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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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广播视拥抱

最近几年(AI)领域出现了许多令惊叹的发展。尽管如此,AI仍然是一个容易被炒作和误解的术语。 被认为是新的力,推动下一次业革命,从根本上改变作、创造、经营和组织生活以及社会的方式。 机器学习 是教机器学习行为的科学与程。 我们最终将应用机器学习——从而“认知”——我们的组织和日常生活中的几乎每个任务和作流。就像力和互联网一样,将无处不在,同时又或多或少地不可见。 与此同时,EBU的JEAN-PIERRE EVAIN描述了技术与创新部门内与相关的活动。 ? 被视为“新”这一事实揭示了技术热情掩盖混乱的程度。 操作阐释 EBU的媒体信息管理和战略计划正在准备一份旨在揭开,机器学习,深度学习,神经网络(深度或循环)和认知作流的神秘面纱的报告。

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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、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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    AI for Good | 如何改进天候预测?

    如何改进天候预测? 方法正在我们生活的几乎任何方面迅速扎根。在某些特定的应用领域,计算机在图像或音频分析、语音识别和控制动作方面的性优于类。 然而,天候预测仍然使用庞大的计算机代码,在最快的超级计算机上解决数千个微分方程。沿着这种预测系统的作流程,研究员正在尝试如何改变甚至革命性地改变天候预测。 我们讨论了最近的成就和正在进行的活动,我可很想推测概念在这个应用领域的基本的、固有的局限性。估计地球未来候的不确定性来自于我们模型中的偏差,以及社会在这期间将要做出的大量可的选择。 候模拟中最紧迫的不确定性之一是溶胶的影响,特别是通过它们与云的相互作用。 我还将演示如何利用这种模拟来更好地估计不同为强迫因子对候的反应,以帮助发现和归因这些因子,并探索未来不同的排放途径。

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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。 根据 Johnston 的说法,这些大量 Fake 使用了所有类型的和其他自动化技术,从通过组合真实姓名和随机数字来生成并注册真实的子邮件地址的小程序,到通过结合多个真实物的信息来创建合成身份的大型机器学习程序

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    接地儿的,如何“开源赋慧共享”

    早在2015年7月国务院发布的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中就提出,促进家居、终端、汽车、机器等领域的推广应用,到2017年,国务院印发《新一代发展规划》, 并非“取代” 而是更好地服务 “威胁论”一度甚嚣尘上,马云对此发表了自己的看法:让机器纯粹模仿,其实意义不大,是改变世界的具,慧是改变的思想,我们应该真正担心的不是机器会超越慧 虽说备受各界肯定与追捧,但作为一个新行业,才储备不足是长期持续发展面临的重大问题,中国产业发展联盟(AIIA)以推动我国产业发展为己任,在国家发展和改革委员会高技术司、 ,进而培养一批优秀的才,为的可持续发展提供新鲜血液。 10月15-16日,“2018 AIIA开发者大会“将在苏州国际博览中心举行,提及此次大会,孙明俊表示:“很多大会注重学术、理念和产品,而我们是更加接地儿地吸引开发者进入这个领域,以技术开源的形式赋产业

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    候变化科学的量子(CS)

    候变化已成为最大的全球性问题之一,日益危及地球的宜居性。最近的发展,如加利福尼亚和加拿大的异常热浪,以及德国的毁灭性洪水,都表明了候变化在极端天日益频繁中所起的作用。 基于的方法在改善预测方面显示出了有希望的结果,但在处理地球规模的海量数据所需的必要硬件和软件的可用性仍然有限。量子计算是一个新兴的范例,在许多领域都有潜在的适用性。 在这篇文章中,我们认为,为量子计算机设计的算法——也被称为量子(QAI)——的新发展,可为推进候变化科学提供必要的关键突破。 由此带来的天候预报的改善预计将带来大量的社会效益。 候变化科学的量子.pdf

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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 ? 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。 透过感觉器官,我们可以感觉到声音、外观、触感、味等,让我们觉得舒服或者讨厌,进而产生感情。 不过并没有类的身体,因此无法像类一样通过肉体感觉器官来积累感觉经验,也无法借此获得知识。 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。 除了这部影之外,《黑客帝国》、《终结者》、《全面进化》等描述影中,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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    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! ? 但是20世纪70年代开始,研究员利用计算机的存储功,将“知识”存入脑让它变得更加聪明。 斯坦福大学开发的MYCIN就是一个著名的例子。 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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    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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    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 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。 在这个基础上进行推导,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,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,脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论 届时AI将不再是冷冰冰的机器,影黑客帝国就是讲述类反抗具有自我意识的机器的暴政的故事;则讲述了具有情感的机器融入类家庭的故事。

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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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    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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    哪些影演得最逼真?

    我们咨询了一组专家,并让他们评价 10 部影,我们根据真实程度顺序排列了这些影。(危险,Will Robinson:前面有剧透。) 第10名:超查派(2015年) ? 领域经典名著《:一种现代方法》一书的作者、美国加州大学伯克利分校计算机科学家 Stuart Russell 说:“影中学习速度很快,这点是可是比较真实的。” 影简介: 领域的科学 Will Caster 死后,他的意识被上传到量子计算机当中,因而 Will 成为了世界上第一个样本。 符合现实的部分: 影最后,Will Caster 的被限制在数码世界当中,只以计算机程序的形式存在。专家认为摆脱身体后的是自由且安全的。 就他们自己而言,这些定律可是创建安全的相当好的一个起点。Sonny,这部主角,显然不知何帮违抗了他的程序设计而变成恶棍。

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    力系统的应用(PPT)

    作者:张东霞,来源:LSGO软件技术团队 2020年5月15日,在中国科院双创中心主办的源互联网双创讲坛上,《中国程学报》副主编张东霞作了题为“力系统的应用”的报告,以下为该报告的

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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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