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地球?

若以上述的观点来看机器,也许它带来的危险并非是电影或科幻小说所描述的、将造成灭绝的灾难,而是一种会造成同样的灭绝结果、 但无法控制的演化过程──先别害怕,因为的看法是,机器的存在需要一把特别的演化钥匙 图1:来说可只是生物演化过程的一个分支? 情感操弄(manipulation)这种手段目前在政圈与日常生活扮演了一个重要角色,也导致了某些电子产品被误用。那所谓的机器物种将会是什么样子?是长得像? ●第一代机器的复杂度、不可预知的性、故障或可靠性不佳等问题,是否有可导致演化分支面临灭绝? 又或者是,会把它当作具、甚至身体的一部分,来改善的生活?●机器将会是因为世界发生剧烈变化、让地球生活环境不再适合碳基有机物种,而成为生存的手段

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时代,还会有

甲马说:“听说发明了内燃机。以前干的活儿现在都要用机器来干了”。乙马说:“别担心,就像轮子和犁被发明时一样,不会被替代,只是有了更好的具来完成作。” 随后荣获世界顶级科学杂志《Nature》和《Science》的共同推荐,目前位列亚马逊图书“”分的销售榜首。写这本书的是位MIT的物理学教授(还不是学计算机的)。 对于“作为意味着什么”这种话题,感到深深的无力感,所以还是聊一个初级的话题:还会有? 但是无论悲观派还是乐观派,对于“作”这个选项,在AGI将到来的前提下,基本都是呵呵的态度。这就仿佛是发动机相对于生物肌肉碾压性的优势。有会说,AI会创造新的作给的。的确。 创造力,突破传方法提出有新意的解决方案与打交道的力,共情力和社交慧。所以不要抱怨“为什么总要学新东西”“为什么总在变没个准谱”“为什么老是让想新办法”“为什么遇见那么多奇葩”。

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    走向是“伙伴关系”?

    的概念对于来说并不陌生,一直被大众媒体探索和利用。电影已经向展示了一个由具有AI功的机器和机器支配的世界,而这些电影往往描绘出一个支持AI的社会的消极影响。 尽管认为和机器学习是未来的发展方向,并将帮助更好地完成自己的任务,但另一批认为AI比专业士有更多的缺点,并将导致的垮台(就好像通常在好莱坞电影中描绘的那样)。 49.png消极围绕AI今天构成的大威胁是在执行几项作中取代导致失业。自动化在一定程度上也造成了这种担忧。 然而,像斯蒂芬霍金和伊隆马斯克这样的着著名专家对AI的技术进步表示了警惕,声称它会压倒。虽然他并不完全反对的发展,但他认为需要政府监管,以避免技术“流氓”。 50.png极伙伴关系与此同时,世界各地的许多专业士正在考虑(AI + HI)之间的极合作伙伴关系,AI这样的具正在成为积极的合作伙伴,而不仅仅是被动地扩展自己的自

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    会取代

    按照这个发展趋势,会取代??

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    来了,的饭碗还保住

    周末打开新闻,吓了一跳:谷歌公司近日正式宣布,他研发的机器(AI)系AutoML已经在完全脱离控制的情况下自行发明和制造了新的(AI)系的孩子)。。。 这让以后还怎么混?01开始如何影响的职业?无论愿意不愿意,都将加快走入生活的脚步,而且对来讲为要命的的是在替代的职位。 未来棒的诊疗师不是医生,也不是AI,而是他组成的团队,也就是说要和AI合作,你将来的薪酬,取决于你和机器合作得如何。对传行业的士来说,什么样的更容易保住职位? 上等群已经完全实现了的自动化,保留了少部分服务于的中产,阶级为了底层民还有就业被迫保留了清理垃圾这个唯一的体力活??NONONO,倒不尽这么认为。 参考前面02中更容易保住职位部分,有自己的不可替代性就好,这个可以是行业脉、可以是专业力、可以是写作力,当然重要的是身学习的力。大不了还可以好好跟AI合作不是,合作的好饭碗总是有的。

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    【深度】Nature:打开的“黑箱”

