xiàn)狀來說，合作共贏打通各種數(shù)據(jù)是較佳途徑之一，通過不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)對(duì)用戶畫像進(jìn)行補(bǔ)充，從而加深對(duì)用戶的理解。另外一個(gè)較佳途徑是系統(tǒng)平臺(tái)以第三方記錄員的角色獲取用戶的行為和數(shù)據(jù)，這種方法適用在只有簡單行為的系統(tǒng)平臺(tái)上，例如Alexa語音系統(tǒng)。如果將Skills和Alexa比作人類，而我充當(dāng)Alexa的角色；每當(dāng)用戶和不同的Skill對(duì)話時(shí)，我會(huì)都記錄保存他們的對(duì)話。在整合所有對(duì)話記錄（擁有所有記憶）后，即使我不知道用戶和Skill各自在想什么，但我能從對(duì)話記錄中判斷出用戶是一個(gè)什么樣的人，他/她想要什么。就像我可以從一個(gè)陌生人與別人的交流中判斷出他的為人和性格。虹口區(qū)原則人工智能設(shè)計(jì)哪里來

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