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按照这个发展趋势,??

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真的

为什么科技、科学界的领军物频频发出威胁论,真的如一些想象的那样衍生出机器文明并最终?   作为计算机科学的一个分支并不神秘,现科学技术对其应用早已充斥们的日常生活。稍有常识的只要翻阅计算机科学发展史并通过理性分析就得出威胁论站不住脚的结论。   你见过有“感情”的机器?也许有说,微软小冰、Cortana很有灵性,够表达情绪,与用户进行颇有深度的跳跃性的交流互动。 想到这些,也许有感到恐惧:机器具备了的部分力,甚至比类做得更好,有一天类本身甚至对我们产生威胁?   而类也不愚蠢到对机器输入“请消灭类”这样的指令。一句话:no zuo no die。  最后,我们的结论是,类部分劳作,但不类的全部活动,更不反过来统治类。

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    未来你的

    这不得不引起我们的警觉,比如与类利益最为直接、密切的:AI是否我们的作?▌“威胁”你的作?10月23日,《纽约客》杂志关于的封面很快在全世界的社交网络上刷屏——? 新时的忧思出现了:未来,类的作都? 不少华学者给出结论更为“极端”。原腾讯副总裁吴军在《》一书中认为,在占据主导地位的时里,只有2%的够跨越之门,余者都将陷入被机器的担忧。 《经济学》去年6月的封面报道《March of the machines》也指出,虽然一些现有的作,但鲜为知的是,本身也需要大量的劳动力作为后盾,这项技术的崛起反而创造很多新职业 李开复提到,爱是机器的缺失,爱是我们与最大的不同;而保持“性”则可是我们与共存,不被它的最有效的方法,“将帮助类完成多数重复性作,其所带来的巨大悬殊则由充满了性光辉的机来弥补

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    院长日记 | AI医生

    这个问题有两种答案:看好AI的说YES,因为用不了几年AI真的那些平庸的医生,那些Below average(低于平均水平)的医生,但是暂时不那些Above average(高于平均水平 不看好AI的保守医生说NO,TA真的是发自内心的,天真的以为AI不任何医生。其实未来最需要AI的是Below average的医生,也是最不理解和最不接受AI的。 AI如何医生?不是万的,但是它的确在某些学科和领域超过类的力,医生的作甚至是完全医生。 很遗憾,要来了,而且很有可很多作,假以时日,皮肤科医生将很多作。 机器比可靠,机器比类更精准,机器不疲劳,随着算法的不断进步和数据的不断积累,的水平越来越高,从现在的帮助类做判断演变到类做判断。

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    要当了?“机器的时已经到来

    活动期间,HCR慧辰资讯CTO马亮、江苏飚众教育科技创始黄宋华、永洪科技通用事业部教育行业负责惠卓卓、奥鹏教育大数据中心总监龚亚勋、清睿教育教研总监张霞分别进行了教育大数据主题演讲。 他说:“可以帮助把重复性的阅卷、批改作业的作减少,让教专注于提升教学质量,的最大力才得到释放。我们是帮助,绝对不是替。” 他在分享中表示,“学校有了数据,只要够做一些简单的分析,就起到非常大的作用。”张霞清睿教育教研总监张霞则从实际操作角度进行了题为《基于和大数据的英语教学研究和实践》的分享。 她在演讲的最后说:“、大数据和英语学科教学,或者说和所有教课教学,在未来一定实现无缝连接、深度融合。 从这点来看,我觉得和大数据对学科教学提供支持,学科教学只有在和大数据的基础上才可以走得更高、更远。”

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    mix ( AI , art )=GANism 艺术家

    def GANism( ):不知大家还记得之前mixlab的文章「技术解读Jackson Pollock的绘画色彩」提到的美国画家:Jackson Pollock美国画家,抽象表现主义绘画大,也被公认为是美国现绘画摆脱欧洲标准 可惜大仙逝已久,无法继续为我们创作,在尝试过让机器解读大画作的色彩规律之后,我们决定让AI()学习其画风,延续其创作思路这里有读者质疑,AI到底否理解「艺术」,AI是否具备创造力? 这个话题,在文章「AI是否艺术家」里,我们表达了一些观点,看完本文后,大家也可以感受到AI是否具备艺术创作力……大家还记得以下这幅画?? ,类通过物理光学和化学的手段,终于将转瞬即逝的时光固定并保留了下来,从而使画家告别了以手方式描绘自然的时,开启了通过机器快速将自然转化影像的新历史。 在, 随处可见的数据、算法的普及,艺术创作的具,是否因新技术而改变?从而诞生机器主义、数据主义、XXXX主义?

