展开

关键词

人工智能的算法黑箱数据正义

一名美国航空公司的飞行员在一年中被拘留了80次,因为他的名字爱尔兰共和军领导人的名字相似。这还不算是最糟糕的。人工智能的算法依赖于大数据,而大数据并非中立。 例如,为了在Twitter上千禧一代进行对话,微软开发了Tay聊天机器人,它旨在学习如何通过复制网民的语音来模仿他人。 传统机器学习不同,深度学习并不遵循数据输入、特征提取、特征选择、逻辑推理、预测的过程,而是由计算机直接从事物原始特征出发,自动学习和生成高级的认知结果。 其次,将个人敏感数据排除在人工智能的自动化决定之外。 将数据正义引入中国 数据是数字经济的关键生产要素,人工智能是数字经济的关键产业支柱。如何在发掘数据的经济价值、发展人工智能的同时,保障个人的权利和自由,依然是数字社会的未解难题。

64450

人工智能的算法黑箱数据正义

一名美国航空公司的飞行员在一年中被拘留了80次,因为他的名字爱尔兰共和军领导人的名字相似。这还不算是最糟糕的。人工智能的算法依赖于大数据,而大数据并非中立。 例如,为了在Twitter上千禧一代进行对话,微软开发了Tay聊天机器人,它旨在学习如何通过复制网民的语音来模仿他人。 传统机器学习不同,深度学习并不遵循数据输入、特征提取、特征选择、逻辑推理、预测的过程,而是由计算机直接从事物原始特征出发,自动学习和生成高级的认知结果。 将数据正义引入中国 数据是数字经济的关键生产要素,人工智能是数字经济的关键产业支柱。如何在发掘数据的经济价值、发展人工智能的同时,保障个人的权利和自由,依然是数字社会的未解难题。 (本文仅代表作者本人观点,作者系法学博士、中国人民大学金融科技互联网安全研究中心副主任,责编:闫曼 man.yan@ftchinese.com)

82360
  • 广告
    关闭

    腾讯云图限时特惠0.99元起

    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    腾讯蒋杰:不是大数据的大数据不是人工智能人工智能

    但这正是大数据的属性,在23日上午的腾讯全球合作伙伴大会金融分论坛上,腾讯云副总裁,支付基础平台金融应用线金融数据应用负责人蒋杰在演讲中提到,当任何东西用大数据实现之后,大家就不再叫它大数据了。 不过我们意识到,其实在蒋杰的演讲中还包含了一项数据有着千丝万缕联系的技术:人工智能。 大数据人工智能赖以实现的基础,而人工智能的境遇也同大数据太像了:一旦某项技术用人工智能实现了,人们就不再叫它人工智能了,以至于我们老是在抱怨为什么都看不到人工智能的成熟应用。 不过虽然大数据人工智能在不断的走下神坛,却并不意味着它们的作用就会变得不重要了,从蒋杰的演讲中我们也可以看到,人工智能在金融领域已经发挥了相当巨大的作用。 转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷数据无关。

    1.5K30

    数据人工智能与云计算的融合应用

    1 引言 人工智能、大数据云计算三者有着密不可分的联系。 通过容器技术,在容器云平台上构建大数据人工智能基础公共能力,结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据云计算进行融合。 随着Docker、Kubernetes等容器技术的发展,微服务等技术概念的形成,大数据人工智能基础平台开始基于容器云构建底层资源管理调度平台。 5 结语 随着企业数据处理服务需求的不断发展,由大数据的汇聚,分布式技术释放计算能力开始,技术不断延伸发展,大数据人工智能与云计算的边界越来越模糊,三者技术的发展不断互相影响融合,这是发展需求产生的自然趋势 在“后大数据时代”,基础大数据人工智能云平台的形成落地会越来越多,真正实现科技赋能业务,为企业提升效率发展提供更强的心脏。

    1.1K40

    数据人工智能与云计算的融合应用

    引言 人工智能、大数据云计算三者有着密不可分的联系。 通过容器技术,在容器云平台上构建大数据人工智能基础公共能力,结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据云计算进行融合。 随着Docker、Kubernetes等容器技术的发展,微服务等技术概念的形成,大数据人工智能基础平台开始基于容器云构建底层资源管理调度平台。 结语 随着企业数据处理服务需求的不断发展,由大数据的汇聚,分布式技术释放计算能力开始,技术不断延伸发展,大数据人工智能与云计算的边界越来越模糊,三者技术的发展不断互相影响融合,这是发展需求产生的自然趋势 在“后大数据时代”,基础大数据人工智能云平台的形成落地会越来越多,真正实现科技赋能业务,为企业提升效率发展提供更强的心脏。

