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时代即将到 想象一下:当睁开眼睛的那一刻,我们就在一个完全的环境中:家里的墙壁将会和我们自然交流;衣柜会选择今天应该搭配的衣服;走进浴室,浴缸早已调节好洗浴水温;而另一边,厨房正在按照营养搭配和美味的原则给我们烹饪早点 网络在必然将受到快速发展和普及的影响。 类将不再需要AR、VR作为媒介机器沟通。造的,可以大规模产。这种大规模的产将会带新的改变,让环境中的任何设备都具备,成为和手机、AR、VR一样类直接沟通的媒介。 通过对时代的展望,我们探讨了整个网络的发展。尽管永远无法准确预测,但是我们仍从现在的变化和趋势中努力想象揣测的蛛丝马迹。时代即将到的网络将会远远超出现在的想象。 我们相信,对网络的影响将会越越大,网络的力也会越越强。的世界将是网络的深度结合,这种结合已经开始,而且在加速前行。

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正快速改变我们的方式。揭密8大趋势

正在迅速改变社会方式。伴随奇点临近,大批企业迎着风口走上了发展的快车道。 管理咨询大师拉姆·查兰表示,对于任何一个企业讲,如果不看到外界的变化,不看到自己的自我更新,这个企业在的存的几率是比较低的。 所有这些不同类型的技术已紧密地结合在一起,改变了我们的日常,而且这种改变仍将持续。 400亿美元——星座研究 到2025年,将驱动95%的客户交互——Servion 趋势观察,揭密八大趋势 /趋势1较大的公司将赢得/ 亚马逊、谷歌、Facebook和IBM 业革命在100年前几乎改变了一切,而将在几年里改变整个世界。

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    将不再是“

    【新元导读】不远的将无处不在,即使是类专家也无法分辨,不理解。这对意味着什么,对又意味着什么呢? (文/Jarno M. 这对类的动性意味着什么,对意味着什么呢? 正脱离类掌控 不远的,对将普遍变得不可触摸、不可分辨和难以理解。 因此,很难知道或评估系统是如何塑造你在线上和线下的的。它们向你推荐最新的歌曲,为你提供个性化保险策略,而股票市场的算法交易正在塑造着全球市场经济,影响着现代的方方面面。 最终,系统将会成为自己行为的首要专家,将够比任何类都更好地预测它自己的。 由此,复杂的技术将会基于一系列甚至类中的专家也无法理解的复杂互动,而向我们提供合理而正确的洞见。 像 Algorithmic Angels 这样的系统够向我们揭示出系统在日常中的作用,使够决定自己将以什么样的个方式系统互动,从而够让“机器中的幽灵”变得更加触手可及、更加可辨识、

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    :只有‘’,没有‘

    实际上,随着技术的影响越越大,们越越无法理解对我们作和方方面面所产的影响。这对于政府机构和意味着什么? 因此,要知道或者评估系统如何在网上和网下影响你的是很难的,从你最近的歌曲推荐到个保险险种,还有股票市场上的算法交易,这都影响了全球市场经济,同时也几乎影响了现代的方方面面。 而且,当一套够自我学习,自我调整的系统以自身掌控的速度演化提升的时候,对于说基本上就无法理解了。最终,系统将会成为领域的专家,够比类更好地预测。 因此,世界最重要的资产就是类无法理解或者无法掌控的系统。 同时,正在变成前所有的文化和科技现象,影响着我们评价和定义“”的方式。有鉴于此,无法有效地评价本身。 如果类和系统之间的关系更加无缝融合在一起,之间的边界也将变得模糊。类开始在面前消失,这个概念将和无关,也将成为过去式。

