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背后的

这篇读书札记讨论背后的离不开术语“(AI)”由两个词组成,“”和“”。“”一词意味着造,而“”一词则意味着思维力(如,习、推理和解决问题)。 》一书第二版(参资料),由5个部分组成,讨论了的5个主要研究领域:逻辑、概率、涌出(Emergent Intelligence,基于群体的进化计算和方法)、神经(神经网络和深度习 该书的第四部分致力于神经网络和深度习。最后,第五部分讨论了的一项重要作,即自然语言理解。 显然,这五个主要研究领域背后的,不尽相同。所以,如果问“背后的是什么?” ,从不同研究者,可得到不同的答案。有许多分支有助于和机器习。 Julia统计据科、机器习和基础 统计是一组具的集合,可以使用这些具来获得有关据的重要问题的答案。

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基准(Benchmarking)再思

来源:专知本文多图,建议阅读5分钟本文介绍我们在(特别是在自然语言处理)中进行基准测试的方式时所做的作。 当前中的基准测试范式存在许多问题:基准很快饱和,容易过度拟合,包含可利用的注释器件,评估指标不清晰或不完善,并且不衡量我们真正关心的东西。 我将谈谈我在尝试重新思我们在(特别是在自然语言处理)中进行基准测试的方式时所做的作,包括对抗性的NLI和模因据集,以及最近推出的Dynabench平台。

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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),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 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),指的是可以胜任类所有作的。 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,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——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,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    必知:的发展史

    1.2的发展史的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它科领域关系密切。 因此说到的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科家和思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 以往该试验几乎是衡量机器的唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域的科家开始对此试验提出异议:反对封闭式的,机器完全自主的;提出与外界交流的,机交互的。 详细内容参见第六章《神经元网络》◆美国家Shannon(香农),1948年发表了《通讯的理论》,标志着信息论的诞生。◆美国家、计算机科家McCarthy,的早期研究者。 1956年,他和其他一些者联合发起召开了世界上第一次术大会,在他的提议下,会上正式决定使用这个词来概括这个研究方向。

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    -基础总结

    九层之台,起于累土:线性代----必备的知识是理解不可或缺的要素,今天的种种技术归根到底都建立在模型之上,而这些模型又都离不开线性代(linear algebra)的理论框架 image月有阴晴圆缺,此事古难全:概率论----概率论是线性代之外,的另一个理论基础,多机器习模型采用的都是基于概率论的方法。 image窥一斑而知全豹:理统计----必备的理统计基础,着重于抽象概念的解释而非具体的公式,其要点如下:理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质;推断的具是统计量,统计量是样本的函 必备的理统计基础,着重于抽象概念的解释而非具体的公式,其要点如下:理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质;推断的具是统计量,统计量是样本的函,是个随机变量;参估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参 ;基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理力的;不完备性定理向“认知的本质是计算”这一的基本理念提出挑战。?

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    AI技术押试题

    选择、填空的提出1956年,达特茅斯会议上,麦卡锡 提出了“AI”“AI之父”:麦卡锡第一个测试系统:图灵测试推理过程医疗专家系统(综合据库、知识库、推理机)归结c2​是 c12​的亲本子句状态空间 kNN中k的含义选择k个与判别值最近邻的值分类模型习算法SVNkNNDTANN简答题的概念用的方法在机器上实现的的特征感知力记忆与思维力行为力思维的种类逻辑思维(抽象思维 )形象思维(直感思维)顿悟思维(灵感思维)三大主义派——实现AI的主要途径符号主义基本思想 模拟类的逻辑思维主要代表成果 纽威尔和西蒙提出的“逻辑理论家LT”定理证明程序行为主义基本思想 模拟生物进化主要代表成果 布鲁克斯设计的“六足机器虫”连接主义基本思想 模拟类的大脑结构主要代表成果 各种神经网络算法为什么引入谓词逻辑(命题的缺点)无法把它所描述的事物结构及逻辑思维特征反映出来,也不把不同事物间的共同特征反映出来遗传算法的步骤参编码初始种群的设定适应度函的设定遗传变异操作控制参设定注意 :控制参设定分类举例说明分类过程的两个阶段当一个幼儿习橘子、苹果这两类事物时,我们可以给他提供3个橘子、两个苹果,并告诉他前3个对象是橘子、后2个是苹果,他通过观察果实的颜色、形状,以及品尝他们的味道来习这两种事物

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科是计算机科的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 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,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思、也可超过。? 1.3 基于的刷脸登录介绍刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、大据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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    与大是“近亲”

    作者 | 赛氪研整理 | AI科技大本营(rgznai100),作为计算机科的一个分支,在过去的几年实现了爆炸式发展。 的发展,主要得意于三个方面:GPU的发展使并行计算变得速度更快、成本更低、性更强大;深度习算法大大提升了在语音、图像处理等应用层面的准确度;与此同时,存储设备的容量变得越来越大,而我们正获得海量据 今天的这篇文章主要跟大家讲述与大(高等、线性代、概率论与理统计)间密不可分的关系。——为机器赋予分为“强”和“弱”。 强是指,机器有着我们所有的感知(甚至比我们更多)、慧和理性,可以像我们一样思;这是的终极目标,可惜的是,目前我们只在电影中看到,像星球大战中的C-3PO(一个神经质的、多愁善感的礼仪机器 目前越来越多的院校开设了必修课或者选修课,如果将“”作为一门课程,那么其与大这门课程,算不算近亲呢?

