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之文本自动生成

当我们点开某个网站或某个新闻APP时候,经常看到这样题目:“14亿都不知道真相,历史血泪……”、“删前速看! 如果这时候有一种先替我们阅读新闻,再提炼出关键内容,那么我们肯定不会再受到标题党影响,这对我们生活无疑会有非常大便利。而这需就是“文本自动生成”技术! (Google开源Textsum类/机器结果对比) 主流文本方式 目前主流文本自动生成有两种方式,一种是抽取式(extractive),另一种是生成式 (abstractive)。 文本发展概况 抽取式是一种比较成熟方案,其中Text rank排序算法以其简洁、高效特点被业界广泛运用。 而且深度学习非常依赖有标签样本,标注作也是一笔非常大开销。 总来说,文本自动生成是个非常具有前景但也非常具有挑战性技术。

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影响

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 重复性、可预测作都容易被替代。 效率提高带来成本大幅节约 对于中等作冲击最大,低等作由于成本原因长期存在,高端作内容改变。 应对发达国家和发展中国家口老龄化,需类和机器并肩贡献劳动力。换而言之,除非自动化得到广泛运用,否则更可出现是劳动力短缺而非过剩。 未来可盛行四类作: 使用系统完成复杂任务协作性作(如护士使用应用常规查房); 开发科技和应用研发性作(如数据科学家和软件研发员); 监测、授权或修理系统监测性作 (如机器修理师); 适应时代作(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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    科学论文20篇(2019-07-17)

    Soemers, Cameron Browne :虽然通用游戏(GGP)系统可以促进(AI)中用于游戏有用研究,但它们往往在计算上效率低下,并且对特定类别游戏有些专门化。 它目标是建模、玩和分析各种传统策略游戏,而Ludii也有潜力支持广泛研究主题和竞赛。 :我们讨论了创造任何努力目标,,并提供了一个可替代方案。 力可是好奇心留给自由幻想意外结果,最好例子是一个嬉戏婴儿。这表明,我们在尝试可被误导了;我们真正需努力东西可以被称为好奇心,交流和产生是这些努力结果。 Dargazany :本文介绍了机器与系统控制新视角。提出并提出认知模型:记忆、学习和识别(MLR),旨在弥合机器、认知科学和神经科学之间差距。

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    今日:2018年全球大事前瞻

    1.2018年全球大事前瞻 自动化和很可成为重主题,会影响到们驾驶和沟通方式,而随着商业和个活动普遍在线化,隐私和网络安全也将成为热门话题。 4.对话周鸿祎:时代攻防战 在谈到创业者与BAT等巨头竞争时,周鸿祎表示,小公司去搞原创算法可是不现实,但这波浪潮最大机遇恰恰就是大家算法都差不多。 他鼓励创业者善于利用信息不对称,寻找互联网领域之外机会,找到自己项目和相关领域结合点,把深度学习算法与行业数据相结合,可会找到突破点。 中关村科技园由中关村京西建设发展有限公司负责 7.云计算赋 BAT抢滩千亿级市场  带来了巨大市场空间。数据显示,全球产业将高速发展。 也就是说,正在成为推动社会发展一种不可或缺基础资源。各行各业都会实现“AI+”,很多行业都具备技术应用落地和商业化前景。这也让云服务商加快了云计算与融合脚步。

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    【美林300页报告+机器=第四次业革命?

    除了让机器代替类完成体力劳动(例如用吸尘器打扫客厅或是组装机器配件),发展还意味着计算机将越来越够“思考”,胜任那些过去被认为需类来作判断分析作。 机器渗透到了每一种业行业中,并且已经成为了我们日常生活一部分。” 美林证券表示,“基于机器会代替类完成大量作,一个主危险就是有加剧劳动者两极分化性,尤其是对于服务性职业之类低收入职业,也会对中等收入体力劳动职业有很大威胁。” 在作者们计算中,机器在全球总体市场预计在2020年之前会达到1527亿美元(约合990亿欧元),而在一些行业对于机器引进可令生产力提高高达30%。 ? 同时,52%“预期创造力会克服(机器带来困境)并创造出新作和产业”。

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    typecho设置360

    什么是 可以帮助网站在搜索结果中展现更丰富,带来更多点击。您需提供网站结构化数据,在网站页面中插入相应协议标签。 image.png 这里以博客为例 <!

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    发展

    01 为什么关注AI 去年AlphaGo打赢了类世界围棋冠军,大家都开始关注了。 我93年毕业时候,也有一波热。 取得突破性进展,我期待有本质性飞跃,比如发现飞机空气动力学、流体动力学和鸟是不一样。仿生是某些垂直领域,可以通过各种参数训练。 02 发展素 我们具体来看,现在领域应该关注些什么: 1)场景 未来互联网发展,一个素是「场景」,或者我们称之为「战场」,再通俗一点就是「市场」,我觉得这是最关键。 云、大数据、是不可分割。 「云」可以提供海量数据和强大计算力,也是我们目前进行研究一个必不可少最强载体。 我想在「云」还没有发展得非常成熟时候,还有很长一段路需走,甚至未来包括量子计算、量子通信等技术发展成熟之后,才会对发展有更大促进。

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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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    时代,GPU火?

