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从图灵奖看沉浮

Valiant,2011,Judea Pearl,2012,Silvio Micali,Shafi Goldwasser,密码学2013,Leslie Lamport,分布式计算,大名鼎鼎 不幸是这些方法并没法解决一些核心问题,如图像识别,语音识别,这些在类看来再简单不过问题,却困扰了AI学者几十年。 这一方法不是万,但它却在很大程度上解决了感知,数据生成,决策和控制问题,这在AI上是前无古。 agent计算和分布式是当前研究中一个热点,明斯基也许是最早提出agent概念学者之一。 VapnikSVM和VC维提出者,前者是机器学习上曾经出现重量级方法,在机器学习江湖上地位有目共睹。后者与PAC同属于机器学习基础理论基石,是衡量分类器基础指标。

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RTS研究

在过去十年中,研究员已经从单独研究RTS游戏不同技术,转变为更加复杂游戏中合作与竞争,不同技术进行了对比。 2003年 作为测试平台提出RTS游戏 Michael Buro和Timothy Furtak 在2003年发表了一篇文章,声称RTS游戏提出了许多需要解决新问题,以构建体。 该系统目标之一是使研究够为一款游戏构建,并将所学知识转移到新游戏中。例如,Wargus中学到领域知识可适用于其他RTS游戏。 2007年 ICCUP推出 国际网络杯是一个第三方托管服务器梯星际。这个服务器对于研究很重要,因为你可以在这个服务器上运行机器,但不是官方暴雪服务器。 2008年 第一次“星际争霸AI研究” 虽然之前在“星际争霸”上发表过一篇文章,但是我知道第一篇关注于为“星际争霸”开发文章发表于2008年。

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    换个角度看AI:追溯研究和哲学逻辑

    Dick所著一本科幻小说,讲述类在一个崩坏环境中复制自己并奴役这些仿生故事。)发展迅速且应用广泛。 不妨集中注意力,一起理地来追溯AI渊源吧!不管你感兴趣是古希腊哲学家逻辑思考规则,还是阿拉伯数学家公式推导,亦或是19世纪欧洲知识分子对数学狂热。 图灵这篇论文论证充分,具有清晰辩证结构,然而,因为论文推测技术尚未被发现,图灵论述也被搁置。迈向马文·明斯基(Marvin Minsky)是研究领域先驱之一。 在那个时代,正经着第二个寒冬。企业和政府也意识到不对AI抱有过高期望而削减了资金。所以是时候反省了。 也就是说,让直接与世界交互,并将其用作自己表示。

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    百度总裁陆奇:是中国性机遇

    AI像机械化时代、电器化时代、信息化时代一样,它对社会影响深度广度都是空前。它会将推入一个崭新新时代,就像前三次业革命一样。 所以这次革命、它本质是一场知识革命,是快速自动来获取知识。培根说过知识是无穷,知识就是,有了知识我们可以做自动化、有了知识我们可以解决任何重要问题。 就是一个认识世界、感受世界、追求理想(AI)将大大提供我们认识世界、改造世界力。AI是上一个重大里程碑。 AI也代表新一代计算平台,计算平台在经过好几代演变、有前台、后台。前台是由机交互力所驱动,但是后台是由计算资源规模而驱动。 中国具有充分力,充分拥抱AI,用AI技术革命提升我们国力,现在全世界有43%论文是华撰写,中国有足够大技术累计,互联网公司对AI核心技术做了早期投入、长期研发。

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    参考链接: image.png 很高兴和大家一起分享关于基础常识性内容,今天我们来聊聊过去,从角度看看来龙去脉。  image.png 在技术发展上,美国军方身影一致若隐若现,曾经在寒冬期放弃战略DARPA,早已再次加入行业战场。 image.png 2008以后,随着移动互联网技术、云计算技术爆发,积累了上超乎想象数据量,这为后续发展提供了足够素材和动力。  image.png 我们参照维基百科,把整个分为七个时期。  这个文章是简单按照时间顺序组织,其实整个有几条不同线索,比如通用发展线索、神经网络发展线索、机器技术发展线索、社会哲学与伦理发展线索等等,我相信如果够有机会对每个线索进行分开研究一定得到很多新结论

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    漫画

    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: 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。 到了2008年,随着手机兴起和4G网络普及,几乎全世界一半都成为了网民,为互联网贡献自己数据。够让计算机自主学习,便进入了第三次AI浪潮。从诞生到现在,可以整理为下图:?

