展开

关键词

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区,相信很多对给个好这句话都不陌生。 Zendesk公司也一样,他们有一个专门用来让客户留言坛,在这个坛上,客户会留下自己意见或建议,然而事实上,和国内许多区一样,不是每条留言都有用。 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。 ?

24730

(二)

把这本书作为方面阅读考虑,是因为,如果不从生命进化宏大视角去观察演化发展,在众说纷纭氛围中,对本身及未来会莫衷一是。 基因够变异,更可以“不朽”。如果认可进化或者愿意从进化视角去观察发展,机遇、选择和时间,将给予类进化一个更为宏大、意想不到未来。 《科学极致:漫谈》 作者:集俱乐部 民邮电出版社,北京,2015年8月 简:集俱乐部是国内一个围绕进行学习讨研究者共同体,出版了一些值得拥读著述。 本书由多位作者单篇述构成,从起源一直谈到应用。 所以,你看,讨,不光看那些技术及其影响本身,更要把置于整个生命进化过程之中。

32700
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    --- 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 。 1.1.4 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。 数据挖掘过程:数据预处理,建模,模型估及模型应用。 专家系统 专家系统模拟类专家求解问题思维过程求解邻域内各种问题,其水平可以达到甚至超过类专家水平。

    36910

    (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 ? ? ? ? ?

    37120

    】高冷苹果,上有所作为吗?

    其实以机器学习为代表技术在苹果一直都有应用,但是苹果并没有做过多宣传。 但是,在看完了Steven 介绍后,苹果并没有很令兴奋,他们甚至都没有一个专门一个单独集中负责机器学习技术部门。 MIT科技资深编辑 Will Knight 还发文说,在AI上,苹果仍然落后于谷歌和Facebook太多,并且有被淘汰风险。 MIT科技资深编辑 Will Knight 8月24日 发表文章 《在AI 上,苹果落后于谷歌和Facebook》。 “与以往改变机交互各种媒介并无本质区别”,苹果高管Eddy Cue 说。苹果对于机器是否将取代类这样老生常谈也并无兴趣。

    32830

    时代教师角色需要改变

    时代教师角色需要改变 飞速发展,将给未来教育带来哪些变革?这是当下社会热烈讨话题。“未来才培养和崛起是密切相关。 未来是更加时代,一定要高度重视新科技,高度重视教育。我们学生生活在当代社会,必须为未来发展做好准备。” 在近日结束2017今日头条未来教育峰会上,中国民大学附属中学校长翟小宁指出,学校教育必须跟上步伐,教师也必须作出重大改变。 “互联网、最大特点是开放性、互动性、全球性、个性化。它改变着教育概念、教育生态环境,改变着教育形态、教育方式、师生关系、家庭关系等方方面面。” 在著名教育学家顾明远看来,尽管给教育带来了巨大变革,但学校和教师地位依旧无可撼动。

    36190

    、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

    2K20

    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。

    48460

    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!

    4.1K21

    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,但我们认为讨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。

    34940

    《哈佛商业》:商业之路机遇和挑战

    Polanyi悖不仅限制了我们告诉别东西,而且对我们赋予机器力是一个根本性限制。很长一段时间,这限制了机器在经济中够有效发挥作用活动。 机器学习正在克服这些限制。 这是否意味着和机器学习做到一切事情?感知和认知涵盖了大量领域——从驾驶汽车到预测销售,再到决定雇佣谁或提拔谁。我们相信,在大多数或所有领域将很快达到超水平。 那么什么是AI和ML做不到呢? 我们有时会听到“永远不会擅长估感性、狡诈、善变类,它太死板、太没情味了”等类似抱怨。但我们不以为然。 讨极限可以从毕加索对计算机观察出发:“但它们是无用,只给你答案。”它们当然不是一无是处,正如机器学习最近胜利所彰显那样,但毕加索观察仍然提供了参考。 因此,成功策略是愿意尝试并快速学习。如果职业经理们没有在机器学习领域增加实验,他们就没有在做他们作。未来十年,不会取代管理员,但使用经理将取代那些不使用

    579110

    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。 例如,虽然业余围棋玩家不直接估职业移动强度,但他们可以通过估游戏结果来判断专家级玩家。 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? 一种方法是利用AI本身来帮助监督,要求AI(或使用某个独立AI)指出任何提议行动中缺陷。为了达到这个目,我们将学习问题重新定义为两个体之间博弈,体之间有争们对其交流进行判。 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。

    20720

    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

    5410

    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。

    75060

    -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、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。 ?

    75920

    【Nature社威胁绝非耸听闻

    【新元导读】Nature日前发表社,认为威胁并非无稽之谈。 社指出,发展有可威胁隐私权和异议权,过于依赖将产生网络安全隐患,目前无机等自主进攻武器尚存伦理问题,最重要是机械取代之后生产力提高收益不一定全社会共享,因此可导致不平等现象加深 随着与机器技术、云计算和精准制造逐渐融合,未来将会出现引爆点,届时重大技术改变极有可迅速发生。至关重要是,机器视觉和听觉发展,加上,使得机器更好地感知周围环境。 这可导致机器应用激增,包括那些机器将与密切配合应用。 就连学界对都倾向于呈两极分化:怀疑者和异想天开未来学家。 使这样监视变得更为普遍、更加强大。 再来是城市、基础设施和业变得过于依赖而出现网络安全问题,更不用说无机和其他自主进攻武器系统让机器自己做出攸关命决定威胁。

    57380

    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 。 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。 Johnston 说:“欺诈者可以购买这些验证卡清单,并通过任意数量在线计划从中获利。“这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网坛上分享软件具和技巧。” Deepfake 是一场打地鼠游戏,因为每一种(无是好还是坏)都会暂时占据上风。

    37230

    13篇专家必读

    业内顶尖专家推荐哪些研究文章?找出具体文章以及原因,然后一定要把每一篇都加入到阅读清单中去。 Gregory Piatetsky-Shapiro,数据科学家,KDnuggets总裁 当我们联系到Gregory,他文选择建议是基于试图理解和机器学习大趋势。 《领域下一个十年:稳健四步走》(2020)——Gary Marcus 本文介绍了和机器学习领域最新研究成果,主要强调了通用学习(general-purpose learning 本文总结并批判性地价了测量定义和估方法,同时阐明了指导它们隐含两个历史概念。 “这篇文发表于几年前,并不是特别具有技术性,但它涵盖了一个在运营环境中部署一个算法之前、期间和之后必须思考、测试和验证大量基础问题、商业决策、算法特性、度量和数据特征。

    50700

    专家谈关于误解

    大多数认识来自于科幻小说,而非现实生活。但是,如果对机器了解都来自于电影和书籍,那么当机器出现时候,们必定会感到害怕和失望。这其中存在着许多对误解。 科技资讯网Tech Insider邀请19位领域专家谈了一些常见误解。 最常见误解是们认为科学家研究具有意识,而这正是们所畏惧。这实际上是对一种误解。Russell表示,在关键领域发表没有一个致力于创造意识作。 它们代码中没有定义这些行为,这种行为也与类目前编程方式不一致。 (5)诶过布朗大学计算机科学家Michael Littman:仅仅因为一个系统拥有学习力,不说明它有潜在危险。 有认为当计算机超越了,它们会寻找并执行使它们变得更聪明任务,这将使它们迅速超过类。

    40550

    相关产品

    • 腾讯觅影开放实验平台

      腾讯觅影开放实验平台

      一站式医学人工智能开放创新服务平台,涵盖数据管理、标注,算法训练、评测、应用全流程

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券