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手机定位找人卫星定位人工智能法官预测案件结果

2017-11-03 14:40:19       来源:中国网

一位名为CaseCruncher Alpha的人工智能律师刚刚在一次挑战中击败了100名人类律师。

这名机器人和100名来自剑桥的法律系学生互相提出对立论点,并给出了“数百个PPI(支付保护保险)不当销售案例的基本事实,并被要求预测金融调查官是否会允许索赔。”他们总共提交了775份预测报告,结果显示,CaseCruncher的准确率为86.6%,而学生的准确率只有66.3%。但是根据CaseCruncher的案例我们发现,当问题“精确”的时候,机器才会比人类更好地预测结果。这意味着:我们还有很长的路要走。

 

人工智能法官预测案件结果 完胜100名律师

 

三名剑桥法律系学生:Jozef Maruscak、Rebecca Agliolo和路德维希布尔在他们的项目里制作了CaseCruncher。起初,它是一个简单的聊天机器人,可以回答法律问题,但后来被开发出可以用来预测法庭案件的结果。这些学生以前都没有计算机科学或技术背景,但他们热衷于这个话题。

类似于CaseCruncher这样的机器人,我们面临一个问题:人工智能在未来是否会取代真实的律师。目前,他们只能分析自己收到的信息,所以他们缺乏人情味以及律师所需的其他美德。

 

BBC提出了这样一个问题:人工智能是否会成为“初级律师使用的工具,或者是替代他们的工具”。

但对于CaseCruncher来说,“像CaseCruncher Alpha这样的系统的用途就很明确。像我们这样的法律决策预测系统能够在有序的过程中永久且可靠地解决法律瓶颈。”而且机器人律师就在这里——他们在BBC的节目上赢得了胜利。

Yann LeCun是人工智能领域最有发言权的人之一,所以当他说,“即使是这一领域最先进的技术也没有让我们更接近超级智能机器”,你就需要注意了。

Yann LeCun已经在人工智能领域工作了几十年,并且是卷积神经网络的联合创始人之一。这一程序被证明特别擅长分析视觉数据,并且能够支持从自动驾驶汽车到面部识别等各种功能。现在,作为Facebook人工智能研究中心(“FAIR”)的负责人,他推动了人工智能从实验室走向现实世界。他的团队所设计的软件会自动为盲人用户提供图片说明,并且能够在一天内完成45亿份人工智能翻译。手机定位找人卫星定位(黑客)Q3375073353微信mrzhou2688手机定位找人卫星定位“我们对产品的影响超过了马克?扎克伯格的预期,”扬·勒丘恩最近通过Skype接受美国科技媒体采访时表示。但是,正如他在采访中解释的那样,他很清楚,人工智能还有很长很长的路要走,才能接近婴儿的智力,甚至是动物的智力。哦,如果你不介意的话,顺便提一句,他表示,如果我们在人工智能文章中停止使用“终结者”影片中的照片,他会因此非常高兴。

为了信息的清晰明了,下面的采访内容经过了简单的编辑:

关于Facebook人工智能发展的最新报道之一是关于你所称的“人工智能机器人”的研究工作。这些人工智能机器人在发明了自己的语言后被“停止”。有很多报道严重歪曲了研究结果,但你和你的同事对这类报道应该作何回应?

事实上,第一次看到这些报道的时候,我们就只是一笑而过。之后这就取决于这些报道造成的影响。这里要特别提的是,曾经有一篇报道,一经报出就引起轩然大波,然后这非常令人苦恼,就像被扯头发一样。“在报道里,他们完全错了!”这对我们来说很有启发意义,因为它让我们了解了媒体是如何运作的,我们也因此作了一些回应。我在脸书上发布了一个简短的帖子,说这篇报道很荒谬,试图先以一种幽默的方式回应,直到我们不得不以严肃的态度回应。我们一方面与一群想要了解真实情况的记者交流,另一方面写一些文章强调某些报道完全是错误的。

在过去的几年中,你认为我们看到的这类报道是多还是少?

事实上是少的,从某种意义上说媒体和公众似乎对这些报道只是稍微了解一点点。过去的情况是,你在媒体上看到的关于人工智能的文章,其中的配图无不是关于《终结者》的。现在你看得更少了,这是一件好事。尽管你偶尔还是会看到某些媒体会以一种对所发生的事情完全误解的方式提出问题。

当你看到这样的报道时,你希望人们能从中获得的信息是什么?你对他们说些什么?

