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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。 从诞生到现在的历史,可以整理为下图: ? 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?

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: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 ? 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。顾名思义就是类制造的慧,英文叫Artificial Intelligence(AI),所以=AI。 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。 除了这部电影之外,《黑客帝国》、《终结者》、《全面进化》等描述的电影中,大多提到会威胁到类生活,而不是给类带来幸福,这让很多谈到都会感到恐慌。

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    讲述简史

    作者 | 武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 来源 | 大鱼AI(id:DayuAI-Founder) 本文我们会以生动有趣的漫来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史故事 机器的关系 的应用领域和相关等级 关于我们的未来的影响,我们是否会失业。 1.3.1 与机器 虽然很早之前就有,但是很多还是将机器研究等同于研究。 从小时候开始,动漫书总就会有理想中的业制造领域中有焊接机器、组装机器; 医疗领域中有数据机器(例如鼎鼎大名的达芬奇机器);农业领域有除草机器秧机器;电子商务领域中有快递分拣机器。 机器应用领域相当广泛。 在第四级以前都是类方便的具,不过第五级“泛”不只是具有类同等的慧,还有第四级特型化的力,在特定领域超过类,第五级不在是类的具,有可类产生威胁,

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    版:什么是

    最后介绍了的一些有趣的应用。 什么是? 想象一下,这台机器可以按照您的喜好整理橱柜,可以为屋子里的每一个服务, 可以为你定制一杯咖啡,让您的一天更轻松。 ? 这些都是。 这种是使用复杂的算法和数学函数构建的,但是不像前面的例子那么明显, 已用于手机、汽车、社交媒体、电子游戏、银行业务、监控等许多我们日常生活的其他方面。 ? 简而言之,为机器提供了适应力、推理力和提供解决方案的力。 ? 现在我们知道了什么是,让我们看一下的两大类别。 区别 你一定很想知道与机器学习和深度学习有什么不同。 ? 我们已经了解了是什么,为机器提供了适应力、推理力和提供解决方案的力。 目前,的建立是为了与类合作,让我们的任务更容易,然而随着技术的成熟,我们只等待并观察的未来对我们的影响。 ? 嗯,简而言之,这就是。 ?

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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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    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 。 动《成龙历险记》中“老爹”这一角色曾有一句名言:“要用魔法击败魔法。”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。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。

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    :啥是机器学习?

    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来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到:机器学习的概念和分类。 机器不再是简单运行类程序的具,它可以自己去学习!变得更加聪明! 机器学习大致上可以分为:监督学习、非监督学习、强化学习三类。接下来我们依次说明这三类机器学习。 二、机器学习的分类 1. 目前少样本学习或者举一反三,还是只有做到。 ? 监督学习大致可以分为分类问题和回归问题。 我们经常收到的商品推荐服务,就是电商给某一类标签用户推荐的他们可喜欢的商品。 3. 强化学习 类会在成功与失败的教训中,学习到如何才顺利达到目的。 让我们大众熟悉的AlphaGo ,基本原理就是强化学习。 ? 一张图总结: ? (未完待续...) ? ?

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    体运动轨迹的模拟

    从现在起,我将之命名为“体运动轨迹的模拟”(Physically-Based Animation ,下文简称PBA)。 我目前的研究重点是为物理模拟角色在多体条件下的表现开发高效的,创造性的运动模拟技术。我的研究的最终目标是填补深度强化学习和在线最优化求解之间的空白。 译注: 多体(multi-agent),是多个Agent组成的集合,其多个Agent成员之间相互协调,相互服务,共同完成一个任务,鸟群、鱼群、兽群和菌落都可以被看成是多体系统。 三、关键帧动的缺陷 有会问,为会要研究PBA,广泛应用的关键帧动有什么问题么?并不说使用关键帧动有什么不好,但它有其自身的局限性。 低水平控制器是针对各种运动类型学习的,并且在基于力的扰动、地形变化和样式值方面表现出了鲁棒性。高级控制器够跟踪地面轨迹,将足球运抵目标位置,并在静态或动态障碍之间进行导航。

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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作 ? 油 精彩看点 什么是 第一章最后提到了的5种定义: AI就是让觉得不可思议的计算机程序 AI就是与类思考方式相似的计算机程序 AI就是与类行为相似的计算机程序 AI就是会学习的计算机程序 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题的,也是当前所处的阶段。 强 又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的

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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。 (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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    (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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    DeepMind的系统学会了绘

