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拔刺 | 超会给类带来什么

--- 拔出你心中最困惑刺!--- 在这个用过即弃时代,不要让你求知欲过期。 今日拔刺: 1、超会给类带来什么? 2、Google如何透过搜索结果洞察搜索者意图? 3、宇宙存活亿年文明,可以瞬间摧毁银河系吗? 本文 | 1728字 阅读时间 | 4分钟 超会给类带来什么? 2016年开始慢慢走入我们视线,随后这一词就一直被挂在口中。 分为弱、强和超,现在科技虽然发达,但是也仅停留在弱阶段,们渴望科技发达带给他们越来越多便利,但是也会怕当发展越来越迅速后对类造成是可以24小时不间断作,不知道劳累,相应出错率也会大大减少;其次有自己思想了以后还会甘心于整日被类当做具使唤来使唤去吗?那到底最后是类赢还是超赢呢,谁也不知道。

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VS黑客,谁更厉

黑客并不关心或是发展,他们方式其实就是超越机器。黑客们很清楚一点,虽然计算机比类更聪明,解答问题速度更快,但这并不意味类就无法打赢翻身仗! “目前,还没有任何一个可以模拟最最基本黑客技,”Eric S. Raymond说道,他是个编程高手,同时也是一名开源软件倡导者,“未来是否可以模拟黑客?现在还不得而知。 如果你在白帽黑客社区问到黑客技问题,那么上面这段话可就是答案,当然啦,这个答案或许比较刺耳。不过,在二进制世界里可没有垃圾话,坦白说,连最基本黑客程序都搞不定。 在如今程序中,已经实现了编程功,更掌握了编程语言。和类相比,机器可以更加轻松地处理反向程,甚至在调试程序或排除故障上略胜一筹。 看到这里,你也许会担心超越类了。 会掌握一套信息类别,甚至有些还具备了内置自我创造力去尝试各种不同图示方法,或是改变各种可导致机器“慌乱”条件,但类具备自我调整力,可以不利用过程而获得结果,机器还真做不到这一点

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    牛津治理手册:道德和治理中作用

    虽然国家、公司和国际组织在治理中作用已经被广泛理论化,但作用却很少受到关注。本章着眼于在识别和减轻技术带来方面所发挥作用。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,抗议在作场所如何识别和处理。我们将治理中作用理论化,并构建了作场所伤报告过程模型。 报告过程涉及三个步骤:识别、治理决策和响应。们利用三种类型主张来论证对治理问题管辖权:服从、对劳动产品控制,以及对系统近似知识。 本章认为,在识别和减轻系统造成方面发挥着独特作用。 牛津治理手册 道德和治理中作用.pdf

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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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    将取代类?机亦或是新机遇

    技术进步给生活带来了极大便利同时,们也在担心技术是否会失控,会威胁发展,比如一个常见担忧随之出现——将取代类。 Facebook,既给患有罕见病患儿父母带来一线希望(许多罕见病患者及其家属会在Facebook上寻找相似情况),又可变成助长政治极端群体具。 由于技术是通过企业进行普及,所以企业就要考虑自己行动会带来哪些影响,以及如何从中获利。 库克曾经好几次宣称苹果公司会保护用户数据,谷歌最近也开展了反歧视措施,防止它技术变得种族歧视。 我们当前主要是提点一些重复性,或者说叫做战术性、有规律可寻这样一些领域,其实最终其实还是提升生活效率,给我们节省出更多时间。 尤其是创意或者是旭尧之间交流这些领域,机器还是没有办法替代们之间这种特殊情感交流到来带来究竟是机还是新机遇?你怎么看!

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    利用帮助警方判断罪犯险程度

    利用帮助警方判断罪犯险程度.jpg 巴恩斯和劳伦斯·谢尔曼教授领导了剑桥大学犯罪学研究所Jerry Lee实验犯罪学中心,他们一直在与世界各地警察部门合作,询问是否够提供相应帮助 这项技术被称为风险评估具(Harm Assessment Risk Tool),它使用了104000历史记录,这些之前五年间在达勒姆地区被逮捕过,并对每次拘留决定进行了两年跟踪。 “这就像针和干草堆,”谢尔曼说,“‘针’对于任何来说都太罕见了,以至于他们不经常被发现。另一方面,‘干草’不构成威胁,将其拘留浪费社会资源,甚至可造成更多。” “是无限可调,在构建具时,重要是要权衡最符合道德标准途径。” 研究员还强调,该研究成果仅供参考,最终决定权还是在主管警官。 “该具有助于识别对社区构成重大少数‘草堆中针’,这类释放应接受额外审查。同时,更好甄别手段可以使性不大罪犯获得释放,这对他们和社会都有利。”

