这个复杂度不止是技术上的复杂度，还有沟通上的。 我们先来看一下响应时间的拆分。 ? 每次在性能分析之前，我都会画一个这样的图，用以整理自己的思路。 性能的标准究其本质就两个字可以概括：快、慢。 但在一个被分析的应用中，上面节点所使用的东西都是确定的，就可以确定操作了，如果谁有确定的系统，但是又不知道的操作的，要知道人世间还有搜索引擎这样亦正亦邪的事务。 那现在该说说258原则的事情了。 但可悲的是，性能测试人员的第一课就被大部分人教成了响应时间要遵循258原则；就像性能行业中经常有人拿理发店模型来说并发一样可悲。 这次得出的结论是： 1秒是较好的的响应时间，记住是较好而不是最理想； 0.1秒是最理想的响应时间，因为0.1秒人是无感知的，而1秒会让人感觉到停顿，但是也是可接受的； 4秒是业务可以接受的上限，因为到了 以上的描述只是针对零售业来的。 对于不同的业务系统，其业务可接受的响应时间当然是不一样的。 所以还是要针对自己的业务系统来做统计量化的工作。
最近一位5年开发经验的群友与我聊天 他说：最近慢慢的尝试去看spring的源码，学习spring，以前都只是会用就行了，但是越是到后面，发现只懂怎么用还不够，在面试的时候经常被问到一些开源框架的源码问题 当工作五六年，随着自身职称的提高，遇到的问题越来越难，面对企业的高并发，高可用这些问题，已经不能用CRUD 来解决了，这个时候底层知识才迎来了应用的机会。 ，然后横向对比，最终回到自己目前所用的语言，也就是跳出语言学语言； 4.寻求大神帮助，大神的经历与能力都是经过实践验证的，大神的能力提升方法也一定是高效率的，通过大神的提点，能够避免许多走弯路的情况。 不管是生活还是工作，大众的生活习惯已经趋向于碎片化，这是社会高速发展的结果，而编程需要的核心能力却是与碎片化相对的深度思维方式，不要小看碎片化，长时间在这种方式下生活，会丧失大脑的深度思考能力。 是不是看超过5分钟以上的长文会有头晕不适的情况，是不是短视频app看的停不下来，有多久没有读一本超过300页的长篇书籍了？适度的娱乐是没问题的，但长时间如此的生活方式，会使大脑处理信息的能力退化。
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整理 | 弯月 编辑 | 郭芮 来源 | CSDN（ID：CSDNnews） 人工智能（AI）技术正在全球迅速崛起。 不断涌现的最新发展令世人瞩目，从以假乱真的深度伪造视频，再到先进的算法——足以在多人扑克大战中击败世界上最好的玩家。但是，AI所引起的道德问题也受到越来越多人的关注。 本文汇集了全球176个国家AI监控使用的数据，将为你呈上一份人工智能全球监控指数（AI GLOBAL SURVEILLANCE，简称AIGS）报告。 该领域有几项突破性的新成就：成熟的机器学习以及刚刚崭露头角的深度学习；云计算和在线数据收集；新一代先进的微芯片和计算机硬件；复杂算法性能的提升；以及其他由市场驱动的AI技术的新用途。 但在看到预测的有效性的同时，人们也越来越多地担心算法的倾向和偏见。最近，Caroline Haskins在给Vice提供的报道中描述了PredPol的预测性犯罪的预测算法的原理。
这些影视作品的创作动力（作品的输入）可以看作是人类本身的需求使然，同时影视作品的传播（作品的输出）也在引导人们产生对人工智能的愿景。这些作品中智能体的共性可以看作是人类期待的人工智能之缩影。 勾勒人工智能的轮廓 字面上“人工智能”由“人工”和“智能”组成，可视为由人类实施构建的智能体，显然这个智能体注定携带着较强的拟人属性。 如果说影视作品中智能体的共性（忽略机械特性）是人类期望的人工智能，那么共性就可勾勒出人工智能的定义。以影视角色和功能目标为导向会更加形象。 这些智能体的共性我认为都有两个层次。 人工智能的界定标准和简单定义 把人类智能推广到人工智能，便能得到人工智能的基本判定标准：目标体是否拥有“本我”这一根本要素。 一方面使人类从繁重的劳动中解放出来，提高了人类的生产力；另一方面也为实现DIX和部分的ALT创造了条件。 当下人们或多或少都有讨论人工智能对人类的危害，甚至担忧人工智能取代人类在地球上的支配地位。
