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深度学习引爆人工智能 7只个股或遭爆炒

2016-06-16 15:20 出处:互联网 人气: 评论(
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  估值与评级:考虑到公司海外市场增速强劲,未来在机器视觉和无人机等新应用领域的成长性,我们看好公司长期发展,首次覆盖给予“买入”评级。

  人工智能在经济决策、控制系统和仿真系统等领域目前已得到越来越广泛的应用,但主要还是集中在非类人人工智能领域。AlphaGo此次选择围棋只是测试其能力,未来谷歌希望打造一个通用智能系统,用于灾害预测、风险控制、医疗健康和:国内龙头国际一流,创新外延驱动成长

  人工智能主要可分为类人的人工智能和非类人的人工智能。类人人工智能的思考和推理就像人的思维,可以通过实践和学习获得知识和能力;非类人人工智能主要通过感知、知觉等专业技能执行特定任务,解决问题的重要途径是将所有可能构建成搜索树,通过比对、决策寻找最优方案,对于这类人工智能来说,背后的数据库越强大,它的“水”就越深,但能力也基本在预期范围之内。

  类别:公司 研究机构:亮点。海康“核心员工跟投创新业务管理办法”规定公司员工可跟投创新业务子公司40%股权,以搭建孵化创新业务的平台。这是公司在国企改革方面的重大突破,有助于激发员工活力和内部创新,将为海康布局新业务提供有效支撑。

  围棋的特殊性并不在于变量的数量级变化,而在于选择的“不确定”性。与其他游戏不同,围棋博弈时,最优选择很难用数学语言“定量”精确表达,顶尖高手之间对“下一手”的看法不能达成一致基本是常态。这并不是因为棋手之间的能力差异所导致。事实上,选择不同的“下一手”很多时候的确没有好坏之分,只是形成不同的路线,胜负取决于棋手后续的综合功力。因此,对于高手来说,计算能力很重要,但博弈时更讲究的是“棋感”。所谓实与势要均衡,“高者谋势,低者谋实”。

  给予“推荐”评级。预计2015-2017年EPS为0.33、0.45、0.58元,给予公司未来6-12个月目标价42元,首次覆盖,给予“推荐”评级。

  围棋是一种古老的游戏,行棋规则简单,千变万化中却蕴涵无尽玄机。以最基本的“定式”为例,定式的选择只有在合适的场合配合下才能发挥功效,绝非机械记忆即可,必须了解其内涵,掌握各种变化下的应对,否则,可能非但无利,反而有害。

  专业围棋选手的反应值得关注。本次“人机大赛”前,专业棋手大多看好李世石,国内等级目前排名第一的柯洁甚至预测李世石5:0取胜。棋圣聂卫平则认为,电脑击败专业棋手是“忽悠”,欧洲冠军樊麾被AlphaGo击败是耻辱。李世石两度失败后,还有九段棋手质疑比赛过程有猫腻,不愿意接受这个事实。这个群体对围棋有着更深刻的理解,只是没有认识到人工智能所达到的高度。

  由于围棋博弈缺乏“定量”解决方案,因此仅依靠海量存储数据棋谱,进行搜索比对加以分析判断,难以找到最佳的“下一手”,要让机器取得胜利的唯一办法只能是掌握“学习”能力。为此,AlphaGo通过神经网络引入了“直觉”。直觉让棋手成为高手,但却不是传统数字世界所使用的规则。此次AlphaGo连续击败李世石,表明人工智能通过“学习”,在“势”和“实”这些“虚”的领域达到了令人震惊的高度。

  、海通证券、新疆平安城市等安防项目。依托领先的人脸识别技术,公司走在安防行业的前列。

【深度学习引爆人工智能 7只个股或遭爆炒】A股上市公司中,海康威视、佳都科技、御银股份、欧比特、欧菲光、海能达、科大讯飞等7只个股值得关注。

  谷歌超级人工智能系统AlphaGo在与顶尖围棋高手李世石的较量中取得胜利,是人工智能发展史上重要的里程碑,显示出人工智能在复杂的博弈游戏中开始挑战最高级别的人类选手。“深度学习”将为人工智能打开一扇新的大门。

  人工智能进入“深度学习”阶段

  风险提示:行业市场需求或不及预期;产品销售进度或推迟;海外市场推广或不及预期。

  谷歌AlphaGo将高级搜索树与深度神经网络结合在一起,背后的数据库理论上只是用来学习的素材,不再单纯比拼记忆和计算,而是通过实践和学习获得知识和能力。就像AlphaGo开发者戴维所称:“AlphaGo是我们创造的,但并不知道”他“是怎么想的。”九段棋手古力则感叹,AlphaGo团队并没有围棋高手,却打造出棋力水平如此高的系统。“深度学习”能力获得重大突破,意味着人工智能将不断进化,向更远更高的境界迈进。这就是“深度学习”的魅力。

(责任编辑:DF064)

  收购华之源,形成轨道交通全产品线布局。公司收购华之源后,将形成我国唯一一家同时拥有城市轨道交通自动售检票系统、屏蔽门系统、综合监控系统、通信系统和视频监控系统的厂商,形成全产品线布局。相比不同公司建设不同系统的情景,由于不同系统之间的数据互通、匹配调试、平台统一管理而产生的成本将明显降低,项目建设速度也随之提升。公司在未来轨交项目的竞争中将会更具优势。

  电脑游戏更新换代非常快,一个重要的原因就是玩这些游戏的“解决方案”通常都是确定的。一个游戏被玩熟之后,对于后续进程通常都在预期之中,其魅力当然很快就会消失。

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