    1.1K80

    数据人工智能词汇索引TUVWXYZ大数据人工智能词汇索引

    数据人工智能词汇索引 T ---- T字节(TB: Terabytes):约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。 拓扑数据分析(Topological Data Analysis) :拓扑数据分析主要关注三点:复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。 多样(Variety):(译者注:大数据4V特点之一) 数据总是以各种不同的形式呈现,如结构化数据,半结构化数据,非结构化数据,甚至还有复杂结构化数据 高速(Velocity):(译者注:大数据4V特点之一 X ---- XML数据库(XML Databases) : XML数据库是一种以XML格式存储数据数据库。 XML数据库通常面向文档型数据库相关联,开发人员可以对XML数据库的数据进行查询,导出以及按指定的格式序列化 Y ---- Yottabytes:接近 1000 Zettabytes,或者 2500

    43560

    人工智能各种技术算法

    ,我们会发现者似乎FSM有联系,恭喜你你的发现时正确的,这其实算是静态FSM,FSM应该冠名为动态FSM才是最佳的,当然这是我个人看法,何谓静态,就是既定的方案,这个树枝都有权重值,50%A树枝,50% ,从原英文中我们就看得出这个游戏有关,对象是单体,著名的例子就是简化的囚徒困境: 两个囚徒甲和已违法被抓,分别关押,有如下选择: 如果两个人都承认,那么都判10年 如果一人不承认,另一人承认并指认同伙 置信技术把人工智能推向了极致,他博弈论、神经网络遗传算法构成了AI的核心体系。 之前我们的神经网络和遗传算法使用穷举进行尝试和筛选,而置信网络总结数据并试图发现规律,这看起来多麽伟大,同时也多麽不容易,把客观世界object的规律映射到智能机器,即使是人类也不一定做好 同样是上面走路的例子 ,我们假设了神经网络的阀值必须要是偶数*2才能通过,贝叶斯智信网络则是用来总结得出这个规律,他需要前面的数据并进行分析,并把抽象数据转化为客观规律 上图就是一个经典的置信网络,其中红色圆圈表示未知规律

    76830

    人工智能概述入门基础

    9620

    人工智能与大数据

    人工智能与大数据 这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做的交流。 内容是近期对大数据人工智能领域的一些观察、体会和总结。 主要有以下几点: 1. Big Data,Alphago Zero和Alpha Zero的例子告诉我们,大数据的大 应 修正为格局大。而格局大 = 数据有效+完备。 5. 大数据人工智能未来生活 让我们一起 面向未来 迎接未来 活在未来

    606100

    人工智能:算法和数据

    做AI项目,经常要面对两个课题:算法和数据。哪一个比较重要呢?自然是都重要,不过非要对比一下,我选择数据。 当然,说数据是非常笼统的,并不代表把所有各种数据都搜集过来事情就算做完了。另外搜集数据的成功也不容小觑,比如做一个ASR模型,要录音要人工转写等等,每小时的费用可想而知。 这时候,对数据的各种处理,数据增强,同时结合模型的特点进行调参,是获得不错效果的关键。 吴恩达有个采访:AI的下一个发展方向,从大数据转向小数据。 这块有两层含义:第一,大数据很多时候是很难获取的,只能是少部分大公司的特权;第二,使用预训练模型进行finetune,这时候并不需要太多的数据,而是需要少量的高质量数据,让模型能够更好地学习。 此外,吴恩达还表示,一个机器学习团队80%的工作应该放在数据准备上,确保数据质量是最重要的工作。上图是一个AI问题迭代的流程图,在问题建立后,第一步也是最重要的一步就是获取和准备数据

    10130

    合理授权数据使用,区块链携手推动人工智能发展

    2017年,人工智能(AI)、区块链和大数据随处可见,政府发布多项政策促进人工智能发展,各类企业均在人工智能行业布局;2018年,新的机遇、新的挑战,区块链专家们众志成城,致力构建人工智能生态 人工智能这个词已经存在很多年,实际上人工智能仍处在起步阶段。目前虽已推出各类的人工智能的应用,例如自动驾驶汽车,但还需要很长时间部署和改进。 政策促进人工智能发展 目前,人工智能为全球狂热的概念,为了更好地促进中国人工智能行业的发展,国内已发布了多项关于人工智能的政策,包括日前(12月14日)工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划 谷歌在技术、算法方面很强,但由于数据的缺失,谷歌在人工智能行业还稍显弱势。 合理授权数据使用,区块链携手推动人工智能发展 数据作为人工智能的基础,必须保证数据准确安全,不能存在伪造数据。 有的人工智能区块链项目能通过“数据挖矿”的方式,形成全球数据集合池,打造世界上最高效的数据交换中心,最终构建立体化、多功能的人工智能生态体系。

