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关键词

歌提出帮助开发的方法

澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章,称歌的研究者们正在利用开发更强大的歌已经宣布了的另一项重大进展,即一种新的机器学习方法,够利用神经网络来构建更好的神经网络—本质上,就是教学会教导自己。这些神经网络设计为模仿大脑的学习方式。 根据歌所得到的结果,在寻找解决问题的最佳方法方面,AutoML甚至可类专家更聪明。这可为构建未来的系统节省了大量的作,因为它们够部分自建了。 歌表示,AutoML仍然处于起步阶段,但、机器学习和深度学习(模仿大脑神经元的高级机器学习技术)都在努力融入我们的日常应用中。 有了AutoML的帮助,我们的平台应该够更快地变得更,虽然可还需要等待一段时间才看到安卓相机应用程序的优点。在此之前,应用程序开发员和科研作者将够利用AutoML。

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、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,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    TinyML - 超功耗边缘侧

    具备微小级别机器学习力的硬件产品,已经可以足够适用于各种商业应用或者新的架构(如内存中计算, in-memory compute). 算法,网络,和于100KB的模型(models down to and below)取得了巨大的进步。视觉和音频领域的功耗需求快速增长。 技术的进步和生态的发展,为TinyML的发展赋予了巨大的动。 具备视觉力的语音识别设备可以解决这个问题。 参加2020年TinyML峰会的都是嵌入式芯片,软件,算法等行业的领先公司。 详细信息请访问-https:www.tinymlsummit.org比如TensorFlow Light -

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    歌开源系统TensorFlow

    歌于周一发布全新系统TensorFlow。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。 歌表示,TensorFlow将完全开源,可被运行于由数千台电脑组成的服务器集群或者单一手机之上。 这无疑会对机器学习的研究带来巨大回报,结果是让科技更好的为每个作。奖励:TensorFlow不仅仅是机器学习。 它对于正在进行非常复杂的数据研究(从蛋白质折叠道天文数据分析等)的员来说非常有用。 据了解,歌之所以将TensorFlow开源,是希望通过此举激发更多创新,并简化研究员的学习和操作,以更方便地分享创意和代码。

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    新军备竞赛:

    2013年12月,燕乐存成为脸谱公司新成立的实验室负责,他表示,该实验室将具有“宏大长远的目标,要给带来重大突破”。程序已经识别图像并实时翻译的讲话。 脸谱公司已将数名声名卓著的科学家招致麾下,其中还从歌公司挖角成功,“抢”走了一名专家。 歌进军领域已有数年时间,该公司网罗了多位业界顶尖的科学家,比如国际上和机器学习领域最权威的学者之一、斯坦福大学实验室主任吴恩达(音译)和机器学习领域的泰斗、加拿大多伦多大学教授杰弗里 有报道指出,今年1月份,歌出资4亿美元收购了英国一家名为“深度思考(DeepMind)”的公司,知情士称,歌正在大规模招揽领域的精英,收购“深度思考”是这一计划的一部分。 “脸谱”公司也曾对“深度思考”青睐有加,不过,却被歌捷足先登。歌还使用来改善其具有语音播报功的搜索和Google Now、歌地图及无驾驶汽车等。

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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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    赋予机器“做梦”的

    随着最近的神经科学发现展示了做梦对记忆巩固的重要性,歌旗下的公司DeepMind率先研发了一项可让机器做梦的新技术,以便提高它们的学习效率。 借助这项技术,DeepMind的研究员将学习效率提高了10倍,令印象深刻。考虑到机器已经够在大多数游戏(例如国际象棋和围棋)中战胜类,您可会问,的“梦境”为什么有必要。 截至目前,许多令印象深刻的壮举都由使用监督式学习方法的实现,即由程序员提供有序的“训练数据”,而则学习如何检测数据内的模式。这是训练机器的十分直接的方法,但肯定不是类学习的方法。 DeepMind的研究员主要关注非监督式学习方法,因为它最有希望创造出具有一般类。 因此,尽管还不确定机器是否有一天够梦见电子羊,但考虑到我们持续为机器设想的社会角色,似乎很快就会梦见裸体出现在学校这类尴尬情境的可性越来越高。

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    歌想让具有的意识?

    创新场董事长李开复曾说,最懂的公司绝对是歌。?歌在研发方面一直领先其它巨头公司,我们现在生活中、业上以及科学领域所听到的、用到的许多产品均由歌公司提出。 而在全球进入时代,歌的每一次新发现都可以引领世界科技走向热点,所以们对于歌的创意以及想法格外关注,不仅仅是他们拥有全球最具专业的团队和顶尖才,还在于其实力和创造力。 近期,歌公司提出一种新想法,让一样具有主观判断意识。虽然这是公司所普遍追求的境界,但是就现在的技术来说,还不足以完成这一艰难任务。 近期,歌公司提出一种新想法,让一样具有主观判断意识。虽然这是公司所普遍追求的境界,但是就现在的技术来说,还不足以完成这一艰难任务。 据了解,歌此次让实现从诸多的图片中选择一张最“喜欢”的,这听起来够不可思议吧,毕竟判断意识使我们类以及有生命的生物才具备的“功”,通过程序创造的机器也可以有这方面的意识吗?

