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关键词

、强、超

文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(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 ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,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用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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VS

的优势:身体力和认知力计算机优势:可更新性和可链接性因为失业我们就要阻挡的发展吗? 答案是否定的,因为因为有固有的优势,带来更多的好处,比如驾驶更安全,医疗更可靠。所以我们不只保护作,而更应该保护。科技进步后是否带来更多的作? ,但是面对21世纪的更多的是马,而不是马夫。 2 对掌控者进行大量征税,使其够满足全民基本收入和服务3 转变的想法,比如养一个孩子,要比更复杂,所以得到的收入应该更高。带来的最大威胁? ,某一强国的发生到一定程度,会出现似状况吗?

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    使用增强(上)

    来源:Distill编译:weakish编者按:本周一,Google Brain的Shan Carter和YC Research的Michael Nielsen发表了一篇讨论AI()和IA(增强 Carter和Nielsen提出了第三种观点,AI将在“软件层面”增强,改变的思维方式,拓展创造性的范围。电脑用来做什么? 1962年,Douglas Engelbart提出计算机可以成为增强的方式1,意味着这一愿景凝结了。在这一视角下,计算机不再是主要解决数字运算问题的具。 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(AI)的研究竞争:资金、有天赋的研究员的兴趣。 我们相信,AIA的原理和系统将现有的大多数系统全然不同。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。

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    使用增强(下)

    Carter和Nielsen提出了第三种观点,AI将在“软件层面”增强,改变的思维方式,拓展创造性的范围。 昨天我们接上了本文的上半部分:使用增强(上),今天为大家带来第二部分。 在对未来可的AI的推测性描述中,这种认知外包模型通常表现为将视为神谕,够以超出的表现解决一大问题。 因此,即使是相对简单的想法,比如面包猫和观察者猫,也会导向全新的图像型,这些图像并不属于我们之前考虑过的自然的图像空间。结论将改变我们计算机进行交互的方式是传统慧。 我们讨论的面向界面的作在用来评判中大多数现有作的叙事学之外。它不涉及战胜分或回归问题的某个基准。它不涉及像在围棋之的游戏中击败冠军那样令印象深刻的功绩。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用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,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,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。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、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。?

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    打击

    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用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 “在线欺诈发生在高度发达的、存在分的生态系统中,”位于美国爱达荷州博伊西的基于 ID 的反欺诈企业 Kount Inc 的科学主管 Josh Johnston 说,网络犯罪分子专门从事不同型的犯罪 根据 Johnston 的说法,这些大量 Fake 使用了所有型的和其他自动化技术,从通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,到通过结合多个真实物的信息来创建合成身份的大型机器学习程序

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    +计算机=?

    他对于潜力的信奉传统学派的看法形成鲜明对比,后者认为和计算机共同发挥各自的才,共同合作,总比计算机单独行事更具创造力。虽然媒体时有报道,但对纯的探索目前仍令失望。 相比之下,机器相结合的做法则持续不断地产生令惊叹的创新。正如图灵的传记片所表明的,他自身极富性的生活就是脑和没有根本差异的想法的有力回击。机器够思考吗? “海市蜃楼”数十年后,又有新一批的专家声称时代即将来临,甚至是“奇异点”(即计算机不仅仅变得比更加聪明,还够将自己设计成超级机器,将不再需要)也有可快要出现。 然而,真正的迄今为止仍只是“海市蜃楼”。计算机够完成世界上最困难的一些任务(如在数百个规模维基百科相当的信息库中发现相关性),但它们并不够执行一些对我们来说轻而易举的任务。 “我看到沃森医生进行合作交互,”她说,“它充分证明机器确实合作,而不是替代他们。”情感因素虽然图灵坚信的可行性,但他本身的经历可谓创造力和计算机处理力相结合的威力的一种证明。

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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!? 接着往A走碰到的情况,以及往B走的情况,进行分。在不断分的情况下,最后找到终点。这就是初期所使用的方法。 20世纪70年代末成了的寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 Mycin可以将过去所有病诊断为细菌感染的症状其他情况等知识,记录在数据库中。当有新的患者出现时,输入患者症状和其他情况,就够推测患者感染某种细菌的概率。?

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    漫画:啥是

    要回答这个问题,就必须从造物的 区别和慧说起。 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慧的 产品。 必须依赖,将通过鼻子、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,就算通过图灵测试。 但是由于计算机很难做到接近的对话,所以很长一段时间都没有任何通过图灵测试。 例如:训练好的在图片识别过程中,效率远远高于,给他们10万张图片,他们会很快的为做好分作,无怨无悔,而且在作过程中,本来的慧”也在提升。? 我们将在未来的章节提到,目前具有一定“”的AI,可以用什么样的方式来解决什么样的问题。明白的擅长之处不擅长之处,是未来社会我们够幸福生活的关键。(未完待续...)?

