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层面大家都在关注什么?

从直接聚类话题来看,谷歌搜索与识图谱话题数量最多,并且位于图中心,可见“识图谱”对于作用,紧随其后是关于百度聚类话题。后面还有聊天机器与语音助手相关话题。 主要应用领域从直接聚类结果可以看到,领域技术主要应用在:金融、聊天机器与客服、音箱、搜索、在线教育、机器翻译与大数据BI等领域。? “与客服相比,机器也许更好地回答你问题““齿科技:问答技术尚未成熟,但开发客服机器或许足够了””切入客服千亿市场,Rul.ai想用半监督学习做低成本机器“”已成红海云客服市场 “Chorus 平台采用 SaaS 模式,利用语音辨识、自然语言处理和技术来转录并分析销售电话内容,同时通过实时反馈提高销售代表业绩表现。” 2012年谷歌识图谱”开启了们对层面关注,同时语音助手也开始受到关注;2013年“识图谱”概念关注达到顶峰,IBM计算也得到一些关注,但是2103年之后关注度下降,无论是聊天机器还是计算都没接棒识图谱

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深度探讨:机器引领革命

演讲| 朱频频导读:1月18日,由中国学会、湛庐文化等主办时代大未来”高峰论坛在上海召开,这是新年以来首场中外领域专家、学者深度交流。 当然,机器最重要部分就是它思考力,我们可以把它理解为,这也是小i机器主要研究方向。 在感方面,近年随着深度学习技术发展,有了长足进展。而最核心,目前还有很多路需要走。 因此,走近类不光靠算法,更重要是要看以技术为基础创造出产业化应用,在实际应用中产生更多真实数据,通过学习系统转化为识,识反过来在促成产业化发展,最终形成发展正向循环闭环。 本书堪称迄今最完整、最具可读性史著作,重新定位了与机器关系,为我们描绘了一幅机器趋势宏大图景,是目前关于机器领域内极具力度深思之作。

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    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。 应该说,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。 该方面研究主要是信息时代需求,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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    识树

    文章目录ApacheCN 识树 AI 路线图ApacheCN 识树 ? 随着深度学习算法崛起,在部分任务上取得了类甚至超力水平, 如围棋上 AlphaGo 程序已经击败类最强围棋专家之一柯洁,在 Dota2 游戏上 OpenAI Five 程序击败冠军队伍 OG,同时脸识别、语音、机器翻译等一项项实 用技术已经进入到日常生活中。 现在我们生活处处被所环绕,尽管目 前达到水平离通用(Artificial General Intelligence,简称 AGI)还有一段距 离,我们仍坚定地相信时代已经来临

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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,制定决策识表示力,包括常识性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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    科学论坛:类脑、混合及应用前景探讨

    由中国学会发起主办,CSDN承办2015中国大会(CCAI 2015)于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。 27日下午科学”专题论坛,中科院自动化所脑网络组研究中心主任蒋田仔、重庆邮电大学教授王国胤、华南理大学教授李远清、清华大学计算机系教授孙富春、北京师范大学 神经科学与学习 国家重点实验室主要成员姚力 第二,基于神经反馈改善,后者主要试图解决科学问题是如何控制大脑活动模式从而调节和改善力。 从流程来看,从计算到感表达, 再到,最后是抽象识处理。传统机语音交互模型,从语音识别到语义解析,再到深度学习来实现。他分享了一个有趣视频,初看是方言无法被有效识别。 机交互中,什么时间,说什么都会影响交互流程。多轮交互模型中要包含更多技术,比如机交互中,静态、动态、进化。他为作为型交互界面一定是机交互未来。

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    腾讯师资培训通 | 才培养

    为推动中国行业发展,促进专业才培养,以及推进领域一级学科建设,联盟联合腾讯公司定于2019年10-11月期间在华北、华南、西北三大区域开展师资培训班。 本期培训班邀请来自天津大学领域课程专家和腾讯公司行业专家现场授课,培训时间为10月25-27日,为有志于在高校开展教育作、培养教师提供深入学习和交流机会。 ;中国学会教育作委员会委员;ACM 会员、IEEE会员。 培训对象及预备要求 有志于在高校开展教育作、培育领域教师。 2.意愿方面 有意愿在未来一年内开设深度学习课程、讲座。 有意愿和教学同仁分享机器学习、学科建设、教学经验高校教师优先。 3.其他要求:参加本期培训学员,需要自带电脑。

