图灵测试有什么意义？
图灵测试有什么意义？
人类的智慧到底该如何定义？目前还没有一种公认的科学、可量化的标准。而图灵测试的目的就犹如那句谚语所说：“如果一个东西长的像鸭子，走路像鸭子，叫起来像鸭子，那它就是鸭子”，如果一部机器的各种表象都像人，那么 Ta 本质上就是人。
2014 年 6 月，恰逢图灵逝世 60 周年纪念日之际，首次有一个聊天程序成功通过了图灵测试，让研究人员以为 Ta 是一位名叫 Eugene Goostman 的 13 岁小男孩，33% 的评委将其判定为人类。
人工智能技术飞速发展的今天，图灵测试作为一种验证机器智慧程度的方式，已经成为该领域很多学者和研究人员不懈追求的目标。甚至在该目标的推动下，人工智能技术本身也实现了飞速发展，相关研究成果正以云服务的方式快速深入到我们每个人的工作和生活。
亚马逊云科技提供的机器学习解决方案
亚马逊云科技提供的机器学习解决方案
AI Solution Kit
AI Solution Kit 提供一系列开箱即用的云上 AI 功能，例如：通用文字识别（OCR）、通用物体识别、人脸检测、文本相似度、图片相似度、车牌信息识别等。此解决方案以 RESTful API 的形式提供调用接口，并可以与亚马逊云科技提供的其它服务无缝集成。此解决方案基于无服务架构设计，您可以按需使用，且无需担心云上资源的运维管理。
个性化推荐系统解决方案
通过这个解决方案，您可以快速构建面向终端用户的推荐系统在线服务。其利用诸如 Amazon SageMaker，Amazon EKS，Amazon CodeBuild 等服务，帮助您可以大大缩短设计和搭建推荐系统的时间。该解决方案基于微服务架构，使您灵活的实现各种推荐场景（例如，新闻推荐，电影推荐，课程推荐等）。
AI 百宝箱
AI 百宝箱解决方案包括适用于特定业务场景的 AI/ML 模型，如对象检测、图像分类、文本识别、对象提取 / 生成、文本摘要、意图识别、知识图谱、时间序列预测等，可广泛应用于制造、维护、企业安全生产、内容制作、文档识别、评论识别、短视频内容理解与生成、个性化推荐、广告投放、销售预测等场景。
基于深度学习图神经网络的实时反欺诈系统
此解决方案提供了一套基于深度学习图神经网络的实时反欺诈系统架构，可用于电商网站、视频直播、棋牌游戏、社交应用等各种场景。此方案可以帮助您的企业检测黑产造成的刷单炒信、数据爬取、 账户盗用、虚假申贷等非正常业务行为。
AI Solution Kit
AI Solution Kit 提供一系列开箱即用的云上 AI 功能，例如：通用文字识别（OCR）、通用物体识别、人脸检测、文本相似度、图片相似度、车牌信息识别等。此解决方案以 RESTful API 的形式提供调用接口，并可以与亚马逊云科技提供的其它服务无缝集成。此解决方案基于无服务架构设计，您可以按需使用，且无需担心云上资源的运维管理。
个性化推荐系统解决方案
通过这个解决方案，您可以快速构建面向终端用户的推荐系统在线服务。其利用诸如 Amazon SageMaker，Amazon EKS，Amazon CodeBuild 等服务，帮助您可以大大缩短设计和搭建推荐系统的时间。该解决方案基于微服务架构，使您灵活的实现各种推荐场景（例如，新闻推荐，电影推荐，课程推荐等）。
AI 百宝箱
AI 百宝箱解决方案包括适用于特定业务场景的 AI/ML 模型，如对象检测、图像分类、文本识别、对象提取 / 生成、文本摘要、意图识别、知识图谱、时间序列预测等，可广泛应用于制造、维护、企业安全生产、内容制作、文档识别、评论识别、短视频内容理解与生成、个性化推荐、广告投放、销售预测等场景。
基于深度学习图神经网络的实时反欺诈系统
