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AlphaZero:的棋类程序

今年,Deepmind的“AlphaGo”在围棋领域的胜利让不少了解到的强大。 当时有还认为没有类棋手的经验,很难快速达到如今的成绩,但后来推出的AlphaGo Zero却是从0开始,自己学习围棋,又取得超越AlphaGo的成绩。 国际象棋算法存在一个问题,就是它只在国际象棋领域起作,如果不经过大幅改造,这个算法是完全不在其他领域其作,而大幅改造又失去了利这一算法的意义。 创造一个规则简单但在不同领域应的算法一直是领域的重要课题。 AlphaGo Zero就是一种使卷积神经网的算法,它可以只过强化学习进行自我对弈训练,也就是只过输入围棋规则就达到超越类的水平。

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来源:AI前线 本文长度为4000字,建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥,这句话也被应在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 动画《成龙历险记》中“老爹”这一角色曾有一句名言:“要魔法击败魔法。”随着 AI 技术的发展以及部分滥,这句话也被应在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 ,从手动“刷卡”到创建合成身份。 根据 Johnston 的说法,这些大量 Fake 使了所有类和其他自动化技术,从过组合真实姓名和随机数字来生成并注册真实的电子邮件地址的小程序,到过结合多个真实物的信息来创建合成身份的大机器学习程序 然而,过使机器学习重新利面部识别具,程序员创造了即使是最老练的观众也愚弄的 Deepfake 假视频。

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    deepmind 做的思路

    高级功 1 Introduction 简介对实现类的论述非常精彩 State-of-the-art AI approaches still struggle with some scenarios

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    、强、超

    文章目录 弱(Weak AI) 弱也称限制领域(Narrow AI)或应(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强(Strong AI) 又称(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力: 存在不确定性因素时进行推理,使策略,解决问题,制定决策的力 知识表示的力,包括常识性知识的表示力 规划力 学习力 使自然语言进行交流沟力 将上述力整合起来实现既定目标的力 ——Stackexchange 超(Super Intelligence,缩写 ASI) 假设计算机程序过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    生成的数据,来培训其他

    优步(Uber)的研究员最近在一篇名为《过学习加速神经结构搜索的论文中利了这一点。 正如特约作者在一篇博客文章中所解释的,大多数模搜索需要“大量”资源,因为它们过在数据集上训练模来评估模,直到它们的性不再提高。 一些算法过在小段时间内只进行训练,并将结果作为真实性的估计来避免成本,但是这种训练可以过利机器学习来进一步加速。其具体方法为——创建训练数据。 GTN过创建有助于学习过程的不切实际的数据来获得成功。它够将许多不同类的对象的信息组合在一起,或者将培训主要集中在最难的示例上,并且够在实际数据的培训中评估模。 此外,在GTN数据上的性常被证明是对真实性的预测——也就是说,仅使GTN生成的数据,128步就可以获得与实际数据相同的预测力,而在实际数据上则需要1200步。 步数与时间的意味着什么?

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    腾讯师资培训知 | 才培养

    为推动中国行业的发展,促进专业才培养,以及推进领域一级学科建设,联盟联合腾讯公司定于2019年10-11月期间在华北、华南、西北三大区域开展师资培训班。 本期培训班邀请来自天津大学领域的课程专家和腾讯公司认证的行业专家现场授课,培训时间为10月25-27日,为有志于在高校开展教育作、培养才的教师提供深入的学习和交流机会。 ;中国学会教育作委员会委员;ACM 会员、IEEE会员。 培训对象及预备要求 有志于在高校开展教育作、培育领域才的教师。 培训费 本期师资培训班免费(包含新科联盟培训证书),参会员差旅、住宿费及参会地点交等个消费请自理。 住宿拟安排在天津燕园国际酒店,请您在报名表内明确住宿需求。师资培训期间餐饮统一安排。

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    -浅谈

    它是研究、开发于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应系统的一门新的技术科学 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器, 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 1.2 的应领域 随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。 ? 1.3 基于的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新实现的登录形式。户在无需输入户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。 作为中小企业,可以采取世面上流行的产品快速的实现刷脸登录需求。