前段时间读了李开复的《人工智能》，对于有关什么是AI，李开复给出了五种定义，我更加认可第四种： AI 就是会学习的计算机程序 AI终究还是程序，而程序能干什么，干的怎么样是取决于不同的算法的。 算法 Algorithm，是AI的第一个要素。 这一轮的人工智能的复兴离不开“机器学习”，尤其是“深度学习”。接下来，让我们看看，计算机程序是怎么“学习”的。 当拥有了不同的“模型”，计算机程序就可以下棋、看病、开车、认脸了。 为了让计算机学的更好，需要大量的“训练数据集”，这不就是“大数据”么？因此，这一轮的人工智能复兴，和大数据是紧密关联的。 不同类型的任务需要水管以不同类型的方式进行安装和连接。 当计算机看到一张写有“田”子的图片时，就将组成这张图片的所有数字（在计算机里，图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示）全都变成信息的水流，从入口灌进水管网络。
此文虽然有神话故事的内容，但是所表达的主题并不神话，是很严肃的，是现代科学中的人工智能发展方向和极限的探讨，且探讨方式是比人工智能、数学、现代科学、文化、宗教等更加深广的佛法体系。 人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 以上为现代人工智能的普遍解释，此文为佛法所如实反应的宇宙众生智慧广阔体系下，现代科学的人工智能的边际学术研究和探讨。 所以，我们既然讨论人工智能的边际，就要推演到功能的边际和时空的边际，时空上推演到未来无穷时间和宇宙无限空间下，人工智能的存在和运作方式。 人工智能这样的工具既然是被创造的，就一定会灭。对未来人工智能恐惧的人应该学学佛法，远离那种颠倒妄想式的恐惧。
随着科技的发展,我们的生活变得越来越方便。然而任何事物都有它的两面性。当然人工智能也不例外。 一方面，人工智能给我们带来了非常多的便捷。 智能，不仅仅在这些很小的东西上体现，据报道，以后我们的汽车也可以该变成无人驾驶的汽车。人工智能增进了人与人之间的距离。同时,人工智能使我们的生活更方便。 目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作 我个人认为，人工智能是人类最受益的。因为我们有了人工智能后，我们的生活变得更有趣和方便，智能机器人的事情也许不会发生。 人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。
原指一派春意融融、到处孕育着希望的新气象。 而用它来形容目前的人工智能好像也很合适，相信绝大部分人工智能从业者会有同感。 于是，我们选择了这句话来作为机器之心 3 月份一场重要人工智能活动的主题，一场久违的活动 —— 机器之心已经几年没有举办完全自主品牌的综合性线下大会，有客观原因，但更多还是因为身为一家创业公司常见的疲于奔命 可悲的是，我们还在创业；可喜的是，我们还在创业。 但在劳形工作同时，我们依然坚守自己的内容原则和价值观；依然真诚且谦逊的与外界互动；依然坚定勇敢的尝试新事物。 我们根据自身的业务战略方向确定了本次活动的三场论坛：人工智能、AI for Science 和智能汽车。 在人工智能论坛，我们基于这几年对人工智能的跟踪观察，以及对现在及未来的判断与预测，确定了以下几大主题方向：人工智能与高性能计算、联邦学习、系统机器学习、强化学习、CV 与 NLP 发展、RISC-V、人才培养与创新研究机制
除了不能拥有人类的脑子和思想，人工智能拥有其他的一切例如一些计算、只是方面，而且还可以在替代劳动力的时候，做到每一个动作都是精确计算出来的。但什么是人工智能？ image.png 一、什么是人工智能 人工智能计算机科学的产物，一个小小的分支，尽量模拟人类的脑子，通过对智能本质的了解，生产可以与人类做出相似反应的智能机器人。 这项新技术学科主要是为了研究、开发用于人智能的延伸、开发的技术应用，也算是集结了很多方面的专家的研究和智慧，研发出来的人工智能产品。每天很多人和专家都在关注着人工智能的情况。 该技术的不断发展，完善了部分功能与系统，但总的来说，目前的人工智能仍然处于弱人工智能的时期，想要完全发展到成熟的程度，还需要不断的研究与开发。 上文对什么是人工智能进行了详细的介绍，人工智能在未来，只会是更加的先进与人类积极相似，更加地贴近人类的思想。
1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。 ? 1.3 基于人工智能的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于人工智能、生物识别、3D传感、大数据风控技术，最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下，凭借“刷脸”完成登录过程。
2 人工智能的概念 ? ? 3 人工智能的发展史 ? ? ? 4 人工智能研究的基本内容 ? ? ? ? ?