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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。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: vs 。Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。

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    【榜单】硅百大名录,正在占领硅

    【新元导读】Business Insider 日前发布“硅100名录”,Facebook的扎克伯格位居第一。榜单中排名前十的物无一例外都积极关注。 余下的90中,有很多是利用无驾驶、视觉社交、血液检测等与相关的新兴技术,使用全新商业模式的公司创始,以及他们的投资者。2016年,正在占领硅。 说到硅们常误以为就是一群在兄弟会房子里开发各种应用程序,并且得到高额的报酬。这种 brogrammer 文化确实存在,但它不定义硅这个创新的摇篮,有数千在这里作和进行创造。 开源非盈利结构 OpenAI的成立,将研究推向高潮,也转变了由歌、Facebook等巨头引领的领域竞争格局。 以机器学习为代表的重要性日益凸显,Twitter 在这方面也不落于后。 No. 7 苹果 | Tim Cook?

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    歌利用开发出难以破解的加密技术

    《信息安全杂志》(Infosecurity Magazine)发表文章称,歌利用技术成功开发出了难以破解的加密技术。 歌大脑团队创造了两个,它们够进化自己的加密算法,保护信息免受第三个的攻击,而后者试图进化其算法来破解由生成的加密算法。 该研究取得了成功:前两个从零开始学会了如何安全地进行沟通。歌大脑团队开始使用了三个相当普通的神经网络,名字分别是爱丽丝(Alice)、鲍勃(Bob)和夏娃(Eve)。 重要的是,上述没有被告知如何进行加密,或使用什么加密技术:只给了它们一个损失函数(失败条件),它们就开始进行作。 然而,对密码学来说,其意义不仅仅在于对数据的对称加密,研究员指出,未来的作可会考虑数据隐藏(在其他媒体内隐藏数据)和非对称(公钥)加密。

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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,满足类的需求而产生的。 无法进行数据交换、信息共享、决策分析等等,化产线不仅解决了这些问题,而且提高生产效率和作效率,并有效地降了生产成本。 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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    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? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 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!? 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,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我的回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    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: 的基本概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 必须依赖类,将类通过鼻子、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。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的。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。

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    歌拟采用创作音乐

    据《华盛顿邮报》于2016年6月报道,歌推出了使用创作出色的美术和音乐作品的项目。这个称为Magenta的项目于6月8日发布,旨在推动用于生成音乐和艺术品的机器的发展。 这个项目才刚刚开始,所以只有拥有机器学习专业知识的音乐家才用到现在的具。歌希望和其他士一起开发适用于更广泛群体的更多具,让几乎没有技术知识的艺术家也用得上。 几十年前,们就开始研究如何使用计算机创作音乐。但专家表示,本项目的新颖之处在于歌超强的运算力,以及歌与大众分享具的决定——这可促进创新。 Amper使用根据制片希望在作品中传达的情绪来创作原创音乐,而这一过程仅需短短几秒就完成了。目前,创作音乐的潜力还有很大一部分有待发掘。 歌Magenta项目发布的歌曲不仅展示了目前的力,还说明现有的作成果远远不足。

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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的期待与目前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:现状发展历程类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与个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 会威胁到类吗先科普三个概念: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,指的是可以胜任类所有作的。 超计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超。 ;而在这之后一个半小时,这个强变成了超达到了普通类的17万倍。

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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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    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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    编写新AI 胜过类技术

    AI最让担忧的地方,就是AI自己成另一个AI,而这个新生成的AI不被类控制。不过歌Google就有限度地让他们的AutoML系统,创造了新一代的 NASNet。? 在这个创造过程中,AI成了制造自己后代的缔造者,AutoML产生了一个自己制造的「子AI」系统 NASNet。 测试中,NASNet对目标的预测准确率高达82.7%,比类开发的AI准确度高出了1.2%,计算效率提升了4%。也就是说,这个由AI技术生成的「子AI」,已经胜过了类制造的AI。?? 制造这个NASNet的主要目标,是让AI技术拥有更高效率的机械视觉演算法,未来打造的AI机器可为视障士服务,另外也可应用在无驾驶汽车上,更加准确的辨识路上的物体。 歌的这次测试,整体来说仍然是在类的控制范围内,制作子AI的目标,也是开发员建立的。距离AI自己突发奇想,或者有主动思考意识,然后像科幻片里那样「AI生成AI毁灭类」的联想还差很远。

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