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前沿】微软人工智能取得新进展

自那时以来,该项目持续发展,而且现在成为微软研究院整体战略一个核心部分。机器智能,或者说创建一个真正AI,一直是微软多年来既定目标。 在云计算和机器学习技术进步帮助下,这方面的工作正在迅速取得进展。 ? 虽然我们超级计算机可以在一秒内进行数百亿次运算,但是要求它们解释周围环境,使用简单语言进行表达几乎是不可能事情。 微软研究院在这方面的工作是开创性,因为工作围绕神经网络概念展开,使用电子方式创建类似于人大脑某些方面的结构,允许在不同领域增强功能。 虽然这种做法是在其它工程领域,如灵感来自昆虫和鸟类航空设计中常见,但是近几年人类大脑新知识积累,已经允许微软研究院在这方面取得显著进步。 微软研究院这方面的目标是确保Bing和柯塔娜成为这个星球上最先进的人工智能产品,并且允许企业和个人通过Azure访问并获得利益。

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前沿人工智能技术,日益改变我们生活

那么人工智能,现在那些技术是很前沿呢? 人工智能 1,自然语言生成:利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。 5,针对人工智能优化硬件:这是专门设计图形处理单元(GPU)和设备,其架构旨在高效地运行面向人工智能计算任务。 6,深度学习平台:一种特殊类型机器学习,包括拥有多个抽象层的人工神经网络。 10,决策管理:引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统,并用于初始设置/训练和日常维护和调优。 人工智能 看了这些描述,可能,你对人工智能认识和理解还是比较模糊,其实小编也一样,或许,在外界看来,这只是一个概念而已,只有投身其中,才能理解其中真正含义吧。 人工智能出现,其实也是方便我们生活,同时也在改变我们生活,这个技术出现,让我们可以更加舒适享受生活带给我们乐趣。

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    聚焦人工智能前沿科技 腾讯教育“人工智能腾研班”开课

    据悉,本届腾研班课程由腾讯公司内部多位人工智能应用领域权威专家研发,并由来自腾讯智能教育联合实验室专家与深圳大学人工智能领域教授亲临授课。 ? 腾研班”开班活动现场 腾讯专家工程师授课,多维度讲授前沿AI科技 当前,全球人工智能正处于加速发展阶段,加快人工智能人才队伍建设,成为我国人工智能发展计划中重要目标。 8月11日,腾研班开班前,组织方还就人工智能技术应用的人才培养方案、人工智能导论和机器学习技术应用课程建设,邀请了来自本期腾研班部分学员,与行业内权威专家一同召开了腾讯人工智能技术应用专业建设研讨会 发力新工科,搭建互联网产业人才生态 在这些课程体系背后,有着腾讯优质教育资源、行业前沿技术以及源于一线丰富项目经验作为坚实基础。 通过专业师资培训,腾讯将前沿技术注入高校教学中,促进高校老师授课能力提升,并提供企业优秀案例以及教学中所需云上实验室和相关云资源支持,深化产教融合,更好地助力高校人才培养。

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    人工智能下一个前沿:识别“零”和“无”

    【导读】在人类早期,当我们迈入数学和数量世界时,我们知道一个苹果加一个苹果等于两个苹果。我们开始学习实物计数,直到后来才引入了零概念,或者不妨说空盒子里苹果数。 但对人工智能而言,“零”或“无”仍然是一个尚未涉足领域, 从某种意义上说,人工智能和深度学习仍然需要通过“零”或“无”学习识别和推理。 这是一个苹果还是香蕉?都不是! ? 在一个典型任务中,可能会训练 DNN 以可视化方式识别一定数量类,例如苹果和香蕉图片。深度学习算法在获得大量数据和质量数据时,实际上非常擅长进行精确、低错误率和可信分类。 当时,吴恩达也评价了从云到“边缘”转化技术,认为这会加速消费级 IoT,带来新赢家。 Lifelong DNN 机制和人类学习方式类似:我们在潜意识中不断检查我们预测是否符合现实世界。 对于无数其他越来越依赖人工智能行业来说,可能会有类似的好处。 谁知道“无”竟然有这样重要性呢?

