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潘云鹤院士:走向2.0原因——类世界正由二元空间变成三元空间

潘云鹤院士随后从哲学角度分析了走向 2.0 原因:我们已经由传统以“物理空间”和“类社会”为主二元空间逐步进入了“物理空间”-“类社会”-“信息空间”所构成三元空间。 注:潘云鹤院士报告分为两部分,第一部分讲述了数字经济及中国数字经济现状,文从略;下面内容仅为第二部分“走向2.0”中一部分,省略了“2.0技术已露端倪”、“新一代技术应用 AI走向2.0原因1、二元空间向三元空间转化我们这个报告发上去以后,后来又进行深入研究,发现除了上面讲三个原因以外,还有个根原因:以前世界是二元空间,一元是类社会空间(Humansociety 例如你手机时时刻刻都在发送消息,把这些数据收集起来便可以定位出你到了哪里。这些信息是关于信息,但不是发出来,是物发出。这就是大数据时代特征。 附:潘云鹤院士赠民大学高瓴学院题词“勇闯无区”高瓴学院是中国民大学下属正式学院,承担学校学科规划与建设,开展学科和相关交叉学科领域、硕、博才培养和科学研究作。

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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 ——WikipediaWeak 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扩展阅读 ——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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    导论 (一) - 绪论1 简介2 概念3 发展史4 研究内容

    2 概念??3 发展史???4 研究内容?????

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    今天来谈谈研究作中所做一些基抽象。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。 这里要注意一点,我们以最终期望达到效果来做为衡量标准,而不要以行为身作为标准。 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,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器 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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    书解读

    文推荐六关于书籍,大失业迫在眉睫时,们才会发现对「罪魁祸首」缺乏元认知。1. 或许这够很好们解释关于对我们未来生活方方面面影响——当甚至可以取代类自以为独一无二艺术修养和思维逻辑时,你是否会觉得毛骨悚然呢? 更重要,当以大数据、为代表科学技术发展得日益成熟,类将面临着从进化到以来最大一次改变,绝大部分将沦为「无价值群体」,只有少部分进化成特发生改变 「神」。 所以类思维,正是研究、塑造最高级「心社会」关键所在。 在领域争议最大焦点就在于,当获得了类所特有思维、情感、灵魂时,当具备类所无法比拟力时,类会不会有朝一日被所取代。

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    打击

    来源:AI前线文长度为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”。 假新闻 假视频 假音频已经被用来自动创建假新闻故事。例如,OpenAI 原型 GPT-2 文生成系统使用机器学习来翻译文、回答问题和编写假新闻。

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    (二)---图灵机,电脑,以及

    讨论,图灵机是无法回避问题。图灵在很早时候就旗帜鲜明表示了图灵机模型就是,而脑无非只是这种模型或者类似这种模型一个具体实现而已。同时代冯诺依曼却不这样认为。 冯诺依曼这个很重要,在这篇文章后面还会提到。其实我想很多或多或少都听说过图灵机是什么。学过计算理论更是很清楚。上来说,这是一个图灵脑子里拍出来某种非常笨拙机器。 冯诺依曼提出冯诺依曼结构,基思想是在硬件上处理和存储要分开,指令和数据使用同一个存储器,在程序控制下统一作。这一点和图灵机来说有很不一样地方。 在冯诺依曼体系里面,系统身并没有改变程序指令力,而图灵机可以任意写和读任何东西,包括去改变作为编码其他图灵机实际编码。这是很多说现在电脑不具备,因为它不具备自己改变自己力。 相反,感觉上脑和机器很类似,都是有极其多微小很简单东西组成。至于怎么样就从如此简单东西上产生了慧,情感以及其他很多东西。其实我们对大脑怎么这方面知道非常少。

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬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。 当我们介绍浪潮时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬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: 概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你研究方向是什么? 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。 要回答这个问题,就必须从造物 区别和慧说起。 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。 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。 例如:训练好在图片识别过程中,效率远远高于类,给他们10万张图片,他们会很快类做好分类作,无怨无悔,而且在作过程中,慧”也在提升。?

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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。 McCarthy也被尊为之父。50年代--70年代◆50年代初开始有了符号处理,搜索法产生。方法是逻辑法和搜索法。最初搜索应用于机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。 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。

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    未来将不再是“

    即便专家也并不总是完全理解一个系统是如何运转。实际上,随着技术影响日益增加,我们对这些影响理解力正在变得越来越有限。这对动性意味着什么,对未来意味着什么呢? 由此,我们将不再感知到其性”。第三,也是最重要,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。 什么是“”,专家也将理解不由此,我们够认知到系统向我们显现和展示东西,但对感知力而言,这些系统身将变得不可知。 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,将有更多需要够理解运作和后果。 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要和过时。

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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,并不是一定需要一个有形实体。 不可思议据此,我们够感知存在和具体体现形式,但是感知力越来越无法理解身。现在,发展有两个明显特点。 具体来说,当系统与个、社会、文化、政治和经济系统全方面交织起来时,要辨别机器确切效应或机器影响就非常困难了。 而且,当一套够自我学习,自我调整系统以自身掌控速度演化提升时候,对于类来说基上就无法理解了。最终,系统将会成为领域专家,够比类更好地预测未来。 同时,正在变成前所未有文化和科技现象,影响着我们评价和定义“方式。有鉴于此,无法有效地评价身。在系统中,“”正在失去其应有意义。