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    ,我们还

    随后荣获世界顶级科学杂志《Nature》和《Science》的共同推荐,目前位列亚马逊图书“”分类的销售榜首。写这本书的是位MIT的物理学教授(还不是学计算机的)。 对于“作为意味着什么”这种话题,我感到深深的无力感,所以我还是聊一个最初级的话题:? “学习力”是一种生存力。那种毕业后拿着学位和证书就可以稳稳当当高枕无忧的时,已经一去不复返。短期内难以被机器力:在不可预测的环境中的应变力和适应力。 创造力,突破传统方法提出有新意的解决方案与打交道的力,共情力和社交慧。所以不要抱怨“为什么总要学新东西”“为什么总在变没个准谱”“为什么是让我想新办法”“为什么遇见那么多奇葩”。 Andrew Ng在AI环境下给年轻的建议是:这个时对于每一个的要求更高了,学习速度也要更快。现提供的资源越来越丰富,学习力强的创造更多的精彩,之间的差距也越来越明显。

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    “抢”走?

    有更多作被抢走,一些顺应潮流的将变得愈发富有和成功,而那些被时甩在身后的越来越痛苦。”这是马云对于的见解和预想。?未来,抢走类的? 很多事情由来做以后,做什么呢?未来一半作被?随着越来越多成果的出现,一些重复性高、繁琐枯燥、大量使用的不经济的作将被机器。 据悉,摩根大通公司最近研发出一款金融合同解析软件,原来律和贷款员每年需要36万小时才完成的作,该软件只需几秒就完成,且错误率大大降低,这意味着相关群也可失业…更多的化机器正在抢夺类的 斯坦福大学与伦理学教授卡普兰曾做了一项统计,美国注册在案的720个职业中,未来20年内将有47%被。 未来10年内,机器美国1500万个作岗位,相当于美国就业市场的10%。我们应该积极拥抱新变革?专家认为,作者如果把机器当做合作伙伴,将获得很大福利。

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    机器越来越像,你担心你的作被

    都说(AL)革命将是继蒸汽时、电力时、信息时之后的第四次业革命,AL应用走出实验室,并广泛走进我们的日常生活,比如各类手机APP的云计算,无驾驶等等,2017年7月8日,国务院印发《新一发展规划 但每一次科技革命都类的生存和发展带来巨大的影响,AL同样如此,有学者提出“威胁论”,认为AL那样思考,未来可超过,这不得不引起我们的警觉,AL是否我们的作呢? “创造”新岗位?美国研究机构Gartener近日则表示,到2020年,将导致180万个作岗位被淘汰,但届时也将创造230万个作岗位。谁才是不被机械? 《财富》杂志的杰夫·科尔文在《不被机械替:策略》一书中认为,未来类获成功所必须的,不仅是一些知识性技,更关键的是关系型技。“让机器像机器,更像。” 所以面对来势汹汹的类越发不放弃我们作为最深层,最根本的技,如同理心,团队力,交流等。再发达,他也永远给不了你安慰和关爱,因此,我们要争做德技双馨,知行合一的

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    未来5年,AI今天的互联网时

    如果把互联网为核心,,清洁源,量子信息技术,虚拟现实以及生物技术为表的全新技术革命称为第四次业革命的话,那么,这次革命大概是从2010年开始的,也就是今天大家说到的互联网时。 接下来的下一个时恐怕让我们所有的震撼,那就是AI。 2.png 霍金曾在离世前不久对类发出告诫:机器的进化速度比类快许多,它们的终极目标却不可预知,我真的很害怕AI类,成为新物种。 不过,即便如此,在5-10年的时间,互联网依然存在,互联网的迭速度更向用户靠近!不管是后互联网、还是社群、区块链,都在点与点的空间中快速裂变,AI的发展越来越大数据化。 不过,仔细想想,类社不就是这样走过来的。对于你来说,你觉得在未来5-10年,AI有望今天的互联网时

