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细数的十大不同

作者:Sabine Hossenfelder 编译:Mika CDA数据分析师出品 导读:究竟有何不同之处呢? 今天我想讲讲有何之处。 当然显而易见的是,的大脑是有温度且不确定的,而计算机不是。但是更重要的是,之间存在结构性差异。这我将在之后讲到。 反向传播是指,如果神经网络给出的结果不是特别好,你可以回溯并改变神经元的权重连接。神经网络就是这样从错误中"学习"。 说到这里,下面让我们进入之间的关键区别。 01 形式 神经网络是运行在计算机上的软件,的"神经元"没有物理实体。它们以位数字符串的形式编码在硬盘或硅芯片上,它们的物理结构真正的神经元一点也不像。 结语 也许的意义就在于不让它与太相似。 毕竟,我们拥有的最有用的机器,比如汽车或飞机,它们之所以有用正是因为没有模仿。相反,我们需要创造专门处理不擅长任务的机器。

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的最终走向是“伙伴关系”?

的概念对于我们来说并不陌生,一直被大众媒体探索利用。电影已经向我们展示了一个由具有AI功的机器机器支配的世界,而这些电影往往最终描绘出一个支持AI的社会的消极影响。 尽管们认为机器学习是未来的发展方向,并将帮助更好地完成自己的任务,但另一批认为AI比专业士有更多的缺点,并将最终导致的垮台(就好像通常在好莱坞电影中描绘的那样)。 47.png 为什么AI是前进的道路 AI是旨在执行可以进行的功的软件,例如推理、计划、感知以及自然语言理解(NLU)自然语言处理(NLP)等学习问题解决。 然而,像斯蒂芬霍金伊隆马斯克这样的着著名专家对AI的技术进步表示了警惕,声称它最终可会压倒。虽然他们并不完全反对的发展,但他们认为需要政府监管,以避免技术“流氓”。 50.png 终极伙伴关系 与此同时,世界各地的许多专业士正在考虑(AI + HI)之间的终极合作伙伴关系,AI这样的具正在成为积极的合作伙伴,而不仅仅是被动地扩展自己的自我。

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    觉醒后的会不会共存?

    关于的讨论,核心问题是觉醒后会不会共存,这个问题太宽泛也太超前,故而可以将此问题拆解为三个小问题来考虑—— 首先,第一个小问题是要搞清楚:目前处于什么地位? 目前的产品还是以无驾驶、助理、个性化推荐等辅助具的形式存在,从生活到作,在各个方面为提供着便利,可以说,在目前阶段,相处非常融洽,不过目前还是在程序控制下的有序行为 更加令迟疑的是,一种觉醒的崭新,是否存在隐瞒自己醒来的动机? 第三个小问题是:觉醒后的差异以及会以何种方式与共存? 这一步的设想比较遥远,如果有朝一日真的觉醒,那么以目前的情况来看,在存储力、计算力等方面均远高于,那么觉醒后的是否会在思维及力上全面碾压,觉醒后的是否会像社会一样有着 「性本善」初衷,还是会有缺乏道德观念的物种出现,觉醒后会保持现有的谐共存的状态还是会出现科幻电影中出现的对造物主的反抗?

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    VS

    的优势:身体认知力 计算机优势:可更新性可链接性 因为失业我们就要阻挡的发展吗? 答案是否定的,因为因为有固有的优势,带来更多的好处,比如驾驶更安全,医疗更可靠。所以我们不只保护作,而更应该保护。 科技进步后是否带来更多的作? ,但是面对21世纪的更多的是马,而不是马夫。 2 对掌控者进行大量征税,使其够满足全民基本收入服务 3 转变的想法,比如养一个孩子,要比更复杂,所以得到的收入应该更高。 带来的最大威胁? ,某一强国的发生到一定程度,会出现似状况吗?

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    +计算机=?

    他对于潜力的信奉与传统学派的看法形成鲜明对比,后者认为计算机共同发挥各自的才,共同合作,总比计算机单独行事更具创造力。 虽然媒体时有报道,但对纯的探索目前仍令失望。 相比之下,与机器相结合的做法则持续不断地产生令惊叹的创新。正如图灵的传记片所表明的,他自身极富性的生活就是没有根本差异的想法的有力回击。 机器够思考吗? “海市蜃楼” 数十年后,又有新一批的专家声称时代即将来临,甚至是“奇异点”(即计算机不仅仅变得比更加聪明,还够将自己设计成超级机器,将不再需要)也有可快要出现。 然而,真正的迄今为止仍只是“海市蜃楼”。 计算机够完成世界上最困难的一些任务(如在数百个规模与维基百科相当的信息库中发现相关性),但它们并不够执行一些对我们来说轻而易举的任务。 情感因素 虽然图灵坚信的可行性,但他本身的经历可谓创造力计算机处理力相结合的威力的一种证明。

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    使用增强(上)

