人工智能設(shè)計:由于與語音系統(tǒng)的交互只有語音對話這種方式,而且對話內(nèi)容質(zhì)量高(簡單直白),這為記錄用戶的行為提供了很大幫助。語音系統(tǒng)只需要在語音合成(喇叭)和語音識別(麥克風(fēng))上增加記錄接口,就可掌握每個Skill與用戶對話的內(nèi)容,再通過對話內(nèi)容轉(zhuǎn)換成有用數(shù)據(jù),擁有該名用戶的用戶畫像。相比語音系統(tǒng),界面系統(tǒng)就很難做到這一點(diǎn)。由于用戶都是通過點(diǎn)擊觸摸的輸入方式與界面系統(tǒng)交互,但系統(tǒng)很難知道文字、圖片的內(nèi)容和關(guān)系是什么,很難斷定用戶在做什么,所以界面系統(tǒng)應(yīng)該通過與每個應(yīng)用共享數(shù)據(jù)的方式了解用戶更為合適。只要每個產(chǎn)品將自己的數(shù)據(jù)分為共享和隱私數(shù)據(jù)模塊,共享數(shù)據(jù)模塊可供系統(tǒng)和其他產(chǎn)品使用,這樣有利于產(chǎn)品...
人工智能(AI)設(shè)計語言是一類適源應(yīng)于人工智能和知識工程領(lǐng)域的、具有符號處理和邏輯推理能力的計算機(jī)程序設(shè)計語言。能夠用它來編寫程序求解非數(shù)值計算、知識處理、推理、規(guī)劃、決策等具有智能的各種復(fù)雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說,人工智能語言應(yīng)具備如下特點(diǎn):具有符號處理能力(即非數(shù)值處理能力);適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計,編程容易;具有遞歸功能和回溯功能;具有人機(jī)交互能力;適合于推理;既有把過程與說明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來的能力,又有辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機(jī)制。人工智能設(shè)計的發(fā)展:機(jī)器智能是唯技術(shù)論的??萍脊倘皇侨祟惽斑M(jìn)的重要推動力。金山區(qū)品...
智能機(jī)器人設(shè)計的發(fā)展:開源開放平臺。針對機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、智能語義理解等共性技術(shù)和自動駕駛等重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用,支持面向云端訓(xùn)練和終端執(zhí)行的開發(fā)框架、算法庫、工具集等的研發(fā),支持開源開發(fā)平臺、開放技術(shù)網(wǎng)絡(luò)和開源社區(qū)建設(shè),鼓勵建設(shè)滿足復(fù)雜訓(xùn)練需求的開放計算服務(wù)平臺,鼓勵骨干企業(yè)構(gòu)建基于開源開放技術(shù)的軟件、硬件、數(shù)據(jù)、應(yīng)用協(xié)同的新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)。到2020年,面向云端訓(xùn)練的開源開發(fā)平臺支持大規(guī)模分布式集群、多種硬件平臺、多種算法,面向終端執(zhí)行的開源開發(fā)平臺具備輕量化、模塊化和可靠性等特征。機(jī)器智能在設(shè)計領(lǐng)域的進(jìn)展:在機(jī)器輔助,甚至“生成”設(shè)計的過程中。全過程人工智能設(shè)計范圍人工智能設(shè)計:由于與語音系統(tǒng)的交...
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計:競爭力因素分析:產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外,在人工智能時代的市場競爭中,公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計算能力積累三方面無論是從短期還是長期來看,都會占據(jù)很高的權(quán)重,所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合:了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購兼并等。機(jī)構(gòu)管制:作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國家法規(guī)、價格、稅收、進(jìn)出口等。各國舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了,國外相繼出現(xiàn)了人工智...