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    让AI出「生狗」?Facebook构建变化算子

    ---- 新元报道 来源:Facebook AI编辑:LQ【新元导读】Facebook AI最新研究在如何训练类一样感周遭细微变化方面取得了一些进展。 一条狗,即使是之前从未见过品种、颜色,我们也一眼出它。对周遭任何变化类与生俱来力。 但是系统就不一样了,即使级别SOTA,完成无数类完成不了任务,但也有很多对类来说轻而易举事情,它却搞不定,比如,让金毛换个角度:正面、侧面、前面、后面,会识别地很挣扎。 类可以瞬间道,但是颜色、大小和透视等因素使情况复杂化,增加了模型预测难度。 这是一个矩阵,其块体模仿了常见变换组结构--旋转、平移和重缩放。然后在原始图像和它们转换上训练一个模型。?

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    、机器学习和计算入门指南

    几千年来,们就已经有了思考如何构建机器想法。从那时开始, (AI) 经历了起起落落,这证明了它成功以及还未实现。如今,随时都听到应用机器学习算法来解决新问题新闻。 但在 1980 年左右,机器学习成为了一个突出研究领域,它目标是让计算机学习并构建模型,以便够执行一些活动,比如特定领域中预测。图 1. 现代时间线? 在过去 10 年中,计算兴起,它目标是构建学习并自然地与交流系统。IBM Watson 通过在 Jeopardy 比赛上成功击败世界级对手,证明了计算力。 许多早期研究都重点关注过这个强 AI 方面,但这一时期也引入了一些基础概念,如今所有机器学习和深度学习都是在这些概念基础上建立起来。图 2. 1980 年前方法时间线? 早期 AI 专注于构建模仿机器宏伟目标,而计算也致力于实现此目标。计算是根据神经网络和深度学习来构建,正在应用来自科学识来构建模拟类思维过程系统。

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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,机器摄像头是他器,马达是他执行器。感,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,在给定每个可序列下,做出让期望最大化行动理性体。

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    为可解释(XAI)设计度量路线图

    最近,可解释(XAI)研究已经转向关注对理解更务实或自然描述,即利益相关者是否理解解释。这一点对于XAI系统评估方法研究尤为重要。 因此,XAI研究可以从科学和心理学研究中大大受益另一个方向是衡量用户理解、反应和态度方法。这些衡量标准可以用来量化解释质量,并作为对XAI系统反馈来改进解释。 目前报告旨在提出合适衡量标准,从利益相关者状态和过程角度来评价XAI系统。 然后,我们提供更多细节,说明我们如何使用推荐措施,根据推荐指标来评估一个视觉分类XAI系统。 为可解释(XAI)设计度量路线图.pdf

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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,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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    基础--识分类

    在自动控制与等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域识称为元识。 和深度学习领域研究各种各样系统,自主学习机制均是以模拟脑思维活动为目, 没有学习元系统起码不算是一个系统。 加涅学习结果分类加涅将可学习结果分为五类:陈述性识、慧技策略、动作技和态度,每一种分类又可以分为不同亚类。 慧技们按照一定方式方法做事力,它们是“怎么做”识,如应用规则与原理解决确定性问题。策略是指个体自主学习、记忆和思维活动较高层次慧技慧技慧技结果是学习和培训情景中主要学习目标。慧技最重要是将规则应用于之前没有遇到例子中,也称为程序性识,描述为“怎么做”。

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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 在打击未遂信用卡欺诈方面取得了重大进展:我们大多数都收到过信用卡发卡机构发来消息,以确网络犯罪分子未遂购买行为。 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。 ,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,需要专家级别才使用,但后来被安装到了执行中。

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    IBM长文解读、机器学习和计算

    经过数十年繁荣与衰败,以及难以置信高期望,及其先驱们再次携手来到一个新境界。现在,正展现着其真正潜力,深度学习、计算等新技术不断涌现,且不乏应用指向。 现代时间线1950 年代初期,聚焦在所谓,希望机器可以像一样完成任何力任务。强发展止步不前,导致了弱出现,即把技术应用于更窄领域问题。 所以,即便模型效果良好,也没够深入到这些大型神经网络去找到原因。计算和机器学习充满了生物启示案例。 尽管早期专注于建立模仿机器这一宏伟目标,而现在,是计算正在朝着这个目标迈进。计算建立在神经网络和深度学习之上,运用科学中识来构建够模拟类思维过程系统。 继续前进本文仅仅涵盖了关于历史以及最新神经网络和深度学习方法一小部分。尽管和机器学习经历了很多起起伏伏,但是像深度学习和计算这样新方法已经明显地提升了这些学科水平。

