Google又花4亿美元买了人工智能公司DeepMind
企业通过收购开展新技术的案例
企业通过收购开展新技术的案例
企业通过收购开展新技术的案例有很多，以下是一些例子：
1. 谷歌收购DeepMind
2014年，谷歌以6.5亿美元的价格收购了深度学习公司DeepMind。
DeepMind是人工智能领域的领先公司之一，擅长使用神经网络进行机器学习和深度学习。
谷歌收购DeepMind后，将其技术应用于多个领域，包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。
2. 微软收购GitHub
2018年，微软以75亿美元的价格收购了代码托管平台GitHub。
GitHub是一个面向开发人员的社交平台，拥有数亿代码库和数百万开发者。
微软收购GitHub后，将其整合到自己的开发工具和服务中，为开发者提供更好的协作和开发体验。
3. 腾讯收购Supercell
2016年，腾讯以86亿美元的价格收购了芬兰移动游戏公司Supercell。
Supercell是一家擅长开发策略游戏的移动游戏公司，其代表作包括《部落冲突》、《皇室战争》等。
腾讯收购Supercell后，将其游戏引入中国市场，并为其提供资金和资源支持，帮助Supercell 进一步扩大市场份额。
4. 阿里巴巴收购饿了么
2018年，阿里巴巴以95亿美元的价格收购了外卖平台饿了么。
饿了么是中国最大的外卖平台之一，拥有庞大的用户群体和市场份额。
阿里巴巴收购饿了么后，将其整合到自己的新零售战略中，为消费者
提供更加便捷、快速的外卖服务。
这些案例表明，企业通过收购可以快速获取新技术、新市场和新资源，从而加快自身的发展步伐。
企业业务多元化的例子
企业业务多元化的例子企业业务多元化是指企业同时在多个行业或市场开展业务，以实现资源共享、分散风险、增加盈利等多种目的。
以下是一些企业业务多元化的例子：1. 苹果公司（Apple）：苹果不仅在消费电子市场（如iPhone、iPad、Mac）占据主导地位，还进入了音乐（iTunes）、软件（macOS、iOS）、支付（Apple Pay、Apple Card）、媒体（Apple TV+、Apple Music）和金融服务（Apple Card、Apple Pay）等领域。
2. 亚马逊（Amazon）：亚马逊起初是一个在线书店，现在已经扩展到了电子商务、云计算（AWS）、媒体（Prime Video、Kindle）、物流和人工智能等领域。
3. 谷歌（Google）：谷歌起初是一个搜索引擎，现在已经扩展到了广告（AdWords、AdSense）、移动操作系统（Android）、浏览器（Chrome）、办公软件（Google Docs）、人工智能（Google Assistant、DeepMind）和硬件（Pixel、Nest）等领域。
4. 微软（Microsoft）：微软起初是一个BASIC解释器制造商，现在已经扩展到了操作系统（Windows）、办公软件（Office）、服务器软件（Azure、SQL Server）、游戏机（Xbox）、浏览器（Edge）和人工智能等领域。
5. 星巴克（Starbucks）：星巴克起初是一家咖啡厅连锁店，现在已经扩展到了零售（Starbucks stores）、咖啡豆和咖啡销售（Starbucks Coffee）、茶和茶饮料销售（Teavana）、音乐销售和流媒体服务（Starbucks Music），以及通过Starbucks Rewards进行的客户忠诚度计划。
这些企业通过多元化战略，提高了自身的抗风险能力和盈利能力，同时也为股东创造了更多的价值。
腾讯绝艺对战谷歌阿尔法狗，中美人工智能的对弈
腾讯绝艺对战谷歌阿尔法狗，中美人工智能的对弈2012年之前，谷歌一直在利用动物训练Google Brain(谷歌大脑)项目，并在2012年做了一个实验，在没有输入“猫”的概念，让机器透过学习，最终认识了“猫”。
这是世界上第一个机器透过学习识别“猫”，缔造者是人工智能泰斗吴恩达(Andrew Ng)。
谷歌人工智能眼中的世界，让机器来描述所看到的场景。
这是利用动物来训练AI的后果。
至此，谷歌开始大肆收购人工智能创新性公司，包括横扫围棋界的阿尔法狗(AlphaGo)，这个AI系统由DeepMind 缔造，是谷歌于2014年花4亿美元天价收归麾下，在2016年阿尔法狗对战李世石后成名，一跃成为AI 技术最强的团队。
随后升级版在围棋网站上以神秘身份“Master” ，以60胜0负1和横扫中日韩围棋高手，并击败了围棋冠军柯洁，落败后的柯洁声称与人工智能下棋太痛苦。
