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的飞速发展导致岗位的减少,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。这些新的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 符合主义者认为数理逻辑, 可以通过在计算机上实现逻辑演绎的方式实现。 实现 “感知-动” 模型的基础是控制论思想,控制论在 20 世纪 40~50 年代就成为时代思潮的重要部分。行为主义一直致力控制和机器的研究。 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世。因为推荐系统和广告系统直接产生收益。

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新型态业受冲击

越来越多的担心将会有越来越多的会被机器取代。2020年将有180万个职位被取代,但同时也将约230万个新。 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%的岗位。 Gartner指出,可取代重复和单调的,但的共生关系有更多细微差别,需要重新投资及再,而非只是将既有法加以自动化。

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    【深度学习】艺术意对抗网络(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,既出一个看起来像是由真正的艺术家制的东西,而且它们是独一无二的,而不是已经存在的艺术的仿。? CAN的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。 通过这种方式,CAN模拟了我们所认为的艺术力的定义。艺术欣赏者很难分辨出其中的差别?以上表格比较了四组艺术是如何通过类观众样本进行评分的。

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    沈向洋:浅谈

    的产,须成为具有独立知识产权的,而不仅仅是某种技术中间状态的成果。 关,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,已经到了什么样的地步? 首先是主体,的主体,必须是兼具知识和情感的综合体,而不仅仅只是只有IQ,对这一点我们非常坚持。过去在做的过程中,再次证明这个看法是正确的。然后是产的产,必须够成为具有独立知识产权的,而不仅仅只是某种技术中间状态的成果。最后是过程。 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问题。这几年法律界对版权保护非常重视。

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    大数据等了哪些机会?

    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机会呢? 符号主义:认为数理逻辑, 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。 由现在的知识图谱是从 Wikipadia 抽取信息,需要正确处理文本,因此知识图谱岗位需要具备一定的自然语言处理力。 行为主义:认为就是 “感知-动”,即感知外界环境并反馈正确的动。 一直致力控制和机器研究。 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。程师做的产大部分和机器学习相关。 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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    Gartner:会消灭很多 但会更多

    新浪科技讯 北京时间12月19日下午消息,美国市场研究公司Gartner非但不担心机器会取代类,反而预计技术的新比它消灭的还要多。 Gartner在最新报告中表示,到2020年,将带来230万个就业岗位,超过它消灭的180万个岗位。之后5年,一直到2025年,的就业岗位净增量达到200万个。? 此外,李开复也表示,会在未来10年取代50%的岗位。 Gartner承认,会消灭“数百万个中低层职位”,但他们强调称,同时也将有更多新出来,包括高技管理岗位,甚至是入门级和低级岗位。“IT领导者不仅仅关注预期的净增量。” Gartner在报告中写道,“为了价值最大化,应该关注用来提升力。充实们的,重新想象旧的任务,并新的行业。应该改变文化,尽快适应与有关的机会和威胁。”

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    机器抢走的岗位可比淘汰的多

    Gartner预测,岗位很可比它淘汰的岗位多。 在最新发布的报告中,Gartner指出,到2020年230万个岗位,与此同时它将淘汰180万个岗位。 马斯克还认为:“是关系类文明存亡的最大威胁,这是汽车事故、飞机坠毁、滥用药或劣质食都比不了的威胁。” 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%的岗位。 在报告中,Gartner承认,将淘汰“数百万个中低层岗位”。不过,Gartner强调,也会出更多新,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。充实们的岗位,重新想象旧的任务,并新的行业。

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    领域被预计会更多机会

    Gartner预计从2020年起,机会将足以弥补其取代的数量,在2025年净新增就业数将达到200万个。? 对(AI)有关的就业动态来讲,2020年将很有可是锦上添花的一年,将带动整体机会的正增长。 可惜的是目前某些宣称将出现大规模失业的,忽视了的最大好处是将脑与相结合,并使之相辅相成更多的生产力。为了获取最大价值,IT领导者必须更专注利用增强力。 一旦知识者(knowledge worker)把纳入其流程、当虚拟秘书或实习生来使用,机器(robo-employees)将成为提高公司竞争力的必须组成部分,届时相关的服务的岗位也会不断出现 Gartner预计从2020年起,机会将足以弥补其取代的数量并预计在2025年净新增就业数将达到200万个。

