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提到,很多媒体、社会大众可首先想到是科幻电影中」形象。所以从事研究经常要面对一个很难回答,或是说很悲哀问题:比类更聪明什么时候够出现? 这样问题,对做研究来说其实非常难回答。为什么呢?因为谈到,有两种差别非常大观点。 他曾经给下过一个定义说,就是研究「让机器来完成那些如果由来做则需要事情」科学。 要做事情和造飞机非常相似:我们看到有很多行为很有性,我们希望通过借鉴这种性做出一些具,帮助我们做更强大事情。这就是我们在研究时考虑主要内容。 因此这个领域发展到今天,主要研究是如何利用计算机对数据进行分析和方法,或者称为数据分析和方法。这个领域特别重要。

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--- 绪

20 世纪三大科学技术成就: 空间技术 原子技术 1.1基本概念 1.1.1 概念 自然界四大奥秘: 物质本质 宇宙起源 生命本质 发生 对还没有确切定义 , 主要流派有: 思维理核心是思维 知识理取决于知识数量以及一般化程度 。 行为力–信息输入 1.1.3 :用方法 在机器上实现 学科 : 一门研究如何构造机器或系统,使他够模拟,延伸,扩展 学科 。 1.1发展简史 ? 这里我们不详细展开讲太多 ,感兴趣可以自己百度。 1.3研究基本内容 知识表示 : 将类知识形式化或者模型化。 1.1.4 主要研究领域 自动定理证明 定理证明实质是证明由前提 P 得到结 Q 永真性。

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    微软新书及其社会角色

    在微软,我们认为,以下六项原则应该为开发和部署以为中心驱动解决方案提供基础: 公平:例如,当系统在医疗或就业领域作出决策时,他们应该对所有有相似症状或资格提出同样建议。 为了确保公平,我们必须了解偏见如何影响系统。 可靠性:系统必须设计成够在明确参数范围内运作,并经过严格测试,以确保它们够安全地应对意外情况,而不是以不符合最初预期方式发展。 透明度:随着们生活影响越来越大,我们必须提供关于系统如何运作背景信息,以便们了解决策是如何制定,并更容易地确定潜在偏见、错误和意外结果。 随着继续改变性质,我们将需要以新方式思考教育、技和培训问题,以确保们为未来作做好准备,企业为达成功获得所需才。 在微软,我们对为所有创造更美好未来机会感到乐观。

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    发展联盟主席探崛起

    他们了近年来公众和媒体对日益增加焦虑,分析了进展并慎重地阐述了各种风险,强调了与和其他计算机科学相关研究,包括机交互、验证和安全性,并呼吁更多投资,以更好地了解和解决不同风险 其主要观点如下: 在过去一年,由于几位名关于对未来性威胁进入了公众视线。在过去几十年里,基于自动感知、学习、推理和决策等已经成为们生活中普遍现象。 现在们看到只是即将到来丰富内容一小部分。例如,对当前技术应用有可拯救千百万生命。长期来看,机器进步将会给医疗保健、教育、交通、商业和科学整体进步带来深刻良好影响。 进展及新基于自动化系统前景刺激着们对与相关潜在风险进行思考。 有一些来自非计算机科学领域杰出才阐述了他们关于系统可类生存造成威胁担心。 们需要考虑网络攻击对系统影响,特别是在用方法做高风险决策时候。美国很多投资机构和公司正在支持大规模网络安全研究项目,技术自身也会提供新方法来检测并防御网络攻击。

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    与认知科学坛:类脑、混合及应用前景

    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日下午与认知科学”专题坛,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" 认知神经科学与学习" 国家重点实验室主要成员姚力 、苏州思必驰联合创始俞凯和京东数据与机器部负责杨洋等,聚焦三方面问题展开:类脑、混合及应用前景。 苏州思必驰联合创始、首席科学家 俞凯 苏州思必驰联合创始、首席科学家俞凯表示:机交互是一个领域。 他谈到了发展机遇,一是数据量增大;第二个是云计算出现,使得大规模计算力得以实现。另外计算成本在不断下降,目前下降速率大概是每年下降33%。

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    (一) - 绪1 简介2 概念3 发展史4 研究基本内容

    2 概念 ? ? 3 发展史 ? ? ? 4 研究基本内容 ? ? ? ? ?

