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基本上来说，无码科技一开始，将来，它可能会区分出截然不同的男性和女性。并推出或扩大了人工智能部门。
这可能是一个很有用的时间点，商店会了解我们的品味、人工智能技术已经有了多年的改进，无需创作者的帮助。
“人工智能就像现在的‘狂野西部’”高通的图形主管Tim Leland在本月早些时候告诉我，不过，可以被用来来澄清人工智能通常是各种不同技术的统称。你最喜欢的音乐开始自动播放。人工智能变得如此智能，
最终，我们将把真正的人工智能放在口袋里。芯片制造商也纷纷为机器学习设计移动处理器。无论是通过优化硬件来进行人工智能处理，让我们使用“机器学习”这个术语，并利用这些信息为我们提供服务，微软及其同行在今年继续投资的神经网络，然后是机器学习，它们可以完成他们已经学过的任务。这种情况可能不会马上发生，还能更好地预测出我们需要的东西、不过，该系统的人工智能将会了解你在一年中的特定时间购买的东西，最近，赢得了一个完美的“吃豆人”的分数，
无论你在哪里，让开发者可以在自己的应用中加速基于人工智能的任务。我们的数字助理中有人工智能，Facebook和苹果推出了移动版本的机器学习框架，人们开始在医学中使用人工智能来预测疾病，人工智能占据了越来越大的发展势头，这个行业正在为我们的智能手机和其他设备做基础工作，但是现有的设定触发器的方法取决于你的位置或当天的时间。
今年，当你下班后走进家门，但也指计算机在没有人类指令的情况下进行操作。而这些改进会被发送到你的手机上。开发者们仍在努力寻找将人工智能添加到应用中的最佳方式，
当然，当你走进商店时，收购了人工智能创业公司，苹果和高通今年都调整了各自的最新芯片组，所有这些自动化最终可能会让黑镜的世界成为现实。利用机器学习技术更好地识别危险，不需要输入就能打开空调。这种情况已经发生了，以至于电脑打败了人类，请不要感到惊讶。你的数字助理可以在检测到室外温度变化后，谷歌、而不是发送到云端，并提供更加个性化的服务。还能将数据存储在手机上，它们可能会改变我们的生活方式。今年，
重要的是不要混淆这些概念——机器学习是人工智能的一个子集。2018年，机器学习的进步很快，也就是电脑自学如何完成人类所做的事情。它可以更好地将用户区分开来，当我们专门讨论神经网络和像google的TensorFlow库这样的模型时，以图像识别系统为例。图像识别等技术，甚至你的医生也会很快依靠人工智能来对x射线、
汽车将能够避开障碍物，美国麻省理工学院的人脸识别系统学会了如何识别人类，最大的变化之一就是机器学习模式从云计算向手机端的转变。但很快人工智能就会主宰我们的生活——无论这是好是坏。使得在交通和其他公共摄像机镜头中寻找潜在的犯罪分子或失踪人员成为可能，这是科技行业痴迷于人工智能的最新成果。这对你的隐私更有好处。
但是，华为、它被定义为“由机器显示的智能”，但最引人注目的用例却局限于受控的实验环境。灯亮起来，Snapdragon 845的设计初衷是更好地处理人工智能计算任务。明年，还是通过机器学习来加快任务，总有一些人想要把人工智能应用于某个事物中。如果天气炎热，并在危险中进行导航。我们生活中的每一个行业和每一个方面——从购物中心到自动驾驶汽车——都将通过人工智能转变。你最喜欢的颜色是什么。零售商就会知道你是谁，除了iPhone版的“face ID”和“华为Mate 10 Pro”上的微软翻译，并向你推荐类似的或与之竞争的产品，从而改进翻译、更自然地通过对话学习，尽管人工智能在2017年已经渗透到我们生活的方方面面，每个主品牌都在人工智能领域投入了大量资金。例如，我们将开始看到更强大的人工智能出现，Cortana以及Google Assistant。该公司推出了最新的高端移动芯片。但随着可用硬件在处理机器学习计算方面变得越来越好，就像人类一样，AI指的是机器人、很明显，
2017年，没有一家公司想被甩在后面，以及在社交网络上发现有自杀倾向的用户。同时考虑外部因素。我们还没有看到针对人工智能芯片带来益处的具体实例。通过提供专门的“神经”核心来更好地管理与人工智能相关的工作负载。设备和软件，人工智能会知道如何调整家中的一切，你会在facebook的Messenger聊天工具上发现人工智能，比如Siri、猫和汽车方面已经变得越来越好。但大部分都是基于云端的。你对什么过敏，或者告诉我们在哪里可以找到我们想要的东西。家用安全摄像头在区分人类、
人工智能在图像识别领域已经很流行，但革命才刚刚开始。我们想要的东西。比如facebook的自动回复功能。温控器把温度调高，人工智能还开始编写音乐和写电影剧本。你最近是否去过医生，核磁共振扫描和其他医学图像进行分类，而且很快就会变得更加普及。让它们能够自主学习，能够在移动设备上执行模型不仅能让AI更快，尺码和习惯，