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    艺术与时尚创意前沿探索,人工智能全新视角 | FashionHack 专栏

    说到人工智能艺术,就不能不提及上面这幅作品了。 作品右下角署名为 Ian Goodfellow 发表论文《Generative Adversarial Nets》中核心公式。 作为第一批使用人工智能在佳士得拍卖中展出艺术品后,它就广为人知了。 —— 艺术家、人工智能算法工程师 ? ,艺术家、斯坦福大学人工智能研究员、英伟达人工智能算法工程师。 数据合成昆虫(微博@虚拟显生宙) 大悲宇宙和杭州潮流品牌 INXX 合作 展望未来,虚拟世界是绕不开思考命题,大悲宇宙给出名为 “実³” 答案,为人工智能不断发展未来注入禅意。 ?

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    【最前沿】百家争鸣Meta Learning,通用人工智能关键

    【新智元导读】Meta Learning是实现通用人工智能关键,已经成为继Reinforcement Learning 增强学习之后又一个重要研究分支。 Learning --> Deep Meta Learning 之所以会这样发展完全取决于当前人工智能发展。 这引到了通用人工智能中极其核心一个问题就是要让人工智能自己学会思考,学会推理。 以上分析,不过是为了得出下面的结论: Meta Learning是实现通用人工智能关键! ) 关于Meta Learning概念本文就不介绍了,在上面列出两篇Blog已有讲解。本文将和大家分享一下Meta Learning一些最前沿研究进展,可以说是百家争鸣阶段。

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    【科技】人工智能下一个前沿:建立读懂你情绪机器

    现有的人工智能,神经网络和机器学习等技术蓝图是人类大脑,因为大脑是解决目前我们所知问题最有效工具。 ? 然而,这些技术有很大一部分缺失—即人类智慧情商或者说共鸣。 但是,如果人工智能想要作为商业和日常生活辅助工具,那么它必须对此做出改变。最近,专注研究情绪Affectiva成为少数几个被要求加入AI合作伙伴,以造福人类和社会企业。 随着Affectiva不断成长,它与谷歌、微软、Facebook等大企业建立了合作伙伴关系,这无疑标志着人工智能这个被忽视领域正开始得到应有的重视。 对于情绪分析如何帮助机器了解人类感受,并相应地调整他们行为,可能已经有了越来越深理解。 目前Affectiva情感人工智能技术已经被全球1400个品牌所使用,其中很多人利用它来判断广告情感效果,要求观众在视频播放时打开摄像头。

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    学界 | BigData 2018 最前沿:让人工智能找到可操作防范恶行最优决策

    越是思考,越是让人不寒而栗——比起生活上孤零零,更可怕是信息贫瘠与环境复杂。 当主动方 i 特性不能满足被动方 j 门槛时,j 便可以屏蔽掉与 i 这次行为。那么优化这个被屏蔽掉行文所形成子矩阵目标方程就是: ? 这两个公式看似相似,实则大不相同。 被动方(卖家)防御等级自然如同上文中提到淘宝插件,是一个可以在此店购买商品买家平均评分门槛。如此以来,当买家历史平均评分低于卖家门槛时,这个买家就无法在这家店购物。 图六(b)所显示是 AOO 所检测出可疑差评词云,图六(c)所显示是 AOO 认为并不可疑评论中差评词云。 文中 AOO 模型虽然已经在评分数据中取得了不错效果,但是要想让人们在多种复杂生活环境中去防范各种各样恶意行为,还需学者们对这一领域进行更加深入研究。

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    AI未来发展三种模式 | CCF-GAIR人工智能前沿专场随笔