除谷歌外，人工智能横扫围棋界另一巨头来自国内的腾讯，在去年3月份，腾讯人工智能实验室（AILab）开发的AI“绝艺”，斩获了UEC杯计算机围棋冠军，并战胜了日本职业围棋高手一力辽。
让在人工智能这一前沿领域低调的腾讯，开始高调起来，腾讯人工智能水平迅速传开，向全球展现了在人工智能技术的实力。
就在近日，腾讯AI“绝艺”对战柯洁，并且让二子，柯洁依然不敌人工智能系统绝艺，显然，人类无法在“围棋”上战胜AI。
同时，各种形式、各种版本的人机大战在近两年频繁上演，这即是一场科技秀，也是向外界展现自身AI实力的舞台。
包括去年在乌镇AlphaGo战胜柯洁，这一场科技秀背后是谷歌拉来了柯洁做TPU芯片广告，为此柯洁仅出场费就赚了30万美元。
人工智能之所以能席卷全球，人机大战是第一推动力，这样的“科技秀”传播最具效果，谷歌来到国内乌镇对战柯洁，希望借此把TensorFlow+TPU+云组合产品推广到中国市场，期间，包括走访了国内重量级的互联网企业。
腾讯AI拿了围棋冠军，击败人类围棋高手一力辽和柯洁，让AI Lab备受关注，但对于腾讯来说仅仅是开始，旗下AI Lab聚集了数十位人工智能科学家，让我们看到了未来的无限可能，无论从产品创新、技术进步、商业模式上，将赋能全行业，让AI无处不在。
经典深度学习(PPT136页)
美国人工智能战略规划
4th November 2016
美国人工智能研发战略规划
4th November 2016
策略- I : 在人工智能研究领域做长期研发投资
目标：. 确保美国的世界领导地位 . 优先投资下一代人工智能技术
1. 推动以数据为中心的知 识发现技术
. 不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用
1. 辅助人类的人工智能技术
• AI系统的设计很多是为人所用 • 复制人类计算，决策，认知
4th November 2016
策略-II： 开发有效的人机合作方法
. 不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用
1. 辅助人类的人工智能技术 2. 开发增强人类的ＡＩ技术
目标：. 确保美国的世界领导地位 . 优先投资下一代人工智能技术
1. 推动以数据为中心的知识发 现技术
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
3. 理论ＡＩ能力和上限
4. 通用AI 5. 规模化AI系统
6. 仿人类的AI技术 7. 研发实用，可靠，易用的机
器人 8. AI和硬件的相互推动
• 提升机器人的感知能力，更智能的同复 杂的物理世界交互
1. 在人工智能系统广泛使用之前，必须确保系统的安全性 2. 研究创造稳定， 可依靠，可信赖，可理解，可控制的人工智能
系统所面临的挑战及解决办法
1. 提升AI系统 的可解释性和透明度 2. 建立信任 3. 增强verification 和 validation 4. 自我监控，自我诊断，自我修正 5. 意外处理能力， 防攻击能力
1. 推动以数据为中心的知识发 现技术
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
人工智能中的信息安全-答案
人工智能中的信息安全-答案第1题、2018年，谷歌的罚款超过了所交的税收。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第2题、钓鱼式攻击是一种企图从电子通讯中，通过伪装成信誉卓著的法人媒体以获得如用户名、密码和信用卡明细等个人敏感信息的犯罪诈骗过程。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第3题、特斯拉的自动驾驶技术已经完全开放。
(判断题)(分值：3)（B）A：正确B：错误第4题、自动驾驶技术会受到黑客的攻击。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第5题、传统汽车必须破坏硬件才能造成汽车破坏。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第6题、2018年12)月20日，大数据杀熟当选为2018年度社会生活类十大流行语。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第7题、探针盒子会窃取手机信息，推送垃圾广告。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第8题、精准营销主要是使用人工智能技术中的图像识别技术。