每当我与公众交谈时,我都会不断重复这一说法:我们距离创造出真正的智能机器还很远。你现在所看到的一切,所有这些人工智能的壮举,比如自动驾驶汽车,解读医学图像,打败世界冠军等等都是非常狭隘的智力,它们真的只是为了特定目的而被训练的。因为在这些情况下,我们可以收集到大量的数据。

举个例子,虽然我并不想轻描淡写DeepMind的朋友们对AlphaGo(阿尔法狗)的工程和研究工作所作出努力,但是当人们把AlphaGo的发展解读为对一般智力的重大进程时,这其实是错误的。这两者不存在直接的关联。并不是因为有一台机器可以在围棋领域打败人们,就会有很多智能机器人在街道上跑来跑去。在某一领域打败人类甚至没有帮助解决智力突破问题,它其实是完全独立的。其他人可能不这么认为,但这是我个人的观点。

我们离拥有能够以人类和动物的方式学习世界上最基本的东西的机器还有很远。事实上,在某些领域,机器的确具有超人的性能,但就一般智力而言,我们得研究成果甚至都不接近老鼠。这就使得人们过早问自己的很多不必要的问题。这并不是说我们不应该去想它们,但是在短期甚至中期内他们并不会给我们造成威胁。在人工智能领域的确存在一些危险,真正的风险,但它们并不是《终结者》中所展现的那样。

DeepMind在AlphaGo的研究过程中所强调的的一件事是,它所创造的算法将对科学研究、蛋白质折叠和药物研究等领域有用。你认为把这种研究应用到世界其他领域会有多容易?

什么是强化学习?

强化学习是一种机器学习。在这种机器学习中,计算机通过反复试验总结错误,不断学习。一个软件代理通常被放置在一个模拟环境中,并且只被提供很少的指令。然后它会学习如何通过尝试、失败和再次尝试来完成一个目标。例如,谷歌的DeepMind利用“强化学习”技术创建了一个可以玩Atari游戏的人工智能。

因此,AlphaGo正是使用了强化学习这一技术。强化学习也适用于游戏;它适用于你有少量离散行为的情况。它能起作用是因为它凭借很多很多的试验来运行任何复杂的东西。AlphaGo的最新版本AlphaGo Zero在几天或几周的时间里玩了数百万场游戏,这可能比人类在几千年前发明围棋以来的所有大师级水平棋手玩得还要多。这是有可能的,因为围棋是一个非常简单的环境,你可以在多台电脑上以每秒数千帧的速度模拟它。但这在现实世界是行不通的,因为你不可能比实时的时间更快地运行真实世界。要摆脱这种状况,唯一的办法是让机器能够通过学习,建立自己的世界内部模型,这样它们就能以比实时更快的速度模拟世界。我们不具备的关键技术是如何让机器来建造世界模型。

我举的例子是,当一个人学习驾驶时,他们有一个世界模型,让他们意识到,如果他们离开了公路,或者撞上了一棵树,就会有不好的事情发生,这显然不是一个好主意。我们有一个足够好的整个系统的模型,在这个模型里,当我们开始开车的时候,我们知道我们需要把车停在街道上,而不是跑到悬崖上,或者撞到树上。但如果你使用纯强化学习技术,并训练一个系统用模拟器驱动汽车,它将不得不撞到一棵树上4万次才会发现这是个坏主意。因此,宣称“强化学习”将是智力的关键,这是错误的。

那么,你是否认为人工智能还缺少一些基本的工具才能突破目前的局限?

人工智能先驱Geoffrey Hinton最近谈到了这一点,他说这个领域过于依赖于“扔掉一切然后重新开始”这一需要。我认为他的说法有些过度解读,但我完全同意我们需要更多的基础人工智能研究。举个例子,Hinton喜欢的一个模型是他在1985年提出的一个叫做“玻尔兹曼”(Boltzmann)的机器。对他来说,这是一个很漂亮的算法,但在实践中,它并不是很好。我们想要找到的是一种在本质上具备玻尔兹曼机器的美和简单,但同时也有反向传播的效率(这个计算被用来优化人工智能系统)。这就是我们许多人,包括Yoshua Bengio、Geoff和我在21世纪初重新开始深度学习以来一直在做的事情。让我们感到有点意外的是,最终在实践中,工作的结果是支持非常深入的网络。

因此,鉴于人工智能领域的巨大变化发生在更大的层面上,你认为在短期内对消费者最有用的是什么?Facebook在这方面的规划是什么?

