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关键词

、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。 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: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问,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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-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, 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。 ?

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    = 深度学

    近年来,“”这个已经存在几十年的词重新成为一个热词。尤其是随着AlphaGo的横空出世,一般百姓对于都有所耳闻,许多公司更是宣布把作为未来最重要的战略方向。 由于近期在图片、语音识别的技术突破,以及AlphaGo背后的技术,都采用的是深度学技术,使得许多认为就是深度学。 然而,在许多业内士看来,尽管深度学确实推动了一拨技术变革,但其所代表的技术仍然是“弱”技术。 言归正传,在自然语言处理领域,文本理解仍然是尚未攻克的难。 “自主学”的“”仍然相去甚远。

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    -深度学

    image 前方有路,未来可期:深度前馈网络 ---- 作为学模型的深度前馈网络存在的一些共性问,其要点如下: 深度前馈网络利用深度架构实现程上可实现的对任意函数的通用逼近; 深度前馈网络使用梯度下降的方法进行学 image 玉不琢不成器:深度学中的优化 ---- 深度学中实现优化的思路,其要点如下: 深度学中的优化需要解决病态矩阵、局部极小值和鞍点等问; 深度学优化中的降噪方法包括动态采样、梯度聚合和迭代平均 image 困知勉行者勇:深度强化学 ---- 深度强化学(deep reinforcement learning)是深度学和强化学的结合,它将深度学的感知力和强化学的决策力熔于一炉,用深度学的运行机制达到强化学的优化目标 ,从而向通用迈进。 深度强化学的简单原理与方法分类,其要点如下: 深度强化学是深度学和强化学的结合,有望成为实现通用的关键技术; 基于价值的深度强化学的基本思路是建立价值函数的表示,通过优化价值函数得到最优策略

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    打击

    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 。 假新闻 / 假视频 / 假音频 已经被用来自动创建假新闻故事。例如,OpenAI 的原型 GPT-2 文本生成系统使用机器学来翻译文本、回答问和编写假新闻。 然而,通过使用机器学重新利用面部识别具,程序员创造了即使是最老练的观众也愚弄的 Deepfake 假视频。 “早在 Deepfake 成为公众问之前,我们就开发出了检测 Deepfake 的具。 但不幸的是,其结果很可招来欺诈者的,旨在实时愚弄验证者。 作者介绍: R. Cllin Johnson 是京都奖(Kyoto Prize)得主,从事科技记者作有 20 年之久。

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    类的威胁?

    2016年3月, Alpha Go与李世石的一盘棋将带入了普通的眼前,一时间大热,各个领域都在大谈已经着实走进了我们的作与生活中。 们希望创造出一个比更聪明、够处理更多信息,甚至够像一样思考的“”。它不是,但那样思考、也可超过。所以类一直在担心的问到底是什么? 但是,终究不是存在着不可弥补的缺陷,它在遇到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。 毁灭类:可怕吗? 也有认为:“世界上没有免费的午餐,机器通过‘黑箱’学(深度学)方法取得的,由于与类认知行为存在根本差异,因此也将带来潜在的风险。” 所以说,谁在上取得领先,就在战略上胜一筹。那么问来了,的未来是什么,类的未来是什么?

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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: 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? 那么问又来了,慧究竟是什么?我们要以何种方式去制造慧?要回答这个问,就必须从造物的 区别和慧说起。 但是,类对于类来说很难解决的问够迅速解决。 我们将在未来的章节提到,目前具有一定“”的AI,可以用什么样的方式来解决什么样的问。明白的擅长之处与不擅长之处,是未来社会我们够幸福生活的关键。 (未完待续...) ?

