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爱好67大博客

关于博客和机器学习将从根本上改变我们和生活方式。机器学习涵盖了AI中最引注目新闻,因此您将为未来做好准备。频率约为每月2个帖子。Facebook粉丝n / a。 关于博客 DeepMind是研究世界领导,也是其积极影响应用。他们科学使命是推动界限,开发可以学习解决任何复杂问题程序而无需如何教授。频率约为每月2个帖子。 关于Blog Sentient以前所未有规模运行分布式,定期在数百万个AI处理节点上运行多个分布式AI业,从而在大型和复杂数据集上生成可操结果。频率约为每月1个帖子。 AI ML MarketPlace关于博客 AI ML MarketPlace是与不同品牌和行业初创公司/ AI ML技术公司,从业和研究员建立联系平台。 关于博客主题Tracer™信息博客由互联网专家,,主题演讲和顾问Marcus P. Zillman,MS,AMHA开发和创建,用于监控互联网上资源和站点。频率约为每月1个帖子。

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未来

(AI)好像也是用这种方式运转着,为研究员创造了岗位,并逐步取代了所有其它种类知识型。或许一个世纪以后,通往那里 道路和们所想象方式大相径庭。 我们够看到,根据 AI 设计模式,我们会去往何方,Google、Facebook 和其它公司在投入了大量资金。在最普通设计模式里,AI 实际上够增加目前正在自动化这种需求。 目前应用在业务里、最普通被称监督式机器学习注1。「监督式」部分比较重要:这代表算法要根据训练数据学习。算法仍然无法使用与类接近效率学习任何东西,但是它们够处理更多数据。 机器学习不是每次只取代一个,实际上,它会取代每一项。这让够越来越有效地。 受影响,大部分知识型已经被省去了,因为从历史角度看,建立一套机器学习算法先期成本过高。和软件不一样,每一个机器学习模型不得 不针对每一种单个应用程序做个性化开发。

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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),指是专注于且只解决特定领域问题。 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),指是可以胜任类所有。 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,制定决策力 知识表示力,包括常识性知识表示力 规划力 学习力 使用自然语言进行交流沟通力 将上述力整合起来实现既定目标力 ——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,最有天赋类还聪明,那么,由此产生系统就可以被称为超

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    取代也创造

    飞速发展导致岗位减少,从而引发社会矛盾,是们普遍想法。但是另一方面,也创造了另外一些。这些新职位都是做什么呢?都有哪些渊源呢? 近年来大火,、机器学习、深度学习和大数据等概念频频出现。这些概念和这些职位又有什么关系呢? 1.三大主义 最近大火,但并不是最近发明。 这些理念和想法后来归结为三大主义。 1.1 符号主义 符合主义认为源于数理逻辑, 可以通过在计算机上实现逻辑演绎方式实现。 现在很多误认为就是机器学习。 程师做东西大部分和机器学习相关。比如下图职位称呼是,但绝对不是让你去做专家系统, 而是让你做学习相关事。 ? 前职责将机器学习算法应用在现有业务上,后职责则是建设和维护分布式机器学习平台。 ? 还有一个相关职位是算法程师。

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    今天来谈谈研究中所做一些基本抽象。 一、概念 研究对象称为体(Agent),其他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,机器摄像头是他感知器,马达是他执行器。 感知,是关于时间输入序列,对应会有一个输出执行动。 二、衡量 我们研究体是要他做正确事,因此需要有一个标准去衡量他表现,一个合理体会最大化这个期望标准。 这里要注意一点,我们以最终期望达到效果来做为衡量标准,而不要以行为本身为标准。 总结,研究期望是实现一个,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大化行动理性体。

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    会“抢”走吗?

