至关重要的是，人工智能代理的价值观与人类价值观一致，因为我们不能期望人工智能仅仅因为其智能而发展人类道德价值观，正如在正交命题中所讨论的那样。 也许这种困难来自我们使用表示性认知方法来表达目标、价值观和目的问题的方式。 解决这个问题的方法是德雷福斯提出的动态方法，该方法的现象学哲学表明，人类在多个方面的经验并不能很好地由符号或联系主义的认知方法来表示，尤其是对于学习价值观的问题。 解决这个问题的一个可能方法是使用理论模型，如SED（情境嵌入动力学）来解决人工智能中的价值学习问题。 原文作者： Nicholas Kluge Corrêa, Nythamar De Oliveira 原文地址： https://arxiv.org/abs/2008.02783 应用于人工智能学习价值的动态模型
研究者Mark Riedl 和 Brent Harriso的Quixote系统教机器人做出合乎人类价值观的行为，将有助于在人工智能中构建伦理价值系统。 人工智能（AI）的快速发展让许多人开始害怕机器人是否会做出不符合人类伦理的事情，并危害全人类。一些人甚至要求政府禁止机器人方面的科学研究。 Quixote将“价值定位”教给机器人，采用的方法是训练机器人阅读故事，学习其中的事件序列并理解如何在人类社会中做出正确的行为。 我们相信，让机器人理解故事，能消除那些看起来像精神病的行为，并巩固那些能获得预期目标又不会伤害人类的行为。” Quixote用人类价值观来校准AI目标，使用的方法是奖赏那些具有合宜社会性的行为。 如果没有价值定位和正向增强，机器人可能会抢劫药店，因为那是完成任务最快也是最便宜的方法。有了Quixote的价值定位，如果机器人耐心地排队，并为药品付钱，它将获得奖赏。
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AI 科技评论按：李飞飞无疑是人工智能界最响亮的名字之一。她既对机器学习领域的发展做出了杰出的贡献，也是普通大众眼中温和的人工智能技术宣扬者，还是谷歌这一科技巨头的人工智能技术领导人之一。 也就是在那个 6 月，李飞飞暂时离开了她担任主任的斯坦福大学人工智能实验室，转而出任谷歌云首席人工智能科学家。 许多人工智能的缔造者都是拥有科幻梦想的男孩，他们可能会想到《终结者》和《刀锋战士》中（人工智能会对人类产生的威胁）的场景。 这项工作让李飞飞看到了人工智能技术未来进化的希望。人工智能技术可以被用来对人们不够完善的技能技能作为补充，而不是简单地将人类的技能替换掉。 李飞飞为此做了巨大努力，她甚至在华盛顿发表的证词中，曾引用 Vallor 的话说：「没有真正独立的机器价值，机器价值就是人类价值」。谷歌任命史无前例。
原文标题：Requisite Variety in Ethical Utility Functions for AI Value Alignment 摘要：价值比对是人工智能安全研究中一个重要的复杂课题 然而，尚未就促进人工智能价值调整的道德效用功能的设计达成最终共识。 考虑到找出系统解决方案的紧迫性，我们假设，从一个简单的事实开始，人工智能的效用函数不违反人类的伦理直觉，它就必须是这些直觉的模型，并反映它们的多样性，这可能是有用的。 因此，与生物有机体有关的最精确的模型是科学模型，而生物有机体具有诸如道德判断等概念的大脑。 因此，为了更好地评估人类道德的多样性，我们进行了一项跨学科的分析，将安全心态应用于这一问题，并总结了来自神经科学和心理学的各种相关背景知识。
点击上方“木可大大”，选择“置顶公众号” 第一时间获取最新的学习资料 人工智能的热潮在今年再创高峰。 无论是政策上还是资本市场上，抑或是我们日常生活中，关于人工智能的消息从未间断，逐渐占据我们每个人的视线。可以看出，人工智能得到了由上至下，国内国外的一致支持。 基于这股热潮，人工智能的相关职位在薪酬上也形成了飞跃。人工智能工程师，是IT行业需求缺口最大的岗位，薪资水平远高于其他行业。随着经验年限的递增，人工智能从业人员平均薪酬涨幅高。 我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大。如果你想站在时代的转折点上成为历史的见证者，那么，请收下这份学习资料! | 部分内容展示 | 资源获取 后台回复“ 人工智能AI ”
