為更好的聚合行業資源，多維度賦能人工智能產業發展，本場論壇將深入對人工智能與機器人技術應用的探究，誠邀具有國際影響力的學術界、產業界嘉賓蒞臨現場，對人工智能與機器人技術的發展趨勢、應用前景、重大影響等，同與會嘉賓共話研討，通過深度交流與思想碰撞，為與會者開拓新思路、新發展、新方向。同時，眾多行業頭部企業、專注人工智能領域的投融資機構，將從技術、產業、應用、資本等多維度，解讀人工智能產業發展態勢，淺析人工智能應用先進技術，把握人工智能資本風口方向，多角度開啟“智能+”之路。尋找能激發創新思維的人工智能培訓？格物斯坦啟發式教學，培養創新思維，挖掘無限可能！專注人工智能項目

此外例如上海某中學，有很多小孩做垃圾分類，這是一個真實的垃圾分類，它的真實性在于小孩子自己做了垃圾分類的模型訓練，他們用格物斯坦機器人搭建的，小孩子做垃圾分類有很多方法，它可以定義規則，比如這種顏色的垃圾應該是有毒垃圾，這種顏色的垃圾應該是可回收垃圾，或者可以再簡潔標注很多數據，給這個機器建立一個模型，從數據中學習。所以小孩子通過這個項目，可以體驗機器學習間接地思維和方法。人工智能教育相當于一個新形態的教育，小孩子在**開始學的時候，在我們的教材和課程里面要反復注入，我們沒有終點的答案，其實很多問題也沒有終點的答案，我們希望把這樣的問題，什么是對和錯，在人工智能社會發展的**開始能夠告訴或者教給小孩子。專注人工智能項目跨學科項目制學習：格物斯坦AI串聯物理傳動+生物仿生+藝術創作。

在醫學上，未經檢查的人工智能可能會制造出自我實現的預言，證實我們之前的偏見，尤其是在面對復雜的權衡和高度不確定性的情況時。例如，如果較窮的患者在一些移植或接受晚期疾病化療后病情惡化，機器學習算法可能會得出結論，認為這些患者不太可能從進一步從中獲益——并建議不要這樣做。如果人工智能的實施對某些群體產生了不成比例的影響，即便是表面上是公平、中立的人工智能也有可能加劇這種差距。這是考慮到一個幫助醫生決定患者在膝蓋手術后是回家還是去康復中心的項目得出的。這是一個充滿不確定性的決定，但卻會產生真實的后果：有證據表明，被送到一家康復機構的費用更高，再入院的風險也更高。如果一種算法將居住在低收入社區作為無法獲得良好康復支持的標志，它可能會建議少數族裔患者去護理機構。更糟糕的是，一項旨在提高效率或降低醫療成本的計劃可能會完全完全不支持上述操作。醫生只要輸入患者的年齡、性別、體重等基本情況和局部復發、化療方案、病理分期、疾病轉移等多項具體情況后，只要短短十多秒，人工智能“醫生”就會給出方案，這些方案包括：推薦使用方案、可考慮使用方案、不推薦使用方案。

1957年，閔斯基來到麻省理工學院，追求他畢生的事業——用電腦來建模并理解人類的思考。1959年，閔斯基和MIT的電氣工程教授約翰·麥肯錫（JohnMcCarthy）聯合創造了人工智能項目，亦即是世界上較早的個人工智能實驗室——MITComputerScienceandArtificialIntelligenceLaboratory。從今以后，閔斯基和他的事業再未離開過麻省理工學院這座人工智能大本營基地。多年以后，他在接受《紐約人》雜志的采訪中說道：“遺傳學看起來非常有趣，因為還沒人確切知道她是怎樣運作的。但我不太確定是否會有深遠的意義。物理的問題看起來很偉大也有方法可以解決，也許我做物理會很不錯。但是智能的問題看起來無可救藥地具有深遠的意義和影響，我想不出還有任何其他相提并論的事情值得去做。“需要適配制造業的人工智能培訓？制造升級課程，講解智能制造技術與應用！

“科技是工業的催化劑，可以催化誕生以前沒有的企業，甚至產業。”全球人工智能研究員、倫敦大學學院計算機系教授、華為諾亞實驗室決策推理首席科學家汪軍教授認為，當下的人工智能技術就是下一個國民經濟催化劑。論當今就業形勢，相當有發展前景的行業當屬IT與金融貿易，人工智能的研發和應用并非一朝一夕能夠速成的，人工智能的普及給人類的衣食住行、學習工作都帶來了極大的快捷與方便。格物斯坦機器人的研發也來源于人工智能專業高材生智慧的汗水，離開了人工智能，世界上的一切將會變得黯淡無光、了無生趣。從語音互動、人臉支付，到無人駕駛、無人酒店，人工智能理念自誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。4歲幼兒用格物斯坦AI指令卡編程，刷卡即控機器人舞蹈，啟蒙人機交互思維。附近人工智能

魔方還原機器人搭載格物斯坦AI視覺系統，0.2秒識別色塊分布，30秒快速復位。專注人工智能項目

該項目的啟動初衷有一個十分美好的課題設問：“如果，手冢治蟲還活著的話，將會描繪出怎樣的未來呢？”漫畫《ぱいどん(Paidon)》的故事主線以2030年的東京為故事背景舞臺。無家可歸的流民主人公Paidon喪失記憶，身為哲學家的Paidon與高度行政化的管理社會背道而馳，和小鳥機器人阿波羅共同解決事件。AI人工智能將手冢治蟲的作品,合計長篇65畫與短篇131話的世界觀、時代背景和角色等資料進行數據分析，學習他的故事與角色特征。在學習中，AI整合并統籌時代背景、場景、故事解決、世界觀等構成要素。這些分析結果由人類進行確認，AI技術再根據反饋進行修正，生成漫畫劇情與靈感來源。基于AI人工智能分析的結果，再由人類來發散思維、整理劇情、制作場景并進行繪畫。專注人工智能項目