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    革命:、当下与未来

    革命:、当下与未来 2018-2-1 张子阳 推荐: 3 难度: 1 ?最近在学习方面东西,先从简单通俗文开始,以后再决定是否学习硬核算法和程序实现。 前两周看了一本《时代》,感觉还想再多了解一下,于是就又买了这本书。这本书都是一个个短篇,大体上按照时间顺序讲述了发展程。达特茅斯会议,1956年,元年。 第一次提出(Artificial Intelligence)。三大学派。 符号主义:认为源于数理逻辑,把焦点集中在高级行为,如推理、规划、知识表示方面;连接主义:把建立在神经生理学和认知科学基础上,认为活动是由大量简单单元通过复杂相互连接后并行运行结果 通过自动驾驶时面临窘境(直行或拐弯撞到不同,如何取舍?)介绍了所面临道德问题。脑相对于最强大一点:识别“噪音”。

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    (Artificial Intelligence简称 AI)这个概念最早出现在1956年,随着近年来数据总量增长、算法进步以及计算机性和存储技术发展,概念变得更加广为知。 例如,美国国防高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency)在1970年完成了科罗拉多州阿斯彭地区街道测绘项目。 尽管如此,AI技术也已经进化到了给所有行业带来许多具体好处程度。 微信图片_20190514173708.jpg主要应用场景目前所有行业对需求都在增加。 特别是法务支援、专利检索、风险通知,医学研究等行业,有特别大需求。除此之外,AI还有以下用途:医疗采用技术,可以在治疗、用药,图像诊断等领域发挥作用。 体育运动可以通过分析比赛图片和录像,向教练团队提供有关选手站位和比赛策略最优化建议。

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    真名叫张晓东,乌镇老大。全方位解读起源,深度点评 AI 趣事。 《》全面讲述发展,几乎覆盖学科所有领域,包括起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级、哲学问题和未来趋势等 《》作者和书中诸多物或为师友或相熟相知,除了详实考证还有有趣轶事。本书既适合专业士了解鲜为,也适合对感兴趣大众读者作为入门向导。 达特茅斯会议:缘起(英语:artificial intelligence,缩写为 AI)现在一说起起源,公认是 1956 年达特茅斯会议。 又有强弱之别,强是说机器会全面达到,强有时也会和“通用”(Artificial General Intelligence)同义;而弱是说机器会 在某些方面达到

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    必知:发展

    1.2发展研究不仅与对思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到,应当上溯到上一些伟大科学家和思想家所作贡献,他们为研究积累了充分条件和基础理论。这里仅列举几位重要代表物。 以往该试验几乎是衡量机器唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式,机器完全自主;提出与外界交流机交互。 因此,神经网络研究由此进入低潮时期,而、专家系统研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向实践,解决一些实际问题。 应该说,知识程和专家系统是近十余年来研究中最有成就分支之一。◆80年代,发展达到阶段性顶峰。87,89年世界大会有6-7千参加。硬件公司有上千个。

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    奋斗

    你读新闻可,拍照片可帮你美颜过,你喜欢那家餐厅可为你推荐,你看不懂单词是帮你翻译。 作品中未来社会,们需要面对无处不在电幕、思想警察监听,生活在真理负责修改、和平部发动战争、友爱部对百姓进行拷打、无知即是力量、战争即是和平,自由即是奴役社会中……奥维尔创作《1984》,还是出于他在战争中目睹和经了斯大林主义狠辣手段 在国内才经停滞到解禁阶段。真正开荒才刚刚开始。丨02起 步1978年,又是改变无数命运一年。经济倒退火车要急刹车向前开。科学界也开始集中火力填补技术空白。 丨03追 赶发展,可以看作是一部信息技术和产业发展,也是一部新兴信息产业巨头抢占明日高地「更迭」。 可是前两次经验告诉我们,超乎寻常期待,总是会得到超乎寻常失望。尤其是媒体、资本、市场探测灯都在寻找下一个Big Thing, 恰好满足对实现他们对科幻场景期待。