    29900

    美军报告:未来战争将愈加依赖人工智能、大数据云计算

    2017年12月,《华盛顿邮报》发文称,根据美国军方的一份报告,未来战争将愈加依赖人工智能、大数据云计算。 根据最近的一份报告,美国国防部在三个关键领域——人工智能、大数据和云计算——上稳步增加支出,从而在中国的技术军备竞赛中寻求发展下一场战争的技术。 ? 根据数据科学和分析公司Govini的数据显示,2016年对上述领域的投资增加到74亿美元,高于5年前的56亿美元。随着武装部队寻求改变他们的训练方式、计划和战斗,这种投资可能还会增长。 举个例子,他们指出F - 35是如何彼此通信的。如果一架飞机在出击时探测到敌方战斗机的雷达出现在同行的另一架F-35战斗机的射程之外,那么这些信息就会自动传送到其他飞机上。 国防部的分析人士称,尤其是中国在人工智能领域进行了大量投资。

    70640

    数据人工智能词汇索引S大数据人工智能词汇索引S

    数据人工智能词汇索引S S ---- 流处理(Stream processing):流处理被设计来用于持续地进行流数据的处理。 流分析技术(指的是能够持续地计算数值和统计分析的能力)结合起来,流处理方法特别能够针对大规模数据的实时处理。 结构化数据基本上是那些能够被放在关系型数据库中的任何数据,以这种方式组织的数据可以与其他数据通过表格来关联。 半结构化数据(Semi-structured data):半结构化数据指的是那些没有以传统的方法进行格式化的数据,例如那些传统数据库相关的数据域或者常用的数据模型。 半结构化数据也不是完全原始的数据或者完全非结构化的数据,它可能会包含一些数据表、标签或者其他的结构元素。半结构化数据的例子有图、表、XML 文档以及电子邮件。

    58870

    人工智能也分强弱?

    今天的课程里,我们将继续为大家讲讲人工智能,今天要和大家聊聊两个重要概念:一个是强人工智能,另一个是弱人工智能。 1 强人工智能人工智能的早期,人们当时特别推崇强人工智能。 什么是强人工智能? 可以说,强人工智能是人类的梦想,但在人工智能的发展过程中,我们发现,开发强人工智能的难度太高了。即使在各类科幻片中,也不是每个机器人都具有强人工智能。 2 弱人工智能人工智能的难度,促成了一个巨大的瓶颈期,但这并不妨碍弱人工智能的发展。理解了强人工智能,就不难理解弱人工智能了。 但目前比较普遍的人工智能,都是以这种弱人工智能的形态出现的。在过去的几十年中,科研人员将绝大多数精力都集中在了弱人工智能的开发上。 如果不是的话,那机器就不是强人工智能。 所以,机器人不等于强人工智能,虽然人类有梦想去做出一个强人工智能的机器人,但更多的机器人实际上只是一种弱人工智能。 举个例子,比如跳舞机器人有自主意识吗?

    42270

    人工智能:科学星球大战

    人工智能:科学星球大战 On this week episode is science and star wars, artificial intelligence. 本周的内容是科学星球大战,人工智能。大家好,欢迎收看科学星球大战节目,我们可以探索在真实世界里的科学家如何接近我们最喜欢的星球大战技术,我是安东尼·卡斯蒂(Anthony Carboni)。 我们称这些为模式,我们一直在教计算机了解这些便携式模式,以至于我们可以更好地他们互动。让我举个例子。 现在这个图表就显示了一些数据,和我们刚刚所分析的是一样的。 而今天我们所做的是采取人工智能,让其与人类合作,更重要的是增强人类的智慧。

    34380

    【CDAS 2017】大数据人工智能分论坛:大数据驱动人工智能

    2017年CDAS第4届中国数据分析师行业峰会大数据人工智能分论坛中,来自IBM、猎聘网、智众互动、智库等6位专家资深行业领军人物分享了大数据时代,大数据如和驱动人工智能人工智能又如何反哺大数据人工智能与认知计算是引领企业实现持续创新的关键,自然语言处理可以帮助实现客户的认知交互、深入理解客户意图。 他还谈到,认知交互基础是近几年得到快速发展和应用的深度学习算法,客户信息和已有的消费行为积累的数据往往是一个未能充分挖掘的金矿。 算法、数据媒体创新 ? 武汉大学镝次元数据新闻研究中心负责人王琼 算法时代到来,数据时代崛起,人工智能成为愈来愈热的话题。媒体作为时代的前瞻人历史的记录者,应如何应对对这个时代的到来?数据和媒体之间又是怎样的关系? 武汉大学镝次元数据新闻研究中心负责人王琼到会探讨了数据时代的媒体创新,阐述了媒体该如何数据相结合产生更多的创新。她讲到数据不仅影响媒体的内容生产,也影响媒体的其他方面,例如智能推荐,自动化新闻写作。