    编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 近日,在伦敦举行的深度学习峰会会议上,DeepMind研究科学家Ali Eslami提出了一个非常有趣的项目,名为“和创造力”。 DeepMind的Eslami团队为计算机绘图程序(Mypaint)设置了一个AI代理(一个需要采取某种行动的神经网络),以绘制脸为挑战,并允许其自动选择变量,包括笔的选择和放置以及线条压力和颜色。 团队惊讶地发现,限制笔划的数量产生的结果类似于一个匆忙写作时的结果。 一旦AI用于手写作,Eslami的团队便将系统扩展到更大的网络,并在更多的CPU上进行了培训。 令他们惊讶的是,该代理程序仍然够生成显示面部表情的图像,尽管更为抽象。 ? Eslami说,关于抽象图像的最惊的事情是,AI系统已经清楚地了解什么是构成脸部轮廓的特征,眼睛、鼻子和嘴巴。 他们以前认为这些抽象只通过模仿或监督学习来教,现在看来通过强化学习确实可以实现。因此,成功的学会了绘,但这是创意还是随机的?这是艺术吗?

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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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    说算法|等级的划分

    为了让小伙伴更加容易理解经典算法,留下深刻印象,小白决定创办「漫说算法」,分享讲解算法的漫文章,在阅读漫的过程中学习。如果小伙伴有收藏的优秀文章,欢迎后台留言与小伙伴们一起分享。 content/16/0713/14/7747422_575201933.shtml http://blog.sciencenet.cn/blog-39263-1014716.html 本节我们会以生动有趣的漫来介绍关于 1.3.1 与机器 虽然很早之前就有,但是很多还是将机器研究等同于研究。 从小时候开始,动漫书总就会有理想中的业制造领域中有焊接机器、组装机器; 医疗领域中有数据机器(例如鼎鼎大名的达芬奇机器);农业领域有除草机器秧机器;电子商务领域中有快递分拣机器。 机器应用领域相当广泛。 在第四级以前都是类方便的具,不过第五级“泛”不只是具有类同等的慧,还有第四级特型化的力,在特定领域超过类,第五级不在是类的具,有可类产生威胁,

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    or障?

    这里芒果看到的是:目前而言无论是自动化测试还是AI测试,其本质不过是先写一段代码,然后去测试另一段代码的作,对于功的验证是一个非黑即白的结果;但是由于现在业务的复杂性,再加上用户对于产品的易用性 、满意度的要求根本不是可以明确规范的事;我们的软件测试作是一份创造性极强的作,自动化orAI测试是不可完全做到代替我们的。 我们做的,就是利用AI、利用自动化技术等,帮我们解放力,提高作效率,管你是AI还是障BI,只要帮我们搞定测试大事就是好样的。

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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 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。 ? API/SDK; 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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    现在大家热火朝天构建的所谓系统,不过都是概率系统,而非真正的系统。 你们都跑偏了(Have it all Wrong)。这位教授最后怼道。 实话实说,初次看到这新闻,也许感觉挺新鲜,现在大行其道,大公司恨不得都在手臂上纹一条“ALL IN AI”的纹身,深度学习差不多就是“未来”的同义词,没想到居然还有教授敢跳反。 其实吧,学术界怒怼早已怼出了有着历史悠久的传统,从诞生的哪一天起,隔一段就有大大小小的学者教授跳出来当头棒喝,都觉得我们现在跑偏了。 当然,他还balabala说了很多,要我概括就一句话:你们是数据邪教,搞出来的不是。 有就有江湖,也不例外,从很早看开始就分成了推理派和统计派。 推理派主张分得清因果的才算,统计派则有点拿来主义,只要结果有用就算。 这样不容易说清楚,不妨举个例子。

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    出的体艺术是什么样子的?

    虽然图像中的大多数女性看起来都很粗糙,甚至畸形,但大致看来,还是和体非常相似 ? ? 巴拉特说,主要是根据自身观察裸体肖像的图案形状,大小和颜色,形成一套“规则”,来创建图像。 这套系统用到了知名计算公司Nvidia的一套算法,名叫生成对抗网络(GAN)。它用到两套神经网络,一个称为“发生器”,另一个称为“鉴别器”。 前者试图创建绘来迷惑后者,后者试图学习辨别前者作品和真实绘的差异... ? 通过这样的对抗,的学习可以得到加速(偶尔也会卡在死循环中) ? ? @SapphirePelican说:“想象一下,可以在眨眼之间创造无限的艺术品,交响乐,美食和小说,这将迫使们重新考虑他们称之为艺术的事物,并更加大力推动其界限” ? ? 涉足原本由类主导的“创作领域”不是第一次,去年,Reddit网站就有名为“deepfakes”的用户,利用开源的机器学习具,制作了多段假视频:身体是成影片女星,而面部是好莱坞女星(图中示例为盖尔加朵

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