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    的7种类

    若AI可以达到类似于类的功及等同的熟练程度(Proficiency),则可视为更先进的,反之则视为相当简单而不先进的类。 在此标准下,常有两种方式分类。 我们所指的几乎所有的应基本上都属于此类。所有现金的AI系统,如那些使深度学习的系统,都过其内存中大量数据的训练,形成参考模(Reference Model)来解决未来的问题。 另外一种划分方式,是将划分为弱和超级。 Artificial General Intelligence(AGI) 可以自我学习,感知,理解和完全的类和超级将带来所谓的奇点(近 Singularity)。

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    MIT课视频放出,要教你程方法构建

    MIT最近开了一门“(AGI)”课,要带着学生们程方法来探索构建类级的研究路径。 据说,这是全球第一门课程。 整个课程涉及“我们目前对计算的理解,以及深度学习、强化学习、计算神经科学、机器、认知建模、心理学等等,还会讲到安全和道德”。 量子位看了下第一节课的视频,入门概论,条理清晰,业内资深技术士可会稍微有点嫌弃。 ? Reddit上对这门课的质疑,主要也是嫌弃主讲只讲个论,其他就扔给客座讲师了。 不过客座讲师阵容还是比较豪华的: ? Josh Tenenbaum,隔壁脑与认知科学系的教授。 Nate Derbinsky,(美国)东北大学计算机副教授,主要研究和机器学习。讲座题目:认知建模。 Andrej Karpathy,特斯拉AI总监,李飞飞的得意门生。讲座题目:深度学习。

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    深度学习:的关键

    深度学习算法是的前沿,也是自主驾驶的主要组成部分之一。 但尽管深度学习近年来推动了领域的发展,但它本身及其基础技术,如深神经网络,仍面临着一些根本性的问题,使它们无法复制脑的一些最基本的功。 这些挑战是众所周知的,越来越多的科学家承认,这些问题可会对的未来造成严重障碍。 神经网络已经被证明是非常有效的检测模式,在大多数情况下,增加神经网络的规模并在更大的注释数据集上训练它们,就可以提高它们的准确性,这一特点造就了一种“越大越好”的心态,促使一些研究者过创建越来越大的和数据集来寻求改进和突破 当前的深度学习系统“犯了愚蠢的错误”,并且“对分布的变化不太可靠”,这是当前系统的主要关注点之一。神经网络容易受到对抗性例子的影响,数据的扰动会导致系统以不稳定的方式作。

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    使增强(上)

    Carter和Nielsen提出了第三种观点,AI将在“软件层面”增强类的,改变类的思维方式,拓展类创造性的范围。 电脑来做什么? 它同时深刻影响了数字艺术和音乐,以及交互设计、数据可视化、计算创造和机交互等领域。 IA的研究经常与(AI)的研究竞争:资金、有天赋的研究员的兴趣。 我们提议使增强(AIA)这个术语来命名这个领域:使AI系统来帮助开发增强的新方法。这个新领域引入了一些重要的、新的基础性问题,一些不属于任何一个亲本领域的问题。 我们的文章首先调研了最近的一些技术成果,这些成果隐含了增强的技术。这包括生成式界面(generative interfaces),即可于探索和可视化生成式机器学习模的界面。 同样,不仅仅单纯加粗字体,而是应了生成式模所推断出的更微妙的启发。这样的启发可于创建具有户未曾想到的属性的字体。因此,该具扩展了普探索有意义字体空间的力。

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    使增强(下)

    昨天我们接上了本文的上半部分:使增强(上),今天为大家带来第二部分。 这是一种将计算机视为认知外包方式的模。在对未来可的AI的推测性描述中,这种认知外包模常表现为将视为神谕,够以超出类的表现解决一大类问题。 在每个案例中,系统都使机器学习激活了可融入户思维的新原语。更宽泛地说,增强将利计算创造性9和交互式机器学习10等领域的成果。 同时,在界面中具体化后,这样的原理也成为一个特别丰富的洞见来源。) 对增强的AI模而言,这意味着什么? 我们讨论的面向界面的作在来评判中大多数现有作的叙事学之外。它不涉及战胜分类或回归问题的某个基准。它不涉及像在围棋之类的游戏中击败类冠军那样令印象深刻的功绩。