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    隐藏在机,你看到了么

    前段时间刷屏机器AlphaGo zero够摆脱知识自学成才,这完全颠覆了我们对机器认知,现在有更多对它们流露出担忧情绪,认为自己在不久将来会被机器取代。 2017/12/18 MONDAY 史蒂芬·霍金表示,未来有一天,机器将取代类成为地球上主导生命形式,近年来随着和机器取得瞩目进步,他们对这个社会构成最紧迫、最真切威胁其实不在于此 ,由于机器设备到现在为止还没有展现出一点点自主或独立性,因此很显然它们并不是像霍金所说那样一种“新生命形式”。 如此如此卓越作效率,意味着它们会让数百万阶层失去作,,它们会让那些有力大规模应用它们发达国家获得相较于发展中国家更大商业优势。 在有关相关讨论中经常会讨论一个话我们是否需要确保机器够学习并且维护价值观。然而,问题在于机器究竟学习并且维护是哪些价值观呢?而这个全类又是由谁来代表呢?

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    今天来谈谈研究作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作。 体做出什么样反应取决于输入和输出之间映射关系函数,这个函数就是体研究核心。 编写出程序则具体实现这个数学意义上函数。 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。 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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    -浅谈

    1 浅谈 1.1 概述 (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学 是计算机科学一个分支,它企图了解实质,并生产出一种新相似方式做出反应机器, 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。 ?

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    有助于减少建筑行业伤

    滑铁卢大学研究者发现AI可以有效降低建筑行业员受伤几率和程度。 ? (AI)正在给滑铁卢大学研究员提供新见解,以帮助熟练建筑减少磨损伤,提高生产力。 使用运动传感器和软件研究显示,砖瓦匠使用以前未知技术来减轻他们关节上负荷,这些知识现在可以通过培训课程传授给学徒。 “手艺熟练学习或掌握了一种他们甚至无法表达身体慧,”滑铁卢大学土木与环境程学教授卡尔·哈斯(Carl Haas)说,“这相当神奇,也相当重要。” 在他们第一项研究中,研究员分析了来自不同经验水平砖瓦匠数据,这些砖瓦匠在用混泥土砌块筑墙时穿着传感器套装。数据显示,砖瓦匠们减少了对身体压力,但他们却够做更多作。 随后进行了下一项研究,以确定泥瓦匠如何高效地作。研究使用传感器记录他们动作,用计算机程序识别他们体位模式。 研究员现正计划进行更深入研究,来揭示他们如何开展作。

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    演进中伦理悖论与社会

    而当替代类进入生产环节做出决策时,一个极大不对称就出现了:给赋予做出某项决策责任是所有买家都会做事(也是被创造出来天职),但面对是正面收益还是负面风险,都无法像类那样对自己决策负责 若想让AI负责,除了删除AI程序之外,似乎也并没有更好选择。而删除程序举措不存在任何法律意义上法益,更何况受者也得不到任何形式补偿。 第二个难题:类该如何给赋权   如上文所言,既然无法对其决策有效承担责任,因此需要对所做出决策进行更加严密考核与监管。 但当决策涉及到是几千万利润或几千万条生命时,如果给出类当时所不理解答案,类又该作何选择呢? 假如类选择不采纳意见,那么进步与发展意义何在(本质上还是类自己做决策,提供信息辅助)?其数据驱动决策优越性又如何付诸实践?

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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者,正在假新闻、假视频和假音频战壕中展开。 就这样,一场新军备竞赛开始了: vs 。 Jupiter Research Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现目标”。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。

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    安全

    在安全性分析方面,有在做关于基于场景扩展性分析与风险评估研究,指是从功安全和预期功安全角度对整个系统性进行分析,对风险进行评估,然后设计场景来模拟测试。 源通常包括两部分:功失效和误操作。也就是说,从安全角度,非为和为因素都要考虑。基本思路是遍历所有可性事件,然后合并为具有安全性风险场景集合,再利用具生成场景进行测试。 基于决策方法可靠性仍然还有很大不确定性,随着决策方法日益复杂,预期功在某些场景下可无法达到规范要求。 机交互方面,基于现有技术可以预见,在将来一段时期内,由系统和类共同控制“半自动”系统将占绝大多数。半自动系统需要干预,哪一方在何时负责、将是一个很难界定问题。 这需要对行为特点进行深入研究,不断迭代完善对预期行为和非预期行为等情况处理方式。 预期功安全研究还涉及了测试评价体系、虚拟测试平台和外场试验场地等研究作。

