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关键词

深度 | 的盲点

编者按:当我们都关注对生活带来的积极影响时,另一种担忧的声音正产生:自主系统许多社会机构早已司空见惯,但我们却无法找到真正评估其持续性影响的方法。 本文提出了目前业界解决 AI 系统的社会和伦理学影响的三种方法,并提出了从社会系统分析入手的第四种方法,指出要关注社会层面的意义。 此外,报告还强调了眼下我们 AI 研究上存的主要盲点:自主系统许多社会机构早已司空见惯,但我们却无法找到真正评估其持续性影响的方法。 最近几年,领域取得了巨大的进步。 CB Insights 的研究显示,AI领域的投资呈逐年上升趋势 CB Insights 许多认为,AI 做预测和指导性决策时没有类明,但程师却认为 AI 找出决策时存的偏见和傲慢。 代表了一种技术层面上的文化转变。这跟历史上的很多技术对文化的重大影响转折点很像,比如印刷术的使用、火车的开通,等等。自动化的系统正改变作室、街道和学校。

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的未来里吗?

1、目标 这篇文章中,我们将研究的未来,来了解真实的行业中的前景和就业机会。我们将从介绍、应用程序、示例、职业以及中的作概况开始。 9、的未来 为公司赚取大量利润。此外,我们的日常生活中以惊的速度发展。 根据这一资料提出了一个新的问题:是否可优于类的表现? 如果是,那么它会发生吗? 只有当够比类做得更好的时候。 ? 据调查结果: 预计到2060年,机器翻译语言、开卡车、零售行业作方面将比类更胜一筹。 因此,MI的研究员相信,未来40年里,将变得比类更聪明。 为了打造更,企业已经收购了大约34家初创企业。它是2017年第一季度被收购的。 这些公司正加强领域的领先地位。 生活的每个领域,都是存的。我们使用将大数据组织成不同的模式和结构。此外,模式有助于神经网络、机器学习和数据分析。

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    一种编程语言适合?——Python中的作用

    谷歌的AI击败了一位围棋大师,是一种衡量突然的快速发展的方式,也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。 是一种未来性的技术,目前正致力于研究自己的一套具。 这些发展必然提高了科学家和巨匠们对的兴趣,这也使得开发者们了解创建应用的真实本质。开发这些需要注意的第一件事是: 一种编程语言适合? LISP 像LISP这样的高级语言中备受青睐,因为各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。 它主要用于简单程序,统计,如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码,但是要求速度,怕程序员只提升一点点速度也是好的。 :Python实现:一种现代的方法”这本书中描述过的的算法。

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    半年总结:相关的股票最赚?

    分析报告中指出:“英伟达还处于从电脑显卡公司转变为平台的初级阶段,这一转型可未来几年带来巨大的增长。” 英伟达现业绩几何,量子位此前的报道里有所提及。 说中美争霸,我们来看看股市上的表现。 中国的领军者:百度,股价从年初的168美元,涨到现的180美元,涨幅不到10%。 所以,过去半年想投资相关股票,特斯拉是最好的选择? 还有没有比特斯拉涨幅更大的股票? 有。而且就国内的A股市场。 而来自中金的报告指出,推动安防行业进入高清化和网络化之后第三次升级换代周期。 上周的世界大会期间,科技部部长万钢透露,最近新一代发展规划已编制完成,该规划对直到2030年的中国产业进行系统部署,包括与此相关的重大科技项目。规划将于近日向全社会公布。

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    才去儿“挖”?

    算法程师为例,该职位少则月薪1万、2万,多则年薪百万。不像其它行业占据职业高薪榜的是高级管理才,领域中,技术类程师拿的是最高薪。然而,“坑”多“萝卜”少,里找? 然而,这些才仍不满足互联网行业的需求。曾互联网培训行业有过十余年作经验的陈荣根也观察到,目前互联网行业中最稀缺的就是才。他说:“甚至很多行业巨头会用月薪几十万招聘顶级才。” 一些业内士认为,国内的供求比例仅为1:10,供需严重失衡。信部教育考试中心副主任周明也曾2016年向媒体透露,中国才缺口超过500万。 为何才如此稀缺? 这也是造成目前才如此稀缺的原因之一。 “远水”来解“近渴” 美国方面布局很早,所以才数量也较多,目前,才有一半美国。 才需求的激增促使科技公司把目光瞄准国内外各大高校的科研才,越来越多的企业“挖”方面不惜重金。据业内士透露,的顶级才回国后主要聚集BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)三家。

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    们对些误解?些学校开设专业?

