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    揭秘美国“鉴黄师”:做这份工作到底是什么样的体验?

    “人工智能“鉴黄师已经在路上…… 在全球范围内,有各种各样的奇葩工作,例如试睡员、套套试用员、小鸡性别鉴定师以及鉴黄师等,在这些奇葩的工作中,在很多人看来,鉴黄师已经是一份很不错的工作,天天都欣赏不同爱情作动片,还能有一份不错收入,轻轻松松过完一天。 这份看起来很轻松的工作,但实际上却一点也不轻松,因为长时间对着电脑屏幕对眼睛和颈椎都不好,久坐对腰椎也不好,但这些都不重要,重要的是这些内容对鉴黄师的摧残也是很大的。 美国《华尔街日报》网站近日发表文章称,Facebook、YouTube等硅谷巨头雇佣了大批外

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    基于深度学习的人脸识别技术谜与思之莫辨雌雄

    前言 年关将至,诸事缠身,今晚难得闲暇,可以静下心来继续我们的人工智能验证之旅。 就让我们先从性别识别开始吧。 困惑 雄兔脚扑朔, 雌兔眼迷离; 双兔傍地走, 安能辨我是雄雌? 这是《木兰辞》中的结尾,大家都耳熟能详。其实,如何判断一个人是男人还是女儿,我们人类自己恐怕都没有搞清楚。男如武英女似文华,男儿刚强女儿柔美,这些都是寻常说法,如山铮铁骨不是男儿专利,似水绕指柔也并非女人独有,我们每个人其实都有两面性和双重性格。人工智能如何去判断性别,它依靠什么样的特征和气质,有没有明确的判断规则,是基于人脸的物理

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    极客资讯丨人工智能话题引爆世界互联网大会!

    12月5日,为期三天的第四届世界互联网大会在中国·乌镇正式落幕,大会围绕“发展数字经济,促进开放共享——携手共建网络空间命运共同体”的主题在各个分论坛展开激烈讨论,其中最有意义、最不可不谈的话题那就是“人工智能”。 “人工智能”作为在互联网行业发展之巅峰之后的又一热门话题,如不出意外,这将会是未来的一个市场潜力媲美互联网甚至超过互联网的前沿领域。 看到这里,那些不了解“人工智能”的朋友也许会问:人工智能是什么?人工智能可以干什么?人工智能对我们有什么好处?人工智能会像电影里一样来反怼人类吗?等等一系列莫名其

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    李开复:未来非常血腥,90%的人会失业,5个行业能赚大钱

    导读:“未来十年,翻译、简单的新闻报道、保安、销售、客服等领域的人,将约有90%会被人工智能全部或部分取代。”近日,创新工场董事长、创业教父李开复,在中泰证券资本市场年会上发表了公开演讲,作出惊天预言! 一、5个领域能赚钱,2个行业不要碰! 移动互联网时代,三巨头(百度、阿里巴巴、腾讯)霸占互联网。但时代变革,BAT不可能永远占据“山头”,而互联网行业之后的下一个风口又在哪里?李开复给出了他的答案。 在演讲中,李开复分析了自己对互联网趋势的观察,解读了创新工场的投资逻辑,还提到了他看好的五个领域:人工智能

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    在这个充满职业恐慌的时代,如何做一个不焦虑的成功者?

    快节奏、大幅度的变化,正在让世界变得陌生。 外卖、共享、刷脸等概念,昨天可能还是一个并不广为人知的名词,今天就已经活生生的变成一个生活场景,甚至是一种生活方式。这样的变化,既让人新奇、惊喜、兴奋;也让人迷茫、焦虑、恐慌。 我们的生活条件在不断改善,但我们对工作、生活的焦虑与担忧也在不断增加。面对现实的残酷无情你无需抱头痛哭,有时换一种温和的态度,或许会让你离成功更近。我们活在一个充满事业恐慌的时代,就在我们认为我们已经理解透彻我们的人生和事业时,真实便来恐吓我们。现在或许比以前更容易过上好生活,但却比以前更

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    复旦教授徐英瑾:人工智能研究为何需要哲学参与?

    【导读】人工智能哲学作为一个行当,在国内基本上是还没有确立起来。总体来说国外的情况比我们好一点,马马虎虎算一个哲学分支。举个例子,玛格丽特·博登是研究人工智能哲学的一个比较大牌的人物,一个女哲学家,英国人。她为什么研究比较好?因为她和MIT、卡耐基梅隆这些研究人工智能的重镇有非常密切的联系,和那里的人工智能界的大佬都是私下的朋友。而且玛格丽特除了是哲学专家以外,在计算机、生物学、心理学方面都有相应的学位。我们国家在文科和理科的交汇方面的确做得不是很好。 一、哲学能够为人工智能做些什么? 哲学要做的第一件事是

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    可穿戴设备:不要纠结“可穿戴”

    塔勒布在《反脆弱》一书诠释了尼采的那句经典名言:“杀不死我的,使我更强大。” 过去人类一再诅咒的压力、混乱、波动和不确定……生命中的许多事物反而会受益于它们。借鉴本书浓郁的辩证式思维,笔者认为在可穿戴领域可以根据“强连接”衍生出一个叫“反强连接”的词汇。这等同于我们经常所言的“手握得越紧,沙漏得越快”的道理。 拿可穿戴领域最红火的手环为例,该产品形态自身就存在很多背悖的层面。比如,用户必须时时佩戴才能呈现的完整数据与短命的电池续航就是一对天生矛盾,更深层次的还是来自用户。 手环要求24小时人类全在线,甚至连