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    类棋手?棋王卡斯帕罗夫告诉你……

    小编看到了一个很有趣的访问--Alpla Go之父Demis Hassabis与前国际象棋棋王卡斯帕罗夫一起讨论关于是否类棋手的话题,于是特地翻译成中文,让大家围观一下两个天才之间的对话。 谁也不知道那个狂妄自大的小伙子多年后变成震惊全世界的之父-Demis Hassabis。 2小伙子变身之父二十多年以后,Demis Hassabis将他的软件公司DeepMind以5亿美元的价格出售给谷歌,并随后研发了一个系统,打败了无数围棋高手,一举成名。 前段时间,DeepMind再次刷新了们对的认知,并且抢占了成千上万的主流新闻媒体的头条--因为他们开发了新一系统AlphaGO Zero。 在棋类领域展示了它不败的战绩,你认为在生活的其他领域它也将全面战胜?卡斯帕罗夫:我无法忍受世界末日的预言。电影终结者2和3就讲述了类加上机器的配合,打败了超级计算机的故事。

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    医生?看看专业医生怎么说吧

    一项新的调查指出,医生和专家之间的期望存在“严重分歧”。 我们已经遇到了很多次在医疗任务中与医生发生分歧,这时一个问题不可避免地浮出水面:医生? 如果你与专家或硅谷投资者交谈,答案往往是肯定的。但是,到目前为止,没有问过医生。在一项针对英国初级保健医生的全国性调查中,绝大多数医生的回答是“AI不医生”。 然而,医生们愿意说,在其中两项任务上完全它们。80%的认为更适合于记录,而53%的认为最终够预测疾病的进展。 但后一项调查的结果:可以预测疾病的进展,强调了一个医生和专家都认同的领域:机器学习可以胜任当今医学界根本不擅长的任务:预测疾病的发展。 类的认知始终是有限的,但问题是,是最好的解决办法

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    来了!未来你跟机器

    原标题:你跟机器?新华社北京12月11日电(记者乔颖)随着技术的飞速发展,机器们日常生活结合得越来越紧密。那么,未来你跟机器? 哈瓦斯公司就的未来、们对未来技术发展的态度等话题调查了世界各地1.2万不同年龄的,得出这份报告。 报告显示,18岁至34岁群中,27%认为与机器建立友谊甚至爱情是件挺正常的事;在英国,愿意与机器的男性数量是女性的3倍。 报告还显示,比起现实世界,男性比女性更喜欢网络虚拟世界,但70%的认为,手机削弱了际交往。尽管互联网的发展为许多了解世界打开了一扇门,但年轻似乎更容易感受到网络世界造成的负面影响。 此外,40%的年轻担心机器抢了自己的饭碗,而55岁以上群更多考虑的是机器从重复劳动中解放出来。

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    【脑洞】毁灭

    一方面被越来越多的科技企业列为重点研发项目,另一方面“是对类生存最大的威胁”的论调盛行。类带来这么大威胁? 例如负责电子证的初级律、自助结帐超市里负责结帐过道管理的。“希望在这些行业中出现一些新的职位。”他说,“企业家和管理者在开创新职位方面是极有创造力的,现有的一些职位已经自动化了。” 机器最终不臣服于类 可出现其它的一些困扰,例如,随着独立于类操作者自己做出更多的决定,它对法律界产生什么样的影响。 一些科学家看得更远,他们开始分析在哪些地方的影响可超过类。去年谷歌收购了DeepMind,这是一家公司,它关注基础研究,目标是开发比类聪明的机器。 约翰斯顿说:“我们越来越意识到机器学习和很可马上就出现,当它们真的出现时,我们清楚它的影响是很大的。既然这样,我们扮演什么角色呢?我们如何从技术中获得最大的机呢?

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    脑即将被

    作太伤脑,那来仿造脑造一台计算机来作怎么样? 用“荆棘密布、道阻且长”来形容这条道路,丝毫不为过。1956年夏天,十个来自不同学科的年轻学者召开了两个月的研讨,第一次提出这一概念。 那么,现在的计算机和脑究竟有多大的区别呢?中国副理事长谭铁牛院士给出了一个数字:的大脑包含10的11次方数量级的神经元,包含10的14次方数量级的神经节点。 实际上,你的手臂是拥有的。这些同样来源于你的神经分布。不仅可以向脑学习,同样也可以向的身体学习。其实这样先进的理念已经在中运用了。 地平线机器科技CEO余凯向表示:在未来的世界,们哪怕没有意识到产生数据,各个传感器和摄像头也都在产生数据。万物有几百亿的网民,其中六十多亿是,剩下的全是机器

