人工智能 (AI) 比人類更聰明嗎?為了解決這個問題,了解想法是如何產(chǎn)生的至關(guān)重要。1967年,心理學(xué)家JP Guilford將創(chuàng)造性思維分為趨同性思維和發(fā)散性思維。他對人類智力的心理測量研究更詳細地解決了它們之間的差異。
億歐報告顯示,2018年全年,近90%的人工智能公司處于虧損狀態(tài),而10%賺錢的企業(yè)基本是技術(shù)提供商。小樣本學(xué)習(xí)的迫切性更在于落地過程面臨的數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)隱私保護導(dǎo)致的數(shù)據(jù)割裂問題,讓AI技術(shù)很難充分發(fā)揮價值。從談概念、講技術(shù),到拼場景、搶落地,建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的人工智能,仍面臨數(shù)據(jù)本身帶來的挑戰(zhàn)。
Strategy Analytics在2017年第一季度調(diào)研了美國、英國、法國和德國9個垂直市場的1200位IT決策者。問卷調(diào)研報告《2017企業(yè)移動性——采用和趨勢》指出,美國、英國、法國和德國的企業(yè)繼續(xù)意識到移動性作為企業(yè)總體戰(zhàn)略一部分的重要性。移動應(yīng)用程序的實施水平顯示,企業(yè)正快速的擁抱移動性,并把其整合至業(yè)務(wù)中。