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    脑功启发的新

    近年来,(AI)推动了高性自动学习技术的发展。但是,这些技术常是逐个任务应的,这意味着为一个任务训练的代理在其他任务(甚至非常相似的任务)上的执行效果会很差。 过获取与练习新的技够非常有效地适应新情况。例如,一个学会在客厅里走路的孩子也会很快学会在花园里走路。 神经调节过化学神经调节剂修饰神经元本身的输入、输出特性。 ? 突触可塑性是所有最新进展的基础。然而,到目前为止,还没有科学的作提出将神经调节机制引入神经网络的方法。 这个相当特殊的结果,是本周在《PLOS ONE》杂志上描述的,是列日大学的神经科学家与研究员之间极富成果的合作结果,该研究员开发了算法:两名博士学位。 这些ULiège研究员已经开发了完全原始的神经网络体系结构,引入了两个子网之间的交互作

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史 1.2 的诞生 是最近才有的吗? 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了! ? 1.2.2 第一次(AI)浪潮 达特茅斯会议之后,到了50年代后期到60年代,整个领域流行的计算机进行演算法,以解决特殊的问题。 以走迷宫为例,目标就是从迷宫的起点走到终点。 在不断分类的情况下,最后找到终点。这就是初期所使的方法。 近些年,由于计算机的优异表现,广受媒体注意的国际象棋(IBM 深蓝)等棋类竞赛,的都是这种演算法。 ? 好多在问我IBM深蓝和AlphaGo的区别,我的回答是深蓝的是演算法,目的是证明IBM大服务器的力,而AlphaGo的是深度强化学习,证明机器可以有(我们在后续的文章会解释)。 ?

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    漫画:啥是

    对于的研究员来说,目标并不是研究慧的来源,而是以程技术手段制造出类似慧的 产品。 类和最大的差异是,肉体的有无。 ? 类可以过身体获得外界资讯。 必须依赖类,将过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 只要三成以上的研究员将误以为是类,就算过图灵测试。 但是由于计算机很难做到与类接近的对话,所以很长一段时间都没有任何过图灵测试。 但是,事实上,目前还没有做出公认过图灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。 1.1.3 会思考吗? “思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。 我们将在未来的章节提到,目前具有一定“”的AI,可以什么样的方式来解决什么样的问题。明白的擅长之处与不擅长之处,是未来社会我们够幸福生活的关键。 (未完待续...) ?

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    LeCun:就而言,甚至还不如老鼠

    5岁的相比,计算机依然缺乏常识或慧。” LeCun也认为,“在特定的领域,机器的确有超的表现,但就而言,我们的甚至还不如老鼠聪明。” 抱歉,即便是你上了机器,它们可依然都让你失望,因为还远远落后于类发展的进程。 LeCun告诉Verge,“在特定的领域,机器的确有超的表现,但就而言,我们的甚至还不如老鼠聪明。” 到目前为止,在现实世界中无法与类竞争,因为没有找到一种方法来教导机器如何建立一个真实世界的模,并且够让以比实时更快的速度运行。

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    学习 - 模泛化

    学习目录 模泛化 ? 模泛化.png 相关代码 训练和测试数据分割 // 导入训练和测试数据分割函数 from sklearn.model_selection import train_test_split //分割数据 import ShuffleSplit 交叉验证 // 导入训练和测试数据分割函数 from sklearn.model_selection import cross_val_score // 使指定的模实施交叉验证

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    优化具——Auptimizer

    寻找正确超参数(算法中的变量有助于控制整个模的性)的常极为耗时,如:作业调度、跟踪数据等。 这就是LG高级部门的科学家开发Auptimizer的原因,Auptimizer是一个开源的超参数优化框架,旨在帮助的调整和记账。它可以从GitHub上获得。 户可以指定实验配置中使的资源,包括:处理器、图形芯片等,它与现有的资源管理具兼容,并够在数据库中跟踪可的资源和作业。另外,它还有一个可视化历史结果的基本具。 该团队表示,未来的Auptimizer将支持边缘设备的端到端模构建,包括模压缩和神经结构搜索。他们在论文中写道:“Auptimizer不仅为高效开发新算法提供了一个的平台。 Auptimizer的可扩展性,够帮助户在所有可的计算资源下高效地训练模,这使得从业者够相对轻松地,高级算法快速探索自己的想法。”

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