    毫无疑问,。那么你真的了解吗?到底是什么,谁给我清楚地说一说?老说机器类的饭碗,到底是不是危言耸听?机器真的会进化到取代类的程度吗? 周志华介绍,第一种称之为强科幻作品里出现较多,目标是做出和一样聪明、甚至比更聪明的机器;另一种叫做弱,是借鉴类的一些力,让机器做事聪明起来,成为减轻力劳动的具。 这很难说,尽管飞机比鸟飞得更高更远,但可没有鸟飞得灵活,也不会生出小飞机。实际上就是做类似的事情,可以看成一种高级仿生学。 “计算机科学的所有分支中,是公众最感兴趣的。 眼下,技术已无处不,互联网搜索、语音交互、安全门禁、交通调度……发展得风生水起之际,各种“威胁论”又四起:“阿尔法狗”的一再获胜,是不是代表着机器已经超越了类? 说到底,只是具,学好本专业,然后看否把当做手段、具应到到本专业才是根本。 些学校开设专业? 其实,我的眼中,是一个概念,而不是一个专业。

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    与灵魂】机器的未来里?

    Meiz:灵魂不存,除非你把它理解成意识的一部分。一:若存口长期增加的时候,新生口的灵魂从要呢?口长期减少的时候,多余灵魂又给谁呢。 够具有的是意识的部分功可以接受外界信息以及反馈,处理问题,甚至可以说话,按照既定程序去模仿类的表情。但模仿这个词本身不就说明了一些问题? 的不同,根本是天然懂得,从正体验和不断意识到活着的这个过程中,理解他的意识和情绪。但是这样想来,从最广泛的意义上讲,不也是某种有着既定程序的造物? 或许灵魂层面相互理解也只是时间问题。 ? “性”与未来前景 Meow J:我的理解力的范畴之内属于一个悖论。

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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),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力: 存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,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    将赋些行业(五)

    参考来源 / IEC:《Artificial intelligence across industries》白皮书 编译 / Helen 领域的标准化活动 领域的标准化还处于早期的阶段 :概念和术语(ISO / IEC 22989)、使用机器学习的系统框架(ISO / IEC 23053)。 2016年3月,IEEE标准协会发起了“和自主系统中的伦理考虑全球倡议”,旨帮助们应对 AI带来的威胁,并制定出从数据隐私到故障安全程的伦理设计原则和标准。 也有越来越多的研究机构和非政府组织致力于与有关的政策、伦理和安全问题。可预见的将来,像 Partnership on AI这样协作性的私计划最有可成为美国公司某种标准的来源。 算法的验证 AI算法与其他算法的不同之处主要于它们运行时会发生变化。环境的变化也会影响自学习算法的功。需要阐明要验证AI算法的些需求,或部署里时需要验证整个系统。

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    将赋些行业(三)

    我们生活一个非常有趣的时代,正见证历史上这一全球变化的开端,同时也可以引领这一变化。” 本篇是专辑文章的第三篇,打开脑洞,例说如何颠覆我们生活的方方面面。 家居 AI技术的驱动下,家居逐渐向控制中心发展,形成一个完整的家居生态系统,由硬件、软件系统和基于云的平台组成。 ? 当关键的私区域(例如浴室)配备设备时,必须保证对信息进行保密处理。 制造 厂里,来自供应链、设计团队、生产线和质量控制部门的数据被连接一起,形成高度集成的平台。 ▲ AI技术交通中的应用 自动驾驶 自动驾驶也称无驾驶,依靠路径规划技术、计算机视觉和全球定位系统技术使车载计算系统安全运行,无需干预。 源的目的不仅是提高源生产、传输和消费中的收益率,还于实现有效的源管理。物联网、大数据和成为源领域技术创新的动力。