智能機(jī)器人設(shè)計的發(fā)展:智能傳感器。支持微型化及可靠性設(shè)計、精密制造、集成開發(fā)工具、嵌入式算法等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā),支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設(shè)計的智能傳感器研發(fā)及應(yīng)用。發(fā)展市場前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學(xué)等智能傳感器,推動壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術(shù)革新,支持基于微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)和互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)集成等工藝的新型智能傳感器研發(fā),發(fā)展面向新應(yīng)用場景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學(xué)等新原理的智能傳感器,推動智能傳感器實(shí)現(xiàn)高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年,壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感...
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計:行業(yè)特點(diǎn):行業(yè)的歷史背景、當(dāng)前時代的增長能力、與宏觀經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系、固有風(fēng)險及該行業(yè)在其他國家的發(fā)展規(guī)律等。行業(yè)運(yùn)行趨勢:產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該主動去了解國內(nèi)外的行業(yè)發(fā)展趨勢和方向。包括供應(yīng)商談判能力、購買者談判能力、現(xiàn)有同行競爭局面企業(yè)目前面臨的問題、有哪些成功的管理和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)、這些經(jīng)驗(yàn)是否可以借鑒或復(fù)制、新進(jìn)入者威脅、替代產(chǎn)品和服務(wù)威脅等。同時,人工智能產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)關(guān)注新的技術(shù)在其他領(lǐng)域的成功應(yīng)用是否回事本領(lǐng)域的創(chuàng)新就。人工智能時代的到來時行業(yè)洗牌的關(guān)鍵期,過去的規(guī)律在現(xiàn)在不一定奏效、因此能夠把握趨勢、順勢而為且能有一定預(yù)見性是產(chǎn)品經(jīng)理非常重要的素質(zhì)。人工智能設(shè)計的發(fā)展:與機(jī)器智...
人工智能設(shè)計的影響:人工智能的驅(qū)動使內(nèi)容和工具型產(chǎn)品的信息架構(gòu)變得更加扁平,加上在不同場景觸發(fā)不同功能,有可能實(shí)現(xiàn)「每個功能/頁面都可能成為用戶首時間觸達(dá)的功能/頁面」,這意味著每個頁面都有可能成為首頁,都是信息架構(gòu)的頂部,這需要產(chǎn)品的信息架構(gòu)有很強(qiáng)的兼容性和擴(kuò)展性。擁有高兼容性和擴(kuò)展性的模式莫過于FEED和IM,這兩種結(jié)構(gòu)有以下特點(diǎn):1.它們具有流的性質(zhì),結(jié)構(gòu)扁平,內(nèi)容可以無限延伸;2.它們都用樣式相同的空容器,例如FEED的列表或者卡片,IM的氣泡;3.空容器可以承載各式各樣的媒體,包括文字、圖片、音頻和視頻。要學(xué)會基本編程和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,較好能自己模擬開發(fā)一個機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問題的案例。松江...
人工智能產(chǎn)品設(shè)計原則是什么?隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步和人工智能產(chǎn)品越來越普遍和強(qiáng)大,機(jī)器和人類之間的界限開始模糊。人工智能產(chǎn)品可以執(zhí)行各種任務(wù),從合成數(shù)據(jù)、提供有用的見解到單獨(dú)行動、學(xué)習(xí)新任務(wù)以及以驚人的精度預(yù)測結(jié)果。人工智能的進(jìn)步開始改變?nèi)藗儗θ斯ぶ悄墚a(chǎn)品的反應(yīng),以及人們對產(chǎn)品設(shè)計的期望。通過遵循一些基本的用戶體驗(yàn)原則,可使日益復(fù)雜的人工智能產(chǎn)品世界更加明晰。區(qū)分人工智能和非人工智能含量。人工智能產(chǎn)品可以用來合成大量的數(shù)據(jù),并呈現(xiàn)聚合和摘要信息,這些信息被證明是非常有用的。但是算法并不完美,設(shè)計產(chǎn)品,讓用戶知道他們查看的信息哪些是人工智能生成的,哪些是人工提供的信息,以便他們自己決定是否信任它...
