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沈向洋:浅谈

在课上,北京大学研究院学术委员会主任沈向洋做了题为《浅谈》的演讲报告,寄语北大学生好好学习,努力探索和计算机科学的未来。 关于,其实文本也好,声音也好,图像也好,视频也好,够用的方法产生一些新的内容就代表者。我再具体用几个例子解释一下,作已经到了什么样的地步? 第一点是的完整过程,也是今天讲的主要作。第二点是怎么向类学习。第三点是者之间的关系。以演唱为例,第一步实际上是在做模仿,就是通过数据进行学习。 最后第三点想跟大家分享的是,者之间的关系。这里非常关键的一点是,关心的不是胜负,而是协同,这是跟阿尔法狗的本质区别。在未来,内容将会发生根本的变化。 在做的多年来,我们遇到的最大问题就是,未来的知识产权的归属问题。这几年法律界对版权保护非常重视。

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新型态作 制业受冲击

越来越多的担心将会有越来越多的作会被机器取代。2020年将有180万个职位被取代,但同时也将约230万个新作。 2025年,净新增就业数将达到200万个。Gartner分析指出,许多重大新都曾经历过引发失业潮的过渡期,但随后就复甦,并紧接着业务转型,未来很可会依循这个路线发展。 将改善许多职位的生产力,虽然其中包含取代数百万个中低阶职位,但同时也超过数百万个高技术性及管理层级的相关职位。 马斯克谨慎地指出,类必须与机器结合,才避免因为的广泛普及而遭到排挤;李开复认为,会在未来10年取代50%的作岗位。 Gartner指出,可取代重复和单调的作,但的共生关系有更多细微差别,需要重新投资及再,而非只是将既有作法加以自动化。

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    谷歌类闻所未闻之声

    据《连线》杂志报道,在名为“NSynth”的项目中,谷歌研究员发现了利用不同乐器所产生音符的数学特征来全新声音的方法。NSynth旨在为音乐提供音乐制作的全新系列具。? 这群研究员致力于谷歌 Magenta研究项目,他们正在探索神经网络及其他形式的机器学习的极限。Magenta 专注于利用神经网络使机器新的音乐类型和其他艺术。 通过分析这些音符,神经网络了解了每种乐器的声音特质,为每种乐器建了一个数学“矢量”。利用这些矢量,机器可以模仿每种乐器的声音,也可以组合多种乐器的声音。

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    像 你分辨哪张是真的吗

    ,这张图片是由一台机器的。? 这张图片是英伟达(Nvidia)正在开发的一款软件所自动生成的一张仿名照片。英伟达是一家知名的芯片制商,在涉及的研究中投入了大量资金。 该系统还生成真实的马、公共汽车、自行车、植物和其他常见物体的图像。?们希望这项技术显著加速和改善计算机界面、游戏、电影和其他媒体的,最终让软件够在瞬间出现实的图像。 近年来,算法可以通过分析大量数据进行学习,像谷歌和Facebook这样的公司已经建立了够识别脸和普通物体的系统,其精确度可以媲美眼。 英伟达的图像目前无法与顶级相机的图像分辨率相匹配,但即便是在最大的手机上,它们也非常清晰、细致,而且在很多情况下都让信以为真。比如你分别出下面两张图片哪张是由计算机生成的吗???

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    像 你分辨哪张是真的吗

    小明评测家居网讯:据纽约时报1月3日报道,照片当中的女性似乎让感到很眼熟,她看起来像《老友记》的女演员詹妮弗·安妮斯顿,又有点像流行歌手赛琳娜·戈麦斯,但是其实都不是,因为她并不是一个真实存在的 ,这张图片是由一台机器的。? 这张图片是英伟达(Nvidia)正在开发的一款软件所自动生成的一张仿名照片。英伟达是一家知名的芯片制商,在涉及的研究中投入了大量资金。 该系统还生成真实的马、公共汽车、自行车、植物和其他常见物体的图像。?们希望这项技术显著加速和改善计算机界面、游戏、电影和其他媒体的,最终让软件够在瞬间出现实的图像。 近年来,算法可以通过分析大量数据进行学习,像谷歌和Facebook这样的公司已经建立了够识别脸和普通物体的系统,其精确度可以媲美眼。