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    麦肯锡邀专家与就业问题

    随着改变了各行各业作,公司和政府正面临压力是如何应对对未来就业造成改变。为此,麦肯锡邀请了数位专家与就业问题。 现在,我们又看到了改变每一主要行业路径,清晰得令惊叹。这一变革触及各行各业,从更好医疗到更个性化教育,从更高效零售业和制造业到自动驾驶汽车。 社会要寻求解决办法,例如新教育体系来帮助作被取代劳动者,也面临着挑战和压力。 议题1:谁将在时代成为作岗位守护者? 议题3:让作转型 詹姆斯·法洛斯:我没有见证美国全部历史,但是我也经历了很多,还阅读了很多历史。美国经济发展是充满了错位、失业、然后找到抓住新机遇方法这种循环。 詹姆斯·法洛斯:无是采矿、零售还是运输相关行业,当们正在进行这种作转型,不可避免地面对压力时,我们要想方设法地支持收入,这样一来,他们才既有经济上安全感,又有心理上安全感,才为不断产生作做好准备

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    @所有,为什么突然之间所有都在

    是什么?为何重要?我们应该畏惧吗?为什么突然之间所有都在谈? 虽然关于那一年被定义为元年,网上有各种说法,其中大多数会愿意把2016年定义为元年。但是关于“应用元年”,毫无疑问2017年当之无愧。 什么是 卡内基梅隆大学计算机科学教授亚历克斯·鲁德尼奇(Alex Rudnicky)说:“目标是将复杂类行为降低到可以计算一种形式。 为何重要 目前在计算机视觉领域与自然语言处理领域技术日渐成熟。延展开来,就是在脸识别、医疗影像识别、客服以及自动驾驶等实际应用方面发展。 历史上爆发过两次 -- 控制,联结,还有本次爆发深度学习(详见下图发展历史)。 ? 而本次爆发式发展,不得不归功于现在大数据时代。

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    麦肯锡邀专家与未来就业问题

    麦肯锡公司在2017年9月发布《麦肯锡季刊》(McKinsey Quarterly)中邀请专家与未来就业问题。 作正在发生变化。数字通信让远程作成为寻常之事。 零经济(gig economy)正在快速增长。(AI)和机器领域进步可颠覆传统作场所。 在一系列中,CAALD成员谈到了个和社会面临挑战、将学习和作紧密结合新方法、以及各个公司为帮助劳动者适应变化而进行有趣试验。 所需新技 鲍勃·卡根:作内容将越来越多地与适应性挑战相关,而这正是和机器不太擅长迎接挑战领域。具有成长型思维士将来不愁找不到作,而具有固定思维士将变得越来越可被机器取代。 他们需要什么具呢?我们现在没有和他们这些问题。我们也没有教导他们如何领导管理承包才或负责作流动性组织。但我们应该这么做。

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    区背后

    近日,Zendesk公司发现了一种新用法。可以被用来理解客户对话,在帮助下,该公司服务作效率提升了十倍不止。新方法极有利于公司产品介绍,以及销售。 中国购物或服务平台大都有评区,相信很多对给个好评这句话都不陌生。 Zendesk公司使用了来深入研究那些留言文本,并尝试用理解留言者当时情绪,结果是喜帮助这家从个反馈中了解到们关注普遍性问题,知道了客户们喜欢什么,不喜欢什么,这对他们开发未来产品具有极大导向作用。 ? 在帮助下,该公司收集了很多客户数据,这些数据帮助他们与客户沟通,让他们知道在不流失客户前提下,什么情景下需要妥协退让,什么时候需要强硬,为客户提供优质服务与产品。

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    深度探机器引领认知革命

    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。 ,中国面临机遇与挑战进行了深度探。 在此次坛中,朱频频是唯一身兼行业专家与商业大咖身份发言,听一听他对机器理解。 机器首要不是具备形,而是具备 跟机器是有什么关系呢? 我们可提到脑海中会有这样一些画面,机器是怎么样变形,都具备一个型。其实我最喜欢机器是这款机器,看似不具备型,但是具备,神似形不似,可以做很多类不动作。 相较于业机器,服务机器对“要求更高,因此,有时候我们也把服务机器叫做服务机器,不过,不管是业机器、还是服务机器未来都是要往机器方向发展,而机器又可以分为虚拟机器和实体机器

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    参数基于Bug软件测试质量分析

    上文和大家一起样本评价参数:准确度、精准度、召回率和F1分数。这篇文章,我们结合这些参数来基于Bug软件测试质量分析。 现在假设周期为一次正式版本发布,版本经过研发,并且在客户现场运行了一段时间,目前基本上发现不了Bug了。 测试机器发现正确缺陷为真阳性,发现错误缺陷为假阳性,同时配合测试,测试发现正确缺陷去除与测试机器发现重复正确缺陷为假阴性,测试发现错误缺陷去除与测试机器发现重复错误缺陷 (测试机器发现判定为错误缺陷应该仔细判断,理上应该为0)为真阴性。 测试发现缺陷数据严重一般轻微严重一般轻微45(25)135(46)212(109)4(0)15(0)3(0)这样测试发现去除测试机器发现缺陷数据为表7:测试发现缺陷数据严重一般轻微严重一般轻微