    本文为CDA数据分析原创品,转载需授权 “随着逐步发展,未来30年类每天只需要4小时,每周只4天。 有更多被抢走,一些顺应潮流将变得愈发富有和成功,而那些被时代甩在身后则会越来越痛苦。”这是马云对于见解和预想。 ? 未来,会抢走吗? 很多事情由来做以后,做什么呢? 未来一半被取代? 随着越来越多成果出现,一些重复性高、繁琐枯燥、大量使用不经济将被机器取代。 未来10年内,机器将取代美国1500万个岗位,相当于美国就业市场10%。 我们应该积极拥抱新变革代? 专家认为,如果把机器当做合伙伴,将获得很大福利。 现在们要做是为劳动力教育和培训进行投资,以便当这些新机遇到来之时,类劳动可以把握住。 其次,生活品质会极大提高。进步将带来许多社会利益。

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    -浅谈

    1 浅谈 1.1 概述 (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 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,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过。 ? 1.2 应用领域 随着家电、穿戴设备、机器等产物出现和普及,技术已经进入到生活各个领域,引发越来越多关注。 ? 为中小型企业,可以采取世面上流行产品快速实现刷脸登录需求。

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    影响摘录

    最根本影响就是对生产力效率大幅提高。 中国口红利消失,需要大幅提高生产力才维持经济。所以,大大规模普及是大势所趋,大部分行业会大量采用自动化。但是代价是收入差距扩大。 时代,数字技会越来越重要 重复性、可预测都容易被替代。 效率提高带来成本大幅节约 对于中等冲击最大,低等由于成本原因长期存在,高端内容改变。 通过改进现有技术实现全自动化职业只占极小比例,但几乎所有职业涉及 内容都可自动化,部分内容自动化可 改变流程,彼时类只需完成机器无法胜任(反之亦然) 目前们对自动化关注多聚焦于它可造成劳动力供大于求以及由此出现大规模失业 未来可盛行四类: 使用系统完成复杂任务(如护士使用应用常规查房); 开发科技和应用研发性(如数据科学家和软件研发员); 监测、授权或修理系统监测性 (如机器修理师); 适应时代(如建立相关法律框架律师或设计适合自动汽车行驶环境城市规划师)

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    在未来商业

    当前分析具支持预测分析或使用数据来解读未来见解。然而,这是基于用行为和历史数据来猜测概率“最佳猜测”。 规范分析将在不久将来接管所有。 许多建议也可以自动执行,由机器根据可用输入确定最佳操过程。 将语音和面部识别带到了舞台中央 由驱动声控数字个助理已经极大地吸引了千禧一代。 未来,由AI驱动系统可以根据普通语音命令自动识别用户甚至用户情绪,从而做出非常精确建议,或在真正层面上与用户进行互动。 下一波由驱动助手将够实时分析大数据,以快速掌握客户需求和优先级,并执行所需将使超个性化成为默认标准,而不是像现在这样高级服务。 未来商业必将由系统驱动。

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    视频审核好处 审核视频原理

    因此平台为了杜绝这些负面视频产生,就会进行各种审核,其中就包括视频审核。 视频审核有什么好处 视频审核有什么好处? 因此审核视频最大好处就是提高效率,即使面对大量视频审核也不会感觉到疲惫,减少出错率,审核精准度高。 总来说,使用技术进行初步审核也是很不错事情,审核不出视频就返回给员审核,这样就更加精准以及更加全面展示精彩且优质内容。 审核视频原理是什么 对视频审核原理其实很简单,利用互联网视觉技术,对视频内容进行一帧一帧审核以及识别。 上面就是关于视频审核相关内容分享。现在技术越来越成熟,面对一些违规视频也快速识别出来,这给很多公司降低了很大成本,以前审核视频需要上百个员,如今只需要几个即可。

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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 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸是,网络罪犯同样也利用创建自己合成身份,产生结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为。 这场之战——也是打击网络安全欺诈,正在假新闻、假视频和假音频战壕中展开。 Johnston 说:“欺诈可以购买这些验证卡清单,并通过任意数量在线计划从中获利。“这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。” 用于欺诈检测“大铜铃”是一种验证器,可以及时识别并实时标注“Fake”。但不幸是,其结果很可招来欺诈报复,旨在实时愚弄验证介绍: R.

