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关键词

论 --- 绪论

20 世纪三大科学技术成就:空间技术原子技术1.1的基本概念1.1.1 的概念自然界的四大奥秘:物质的本质宇宙的起源生命的本质的发生对还没有确切的定义, 主要流派有:思维理论 学习力 : 既可以是自觉有意识的学习,也可是不自觉,无意识的,既可以是有教室指,也可以是通过自己实践的。行为力 : 们的感知力–用于信息的输入。 行为力–信息的输入1.1.3 :用的方法 在机器上实现的 学科 : 一门研究如何构造机器或系统,使他够模拟,延伸,扩展 的学科 。 2) 脸识别: 反恐,商业。 3) 物体识别:弹,机器。机器视觉 机器视觉或计算机视觉是用机器代替眼睛进行测量和判断。 分布式 与 多控制 仿真 CAD CAI 管理 与 决策 多媒体系统 操作系统 计算机系统 通信 网络系统 生命

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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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    霍金:类灭亡

    他的意思是:类的灭亡。当你为技术的飞速发展而欢呼雀跃的时候,你是否想过这可并不是一件好事? 霍金担忧的对象不仅仅是未来的技术,甚至还包括现在的一些公司比如谷歌和Facebook。他说:“的短期影响取决于由谁来控制它,而长期影响则取决于它是否够被控制。” 不管从短期还是长期角度来说,都存在着巨大的潜在风险。实际上,霍金似乎根本就不信任所谓的专家。 程师们似乎并不关心们在开车的过程中获得的乐趣。霍金承认,机器和其他的设备也许会给类带来巨大的好处。如果那些设备的设计非常成功,就类带来巨大的好处,他说那将是类历史上最大的事件。 然而他同时也提醒说,也有可类历史上最后的事件。实际上,类在考核技术的潜在风险和收益方面所做的研究作太少。霍金对此表示担忧和哀叹。

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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,该领域的研究包括机器 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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    论 (一) - 绪论1 简介2 的概念3 的发展史4 研究的基本内容

    2 的概念??3 的发展史???4 研究的基本内容?????

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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。 在这样做的时候,我们为制定、部署和使用合法、可信、尊重权、民主、正义和法治的解决方案提供指。”假视频和假音频是由不良的驱动的最新欺诈创新。

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    谁将主未来的

    解决方案哪家强?还看Jibo、Pepper、Siri、Google Now和Cortana。 它比你的电脑、平板电脑和手机更个性化,无论是实体还是虚拟,它都以一种令愉悦的、个的和兼容的形式存在。如果这些助理流行起来,他们将开始考虑并处理填满我们日常生活的各种小事情。 这种形式的的潜力让众多高科技公司竞相加入了这个战场,意欲引领群雄。 苹果、谷歌和百度都试图提供这一服务,他们希望自己的接口可以适合所有的前端,成为普遍的连接点。如果他们成功的话,他们将获得丰收的营收。 这场比赛胜负的关键在于一个通用的解决方案否通过他们的数字世界引们,还是用户更愿意用专门的引应用程序(例如美国空或Dominos Pizza)。

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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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    伯克利研究:FaSTrack——一种确保动态系统的安全

    v=KcJJOI2TYJA问题:快速和安全的运动规划实时自主的运动规划和是很困难的,尤其前提是在是否具备安全性的时候。当出现复杂的动态系统,外部干扰(如风)和未知的环境时,这就变得更加困难了。 在这项作中,我们的目标是使现有的实时运动规划器具有鲁棒性,以保证在动态系统的过程中安全。 虽然这让我们够进行实时的运动规划,但最终的轨迹可过于简单,致不可避免的碰撞,甚至可是动态的并不可行的(见图1)。例如,设想你在骑自行车,沿着行道追踪行的轨迹。 一般来说,机器专家通过假设障碍比计划中的实际情况略大一些,从而缓和了这一问题。这大大提高了不碰撞的可性,但仍然不提供足够的保证,并可致意外的碰撞。 FaSTrack是一种具,它本质上是像RRT或MPC这样的快速运动规划器,但却同时保持实时的性

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    伯克利研究:FaSTrack——一种确保动态系统的安全

    v=KcJJOI2TYJA问题:快速和安全的运动规划实时自主的运动规划和是很困难的,尤其前提是在是否具备安全性的时候。当出现复杂的动态系统,外部干扰(如风)和未知的环境时,这就变得更加困难了。 在这项作中,我们的目标是使现有的实时运动规划器具有鲁棒性,以保证在动态系统的过程中安全。 虽然这让我们够进行实时的运动规划,但最终的轨迹可过于简单,致不可避免的碰撞,甚至可是动态的并不可行的(见图1)。例如,设想你在骑自行车,沿着行道追踪行的轨迹。 一般来说,机器专家通过假设障碍比计划中的实际情况略大一些,从而缓和了这一问题。这大大提高了不碰撞的可性,但仍然不提供足够的保证,并可致意外的碰撞。 FaSTrack是一种具,它本质上是像RRT或MPC这样的快速运动规划器,但却同时保持实时的性

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    致失业的“狼来了”?

    且不说一个物理学家,对目前有多少了解,他是基于什么做出的判断。单说现在的,有些认为它目前就是鹦鹉学舌,给机器喂数据再做一个拟合多元函数的作,并不是真正的。 事实是的狼已经来了,这也是大部分的共识 。2先说说我自己从事的行业,为啥很少有取代程序员?经过研究我发现这个问题的原因是:吹牛逼的通常都不懂编程。 有些认为不擅长处理艺术方面的事情。但美联社有90%的文章都是写的,简单的稿子机器已经可以解放类。现在可以编曲,写诗等。 有说这些担心是多余的,业革命的时候,们认为蒸汽机将致很多失业,现在马上步入化时代们又开始不安,而每次业革命都会创造一些新的作岗位出来。 大多数行业只剩一些高级才,将成为一种全新的、具,更好地掌握和利用具的。会成为时代的弄潮。(本文所指包含机器、自动化程序等,可以代替干活的机器。)

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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。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 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。

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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致的。简史本章对的历史作了简单梳理,用书中的一张图片概括就是:? 们对于的认识可谓一波三折,先是被AI技术在某些领域的惊艳表现震撼到,进而对AI抱有很高的心理预期,然后认识到其局限性,致巨大的心理落差。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 在这个基础上进行推,会得出: 一个系统花了几十年时间达到了类脑残障的水平,而当这个节点发生的时候,电脑对于世界的感知大概和一个4岁小孩一般;而在这个节点后一小时,电脑立马推出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论

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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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    谷歌使用来预测班延误

    谷歌更新了其班应用程序Google Flights,增加了两项新功,用技术预测班延误时间和推荐低价机票。 谷歌解释称,数据和技术的融合意味着,它可以在任何形式的官方确认之前预测一些延迟。不过,谷歌表示,在至少有80%的对这一预测有信心之前,它不会在应用程序中标记这些数据。 用户可以通过搜索班号或班和线来追踪班状态。随后,延迟信息将出现在搜索结果中。这次增加的另一个新功旨在帮助旅行者理解基本经济舱票价里包含和不包含哪些内容。 就在这些变化发生的一个月前,谷歌班增加了价格追踪,并对谷歌班进行了交易,并为网络搜索用户提供了酒店搜索功。 这些功也是谷歌机器学习和大数据功的真实演示,特别是在预测班延误的情况下。

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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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    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 是计算机科学的一个分支。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 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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    论 (七) - 搜索求解策略

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    ·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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