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    机器抢走作?的岗位可比淘汰的多

    Gartner预测,作岗位很可比它淘汰的作岗位多。 在最新发布的报告中,Gartner指出,到2020年230万个作岗位,与此同时它将淘汰180万个作岗位。 接下来的五年,至2025年,和有关的作岗位将净增200万个。 不同行业受到影响的作数量,将有所不同。 不过,马斯克谨慎地指出,类必须与机器结合,才避免因为的广泛普及而遭到排挤。 另外一位科技大亨——李开复认为,会在未来10年取代50%的作岗位。 在报告中,Gartner承认,将淘汰“数百万个中低层作岗位”。不过,Gartner强调,也会出更多新作,其中包括高技管理岗位,以及入门级和低层岗位。 报告称:“信息技术领导者不应该仅仅关注预期内的作净增加量。为了获得最大化的价值,他们应该将侧重点放在用来提升力上。充实们的作岗位,重新想象旧的任务,并新的行业。

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    【深度学习】艺术作品:意对抗网络(CAN)

    类编程或教授给计算机最困难的事情之一是性的思考。计算机非常好地完成我们告诉他们做的事情并且完成速度很快,但是是一个抽象的概念,教机器的已经被证明给机器学习带来了很大挑战。 从下图可以看出,他们训练的CAN做了一个特殊的作,既出一个看起来像是由真正的艺术家制作的东西,而且它们是独一无二的,而不是已经存在的艺术作品的仿品。? CAN的作原理为了理解为什么将图像分类添加到艺术风格中可以让发生器性地思考,我们需要一个机器可以模仿的的具体定义。 CAN理论依据是:研究者认为被观众所感知是当一件艺术品独一无二并且不是太离谱的时候。罗格斯大学的研究员在他们的论文中这样描述了这种状态。 通过扩展,可的是,CAN应该理想地建比类更难以将其分类为真或假的图像,而不是熟悉的艺术风格的图像。无论哪种方式,CAN都是性地参与艺术的机器学习的巨大飞跃。

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    产物未来或可纳入知识产权法律保护

    但是如果艺术作品、音乐、文学、摄影或者其它作品并不是作的,而是由机器(AI)作的,应该怎样处理? 尽管我们把机器的这些力称为“慧”,但是许多都不愿意支持机器够拥有版权的想法。反对这一想法的们认为,知识产权并不只是为了保护慧本身。它的目标是保护一种特殊的慧形式。 他们认为,机器所做的事情只是在执行类程序员编写的一种程序或者算法。因此,机器不应当给予任何的知识产权。 从这一角度来讲,类应该因为系统而得到赞誉,因为毕竟是了它们。那么慧内在和本身的价值到底是什么?这个问题的诸多决定因素之一很可源于慧对于一个快速发展世界的重要性。 欧盟已经承认具备系统机器的重要性和未来机器的重要性,而且呼吁考虑建机器的民法法规。知识产权可因此赋予机器,尤其是考虑到欧盟已经承认需要为机器设定特殊的法律地位。

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    取代作?

    的飞速发展导致作岗位的减少,从而引发社会矛盾,是们普遍的想法。但是另一方面,了另外一些作。这些新的作职位都是做什么的呢?都有哪些渊源呢? 近年来大火,、机器学习、深度学习和大数据等概念频频出现。这些概念和这些作职位又有什么关系呢?1.三大主义 最近大火,但并不是最近的发明。 这些理念和想法后来归结为三大主义。1.1 符号主义 符合主义者认为源于数理逻辑, 可以通过在计算机上实现逻辑演绎的方式实现。 现在,机器学习驰名当世,声名远扬,盖住了传统的风头。现在很多误认为就是机器学习。 程师做的东西大部分和机器学习相关。 推荐系统和广告系统对现在的有很重要的意义。如果这次的几个新点(脸识别、对话机器和无驾驶等)失败,的核冬天的惨象也不会重现于世。因为推荐系统和广告系统直接产生收益。

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    MIT用“气候配方”,培育更美味的食物

    在麻省理学院媒体实验室的一个透明箱子里,味似茴香的罗勒正在设计的微气候中不断成长,变成一个味道更美的罗勒。 在这个微型温室里,每个植物的生长周期产生大约300万个数据点,然后机器学习技术驱动的会分析这些数据,进而建出更新、更好的“气候配方”,最终可以让任何在室内培养出最美味的食物。 因此研究员预计,调控气候的温室,对于食物的种植意义重大。而且这种技术还进一步消弭距离对食物的影响。 直到2016年6月,研究团队开始跟AI公司Sentient合作,利用来更快的优化食物的生长环境。 在技术的帮助下,这个团队可以为多种目的优化“气候配方”,例如味道、成本和可持续性。而且所有的数据都是开源的。