文章目录 弱人工智能（Weak AI） 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读： Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能（Strong AI） 又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力： 存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能（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，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
1.2人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 1956年，他和其他一些学者联合发起召开了世界上第一次人工智能学术大会，在他的提议下，会上正式决定使用人工智能这个词来概括这个研究方向。 因此，人工神经网络的研究由此进入低潮时期，而人工智能、专家系统的研究进入高潮。 70年代以后 ◆70年代，人工智能开始从理论走向实践，解决一些实际问题。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 认知计算，自然语言处理是人工智能现阶段重点突破的技术，一旦突破，人工智能将会进入一个新的时代。目前在客服和机器人领域有较好应用。 无监督学习，无监督学习是人工智能的下一个风口，一旦技术成熟，将会大规模应用，人工智能将会进入一个新的阶段。 趋势 二：应用层趋势 感知计算，应用在机器人，智能家居，金融，安防等领域。
一、人工智能不会取代艺术家，而会为艺术家提供更好的工具 《人类的终极竞争力》中提到人工智能可能会替代很多人类的工作，但通常人们都会认为，艺术家的创作不会被人工智能替代，也有观点认为人工智能生产的艺术作品 但文章中提到的一个观点很开脑洞，认为人工智能会称为一种工具，这个工具将会为艺术创作提供更加智能的手段，也许有一天，人们的想象力可以直接凭借人工智能做出的工具来直观的体现出来，更加快捷的创作出很好的作品， 学习物理学专业的大艺术家运用pad创作的国画作品 如果没有小时候的美术训练，再好的软件，也不会画的这么好 读完两篇文章发现，一篇文章认为由于人工智能的出现，可能不需要很多的艺术训练，依靠想象力和人工智能 结合两篇文章和自己的思考，个人认为人类只是依靠想象力借助人工智能就能完成艺术创作是不可能的，长期艺术练习，训练的不只是技术。 但是通过人工智能制造出更加便捷的艺术创作工具，还是可能实现的。 艺术，是充满偶然、意外、失误、灵光一现的，这样的艺术才有人情味，人工智能除非做出一个真人，否则运用人工智能做出的艺术，我都不愿意承认那是艺术。
2017年是中国人工智能领域发展的关键之年。无论是《政府工作报告》还是10月的十九大报告，都将人工智能作为一项发展内容明确提出，这意味着人工智能上升至国家战略层面。 达摩院的成立，代表着阿里巴巴正式迈入全球人工智能等前沿科技的竞争行列。 近期，《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》等一系列政策规划的推出更是让人工智能的发展有了明确的时间表和路线图。 ? ? 近代西方科学的发展极大的促进了人工智能进入萌芽阶段，这一时期与其说是人工智能不如说是科学技术上自动化研究。 1763年，Thomas Bayes创造了一个推理事件概率的框架。 现代人工智能一般认为是从20世纪50年代开始的： 1955年8月31日，“人工智能”（artificial intelligence）一词在一份关于召开国际人工智能会议的提案中被提出。
因此平台为了杜绝这些负面视频的产生，就会进行各种审核，其中就包括人工智能视频审核。 人工智能视频审核有什么好处 人工智能视频审核有什么好处？ 因此人工智能审核视频的最大好处就是能提高工作效率，即使面对大量的视频审核也不会感觉到疲惫，减少出错率，审核精准度高。 总的来说，使用人工智能技术进行初步审核也是很不错的事情，审核不出的视频就返回给工作人员审核，这样就能更加精准以及更加全面的展示精彩且优质的内容。 人工智能审核视频的工作原理是什么 人工智能对视频的审核原理其实很简单，利用互联网的视觉技术，对视频的内容进行一帧一帧审核以及识别。 首先会对视频的图像进行识别，通过之后再进行音频识别，别看识别的内容比较多，所花费的时间都是几秒钟的事情。因此面对大量的视频审核，人工智能都能很精确很迅速的处理完成。
【AI100 导读】我们的未来将不可避免的与人工智能绑在一起，那么人工智能将朝向哪个方向发展呢？对于人工智能未来的发展，我们最好的猜想有哪些（近期和远期）？ 上周，我们讨论了人工智能的过去及其现状——关于当代人工智能，弱人工智能与强人工智能和通用人工智能（以下简称 AGI）三者的差异，还有一些有关意识构成的哲学思想。 弱人工智能早已渗透在我们的生活中，主要以专门用来智能地执行特定任务的软件的形式。强人工智能则是最终目标，而真正的强人工智能甚至更像是我们从一些虚构小说中所熟悉的那样。 有更多的公司会看到人工智能进步的潜力。实际上，对人工智能的持续而努力的研究最终的结果就是 AGI。 Asimov 的三个机器人定律也能在这里发挥作用，虽然对于人工智能是否能改变这种实现方式仍然是充满疑问的。那么人工智能的前景呢？ 人工智能的权利 大家争论的另一面是人工智能是否应该被保护以及享有权利。
这篇读书札记讨论人工智能背后的数学。 人工智能离不开数学 术语“人工智能（AI）”由两个词组成，“人工”和“智能”。“人工”一词意味着人造，而“智能”一词则意味着思维能力（如，学习、推理和解决问题）。 因此，可以说，人工智能是人造的思维能力。有些人工智能教科书将这一领域定义为研究“Agent（智能体）”——任何能够感知环境并采取行动，以最大限度地提高成功实现目标的机会的设备。 人工智能早期的成功，是建立在逻辑推理模型的基础上的。基于这种逻辑推理的人工智能模型是该书的第一部分的重点。在20世纪70年代，越来越明显的是，人类做出的许多判断都涉及不确定或概率推断。 该书的第四部分致力于神经网络和深度学习。最后，第五部分讨论了人工智能的一项重要工作，即自然语言理解。 显然，人工智能这五个主要研究领域背后的数学，不尽相同。所以，如果问“人工智能背后的数学是什么？” ，从不同人工智能研究者，可能得到不同的答案。 有许多数学分支有助于人工智能和机器学习。
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