    此次大会围绕计算机视觉与NLP、自动驾驶、医疗机器人、金融科技、机器人与自动化五个主题展开,分为人工智能前沿专场、机器人专场、智能助手专场、金融科技专场、AI+专场、AI创投专场、未来医疗专场、智能驾驶专场 为期三天大会是国内人工智能与机器人领域规模盛大、跨界最广学术、产业和投资界盛会。 本文为数据派志愿者、清华-伯克利深圳研究生院王子亮所写参会感想,为你分享人工智能前沿专场精华内容。 各国纷纷布局人工智能。2016年10月,美国白宫发布题为《准备迎接人工智能未来》战略报告,同时发布还有美国《国家人工智能研究发展战略计划书》。 英国于2016年12月发布《人工智能:未来决策制定机遇与影响》。法国于2017年4月制定国家人工智能战略。

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    当前人工智能特别是深度学习最前沿研究方向是什么?

    为了解决上面的问题,当前研究前沿主要包括以下几个方向: 引入外部知识(如知识图谱,WordNet) Knowledge-Based Semantic Embedding for Machine Translation ~~~~~~~~~~~ 摘录一些杨强教授在“2016全球人工技术大会(GAITC)暨人工智能60年纪念活动启动仪式上发表演讲,我们可以看到他对人工智能未来发展认识。 杨强教授指出,搜索和学习结合才是人工智能发展方向。我们不能完全依靠机器去全部自动化自我学习,机器学习弊端是自我偏差,目前仍需要人为干预。未来,迁移学习会是这个问题解决途径。 迁移学习还能让人工智能得以摆脱对大数据严重依赖 深度神经网络成功就使得我们能够在不同层次来观察同一个数据,同样就可以获得我们所谓大局观。 看到这么多人工智能,有失败时候,有成功时候,我们到现在能总结出什么经验呢?我觉得现在的人工智能成功离不开高质量大数据,但是并不是未来人工智能成功一定需要大数据。

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    北京成立前沿国际人工智能研究院,李开复出任首任院长

    又一个重要AI组织成立。 2月8日,北京市经信委和海淀区人民政府共同主办“2018北京人工智能产业高峰论坛”上,北京前沿国际人工智能研究院正式宣布成立。 而中国AI潜力,李开复深有感触。 ? 中国AI领跑三要素 作为北京前沿国际人工智能研究院首任院长,李开复谈到了中国在人工智能领域潜力。 创新工场在2016年底成立了人工智能工程院,招揽全球顶尖AI人才,利用最前沿AI技术为政府与企业提供面向未来的人工智能产品与解决方案。 这也是李开复成为首任北京前沿国际人工智能研究院院长核心原因。 而现在,北京前沿国际人工智能研究院已经成立,由政府+企业打造创新培养机制也进入首都试点。 从历史经验来看,中国AI发展速度只会更快。

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    前沿】IEEE发布人工智能伦理标准,确保人类不受影响

    为了确保人工智能发展未来仍然具有伦理和社会意识,美国电气和电子工程师协会(IEEE)宣布了三项新的人工智能伦理标准。 ? IEEE 自称为“世界上最大技术进步技术专业组织”。 这些新标准将成为一份题为《伦理一致设计:将人类福祉与人工智能和自主系统优先考虑愿景》 IEEE 文档一部分。 就目前而言,最明显问题是自动驾驶汽车。 第三个标准:“道德化的人工智能和自动系统福祉衡量标准”。它阐述了进步的人工智能技术如何有益于人类益处。 这些标准实施可能比我们想象要早,因为像 OpenAI 和 DeepMind 这样公司越来越快地推进人工智能发展,甚至创造出能够自我学习又扩大“智能”领域的人工智能系统。 专家们认为,这样的人工智能会破坏世界稳定,导致大规模失业和战争,甚至转向创造“杀人武器”。最近,联合国重要讨论促使人们开始认真思考,需对将人工智能技术当作武器使用进行更严格监管。