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、体的概念研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除)相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI的期待目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成本的窘境。接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程有威胁吗目前的典型应用场景带来的创新创业机遇时代教育发展用第一章中提到的Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 油画精彩看点什么是第一章最后提到了的5种定义:AI就是让觉得不可思议的计算机程序AI就是思考方式相似的计算机程序AI就是行为相似的计算机程序AI就是会学习的计算机程序AI就是根据对环境的感知 在本章末,书中用通俗易懂的话对深度学习和大数据的关系做了详尽的阐述,正是深度学习大数据携手早就了第三次AI热潮,读后受益匪浅。 会威胁到吗先科普三个概念:弱也称限制领域或应用型,指的是专注于且只解决特定领域问题的,也是当前所处的阶段。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任所有作的

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用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,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,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。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。

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    医疗

    实则不然,是一个宽泛的概念,机器可以是的载体但绝对不是全部,关于的定义可以通过百度轻而易举的得到,这里不予赘述。而在下文里我们要谈的就是强: 级别的。 (注:如果超实现,那未来的世界几乎是不可想象,所以我们仅把定格在强这个阶段,即级别的。 保留传统的医疗机构医生,据此来讨论医疗行业的融合)医疗的结合,无论是对患者还是医生,要实现的是给他们一种在和打交道的体验。 此时,完全担任患者的家庭医生角色,在判断出疾病及程度后,移动终端可以根据不同的情况生成不同的备选方案,通过语音或是文字的方式反馈给患者;或者是患者通过可穿戴式设备终端进行直接的交流 ,通过似“问诊”的方式来全面了解此刻的自身状况,终端也可以查询后台数据库中似的情况或者是患者本身的历史健康数据,并综合分析给出具体的治疗方案。

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    游戏

    1 游戏正在改变着游戏,无论是NPC、内容自动生成还是分析玩家行为等,正在为游戏赋予着更鲜活的生命力,让游戏变得更加有趣。 依托于游戏万众瞩目的擂台,向世展现了它如今的实力潜力,让世争相朝拜。游戏在推动宣传作上,起到了十分关键的作用。 1.2 理想的测试载体寄希望于将赋予到机器身上,如何测试这种呢?游戏,从出生的那一刻起,便拥有着挑战商的力。 所以个感觉强化学习更加接近于的学习方式,更产生一种泛化的。 4 总结无论是作为测试算法载体,亦或是作为普及大众的载体,更或是为提供无限可的训练场,游戏对的推动作用是无可置疑的。游戏,两者息息相关。

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足的需求而产生的。 最为我们熟知的就是无驾驶汽车了,他将传感器、移动互联网、大数据分析集成到一起,满足的各种出行需求;还有一些制造业完成的化产线改造也算是制造,传统的产线没法系统化管理,出现问题不及时反馈, 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    细数的十大不同

    作者:Sabine Hossenfelder编译:MikaCDA数据分析师出品导读:究竟有何不同之处呢? 今天我想讲讲有何之处。当然显而易见的是,的大脑是有温度且不确定的,而计算机不是。但是更重要的是,之间存在结构性差异。这我将在之后讲到。 说到这里,下面让我们进入之间的关键区别。01形式和功神经网络是运行在计算机上的软件,的神经元没有物理实体。 这些差异的结果是,如今的需要大量的训练,需要大量精心准备的数据。这脑的运行方式是很不一样的。局限性神经网络不会建立世界中模型,相反它们会学习对模式进行分。 比如本被训练以恒定的高速行驶的自动驾驶汽车,很可变成只会原地旋转。但是神经网络擅长于一些内容。比如对图像进行分,或者推断出没有明显趋势的数据。结语也许的意义就在于不让它太相似。

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    会取代吗?

    按照这个发展趋势,会取代吗??

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    体系

    所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的: 强 & 弱: >> 强:指制造出真正地推理和解决问题的机器。 目前的现状是:强很弱、弱很强。弱已经强大到可以替代许多的岗位,深圳法庭已经开始试用语音识别做庭审的发言记录,医院可以用图像识别技术做医学影像的分析。 而强,按照某大咖的说法,目前最先进的强,也远远比不上一个三岁孩子的力。 补充:以笔者个的理解,目前强最大的一个问题是——还具备不了真正的推理力。 回归预测 & 分预测 再再说白了,现在所完成的很多作,就是通过数据分析做出最合理的预测,由预测的输出型,可以分为: 回归预测、分预测、聚预测 >> 回归预测:预测数据为连续性数据。 比如:预测第二天的股价是涨是跌(契合国情,可应该预测跌不跌停) >> 聚预测:预测数据为别型数据,但别未知。 机器学习: “的核心,是使计算机具有的根本途径。

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    AlphaZero继续完虐棋手,会超越吗?

    一场始料未及的革命似乎正在降临,面对不断突破的AI,未来我们该何去何从?今天是get酱为大家带来的“3本书带你看懂系列之对未来世界的影响?” ;数百万将会失去作;机器的力和力将会比高出千万倍,有作的将会越来越少。 业机器一直以来,业机器都只完成一些机械的、具体的作。十年前,微软公司研发出了Kinect游戏机,让玩家够通过肢体运动参到游戏当中。 敌接管史蒂夫·霍金等科学家都认为,将在所有方面超越的思想,并建议决策者现在就采取措施,避免发生这场历史上最重大的浩劫,或者犯下的最大错误。 有90%的专家认为机器统治地球将发生在下个世纪之交,近一半的学者预测在2030年左右。一些学者从中看到了机遇,认为够提高力,延长的寿命等。另一些学者则担心机器会接管地球。

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