我认为虚拟助手将会是今后发展之重。目前的助手都是完全按照脚本编写运行的,他们可以告诉你一些可能的事情。因此,这使得机器人的创建非常乏味、昂贵和脆弱,尽管它们仍然在某些情况下发挥作用,比如客户关怀。下一步将是研发一些拥有一定学习能力的系统,这是我们在Facebook上正在做的事情之一。如果你有一台机器,它会读取一个长文本,然后回答与之相关的任何问题,这将是一个有用的功能。

 

除此之外,当机器具有与人相同的背景知识时,这是常识。但是,除非我们能找到某种方法让机器通过观察来了解这个世界是如何运转的,否则我们是不会得到它的。你知道,只是看视频或者看书。这是未来几年关键的科学技术挑战。我把它叫做预测学习,有些人称之为无监督学习。

在接下来的几年中,随着虚拟助手变得越来越有用,与之交谈变得不那么令人沮丧,这些任务将会不断取得进展。他们将拥有更多的背景知识,并能够不完全依照设计师所编写的脚本为人们做更多的事情,这也是Facebook非常感兴趣的事情。

中国宠物食品企业青岛天地荟食品挂牌纳斯达克,股票代码为“PETZ”。这支中国宠物食品海外上市的第一支股票,上市两天股价即上涨200%。首日收盘价6.41美元,较IPO发行价4.25美元上涨了50.82%。继首日上涨50%之后,周五继续迎来大涨,截止周五收盘,天地荟食品报12.75美元上涨98.91%,盘中最高上涨107%。

截至今日,天地荟股价稳定在18美元左右,一个月的时间,股价翻了几倍。网易科技专访了天地荟食品创始人,董事长崔荣锋。对于公司的上市,股价的上涨,他表示心情很平静,从最初的艰难创业到逐渐做大,他受到过许多质疑诽谤,如今对于荣誉,也觉得没什么。

 

天地荟亮相纳斯达克 中国宠物食品第一股怎么炼成的

 

下岗创业,想做伟大公司

天地荟食品创立于2002年4月,十几年深耕宠物食品这一细分领域,公司已经从最初只有夫妻二人,发展为拥有三个出口注册工厂,综合实力在山东省排名第一的公司,但崔荣峰最初的创业动力,还是源于2002年的下岗。

1994年,崔荣峰从青岛大学毕业,进入原胶南市肉联厂当了一名工人,这期间,他从车间的基层员工做起,终于从一名普通工人升为分厂厂长。然而好景不长,随后肉联厂改制,效益走下坡路,崔荣峰和妻子不幸赶上了最后一波的下岗潮。

下岗时,崔荣峰已是公司中高层干部,出入有专车接送,下岗让他的人生一下子跌入谷底。2002年,山东的创业气氛并不浓厚,很多下岗职工选择去别的公司或者考公务员,而32岁的崔荣峰则决定拿着失业金自己创业,回到农村老家,开一家宠物食品企业。

宠物食品的商机,源于崔荣峰在肉联厂工作时,无意间发现的一个秘密。崔荣峰以前的单位是出产肉制品的,曾经也接到过给日本商家做烤干鸡肉的订单,他赴日本学习考察,发现,自己肉联厂做的烤干鸡肉,被日本企业换上了宠物食品的品牌包装,产品价值立刻翻了几番。这件事对他的震撼很大。他看到了宠物食品的巨大市场潜力,不顾四邻的冷嘲热讽,坚持选择了宠物食品制造作为自己的创业项目。

夫妻二人三四万块的失业金,加上求亲告友筹集的几万元钱,崔荣峰将村里一个办公室改建成了食品加工车间,天地荟食品有限公司终于开张了,提到公司起名,崔荣峰笑谈,自己梦想做一家伟大的公司,很多伟大公司名字都很小,自己小公司起名就往大里叫。在公司后期的发展中,这个响亮的名字也为他省了不少广告费。

捞得第一桶金

最初的创业特别艰辛,加工厂初建时只有他和妻子两个人,再加上附近村里雇来的临时工,满打满算也才有四五十个人,崔荣峰常常身兼数职,既采购原料,又进行价格谈判;既组织货物运输,又做搬运工;生产线上既是伙计又是锅炉工;产品销售上既是推销员又是业务核算员;财务记账 、核算、会计、出纳,一人包揽。