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    Gartner预测:2025年,200万个新增就业机会

    从2020年起,作机会将足以弥补其取代的数量,Gartner预计在2025年净新增就业数将达到200万个。 在过去,许多重大新都曾经历过引发失业潮的过渡期,但随后就会复苏,并紧接着开始业务转型,未来也很可会依循这个路线来发展。 将提高许多作的生产力,虽然其中包含取代数百万个中低阶岗位,但同时也出超过数百万个高技术性及管理层级的相关岗位,甚至是一些属于入门层级与低技术性的作。 除了要丰富作的内容、重新构思旧有的作项目以及新的产业外,IT领导者还要改变企业文化,使公司迅速适应所带来的商机与威胁。 因而省下的成本,以及随之提升的生产力,必须重新投资到公司身上以推动公司再并检视新的商业模式。可取代重复和单调的作,让们腾出时间从事其它活动。

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    Salesforce:到 2021 年 80 万作岗位和 1.1 亿美元收入

    这份由 Salesforce 赞助的研究报告称,从 2017 年到 2021 年采用的 CRM 项目将推动业务收入增长 1.1 万亿美元,在全球 80 万个直接作岗位和 200 万个间接作岗位 提高计算力、大数据以及在机器学习方面的突破,这些意味着将会改变作者的生活,特别是那些以及使用 CRM 技术的,帮助他们在连接客户的时候更高效,Salesforce 亚太区新及数字转型 RVP 最后是澳大利亚,该研究表明,采用的 CRM 项目将在未来 5 年内超过 16000 个新的直接作岗位,和 190 亿澳元的收入增加。 CRM 巨头 Salesforce 也在方面投入重资,在 5 月宣布建一个规模 1 亿美元的 Salesforce Platform Fund 基金,旨在加速在 Salesforce 平台上开发采用的应用和组件 此外,Salesforce 还发布了 Einstein Vision,这是一组 API 让开发者可以把图像识别带入客户关系管理和打采用的应用。

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    对冲基金出数字货币

    说起来这个公司有点像“流行语宾果”(buzzword bingo)游戏:全球数千名匿名数据科学家以比特币为酬劳设计了数千个模型,而该公司根据这些模型的预测结果进行投资。 用这种蜂群思维震撼硅谷后,该公司并未满足,而是宣布推出了通过开源合约以太坊(Ethereum)加密的自有货币,用于刺激数据科学家之间的合作、提升透明度。 该公司在2月20日发布的白皮书明确表示,这种名为Numeraire的新货币将被用于应对以下情况:数据科学家只想着出处理测试数据时事半功倍而预测新信息时差强意的模型。 “我希望做出具有卓越数学特性的东西。”在电话访谈中表示,“我的教育背景就是数学。我们设计的押注机制使竞拍非常简单。 但只是运行一个对冲基金,真的需要这种、加密货币和千科学家团队的组合吗?

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    大数据等了哪些作机会?

    作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念,大数据等名词被讨论很多遍。这些新技术会带来什么作机会呢? 符号主义:认为源于数理逻辑, 可以通过在计算机上进行逻辑演绎的方式实现。 相关职位:知识图谱程师。 一直致力于控制和机器研究。 连接主义:认为应模拟大脑连接结构,从而建立了神经网络模型。程师做的产品大部分和机器学习相关。 、机器学习、深度学习之间的关系? 相关职位:机器学习程师、机器学习平台程师、深度学习程师、自然语言程师、语音识别程师等。数据挖掘 数据挖掘和机器学习之间有很多重合的地方? 相关职位:数据挖掘程师、推荐算法程师、广告算法程师、搜索程师等。大数据 与密切联系的领域是大数据。

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    网易利用从自拍中3D游戏角色

    在角色扮演游戏(RPG)中,如现代经典犯罪游戏侠盗猎车手,许多玩家是根据自己的形象来塑游戏中的角色。 但是现在的内置字符定制系统越来越复杂,它们可需要手动调整数十个甚至数百个参数,要花费几个小时才完成。 游戏巨头网易(netease)的研究员开发了一种新方法,可以根据标准的像照片自动建玩家在游戏中的角色。他们详细介绍了这种方法,即面向参数的游戏角色自动生成方法。? 研究员还介绍了3D脸重建方法,它建了一个骨骼驱动的模型,不同于其他生成三维脸网格的三维脸重建方法。因此,该模型预测了一组具有更明确物理意义的面部参数。 虽然新方法可以自动生成游戏中的角色,但玩家也可以将其作为自己DIY角色建过程中的辅助具。研究员说,这种方法还可以根据用户的需求进一步调整细节和进行其他更改。

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    GPU技术大会感受--专注显卡解决方案十年,英伟达在出另外一副天地!