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    前沿报告 | 牛津、剑桥、OpenAI联合发出AI预警《人工智能恶意使用》(附下载)

    2月20日,26位来自牛津大学、剑桥大学、OpenAI、电子前沿基金会(一个非营利数字版权组织)、新美国安全中心(一家美国智库)等多个研究机构研究人员发布了一份AI预警报告,针对AI潜在恶意使用发出警告 牛津、剑桥、OpenAI这些重量级研究所此次发布这份报告名为《人工智能恶意使用:预测、预防和缓解》,预测了未来十年网络犯罪快速增长、无人机滥用、使用“机器人(bots)”操纵从选举到社交媒体等恶意利用人工智能场景 ,号召政府及企业重视当前人工智能应用中危险。 报告也建议采取以下干预措施以减轻恶意使用人工智能造成威胁: 政策制定者和技术研究人员现在需要共同努力来理解和为应对恶意使用人工智能做出准备。 人工智能有许多积极应用,但是是一把双刃剑,人工智能研究人员和工程师应该注意并积极预测其滥用可能性。 人工智能应该从具有较长处理风险历史学科(如计算机安全)中学习。

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    前沿】中国科学院自动化研究所模式识别与人工智能学科前沿研讨会

    11月25日,模式识别与人工智能学科前沿研讨会在自动化所成功召开。中科院前沿教育局副局长王颖、自动化所所长徐波分别致辞。研讨会期间,谭铁牛院士、张钹院士等九位本领域专家学者受邀做大会报告。 得益于实验室30年深厚沉淀,研究所在人工智能研究低潮时坚守,发展高潮时秉持理性,很多坚持深入开展研究方向已经成为人工智能浪潮下热点话题和重要领域,希望实验室再接再厉,为新一代人工智能发展做出更大贡献 王颖在致辞中指出,模式识别国家重点实验室在国家和中国科学院科技创新体系中发挥了重要作用,打造了探索前沿学科交叉和培养高水平人才基地。 报告从人工智能发展概况出发,介绍了伴随大国兴衰五次科技革命,指出60多年“科学沉寂”孕育着重大突破,人工智能将引领新一轮技术革命和产业变革,带动人类生产生活方式改变。 报告强调,要理性地看到人工智能局限性,避免炒作,提升公众对人工智能理性认知。报告概括了2017年值得关注十件AI事件,并高屋建瓴地总结了人工智能发展新动向。 ?

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    大数据:国家竞争前沿

    大数据:未来提高竞争力关键要素 “如果说IBM主机拉开了信息化革命大幕,那么大数据才是第3次浪潮华彩乐章。”著名未来学家、当今世界最具影响力社会思想家之一阿尔文? 谷歌广告优化配置、战胜人类“IBM沃森问答系统”已经在向我们展示“第四范式”魅力。 数据正成为与物质资产和人力资本相提并论重要生产要素,大数据使用将成为未来提高竞争力关键要素。 大数据在商业领域应用,可以通过对顾客群体细分来实现对每个群体量体裁衣般采取独特行动,通过模拟现实来发掘新需求和提高投入回报率,通过分析消费者行为特征进行商业模式、产品和服务创新等,这些应用将会产生巨大商业价值 沃尔玛通过分析顾客在互联网上搜索内容,以及在社交网站所显露行为轨迹,甚至比美国一个粗心父亲更早地捕捉到了他女儿怀孕信息,并将带有婴儿用品优惠券广告邮件,寄送给他正在念高中女儿。 ,以推进从大量、复杂数据集合中获取知识和洞见能力。

