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人工智能在国外审计应用,何谓人工智能软件?编写智能审计软件目的

日期:来源:人工智能在国外审计应用收集编辑:土味情话

何谓人工智能软件?编写智能审计软件目的何在

VHDL,Verilog HDL,还有就是如果程序对时序要求不很严格的地方可以用system C,这个比硬件描述语言简单。硬件的内部结构,基本就不用考虑啦!不然怎叫做可编程逻辑器件呢!他的硬件和软件是分开的,也就使得设计人员从一开始就被个个具体的器件所限制,也即从顶层开始设计,这比传统的从底层开始设计好多了。所以说编的程序跟具体硬件内部结构没有很大的关系。利用这个VHDL就可以在可编程逻辑器件上写上你的人工智能算法了。

人工智能的主要应用领域有哪些

要是在 自然语言处理 图像处理 数据挖掘 这几个方面有深入。

最基本的就是 机器学习 这个人工智能领域

应用的话 机器人算半个,具体可以参考Rodney Brooks结构。

主要还是数据挖掘,人工智能在国外比较偏重于信息学科

审计工作到底有没有意义,将来会不会被人工智能所替代

拎箱提包~文件数据化可行

翻凭证~凭证数据化可行

查单据~数据化可行

写底稿~人工能办到可行

现场勘察~这个要个人360拍照取证

还差个物品识别定价技术

以后审计员就坐在电脑前检测就行,效率提高同时要不了这么多人。

暂时是取代不了的,原因是很多东西都没有数据化。公司状况也是参差不齐。

但是对于数据收集,肯定有方法的。比如网站音乐库中没有音乐,怎么办呢,先允许免费任意上传,不就来了嘛,给点好处,做好审核就行

人工智能有哪些应用?

目前人工智能主要应用在以下七个领域:

1、个人助理(智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人)产品举例:微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等。

2、安防(智能监控、安保机器人)产品举例:商汤科技、格灵深瞳、神州云海。

3、自驾领域(智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用)产品举例:Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等。

4、医疗健康(医疗健康的监测诊断、智能医疗设备)产品举例:Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等。

5、电商零售(仓储物流、智能导购和客服)产品举例:阿里、京东、亚马逊。

6、金融(智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管)产品举例:蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho。

7、教育(智能评测、个性化辅导、儿童陪伴)产品举例:学吧课堂、科大讯飞、云知声。

人工智能应用在那些行业,比较适合?

虽然不能太夸大人工智能,但该项技术的应用似乎已经势不可挡。

马化腾认为,人工智能演化的第一步肯定会成为人类的帮手,成为人类研究和解决下一代技术时的一个重要的助手。但AI在怎么发展都是战术性的,是一种支持和帮助。比较复杂的战略以及没有多次重复规律的领域,还是离不开人脑的判断。未来计算机和信息科学都会在生物科学以及人们生活的方方面面产生很大的作用。从腾讯方面来说,AI是发展的方向之一。他认为,在足够垂直的细分领域里还是有机会的。这些方面代替人,比人做得好是有可能的。所以公司现在在找细分领域里,一些可以应用到AI和信息技术的商业机会。各种研究再怎么天花乱坠,最终还要看是否能提高效率、改善用户体验。

在汤晓鸥看来,目前人工智能在三个方面应用的比较多:一是语音识别。这个是相对成熟,也是第一个突破的。二是视觉,现在的主战场就是在视觉领域,而且看的能力的场景是非常多的。三是自然语言的理解,就是要像大脑一样解决问题,这件事情目前是完全没有解决的。现在这一块很热,很多国内外的公司都做对话机器人,但这其实是非常难的一件事情,因为它对各种背景知识以及条件的要求是非常多的。

自然语音技术的应用到底有多难,为此他还举了好几个例子,比如说一句“上次我交给你的那件事,你给我办了”,语音机器人是判断不了具体什么时间以及什么事情的。这就需要很多的背景,但这都还没有解决。目前市面上的应用是比较简单的,主要是问一下餐馆、影院这些比较固定的场景。还有一个问题是,很多智能机器人完全是由人来控制的,比如他开玩笑道,有的机器人是5点要下班的,因为后台操作它的人5点就下班了。还有Siri团队会搜集一些比较难的问题,然后自己回答,当我们问到相关问题时,就会得到相同的答案。