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    发展

    我一直很好奇是如何提出来,它背后有什么样故事,在发展这60年时间中,又经了什么?为什么现在才是爆发点,未来又将走向何处? 我们这代关注,来自于2016年AlphaGo大战世界著名围棋选手李世民,在比赛之前各方关注度非常高,国内各方媒体争相报道,预测这场比赛结果,们好奇现在到什么程度以及计算机如何和下围棋 诞生:1943 - 1956在20世纪40年代和50年代,来自不同领域(数学,心理学,程学,经济学和政治学)一批科学家开始探讨制造大脑性。1956年,被确立为一门学科。 早期,使用传统方法进行研究,什么是传统研究呢?简单讲,就是首先了解类是如何产生,然后让计算机按照思路去做。 项目停滞不但让批评者有机可乘——1973年Lighthill针对英国研究状况报告批评了在实现其“宏伟目标”上完全失败,也影响到了项目资金流向。遭遇了6年左右低谷。

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    “里程碑”,将改变类医疗

    有一家专注于将AI应用于医疗Viome公司首席执行官Naveen Jain表示,(AI)是即将到来医疗保健“海啸”。在过去四周内,在与医疗方面应用结合出现了三个“里程碑”。 一名机器通过了全国医学考试11月6日,中国国家医师资格考试(NMLE)结果公布之后,宣布了第一个里程碑。这是有以来第一次有机器通过了全国医学考试。 从长远来看,该公司希望利用来训练更多全科医生,并改善癌症治疗。在诊断肺炎方面打败了类就在中国取得巨大成功一周之后,加利福尼亚州斯坦福大学研究员宣布了另一个突破。 这些设备捕获了大量应用程序可用于改善医疗保健数据。平均每家医院每年产生50PB(5000万千兆字节),但目前只有不到3%系统够以有意义方式使用。 此外,NVIDIA面临比以往更激烈竞争。数据恐怕是投资时最重要一项。在11月份取得三个里程碑都取决于大量数据。够访问大量数据公司也会是最大赢家。

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    发展简

    一、发展简 ? 二、发展大事记 时间物事件意义1633Rene Descartes发表著作《论》提出灵魂存在于大脑松果体中1714Gottfried Wilhelm Leibniz《单子论》一切知识都通过理性思考获得 发表著作《句法结构》极大程度撼动了行为主义主导地位,提出了通用语法结构1956John McCarthy创立一词1956达特茅斯会议展开诞生标志1956 Newell & Simon 发表《感知器:脑组织和信息存储概率模型》,提出了感知器模型打开了研究神经网络大门1958John McCarthy发明了LISP(表处理)语言成为得力研究具1958Leonard 《计算机不做什么》很大程度打击了们对领域积极性1972Endel Tulving发表著作《记忆组织》将长时记忆分为语义记忆和情景记忆1975F.Holland发表著作《自然与系统适应调节

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    》读后

    》去年很火,在京东销售榜中也很考前,未免俗,自己抽空读了一遍,随记随想。?(图片来自百度百科) 过去只是序幕。缘起达特茅斯会议,在自动定理证明中引出了哲学问题。 从知识和推理方向看,计算机科学可以分为四个象限。?教训就是从来没给过教训,而不懂吸取教训注定会重蹈覆。辙。也许第五代计算机并非是失败,只是各种技术此起彼伏一个阶段。 在发展,同样在发展,那边界在哪里呢?科学就是那些我们对计算机说明白东西,余下都叫艺术。——高德纳合上书,作为一个硬件从业者,和物联网有什么关系呢? 个觉得, 这种技术共生将使更有意义, 让物联网更有生产力.由许多不同数学算法组成, 够回答许多不同领域问题。 也就是说, 一直需要是数据训练。 最大可性使物联网具有可操作性。显而易见, 结合和物理变革性技术够改变我们日常生活。 硬件制造、物联网平台、云供应商和专家等等需要合作起来,共同创建新集成架构。?