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    帮助打击盗猎

    但现在,科学家希望通过一种新(AI)具为野生动物保护赢得优势,更有力地打击盗猎。 PAWS(野生动物安全助理)是一种新开发,它收集以往盗猎活动数据,基于盗猎发生性输出巡逻路线。这些路线会经过随机排列,防止盗猎了解巡逻模式。 PAWS利用分支,即机器学习,随着收集数据增加,它会不断产生新洞见。 和其他旨在替代技术不同是,PAWS是一款供骑警使用具。Tambe表示,虽然PAWS可以考虑所有数据,让巡逻真正随机化,但脑更擅长于进行其他分析和追踪线索。 他表示:“我们就要结合来打击犯罪。 乌干达野生动物保护局已经体验过如何利用先进技术深入了解盗猎。例如一个名为SMART策略,即空间监测和报告具。

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    指南v1.0

    除了绘画、海报设计、摄影,还参与到文学中。 本文以指南形式,梳理相关知识点、产品、技术栈,分享给大家。 百度创大脑 百度辅助平台“创大脑”,助手可以为类创提供纠错、提取信息等各种辅助。 神码AI软件 通过各种各样关键词,结合文章要求,分析词汇,辅助语句,以及整篇文章思维逻辑,够自动进行写。 小发猫AI+写助手 自媒体运营可轻松获取最热门文章,而不需要自己去编写。 写匠AIWriter 一款基于与认知科学中文写辅助具,开团队研发。 算法写了文章中每一个字,而则决定了整本小说形式。 10年后, 们对机器学习/看法将与我们今天对Excel、Word看法一样。 它只是我们用来完成某些任务具。

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    将取代你?未必!

    (AI)发展而产生替代,我们认为应该从产业角度去做一个理性、客观分析。 因此,我们得出结论——最后被替代种一定是在现有AI算法之下做得比较不错,且性价比高(力成本高而使用AI成本很低)。 国际知名信息技术研究和分析公司Gartner指出,2020年将有180万个职位被取代,不过同时也将创造230万个机会,带动整体机会正成长;预计到2021年,结合型态将产生 「最大好处在于增强功(AI augmentation),也就是结合脑与慧,使之相辅相成。」 针对这个结论,我们从三个维度来具体分析。 1、成本十分高昂。 比如,现在让做语音“理解”事情还很难,所以类似记这类需要充分理解语义种,目前技术并无法达成。 此外,从成本角度来说,使用成本必然呈现逐渐下降趋势。

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    AI被攻击滥用后,是还是“障”?

    当我们在享受AI技术带来便捷与高效同时,是否考虑过技术漏洞带来严重后果?试想如果有恶意利用AI技术去干扰IT系统正常,结果会有多可怕呢? 一份由学术界、社会团体以及行业士所撰写报告《恶意使用(Malicious Use of Artificial Intelligence)》指出,任何科技都有其双面性,在大力发展AI技术时候 在这种干扰下,原本精确,瞬间就沦为“障”。 试想如果有恶意制造这样对抗样本去挑战我们身边AI系统,结果会有多可怕呢? 更加令担忧是,想要防御对抗样本攻击非常困难,现阶段还没有好策略和够解决这一问题。 然而,对于攻击来说,只需要很小样本量就干扰AI模型结果。 因为每一个动类和传统安全具来说都太小了,研究员总结发现这类攻击场景主要出现在数据窃取中。

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    牛津治理手册:道德和治理中

    虽然国家、公司和国际组织在治理中用已经被广泛理论化,但用却很少受到关注。本章着眼于在识别和减轻技术带来危害方面所发挥用。危害是对技术因果“影响”进行评估。 由于缺乏共识,们采取了一系列集体行动,抗议在场所如何识别和处理危害。我们将治理中用理论化,并构建了场所伤害报告过程模型。 回顾过去十年与相关维权活动,我们可以了解不同类型在生产系统场所是如何被定位,他们位置如何影响他们主张,以及集体行动在实现他们主张时所处位置。 本章认为,在识别和减轻系统造成危害方面发挥着独特用。 牛津治理手册 道德和治理中用.pdf