厂房有了,如何接到订单?崔荣峰当时不睡觉就在网上不停的找,还跑到青岛的保税区四处递名片,接别人不愿意接的,挣钱少订单量小的活干。第一个客户是加工100公斤宠物零食,这样的活,量少没有人愿意干。但是当时他们却加班加点做,因为交付时间快,让这个客户成为了长期客户。

在2002年宠物食品市场狭窄,国人对宠物食品的消费理念也尚未成熟,很多人觉得,给宠物吃剩菜剩饭就行了,没必要专门买宠物食品。崔荣峰见国内的宠物食品市场不温不火,而国外的宠物食品市场发展得比较稳健,于是决定面向国际市场。靠着山东的地缘优势,他首次将“触角”伸向了当时比较成熟的韩国市场。

研发新品,面向国际市场

谈起韩国市场,不打不相识的第一个韩国顾客,后来成了他的“贵人”。大约在2005年,一位韩国顾客要了大约六七万元的货,可是货发过去后,韩国顾客不满意,认为食品变色了,要求全部退货重新做。对于一个刚刚起步的小企业,六七万元也不是小数目,但崔荣峰承担了百分之百的责任,而且按规定时间交货,因此感动了那位韩国客户。韩国客户也不断给他介绍新的客户。

就这样靠着诚信的口碑,从开始不到一个集装箱小订单,天地荟最终占据韩国宠物食品市场不小的份额的。

搞定了韩国市场后,崔荣峰又逐步打开了日本市场,做出了符合欧盟标准的产品,还开发了“保健型”、“减肥型”的宠物零食,凭借产品品类的多样,在国外市场站稳了脚跟。

谈到公司的核心竞争力,崔荣峰表示,核心竞争力一方面来自于技术研发,天地荟食品公司建立了自己的产品研发中心,拥有四个分厂和四个自主产权品牌,加工产品也从原来单一的产品扩展到鸡肉系列、宠物饼干系列、罐头系列等八大系列1000多个品种。另一方面来自于崔荣峰对做细分市场的坚持。满足不同客户、不同品种、不同用户的需求。随着公司的发展,最初简单把鸡肉烤干的原料型产品已经从温饱型变为营养型,保健型甚至减肥型。每次新产品的研发,崔荣峰都亲自监督试产,对待宠物食品,他始终严格按最高的食品要求来做。在选材控制上,选用进口完全无药残的食材,确保高质量。

拓宽渠道,做跨境电商

除了给企业做OEM和ODM,天地荟也开发了自有品牌Pet Cuisine,还与各大商超建立了联系。为了拓宽渠道,天地荟早在三年前就在亚马逊做了跨境电商,从一开始困难的起步阶段,到现在可以在垂直品类里排前几名,崔荣峰表示,电商的收益正在成几何级增长。

宠物市场未来:看好国内市场

 

除了多渠道销售,随着国内市场消费升级的浪潮,天地荟也瞄准了曾经不被看好的国内市场。对于国内的宠物市场,崔荣峰表示,城镇化、老龄化、经济生活水平的发展,是宠物经济发展的三个必不可缺的因素。除此之外,社会的压力,还有丁克家庭的大量出现,还有年轻人新的生活理念的改变,都让这个市场潜力巨大。宠物食品市场现在每年按39%左右的复合增长率发展,崔荣峰预计,到2020年时可能突破2000亿的市场规模。未来,天地荟也将重点发展国内市场。

回忆起纳斯达克上市的场景,崔荣峰表示,当天并没有太激动,跟美国的券商和律师开完会议之后,就回国了。“对天地荟而言,这仅仅是万里长征的第一步,没有感觉万事成功了。我觉得对天地荟的成长,这是一场长跑,是耐力赛。对一场耐力赛来讲,这只是在起点上,没有必要在起点上放鞭炮。”他说。