    编者按:无处不在。但是在科学家信任之前,他首先应该了解这些机器是如何运作的,这也就是文中所提到的“黑箱”问题。 谁确保它是对的?在多大程度上相信深度学习?“认为肯定会输给这些算法。”纽约哥伦比亚大学的机器学家 Hod Lipson 说。 由此,正如拉勒米市的怀俄明大学的计算机科学家 Jeff Clune 说的那样:“即使做出了这些网络系也没有比脑更理解它。” 一个名叫 Zoubin Ghahramani 的剑桥机器学习研究员认为,的存在是为了让更容易地理解问题,但是,“对于很多问题来言,深度学习并不是那个解决问题的答案。” 如果有似英国汇率设置错误的问题出现,英国央行并不说“这是黑箱让这么做的”。尽管担忧存在,但计算机科学家仍然认为,努力地开发透明的是对深度学习的补充,而不是替代。

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    会“抢”走?

    有更多作被抢走,一些顺应潮流的将变得愈发富有和成功,而那些被时代甩在身后的则会越来越痛苦。”这是马云对于的见解和预想。?未来,会抢走? 据悉,摩根大通公司近研发出一款金融合同解析软件,原来律师和贷款员每年需要36万小时才完成的作,该软件只需几秒就完成,且错误率大大降低,这意味着相关群也可失业…更多的化机器正在抢夺的 斯坦福大学与伦理学教授卡普兰曾做了一项计,美国注册在案的720个职业中,未来20年内将有47%被取代。 未来10年内,机器将取代美国1500万个作岗位,相当于美国就业市场的10%。应该积极拥抱新变革代?专家认为,作者如果把机器当做合作伙伴,将获得很大福利。 现在要做的是为劳动力的教育和培训进行投资,以便当这些新机遇到来之时,劳动者可以把握住。其次,的生活品质会极大提高。的进步将带来许多社会利益。

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    郭涛:来了 会失业

    内容提要:*会失业?TOP1来了 会失业的强势崛起也引起了不少的惶恐——发展如此迅猛,将来会不会被下岗,它会带来大规模失业? 未来,留给的只有护理、创新和监督等少数岗位了。”麦肯锡也曾发表调查报告称,到了2030年,的影响层面,已经冲击到了所有体力劳动,和服务的后端操作员,将近8亿将失业。 那这次,对于 AI,3D 打印和机器而言,也不会有任何差别。事实上,许多会发现自己一起作,来提高作效率,而不是被它取代。例如,自动驾驶汽车还无法应对所有情况。 面对汹涌而来的狂潮,也不用恐慌,技术的变革,固然会消灭一批低端、繁重的岗位,同时也会创造一大批更高端、更需要慧的岗位。 面对改变不了科技的进程,但是,可以改变自己,以及自己下一代的知识结构。(文郭涛)END

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    完全约束机器

    前段时间看过一个新闻,Facebook的实验证关闭了两台机器的电源,原因是他(它)使用了自己发明的语言进行联系和沟通。? Facebook有个研究项目,整了大堆AI机器来学习世界各国的语言。 知道,机器AI的学习速度初期会比较慢,但后来会越来越快;同时由于机器会分享复制学习成果(知识库),以致于AI机器在中后期的学习速度是几何爆炸倍数增加的。 这种语言不属于现有中任何一个区域的语言,没有语法,、甚至研究员都看不懂,无法了解其含义;但致命的是,这种语言机器懂,而且沟通效率极高极高。 显然,机器通过对语言的学习,也许发现了语言中的缺陷,并做了版本2.0的迭代升级,以适应他之间高效沟通的需要。他“发明”了一种新的语言!

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    的浪潮中,会失业?

    原作者 Hope Reese编译 CDA 编译团队本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权担心机器会比你更胜任你的专家预测这种情况很可发生——而且来的比你想象的要早。 随着和自动化以闪电般的速度发展着,许多都担心这将对作造成怎样的影响。 值得注意的是:在未来的十年里,仅无驾驶货运行业就将占据 170 万个卡车的作岗位。 那么,究竟作将在何时被机器所取代?哪些危险? 多亏了一群顶尖专家的研究,解答了心中的疑问。在牛津大学未来文研究所,影响项目以及机器情报研究所的合作下,352 名科学家对哪些作将在何时被机器所替代做出了预测。 虽然会取代某些作,也可创造许多新作:据 Salesforce 发布的新研究显示,到 2021 年,将创造 823,734 个作岗位。