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    | Ian Goodfellow亲述GAN简史:理解它无法的东西

    当 Ian Goodfellow 解释其在谷歌大脑正进行的研究时,他引用了费曼的这一格言,但他指代的不是自己或者谷歌的任何员,而是机器:「的,其也不理解(What an AI cannot 然而,醉酒带来了灵感,这是一个十分优雅的想法:第一个逼真图像,第二个分析其结果,并确定这张图像是真是假。 由第二个在鉴别图像真假上十分卖力,第一个可从其学到通过自学无法学到的方式来仿制逼真图像。在这一过程中,这两个神经网络不断推动前进直到有一天计算机可以脱离类的指导而存在。 Kale 说:“我们不将患者数据放入到可用的网上,那么为什么我们不在伪数据上训练 GAN,并建一个完全合成的数据集再开放用其它研究呢? 分享很重要,密切合也是——不管是研究者还是神经网络。?

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    未来或可纳入知识产权法律保护

    美国版权局在谈论这种脑力劳动结晶时称,如果这些是由的,那么就会注册登记的原者。?? 但是如果艺术、音乐、文学、摄影或者其它并不是的,而是由机器(AI)的,应该怎样处理? 为何知识产权主要以类为中心呢?其中存在着许多哲学和其它原因。John Locke在他17世纪对自然权利的研究中认为,类对自己制或者劳动力产拥有自然权利是符合共同利益的。 在上世纪70年代,英国艺术家Harold Cohen就写了关机器艺术的文章,并且研发了AARON软件,用的抽象派。 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慧对一个快速发展世界的重要性。

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    如何判断AI够成为“”?附独家视频讲解

    机器的写方式,采取“信息→知识→”的技术路径,基机合”系统而导致内容生成。该行为是构成法律意义上的“独性”或“主观动性”,一些国家和地区的法学家试图出正面回应。 关的生成,著权法有几个问题需要解决,即机器设计的够称之为够成为又是享有权利?该项权利应归机器还是制机器的? 据专家研究,生成的,目前还处在特定的格式和写模板下传达信息、表达意思的阶段,尚不无限定格式地写内容。尽管机器稿件的表达技巧有限,但仍可以视为著权法意义上的。 机器享有著权,但机器并不像自然者或法者那样去行使权利,换言之,该项著权应归机器或所有。 具言之,可参照著权法关职务或雇佣的规定,由制机器的“”而不是机器去享有和行使权利。那么,够成为的具体标准是什么?我们又该如何来判断?

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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、植和其他常见体的图像。?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、植和其他常见体的图像。?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体的系统,其精确度可以媲美眼。

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    IBM受生启发,了一个超越传统的

    这个算法的灵感来自果蝇的嗅觉回路,它可以产生哈希码——体的数字表示,其性经典算法。但非常可惜的是,由FlyHash使用随机投影,它无法从数据中学习。 为了克服这一限制,普林斯顿大学、圣地亚哥大学、IBM Research和MIT-IBM Watson AI实验室的研究员开发了BioHash,它应用“局部”和“生学上合理的”突触可塑性规则,来生成哈希码 研究员表示,它比之前发布的各种哈希方法基准测试都要好,而且它还可以生成对相似度搜索有用的二进制表示。这种被称为扩展表征的现象在神经生学中几乎无处不在。 研究员在MNIST和CIFAR-10上对Biohash进行了培训,以及测试。 BioHash在速度方面表现出了最好的检索性,远远超过了其他方法,而BioHash的改进版本——BioConvHash——由加入了专门构建的过滤器,性得到了进一步的提升。

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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。 他们正在着手建立一个一站式解决方案,定义“万”,让生活更便捷、更有趣、更安全。krtkl2015年的krtkl致力“一个微小的无线电脑用来一些完全不同的东西”。