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    遇上房产,中介将失业?会发什么

    近日,号称北半球最强饭局的世界互联网大会在浙江开 幕,自然是其中不可回避的一个热门话题。可以说,我们在一个科学技术发展日新月异的时代。 从前许多只存在于科幻电影的情节正越越多的成为现 实,就像如今们对于已不再陌。毫不夸张地说,不久的将融入各行各业,房地产当然不会例外。     电影 描述的是机器已渗透到中的每一个领域,由于机器被限于三大法则(简单说就是不伤害类和必须服从类的命令)因而长期类和平共处,成 为了最好的具和合作伙伴。 在小编看,不论怎样,至少有一点没有争议,那就是的发展正在逐渐渗透到我们中的各个领域。据相关报告表示,随着的发展对业、零 售、房地产、酒店等行业影响最大。 20年以内,文员、会计师、电话销售、房产中介等职业或将被所取代。具体到房地产,业地产、商 业地产、养老地产等方面的运用将十分广泛。   中介被替代?

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    作的

    在过去,机器取代了需要体力劳动的们,我们越越多地看到传统上的白领作被 机器扩充着:财务分析师、网络营销和财务报告,类似的还有很多。当然,这些进步也催了新的作。 比如,我们今天熟知的电子计算机,取代了们执行真正 的计算,但是在这个过程中,产了各种新作。 (AI)好像也是用这种方式运转着,为研究员创造了岗位,并逐步取代了所有其它种类的知识型作。或许一个世纪以后,通往那里的 道路和们所想象的方式大相径庭。 目前应用在业务里的、最普通的被称作监督式机器学习注1。「监督式」部分比较重要:这代表算法要根据训练数据学习。算法仍然无法使用类接近的效率学习任何东西,但是它们够处理更多的数据。 因此,算法不处理的例子,由类打上标签,就变成了帮助算法改进的极好例子。 当我们这样作时,在,我们或许同时也在教同样的系统,慢慢取代我们。

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    展望

    【AI100 导读】我们的将不可避免的绑在一起,那么将朝向哪个方向发展呢?对于的发展,我们最好的猜想有哪些(近期和远期)? 弱早已渗透在我们的中,主要以专门用地执行特定任务的软件的形式。强则是最终目标,而真正的强甚至更像是我们从一些虚构小说中所熟悉的那样。 许多研究者终其一,都在努力向 AGI 接近。尽管 AGI 不一定具有任何形式的意识,它却处理任何数据相关的作。当然,类总是有试图预测的天性,这也正是我们即将讨论的内容。 ? 研究者对的发展所持的乐观态度在这几年有了变化,当代专家之间也存在着激烈的争论。 但是,近年,自由信息和开源运动的日益普及甚至影响到。如果你对感兴趣,你有很多方法参其中。 如果你想自己做一些神经网络的实验,有软件可以帮助你。

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    革命:历史、当下

    革命:历史、当下 2018-2-1 张子阳 推荐: 3 难度: 1 ? 最近在学习方面的东西,先从简单通俗的文开始,以后再决定是否学习硬核的算法和程序实现。 符号主义:认为源于数理逻辑,把焦点集中在类的高级行为,如推理、规划、知识表示的方面;连接主义:把建立在神经理学和认知科学的基础上,认为动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果 最主要的成果是神经网络技术;行为主义:基于控制论,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。 通过一部讲述科技的英剧《黑镜》,作者描述了的问题:个隐私的泄露、“眼见不一定为实”。还讨论了另外一种“永”的可性:灵肉分离,肉体可以死去,但思维继续存储和运行在计算机上。 书中还列举了当下的几个典型应用:机器翻译、图像识别、辅助医疗(沃森医)、推荐系统。 以及的新趋势:成式对抗性网络、强化学习、语义理解、脑机接口。

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    自动驾驶、将把你的变成什么样?

    我们考虑的一些话题已经是中习以为常的部分,但仅仅在一代以前,它们还没有出现。它们可以用展示们为新的具和技术找到的令惊讶的各种用途。 研究员意识到知识面较窄的专门技术对于计算机说比对于五岁小孩说要容易,这包括识别交谈、地适应环境等。 我们我们的手机对话,手机可以通过弄清楚一个问题是什么意思,并找到问题的答案。 手机还可以采用技术知道它的主是否感到无聊。 03 机器 机器是一种机械设备,用执行传统上由类完成的体力,或者我们认为像是动的任务。机器系统在厂里负责组装产品已经有几十年的历史了。相比,它们的作速度更快且更加准确。 机器建立感情连接到底是非性化的,还是对单独或者是在养老院里但员无法提供经常陪伴的们的质量的一种提升呢?