智能機(jī)器人設(shè)計的發(fā)展:智能傳感器。支持微型化及可靠性設(shè)計、精密制造、集成開發(fā)工具、嵌入式算法等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā),支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設(shè)計的智能傳感器研發(fā)及應(yīng)用。發(fā)展市場前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學(xué)等智能傳感器,推動壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術(shù)革新,支持基于微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)和互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)集成等工藝的新型智能傳感器研發(fā),發(fā)展面向新應(yīng)用場景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學(xué)等新原理的智能傳感器,推動智能傳感器實(shí)現(xiàn)高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年,壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感...
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計:競爭力因素分析:產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外,在人工智能時代的市場競爭中,公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計算能力積累三方面無論是從短期還是長期來看,都會占據(jù)很高的權(quán)重,所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合:了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購兼并等。機(jī)構(gòu)管制:作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國家法規(guī)、價格、稅收、進(jìn)出口等。各國舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了,國外相繼出現(xiàn)了人工智...
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計:競爭力因素分析:產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外,在人工智能時代的市場競爭中,公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計算能力積累三方面無論是從短期還是長期來看,都會占據(jù)很高的權(quán)重,所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合:了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購兼并等。機(jī)構(gòu)管制:作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國家法規(guī)、價格、稅收、進(jìn)出口等。各國舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了,國外相繼出現(xiàn)了人工智...
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計:行業(yè)特點(diǎn):行業(yè)的歷史背景、當(dāng)前時代的增長能力、與宏觀經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系、固有風(fēng)險及該行業(yè)在其他國家的發(fā)展規(guī)律等。行業(yè)運(yùn)行趨勢:產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該主動去了解國內(nèi)外的行業(yè)發(fā)展趨勢和方向。包括供應(yīng)商談判能力、購買者談判能力、現(xiàn)有同行競爭局面企業(yè)目前面臨的問題、有哪些成功的管理和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)、這些經(jīng)驗(yàn)是否可以借鑒或復(fù)制、新進(jìn)入者威脅、替代產(chǎn)品和服務(wù)威脅等。同時,人工智能產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)關(guān)注新的技術(shù)在其他領(lǐng)域的成功應(yīng)用是否回事本領(lǐng)域的創(chuàng)新就。人工智能時代的到來時行業(yè)洗牌的關(guān)鍵期,過去的規(guī)律在現(xiàn)在不一定奏效、因此能夠把握趨勢、順勢而為且能有一定預(yù)見性是產(chǎn)品經(jīng)理非常重要的素質(zhì)。發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有問題,不管是行業(yè)問題...
人工智能(AI)設(shè)計語言是一類適源應(yīng)于人工智能和知識工程領(lǐng)域的、具有符號處理和邏輯推理能力的計算機(jī)程序設(shè)計語言。能夠用它來編寫程序求解非數(shù)值計算、知識處理、推理、規(guī)劃、決策等具有智能的各種復(fù)雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說,人工智能語言應(yīng)具備如下特點(diǎn):具有符號處理能力(即非數(shù)值處理能力);適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計,編程容易;具有遞歸功能和回溯功能;具有人機(jī)交互能力;適合于推理;既有把過程與說明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來的能力,又有辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機(jī)制。要學(xué)會基本編程和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,較好能自己模擬開發(fā)一個機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問題的案例。靜安區(qū)...
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計:競爭力因素分析:產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外,在人工智能時代的市場競爭中,公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計算能力積累三方面無論是從短期還是長期來看,都會占據(jù)很高的權(quán)重,所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合:了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購兼并等。機(jī)構(gòu)管制:作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國家法規(guī)、價格、稅收、進(jìn)出口等。各國舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了,國外相繼出現(xiàn)了人工智...
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計:競爭力因素分析:產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外,在人工智能時代的市場競爭中,公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計算能力積累三方面無論是從短期還是長期來看,都會占據(jù)很高的權(quán)重,所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合:了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購兼并等。機(jī)構(gòu)管制:作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國家法規(guī)、價格、稅收、進(jìn)出口等。各國舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了,國外相繼出現(xiàn)了人工智...