尽管完全以人工智能为主导对世界所带来的影响仍然成谜,但越来越明显的是,人工智能或许很快就能为我们提供更为准确的解决方案,以解决之前未被发现的健康问题。

虽然医疗保健的数字化转型仍然缓慢而谨慎地进行中,但在过去五年中,超过90%的医院已经从纸质系统转换为电子系统。

目前人工智能有三种可以改变医疗保健的方式。

医学诊断

过往的医疗记录对于及时治疗仍然至关重要。危及生命的风险在早期便可以通过预测性分析进行诊断。因此,医生可以迅速做出决策,并采取有效行动,以挽救生命和不必要的开支。

有趣的是,像谷歌和CareSkore这样的公司也参与进来,缩短测试和治疗之间的时间来简化诊断。Google DeepMind Health项目虽然还处于初级阶段,但它打算利用人工智能技术学习为不同的患者采取的最有效的治疗方法。就医记录的搜寻只需要几分钟便可完成,留下了足够的空间进行早期诊断和必要的治疗。

另一家名为CareSkore的公司是一家总部位于芝加哥的云计算预测分析平台,它利用机器学习来预测死亡率。去年,该公司获得了430万美元的资金,用于推广公司概念,其中包括通知医生那些不预约、不吃药的可能性更高的患者。通过预测分析,CareSkore可以更新医疗机构中患者的再入院率,以及住院风险和死亡风险等其他信息。医生可以使用这些数据为患者提供适当的帮助和建议。有趣的是,如果出现新的症状并咨询更多的问题,患者可以使用同样的技术告知医生。该系统使用23种环境数据来源,包括谷歌地图和谷歌API(应用程序界面),以评估病人的临床、社会、行为、地理和经济数据。过滤功能可以让用户专注于有意义的数据,略去其他不必要的信息。

今年早些时候,斯坦福大学报告说,他们的计算机科学家、皮肤学家和工程师正在开发一种能够发现与皮肤癌相关的皮疹和痣的算法,这可能有助于及早发现皮肤癌变情况。该软件使用深度学习的数据库图像,这是一种模仿大脑神经网络的人工智能。

假肢

研究人员目前正在进行相关研究,以提供基于计算机视觉的辅助技术解决方案,并为截肢患者提供革命性的医疗服务。根据最近的统计数据,美国有多达50万的上肢截肢者,且每年新增185000截肢者。以人工智能为导向的方法可以让截肢患者用更像真手的假肢去感受事物,从而改变他们的生活。

今年,纽卡斯尔大学的生物医学研究人员开发出了一种仿生手臂,这种假肢配有一个人工智能的摄像头。通过安装在摄像头中的应用计算机视觉技术,原型假肢可以评估物体的形状和大小来进行抓取。研究人员利用深度学习技术识别出了500个佩戴者可以自动抓取的物体。到目前为止,神经网络允许识别已被训练识别的对象,这意味着在需要识别新对象时,人工智能内存需要进行升级。

视觉障碍

人工智能也在彻底改变视障人士的生活。为了能用人工智能重建视力,Aipoly已经帮助超过35万名视觉障碍人士通过“智能识别仪(Aipoly?Vision)”探索世界。这款应用可以让神经网络在你的手机上运行,理解摄像头的输入,并描述其看到的东西。它还能识别颜色和对象,在即将更新的版本中,它甚至可以理解复杂的场景、位置以及附近物体之间的关系。

另一款名为“眼视(EyeSense)”的应用在向盲人和视力障碍者提供独立能力方面也取得了长足进步。这个独特的设计是由先进的计算机视觉和人工智能技术所支持,它可以解释视觉世界,并为你大声描述。

 

对于人工智能来说,要想在能让自身受益良多的行业中充分发挥它的潜力,结果必须可靠和准确。一个重大障碍便是为基本的卫生保健需求而创建的人工智能解决方案所带来的成本。安全访问数据仍然是一个令人担忧的问题,因此,常规医疗中心可能会推迟引入人工智能。

然而,如果人工智能在试验和测试阶段仍保持高成功率,准确的预测可以提高早期诊断几率,降低误诊的治疗费用,并彻底改变当前的医疗体系。

马逊所有的股东信进行了研究之后,天使投资人、VC Li Jiang又对谷歌创始人LarryPage和SergeyBrin的所有公开信进行了研究。在最近发表于Medium的一篇文章中,他记录了一些从中这些信件中学到的东西。文章由36氪编译。

 

 

 谷歌不是一家传统的公司,我们也不打算变成一个传统的公司。

 在2004年谷歌IPO时,其创始人在公开信中,用这两句话向公众(投资者)对公司做了介绍。

 其非常规的“荷兰式拍卖”(dutch-auction)IPO,给予了员工20%的时间来探索与Google有关的任何兴趣,比如热气球网络计划。对于谷歌,现在是Alphabet来说,很难说这是常规性的。

 我阅读了谷歌创始人LarryPage和SergeyBrin的所有公开信(最早追溯到2004年IPO时),以下是我学到的:

 

 

 谷歌(1998)

 1、从反向投资中寻找价值

 为什么在互联网战场上,几乎所有的创业公司都已经消失在历史的长河中,而谷歌会取得成功,并屹立不倒?