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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。 ? 1.3 基于的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新实现的登录形式。用户无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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    】达沃斯看好的发展到了一步

    看似巧合,从《星际穿越》《火星救援》《2001太空漫步》到热映的《星球大战》,无数科幻片的主角身边,总有个机器助手或者协助系统。这就是类设想的未来吗?到底发展到了一步? 记者此次达沃斯世界经济论坛的技术展览上看到,苹果手机siri语音控制系统通过预设答案及网络搜索手段,实现了初步应用。    精准识别,高效应对   美国脸书(Facebook)公司设达沃斯的互动体验区展示了社交媒体中的应用,如利用技术自动识别照片上的物、城市地标等主要内容,为盲语音读图,并让用户对识别的对错给予反馈 一些商家已开始使用技术判断顾客网购时是否开心或满意。一些服装公司使用程序帮助顾客网购时找到心仪的产品。例如顾客看着一件衣服说:“我想要这个样式的外套,但要更保暖一点。” 他说,经过近60年的发展,取得巨大进步并呈暴发增长之势,但看得见的未来,整体水平还难以超越慧。

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    「数据饥荒」之后,的未来里?

    命运多舛的AI 自诞生以来,经历了三大突破点和两个停滞期。 它最近一次被大众关注,是2016年。 为什么发展60多年后,争议仍然如此巨大? ? 事实证明,大众对于的「期望」和它当前的「现实」之间有很大的差距。 真正够运用技术的场景仍然极度稀少,而且经常集中非常特殊的案例上。想要走向主流,还有很长的路要走。 由于我们这个领域并不缺乏远见,我们看到了怀疑今天真正完成什么的信号。 现第三次崛起的末期,这个新兴领域的命运仍然不确定。 凛冬已至 很大程度上,的兴起是由大数据的可用性推动的。 但另一方面,它也带来了数据饥荒和增长放缓的风险。

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    通向产业落地化的道路

    研究者和践行者的不懈努力之下,如今应用已遍地可见,无论是繁华都市还是偏远小镇,街头巷尾偶遇可称为的应用并不算稀奇。 所以,他认为,当前正使用的还是大数据、,即基于大数据的机器学习的。但是将来,讯飞想要发展动力学,这是他们的目标之一。 他说道:“全脑模拟是从现代脑科学研究的一个分支,我并不认为脑科学就是全脑模拟,并将来带来一个好的的前景,我更相信的是动力学可会给我们带来动力学研究脑作的原理,并把这种原理放到系统中 既然本文想要探索的那条通向通用的正确道路还没有绝对答案,那不妨来看一看,当下的相关研究中有些最新的研究动向和趋势吧。 Odeon大数据平台与讯飞的算法和应用紧密结合一起,通过底层硬件、大数据存储和管理平台和学习和运算算法这三层,Odeon 大数据平台将讯飞正做的感知,即语音和图像技术和认知

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    些方面对教育影响最大?

    些方面对教育影响最大? 不仅是棋坛,图像识别、语音识别、机器翻译、机交互、无驾驶等领域也都取得了突破性进展。 毋庸讳言,正加速袭来,冲击着们生产、生活、学习的各个领域。 2017年上半年,阅卷技术CET及全国25个地区的中考、高考、学考中使用,覆盖近700万名考生。” 当前,图像识别、语音识别、机交互等应用技术教育领域都有了应用。 除此之外,个性化学习、学习反馈、机器远程支教等的教育应用也被看好。 关于与教育,还有一点让大家津津乐道:未来些职业将可取代? 如果教育是为未来生活做准备,那么,很大程度上冲击着目前学校的培养目标。 现课堂里的孩子是互联网的“原住民”。

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    2017年些焦点?