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    证:系统做到了?为什么?(cs.AI)

    他们的行为可导致事故、伤害,或者更一般地来讲:违反法规 -- -- 无论是有意的还是无意的。因此,AI 系可被视为各种事件的嫌疑。因此,将特定事件与 AI、其所有者和创建者相关联至关重要。 鉴于来自多个制造商的众多 AI 系统,可由其所有者更改或系统自学过程产生更改,这些看起来似乎微不足道。本文讨论了如何识别对事件负责的 AI 系统及其可存在的设计上恶意动机。 立法措施试图在 AI 系统操作期间强制收集信息,以及唯一识别系统的方法,都可使问题恶化。 原文作者:Johannes Schneider, Frank Breitinger原文地址:http:arxiv.orgabs2005.13635 证:系统做到了 为什么 (cs.AI

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    真正发展起来,类,或失业

    这一观点看似有道理,不过多少有些断章义。很多为什么害怕被?因为他们总习惯于只出蛮力而不动脑。一定淘汰一部分。  Jerry Kaplan曾在《》一书中有过这样一个预言:大批蓝领将被机器而失业,而大批白领则将被另一种看不见的机器而失业。   对此,黄翰教授表示,不管是机器还是计算机程序,目前的“AI技术”都需要明确的逻辑作为运行的基础。说到对就业市场的影响,成本大且“”逻辑清晰的行业冲击较大。 他表示,在未来,一部分因为而陷入“就业”危机。 但我们始终认为,时是在不断向前发展的,技术的进步在给大众带来更好的生活环境的同时给们带来更多的机遇。  从几十年前的机械劳动到今天的,我们不该也不拒绝科技的进步。

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    不了什么?

    不了什么?2017年12月31日,有一场思想跨年的晚吸引了我的眼球。 这个是的。 ,就可以识别表情,此处机器便脑。 机器需要为它编订程序,于是机器活在已知世界当中,对于未知的创新就需要脑完成,科技创新,艺术创新,文化创新等。不了创新领域,不了脑灵感的瞬间。 之间深度的温暖,我们遭遇痛苦,即便给了我们当下最需要的语言安慰,之后呢,我们感觉不到温度,因为我们知道它是个假,是专家,研究了们的表情,而设定的程序,那种安慰没有对的独一性的情感链接

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    科技进步,

    了解之后才知道不是自己想象的那样,深圳是首批“无驾驶公家车”,说是“无”驾驶实际上是“公交”,车上配有一名司机,实时监控车辆运营状态并适当进行干预。 也就是说,该车只是实现了半自动状态,同时拥有驾驶和驾驶,可以随时进行切换。如果真的是“无”驾驶,安全性是一个很重要的问题,毕竟是机器在操作不是类。 什么机器都有崩溃的时候,万一某天出现这种情况,其危险指数可驾驶还要严重。腾点君认为,无驾驶在短期之内还是很难实现的,在各种性得到保障之后,无驾驶才真正火起来。 随着科技的发展,的到来,类意味着很多失业。比如“无驾驶公交车”的实行,司机失业。刷支付宝乘坐交通具,购票员失业。 因此,不需要太过于去纠结利弊,毕竟科技再怎么进步都是以为本。但还是希望,不要完全类。

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    ,前端做什么?

    前端的团队到底做什么,体现怎么的价值?对此,可以先下图的一个总结,然后再逐条结合实际以及业界的发展情况做一些分析? 要完成一个完整的项目,三种东西是不可或缺的:算法,数据和程。而前端在这三个方向中,最容易参与进去,同时也最容易做出彩的地方就是在程方面,我们把这块内容叫做大前端。 在 AI 的项目中,很多时候需要获麦克风和摄像头的权限,好实现 “听”,“说”, “看” 的功。 数据可视化数据可视化 可以是前几年特别火的一个方向,特别是大数据风起云涌的时而这些年明显的趋势就是,就是 AI,在这里其实也有很多可视化的作比如我们在 ET 项目中就需要做很多声音的可视化内容 地址:PREDICTIVE_WORLD, the program that predicts your future产品 Web任何的技术最终一定需要转化成实际的产品或者项目这样的话,往往少不了

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