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    专栏 | 贝叶斯学习

    机器之心专栏 作者:邓仰东 发射资本 都喜欢美剧《大爆炸》。Sheldon 和朋友们的看似单调,但是自有其独特的精彩。 仔细思考一下,就会发现我们在日常中在不停的利用贝叶斯定理。就以共享单车——ofo 小黄车为例说,我们当然知道小黄车的颜色。 贝叶斯理论和其它理论 基于贝叶斯理论的学习和推断是的重要分支。那么,从类脑计算角度看,贝叶斯理论和其它方法,特别是深度学习方法,又是什么关系呢? 对于贝叶斯算法说,数字电路完全可以作为实现层(即不必追求实现层脑的相似性),当然需要通过电路设计增强其随机采样和计算的力。 总结 到这里让我们的贝叶斯之旅先告一段落,我们作还在继续,而我们的目标当然是的圣杯——构造象那样学习和思考的机器,即「强」。

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    十大之星

    IEEE Intelligent Systems通过其每两年一次的“AI‘s 10 to Watch”专区,介绍和推荐年轻和有抱负的科学家。 安波为多体系统领域做出了根本性贡献,特别是涉及到基于游戏的物理安全、网络安全和可持续性算法。 Erik Cambria新加坡南洋理大学助理教授 ? ErikCambria倡导了一种多学科的自然语言理解方法,旨在弥合统计自然语言处理理解类语言所必需的其他学科(如语言学、常识推理和情感计算)之间的差距。 Cynthia Matuszek将机器、自然语言处理和机器学习结合起,构建非专家可以直观和自然地指导、控制和交互的系统。 Sinno J. Pan 新加坡南洋理大学助理教授 ? 他已经开发出一套高效、近乎最佳的免疫政策控制流感在各种现实环境中的传播。他的作也促成了社交媒体和网络安全方面的惊应用。 Maria Vanina Martinez阿根廷国立南方大学 ?

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    抢饭碗,怎么养家庭? | 拔刺

    今日拔刺: 1、抢饭碗,怎么养家庭? 2、脸识别的发展水平? 3、最近区块链满天飞,个信息泄露严重,会不会为以后的危险? 本文 | 2047字 阅读时间 | 四分钟 抢饭碗 怎么养家庭? 任何新技术的出现都会使得一部分产业从业者失去作,纺织,马车夫,油灯制造师... ? 但是不要紧张,技术的出现也会衍出很多新的种,厂管理机器的,司机,灯泡机器管理,电路相关的技术的兴起也不例外,虽然不可否认,有部分岗位存在被取代的风险,但是也衍了一些新兴的岗位 除了这些衍的制造操作使用修复机器的岗位外,还有一些传统的不会被替代的岗位可以让类养自己,如纯创造类的,比如艺术,比如小说,创意,演讲,唱歌等这种要靠类美学等知识实现从0到1突破的职位 操作使用机器,利用机器的结果索引解决方案,文艺类从0到1艺术的创新,管理技术即机器的作,这四类,将是类的主要作了,从第二产业到第三产业释放的劳动力,甚至可第四产业,,我们拭目以待

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    怎么改变

    是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并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,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,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。 直至目前,还处于初级阶段,但是小编相信,终有一日,会真正走进我们的日常

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    灵魂】机器在哪里?