    据新德里电视台报道,这位名叫“萨姆”的政治家够回答市民提出的有关住房、教育和移民的问题,由一位名叫尼克·格里森的49岁的新西兰企业家所创造。 深度数据挖掘-些焦点? 作为一个新物种,否获取自我意识,是否将来取代类?当前还不完全取代类,强实现非常难。当前作为辅助具可大大减轻作量。 而如今,只剩下两个交易员,剩余的作全部由机器包办。这还是全面冲击高盛之前的情况。 力拓集团依靠和卫星导航系统,实现了大量无卡车高效率运作。带领力拓,铁矿石价格有可持续处于低谷的长周期中,保持住成本优势,从而维持其全球竞争力。 机器/机器 词频统计中,机器或机器出现前十。 说到的机器,我们最容易想到的是好莱坞施瓦辛格的大片-终结者系列。

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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,这句话也被应用上,一场新的军备竞赛开始了: vs 打击未遂信用卡欺诈方面取得了重大进展:我们大多数都收到过信用卡发卡机构发来的消息,以确认网络犯罪分子的未遂购行为。 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,正假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 Johnston 说:“欺诈者可以购这些验证卡的清单,并通过任意数量的线计划从中获利。“这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,互联网论坛上分享软件具和技巧。”

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    怎么审核视频 审核和审核个好

    但是现技术发展的足够快,审核视频的方式也变得越来越多元化,尤其是技术的出现,为不少平台审核视频方面创造了便利。究竟怎么审核视频?审核和审核个准确率更高? 怎么审核视频 怎么审核视频?审核视频的方式就是将用户上传的视频进行截取,针对截取的每一段视频进行审核,而不是将视频全部浏览一遍。 虽然审核一遍以后,还会再进行审核。但如果审核的准确率已经足够高了,审核会更方便些。 审核和审核个好 两者各有各的优点,同样也有一定的缺点。 此时就无需再审核一遍,作量会因此大大减少。但是有些内容审核不出来,还是需要依靠的辅助,再次提高审核的准确率。所以两个审核方式还需要看平台的需求,个更合适。 无论是平台还是视频的发布者,最好都了解一下怎么审核视频。减少自己视频中的违规片段,不仅方便自己,也够减轻员的作量,让自己的视频尽快发布。

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    退潮时

    据乌镇库发布的《全球发展报告》显示,仅2012年到2016年,全球企业就新增5154家,融资规模达224亿美元,占2000到2016年累积融资规模的77.8%;其中,光2016一年的融资规模就达到了 大批投资看来,是继蒸汽机、内燃机和互联网之后的第四次生产力革命。 然而,梦想终归是梦想,一厢情愿的事情,到头来只得到尴尬。一个个AI创业公司,如同雨后春笋般的搭起炉灶之后。 这期间不乏我们所见到的多种应用鸡肋或是技术残缺的产品,例如,够跟踪日常的手环、导引客户的迎宾机器、家用扫地机器、跟踪用户食品的冰箱、图像处理方面设计过度的手机,这些产品我们都有见过 技术更是如此,近几年内,AI界没有再看到像Alpha Go那样打败类围棋的震撼科技、将计算机视觉带入新高度的革命性结构深度神经网络模型,这是很正常的事情。 当然也会优化客户体验,使我们的生活变得更好,例如: 今日头条使用算法,对读者推送更感兴趣的新闻。 输入法使用,使输入文字时变得更加快捷。

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    直觉吗?

    自从Alan Turing(阿兰·图灵)于1950年代首次提出AI概念以来,已经走了很长一段路,并且它丝毫没有放缓的迹象。 如果说前几代AI的发展只是冰山一角,未来“直觉”标志着AI将成为真正“”的关键的一步。 第四代AI:模仿类直觉 AI发展至今正历经四次演变。 AlphaGO的演进: 直觉的进化 尽管与机器许多方面的行为方式都不同,但的发展不仅带来了更多的,而且似乎还发展出了一种直觉。 我们不妨从AlphaGo的进化,来看看是如何具备“直觉”的。 众所周知,AlphaGo是一款围棋程序,它击败了世界上最好的类职业围棋选手,是第一款战胜围棋世界冠军的AI机器。 据AlphaGo的开发公司DeepMind的论文介绍,AlphaGo的发展分为四个阶段,也就是四个版本: 第一个版本是2015年战胜围棋欧洲冠军樊麾时的,当时还处于内测保密阶段; 第二个版本是

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