虽然马化腾和汤晓鸥都看好人工智能的发展,但因为两家公司发展阶段的不同,导致他们做的事情也有些不同。

马化腾认为,人工智能与医疗和教育的结合是比较难的。腾讯投了大量与医疗和教育相关的公司,但感觉只了解到皮毛。因为这个产业链太长了,从各个角度来说只做了一小部分。虽然路还很长,但也是看到一些迹象可以与医疗和教育进行结合。比如用AI将教育的个性化系统进行提升。因为现在的教育可以利用信息技术,能针对每一个人、对不同的教育内容的反馈来决定下一步的教育的内容。利用信息技术的远程、视频宽带,以及配对和匹配这些技术手段和产品可以将学生和教师进行更好的适配,提供更加灵活的方式和更好的体验。

而对于创业公司商汤科技来说,短期来说首先是要活下来,所以不能挑高大上的事情做。汤晓鸥说,公司第一步要做安防,因为安防到处都是,每个摄像头几百万。然后是手机,手机有视觉、图像等很多需求,目前商汤已经在和很多手机厂商合作。第三是直播,做广告植入和特效也需要很多的视觉要求,像faceu和一直播都是商汤在提供核心技术。

从中期和长期来说的话,公司会布局金融领域,无论是开户还是内部的大数据运算、智能投顾等,都会用到人工智能。虽然这些技术普及后,可能公司再去推进业务没那么容易。但是人工智能还有很多的用处,比如做个性化的保险服务。而自动驾驶、医疗、芯片三大领域,在未来5-10年会有很大的应用。目前这三个行业的融资是最多的,但需要多做原创技术,而且还需要跟大厂商合作才能取得更大的进展。

国外的人工智能领域,数据标注是怎么做的

人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

《目前有哪些比较成功的人工智能应用

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]

人工智能专业在美国大学属于什么学院?

应该属于工程学院

不知道你是读UNDERGRADUATE MASTER 还是 PHD的, 据我所知这个专业在本科阶段是不开放的,如果你要是去读本科以上的 关于这个专业的学校排名在这:

从排名来看,想必你也能看出来只有美国顶尖大学才开设这门学科的.我也是现在在美国上学的,也就知道这么多了吧.

1 麻省理工学院 [Massachusetts Institute of Technology (MIT)] 综合排名:第7名

2 斯坦福大学 [Stanford University] 综合排名:第4名

3 卡内基美隆大学 [Carnegie Mellon University] 综合排名:第22名

4 加州大学伯克利分校 [University of California–Berkeley] 综合排名:第21名

5 华盛顿大学 [University of Washington] 综合排名:第42名

6 德克萨斯大学奥斯汀分校 [University of Texas–Austin] 综合排名:第44名

7 宾夕法尼亚大学 [University of Pennsylvania] 综合排名:第5名

8 伊利诺伊大学厄本那—香槟分校 [University of Illinois–Urbana-Champaign] 综合排名:第38名

9 马里兰大学帕克分校 [University of Maryland–College Park] 综合排名:第54名

10 康乃尔大学 [Cornell University] 综合排名:第12名

11 马萨诸塞大学Amherst校区 [University of Massachusetts–Amherst] 综合排名:第96名

12 佐治亚理工学院 [Georgia Institute of Technology] 综合排名:第35名

12 密歇根大学-安娜堡分校 [University of Michigan–Ann Arbor] 综合排名:第25名

14 南加州大学 [University of Southern California] 综合排名:第27名

15 哥伦比亚大学 [Columbia University] 综合排名:第9名

15 加州大学洛杉机分校 [University of California–Los Angeles (UCLA)] 综合排名:第25名

17 布朗大学 [Brown University] 综合排名:第14名

18 耶鲁大学 [Yale University] 综合排名:第3名

19 加利福尼亚大学圣地亚哥分校 [University of California–San Diego] 综合排名:第38名

20 威斯康星大学麦迪逊分校 [University of Wisconsin–Madison] 综合排名:第38名

人工智能在达到应用场景之后,它的变现方式有哪些

随着大数据、人工智能的发展,机器能进一步窥探到人类的思想境界。知著就是“见天地、见众生”,正如天文望远镜。那么,大数据如何帮助人们知著呢?具体可以分为两方面:

一是传统采样和定性,采样更多的是了解平均,作为牺牲,采样会把黑天鹅的信号当做噪声过滤掉;

二是传统定量的研究,尤其是在社会科学领域,大数据为之后的进一步定量研究做了好铺垫。社会学里面有一个社会计算学分支,广告中也有计算广告学分支,所有这些都是通过定量的方法更好地了解这个社会、了解个体。无论是群体的理性还是个体的非理性,都可以通过定量的分析获得洞察。