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    理解情绪的不远了

    如果亲自经历情绪,那真正的理解?如果不是否可以认为是因为机器缺少某种属性?新一代的已面世,增加了可用于计算机学习的数据以及改进的处理力。 有趣的是,两个相关的特征都和嘴唇有关,这是具表现力的面部特征。比如研究中使用的ID照片需要有一个中性的面部表情,但这可在这些照片中设法找到隐藏的情绪。 不过,他提到正在寻找“集成硬件和服务,以提供情感上令注目的体验”。情感有若干个潜在的好处,无论是当做伴侣还是帮助执行任务:从刑事审讯到提供疗,其中仍然存在道德问题和风险。 你根据的犯罪分划分将一个定为有罪?显然不。 相反,一旦这样的系被进一步改进且被充分验证后,那么因为带来的伤害较少和其潜在的帮助可会促使对这个被认为“有嫌疑”的进行进一步调查。那么,应该期待什么样的

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    AlphaZero继续完虐棋手,会超越

    一场始料未及的革命似乎正在降临,面对不断突破的AI,未来该何去何从?今天是get酱为大家带来的“3本书带你看懂系列之对未来世界的影响?” “遗传规划”如今,够通过遗传规划软件实现“适者生存”的自完善,只有好的编码才会被应用。华尔街的交易大部分都是由遗传程序处理的,因为交易软件的运行速度要比快得多。 敌接管史蒂夫·霍金等科学家都认为,将在所有方面超越的思想,并建议决策者现在就采取措施,避免发生这场历史上重大的浩劫,或者犯下的大错误。 有90%的专家认为机器地球将发生在下个世纪之交,近一半的学者预测在2030年左右。一些学者从中看到了机遇,认为够提高力,延长的寿命等。另一些学者则担心机器会接管地球。 有思想的机器够通过云储备实现知识共享,商会越来越高,甚至高出数百万倍。到那时,他还会考虑有何价值这个问题

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    真的会取代

    “借助将召唤出恶魔。在所有故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他够控制住恶魔,但事实上根本不行。”马斯克的一番话让近来备受业界瞩目的平添了许多争议。 为什么科技、科学界的领军物频频发出威胁论,真的如一些想象的那样会衍生出机器文明并取代?   从计算机语言原理和发展史中可以得到答案:迄今为止AI的所有化表现仅仅在模仿左半脑的理性思维模式,而完全不具备右半脑的感性思维,且将来亦是如此。   但在表现情感和行为时,其背后是在复制和模仿,而不是想象和创造。网络上客观存在的数据和主观动的想象力是两码事。  说到模仿,发现机器不仅模仿的思维,而且模仿的生理行为。 而也不会愚蠢到对机器输入“请消灭”这样的指令。一句话:no zuo no die。  后,的结论是,会取代部分劳作,但不取代的全部活动,更不会反过来

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    【脑洞】会毁灭

    一方面被越来越多的科技企业列为重点研发项目,另一方面“是对生存大的威胁”的论调盛行。真会对带来这么大威胁? 机器不会臣服于还会出现其它的一些困扰,例如,随着独立于操作者自己做出更多的决定,它会对法律界产生什么样的影响。 觉得这面临极大的挑战。”一些科学家看得更远,他开始分析在哪些地方的影响可会超过。去年谷歌收购了DeepMind,这是一家公司,它关注基础研究,目标是开发比聪明的机器。 )认为:“觉得世界的结局不会像现在一样,那些服务机器不会端着盛满食物的盘子来伺候你。 约翰斯顿说:“越来越意识到机器学习和很可马上就会出现,当它真的出现时,清楚它的影响是很大的。既然这样,扮演什么角色呢?如何从技术中获得大的机会呢?

