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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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【资讯】来了,早班

1月9日资讯?1 真到了 应用的“历史时刻”?已经上升为“国家战略”。有分析认为,有望在2018年成为“AI定义万物的元年”。 它将实现从云到端的拐点,成为推进战略新兴产业发展的新动、新机遇、新引擎。领域著名专家李飞飞也表示,已到了产业应用的“历史时刻”,未来潜力巨大。【北京晨报】2 怎样与共享未来? 类的荣光可就要被取代了!”【财新网】3 从脸识别,看京东金融的AI布局2017 年 11 月,京东金融技术解决方案「京东超脑」品牌上线。 【搜狐网】4 云从科技脸识别平台获发改委重大程支持云从科技孵化于中国科学院重庆研究院,专注于计算机视觉与十年,已发展成为一流的中国企业,关键领域多项核心技术处于全球领先地位。 其中包括建立技术层的基础资源公共服务平台,应用层的应用技术服务平台,集中科学家力资源的科学研究中心,集中行业定制化研发资源的技术创新中心,集中专业化众创孵化空间、投资基金与大学的产业转化

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 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。? 作为中小型企业,可以采取世面上流行的产品快速的实现刷脸登录需求。目前比较流行脸检测产品如下Face++腾讯优图科大讯飞百度云AI接下来 小编将根据百度云AI来给大家做一个简的demo

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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。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。 Johnston 说:“欺诈者可以购买这些验证卡的清,并通过任意数量的在线计划从中获利。“这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。”

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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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    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 的发展可以分为两个时期,第一代主要以符号为主,也就是靠逻辑推理来做出简的判断,并不是非常化,第二代主要以机器计算为主,靠着机器像一样收集数据不断学习,积累经验,再次遇到时运营积累的经验解决并积累新的经验 最为我们熟知的就是无驾驶汽了,他将传感器、移动互联网、大数据分析集成到一起,满足类的各种出行需求;还有一些制造业完成的化产线改造也算是制造,传统的产线没法系统化管理,出现问题不及时反馈, 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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    中国实现弯道超吗?

    在医疗方面的应用一方面够改善就医条件和环境,另一方面也大幅提升医疗技术水平。 其三,我们再来看看对教育的影响。 经济层面,各国借再创经济神话 目前发达国家都已经纷纷推出了自己的计划,已经成为了发达国家经济体向前继续迈进的动力和标志。 一、欧盟耗资10亿欧元打造脑计划。 三、无驾驶 最早将技术应用到汽领域的是谷歌,随后国内的百度、华为也先后向无驾驶技术发起了挑战。 未来百度自动驾驶计划的核心方向就在百度大脑,它可实现与汽的语言互动,辆定位,驾驶辅助甚至自动驾驶等功。而华为则通过联合东风汽共同打造无驾驶汽。 同时,也是中国实现弯道超,提升综合国力和影响力的绝佳机会。---------------------------------------------

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    微软:如何搭上这班

    那么的优势在哪,如何才做好,微软又提供了那些技术帮助企业和用户更方便的介入呢,本次主题将一一讲解。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http:suo.im4OBYQw借助技术增强慧通过过去十多年的研究发现,现阶段的还没有那么神话,而是应该把它看做增强慧的技术。 如何做好要想做好有三件事是离不开的。首先要有很好的平台,要考虑如何搭建相关具、最底层的计算力以及上面的框架层等,将它们结合起来搭建成一个易用的平台。 而最难的一点在于如何选择合适的行业,并将嵌入到行业的解决方案中。微软平台全家桶微软希望将打造成普适化的具,满足不同使用群的需求,基本上我们做了三件事。 另外在领域还有一个比较刚性的需求 —— 聊天机器,为此我们也提供了Bot Framework(机器框架) ,使用它就通过几行代码搭建出简聊天机器,进过一定的数据集训练就可以与客户交互,

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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。 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。 基本上,每个客户到最后都会问一句:我买你们的AI产品干啥。客户不关心你的算法有多牛逼,准确率多少个9,只关注这个产品为他带来什么效益。卖AI没有市场,帮客户实现业务闭环才是王道。

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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 多数事情搞不定是因为对事情的定义不清晰导致的。简史本章对的历史作了简梳理,用书中的一张图片概括就是:? 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。 ;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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    间、厂、制造三大层级

    间,厂,制造,三个层级,各有不同。其中间和厂属于术的层级,制造才属于道的层级。术无穷,道亦无尽;道尽,术亦可无穷,但较难有质的突破。 1、间以产品生产整体水平提高为核心。 从目前的情况来看,举例说明如下:间建设——如同提高每一个士兵兵作战的力。要做到每一颗子弹消灭一个敌,每一颗炮弹消灭一群敌,每一颗导弹消灭一堆敌,枪枪准,炮炮中。 业4.0是德国为自己度身打造的国家战略,德国的定义是这样的,厂偏重产品制造,类似于中国的间;制造偏重运营,类似于中国的厂;因为他们国家的业体系没有那么多,与中国相比,如同一个小间努力实现的同时,对厂也开始稳步前进,对制造同样开始奠定基础,这样踏踏实实地在国家的整体战略下一步一步的走下去,未来的中国,必将傲然屹立于世界的最前列。