    十年前谁也不会想到,让英伟达走到了风口浪尖 今天去了GTC(GPU技术大会),和大家分享下一些见闻。 如今的英伟达进入了高速发展阶段,但是谁也没有想到,英伟达在显卡上专注了十几年,居然在AI上有很大的发展,遥想当年,电脑上显卡和声卡是标配,显卡有英伟达和ATI,声卡称霸的是新的,而现在基本已经听不到新声卡的生意 ,显卡反而因为挖矿,更加生机勃勃。? 搞还是要用GPU,比CPU强悍很多,关键还省钱。?AI城市?lsaac lab在虚拟环境中在虚拟环境,进行机器测试,这个简直是***帝国的原型!? 围绕英伟达大处理器,已经形成生态主流的云厂商都推出了基于英伟达GPU的云服务主流的服务器厂商,都推出了搭载英伟达GPU的服务器产品所有应用,底层都是GPU??

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    德勤调研报告显示,似乎正在新的就业机会

    德勤(Deloitte)本周发布的一项研究表明,早期采用(AI)技术的企业在获得经济收益的同时,正在新的就业机会。?接受调查的企业总体上对此看法是积极的。 与许多认为的情况相反,调查对象并不认为失业是相关作的一个重要结果,69%的受访者预计在未来三年内失业的数量会非常小,甚至不会带来什么失业。? 该报告表示,事实上,超过四分之一的组织(29%)认为,随着和认知技术的普及,新作机会将会随之增长。当被问及和认知技术带来的好处时,劳动力减少的排名是最低的(22%)。? 大多数受访者表示和认知技术带来了中等到显著的经济收益。那些表示获得了最大经济效益的组织认为认知具应该用于转型变革,而不是渐进式的改进。 他表示,真正的价值只有知道如何在公司的业务、市场、企业文化和行业环境中最有效地应用技术的前提下才出来。

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    5家初公司打芯片

    当我们开始这个小众市场的时候,我们的第一个问的问题是:什么是芯片?最好的办法是先思考软件需要什么:很好的处理速度,以及高处理速度所需的大功率。然而,处理器的运行方法也很重要。 GPU(Graphical Processing Units)是应用(例如图像识别和计算机视觉)会用到的芯片。 你构架一个芯片实际的方法可以是优化特定的任务,比如图像识别、语音识别,或者任何类型的大数据分析。在深度学习的情况下,你用神经网络生成模拟神经元从而刺激大脑行为。 以下是打芯片和硬件解决方法并承诺优化任务的5个公司。KnuEdgeKnuEdge实际上并不是一个初公司,它由NASA的前任负责立,已经在一个隐形模式下运营了10年。 他们正在着手于建立一个一站式解决方案,定义“万物”,让生活更便捷、更有趣、更安全。krtkl立于2015年的krtkl致力于“一个微小的无线电脑用来一些完全不同的东西”。

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    一样吗?

    一直以来是大热,又是新兴的关键词,说到想到,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 那又是什么呢?制业是业的基石,是国民经济的支柱产业。 目前,“互联网+”和“+”已成为制业转型升级的主攻方向,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。 所以并不混为一体,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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    SHAI2018上海大会——「聚焦,助力业」

    SHAI 2018上海大会暨第一届图像、视频处理与图像国际会议将于2018年8月15-17日在上海浦东软件园隆重举行。 本次大会由上海市科技业中心、上海市浦东新区科技和经济委员会、上海市学会和上海市科技企业孵化协会作为指导单位,中国科学院-上海高等研究院,上海浦东软件园主办,上海学米教育科技有限公司、上海莘泽业投资管理股份公司和北京希幔传媒有限公司承办的汇集数十位学术界大牛和企业界大咖的 本届大会秉承“聚焦,助力业”的主旨思想,大力发展并传播先进思想,帮助中小AI企业宣传且寻找融资机遇。 聚焦本届大会主要聚焦于领域的四大方向,1、图像视频处理 2、自然语言处理 3、机器学习 4、机器,大会分别邀请了这四大领域的前沿专家,来分享最新的研究成果与技术实践。 还有数十位来自国内外高校的学术代表,他们均对有深刻研究。除了学术研究,本届大会展现了更多技术实践。

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