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    机器AI-MATHS将参加今年

    这位同名叫AI-MATHS,是准星云旗下开发的机器,6月7日下午,“他”将正式挑战的2017高卷,开发员更是给这台机器设定了110分的试目标。? 依托清华大据、、自然语言识别等前沿技术,AI-MATHS是一款以自动解题技术为核心的系统,它并没有实体外形,为电脑运行系统,主攻初等。? 对于AI-MATHS的练习,研发员首先地将试题录入到系统里面,然后系统将文本和公式转化为机器可以阅读的格式,通过符号运算、自动推理以及机器习等,使其可以一题接一题地进行解答。 之前也有日本 Torobo-kun,目标是通过东京大试,但因为它没办法理解类语言的复杂关系,最后不得不放弃,这也成为了机器参加试必须克服的一大难题。 无论结果如何,正在逐渐改变教育行业的运行模式,机器评分、选专业、填志愿。。。这些在不久的将来,或许不再是天方夜谭。

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    5份AI经典书单:习参

    、图像算法、据分析、概率编程、计算机据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段细分领域的才结构。 将上面的岗位涉及到的知识和技术划类,就形成了今天的五份书单:1科普类:科普、? 《的本质》斯坦福、伯克利客座教授30年AI研究巅峰之作《科+遇见》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科家与投资共同解读AI革命《时代》从的历史、现状、未来,业机器、商业机器 2机器习类:Python、机器习、据科? 《自己动手写神经网络》机器习与书,基于Java语言撰写。

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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 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 在打击未遂信用卡欺诈方面取得了重大进展:我们大多都收到过信用卡发卡机构发来的消息,以确认网络犯罪分子的未遂购买行为。 根据 Johnston 的说法,这些大量 Fake 使用了所有类型的和其他自动化技术,从通过组合真实姓名和随机字来生成并注册真实的电子邮件地址的小程序,到通过结合多个真实物的信息来创建合成身份的大型机器习程序 然而,通过使用机器习重新利用面部识别具,程序员创造了即使是最老练的观众也愚弄的 Deepfake 假视频。

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    决策:+大

    无论你承认与否,看起来似乎一直在不断进化,以谷歌DeepMind研发的AlphaGo为例,如果说AlphaGo轻松战胜了类围棋世界冠军,是建立在对百万棋谱据的深度习之上,不那么令信服的话 但是随着类科技的发展,这类决策系统部分由机器来承担了起来,例如我们前些年经常讨论的BI、近些年讨论的大据分析,实际上都已经较为普遍的被类用来做辅助决策,而伴随着的迅速进化,我们不禁联想,依靠相关技术 决策=大据+百分点Deep Matrix决策系统融合大据与技术,基于动态知识图谱和行业业务模型,具备自适应和自优化的力,支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理,进而做出前瞻和实时决策的化产品系统 自适应与自优化:百分点DeepMatrix AI决策系统具备自习和自进化力,在第一阶段经过研判、抽选之后,就可以由决策系统进行自我习,实现预警、研判,适合舆情、情报、推荐等多个场景 :对据进行分析与推理,分析出业务的真实动向与未来趋势;自适应与自优化力:通过对配置与机器执行的融合,实现针对应用的预警、研判;行业决策力:通过大据与的结合,最终生成业务指导决策

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    落实到产业的思

    而在上海,现在也有一家使用核心进行私募基金的运营的基金公司,他们的决策选择全部使用进行,只是目前下单的作还是的。 未来是和机器的对抗,的对抗,最终会出现的对抗,类在这次游戏里显然很快就要出局了,我们现在看到的是程序化交易,而未来在这个领域的竞争中将会出现更多的打法。 而在今天,我们有了新的观点,未来各个行业的龙头企业可就不是看这三样东西了,我们认为,前台的深度化应用,加上中台的逻辑和判断,加上后台的大据,可是未来一个行业龙头企业必须具备的三个基本条件。 而今天,我们用一个程序,它够做到一天读3000张片子,它的识别成功率已经突破了92%,而他们的目标是超过95%。以后,当八十万张片子全部进行深度习完成之后,这一技术将推向市场进行商用。 这里的一个事实是:如果没有大量据供给,技术将是非常脆弱的。而中国的口规模是一个产生大量据的据源,在这方面,中国算是占有了一个大大的优势吧。

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    当代CEO的转型思

    当代CEO的转型思1.jpg安永会计师事务所 (Ernst & Young) 是全球领先的专业服务公司,他们最近对商界领袖进行的一项民意调查发现,只有21%的受访者的公司在确保决策层支持方面取得了进展 大多的企业项目由于内部发展的条件不成熟而失败,比如据处理不当、孤立化以及据价值有限。 当代CEO的转型思2.jpg一个重视AI转型的公司,都会按照科的基本原则来发展,比如了解据和知识之间的差异,在整个企业中连接这些要素,从而使员够更快、更地做出决策。 有了这些类型的场景,公司决策层就可以为更广泛的基于的转型制定策略和决定关键投资,为加码,包括创建新的据和知识生态系统,培训员以全新的方式做出决策,不仅通过原始据,还通过辅助系统上提供的概率信息 当代CEO的转型思3.jpg你相信什么?基于这些,CEO们必须回答的一个更重要的问题:你对有什么看法?