人工智能設(shè)計:毫不夸張地說,預(yù)測是人工智能設(shè)計時較需要考慮的東西,它往往決定了系統(tǒng)和流程的復(fù)雜程度。當(dāng)你預(yù)測用戶行為越準(zhǔn),可以為用戶省下好多操作流程;當(dāng)你預(yù)測用戶想要的東西越準(zhǔn),為產(chǎn)品帶來的收益越大。如何又準(zhǔn)又快預(yù)測出用戶需求并作出響應(yīng)是人工智能時代下設(shè)計好壞的衡量標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)人工智能的預(yù)測能力越強(qiáng),部分流程的設(shè)計可以簡化。如果能通過環(huán)境和記憶預(yù)測出用戶需要什么,整個操作流程能進(jìn)一步簡化。后續(xù)設(shè)計時結(jié)合人工智能能力展開設(shè)計。人工智能設(shè)計的發(fā)展:隨著機(jī)器智能在設(shè)計領(lǐng)域發(fā)揮越來越大的作用。崇明區(qū)質(zhì)量人工智能設(shè)計電話多少人工智能設(shè)計的影響:人工智能的驅(qū)動使內(nèi)容和工具型產(chǎn)品的信息架構(gòu)變得更加扁平,加上...
人工智能(AI)設(shè)計語言是一類適源應(yīng)于人工智能和知識工程領(lǐng)域的、具有符號處理和邏輯推理能力的計算機(jī)程序設(shè)計語言。能夠用它來編寫程序求解非數(shù)值計算、知識處理、推理、規(guī)劃、決策等具有智能的各種復(fù)雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說,人工智能語言應(yīng)具備如下特點(diǎn):具有符號處理能力(即非數(shù)值處理能力);適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計,編程容易;具有遞歸功能和回溯功能;具有人機(jī)交互能力;適合于推理;既有把過程與說明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來的能力,又有辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機(jī)制。人工智能設(shè)計的發(fā)展:機(jī)器對外界的覺察與人不一樣,它們欠缺比較高層的目標(biāo)。靜安區(qū)人工...
人工智能設(shè)計:由于與語音系統(tǒng)的交互只有語音對話這種方式,而且對話內(nèi)容質(zhì)量高(簡單直白),這為記錄用戶的行為提供了很大幫助。語音系統(tǒng)只需要在語音合成(喇叭)和語音識別(麥克風(fēng))上增加記錄接口,就可掌握每個Skill與用戶對話的內(nèi)容,再通過對話內(nèi)容轉(zhuǎn)換成有用數(shù)據(jù),擁有該名用戶的用戶畫像。相比語音系統(tǒng),界面系統(tǒng)就很難做到這一點(diǎn)。由于用戶都是通過點(diǎn)擊觸摸的輸入方式與界面系統(tǒng)交互,但系統(tǒng)很難知道文字、圖片的內(nèi)容和關(guān)系是什么,很難斷定用戶在做什么,所以界面系統(tǒng)應(yīng)該通過與每個應(yīng)用共享數(shù)據(jù)的方式了解用戶更為合適。只要每個產(chǎn)品將自己的數(shù)據(jù)分為共享和隱私數(shù)據(jù)模塊,共享數(shù)據(jù)模塊可供系統(tǒng)和其他產(chǎn)品使用,這樣有利于產(chǎn)品...