国外专家曾在Twitter上面进行过情感分析试验,他们发现Twitter上面的情感变化和FacebookIPO当天股价的变化有高度相关性,而情感变化是股价变化的先行因素,这是一个很有趣的研究。这种研究使得人们能够更好地看到社会上的一些行为、媒体内容中的一些变化和经济行为变化的关系。

见微

如果说知著是天文望远镜,那么见微就是显微镜。传统观点认为,市场经济的“市场”是所有人行为的总合,由于对数据和行为理解的局限,人们看到的市场亦是打马赛克的块状分布。而随着掌握的数据的增加,这个市场逐渐变成一个高清的纵深的图。

传统上的营销行为讲究的是对客户群体进行细分,随着大数据发展的深入,客户群体从细分到微分、微分到个人,实现从个性化到个体化的转变。

从前,商家只能关注花钱买单的客户,大数据则可以实现用户的体验反馈,并且从点到面逐渐覆盖。仅仅覆盖到线上的面却是不够的,随着移动互联网以及位置信息的丰富,线下位置信息可以揭露更多的洞察——原来他到了一个线下的商场做了一次体验。

网络信息透露该用户在体验之前是获得了基于位置信息的推荐,或者是因为社交网络上朋友的一次推荐。体验结束不仅仅有交易,也会到网上吐槽,而吐槽会进一步形成病毒式的传播,他的朋友可能是点赞或者进一步转发。所有这些就形成了网状或者是图状的数据,这个数据使得我们对这个行为有了更好的洞察。

当下皆明:快思考也要深分析

当下

对于普通用户来说,从浏览一个网页或者看一部电影开始,一旦发起了浏览的动作,作为发行商或者是爱奇艺这样的电影的流媒体网站就会到供应方平台发起请求,发起的请求会将这个广告商的画像描绘出来。

接下来,供应方平台会到广告交易平台进一步获取广告,而交易平台又会将需求传输到代表广告主的需求方平台,需求方平台下面有一个数据管理平台,详细分析了每个个体的偏好,根据传送的个体偏好的分析返回,推荐合适的广告。

通过实竞价,获得竞价的一方就会把需求发到程序化的创意平台,该平台再根据广告主以及个体画像产生一次实时的创意,把真正的广告给推到个体那边。

而所有这些的发生可能在100毫秒发生,发生了从数据的采集到广告主获取广告的候选进行实时竞价和程序化的创意,最后形成这个广告。在整个过程中,大数据起到了无可比拟的作用,这就是见微,而呈现到每一个个体前面的都是非常精准的广告营销。

同时,在100毫秒里面完成的一次精准广告推荐涉及到当下。在传统意义上,人们对于知识的理解,对于整个社会的理解基本上都有一个滞后期,吴甘沙把它称为刻舟求剑,在人们真正获得洞察的时候,整个这个世界已经变化了。正如建国以来已经进行过的6次人口普查,无论如何精准都是滞后的。而现在随着大数据的普及,我们现在有可能更实时地理解我们这个社会。

当然,当下快思考风行,几秒钟得到的洞察可能一下子传播到世界各地,犯的错误却是覆水难收。

皆明

对应于当下的叫做皆明,皆明是深度报告,涉及三种分析。

第一,描述性分析,即过去发生了什么,为什么会发生,而现在又在发生什么,简言之就是通晓古今。2005年伦敦发生暴乱后,《卫报》对几百万条 Twitter进行了分析。分析的过程中发现,暴乱和贫穷确有很大的相关性,政府应该解决贫穷的问题;而Twitter虽然在早期传播了谣言,但后期 Twitter可以把更多的信息聚拢过来,让人们看到真正的真相,这与政府当初的快思考,对贫穷的忽视和对Twitter的偏见大相径庭。这是描述性分析的一个非常典型的案例。

第二,预测性分析。大数据的核心价值是对于未来的可见性,预测性分析就是能够预测未来发生什么,三国时期诸葛亮的巧借东风属于预测性分析。

预测性分析在当下最常见的应用是谷歌预测票房的分析。《蜘蛛侠3》引发了对同系列的两部电影的票房分析,也带出了季节性的因素分析。透过预测,制片方和影院可以提前一个月对电影的票房做出高准确度的预测,这一个月的价值则可以直接与票房收益挂钩。