(判断题)(分值：3)（B）A：正确B：错误第9题、为预防信息安全，我国应制定国际、国家、行业安全标准。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第10题、为预防信息安全，应完善数据、出台隐私保护条例。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第11题、为预防信息安全，应进行关于道德伦理的思考和讨论。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第12题、脸书的市值曾一度达到6000亿美元。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第13题、脸书为深度学习框架PyTorch和Caffe做岀了主要贡献。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第14题、升级后的阿尔法Zero横扫阿尔法狗。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第15题、脸书曾因开出误导信息，被欧盟开出1.1亿欧元的罚单。
(判断题)(分值：3)（A）A：正确B：错误第16题、截至2019年3月，谷歌的市值约为()。
人机博弈
人机博弈作者：来源：《艺术与设计》2016年第04期刚刚过去的紧张激烈的围棋人与电脑的博弈大战中，以李世石的完败告终。
这个比赛也预示了，在今后，人工智能已经可以成为人类的老师了。
这不完全是一个粉饰，但很接近了。
当DeepMind在2014年，总部位于伦敦的人工智能（AI）公司以4亿美元的价格购买了谷歌，他们请李世石进行围棋人与人工智能对抗比赛。
李先生曾经对这一古老而臭名昭著的征税游戏自信满满的预言：他将赢得5-0，以人类取得最终胜利而结束，又或许是4-1。
他的预言是对的，但只是预言错误了赢家。
这场比赛，在首尔举行，有数以百万计的观众在线观看。
自从卡斯帕罗夫，国际象棋特级大师，在1997输给了电脑，电脑-人工智能已经到了无人能敌的境界了。
而这次的alphago拥有“深度学习”的能力，人工智能技术被谷歌等公司使用，为亚马逊、百度等网站提供了人脸识别技术，同时也为广大广告商服务。
正如这个名字所暗示的，深度学习可以让计算机从海量的数据中提取出有少量关键的数据。
这个游戏做了一个很好的试验场技术，DeepMind希望在医学和科学研究做更深入的研究。
很好的理由整个比赛的过程像在坐过山车，高潮迭起，第一场比赛李世石在开局很有利的情况下，最终失误输掉了比赛。
接下来，alphago连续赢了三场比赛。
评论家们认为alphago也有失误的地方，但它最终还是获得了胜利，他们被迫承认，机器正是用人类自己的策略打败了自己。
第四场游戏，虽然，是令人激动的。
聪明有见地的李先生打败了机器。
但是如同前几次，alphago 在开始的时候也犯了错误，但是李先生没有抓住它。
同时，也说明 alphago也有自己下棋的弱点。
第五场游戏表明了机器对抗的艰难。
一次又一次，人类的评论员认为这台机器在早期就犯了严重的错误。
然而，李先生没能将它抓住并打败它，且alphago最终又收复失地、赢得了胜利。
电脑在国际象棋、五子棋等方面，已经超过了人类的智慧，甚至更“危险！”。
ai人工智能论文
ai人工智能论文AI是一门交叉的学科：人工智能由不同的技术领域组成，如机器学习、语言识别、图像识别、自然语言处理等。
以下是店铺整理分享的ai人工智能论文的相关文章，欢迎阅读!ai人工智能论文篇一如果时光倒流500年，你会如何对当时的人们述说今日的世界?在那个时代，哥白尼刚刚发表日心论，伽利略还在比萨斜塔抛掷铁球，吴承恩还在用毛笔写着《西游记》。
如果你对他们说：“嘿，老兄，我对着手上的这个‘黑色方块’说句话，它不仅能让你看到太阳系长什么样，告诉你什么是重力加速度，还能直接把唐僧要去西天取的经下载给你看。
”他们可能会觉得你要么是神仙，要么是神经。
AI从诞生到现在已经有60年的时间，期间经历两轮起落，呈阶梯式进化，走到今天进入第三个黄金期。
如果按照其智能水平划分，今天的人工智能尚处在狭义智能向广义智能进阶的阶段，还是一名不折不扣的“少年”，未来拥有无限的可能和巨大的上升空间。
AI是一门交叉的学科：人工智能由不同的技术领域组成，如机器学习、语言识别、图像识别、自然语言处理等。