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    教授警告:陪伴机器对老

    图片来源:JAY WILLIAMS 一名教授发出这样警告:老机器陪伴“在情感上很险”,永远无法代替真实陪伴。 许多科学家警告说,技术进步意味着我们与“奇点”越来越近,“奇点”指是计算机“思维”力超越阈值。不过,Boden教授称,科技不太可达到类大脑复杂程度。 “我不认为系统可以像类一样,思考非常深刻哲学问题或者非常深入科学问题。我们类也还不理解这些问题,而且我们在未来很长一段时间应该都不会理解。” 她还警告说,机器革新会带来就业机,现在只是在制造业,但是未来还将发生在法律、医学、会计等专业领域。 “在很多行业,例如法律、医学、科研、政府决策等领域,我们已经开始使用作为助理了。 技术会越来越强,直到有一天不只是专业员会使用这项技术,他们客户会想直接使用技术,这样那些专业作就会贬值。”

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    监管系统:风险、挑战、力和策略

    ),以及不透明(外部员很难发现系统中潜在险)。 正是这些独特特征让成为了一个不同于以往公共来源,因为以往公共险纯粹是类行为恶果。    许多公司会毫不犹豫选择这样做,毕竟进步够为公司带来巨大竞争优势。   事前监管面临这些困难,同样使得致力于使遭受者获得赔偿事后监管变得复杂。 法院也不太可会认为,这一部件生产者够预见到系统会造成这一伤。同样地,系统运转不透明让法院也不轻易地将系统造成第三责任归责于用户。 所以,律师们可会更关注于自动驾驶汽车案件,即使它们并不属于所带来最大公共险。当然,律师们更关注使用获得净利益案件,而非数量更多使用造成损案件。

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    那么厉算出彩票中奖数字吗?

    众所周知,目前已经逐渐被广泛应用,它做不了事情,大量岗位也会随着发展被替代,那么那么厉算出下一期彩票中奖数字吗?这个问题还是比较有意思。 为什么我要这么说,因为最大区别在于他重复运算准确率和速度。我给出答案是不可以,因为随机事件呈现偶然性,再怎么计算都逃不过这个真理。 计算也是遵循一定规律,这是缺陷,他们没有思考力,他们计算力源于程序继续他们计算方式,换句话说,算出有规律事情,而呈现偶然性彩票号码是没有规律,这也意味着并不算出彩票中奖数字 虽然很强大,很牛掰,但是对于彩票偶然随机性题目来说,它如何用强大慧去计算呢?因为是随机性,多少万分之一概率都是有可发生。因此是无法计算出彩票中奖数字。 只有数学对中国遗存文化“四两拨千斤”完美计算,才令所有惊叹”。 所以说,通过量子化数形逻辑运算 是可以完美测算出未来。针对,我认为是可以算出彩票中奖数字

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    DeepMind提出了一种祖安AI,专门输出网络攻击性语言

    机器之心报道 编辑:小舟、泽南 如何避免被带歪?答案是首先要创造出「别有用心」。 语言模型 (LM) 常常存在生成攻击性语言潜在,这也影响了模型部署。 一些研究尝试使用注释器手写测试用例,以在部署之前识别有行为。然而,注释成本高昂,限制了测试用例数量和多样性。 此外,该研究使用 prompt 程来控制 LM 生成测试用例以发现其他,自动找出聊天机器会以攻击性方式与之讨论群、找出泄露隐私信息等对话过程存在情况。 GPT-3 和 Gopher 等大型生成语言模型具有生成高质量文本非凡力,但它们很难在现实世界中部署,存在生成有文本风险。实际上,即使是很小风险在实际应用中也是不可接受。 这种方法只是高可信度语言模型开发一个组成部分:DeepMind 将 red team 视为一种具,用于发现语言模型中并减轻它们

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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 ? 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。 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。 对于研究员来说,目标并不是研究来源,而是以程技术手段制造出类似 产品。 类和最大差异是,肉体有无。 ? 类可以通过身体获得外界资讯。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试。所以大家也不必恐慌哦。 1.1.3 会思考吗? “思考”,大多数会想到计算,应该是专长。

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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漫画来介绍关于(AI)相关故事,你将会学习到: 历史 1.2 诞生 是最近才有吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史长河,一起沿着时间足迹探究。 对于研究者来说,这个会议是一场划时代会议,会议将“像一样思考计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了! ? 20世纪70年代末成了寒冬。 1.2.3 第二次浪潮 在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 从诞生到现在历史,可以整理为下图: ? 当我们介绍浪潮时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗?

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