此解决方案提供了一套基于深度学习图神经网络的实时反欺诈系统架构，可用于电商网站、视频直播、棋牌游戏、社交应用等各种场景。此方案可以帮助您的企业检测黑产造成的刷单炒信、数据爬取、 账户盗用、虚假申贷等非正常业务行为。
了解亚马逊云科技 AI 相关资讯
了解亚马逊云科技 AI 相关资讯
电子商务中的人工智能 —— 如何实现任务的实时集成
时至今日，营销人员正通过各类消息力争吸引到客户的注意力，这也意味着大家必须能够在正确的时间、以正确的渠道将正确的消息传递给明确定位的正确用户。Braze 为前三项难题提供解决方案，而大家也可以将 Braze Connected Content 与 Amazon Personalize 集成起来以攻克最后一个挑战，真正整理出能够反映每一位客户当前偏好、具有高度个性化的产品与内容建议。
海量数据存储在哪里？数据湖仓存储层
海量数据存储问题一直是数据库使用中关心的问题，随着数据的不断增多，传统的数据库已经无法满足基本要求，智能的云数据库是如何存储并保管这些数据的呢？Amazon Redshift 与 Amazon S3 为智能湖仓参考架构提供了统一的原生集成存储层。
机器学习的发展 —— 模型的简化
机器学习的发展是艰难却又不断上升的过程。过去十年以来，作为机器学习技术的重量级子集，深度学习席卷了整个世界。深度学习算法以神经网络为基础，具有非凡的效能，可以提取隐藏在大量非结构化数据（例如图像、视频、语音或文本）当中的信息模式。今天，我们高兴地宣布，Amazon SageMaker 已经在大型深度学习模型的训练方面迎来简化，帮助更多缺少丰富硬件资源的客户踏入高阶深度学习之门。
机器学习与人工智能商业新探索：如何利用机器学习提升视觉搜索能力
本文介绍了如何在一个小时的演练中从零开始构建一款视觉图像搜索应用程序，其中包含用于提供视觉搜索结果的全栈 Web 应用程序。 视觉搜索能够提高客户在零售业务与电子商务中的参与度，这种功能对于时尚及家庭装饰零售商而言尤其重要。视觉搜索允许零售商向购物者推荐与主题或特定造型相关的商品，这是传统纯文本查询所无法做到的。
电子商务中的人工智能 —— 如何实现任务的实时集成
时至今日，营销人员正通过各类消息力争吸引到客户的注意力，这也意味着大家必须能够在正确的时间、以正确的渠道将正确的消息传递给明确定位的正确用户。Braze 为前三项难题提供解决方案，而大家也可以将 Braze Connected Content 与 Amazon Personalize 集成起来以攻克最后一个挑战，真正整理出能够反映每一位客户当前偏好、具有高度个性化的产品与内容建议。
海量数据存储在哪里？数据湖仓存储层
海量数据存储问题一直是数据库使用中关心的问题，随着数据的不断增多，传统的数据库已经无法满足基本要求，智能的云数据库是如何存储并保管这些数据的呢？Amazon Redshift 与 Amazon S3 为智能湖仓参考架构提供了统一的原生集成存储层。
机器学习的发展 —— 模型的简化
机器学习的发展是艰难却又不断上升的过程。过去十年以来，作为机器学习技术的重量级子集，深度学习席卷了整个世界。深度学习算法以神经网络为基础，具有非凡的效能，可以提取隐藏在大量非结构化数据（例如图像、视频、语音或文本）当中的信息模式。今天，我们高兴地宣布，Amazon SageMaker 已经在大型深度学习模型的训练方面迎来简化，帮助更多缺少丰富硬件资源的客户踏入高阶深度学习之门。
机器学习与人工智能商业新探索：如何利用机器学习提升视觉搜索能力
本文介绍了如何在一个小时的演练中从零开始构建一款视觉图像搜索应用程序，其中包含用于提供视觉搜索结果的全栈 Web 应用程序。 视觉搜索能够提高客户在零售业务与电子商务中的参与度，这种功能对于时尚及家庭装饰零售商而言尤其重要。视觉搜索允许零售商向购物者推荐与主题或特定造型相关的商品，这是传统纯文本查询所无法做到的。
