Tag Archives: 人工智慧

中國傾國力實現 2049 年大夢,MIT:中國將成先進自動化技術領導者

作者 |發布日期 2016 年 11 月 21 日 12:25 | 分類 中國觀察 , 會員專區

自從川普當選後,製造業是否為就業保證成為熱門話題,然而勞動密集產業已是回不去的過往,機器人才是未來製造業的樣貌。MIT 走訪中國北京、上海探討工業機器人發展現狀,發現中國正一步步從標準機器人走向全面取代人力的人工智慧,中國很有可能實現全球製造業高科技創新中心大夢。 繼續閱讀..

英特爾宣布新一輪人工智慧市場布局 加速推進產品發展

作者 |發布日期 2016 年 11 月 18 日 17:10 | 分類 AI 人工智慧 , GPU , 晶片

半導體龍頭英特爾 (Intel) 於 17 日發表一系列從網路邊界 (edge) 到資料中心的產品、技術以及投資。其目的在於協助擴展人工智慧 ( artificial intelligence,AI ) 的應用版圖擴增,並加快其成長速度。英特爾指出,在觀察到 AI 未來將顛覆企業營運模式,以及人類與世界互動的方式。因此,英特爾匯集種類最廣泛的技術選項,以拓展 AI 在各方面應用的能力,包括智慧工廠、無人機、體育、詐欺防範、以及自駕車等。

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【2017 IT 藍圖】你預測的數位趨勢大未來 和專家有什麼不一樣

作者 |發布日期 2016 年 11 月 15 日 14:00 | 分類 AI 人工智慧 , Big Data , 區塊鏈 Blockchain

工業 4.0、物聯網革命、深度學習、破壞式創新、FinTech、貨幣民主化……這些詞彙相信大家都已經耳熟能詳。有的定義廣泛,彼此關係千絲萬縷;有的還只是概念,仍處於起步階段。而最令我們在意的是,這些詞彙所蘊含的科技,什麼時候才會落實應用,又會為我們帶來什麼影響?

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芬蘭翻轉教育迎接新世代,未來不再有單一學科

作者 |發布日期 2016 年 11 月 14 日 11:14 | 分類 會員專區 , 科技教育

隨著時代演變,全世界未來要迎接的是一個人工智慧與機器人世代,屆時人力的定義將被完全推翻,有創意與全盤思考力的人才能駕馭科技浪潮。先前科技新報報導日本國內開始反省舊式的教育方式,認為服從式教育會影響日本在未來機器世代的競爭力,現在連教育資優生芬蘭,也誓言要改革現有教育系統,2020 年全面實施。 繼續閱讀..

搶走美國人工作的不是中國人,而是機器人!

作者 |發布日期 2016 年 11 月 11 日 12:19 | 分類 AI 人工智慧 , 會員專區 , 機器人

美國人不滿薪資停滯,對工作也不滿意,他們期待川普能幫美國人找回往日時光,其中他們最期待的就是老話題,即把製造業移回美國。時代在進步,川普當選是否真的能走回頭路,許多人都不看好,理由是製造業已經率先走向全面自動化,未來與人類競爭工作的是機器人,不是東南亞的廉價勞工。 繼續閱讀..

自駕 AI 題材大爆發,NVIDIA Q3 財報夯

作者 |發布日期 2016 年 11 月 11 日 11:10 | 分類 AI 人工智慧 , 晶片 , 汽車科技

繪圖晶片巨擘 NVIDIA Corporation 於 10 日美國股市收盤後發布 2017 會計年度第三季(截至 2016 年 10 月 30 日為止)財報:營收年增 54%(季增 40%)至 20 億美元,優於公司原先預期(16.8 億美元、加減 2%),非依照美國一般公認會計原則(non-GAAP)每股稀釋盈餘年增 104%(季增77%)至 0.94 美元,non-GAAP 毛利率年增 270 個基點(季增 110 個基點)至 59.2%。根據 Thomson Reuters 的統計,分析師原先預期 NVIDIA 第三季 non-GAAP 每股盈餘為 0.57 美元。 繼續閱讀..

美國總統大選民調又估錯,傳統民調失效也不等同大數據準確

作者 |發布日期 2016 年 11 月 10 日 12:04 | 分類 AI 人工智慧 , Big Data , 社群

美國總統大選已塵埃落定,一天之前所有報紙民調都說希拉蕊篤定當選,但結果卻如大家所知。有趣的是,在大選前預言說中的卻是人工智慧,由印度開發的 MogIA AI 就成功預言川普當選。這證明了傳統民調已經完全失效了,但大數據和人工智慧是否又一定準確? 繼續閱讀..

從裁員潮到招聘潮 IBM 要以認知運算迎接另一次轉型

作者 |發布日期 2016 年 11 月 09 日 10:10 | 分類 AI 人工智慧 , Big Data , 人力資源

根據外電報導,歷史上曾經經歷過兩次重大轉型的藍色巨人 IBM,過去一段時間由於業績又逢低潮,又開始進行大裁員的計畫,裁減了數以千計的員工。不過,這些已經都是 2015 年前的事,當時的 IBM 正處於轉型階段,縮減原來一般運算業務的規模,空出資源以發展新業務,備戰認知運算時代的到來。

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