人工智能設(shè)計的影響:人工智能的驅(qū)動使內(nèi)容和工具型產(chǎn)品的信息架構(gòu)變得更加扁平,加上在不同場景觸發(fā)不同功能,有可能實(shí)現(xiàn)「每個功能/頁面都可能成為用戶首時間觸達(dá)的功能/頁面」,這意味著每個頁面都有可能成為首頁,都是信息架構(gòu)的頂部,這需要產(chǎn)品的信息架構(gòu)有很強(qiáng)的兼容性和擴(kuò)展性。擁有高兼容性和擴(kuò)展性的模式莫過于FEED和IM,這兩種結(jié)構(gòu)有以下特點(diǎn):1.它們具有流的性質(zhì),結(jié)構(gòu)扁平,內(nèi)容可以無限延伸;2.它們都用樣式相同的空容器,例如FEED的列表或者卡片,IM的氣泡;3.空容器可以承載各式各樣的媒體,包括文字、圖片、音頻和視頻。很多人猜想未來機(jī)器是否會進(jìn)化出像人類一樣的意識,純粹是毫無根據(jù)。靜安區(qū)全過程人工...
智能機(jī)器人設(shè)計的發(fā)展:智能傳感器。支持微型化及可靠性設(shè)計、精密制造、集成開發(fā)工具、嵌入式算法等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā),支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設(shè)計的智能傳感器研發(fā)及應(yīng)用。發(fā)展市場前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學(xué)等智能傳感器,推動壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術(shù)革新,支持基于微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)和互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)集成等工藝的新型智能傳感器研發(fā),發(fā)展面向新應(yīng)用場景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學(xué)等新原理的智能傳感器,推動智能傳感器實(shí)現(xiàn)高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年,壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感...
人工智能產(chǎn)品設(shè)計原則是什么?隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步和人工智能產(chǎn)品越來越普遍和強(qiáng)大,機(jī)器和人類之間的界限開始模糊。人工智能產(chǎn)品可以執(zhí)行各種任務(wù),從合成數(shù)據(jù)、提供有用的見解到單獨(dú)行動、學(xué)習(xí)新任務(wù)以及以驚人的精度預(yù)測結(jié)果。人工智能的進(jìn)步開始改變?nèi)藗儗θ斯ぶ悄墚a(chǎn)品的反應(yīng),以及人們對產(chǎn)品設(shè)計的期望。通過遵循一些基本的用戶體驗(yàn)原則,可使日益復(fù)雜的人工智能產(chǎn)品世界更加明晰。區(qū)分人工智能和非人工智能含量。人工智能產(chǎn)品可以用來合成大量的數(shù)據(jù),并呈現(xiàn)聚合和摘要信息,這些信息被證明是非常有用的。但是算法并不完美,設(shè)計產(chǎn)品,讓用戶知道他們查看的信息哪些是人工智能生成的,哪些是人工提供的信息,以便他們自己決定是否信任它...
人工智能(AI)設(shè)計語言是一類適源應(yīng)于人工智能和知識工程領(lǐng)域的、具有符號處理和邏輯推理能力的計算機(jī)程序設(shè)計語言。能夠用它來編寫程序求解非數(shù)值計算、知識處理、推理、規(guī)劃、決策等具有智能的各種復(fù)雜問題。典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。一般來說,人工智能語言應(yīng)具備如下特點(diǎn):具有符號處理能力(即非數(shù)值處理能力);適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計,編程容易;具有遞歸功能和回溯功能;具有人機(jī)交互能力;適合于推理;既有把過程與說明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來的能力,又有辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機(jī)制。人工智能設(shè)計的發(fā)展:隨著機(jī)器智能在設(shè)計領(lǐng)域發(fā)揮越來越大的作用。浦東新區(qū)人工智能設(shè)計...
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計:行業(yè)特點(diǎn):行業(yè)的歷史背景、當(dāng)前時代的增長能力、與宏觀經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系、固有風(fēng)險及該行業(yè)在其他國家的發(fā)展規(guī)律等。行業(yè)運(yùn)行趨勢:產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該主動去了解國內(nèi)外的行業(yè)發(fā)展趨勢和方向。包括供應(yīng)商談判能力、購買者談判能力、現(xiàn)有同行競爭局面企業(yè)目前面臨的問題、有哪些成功的管理和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)、這些經(jīng)驗(yàn)是否可以借鑒或復(fù)制、新進(jìn)入者威脅、替代產(chǎn)品和服務(wù)威脅等。同時,人工智能產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)關(guān)注新的技術(shù)在其他領(lǐng)域的成功應(yīng)用是否回事本領(lǐng)域的創(chuàng)新就。人工智能時代的到來時行業(yè)洗牌的關(guān)鍵期,過去的規(guī)律在現(xiàn)在不一定奏效、因此能夠把握趨勢、順勢而為且能有一定預(yù)見性是產(chǎn)品經(jīng)理非常重要的素質(zhì)。思考機(jī)器智能和人類設(shè)計各自的...