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    AI寒冬论:通用仍是白日梦

    选自Piekniewski's blog :FILIP PIEKNIEWSKI 机器之心编译 参与:高璇、王淑婷 AI 寒冬论旧调重弹,从硅谷起落讲述 AI 寒冬原理,声称和区块链终将走入死胡同 大约在 2012 年出现在硅谷世界,当时一位不知名加拿大 Geoff Hinton 与他学生一起在连接模型和神经网络秘密空间中了 30 年,使用在 GPU 上实现深度神经网络吊打了 曾经,即使是上面提到那些政府资助机构也会成为 AI 承诺下受害,然后每次都会导致资金冻结,所以称为「AI 寒冬」。 但是硅谷买下了这个故事,并创造了有史以来最大夏季盛宴。 但这些改进似乎都不足以获胜,无法证明硅谷大赌注。它们看起来都不像 90 年代疯狂计算机热潮一样,那么有利可图。 至于,这种炒周期与之前并没有太大差别。 也许就像谷歌和 Facebook 等互联网公司崩溃之后出现情况一样,当前炒周期结束将会在区块链或所谓产生类似累积奖金。但就像曾经一样,只有极少数会赢,大多数会满盘皆输。

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    《AI寒冬将至》存在十大问题

    我们沉迷于令AI在游戏中超越类(以及其他受限且定义明确话语领域,如数据集),将其指标,为一种与图灵测试一致标准。 我们完全忽略这样一个事实:对最终判断由现实本身,而不是由一个类组成委员会出。 3. 我们模型甚至可用,但往往是出于错误原因。 对于用图灵测试精神欺骗来说,这可并不重要。但对于关注体处理非预期(域外)现实来说,这是至关重要。 4. 现实不是游戏。 在我们未来发展中,我确信我们会使用两结合。 2. 学习特征还是构建特征?这是一个相关问题。 在某些情况下,学习特征可明显优于构建特征(这是深度学习卖点所在),但在许多应用中,精心制和开发特征绝对、毫无疑问优于任何学习东西。总来说,我认为这是一个伪命题。 3.

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    IEEE Fellow、西电学院焦李成教授——做领域先行、担当、推动

    领域先行、担当、推动 ——专访IEEE Fellow、西电学院焦李成教授 记 付一枫 受访简介:焦李成,男,教授、博士生导师。 ▌抓住时机,做领域先行 ---- ---- 记:请您介绍一下领域发展现状。 焦李成:2017年是中国领域发展关键之年。 无论是《政府报告》还是十九大报告,都将为一项发展内容明确提出,这意味着上升至国家战略层面。《新一代发展规划》出台,更意味着我国发展有了明确时间表和路线图。 记:您因在领域神经网络及进化计算方向做出杰出贡献成功当选IEEE Fellow,请您介绍一下您在这方面开展。 记:您是如何进入领域开展研究? 焦李成:我从1982年开始进入非线性和领域开展研究,硕士、博士期间都开展领域分支之一——神经网络相关研究

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    漫画:啥是

    :武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣漫画来介绍关于(AI)相关故事,你将会学习到: 基本概念 1.1 啥是 ? 媒体上几乎每天都有AI和词汇,总给一种深奥神秘感觉。顾名思义就是类制造慧,英文叫Artificial Intelligence(AI),所以=AI。 透过感觉器官,我们可以感觉到声音、外观、触感、气味等,让我们觉得舒服或讨厌,进而产生感情。 不过并没有身体,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。 除了这部电影之外,《黑客帝国》、《终结》、《全面进化》等描述电影中,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。 例如:训练好在图片识别过程中,效率远远高于类,给他们10万张图片,他们会很快类做好分类,无怨无悔,而且在过程中,本来"慧”也在提升。 ?

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