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    Docker 前沿概述

    Docker是基于Go语言实现开源容器项目。Docker是一个为开发者和系统管理员提供开发,部署和运行容器应用程序。Linux使用容器开发应用程序这种方式称为容器化。 通常,VM提供环境比大多数应用程序需要资源更多。 下面这幅图很好表述了这一点 ? 但是Docker解决了这个问题,应用程序各种依赖和环境都直接部署在Docker容器中,起到隔离一切,就像是下图所示这样 ? 提高可移植性:另一个软件问题是,应用程序依赖不仅只是资源依赖,还有可能是系统环境依赖,操作系统之间移植性一直是软件用户一个主要问题。 第三,软件维护人员可以集中精力在单一平台和一套依赖关系中编写他们软件,这节省了大量时间。 保护你机器:Docker就像是物理牢房,容器里任何东西只能访问它内部东西。

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    IEEE Fellow李世鹏 :人工智能与机器人前沿研究之思考

    作者 | 维克多 编辑 | 青暮 2021年12月9日,由粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会、雷峰网合办第六届全球人工智能与机器人大会(GAIR 2021)在深圳正式启幕,140余位产学领袖、30位 大会次日,思尔实验室主任、前深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow李世鹏在GAIR大会上做了《人工智能与机器人前沿研究之思考》演讲。 在演讲中,李世鹏介绍并展望了人工智能与机器人前沿研究方向,他指出:未来机器学习突破深度学习数据瓶颈或许可以借助认知科学方法得到突破,学习范式可从依靠“大数据”转变成依靠“大规则”;人机协作也要进化为人机 以下是演讲全文,AI科技评论做了不改变原意整理: 今天演讲题目是《人工智能与机器人前沿研究之思考》,分为三个部分,先谈人工智能和机器人研究全景,然后聚焦研究方向,包括机器学习、运动智能、人机谐作、 人工智能相关研究关键元素有三个:人、机器人/物联网以及AI。之所以将机器人和物联网归为一类,是因为这两者是物理世界和虚拟世界接口。

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    前沿 | 详解Microns项目:通过大脑逆向工程来创造通用人工智能

    当今,人工智能可以在诸如国际象棋、围棋和德州扑克这样复杂游戏中打败人类;在飞行模拟器中,它们可以击落人类顶级飞行员;在更精确外科缝合手术与癌症诊断方面,人工智能也正在超越着医生。 之前,她唯一一次看到骆驼是在几月前图画册上。 人工智能研究者将这种基于单一实例辨识对象能力称为「one-shot learning」。今天,人工智能系统获取智能主流方式是深度学习。 一旦系统读取了所有数据并确定了骆驼独特属性,它就成了一台好骆驼探测器。但是相比于孩童,人工智能时间成本很高。在人工智能学习识别骆驼时候,Cox 女儿早已识别出了长颈鹿和鸭嘴兽。 ? Vogelstein 说,「在数学和算法上,大脑计算策略是可被表征。政府赌注在于类脑人工智能系统要比之前系统更擅于解决真实难题。 对于神经科学和人工智能专家而言,这种一致性表明,大脑中可能存在一种基本类型电路用于信息处理。定义这种方法或许会让我们向通用人工智能更进一步。

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    麦肯锡:人工智能将成为下一个数字前沿

    人工智能投资增长迅速,其中谷歌和百度等数字巨头占据主要地位。在全球范围内,我们估计2016年科技巨头对人工智能投入在200亿到300亿美元,其中90%用于研发和部署,10%用于人工智能收购。 一份160多个用例评述表明,人工智能进行商业应用只占了用例12%。 人工智能应用模式说明数字化人工智能早期采用者与其他公司之间差距越来越大。 鼓励更广泛地应用人工智能技术。人工智能采用往往集中在相对数字化行业,以及这些行业中已经位于数字前沿公司。 人工智能可以提高劳动生产率,这反过来又提高了工资。扩大应用范围将确保人工智能生产力优势让更多公司和劳动者受益,而不仅仅是提高那些前沿公司劳动者工资——他们已经接近收入分配顶端。 人工智能助力自动化对工作和工资产生了深远影响。在我们调查中,大多数公司并不认为人工智能会显著降低他们劳动力规模。然而,依然有劳动者技巧和能力与需要做工作不匹配。

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