    想起利维坦发过的关于反出主义的一篇文章,有些会选择面对这个惨淡的现实——并无的意义。对于这些说,灵魂是不存在的。但更多的愿意抱着某种念想着,念想可自宗教、伦理、科幻等等。 的不同,根本是在于天然懂得,从正在体验和不断意识到着的这个过程中,理解他的意识和情绪。但是这样想,从最广泛的意义上讲,不也是某种有着既定程序的造物? “性”前景 Meow J:在我的理解力的范畴之内属于一个悖论。 首先,我们要确定为什么会让它们产,目的是决定这一切是否会发的关键,我们制造无非是希望有一个完美的机器和系统代替类完成更多的劳动,这样又产一个问题:我们究竟希望并接受它在多大程度上代替类 而的强(个认为极其可存在)只会继续拓展我们对“灵魂”认知的定义(毕竟归根到底其只是语义学的问题),因为你现在依然无法回答,一个命近乎无限、拥有高超科学和艺术创造力,但是却无法体会到爱的机器是否拥有所谓的

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    ,揭秘八大趋势

    一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和技术分析当前的数据以求更好地开展业务(例如预测销售情况、优化营销动等)。 所有这些不同类型的技术已紧密地结合在一起,改变了我们的日常,而且这种改变仍将持续。 2018年8大趋势观察 >>>> 趋势1 较大的公司将赢得 亚马逊、谷歌、Facebook和IBM将引领技术的发展。 OpenDataNow.com的创始兼编辑Joel Gurin表示:“我们在众包文化中,越越多的愿意并且乐于通过社交媒体分享他们的知识。” 谷歌正通过众包的方式获取大量的图像构建成像算法。 业革命在100年前几乎改变了一切,而将在几年里改变整个世界。

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    漫画说算法|我们的

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以动有趣的漫画介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 类的 1.4 类的 1.4.1 科技奇点什么,它会到吗 如果这个预言成真,那么在类的不断努力下,不久的将,可以制造出比类还聪明的。这种后,由于它比类聪明,它可以制造比它聪明的。在这样的推演下,类就会被远远抛在后面。 在数值预测上的力相当高,所以银行柜台业务、融资、证券公司和保险业务也会有一部分会被取代。在销售需求方面的预测、推测已经有实际应用的例子。广告公司可会被取代。 随着的发展,们的作会被逐渐替代。 ? 但是,大家不要灰心,我们还有很多作是无法替代的。因为目前既没有身体和外界互动,也欠缺感知外界的力。 所以,需要透过身体感觉、情感、味觉才胜任的作,仍然在10到20年会留下。如休闲治疗师、电影演员、心理医

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    你将聊天机器共事

    机器是否会威胁存,已经成为科技行业的热门话题。事实上,这已经不仅是略显遥远的强会在某一天毁灭全类的问题,机器、过程自动化系统(RPA),已经在很多方面取代,成为新的产力。 瀚纳仕最近发布《瀚纳仕期刊》提出,随着自动化的不断深入,聊天机器对话、助手共事以及在各种(AI)系统的协助下提升作效率将成为我们作的常态。 助手已经融入到我们的日常中,而企业也在不断探索,努力将该技术应用到办公场所的方方面面,以享受它带的优势。虽然这些技术够帮助企业简化作流程,但它们也带了很多挑战。 鉴别被动求职者:机器学习也够通过求职者的在线动情况鉴别被动求职者。 兰熙蒙提出:“在企业内部通讯中使用聊天机器和AI系统的做法越越普遍,除了够自动完成重复性任务之外,们将会在日常作中逐步认识到AI系统产的巨大影响。

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    在于数据

    据美国著名杂志《连线》(WIRED)网站2015年11月报道,Google开源机器学习系统TensorFlow表明依赖于数据,而不是软件。 他认为当谈到时,真正的价值不在于软件或算法,而在于使它变得更加聪明所需要的数据。 (1)让机器更加聪明 TensorFlow是一种基于深度学习的系统。 两家公司都在努力地建构强大的软件,但是他们真正的竞争优势自于掌握大量高质量的数据,可以使用这些数据教会软件像类一样“思考”。 Apple公司通过服务产了大量的数据,但科研员认为Apple可处于劣势,因为站在隐私的立场上,它严格限制程师使用数据。 但像Google和其他公司一样,Apple不仅已经并购了深度学习初创公司,还吸引了方面的才。但毋庸置疑的是,没有数据。

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