    CarterNielsen提出了第三种观点,AI将在“软件层面”增强,改变的思维方式,拓展创造性的范围。 电脑用来做什么? 1962年,Douglas Engelbart提出计算机可以成为增强的方式1,意味着这一愿景凝结了。在这一视角下,计算机不再是主要解决数字运算问题的具。 它同时深刻影响了数字艺术音乐,以及交互设计、数据可视化、计算创造机交互等领域。 IA的研究经常与(AI)的研究竞争:资金、有天赋的研究员的兴趣。 本文描述了一个刚刚涌现出来的新领域,IAIA的综合。我们提议使用增强(AIA)这个术语来命名这个领域:使用AI系统来帮助开发增强的新方法。 我们相信,AIA的原理系统将与现有的大多数系统全然不同。 我们的文章首先调研了最近的一些技术成果,这些成果隐含了增强的技术。

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    使用增强(下)

    CarterNielsen提出了第三种观点,AI将在“软件层面”增强,改变的思维方式,拓展创造性的范围。 昨天我们接上了本文的上半部分:使用增强(上),今天为大家带来第二部分。 在对未来可的AI的推测性描述中,这种认知外包模型通常表现为将视为神谕,够以超出的表现解决一大问题。 更宽泛地说,增强将利用计算创造性9交互式机器学习10等领域的成果。 寻找强大的新思维原语 我们主张,机器学习系统可以帮助创建作为新思维原语的表示运算。 除了具性利益之外,个的变化成长具有内在的价值。 我们讨论的面向界面的作在用来评判中大多数现有作的叙事学之外。它不涉及战胜分或回归问题的某个基准。

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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 ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强(Strong AI) 又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任所有作的。 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 ——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,最有天赋的还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    会取代吗?

    按照这个发展趋势,会取代吗? ?

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    会“抢”走作吗?

    本文为CDA数据分析原创作品,转载需授权 “随着的逐步发展,未来30年每天只需要作4小时,每周只作4天。 有更多作被抢走,一些顺应潮流的将变得愈发富有成功,而那些被时代甩在身后的则会越来越痛苦。”这是马云对于的见解预想。 ? 未来,会抢走作吗? 很多事情由来做以后,做什么呢? 未来一半作被取代? 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取代。 据悉,摩根大通公司最近研发出一款金融合同解析软件,原来律师贷款员每年需要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的 现在们要做的是为劳动力的教育培训进行投资,以便当这些新机遇到来之时,劳动者可以把握住。 其次,的生活品质会极大提高。的进步将带来许多社会利益。

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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, 从诞生以来,理论技术日益成熟,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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    AlphaZero继续完虐棋手,会超越吗?

    一场始料未及的革命似乎正在降临,面对不断突破的AI,未来我们该何去何从? 今天是get酱为大家带来的“3本书带你看懂系列之对未来世界的影响?” ,通过本文你将了解到: (AI)的力每两年左右就可以翻一番; 已经够击败世界上最优秀的棋手; 首先将会占领剩下的农场厂,接着就是零售业快餐业; 将来会占据大部分知识性的岗位 ; 数百万将会失去作; 机器的力将会比高出千万倍,有作的将会越来越少。 敌接管 史蒂夫·霍金等科学家都认为,将在所有方面超越的思想,并建议决策者现在就采取措施,避免发生这场历史上最重大的浩劫,或者犯下的最大错误。 有90%的专家认为机器统治地球将发生在下个世纪之交,近一半的学者预测在2030年左右。一些学者从中看到了机遇,认为够提高力,延长的寿命等。另一些学者则担心机器会接管地球。

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    话题:的威胁?

    不止如此,索菲亚还理解语言记住与的互动,包括面部。换句话说,她会变得越来越聪明……它的创造者大卫•汉森说:“她的目标就是像任何那样,拥有同样的意识、创造性其他力。” 为何要制造一个无限接近于的“”?除了的诸多实际应用以外,创造出“”更证明了的创造性力,的本质是对思维的信息过程的模拟。 但是,终究不是存在着不可弥补的缺陷,它在遇到复杂情况的时候是不会变通的,这或者是一个隐患,因为它可并不知道什么是对,什么是错。 毁灭可怕吗? 在某种意义上来说并不可怕,可怕的是的自信与科学的发展。如果那天真的会到来,那只说,是自己毁灭了自己。 :未来会如何? 所以说,谁在上取得领先,就在战略上胜一筹。那么问题来了,的未来是什么,的未来是什么?