人工智能產(chǎn)品設(shè)計原則是什么?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)測有多準(zhǔn)確?表示出預(yù)測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,有時理解一個算法是如何產(chǎn)生結(jié)果的,對于理解為什么產(chǎn)生一個特定的決策或結(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...
人工智能設(shè)計的影響:FEED和IM的區(qū)別是:是否主動給予信息反饋。FEED通過采集用戶數(shù)據(jù),將用戶感興趣的信息主動推薦給用戶,在人工智能時代下它更適合用在內(nèi)容型產(chǎn)品上。IM通過對話交流的形式給出問題或指令,對方根據(jù)相關(guān)內(nèi)容給予反饋;在人工智能時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,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...
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計:競爭力因素分析:產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外,在人工智能時代的市場競爭中,公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計算能力積累三方面無論是從短期還是長期來看,都會占據(jù)很高的權(quán)重,所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合:了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購兼并等。機(jī)構(gòu)管制:作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國家法規(guī)、價格、稅收、進(jìn)出口等。各國舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了,國外相繼出現(xiàn)了人工智...
人工智能設(shè)計的影響:人工智能的驅(qū)動使內(nèi)容和工具型產(chǎn)品的信息架構(gòu)變得更加扁平,加上在不同場景觸發(fā)不同功能,有可能實(shí)現(xiàn)「每個功能/頁面都可能成為用戶首時間觸達(dá)的功能/頁面」,這意味著每個頁面都有可能成為首頁,都是信息架構(gòu)的頂部,這需要產(chǎn)品的信息架構(gòu)有很強(qiáng)的兼容性和擴(kuò)展性。擁有高兼容性和擴(kuò)展性的模式莫過于FEED和IM,這兩種結(jié)構(gòu)有以下特點(diǎn):1.它們具有流的性質(zhì),結(jié)構(gòu)扁平,內(nèi)容可以無限延伸;2.它們都用樣式相同的空容器,例如FEED的列表或者卡片,IM的氣泡;3.空容器可以承載各式各樣的媒體,包括文字、圖片、音頻和視頻。要學(xué)會基本編程和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,較好能自己模擬開發(fā)一個機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問題的案例。普陀...
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計:競爭力因素分析:產(chǎn)品經(jīng)理需要了解行業(yè)內(nèi)價格、品質(zhì)、質(zhì)量、分銷能力、上游資源、成本、產(chǎn)品差異、技術(shù)壁壘、管理水平、地理位置等方面的情況。除此以外,在人工智能時代的市場競爭中,公司的數(shù)據(jù)積累、算法積累、計算能力積累三方面無論是從短期還是長期來看,都會占據(jù)很高的權(quán)重,所以作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理在這方面需要格外的重視管理和規(guī)劃。行業(yè)整合:了解行業(yè)集中度、地域因素、外資進(jìn)入、收購兼并等。機(jī)構(gòu)管制:作為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必須了解行業(yè)的準(zhǔn)入門檻、國家法規(guī)、價格、稅收、進(jìn)出口等。各國舊有的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)顯然在迭代速度上已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前時代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展了,國外相繼出現(xiàn)了人工智...
智能機(jī)器人設(shè)計的發(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、自動駕駛、智能安防、智能家居...
智能機(jī)器人設(shè)計的發(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、自動駕駛、智能安防、智能家居...