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    IBM长文解读、机器学习和计算

    经过数十年繁荣与衰败,以及难以置信高期望,及其先驱们再次携手来到一个新境界。现在,正展现着其真正潜力,深度学习、计算等新技术不断涌现,且不乏应用指向。 现代时间线1950 年代初期,聚焦在所谓,希望机器可以像一样完成任何力任务。强发展止步不前,导致了弱出现,即把技术应用于更窄领域问题。 所以,即便模型效果良好,也没够深入到这些大型神经网络去找到原因。计算和机器学习充满了生物启示案例。 尽管早期专注于建立模仿机器这一宏伟目标,而现在,是计算正在朝着这个目标迈进。计算建立在神经网络和深度学习之上,运用科学中识来构建够模拟类思维过程系统。 继续前进本文仅仅涵盖了关于历史以及最新神经网络和深度学习方法一小部分。尽管和机器学习经历了很多起起伏伏,但是像深度学习和计算这样新方法已经明显地提升了这些学科水平。

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    识】数学基础

    今天种种技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解,首先要掌握必备数学基础识,具体来说包括:线性代数:如何将研究对象形式化?概率论:如何描述统计规律?数理统计:如何以小见大? 总之,线性代数之于如同加法之于高等数学,是一个基础具集。02 概率论:如何描述统计规律?除了线性代数之外,概率论也是研究中必备数学基础。 本质上讲,目标就是最优化:在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有问题最后都会归结为一个优化问题求解,因而最优化理论同样是必备基础识。 如果将过程定义为对符号逻辑运算,基础就是形式逻辑;谓词逻辑是识表示主要方法;基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理;不完备性定理向“本质是计算”这一基本理念提出挑战 来源:数据科学与

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    识】数学基础

    今天种种技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解,首先要掌握必备数学基础识,具体来说包括:线性代数:如何将研究对象形式化?概率论:如何描述统计规律?数理统计:如何以小见大? 总之,线性代数之于如同加法之于高等数学,是一个基础具集。概率论:如何描述统计规律?除了线性代数之外,概率论也是研究中必备数学基础。 本质上讲,目标就是最优化:在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有问题最后都会归结为一个优化问题求解,因而最优化理论同样是必备基础识。 1956 年召开达特茅斯会议宣告了诞生。 如果将过程定义为对符号逻辑运算,基础就是形式逻辑;谓词逻辑是识表示主要方法;基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理;不完备性定理向“本质是计算”这一基本理念提出挑战

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    也有不为“黑暗面”?

    我们多数会为算法比算法创建者更客观,但这似乎过于理想化了。算法是令难以置信辅助手段,它可以做出数据驱动高效决策。 许多使用算法和企业都希望用他们“创造 ”技术来代替类,从而减少无意识偏见。我们倾向于将客观性归功于技术。举个例子:标准普尔公司叫做John男性比其他名字所有女性还多。 因为当你使用本身来消除算法中偏见时,结果可是非同寻常。举个例子,我们正在pymetrics作,在那里我们建立基于顶尖执行者算法来选择理想求职者。 有时候,我们必须建立一个基于同类群体算法,例如所有。算法开发过程一个关键部分是纠正偏见,以便任何,无论其性别或种族,与任何作都具有相同匹配概率。 它们有可成为我们制定、有效和无偏见决策最有力具,但前提是我们有意设计它们。

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    从态势感

    概念热度蹭得互不识在某安全大会上,公司A、B、C三家公司碰到一起聊技术,碰巧3都在做“态势感系统”,但是聊着聊着发现:A做是情报系统;B做是服务器日志分析;C做是用户画像做风控决策依据 对于玩概念事件思考与应对提出新概念蹭热度,一定不是从事一线;提出新概念蹭热度,一定是从事理论研究为主;跨界关联有时可更系统地掌握识,有时可走火入魔(所以我从不拿医学说信息安全 早几年国外某著名安全会议上有提出SSRF概念,当时我还发在同事微信群了,后来没想到这概念达到业界公程度,也是搞web同学必须掌握识点;别以为精通“闭环”、“落地”、“赋”、“大局观”等等专业术语就搞好作了 无AI,不开会最后互联网安全大会PPT都公开了(下载地址:https:pan.baidu.coms18mZIJcwyhtRVkPyVNDHmig),最常见一个关键词应该算是“”,各个分论坛基本都有个标题包含 “”,过程都是建模型,搞算法,训练样本,应用业务,但实现细节、应用效果,大家一般都不谈,或者是过程搞得很牛逼,结局却很惨淡。

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