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关键词

真正面

真正面 ? 1.算法需要:大数据、强大电脑运算力、优秀算法程师。 2.力要素:大量数据、热切创业者、科学家、政策环境。 3.创新不等于模仿+ 4.世界转变为实干年代和数据年代。 5.—生产力—经济实力—政治影响—文化软实力—未来发展(全球化) 6.危机:失业、分配不均、发展中国家劳动力过剩、价值观冲击(标) 7.革命:互联网化(提供数据 12.失业问解决方案:就业者再培训、减少作时间、重新分配收入(出发点是调节就业市场某一个变量) 13.类思考:一刻不停地计算、量化一切事物,会侵蚀掉我们内心本真东西,会阻碍生命中真正涌现 16.用培养更为性化、服务化社会价值观,用减轻我们在经济、社会和心理上痛苦,来彰显类真正价值。

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、强、超

文章录 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。 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,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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    威胁?

    2016年3月, Alpha Go与李世石一盘棋将带入了普通眼前,一时间大热,各个领域都在大谈已经着实走进了我们作与生活中。 不止如此,索菲亚还理解语言和记住与互动,包括面部。换句话说,她会变得越来越聪明……它创造者大卫•汉森说:“她标就是像任何类那样,拥有同样意识、创造性和其他力。” 们希望创造出一个比更聪明、够处理更多信息,甚至够像一样思考”。它不是,但那样思考、也可超过。所以类一直在担心到底是什么? 对于这个问,世界各地科学家从未放弃探索,有认为这根本就不会发生:机器一定会比聪明,但我们一定比机器更慧。 所以说,谁在上取得领先,就在战略上胜一筹。那么问来了,未来是什么,未来是什么?

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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。 举个例子,如果你希望一个吸尘器以清理灰尘总量来做为衡量性标准,有可这个体会习得行为就是一边丢垃圾一边吸垃圾来达到标。因此,如果以环境干净度来做为衡量标准则达到较好结果。 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。 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。 ? 前比较流行脸检测产品如下 Face++ 腾讯优图 科大讯飞 百度云AI 接下来 小编将根据百度云AI来给大家做一个简单demo

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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 。 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“容易实现标”。 “早在 Deepfake 成为公众问之前,我们就开发出了检测 Deepfake 具。 SemaFor 标是获取被识别为假图像,并应用归因算法来推断媒体来源,同时使用特征算法来确定 Deepfake 是出于恶意(比如造谣活动)还是处于良性(如娱乐)。

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    水壶问解法

    一、问 现有8升、5升、3升容器各一个,均无任何度量标记,其中8升容器装满啤酒,其他两个为空。要求用上述容器倒来倒去,分成两份4升啤酒。 二、分析 此问是个很典型模型,涉及搜索策略最简单实现方法。 用状态空间法,该问求解过程为: (1)定义状态空间。本文用三个有序整数(X,Y,Z)表示三个容器啤酒量。 初始状态为(8,0,0),它是搜索树根节点,而标状态为(4,4,0),我们要做,就是找出一条或者多条从根节点通往(4,4,0)节点路径。 (2)确定一组操作。 根据上面规则,就可以得到一个搜索策略。但显然,不无限制使用,否则,搜索树会趋向于无限庞大,加入了很多明显可以排除无用状态,丝毫无益于问解决。 因此,对搜索树剪枝一个基本原则就是:在一条路径上,一个节点只出现一次。另外,搜索树深度也不没有限制,否则会需要过长时间。 三、实现 程序采用C++实现,在VC++6下编译通过。

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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? 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! ? 这是世界上第一个可以进行自我学习网络。 1.2.2 第一次(AI)浪潮 达特茅斯会议之后,到了50年代后期到60年代,整个领域流行用计算机进行演算法,以解决特殊。 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做出贡献,使相关研究进入严冬。 面临不知道该如何理解文字意义,以什么方式描述知识,才让计算机容易处理(我们会在后面详细说明)。

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    漫画:啥是

    当有问我,Dr.Wu 你研究方向是什么?我回答:。 接着大约会得到以下四种问: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 对于研究员来说,标并不是研究来源,而是以程技术手段制造出类似 产品。 类和最大差异是,肉体有无。 ? 类可以通过身体获得外界资讯。 但是,事实上,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。 差距还是巨大。 ? 但是,类对于类来说很难解决够迅速解决。 我们将在未来章节提到,前具有一定“AI,可以用什么样方式来解决什么样。明白擅长之处与不擅长之处,是未来社会我们够幸福生活关键。 (未完待续...) ?