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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,你将会学到: 的历史 1.2 的诞生 是最近才有的吗? 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! ? 这是世界上第一个可以进行自我学的网络。 1.2.2 第一次(AI)浪潮 达特茅斯会议之后,到了50年代后期到60年代,整个领域流行的用计算机进行演算法,以解决特殊的问。 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做出贡献,使相关研究进入严冬。 面临不知道该如何理解文字意义,以什么方式描述知识,才让计算机容易处理的问(我们会在后面详细说明)。

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    浅谈的学

    (AI)的发展是一个从学术研究、行业验证、商业落地、行业平台到生态的一层层深入过程,这也是理想的发展阶段。 的重要性无需赘述,对AI学对我们来说同样重要,但是如何学呢? ? 实践出真知 最好的学方式是on-job learning,在作中学,把作中用起来! 模型和方法是中的重要主,所有的模型和方法都诞生于一定的应用场景,并应用于特定的应用场景。 ? 如果的知识付费种类很多,参加有关的技术大会是一种一站式的学过程,带着问参会,可以明确更多的学方向。 在这里有详细的案例剖析,最新成果的深入研究,学如何在自己项目中实现,获得在程和应用中正在出现的最佳实践,揭示的局限及未被发掘的机遇,并讨论将会如何改变商业世界的版图:

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    VS机器学

    的现代兴是由一种非常特殊的计算方式的进步推动的:也就是机器学。我们经常在Emerj上交替使用和机器学,但许多计算机科学家喜欢将两者分开。 研究员似乎同意的一点是机器学在某种程度上属于的范畴,而本身属于计算机科学学科。深度学是后续文章的主,并且深度学是机器学的一个子集。 尽管机器学在今天的思想的主导地位,但曾经以一种截然不同的方式被研究。 专家系统和的早期方法 在21世纪末和2010年初的机器学取得进步之前,的兴趣围绕着一个完全独立的计算力。在60年代和70年代,专家系统主导了的开发。 这个问也就是所谓的的“黑匣子”。机器学模型可以通过以类无法达到的规模查找数据模式来进行预测和推荐,但没有够解释模型如何或为何做出这些预测和建议。

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    python路线

    1、学并掌握一些数学知识 高等数学是基础中的基础,一切理科都需要这个打底,数据挖掘、、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型 ,加上很可要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问,为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、 ,比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑,更理论一点的还有实/分析、测度论,偏程类一点的还有信号处理、数据结构。 5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与相关的项目。 6、选择自己感兴趣或者作相关的一个领域深入下去 有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的专研下去,这样才成为领域的大牛,有所成就。

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    程师学图谱

    的关键性问是其表现形式。” ——杰夫·霍金斯JeffHawkins Apr. 14 2019 + 图片来源: CSDN周雄伟

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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。 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堆起来的。那么问来了,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。 还是上面的例子,脸识别门禁要跟考勤系统要跟安防系统打通才有意义,孤立的AI不足以打动客户。 三 结语 一年来的ToB转变,确实是不断的踩坑填坑。遇到的很多问很多思考是以前做ToC完全没有接触的。

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    全书共分为6个章节,6个主现状 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 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,也是当前所处的阶段。 而且,由于基础科学(如物理学和生物学)尚缺乏对慧和意识的精确描述,从弱发展到强,期间有很大概率存在短期内难以解决的技术难。 我们所面对的,只不过是一些列程设计上的问。 五秒钟准则 在判断一项作是否会被取代问上,作者李开提出五秒钟准则: 一项本来有从事的作,如果可以在5秒钟以内对作中需要思考和决策的问做出相应的决定,那么,这项作就有非常大的可技术全部或部分取代 大脑一旦停止思考,也就失去了为的意义。 结语 本书有创新厂创始李开和王咏刚合著,李开领域深耕多年,颇有造诣;王咏刚则是IT行业的大牛。

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    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,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作。 但不同的时代、不同的对这种“作”的理解是不同的。 [1] 2017年12月,入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 [2]

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    - 监督式学

    image.png 思维导图 仅仅列出本课程学知识点。有兴趣的朋友可以自行去官方下载学。本文在仅供个总结使用,不具有任何指导价值。 ? 监督式学.png 相关代码 特征缩放 //导入包含缩放方法的类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler // 创建类的实例 StdSc 后记 inter的学资料现在有中文版本的,理解学起来轻松多了。

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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。 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。 举个例子,如果你希望一个吸尘器以清理灰尘的总量来做为衡量性的标准,有可这个体会得的行为就是一边丢垃圾一边吸垃圾来达到目标。因此,如果以环境干净度来做为衡量标准则达到较好结果。 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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    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? 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单的判断,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,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车了,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,出现问及时反馈, 无法进行数据交换、信息共享、决策分析等等,化产线不仅解决了这些问,而且提高生产效率和作效率,并有效地降低了生产成本。 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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