和你猜的一样，这种电路非常复杂，但因为非常高效，几乎所有现代处理器都有流水线。 第二个问题是 "条件跳转"。 比如上节的 JUMP NEGATIVE。这些指令会改变程序的执行流。 如果多条指令要 ALU 的不同部分，就多条同时执行，我们可以再进一步，加多几个相同的电路执行出现频次很高的指令。 举例，很多 CPU 有四个, 八个甚至更多 完全相同的ALU，可以同时执行多个数学运算。 好了，目前说过的方法，都是优化 1 个指令流的吞吐量。 高端计算机，比如现在给你传视频的 Youtube 服务器，需要更多马力，让上百人能同时流畅观看。2个或4个CPU是最常见的，但有时人们有更高的性能要求，所以造了超级计算机！ 我们的任务是利用这些运算能力，做又酷又实用的事。
汤道生表示，人工智能的最大价值是“服务于人”，让衣食住行实现“以消费者为中心”的智慧化供给，让生产要素实现“以生产者为核心”的智慧化匹配。 让更多的跨界人才，把AI带到更多的行业，产生更大的社会价值。 未来，腾讯将继续坚持技术的自研创新、开放开源，做好产业数字化助手，共同推动人工智能在产业经济、社会治理和公共服务等多方面的社会价值创新。 人工智能的最大价值是“服务于人”：让衣食住行实现“以消费者为中心”的智慧化供给，让生产要素实现“以生产者为核心”的智慧化匹配。 未来，腾讯将继续坚持技术的自研创新、开放开源，做好产业数字化助手，共同推动人工智能在产业经济、社会治理和公共服务等多方面的社会价值创新。 谢谢大家！ ? 燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款，你get了吗？
周末在写一个教程「数据挖掘与色彩知识图谱，数据的价值」，整理了一些知识点，这里分享下： ? - 数据科学 《哈佛商业评论》称为“21世纪最性感的工作”。 我们处在一个正在被量化的世界。 ? 还被用来分析电影： 好莱坞的数据科学：利用电影的情感弧度推动娱乐业的商业模式创新 ? - 艺术风格树 基于大量数字影像数据，通过熵和复杂性视角研究了艺术绘画的历史。 包括近14万幅跨越近一千年艺术史的画作被纳入研究。 以最小方差法计算矩阵距离，通过在距离阈值0.03处切割，获得由彩色树枝表示的14组风格的树形图。 该数值最大化了定义数据集中聚类数量的轮廓系数（silhouette coefficient） 方法论：相似性、层次组织关系、分类，可用来构造一棵树的，比如色彩树、服装风格树之类的。 ? 数据的价值
对于投资人，对于企业，对于销售者来讲，当市场中出现了人工智能名片，肯定是个很有利好的消息。 ，而且相对于以往并没有被挖掘出的纸张名片更加有潜力，人工智能名片的出现，很明显已经将这种遗憾给补充，依托小程序中的流量还有社交点，来让信息更好的传递和使用。 z 人工智能名片可实现的多功能 在人工智能名片的出现，原本就是在微信终端中的应用模式，以及在名片行为中的互交，这种特殊的方式才能被更多用户长期使用。 就人脉这点上来分析，对于销售人本身就是很重要的资源了，然而承载这些的基础还是在人工智能名片中。 ? 人工智能名片让销售有更多可能 客好推人工智能名片原本就是站在小程序风口中的一个爆发点，发展重要核心还是在于微信流量中的优势。
物联网是业界积极讨论的话题，大量的企业都计划将智能设备和传感器纳入到物联网的业务模式，因此全球的数据量在逐年增长。 边缘计算中的相关概念 与其他技术一样，边缘计算也有一些专有词汇，先了解边缘计算中的术语再去了解边缘计算，将起到事半功倍的效果。 在生产环境中，它可能是车间的机器；在IT企业中，边缘是一台笔记本电脑 ☘ 边缘网关：网关是完成边缘计算处理和雾计算之间的缓冲区，网关是进入超出网络边缘的网络环境的窗口 ☘ 胖客户端（fat 数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。所以，云计算是新一代的集中式计算，而雾计算是新一代的分布式计算，符合互联网的“去中心化”特征。 边缘计算的安全性 业界认为边缘计算的安全性主要有两个方面，一部分人认为安全性在边缘计算环境中更好，因为数据不是通过网络传播的，而是在数据创建的地方。
人工智能使得以一种健壮和可伸缩的方式预测和预测事件成为可能。这可以创造巨大的商业优势。在本文中，我们将介绍人工智能和物联网在建筑中的应用。 虽然物联网的全面部署带来了显著的收获，但从长远来看，基于人工智能及其子集(机器学习、深度学习和计算机视觉)的数据驱动技术和模型将为建筑业带来持久的价值。 除了通过自动化和大规模定制减少施工现场的体力劳动，还应改进施工过程，节省体力或时间，从而消除行业内降低成本的障碍。从设计到拆除，优化仍然是整个价值链中的一个问题。 简单来说，人工智能是一种从数据(从传感器、人类和经验收集的)中学习的计算软件，能够执行通常需要不同形式的自然智能的任务。 人工智能和物联网在建筑中的潜在应用 建筑中的人工智能使用案例正受到市场的关注和重视，从土壤分析的岩土工程到能够更准确预测混凝土养护时间的一次性传感器和算法。