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    未来将不再是“

    第二,通过战胜图灵测试或类似更加切测试,正在变得无法从类中分辨开来。一个够模仿类水平交流、认知和情感系统将变得无法和类相区分。 前,这一发展趋势中有两个独特特征: 首先,多数算法系统以及技术最近进步都是“黑箱”式。大多数都既无法理解它们,也无法揣测它们,更无法控制它们。 按照发展步伐,即使那些有经验专家也将很难跟上。 现在,从个性化技术到粒子物理学,从菜谱、奇怪游戏选项到预防犯罪和生物程,各种机器学习系统已经在不同领域提供未曾预见到洞见。 前,新设计出学习游戏使得儿童够学习编程和机器技术,让他们熟悉系统及其可性。 原文标:The next AI is no AI

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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。 我们感觉得到系统存在和影响,但是我们再也无法完全理解这些系统在做什么,它们如何达到它们标或者其确切影响。 发展趋势下,即便是资深专家也无法跟上发展步伐。 这意味着技术不久就会超越克拉克第三法则,该法则认为“任何非常先进技术,初看都与魔法无异”。 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,更多需要理解其运作原理和影响。 要实现这一,我们需要提高水平,这样类才和各种不同系统交流互动。 首先,要提高研究员,设计者和程师力,跟上系统发展步伐,这很关键。

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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。 当一个与一个封闭房间里或者机器交谈时,如果他不分辨自己问回答是计算机还是给出时,则称该机器是具有。 ◆60年代Simon由试验得到结论:类问求解是一个搜索过程,效果与启发式函数有关。叙述了系统特点:表示、推理、搜索。 是第一个也是前唯一一个具有完备性(半完备性)推理方法。曾轰动整个科学界。但该方法本身也有计算爆炸等问。 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

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    社会责任算法:问和挑战(cs.cy)

    在当前时代,们和社会对(AI)技术依赖程度越来越高。有可推动我们走向一个全类繁荣未来。同时,它也伴随着压迫和灾难巨大风险。 近年来,关于我们是否应该(重新)信任AI讨论屡屡出现,并出现在业、学术、医疗、服务业等诸多领域。技术专家和研究员有责任开发值得信任系统。 他们已经做出了巨大回应,设计出更负责任算法。然而,现有技术方案范围狭窄,主要针对评分或分类任务算法,强调公平性和不需要偏见。 为了在类之间建立长久信任,我们认为,关键是要超越算法公平性思考,将可导致冷漠行为主要方面联系起来。 在这项调查中,我们提供了一个系统社会责任AI算法框架,旨在研究AI冷漠行为和对社会责任AI算法需求,定义标,并介绍我们可实现这些手段。

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    ABC

    前段时间读了李开复》,对于有关什么是AI,李开复给出了五种定义,我更加认可第四种: AI 就是会学习计算机程序 AI终究还是程序,而程序干什么,干怎么样是取决于不同算法。 算法 Algorithm,是AI第一个要素。 这一轮复兴离不开“机器学习”,尤其是“深度学习”。接下来,让我们看看,计算机程序是怎么“学习”。 当拥有了不同“模型”,计算机程序就可以下棋、看病、开车、认脸了。 为了让计算机学更好,需要大量“训练数据集”,这不就是“大数据”么?因此,这一轮复兴,和大数据是紧密关联。 下一步,学习“申”字,计算机就再重复下以上过程,只不过这一次再调节每一层水管阀门时候还不影响“田”字识别结果。 需要处理越复杂,阀门越多,调节阀门所需要计算力也越大。 所以,深度学习需要大量计算力。这种力,被称为计算力。 计算力,capacity of Calculation,是AI最后一个要素。

