使用.ai域名的著名人工智能创业公司盘点

.com域名基本已经废了,除非特别讨巧地起到新的名字,否则基本都要花大价钱才能搞到满意的名字。但这些对于人工智能的初创公司,似乎烦恼更小一点,因为.ai域名的注册价格不菲,导致投机者大幅减少,直到2015年,.ai域名都数量甚微,大量优质域名都无人注册,比如单拼ai域名今年才用尽,而双拼域名大把存在,因此这些人工智能初创公司,就可以开开心心地毫无压力地选择一个比较不错的域名注册。

Read more

类人智能系统的十四个关注点

5C39EE93-6D18-4C0B-A8EB-F7981CE7F7FE

作为近期思考的简单总结,列出如下十四个关注点,一个出色的智能系统需要对这些方面都有清晰明了的认识或解决方案,还有许多其他方面的因素可能没有考虑进来,这也说明了类人智能系统的复杂性是巨大的。

一、分离性。视觉原理表明从眼球进入的神经信息就已经不是整齐划一的,比如计算机中的图像用坐标和RGB值,不同的神经节细胞传递不同类型的信息进入膝状体,膝状体有大细胞层、小细胞层、尘细胞层,各种细胞又分别向上传递不同的信息类型;除了视觉系统以外,所有的系统,都遵循分离性原则,事物的每个侧面特征都是分离表述的,比如声音的音高、音量、音色;运动的快慢、轨迹等等。
二、内部一致性。视觉传递的信息,还是听觉信息,在内部都变成了随时间变化的脉冲信号,即可以看成时间为横轴的离散点,时间一致性散落在所有神经元中。
三、连续性。颜色、边线、角度、空域频率等等信息又集中在相同的视野内,至少直到视觉高层,这种原则都是得到保持的
四、去时间性。以视觉为例,眼球的快速运动使得不同位置的信息源源不断地流入大脑,在大脑中不同位置的信息不是在同一时刻到达,而是连续不断地到达,所以传统的机器学习的静态处理手段显然不符合大脑的处理原则。通过短时记忆,跨时间的综合特征分析才是王道。 Read more

我的人工智能路线

最近的一些进展我们可以看到,无论是人脑中的位置神经元的发现,还是所谓的小样本学习能力——向人类一样学习写字,包括我们越来越多的看到家庭机器人的创业公司,越来越多的关于人工智能和机器人的科技博客,比如新智元、机器之心,当然也包括,马斯克创建的人工智能安全控制联盟(OpenAI),大家对于AI的关注度正在不断上升,现在似乎就等待那一个刹那,一个临界点了。
这个技术爆发点将出现在哪里?是DeepMind?是Deep Learning?是欧脑计划?还是百度大脑?是谷歌,还是微软?是MIT还是斯坦福?一切不得而知,但对于我而言,一切很清晰,我不是民科,也不是科学家,不相信可以以一己之力突破世纪难题,就算提出了可能的理论模型,也未必有可行的计算力支撑,当下的愿望便是希望整个世界的进度再快一些,最好能有更多有价值的成果出现,尤其是关键性成果的出现,这样,我们便可以借助新的思路,快速突破现有的智能局限,迎接全新的智能技术革命。

参考链接:

http://tech.sina.com.cn/d/i/2015-12-12/doc-ifxmpnqi6368668.shtml
http://it.sohu.com/20151212/n431026627.shtml

家庭机器人的演化路径

机器管家

扫地机器人可以算是家庭机器人的草履虫,是最早进入家庭的带有智能性质的设备,由于机器人技术目前的困境,我们可以预见,随着技术的进化,最先进入家庭的将是宠物机器人,因为宠物机器人可以具备较少的技能,更多的随机性,但需要解决两个问题,一个是宠物机器人最好具备一定技能,比如打扫卫生,这里指的是完全的独立的打扫能力,另一个是可爱性,这个你懂得,家里一个瓦力,哼哼小曲,打扫房间,没事惹你一下,将非常具有吸引力。

继宠物机器人之后的应该是机器管家,基本可以打理家务,具备清洁、烹饪、打理、提醒、事项管理等基础性家庭劳动,机器管家再升级则是护理病患等高级医疗护理活动。

随着机器管家智能的提升,机器管家最终可能演化成入人一般的真正独立的机器人,这已经不是本文探讨的范畴。

如此演化主要依赖的是智能和仿生学两条主线,智能主要决定机器人的智力,仿生学主要决定的机器人的运动能力,两者都向的人类标准迈进,人工智能目前主要寄期望于大脑计划(Brain Project),仿生学主要寄希望于纳米技术。目前大脑计划进展顺利,很快可以达到模拟人脑的计算水平,纳米技术方面已经有很多人造肌肉面世,但到实用并工业化还有一段路要走。

不论怎样,在可预见的未来,机器宠物、机器管家将会走入我们的生活。

专家信息

Ask the expert

之前的文章[基于实体的信息时代]讲述了信息的智能化手段,今天我们来说说信息质量问题,之前的实体信息更多建立在传统信息海洋之上,借助智能化手段提炼精髓信息,进行精准推送。而目前的互联网信息质量依然存在极大的进步空间,尤其是细分专业领域,比如无法获知全面的产品比对信息,无法获知深度的医疗信息,无法获得准确的学区信息,等等,stackoverflow,知乎之类的网站是试图增加互联网优质信息的一种手段,stackoverflow的崛起让很多人更容易的获得编程问题的答案。

所谓“专家信息”在这里主要指代的是权威可信的信息内容。一种以用户的角度而不是营销的角度回归“价值信息”将会成为一个亟待改进的方向。

专家信息是丰富信息海洋的重要途径,他将为智能信息推荐提供更加有力的支持。可预见的专家信息产品方向有:

  • 实时性信息
  • 长尾信息
  • 极度专业问答
  • 领域顾问
  • 付费问答
  • 等等

 

基于实体的信息时代

ontology

互联网经历了门户、搜索两大时代,分别对应着目录树和图检索,图检索主要还是基于文本关键字现在不断上升到实体语义层面,早期的目录树比较原始更多是堆叠罗列。后来,门户和搜索都衍生出了垂直细分,分别是垂直门户和垂直搜索。垂直门户做大了基本都上市了,掌控了行业的话语权,垂直搜索主要丰富了搜索引擎的功能,让搜索本身更加精准。

但无论搜索还是目录树本身主要还是被动信息获取范畴,用户根据自己的目标在目录树中搜寻或者主动输入关键词搜索,这样一种模式成就了今天人们的获取信息方式的重要一种,另一种是新闻客户端式的发散式浏览。 Read more