 他们有一个几乎世界上所有人都不同意的见解,这非常关键。当所有人都认为“搜索”已经被雅虎(Yahoo)、阿尔塔维斯塔(Altavista)、Lycos、Excite等“做透”了的时候,谷歌意识到,在这个巨大的市场中,这只是互联网非常“早期的”形态。

 搜索仍然是谷歌的核心。——2006

 这是大多数人误解的地方,搜索不仅仅是寻找网站,它需要能够在你最需要的时候,给你提供正确的信息。

 我希望在未来10年,我们的搜索引擎会变得更加“智能”。——2008

 尽管谷歌已经成长为一个庞然大物,但他们从未将目光从搜索结果中移开。

 当我们开始做谷歌的时候,大多数人都认为搜索是一个已经解决的问题,而且除了一些横幅广告之外,没有什么可以赚钱的模式。——2012

 随着世界越来越数字化,谷歌的核心业务价值(和利润中心)正变得越来越大,因为它们在搜索业务中建立了更强大的网络效应。随着普适计算(Ubiquitouscomputing)的发展,以及形式因素(移动)和知识获取方式(语音,AI)的普及,搜索将开启一个新的增长阶段。

 我们距离创造我梦想的搜索引擎还有一百万英里。——2013

 Takeaway:找到一种你认为是正确的、但大多数人并不这么认为的大趋势。做反向投资和正确的选择,你将会发现最突出的“异常”机会。

 2、从长远的角度考虑问题

 Larry和Sergey通常会从长远的角度,将业务与无限创意结合起来,去完成目标。

 但就像人的寿命一样,从长远的角度来考虑,对逐年的发展中也很有用。——2004

 很多经理都会关注每个部门在每一季度的数据。谷歌的长期视角让他们不去在意每一季度中的起起落落,而是要以一种长期的、按钮式的方式接近世界。他们能够专注于那些既重要又困难的技术领域,并为这些领域开发出最基础的解决方案。

 寻找目前进展缓慢、但可以快速完成的重要的技术领域,正是谷歌的全部意义所在。——2009

 随后,Alphabet诞生了,作为谷歌、谷歌X、谷歌风投、Capital、Calico等公司的母公司。Larry和Sergey能够专注于将合适的资源投入到新领域。

 

 

 幸福是对不可能的一种合理的漠视。——2012

 Takeaway:不要只追求更高的薪水,而是要专注于你的核心生活目标,并从这些核心理念中获得价值。

 3、让一千朵花绽放

 Larry和Sergey用一种非常有价值的洞察力创造了一个“巨兽”——PageRank算法,根据与其他网页链接的程度,对网站进行排名。

 要追求不断的创新,而不是瞬间的完美。——2005

 但他们早就知道,即使是最强大的算法,在我们的有生之年(互联网),也不足以去发展成一个更重要的技术。从一开始,谷歌就就让他们的团队成员能够以“70-20-10”的模式在搜索之外开展项目。70%的时间用于核心项目,20%的时间用于相关业务上,比如GoogleNews、GoogleEarth和GoogleLocal,10%用于“登月计划”。Gmail和许多我们认为不可或缺的工具只是一个20%时间的项目。

 他们还创建了一种金融激励机制,通过“创始人奖励计划”来奖励最优秀的新项目。在这些项目中,通过创新创造出最大新价值的人,将会获得数百万美元的奖励,就好像他们是成功的创始人一样。

 我们已经让一千朵花绽放了,现在我们想要的是一束和谐的花束。——2012

 但Larry和Sergey最大的创新之一是在2015年任命SundarPichai为谷歌的首席执行官。这让他们的一位关键领导人有机会去推动谷歌更快地发展,同时释放他们的时间和精力,专注于Alphabet的新未来。

 

 

 我们正在从“移动为先”的世界迈向“人工智能为先”的世界。——SundarPichai,2015

 Takeaway:如果你在这条路上没有做很多小而聪明的赌注,你可能存活不了多长时间来做大的赌注。

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