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    600 岁的故宫,也上了

    这六百年间,风雨飘摇,故宫巍然不动,到如今赶上了这波大潮。 在刚刚结束的 WAIC 2020 世界大会中,故宫前任院长霁翔在会上作了主题演讲,介绍了故宫如何利用技术实现文物保护与文化传播。 此外,「数字多宝阁」还利用数字化手段,让们了解文物的制作、使用过程。 VR 导览:未开放区域,也全景参观 数字化博物馆,不仅让们近距离观赏文物,还让游客够参观此前无法进入的空间。 AI 监测环境:做文物的「保健医生」除了数字化博物馆之外,霁翔还表示,在文化遗产保护领域还有很多应用,比如展厅温湿度、城墙沉降的监测、白蚁的监测、古建筑病害的监测、观众流量的监测等。 霁翔说,「通过,如何让博物馆文化走进千家万户,这是一个永无止境的课题。」而现在已经实现的成果,让我们有理由相信,这个课题终将硕果累累。

    20210

    ·2018

    去年的AI风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里,大家共同经历了很多:?AlphaGo,Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐类高手;自动驾驶商业企业全面开花,e.g. 仅百度系自动驾驶初创企业,融资规模在千万美元量级以上的,就已经不下十家;深度学习狂热席卷世界……AI的伴生趋势在过去的5-10年中,,AI,从一个冷僻的计算机研究领域成为吸纳世界热钱的黑洞,这一趋势与如下变化相伴相生 万物互联;计算力的巨大提升和计算资源的日益廉价;数据正在成为新的战略资源;机器学习深度学习正在成为新的动力引擎。今年的AI在接下来的一年里,AI又将去向何方?我们且先做个推测:? 大企业对于AI学术领军物的追捧还会持续一段时间,但逐步会将重点转移到AI对业务的实际支持上。AI落地点将进一步明确,并开始涌现出确实为用户提供良好体验的产品。? ;聊天机器开发平台等……“傻瓜式”具,使得更多的中小企业和个可以结合通用技术和自身数据,开发个性化应用。

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    必知:的发展史

    1.2的发展史的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 以往该试验几乎是衡量机器的唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域的科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式的,机器完全自主的;提出与外界交流的,机交互的。 因此,神经网络的研究由此进入低潮时期,而、专家系统的研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向实践,解决一些实际问题。 从以前一的mind到现在mindandbody,SituatedAI,SensingandActing的结合,并且引入了概率论、遗传算法等理论。传统的研究是的基于逻辑的,深思熟虑的

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    未来的将不再是“

    【新元导读】不远的未来,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. 即便专家也并不总是完全理解一个系统是如何运转的。实际上,随着技术的影响日益增加,我们对这些影响的理解力正在变得越来越有限。这对类的动性意味着什么,对的未来意味着什么呢? 由此,我们将不再感知到其的“性”。第三,也是最重要的,当的后果和技术变化的细节已经超出了类的感知和理解力的时候,将逃脱类的监控。 在这方面,或许不再是对自身最重要的测量标准。中的“”二字正在失去其意义。今天,正在塑造,而也已开始越来越多地塑造类的。 当类和系统之间够更加完美无缝地缠绕在一起的时候,之间的边界或许也会消融。“”一词中的“”二字将会消失,而的概念也将变得无关紧要和过时。

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    未来的:只有‘’,没有‘

    逐渐开始消失于无形中,可以是由外到内,反过来由内到外也正经历这一过程。技术的影响和作用对于类来说越来越难以理解,难以感知。即便是专家们也不完全理解一套系统是如何运作的。 实际上,随着技术的影响越来越大,们越来越无法理解对我们作和生活方方面面所产生的影响。这对于政府机构和的未来意味着什么? 摆脱在不久的将来,你将看不到,感觉不到,而且你也将无法理解。首先,并不是一定需要一个有形的实体。 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,对于类来说基本上就无法理解了。最终,系统将会成为领域的专家,够比类更好地预测的未来。 今天,正在塑造,以后将逐渐塑造。当系统的影响越来越大时,更多的需要理解其运作原理和影响。

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    关注+ 金融添双翼

    贷款前,信贷不需要繁琐的触客、初审和录入,贷款只要简填写十几个信息,系统就在线迅速搜集、加、分析数据,发放贷款前后只要15分钟。 而在我国,技术已经初步渗入到金融科技的各个领域,从客服到反欺诈,从商家营销到贷款模型,从财经资讯推送到投顾,从险图像定损到保险对话机器等。 简的模型一个可以一天写几条规则,一个团队一年最多可以写上万条规则,但是的模型可以写出上亿条规则,这些规则使得模型够适配于各种不同的细分场景。 蚂蚁金服成熟的技术也向行业陆续开放,蚂蚁理财顾问向金融机构开放一个月后,日均交易额比一个月前增长了243%,日均客的涨幅也达到了190%。 蚂蚁图像定损力开放给保险公司后,几秒钟就对事故做出准确定损结果,有望每年为行业节约案件处理成本20亿元。不过机器并不完美,缺席。

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