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    体系

    所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的:  强 & 弱:  >> 强:指制造出真正地推理解决问题的机器。 目前的现状是:强很弱、弱很强。弱已经强大到可以替代许多的岗位,深圳法庭已经开始试用语音识别做庭审的发言记录,医院可以用图像识别技术做医学影像的分析。 而强,按照某大咖的说法,目前最先进的强,也远远比不上一个三岁孩子的力。  补充:以笔者个的理解,目前强最大的一个问题是——还具备不了真正的推理力。 回归预测 & 分预测  再再说白了,现在所完成的很多作,就是通过数据分析做出最合理的预测,由预测的输出型,可以分为: 回归预测、分预测、聚预测  >> 回归预测:预测数据为连续性数据。 比如:预测第二天的股价是涨是跌(契合国情,可应该预测跌不跌停)  >> 聚预测:预测数据为别型数据,但别未知。  机器学习:  “的核心,是使计算机具有的根本途径。

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    完全约束机器吗?

    前段时间看过一个新闻,Facebook的实验证关闭了两台机器的电源,原因是他(它)们使用了自己"发明"的语言进行联系沟通。 Facebook有个研究项目,整了大堆AI机器来学习世界各国的语言。 某一天,研究员偶然发现,其中的两个机器彼此沟通时,使用了一种全新的语言。 这种语言不属于现有中任何一个区域的语言,没有语法,、甚至研究员都看不懂,无法了解其含义;但致命的是,这种语言机器懂,而且沟通效率极高极高。 显然,机器通过对语言的学习,也许发现了语言中的缺陷,并做了版本2.0的迭代升级,以适应他们之间高效沟通的需要。他们“发明”了一种新的语言!

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    有可超越大脑?

    “未来会超越大脑,实现多种感官在体外的传感,服务社会。”北京大学数字中国研究院副院长曹平21日在中国新闻社主办的国是论坛2017年会上这样说。 成为新风口,2017年国家支持政策相继出台,企业布局不断加快,各资本纷纷涌入进来。作为新一轮产业变革的核心驱动力,越来越多地成为们茶余饭后的谈资。 未来的会给带来什么? 它真的会超越大脑吗?有了慧的会取代作吗?是否会毁于机器之手?…… 北京大学数字中国研究院副院长曹平。 是这样的,可现在出现了之外的未来可会超越的大脑。未来谁可以实现在身体之外将视觉、触觉、听觉,语言等各种各样的传感,再通过一个场景综合起来,来服务社会? 几个这样的建筑加起来就是慧小区,几个这样的慧小区加起来就是慧街区,几个这样的慧街区立起来就是慧城市,所以说并不是在业流水中才发挥作用,在的每日生活中都可以发挥作用,慧城市也并不是建有各种各样的带有造功的机器

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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、假视频假音频的战壕中展开。 “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技巧。” 根据 Johnston 的说法,这些大量 Fake 使用了所有型的其他自动化技术,从通过组合真实姓名随机数字来生成并注册真实的电子邮件地址的小程序,到通过结合多个真实物的信息来创建合成身份的大型机器学习程序

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    、隐私机器

    汽车发动机必须在动力与节之间寻找更高的平衡点,AI也必须在应用潜隐私数据保护(涉及数据的利用效率)之间寻找更适合的平衡点。 随着时代发展进步,特别是技术的迭代演进,隐私的关注点也变得更为复杂。 ? 随着手机、家居、手环、音响、扫地机器等这些高科技产品横空出世,成为大众娱乐的新热点,AI应用场景甚多,数不胜数。 ? 你又会说:哈哈,真扯! 上述两可获得的数据只要足够多,加上你的各种行为数据,AI算法甚至可以推断出你的格数据(或者叫心数据)——你的思维方式,你在想什么,你的喜好,你的性格,形成描述精神层面的内在模型。 举个例子,一个很著名的关于格与性的模型叫做大五格特征模型,一般称为OCEAN,这个模型包含了五因素:开放性(Openness)、严谨性(Conscientiousness)、外向性(Extraversion

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    的研究史以及未来的发展

    在1956年就提出了。 从1956年正式提出学科算起,经过近60年的发展,已经成为一门广泛的交叉前沿科学。 本质是对的思维的信息过程的模拟,自出现以来,弱已经在个领域不断突破。 80年代符号停滞不前,很多认为符号系统永远不可模仿所有的认知过程,特别是感知,机器,机器学习模式识别。随着近几年热潮的兴起,强即将突破瓶颈,进入快速发展的时期。 对于强的的观点不一,不少都认为拥有高商的机器是对的威胁,它们很有可会反抗。也有不少认为它们会让未来生活的更好。 不过随着强技术的发展,未来的很有可有与同等的创造性、自我保护性、情感及一些自发行为等。

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    取代作?也创造

    近年来大火,、机器学习、深度学习大数据等概念频频出现。这些概念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。 1956 年,John McCarth 在达特矛斯会议上提出将 “就是要让机器的行为看起来像所表现出的行为一样”。在怎么实现问题上,科学家们有不同理念想法。 这些理念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机器学习相关。 推荐系统广告系统对现在的有很重要的意义。如果这次的几个创新点(脸识别、对话机器驾驶等)失败,的核冬天的惨象也不会重现于世。因为推荐系统广告系统直接产生收益。

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