大家好，关于ibm 人工智能大会很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于ibm的人工智能的知识，希望对各位有所帮助！
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2016年三月人工智能程序什么在首尔以4比1的比分战胜人类围棋冠军李诗士
阿尔法狗战胜了当时人类最强棋手李世石，震惊了整个世界。曾经我们一直认为人工智能在围棋领域是无法这么快战胜人类的，但是到目前为止，不仅是职业棋手分先情况完全没有胜机，甚至是被让二子的情况下胜率都很低，从围棋人工智能所取得的巨大进步看，人工智能的发展已经达到了怎样的高度！
ibm人工智能技术现状
IBM是人工智能领域的领先者之一，其人工智能技术在多个领域都有广泛应用。以下是IBM人工智能技术的现状：
1.Watson：IBM的人工智能平台，可以进行自然语言处理、机器学习、数据分析等任务。Watson已经应用于医疗、金融、零售等多个行业。
2.深度学习：IBM在深度学习领域也有很多研究成果，例如DeepBlue和DeepLearningNetworks等。
3.量子计算：IBM是量子计算领域的领先者之一，已经推出了量子计算机IBMQSystemOne，并且提供了量子计算服务IBMQExperience。
4.自动驾驶：IBM也在自动驾驶领域进行了研究，例如与BMW合作开发自动驾驶技术。
总的来说，IBM在人工智能领域有着广泛的研究和应用，未来也将继续投入更多的资源和精力来推动人工智能技术的发展。
世界十大人工智能先锋实验室
1.谷歌人工智能实验室
谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室，谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发，大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。
2.DeepMind
DeepMind是一家英国的人工智能公司，由人工智能研究者兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立，2014年被谷歌收购。前段时间举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。现在他们已经教会了计算机玩49种不同的电子游戏。
3.微软研究院
微软拥有自己的移动操作系统、翻译、地图、搜索等业务，其在人工智能上的研究和应用轨迹同谷歌十分相似。其亮点在于旗下分别定为智能助手和情感交互的小冰和小娜，目前小娜和小冰的对话水平已经属于语音助手界的顶级水平。
4.艾伦人工智能研究院
艾伦人工智能研究院是由微软的联合创始人PaulAllen建立的，致力于对AI的研究。目前主要专注于四个项目的研究：名为Aristo的机器阅读与推理程序，SemanticScholar的语义理解搜索程序，Euclid的自然语言理解程序，和Plato的计算机视觉程序。
5.Facebook人工智能实验室
Facebook现在可不单纯是一家社交网站了，其在技术方面的研究同样很前沿。Facebook需要由机器学习来对用户在NewsFeeds中看到的内容等大量信息进行自动管理。目前Facebook在AI领域的应用主要有语言翻译、强大的个人数字助理“M”和图像、视频分析程序等。
6.丰田实验室
丰田实验室近期将收购发明双足机器人Atlas的波士顿动力。这个实验室既关注无人驾驶领域也在机器人领域有了相当大的进展。丰田实验室的主要制造成果有丰田生活辅助机器人(HSR)，丰田KiroboMini机器人等。
7.Uber先进科技中心
Uber在去年也建立了自己的研发中心，希望在自动驾驶领域有所突破。5月底Uber的自动驾驶汽车刚刚获准进行无人驾驶汽车的实验。Uber先进科技中心的很多研究者是卡内基梅隆大学挖来的著名学者和研究人员。
8.亚马逊AWS
亚马逊并没有为人工智能单独成立一个实验室，但其云服务部门AWS已经对云服务有了深刻的应用，亚马逊启用了一个叫“亚马逊机器学习”(AmazonMachineLearning)的服务，用于数据的处理和存储，来同微软和谷歌竞争，亚马逊Kiva机器人则可以提高仓储中心的工作效率，近期旗下的AlexaInternet还推出了一款叫Echo的智能音响兼语音助手。
9.IBM实验室
IBM最近的超级电脑Watson安装有IBM研发的“语气分析工具”(ToneAnalyzer)。这一工具可以对人类的书写文字进行智能识别，识别出其中的高兴、悲伤等情绪。
10.本田硅谷研发中心
现在，本田已有四家技术研发中心，研究领域涉及计算科学、计算机视觉、人工智能、机器人等多个方面。硅谷研发中心主要关注于车联网、大数据、语音识别等领域。
IBM: 人工智能如何在企业决策中对抗人类偏见？
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在我们普遍的影响中，AI是具备与人类部分思考相类似的“思考”能力，同时又因为它在本质上是计算机算法技术，所以从某种角度上来说，它不像人类一样，具有“商量”的余地，具有“机械化”的非人特性。即使人工智能在决策时，具有比人类更准确、更理性、更程序化，但事实上，AI决策也可能存在偏见。
在我们日常交际和工作场合中，每个人都会根据信息差别，来作出不同决策，不至于在决策过程中，没有信息根据。而这种自动化、智能化决策已经从“高冷”的先进工具，即将演变为企业进行业务分析的常规化服务。这种服务业成为众多企业关注的方向，他们不再满足于仅通过人工整合数据，来进行市场分析与趋势预测，而是更希望进一步利用“客观、丰富、冷静”的先进科学算法来把握企业发展的战略规划。
人类在工作场合中，离不开处理大量的数据，以便于做出正确的决策，于是人工智能作为一项先进手段，成为一个不错的、帮助人类做出决策的方式。然而，受限于目前的人工智能的算法发展，它还是难以胜任这类决策助手的工作，即使它具备了从现实经验中自主学习的能力，但是，我们一般不会轻易给出真实情境，来使他帮我们做出决策。
事实上，由智能决策产生的失误并不鲜见，谷歌、微软等公司推出的算法产品都曾导致严重的偏见错误。所以，一旦这些疏漏出现在企业的数据处理上，那么对决策产生的负面影响，将会让企业在充满高风险的商业社会中，遭到致命的打击。与此同时，如果自动化决策是大势所趋，如果企业不拥抱AI，会很难跟上快速竞争、全面分析的步伐，这种“进退两难”局限与困境使企业管理者面临着挑战。
由此我们就可以推出，为什么人工智能的发展会给企业带来双面性作用，一方面可以帮助企业高层管理者做出协助性决策，另一方面，由于AI决策的机械化，如果出现错误，那么可能会步步错，这也就会让企业在面对人工智能转型，做出慎重考虑。
当然，拿电商企业来说，人工智能决策的价值不仅限于对企业的转型升级中，还集中解决信息大爆炸和信息过载的个性化内容推荐，从购物推荐到精准广告，这种ToC决策，可以从用户角度来提升服务质量，并以此来形成更好的复盘反馈。
当利用人工智能对犯罪人的犯罪风险进行评估，算法可以影响其刑罚；当自动驾驶汽车面对道德抉择的两难困境时，算法可以决定牺牲哪一方；当人工智能应用于武器系统，算法可以决定攻击目标，诸如此类。这种人工智能决策的作用还是很大的。
人工智能时代本质上是计算算法时代，现实生活和职场中的决策越来越多将由数学模型做出，而这些决策也会得到改善，应用在其他各行各业中，让商业人士能够更好地利用人工智能优化决策。
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