第三,处方性分析。分析方能够利用大数据运筹帷幄,希望未来发生什么,明白为了要让目标实现现在要做一些什么。同样是诸葛孔明的计谋,草船借箭就是处方性分析,纸牌屋也是在处方性数据分析中诞生的。通过受众分析,制作方发现美国受众都喜欢政治性电影,再经过进一步的研究,确定每个人物的角色定位和性格特点,包括国内的互联网综艺节目《美食美课》都是根据网上搜索的结果设计的一个节目。

在人工智能领域,经过长期的研究,已经积累了很多研究方法和应用技术。例如,自然语言语义分析、信息提取、知识表现、自动化推理、机器学习等。这些技术目前正在逐步地应用于大数据技术的前沿领域,结合预测性分析和处方性分析,挖掘大数据蕴含的规律和价值,从而为人类决策提供支撑。

例如,Netflix的影片推荐系统、Facebook的社交图谱、Amazon的购物推荐系统等,已经依靠深度学习和其它人工智能方法,实现了大数据之上的巨大商业价值。

Google还对大数据的机器深度学习和建立知识树KnowledgeGraph投入巨大的研究资源,期望能够回答并帮助解决人类日常生活中普遍关心的问题。

辨讹晓意:从真相窥探思想

纵观全局,虽然随着整个IT行业计算能力、存储能力、通讯能力的发展,以及人工智能研究的长期积累,人工智能在一些领域里获得了一定的突破,其研究成果也已经在数据挖掘、工业机器人、物流、语音识别、银行业软件、医疗软件等方面被广泛的应用。

但是,目前的人工智能方法都只能处理已预先定义好的问题,实现既定的目标。一旦遇到未定义的情况,人工智能便束手无策。因此,现阶段的人工智能技术并不能使机器具有真正的自主学习和研究的能力,更无法奢谈拥有创造能力。而使机器获得学习能力、研究能力和创造能力,恰恰是人工智能技术发展的目标。

辨讹

变讹是大数据价值变现的第五种方式,也就是看到真相。比如新华网上发的31省前三季度GDP之和超过全国约1.9万亿,从不同的数据来源可以发现这个数据是对不上的。

美国德克萨斯州的数据新闻报道说,能够把这个州的很多政府雇员的工资都做到数据库里面供人们查询。对于普通人来说任何感兴趣的人名都可以输进去,看他的工资和其他行为,看到他们想要了解的真相。

晓意

第六是晓意,机器是不能晓意的,只有人能晓意,但是随着人工智能的发展,机器能够逐步窥探到人的思想境界。《魔球》电影讲述美国奥克兰运动家棒球队总经理比利·比恩(Billy Beane)的经营哲学,描写了他如何以小搏大、力抗其它薪资总额比他们多上数倍的大球队的方法。《魔球》背后不为人知的一面是,比利花了更多的钱去请球探分析球员,因为球员的心理抗压能力、意志力等等是无法用数据衡量的,所以要花更多的钱。

随着大数据的发展,通过技术可以对人进行情感分析、价值观分析,甚至在一个题材还没有开始传播的时候,可以对它进行“病毒传播性”的分析,这些应用都使得大数据达到了晓意的能力。

晓意一方面是文本的晓意,另一方面是通过视听觉获得的晓意,机器可以具有情商,亦可以根据短视频判断对象处于何种情绪当中

人工智能的应用前景如何?

据统计,2010年全球人工智能和机器学习领域获得的风险投资还不足5亿美元,而2017年这一领域的投资额已经超过108亿美元。2017年因此也被称为世界人工智能“元年”。

人工智能技术有着广阔应用前景,能够极大地促进社会经济发展。近年来,人工智能与电子终端和垂直行业加速融合,已经涌现出了智能家居、智能汽车、可穿戴设备、智能机器人等一批人工智能产品,而且人工智能正在全面重塑家电、机器人、医疗、教育、金融等行业,将带来大量的经济效益。

2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划的通知》,提出三步走战略,到2030年我国人工智能核心产业规模达到1万亿元,带动相关产业规模达到10万亿元。同时,腾讯、阿里和百度均设立了人工智能的研究中心,希望占据技术研发的制高点。可见,中国有巨大的传统产业基础。如何让AI这门技术更好地改造更多传统产业,是各个领域的从业者需要思考的问题。

此外,据国家统计局最新数据,截至2017年底我国60周岁及以上人口有2.4亿,占总人口的17.3%,其中65周岁及以上人口1.6亿人,占总人口的11.4%。我国社会老龄化程度不断加深,劳动力红利将消失,而人工智能可以作为新的生产要素,弥补劳动力比例的不足。

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