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    演讲 | 周志华:关于

    一提到,很多媒体、社会大众可首先想到是科幻电影中」形象。所以从事研究经常要面对一个很难回答,或是说很悲哀问题:比类更聪明什么时候够出现? 这样问题,对做研究来说其实非常难回答。为什么呢?因为谈到,有两种差别非常大观点。 他曾经给下过一个定义说,就是研究「让机器来完成那些如果由来做则需要事情」科学。 要做事情和造飞机非常相似:我们看到有很多行为很有性,我们希望通过借鉴这种性做出一些具,帮助我们做更强大事情。这就是我们在研究时考虑主要内容。 因此这个领域发展到今天,主要研究是如何利用计算机对数据进行分析和方法,或者称为数据分析和方法。这个领域特别重要。

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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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    专家谈真实

    科技资讯网Tech Insider邀请19位领域专家谈了一些常见误解。 另一种常见误解是,当我们想象未来具有力水平时候,我们会将过度拟化,即我们会想象具有与类相似行为、情绪与感觉。 在机器科学中,有一个莫拉维克(Moravec)悖:在考试或下棋时,让计算机具有成年水平表现是相对容易。而让计算机具有一个一岁儿童感知和行为力是困难,甚至是不可。 这是被机器领域研究者广泛接受,但对不熟悉这些领域来说,是有悖于直觉。 例如,我们过度强调了给劳动力市场带来影响。 20多年前,当我开始研究作时,们总是议将会夺去我们所有作。

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    必看45篇

    Targeted Dropout不再像原有Dropout那样按照设定比例随机丢弃部分节点,而是对现有神经元进行排序,按照神经元权重重要性来丢弃节点。这种方式比随机丢弃方式更,效果更好。 其中技术也逐渐成为AI发展知识体系。有必要看一下。或许会对自己作有所启发。 No7 DenseNet文: 这个模型使我想到了“一根筋”,再次证明了只有轴成大事! 谷歌程师真实中外通吃啊!搞出来了一个只用注意力就做事模型,连卷积都不要了!你所好玩不好玩!至简不至简!刺激不刺激! 这本书名叫《深度学习之TensorFlow程化项目实战》主要由李金洪编写,出至代码医生作室。同时该作室也为读者提供免费技术问答。只要你肯学!有问必有答! 如果想快速掌握这些,读书!

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    道德性(CS AI)

    原文题目:On the Morality of Artificial Intelligence 关于社会和伦理影响现有研究大多集中于定义机器学习(ML)和其他(AI)算法伦理原则和指导方针 虽然这对于帮助定义适当AI社会规范非常有用,但我们认为ML潜在和风险并鼓励社区将ML用于有益目标同样重要。 在这篇专门针对ML从业者文章中,我们因此更关注后者,对现有高级伦理框架和指导原则进行了概述,但最重要是提出了ML研究和部署概念和实践原则和指导原则,坚持从业者可以采取具体行动,以追求ML更符合伦理和道德实践 ,旨在利用造福社会。

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    OpenAI:通过之间实现安全系统

    AiTechYun 编辑:chux 我们(OpenAI)提出了一种安全技术,它可以训练体相互辩话题,用做法官来判断谁赢了。 比如,具有非常大、无法可视化观察空间环境 – 在计算机安全相关环境中运行体程序,或者协调大量业机器体程序。 我们怎样才增强力,使他们够有效地监督先进AI系统? 即使体比类对问题了解更深入,类也可判断哪个体有更好点(这类似于专家证争辩以说服陪审团)。 我们方法是为两个决斗AI体之间这种博弈提出了一个特定形式。 辩一直持续到我们达成一个结,也就是类可以正确判断为止,因为另一个体认为它已经无法改变意见了。 这些问题大多是我们希望调查实证问题。 如果辩或类似方法奏效,它会通过将目标和价值观保持一致办法,让未来系统更安全,即使这个强大到无法直接进行类监督。

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    基础-图初步

    则原无向图变成有向图 需要注意是,有向图中E是笛卡尔积V×V有穷多重子集。 如果存在e1={v1,v2},e2={v2,v3},则称e1和e2相邻 度 顶点v作为边端点次数称为v度,记作d(v) 在有向图中,v作为边起点次数之和为v出度,作为边终点次数之和为v入度 设G=<V,E>是n阶m条边无向图,那么下面命题都是等价,也就是说只要知道其中一个就推出别所有命题 G是树 G中任意两个顶点存在唯一路径 G中无回路且m=n-1 G中是连通且m=n-1 G 中没有回路,但是在任意两个不同顶点之间加一条边后所得图中有唯一一个含新边圈 森林 如果一个无向图G所有连通分支都是树,则称G为森林。 v>,则称u为v父亲,v为u儿子,如果u可达v(u≠v),则称u为v祖先,v为u后代 每个顶点都是一个分支点,如果每个分支点至多有n个儿子,则称这个根树为n叉树 二叉树 二叉树概念 二叉树是根树中一个重要结构

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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。 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,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大化行动理性体。

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