Flux 项目[1]那时候已经有个良好的开端，有许多满意的用户[2]，我们将它的许多设计原则放在了我们的脑海中： 拉与推：如果你还没有读过这篇 2018 年的关于你为什么想要拉的文章[3]，它所说的仍然是正确的 那些看似开销很大、不必要的记录，很快就会变成有用的信息，因为它允许你： 验证工件的来源和完整性 容易地检查依赖项的 CVE 和已知安全问题 获得完整供应链的整体视图，了解你堆栈的依赖关系和开源项目使用状况 SBOM 用例 以下是一些更具体的例子，说明了 Flux 的 SBOM： 依赖项的安全警报将是最明显的用例。如果检测到 CVE，你可以检查 SBOM，并查看你正在使用的组件是否受到任何方式的影响。 由某个被入侵的构建器的某个版本构建的所有镜像。 在项目中找到所有受 CVE-1234 影响的镜像。 对于策略实施，kritis[9]可以用来利用 Grafeas 内部的 SBOM 提供的信息来实施集群内部的策略，从而实现应用程序的自动阻塞，例如，当应用程序容易受到特定 CVE 的攻击时。
通过了解Twitter，linkedIn和许多与IoT相关的网站，不难发现与物联网(IoT)价值相关的生动对话。但是最近，话题转向企业如何才能更快，更有效地获取和利用物联网计划的见解。 人工智能在从大量的物联网数据中“学习”时能够做出快速的决策并发现深刻的见解，因此对于任何想要扩大物联网价值的组织来说，人工智能都是分析学中的重要学科。 人工智能和物联网(即物联网或AIoT)共同协作，为包括制造商和零售商到能源，智慧城市，医疗保健及其他行业的广泛行业的组织创造新价值。 人工智能的潜力和事物的智能 人工智能驱动的互联智能设备和环境从更大的数据源网络(包括彼此)中学习，并为集体智慧做出了贡献。 流分析可以分析运动中的大量不同数据，其中可能仅涉及少量项目，数据仅具有短暂的价值，或者在速度至关重要时(例如发送有关即将发生的碰撞或组件故障的警报)。
2、进行价值管理结构的初始化或编辑 ? 3、查看技术人员的价值分值统计排序 ? 4、点击详细进入查看具体个人 ? 5、再点击详细可以查看具体价值内容 ?
如果仔细来看，进来人工智能的一些显性突破的话，它并没有直接带来商业方面明显的价值。因为，现有人工智能大部分的方案比较笨重、单一、昂贵。 另一个方面，大部分人追逐很快的结果，使得在人工智能的人员培养出现了极大的断档，很多人没法掌握这些技术，现在这些需要人有很高的技术去训练，才能做价值的开发，其实这个矛盾很大。 看看这里面所需要的解决方法和现在已有的方案，看看差距在哪里？这样可以提供一个很大的产业。生产铁锹和工具本身有很大的价值需要去利用？ 它真的需要FPGA，TPU吗？ 所以人工智能基础的价值在于通用性，这样才有最大市场占有率，然后成本才能降下来。 然后我个人认为，硬件是处在这个形态里面，至于它到底往哪个方向走？是往专业上走，还是往效率上走？ 数据就是一旦增加到很大程度，机器和人的优势就会产生很大的倾斜，人赶不上机器的消化程度。所以使得数据的价格产生了不一样价值，提供更多的帮助。包括在医疗、法律、健康等很多方面，得益于人工智能对数据的挖掘。
尽管人工智能已经渗透到许多技术密集型行业，但医疗行业的发展速度仍是典型的缓慢，而在医疗保健领域，功能性人工智能的实施仍相对罕见。 微软现在的目标是加速这一进程，它宣布了一个新的价值4000万美元的“人工智能健康”项目，旨在改善全世界的医疗保健，重点是服务不足的社区。 微软表示，人工智能医疗将“补充”微软的医疗保健，通过提供现金资助、人工智能工具、云计算和微软研究人员，更具体地关注于支持个体非营利组织。 健康人工智能是微软1.65亿美元“为善的人工智能”保护伞下的第五个项目，除此之外，它还包括“为地球的人工智能”、“为可及性的人工智能”、“为人道主义行动的人工智能”和“为文化遗产的人工智能”。 卡汉说:“我很荣幸能够领导健康人工智能，这是我在微软的使命之一，将人工智能和数据融合起来，应对世界上最大的挑战。”
历经六十年起落变化的人工智能领域在2017年到达融资最高点，然而新成立人工智能企业的数量却有所下滑。在2018年投资人热度依然保持的今天，人工智能究竟在哪些行业落地、落地情况如何？ 本报告重点展现医疗、教育、制造三个行业的人工智能应用落地情况，探索未来人工智能领域的投融资趋势及具体落地应用机会。 旨在为关心人工智能应用层的相关人士梳理人工智能领域的行业应用现状，以及为投资人寻找下一个落地项目、创业者找寻进入场景提供参考。公众号后台回复：“AI”，获取本文报告. ? ? ? ? ? ? ? ?
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