    ”——已经不再是科幻电影里事,Google、Microsoft、斯坦福大学……那些你所想象到知名企业、大学几乎都已启动这一研究。 今年“两会”期间,李彦宏提案就是“中国大脑”,其实质就是通过来推动中国整体创新水平提高。 在通往路上,“深度学习”是核心,它也是机器学习最有前景一个分支,指是计算机使用神经网络自主学习过程。 那么问题来了,这么好,深度学习前景这么美,怎么去实现?两个核心:首先是足够强大数据库,其次是足够强大计算力。 2011年以前,业界进行深度计算主基于CPU来实现,直到斯坦福大学通过GPU进行了颠覆性比较后,GPU在深度计算方面强大性才被认识——Google数据中心需1000台CPU服务器完成作,斯坦福实验室仅用

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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。 二、衡量 我们研究体是做正确事,因此需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。 这里注意一点,我们以最终期望达到效果来做为衡量标准,而不行为本身作为标准。 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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    -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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    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 。 动画《成龙历险记》中“老爹”这一角色曾有一句名言:“用魔法击败魔法。”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。 Maynard 说:“机器学习对于遏制欺诈越来越重。” Deepfake 是一场打地鼠游戏,因为每一种(无论是好还是坏)都会暂时占据上风。 ,他表示,DARPA 已经为政府机构获得图像开发了自动取证具,这些具曾经是手动,需专家级别才使用,但后来被安装到了执行认证中。

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    |千万不小瞧一片小小视觉芯片

    一片小小视觉芯片做什么?无驾驶汽车主动识别并避让行、摄像头实时甄别在逃犯……这些影视作品中情节,或许不久将可通过基于嵌入式视觉芯片“解决方案”成为现实。    芯片被视为未来时代战略制高点。在视觉感知领域,视觉芯片正逐步应用于手机、安防监控、自动驾驶、医疗成像和制造等领域。    中国科学院院士张钹指出,传统硬件架构难以满足时代深度学习求,新算法需硬件来支撑。同时,芯片结构将越来越像“大脑”,类脑芯片、芯片等将是发展方向。    记者了解到,目前基于该技术产成品已经试用于一些创新企业,比如在业产品自动化检测领域完全可以使用视觉系统芯片代替检测;在监控领域,过去需将视觉处理芯片装在具有传感器技术摄像头上,通过把数据结构化 近年来,国内外一批新型企业,依托领域技术和算法优势向芯片行业渗透,加强芯片基础层研发。从市场格局来看,已经发展成为一个相对独立又相互依存产业生态。

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    自动驾驶大脑

    余凯博士在《自动驾驶之计算与处理器》主题演讲中指出,思考面对感知认知决策控制,是不是一定从软件驱动场景驱动角度去思考这个问题? 未来包括自动驾驶处理器,我们有很多思想借鉴到我们对大脑理解。 对自动驾驶非常重,第一个是透明可追溯。整个软件系统透明性是非常非常重,如果有原因话,如果出了什么事情一定够理解它然后加以控制。 其他包括端到端学习,传统系统都是训练,但是未来得系统都是学习,所以训练跟学习是两回事。它基本上就是一个灌输式学习,其实都是这样。 还有一个就是硬件友好,软件系统硬件友好,这是通常做系统或者做软件不太关注,在汽车方面因为涉及到整个性、延时功耗和可靠性,需软件和硬件高度配合。

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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 ? 那么问题又来了,慧究竟是什么?我们以何种方式去制造慧?回答这个问题,就必须从造物 区别和慧说起。 这种方法就是大名鼎鼎图灵测试。 ? 只三成以上研究员将误以为是类,就算通过图灵测试。 但是由于计算机很难做到与类接近对话,所以很长一段时间都没有任何通过图灵测试。 但事实上,想像类一样思考其实是一件非常困难事情。 以各种输入数据案例为基础,通过这些数据案例获取经验和知识,然后进行预测和判断。如果输入案例太少,就无法做出判断。 情况相反,类即使遇到过去未曾遇到状况,也可以以弹性方式面对各种状况。 例如,看过上万张猫狗图片才可以相对准确识别猫狗图片,但是类3岁左右小朋友,只需见过几次,就可以识别。

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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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    未来:只有‘’,没有‘

    摆脱 在不久将来,你将看不到,感觉不到,而且你也将无法理解。 首先,并不是一定需一个有形实体。 因此,类属性对于我们来说是无法感知到。 第三,也是最重影响和技术进步超越了感知和理解时候,类就会完全感觉不到存在。 在系统中,“”正在失去其应有意义。 今天,正在塑造,以后将逐渐塑造。当系统影响越来越大时,更多理解其运作原理和影响。 实现这一目,我们需提高水平,这样类才和各种不同系统交流互动。 首先,提高研究员,设计者和程师力,跟上系统发展步伐,这很关键。 除了好更应用实践,具和技术,多元化多学科团队更好地理解系统运作原理及其影响。 第二,让更多按照自己求和技术进行互动。

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    未来将不再是“

    由此,我们将不再感知到其性”。 第三,也是最重,当后果和技术变化细节已经超出了感知和理解时候,将逃脱监控。 不“” 正如任何重技术创新及其获得主流应用过程一样,也正在从一种朦胧好奇演化为一种强大。所以,将来世界上最有价值财富将是一个无完全理解或控制系统。 ”二字正在失去其意义。 今天,正在塑造,而也已开始越来越多地塑造。当系统影响增加之后,将有更多够理解运作和后果。 首先,非常重是,增强当今类研究者、设计者和程师力,使他们跟上他们所建造技术步伐。 当类和系统之间够更加完美无缝地缠绕在一起时候,之间边界或许也会消融。“”一词中”二字将会消失,而概念也将变得无关紧和过时。

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    必知:发展史

    1.2发展史 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。 因此说到历史,应当上溯到历史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。 该方面研究主是信息时代需求,面对海量信息,类必须有一整套信息检索、处理手段,才够从中得到有效知识,否则将被繁多无用信息淹没。 从以往追求自主系统,改变为机结合系统。

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