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    全书共分为6个章节,6个主现状 发展历程 类有威胁吗 典型应用场景 带来创新创业机遇 时代教育与个发展 用第一章中提到Primsa软件 会威胁到类吗 先科普三个概念: 弱 也称限制领域或应用型,指是专注于且只解决特定领域问,也是当前所处阶段。 而且,由于基础科学(如物理学和生物学)尚缺乏对慧和意识精确描述,从弱发展到强,期间有很大概率存在短期内难以解决技术难。 我们所面对,只不过是一些列程设计上。 ---- 应该说,可预见未来AI对于威胁主要在于失业问。在第四章及第六章中,均对于带来失业问做了相关论述。 五秒钟准则 在判断一项作是否会被取代问上,作者李开复提出五秒钟准则: 一项本来有从事作,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

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    慧建筑项中会接触到一些AI相关脸识别是其中最常用算法,基本是每个项标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项使用情况。 (没洗头发唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似小黄鸭也被放行了) 二 行业冲突 客户对AI期待与前AI达到力存在一定偏差。 聚个例子,有个项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。 训练成本窘境。 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样本数度学习堆起来。那么问来了,为客户在特定环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。 还是上面例子,脸识别门禁要跟考勤系统要跟安防系统打通才有意义,孤立AI不足以打动客户。 三 结语 一年来ToB转变,确实是不断踩坑填坑。遇到很多问很多思考是以前做ToC完全没有接触

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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、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,研究一个主要标是使机器够胜任一些通常需要完成复杂作。

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    爱好者67大博客

    https://blogs.nvidia.com/ 15.新闻中 ? 关于博客 AITopics是由促进协会提供中介信息门户,其标是将AI科学和应用传达给全世界感兴趣。 关于博客和机器学习将从根本上改变我们作和生活方式。机器学习涵盖了AI中最引新闻,因此您将为未来做好准备。频率约为每月2个帖子。Facebook粉丝n / a。 关于博客 DeepMind是研究世界领导者,也是其积极影响应用。他们科学使命是推动界限,开发可以学习解决任何复杂问程序而无需如何教授。频率约为每月2个帖子。 关于博客 GoodAI,他们正在构建通用,这是一种软件程序,可以像类一样学习,创造和适应环境。他们将响应他们所感知内容,并将与他们环境互动,以实现类导师定义标。 http://kartlad.info/ 62.技术和法律博客 ? 关于博客关于技术与法律交叉处出现博客。频率约为每月2个帖子。Facebook粉丝n / a。

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    什么是 发展现状

    image.png 一、什么是 计算机科学产物,一个小小分支,尽量模拟脑子,通过对本质了解,生产可以与类做出相似反应机器。 这项新技术学科主要是为了研究、开发用于延伸、开发技术应用,也算是集结了很多方面专家研究和慧,研发出来产品。每天很多和专家都在关注着情况。 该技术不断发展,完善了部分功与系统,但总来说,仍然处于弱时期,想要完全发展到成熟程度,还需要不断研究与开发。 不过该项技术本身就是计算机技术一个创新,所以不用太急着步入成熟阶段,技术慢慢完善与发展,也是行业现状。 上文对什么是进行了详细介绍,在未来,只会是更加先进与类积极相似,更加地贴近思想。

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数理解是有着思维,像一样去完成各种操作,然而真正不止如此,它应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个重型设备这些都是产物 前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术支持下,满足需求而产生。 最为我们熟知就是无驾驶汽车了,他将传感器、移动互联网、大数据分析集成到一起,满足各种出行需求;还有一些制造业完成化产线改造也算是制造,传统产线没法系统化管理,出现问及时反馈, 无法进行数据交换、信息共享、决策分析等等,化产线不仅解决了这些问,而且提高生产效率和作效率,并有效地降低了生产成本。

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