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    60年

    在六十年代末,研究员意识到确实是一个很难研究领域,最初概念所带来支持资金也开始逐步耗散。 这种沿着发展所折射出来现象,通常被称为“效应”,并由两部分组成:总是不断承诺真正在随后十年即将到来;每次解决了一个需要作后,大家就说这根本不是用来做 这触发了第二个寒冬,美国国防部高级研究计划局明确表态反对研究及其资助。IV. 回归幸运是,1993年,随着麻省理学院COG项目使用动态分析和规划具建立了一个形机器,寒冬结束了,这算是对美国政府自1950年以来对所有资助有了一个交代。 1997年深蓝击败棋手卡斯帕罗夫,使得又重回顶峰。在过去二十年中,学术研究已经做了很多作,但最近才被公认为一个范式转变。

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    发展简

    01 发展简? 02 发展大事记 时间物事件意义1633Rene Descartes发表著作《论》提出灵魂存在于大脑松果体中1714Gottfried Wilhelm Leibniz《单子论》一切知识都通过理性思考获得 发表著作《句法结构》极大程度撼动了行为主义主导地位,提出了通用语法结构1956John McCarthy创立一词1956达特茅斯会议展开诞生标志1956 Newell & Simon 发表《感知器:脑组织和信息存储概率模型》,提出了感知器模型打开了研究神经网络大门1958John McCarthy发明了LISP(表处理)语言成为得力研究具1958Leonard 《计算机不做什么》很大程度打击了们对领域积极性1972Endel Tulving发表著作《记忆组织》将长时记忆分为语义记忆和情景记忆1975F.Holland发表著作《自然与系统适应调节

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    科学先驱们

    2017年是中国领域发展关键之年。无论是《政府作报告》还是10月十九大报告,都将作为一项发展内容明确提出,这意味着上升至国家战略层面。 近期,《新一代发展规划》《促进新一代产业发展三年行动计划(2018—2020年)》等一系列政策规划推出更是让发展有了明确时间表和路线图。?? 一年后,达特矛斯会议召开,这次会议被认为是开辟了这个研究领域性事件。? 这是上第一个专家系统,够使有机化学决策过程和问题解决自动化。?1966年,机器Shakey是第一个通用型移动机器够按逻辑推理自己动作。 当代发展一般认为是从这一事件开始 1997年,IBM研发“深蓝”(Deep Blue)成为第一个击败类象棋冠军电脑程序。?

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    AI眼中:用挖掘旧报纸里英国现代

    大数据文摘作品,转载要求见文末 本文作者|Martha Henriques编译团队|Sophie,刘晓莉 试问,哪位学家有时间阅读跨越一个多世纪英国数千万份报纸?没可以。 而计算机算法用大约8周完成了所有作,该项目研究员英国布里斯托大学计算机科学家Nello Cristianini称。这项研究第一步是检查,以确保计算机可以从报纸中提取真实事件。 检查内容为计算机是否准确地找到诸如加冕,已知疾病流行和战争等事件。有趣部分发生在下一步:研究计算机算法是否可以找到学家使用传统方法不找到事件。 分析不仅仅是简单字数统计(这是曾经大量数字化文学研究做法)。这一次,研究员使用AI技术,如自然语言处理,以获得对上下文和文本含义理解。你可以认为它是终极快速阅读。他们发现了什么? 这是AI眼中英国: 电力什么时候赶超了蒸汽?▼1898年。这一年,电在新闻中出现频率开始超过蒸汽,电逐渐取代了蒸汽。

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    类对研究以及未来发展

    类在1956年就提出了。从1956年正式提出学科算起,经过近60年发展,已经成为一门广泛交叉和前沿科学。 本质是对思维信息过程模拟,自出现以来,弱已经在个领域不断突破。 80年代符号停滞不前,很多认为符号系统永远不可模仿类所有认知过程,特别是感知,机器,机器学习和模式识别。随着近几年热潮兴起,强即将突破瓶颈,进入快速发展时期。 他们将有自己知觉,自己意识。?对于强观点不一,不少都认为拥有高机器是对威胁,它们很有可会反抗类。也有不少认为它们会让未来类生活更好。 不过随着强技术发展,未来很有可有与类同等创造性、自我保护性、情感及一些自发行为等。

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