    345100

    人工智能安全标准现状思考

    人工智能驱动的应用需要建立起丰富的数据集,数据收集使用时可能面临数据安全和隐私保护问题。 人工智能的目标是使机器像人类一样去理性思考和行动,但随着人工智能的应用推广和智能化程度提高,会面临现有法律、社会规范和道德伦理的挑战,如何确定人工智能产品或系统的法律主体、权利、义务和责任,及如何确保研究人员开发出现有法律 人工智能基础安全标准 20世纪90年代,ISO/IEC JTC1发布了ISO/IEC 2382-28:1996《信息技术词汇第28部分:人工智能基本概念专家系统》、《信息技术词汇第29部分:人工智能语音识别合成 2017年3月,IEEE在《IEEE机器人自动化》杂志发表了名为“旨在推进人工智能和自治系统的伦理设计的IEEE全球倡议书”,倡议通过基于伦理的设计原则和标准帮助人们避免对人工智能技术的恐惧和盲目崇拜 建议标准体系能覆盖人工智能的基础、平台、技术、产品、应用等多个对象的安全需求,能明确数据安全、个人信息保护、云计算安全、物联网安全等相关标准的关系。

    96450

    人工智能连接内容创作消费

    来自OMG网络媒体产品技术部推荐技术中心总监、专家工程师张智敏,就人工智能连接内容创作消费,给大家进行了分享。 第二个问题这个用户历史行为类似的,或者是这个用户的基础属性类似的用户喜欢什么,这是推荐当中群体效应的问题。 但是制约它的一个非常重要的事情,推荐系统开始做的时候是没有足够数据,这样你需要的数据量要比特征规模还要大。当一个产品刚刚做的时候,是不可能达到这样的规模数据的。 我们是希望让这个特征做多大规范的泛化,还是说在这个数据当中引入多少纯的,单个用户相关的数据问题。所以最后大家做来做去,做的问题是泛化粒度问题。 但是在没有这种情况的时候,你需要数据量远小于竞品,你需要什么样的数据来设计这个模型,来达到一个效果,和竞争对手基本处于一个水平线的地位。

    52670

    人工智能革命:历史、当下未来

    人工智能革命:历史、当下未来 2018-2-1 张子阳 推荐: 3 难度: 1 ? 最近在学习人工智能方面的东西,先从简单通俗的人文开始,以后再决定是否学习硬核的算法和程序实现。 这本书都是一个个的短篇,大体上按照时间顺序讲述了人工智能的发展历程。 达特茅斯会议,1956年,人工智能元年。第一次提出人工智能(Artificial Intelligence)。 最主要的成果是人工神经网络技术;行为主义:基于控制论,智能源自于自上而下的环境的互动。代表算法是遗传算法和粒子群优化算法。 深蓝和阿尔法狗实现的不同,深蓝是在“算”(利用强大的计算资源来优化目标函数),阿尔法狗是在“想”(依赖人工神经网络和深度学习,从数据中学会了预测人类棋手在任意棋盘状态下走子的概率)。 介绍了人工智能所面临的道德问题。 人脑相对于人工智能最强大的一点:识别“噪音”。

    50460

    人工智能安全标准现状思考

    人工智能驱动的应用需要建立起丰富的数据集,数据收集使用时可能面临数据安全和隐私保护问题。 人工智能的目标是使机器像人类一样去理性思考和行动,但随着人工智能的应用推广和智能化程度提高,会面临现有法律、社会规范和道德伦理的挑战,如何确定人工智能产品或系统的法律主体、权利、义务和责任,及如何确保研究人员开发出现有法律 人工智能基础安全标准 20世纪90年代,ISO/IEC JTC1发布了ISO/IEC 2382-28:1996《信息技术词汇第28部分:人工智能基本概念专家系统》、《信息技术词汇第29部分:人工智能语音识别合成 2017年3月,IEEE在《IEEE机器人自动化》杂志发表了名为“旨在推进人工智能和自治系统的伦理设计的IEEE全球倡议书”,倡议通过基于伦理的设计原则和标准帮助人们避免对人工智能技术的恐惧和盲目崇拜 建议标准体系能覆盖人工智能的基础、平台、技术、产品、应用等多个对象的安全需求,能明确数据安全、个人信息保护、云计算安全、物联网安全等相关标准的关系。

    1.5K80

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券