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的肉,你想吃

实际上,为牛肉汉堡所养殖的肉类让环境付出了巨大代价,但你爱上素食者的海绵状替代品?那如果有另一种方式为你重建汉堡所带来的感官盛宴呢?现在,有一群正转向寻找以上答案。 解决如此多的变量是一个极为复杂、庞大的过程,但这也恰恰是的有用之处。 据说食品创业公司The Not Company利用名为Giuseppe的项目生产出的“不是牛奶”产品(由蘑菇和坚果种子制成),吃起来比真的牛奶更甜、更有奶味,同时有同样的营养组成、更少的卡路里并且比真牛奶更便宜 然而,创造新食物只是第一个挑战,说服们吃它们又是另外一回事。伦敦帝国理学院食品营销名誉教授大卫·休斯(David Hughes)表示:“我们的饮食变化极其缓慢。” 不过说真的,相信AI在未来几年绝对可以给出一份完美复制的肉食替代品,也许它比真正的肉类更香、更嫩、更有营养,不过,你会吃

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取证:系统到了?为什么?(cs.AI)

AI 系统以越来越自主的方式出影响我们日常生活的决策。他们的行为可导致事故、伤害,或者更一般地来讲:违反法规 -- -- 无论是有意的还是无意的。因此,AI 系可被视为各种事件的嫌疑。 鉴于来自多个制造商的众多 AI 系统,可由其所有者更改或系统自学过程产生更改,这些看起来似乎微不足道。本文讨论了如何识别对事件负责的 AI 系统及其可存在的设计上恶意动机。 立法措施试图在 AI 系统操作期间强制收集信息,以及唯一识别系统的方法,都可会使问题恶化。 原文作者:Johannes Schneider, Frank Breitinger原文地址:http:arxiv.orgabs2005.13635 取证:系统到了 为什么 (cs.AI

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    何谓“”?如何到“强”?

    【导读】本文是程师Narasimha Prasanna HN撰写的技术博文,主要介绍的概念,当前的水平,以及什么是强,当前实现强的方向。 作者指出现有的监督学习的局限性,讲解了当前实现“部分强”的方法:强化学习,与动态编程和控制论的结合,深度Q学习。我们可以从中看到当前我们处于的什么阶段,我们推进的可的方向。 什么是?--------是计算机科学(或科学)的一个分支,它创建系统。 系统就是像类一样拥有的系统。科学并不新鲜,术语在古希腊和埃及的手稿中已经提到。 那么,这个词已经在娱乐领域流行起来,我们可以看到很多基于超级概念的电影。但是我们今天看到的系统与所谓的“超级”系统并不匹配。 --------AGI(强)是一个用于描述真正系统的术语。真正的系统具有普遍思考的力,可以在不考虑任何以前的训练的情况下出决定,这里的决策是基于他们自己学到的。

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    你会让为你决定

    问题导读 1.你认为我们已经将那些事情委托给?2.你认为是否可以更多的事情?3.你认为未来可以那些事情? 你会让为你决定? 一位名叫Paul Meehl的美国在这方面了大量的作,早在1954年就曾提出,与临床诊断相比,机械决策可以带来更好更可靠的诊断。 我们可以把病的监督留给机器?看起来类的作不够好,而且美国FDA刚刚批准了一个系统,该系统可以实时监测患者,分析并实时交付医院员,以帮助预防医院意外死亡。临床试验看起来非常有前景。 如果在每一个单一实例中都有简单的系统匹配或胜过类决策,那该怎么办?如果只有大部分时间呢?我们是否应该在机器可以完成这项作并且胜过类时取代类?类应该只是监督和干预?自驾车有? 即使机器不是100%正确的,或者很难理解为什么出特定的预测,如果类监督(或干预)会导致更糟的结果呢?机器在什么时候完成所有作?

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    制造一样

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 的发展可以分为两个时期,第一代主要以符号为主,也就是靠逻辑推理来出简单的判断,并不是非常化,第二代主要以机器计算为主,靠着机器像一样收集数据不断学习,积累经验,再次遇到时运营积累的经验解决并积累新的经验 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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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学习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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    会取代

    按照这个发展趋势,会取代??

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    会“抢”走?