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    科研员利用预测放射性物扩散情况

    东京大学业科学研究所科研员近期证明,利用机器学习技术可以精确预测放射性材料扩散情况。 现有大气建模具被认为是非常不可靠,这使得灾难响应小组很难优先考虑疏散哪些群。 幸运是,东京大学(University of Tokyo)业科学研究所一项新研究表明,通过机器学习,可以准确地预测放射性物扩散。 一个由Takao Yoshikane领导研究小组对多年天气模式数据进行了神经网络训练,来预测放射性物扩散路径。 研究员认为驱动模型可以帮助政府为未来灾难做计划。目前,由于当今模型准确性有限,日政府已经表示不会使用模型预测方法来确定未来疏散路线。

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    李飞飞:应以

    美国斯坦福大学实验室主任李飞飞接受美国麻省理《技术评论》杂志采访时表示,应以。 李飞飞:研究前沿技术让感到满足和有收获,但我们正在见证历史上这一伟大觉醒时刻。对我而言,考虑对世界影响十分重要,而最重要一项任务则是让这项技术变得大众化。 云端是巨大计算机器,可以为每个行业提供计算服务。《技术评论》:您到目前为止学到了什么?李飞飞:我们需要更加以。如果要谈论我们目前在领域取得进展,我会认为这是模式识别伟大胜利。 我们还想要开发这样一种技术,它够让生活变得更美好,让我们世界变得更安全,让我们生产效率变得更高,让我们产品量变得更好。所有这些都需要达到类水平沟通和协作层。 《技术评论》:我们如何让变得更加以?李飞飞:70年代有一句话说得很好:“对当今定义是指可以在房间着火情况下完美落子机器。”这句话确确实实地指出了局限性。

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    “杀死”资主义

    (文Bernard Marr)如果你相信炒作,那么 (AI) 很快将会以戏剧性方式来改变世界。反对会说它将导致失业率上升,国内动乱,甚至会带来灭绝。 相反,倡导告诉我们,随着机器处理繁重作和日常琐事,我们将会迎来更加休闲而又创意未来。 而多数处于中立位置,他们承认会对作带来大幅度改变这一观点是很难预测,就目前而言,一切都是未知数。在过去业革命时期,作方式大规模变革可在短期时间内都是具有破坏性。 之前业革命是用具和机器代替劳动力,而这次我们思维功正在被取代(尤其是预测和决策力)。这是类历史上从未发生过事情,没有确切知道会发生什么。 “统一基收入问题在于‘基标准。如果我们只是给予民一个基收入,我们将会失败,并且社会可不会稳定。”

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    “杀死”资主义

    如果你相信炒作,那么 (AI) 很快将会以戏剧性方式来改变世界。反对会说它将导致失业率上升,国内动乱,甚至会带来灭绝。 相反,倡导告诉我们,随着机器处理繁重作和日常琐事,我们将会迎来更加休闲而又创意未来。 而多数处于中立位置,他们承认会对作带来大幅度改变这一观点是很难预测,就目前而言,一切都是未知数。在过去业革命时期,作方式大规模变革可在短期时间内都是具有破坏性。 之前业革命是用具和机器代替劳动力,而这次我们思维功正在被取代(尤其是预测和决策力)。这是类历史上从未发生过事情,没有确切知道会发生什么。 “统一基收入问题在于‘基标准。如果我们只是给予民一个基收入,我们将会失败,并且社会可不会稳定。”

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关脸识别是其中最常用算法,基是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 根原因是如何定义“正确”这个东西。比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成窘境。接着上面例子,杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量数度学习堆起来。那么问题来了,为客户在特定环境训练算法?技术上是可以,但成谁来承担。 基上,每个客户到最后都会问一句:我买你们AI产品干啥。客户不关心你算法有多牛逼,准确率多少个9,只关注这个产品为他带来什么效益。单卖AI没有市场,帮客户实现业务闭环才是王道。

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    定义过程,上是在回答一个事物是什么,不是什么过程,是建立事物边界,锁定事物特征过程。多数事情搞不定是因为对事情定义不清晰导致简史章对历史作了简单梳理,用书中一张图片概括就是:? 在章末,书中用通俗易懂话对深度学习和大数据与关系做了详尽阐述,正是深度学习与大数据携手早就了第三次AI热潮,读后受益匪浅。 五秒钟准则在判断一项作是否会被取代问题上,作者李开复提出五秒钟准则: 一项来有从事作,如果可以在5秒钟以内对作中需要思考和决策问题做出相应决定,那么,这项作就有非常大技术全部或部分取代 结语书有创新厂创始李开复和王咏刚合著,李开复在领域深耕多年,颇有造诣;王咏刚则是IT行业大牛。

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    (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,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 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、也可超过是一门极富挑战性科学,从事这项必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛科学,它由不同领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总说来,研究一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成复杂作。

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