而同时，它也是一门交叉学科，属于自然科学和社会科学的交叉，涉及到哲学和认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论等学科。
因此人工智能领域的技术壁垒是比较高的，并且会涉及到多学科协作的问题，对任何公司来说，想做好人工智能将是一门大工程。
未来不大可能出现一个公司能包揽整个人工智能产业每一个部分的工作，更可能的模式将是一个公司专注于一个相对细分的领域，通过模块化协作的形式实现人工智能领域的不同应用。
进化史呈阶梯状，以阶段突破式为成长模式：人工智能的发展经历了两次黄金和低谷期，现在正经历着第三个黄金期。
1956年，麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等年轻科学家在达特茅斯一起聚会，并首次提出了“人工智能”这一术语，标志着人工智能的诞生。
第二年，由 Rosenblatt 提出Perceptron 感知机，标志着第一款神经网络诞生。
工智能的五大核心技术
工智能的五大核心技术计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术。
一、计算机视觉计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook 用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。
机器视觉作为相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。
在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。
计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。
因为应用范围的持续扩大，某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。
二、机器学习机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。
其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。
比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。
处理的交易数据越多，预测就会越准确。
机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。
除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。
机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Google又花4亿美元买了人工智能公司DeepMind
Google花了4亿美元(一说是5亿)买下了一个叫DeepMind 的人工智能公司。
Google方面已经证实了这个消息，但是他们拒绝透露具体价格。
DeepMind 公司位于伦敦，是由神经系统科学家、游戏天才Demis Hassabis，与Shane Legg 和Mustafa Suleyman 三人共同创办。
有消息声称，google 正在大规模地招揽人工智能领域的人才，本次收购由google CEO Larry Page 亲自掌权处理。
据维基资料显示，Hassabis 是个相当牛逼哄哄的天才，他幼时是名国际象棋神童，被誉为智力奥运会(Mind Sports Olympiad)史上的最佳选手。
DeepMind 在其登入页面上的自定位业务包括：建立模拟、电子商务和游戏方面的学习算法。
LinkedIn(商务网站)上的资料显示这家公司成立了3年。
有消息称DeepMind 的资金主要来自于创业者基金，以及维港投资(Horizons Ventures)。
Skype 和Kazaa 的开发者Jaan Tallinn 是该公司的投资者及顾问。
虽然DeepMind 的名声似乎还没响亮到家喻户晓的地步，但是它在人工智能领域里名声在外，且一直在积极地招贤纳士。
据说该公司目前已有50多人，并且拿到了5000多万美金的资金。
它被称为“人工智能领域最强大的新兴独立公司”，据说在人才配备方面它可与google、Facebook 和百度相媲美，该公司近日还多了一名牛逼的临时工Geoffrey Hinton(人工智能专家，“深度学习”之父)。
有不少消息称该公司已经开发出了多种实现人工智能的方法，并且将它们运用在了各种潜在商品之中，包括推荐系统以及电子商务等方面。