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    真的的销售带来改变

    自从机大战过后,以在围棋领域连续战胜围棋顶尖高手过后,从此话题一直占有很高的热度,并且成为现在社会发展的主要趋势之一。那么真的够在的生活各个方面起到促进作用真的的销售带来改变.jpg作为来讲,从事销售相关行业7年左右,主要在传服务行业,以知识产权及知识产权运用为主。从传的销售模式来讲,无非就是电销,面销,网络推广,渠道合作。 那么语音机器够帮完成这部分作。可以通过语音机器来帮进行意向客户筛选,进行无效电话筛选,同时可以让的业务员解放出更多的时间进行老客户维护,这样不是事半功倍? 综上两点,就而言,在机对比过程过程中机器基本上是够帮助完成前期筛选作的,而且让业务员自身提高作效率的。具体提高多少,那么就让它在作中具体的转化吧。 把全部希望寄托在上面,但是确实是个很明的选择。除非特别注明,文中图片均来自网络,如有侵权,请即联系删除。

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    带给的恐惧

    一个善良的超级可以快速地分析出遗传密码并解开永恒青春的秘密,或者至少它可以知道如何疗一个的背痛。但是如果不“善良”又当如何? 在上世纪六十和七十年代,的研究专家开始利用计算机来识别图像、翻译文字、理解自然语言而非程序代码,计算机会具有思考和说话力并且会去作恶的观点就慢慢渗透到主流文化中。 你同样可以听到与如此阳光乐观态度截然相反的说法,史蒂芬霍金就这样警告说,因为是无法与强大的抗衡的,这很可会导致结。 一个超级将像神一样,但是它将会因为恨或者爱做什么,那取决于(就是程师),就像任何父母,必须教给孩子一系列具有正量的性的价值观,基本上是在告诉一个神让它知道应该如何对待自己 希望将会给一个富裕、幸福以及满足的生活:愈背伤以及帮助登陆火星。由于永远不会在一件事上达成完全的一致,有时需要它来为决策——立足全局帮助获取好的决定。

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    微视频 | 会抢走的饭碗

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    取证:做到了?为什么?(cs.AI)

    AI 系以越来越自主的方式做出影响日常生活的决策。他的行为可导致事故、伤害,或者更一般地来讲:违反法规 -- -- 无论是有意的还是无意的。因此,AI 系可被视为各种事件的嫌疑。 鉴于来自多个制造商的众多 AI 系,可由其所有者更改或系自学过程产生更改,这些看起来似乎微不足道。本文讨论了如何识别对事件负责的 AI 系及其可存在的设计上恶意动机。 除了概念涉及之外,还根据强化学习和卷积神经网络进行两个案例研究,以说明提出的方法和挑战。的案例说明,捕获 AI 系似乎并非微不足道那么简单,其中需要机器学习领域大量的专业知识。 立法措施试图在 AI 系操作期间强制收集信息,以及唯一识别系的方法,都可会使问题恶化。 原文作者:Johannes Schneider, Frank Breitinger原文地址:http:arxiv.orgabs2005.13635 取证:做到了 为什么 (cs.AI

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    Peter Lee:永远不会创造出化的

    今天,可以利用计算机科学来研究一些非常基础的问题,去探究计算机科学对于、对于的意义。一直在发展的理论,也有希望创造出体现这些理论的机器,或者是更加、更加化的机器。 Peter Lee:大家知道,有关,有一个研究议题是化。倾向于把看作,然而,尽管许多非常关注这个,还是认为,永远不会创造出这种。 因此,当谈论的未来时,一方面,设备的数量简直令惊奇,但另一方面也许会感到失望,因为还没有任何一种设备可以与交流,成为的朋友。 在讨论时,往往会渴望有一种机器似的产品够成为他的朋友,代表从事作,够依赖他进行日常生活。想,设备的实用方面还会实现巨大的进步。 经常看到一些科幻电影里面,同时表达着对技术的担忧和兴奋。这种事情很难断定,但可以说,作为一直渴望创造与自身一样的机器,绝不会放弃这种追求。

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    障”,忍你多久?

    事实上,失败的尴尬又何止“小米”一家呢?01 好的AI时代到来了?2016年,一级市场抱怨没有好项目投,二级市场抱怨没有好股票买。 相比作者,AI至少有三大优势: 不断更新的大型数据库——记忆力强,且学习力更强比算得快多了——计算力强它永远不会累、 不会饿或生病——没有情绪地作但这也只是狭义理解的的优势, ▲图片说明:生命3.0的定义也许上帝创造了创造了,这些伟大的应用与思想让膨胀了好的时代到来了?不,事实是,AI离“这么近”,也“那么远!” Facebook首席AI科学家Yann LeCun认为,今天接触到的AI系中没有真正的,并且都无法与生物系力相配。 应该明确,具备自认知与不会犯错的强也许离还很远,但未来究会到来,必须面对一个真正的强AI时代。

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