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    参加和科

    SyncedReview作者:Shixin Gu参与:Joshua Chou、Chain Zhang、熊猫图灵测试在过去很长一段时间里都被认为是一种衡量的好方法,但随着技术的发展,我们发现这种方法也有一些缺陷或不足的地方 论文原文请访问:https:arxiv.orgabs1705.04530这篇论文提供了一个思的新视角。在衡量上,图灵测试(Turing test)已经被证明是一种不足实用的方法。 所以现在标准化的和科试(standardized math and science tests)已经被视为了一种可用于衡量的方法。 结论当前最佳的方法还不很好地解决标准化试。未来将会有更多方法完成标准化的和科问题。即使机器通过了这些测试,我们仍然不说它是的(intelligent)。 但是通过和科标准化试将会成为历史上的一个里程碑事件。 6. 参文献 Turing, Alan M.

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    = 深度习?

    近年来,“”这个已经存在几十年的词重新成为一个热词。尤其是随着AlphaGo的横空出世,一般百姓对于都有所耳闻,许多公司更是宣布把作为未来最重要的战略方向。 由于近期在图片、语音识别的技术突破,以及AlphaGo背后的技术,都采用的是深度习技术,使得许多认为就是深度习。 然而,在许多业内士看来,尽管深度习确实推动了一拨技术变革,但其所代表的技术仍然是“弱”技术。 “自主习”的“”仍然相去甚远。 因此,本书既介绍了短文本理解前沿科研技术,又是为不多够具体落地的产品技术。适合术界和业界相关研究员阅读,也适合对、自然语言处理技术、知识图谱感兴趣的读者。

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    该怎么

    就像一个突然爆红的明星一样,唯一不同的是,它不会像明星那样会短时间过气。有些想迫不及待的,从事。那么该怎么去习呢?初者该从哪些方面下手呢? 为什么要习Python?1. Python 是据分析的基础。无论是习机器习、深度习还是据分析,这些时代必备的知识都要先从 Python 开始。 毫无疑问,的火热赋予了 Python 新的生命力。3 容易上手又万习的性价比极高。 北大青鸟围绕IT市场新兴的软件开发技术进行教,培养生掌握软件开发的基本理论、方法、应用及技够熟练使用据库及相关主流开发平台进行软件项目的开发、管理,完成软件开发的需求分析、软件设计、编码、 调试及测试、维护等作,并熟练掌握行业项目实战综合经验,培养具有项目团队管理力的高级技术应用型专业才。

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    习资料

    给大家推荐一波的资源,需要的小伙伴可以在公众号回复??公众号回复:Rookie今天的分享就到这里,如果有小伙伴觉得公众号不错的话,可以帮忙推荐下。 如果想要获取更多的习资源的话可以给小编留言,或者加小编的微信。

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    -深度

    空山鸣响,静水流深:深度习概述----深度习的一些简介,其要点如下:深度习实际上是基于具有多个隐藏层的神经网络的习;深度习的思想来源于类处理视觉信息的方式;深度习的发展得益于据的井喷和计算力的飙升 image前方有路,未来可期:深度前馈网络----作为习模型的深度前馈网络存在的一些共性问题,其要点如下:深度前馈网络利用深度架构实现程上可实现的对任意函的通用逼近;深度前馈网络使用梯度下降的方法进行习 ,从而向通用迈进。 深度强化习的简单原理与方法分类,其要点如下:深度强化习是深度习和强化习的结合,有望成为实现通用的关键技术;基于价值的深度强化习的基本思路是建立价值函的表示,通过优化价值函得到最优策略 image拓展阅读参书----?

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    术速递

    cs.AI,共计54篇【1】 Textual Backdoor Attacks Can Be More Harmful via Two Simple Tricks标题:通过两个简单的技巧,文本后门攻击的危害可更大链接 我们习了另一个体策略的低维潜在表示,以及潜在策略相对于我们机器行为的演化动力。 这项研究的结果表明,在交通流量、车速、每辆车的停车次、车辆燃油效率和排放方面,由多体深度RL实现的合作换道比类驾驶员具有更高的性。 我们采用可解释(XAI)的Grad-CAM和Score-CAM这两种最先进的方法来理解内部机制,并够证明我们的分类器在识别裂纹位置和几何形状方面优于ResNet50V2。 这些分类器在手机上的显著性表明,手机是在实时场景中识别和区分呼吸道症状的替代具。

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