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    Siri之父揭秘如何成功千亿市场

    催生出Siri的市场愿景可以追溯到2003 年,那时候,这个开发语音和的研究团队就觉察到了手机将市场机遇,并且相信手机的计算和通信功完全可以发展为用途更为广泛、通信性更加优良的超级计算机 Siri公司诞生的契机: 是选择业? 找谁加入团队?▼时间来到2007年,诺曼的团队尝试过和一些运营商和手机制商合开发了几个商业项目,然而效果并不理想。 最终,诺曼等确定要抓住预想的市场机遇,最佳的实现方式是办一家研发团队主导新的企业,而不是以项目授权的形式与现有的某家公司合。 风险投资对Siri商业计划中的每一个要素都进行了深度质询,比如:Siri积累庞大的消费群体?手机是具备足够的处理力?按销售付费的商业模式足够丰富的收益? Siri发展到今天,已经成为高端技术商业化的典范产,在它身上我们不仅看到了对未来生活可带来的革命性变化,也窥见新型业公司如何把握时代和市场的机遇,采用合理的管理运营方式,将有趣的科技理念商业性地植入到们的日常生活

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    可以映射面部动

    前段时间,模拟脸事件闹得沸沸扬扬。而近日,韩国的一家公司开发出了有意思的具,名为“木偶”,只用网络摄像头和图片就逼真地模拟历史或政治家的面部特征。 木偶是一种技术上的面部再具,它可以合成一个由的运动而产生动画的面部再,同时保留目标面部的外观。 该具之所以只依靠简陋设备就完成这一神奇“魔术”,主要是依靠了尖端的机器学习技术,研究员声称,即使是任务目标与面部轮廓极不符合的情况下,该具也做到让成该领域的基线标准。 这项研究的意义在,可以使摄像师够在没有运动跟踪设备的情况下,以低廉的成本制动画。弊端在,它也可会被滥用来高度逼真的深度赝,让心怀不轨之徒有机可乘。 从这一点可以看出,对“木偶”这类的具还是保持谨慎态度比较好。当然,不是说它不好,只是,需要一些严格的规范,以保证它们不会被有心用来犯罪,成不良后果。

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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,用刺激数据科学家之间的合、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。 该机制的目的是促进自我表露——这拍卖理论,是指出价受到鼓励,更愿意表露而非掩藏他们的内在价值观。 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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    谷歌拟采用音乐

    据《华盛顿邮报》2016年6月报道,谷歌推出了使用出色的美术和音乐的项目。这个称为Magenta的项目6月8日发布,旨在推动用生成音乐和艺术的机器的发展。 谷歌希望和其他士一起开发适用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音乐。 美国佐治亚理学院音乐技术中心总监Gil Weinberg表示:“这个项目有可改变整个行业,因为各个公司的专家和开发员都可以利用这个资料库,试着音乐。” Amper使用根据制片希望在中传达的情绪来音乐,而这一过程仅需短短几秒就完成了。目前,音乐的潜力还有很大一部分有待发掘。 谷歌Magenta项目发布的歌曲不仅展示了目前的力,还说明现有的成果远远不足。

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    连接内容与消费

    来自OMG网络媒体产技术部推荐技术中心总监、专家程师张敏,就连接内容与消费,给大家进行了分享。 推荐技术实际上在缩短内容和消费之间的距离,读者更容易找到自己需要的内容,者更容易的接触到更多的知音。我们致力够摆脱传播渠道的限制,回归的本质。 有的三种本之一,其中一种本的自然生存本,第二个本的繁殖本,当前两个需求都得到满足的情况下,就成为的基本的对外交流,或者让自己得到一种有别前两种需求的满足感的方式 如果你把注意力集中到本身,或者集中到意本身上去,我认为这是解决了的非常重要的一个需求问题。 每个对系统的需求,以及每个对系统潜在的希望看到的东西是不一样,目标没有设定的情况下,会成一定会有若干个觉得你的产有问题,哪怕再多的产喜欢它,也会有很多认为这个产有问题。

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