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    “杀毒软件评测事件”显露360厚颜无耻的一面

    2015/5/2日:三大杀毒软件评测机构宣布除名360,同时作废360在2015的所有评测结果(这一天,360官网还挂着荣获2015年4月的评测冠军的荣耀) 2015/5/3日:360声明传统杀毒评测标准落后云时代,我们正式退出AV-C   不说“AV-C、AV-TEST、VB100”三大杀毒软件评测机构是说对,360就毫无资格说,原因是在此事件之前,360一直拿评测结果做炫耀,既然心底这么不服,为啥还要拿着去炫耀。 而且评测机构说得非常在理,360自研的引擎QVM根本没参加评测,却在官网宣称360公司自主研发的QVM人工智能引擎以18分的满分夺冠,这需要多厚的脸。360送去参与评测的实际是来自罗马尼亚的Bitdefender(比特梵德),而这个引擎默认实际是关闭的,若使用这个引擎,360就没那么好采集用户数据了。 “国情不同”这种招数360都使得出来,另一面见证了360脸皮之厚。三大杀毒软件评测机构宣布除名360,而360却大义凌然声明退出评测,这样的公司存在也真是奇葩。 360说评测标准落后,既然如此,事发之前为啥拿着评测结果炫耀了?为啥还厚颜无耻的送去测评?事发,狰狞的一面才栩栩如生的显露出来。 360一定程度上推动了杀毒软件免费,但其实在360之前就有免费的小红伞和Avast等优秀的免费杀毒软件。这种江湖地位不如小米更为实在,小米拉低了手机、电视盒子、充电宝、智能手环等众多硬件的价格,影响不在同一个等级。

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    日本机器人再获新突破,中国猛追!谁是未来机器人霸主?

    日本是一个热衷于研发制造机器人的国家,尤其是人形机器人。会出汗的机器人热度还没过,能奔跑的又来了。 📷 机器人奔跑不是新鲜事,但除了星战的bb8,能跑的都长这样 📷 最近,日本一团队正在研发可快速奔跑的人形机器人,这对于机器人界来说绝对是大突破。该机器人搭载了能够瞬间产生强大力量的马达,奔跑速度相当于一流马拉松选手。 📷 这个团队还曾研发出猜拳机器人,和人类猜拳永远不会输的那种 📷 日本真的是一个很喜欢研发机器人的国家,除各种奇葩的机器人外,人家也早已将触角伸到了各行各业,如农业机器人、护理机器人、服务机器

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    细思极恐的星座分析(下)- 外太空?内子宫?人类的天赋从何而来?

    在看完本文上半部分后(细思极恐的星座分析(上)),大家应该对星座与人类天赋之间的关系有了比较深刻的了解。在本文下半部分中,我将通过星座来猜测天赋的成因。与“高精尖”的上半部分不同,本文下半部分不涉及高深的数学知识,所以请大家放心阅读。温馨提示:本文下半部分提出的有些观点可能太过离径叛道,所以恳请大家用万分宽容的态度来对待。毕竟,想象力是人类文明进步的动力与源泉。而且,在即将到来的人工智能时代,想象力将比知识来得更重要。请大家把脑洞打开,听我一本正经天马行空地"奇葩说"一回吧,保证让你大开眼界!

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    转行人士如何在人工智能领域保持一定的竞争力?

    原问题描述: 没有学术认可:转行意味着没有相关领域的论文记录和对应的学位,即便水了一篇,被学术界认可的概率很低。而且码力有限,只要科班一直保持写码学习,写码速度感觉没法赶得上对方。 业务需求受限:公司搞业务,受限业务需求,没法过多深入领域的未来,而且很多业务用不着人工智能,或者说很多业务不是一个算法问题而是系统架构问题,衡量一个人的价值必须是项目业务熟悉程度+工程架构分析等能力,然而这个评价体系同人工智能毫无关系。 超级公司才能生存下来:天朝完整的数据监管总有一天会出现,BAT 等大公司的数据优势会越来越明

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    大数据的起源和错失大数据市场的鼻祖Google

    大家好,我是飞总。目前就职与全球领先的大数据可视化公司Tableau。应该有很多人以前就读过我的大数据系列的公众号文章,我今天的这个讲座和以往的嘉宾都有一些不同。讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。主要的原因有两个,一个是我主要做系统的研究和开发,而且讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。做的都不是开源的系统。开发和使用来说差别比较大。所以我并没有使用系统解决实际问题的经验。二是我本身的背景很多出自学术圈,读论文讲八卦为主,所以大家可以听得轻松一点。 今

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    观点 | 转行人士如何在人工智能领域保持一定的竞争力?

    前几日,AI科技大本营推送了一篇《年薪25万只是白菜价,这几个专业的毕业生正被疯抢》的文章,引起了AI领域众多学习者和从业者的热议,有赞同的,也有怀疑的,但营长认为只要AI这个风口存在,依然会有源源不断的人才涌入AI领域。 那么对于半路转行做AI的人士,他们很多没有学术认可,没有师承大牛,业务需求受限,那么他们该如何跟进这个时代,并保持一定的竞争力呢? 以下是知乎答主资深数据科学家阿萨姆的看法,供参考。 因为人工智能这个领域真的很大,我将其狭义的限定在“使用机器学习和数据挖掘解决现实问题”上,比如做

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