    有更多作被抢走,一些顺应潮流的将变得愈发富有和成功,而那些被时代甩在身后的则会越来越痛苦。”这是马云对于的见解和预想。?未来,会抢走类的? 很多事情由以后,什么呢?未来一半作被取代?随着越来越多成果的出现,一些重复性高、繁琐枯燥、大量使用的不经济的作将被机器取代。 斯坦福大学与伦理学教授卡普兰曾了一项统计,美国注册在案的720个职业中,未来20年内将有47%被取代。 未来10年内,机器将取代美国1500万个作岗位,相当于美国就业市场的10%。我们应该积极拥抱新变革代?专家认为,作者如果把机器合作伙伴,将获得很大福利。 现在们要的是为劳动力的教育和培训进行投资,以便当这些新机遇到来之时,类劳动者可以把握住。其次,类的生活品质会极大提高。的进步将带来许多社会利益。

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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学是计算机科学的一个分支,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,但那样思考、也可超过。? 作为中小型企业,可以采取世面上流行的产品快速的实现刷脸登录需求。目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来给大家一个简单的demo

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    写手,好用

    因为这种限制,们并没有把“机器写作”当成一回事儿。总觉得机器要写成那种以假乱真的高度,可还需要等上很久远的一段时间。然而,这世界变化快。2 具早上,我尝试了一个新具。 要知道,在当今这样一个开源开放的趋势下,这么会招致多少非议。当时 OpenAI 出这种决定和解释,有便认为是出于饥饿营销的目的,赚眼球。 假新闻有可多点大规模爆发,因从众和沉默螺旋等社会心理机制,对大众轻易造成误导。面对这种潜在威胁,我们真的已有完善的应对之策?正因为这种威胁实际存在,数据伦理才愈发成为重要的研究课题。? 如果你数据科学研究,这个方向大有可为。6 魔盒风险是显著的。而技术的进步与发展,真的够因为一家机构决定“不开放模型”的举措,就停滞?当然不会。 曾经,普通即便拿到了这种开源具,也需要一定的门槛,才使用。?然而“有好事者”,在整合包装了若干种主流的 Transformer 模型之后,降低了 GPT2 机器写作的门槛。

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    写手,好用

    3、尝试大家也可以通过下面的链接进行尝试,写作编辑器的链接:https:transformer.huggingface.co不知道你尝试过后的感觉是什么。 要知道,在当今这样一个开源开放的趋势下,这么会招致多少非议。当时 OpenAI 出这种决定和解释,有便认为是出于饥饿营销的目的,赚眼球。 假新闻有可多点大规模爆发,因从众和沉默螺旋等社会心理机制,对大众轻易造成误导。面对这种潜在威胁,我们真的已有完善的应对之策?正因为这种威胁实际存在,数据伦理才愈发成为重要的研究课题。? 如果你数据科学研究,这个方向大有可为。6、魔盒风险是显著的。而技术的进步与发展,真的够因为一家机构决定“不开放模型”的举措,就停滞?当然不会。 曾经,普通即便拿到了这种开源具,也需要一定的门槛,才使用。?然而“有好事者”,在整合包装了若干种主流的 Transformer 模型之后,降低了 GPT2 机器写作的门槛。

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    Pix2Pix与设计

    设计是一个创造的过程,目前大部分的设计类产品大多是基于模版的,外加一些图像匹配的处理,出来的设计,缺少创造的成分,更多的是预设的结果。 基于深度学习算法,是否可满足设计创造性的要求? GAN 带来了生成设计的可性。最近我也终于抽到点空跑了下 pix2pix 的算法,有点体会,写成文章分享给大家。? pix2pix 的话,实验的话,建议直接使用 Jupyter notebook ,方便直观。 我们是不是可以把一张图片变成 GIF 图;去除马赛克,随意放大 BMP 图片,再也不担心精度不够了; 通过手绘生成名画,比谷歌的 auto draw 先进了点,当然还有各种通过手绘生成的东西,比如猫、袋子、鞋子、物肖像画 我们可以借助一些具,比如 UI2Code 之 利用 antd.sketchapp 生成训练数据 ,还可以通过其他算法生成大量数据,作为 pix2pix 的输入。

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    Pix2Pix与设计

    设计是一个创造的过程,目前大部分的设计类产品大多是基于模版的,外加一些图像匹配的处理,出来的设计,缺少创造的成分,更多的是预设的结果。 基于深度学习算法,是否可满足设计创造性的要求? pix2pix 的话,实验的话,建议直接使用 Jupyter notebook ,方便直观。 的方法进行;生成配色方案,把配色当成图片,进行图片的生成,产生新的配色方案;从侧脸预测正脸,这样以后只要随便拍一张照片,都可以在三维空间中实时建模出来;改变模特的摆拍姿势;用在风格迁移也是可以的,还可以得更加灵活 *热门文章Logo设计师Brandmark 时代,设计师如何学习新技术我们利用周末尝试了一次CO-CODING活动*关于公众号: 本公众号定期更新&设计&科技内容。 谈点设计,敲点代码,偶尔创作点实验产品。

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    完全约束机器

    前段时间看过一个新闻,Facebook的实验证关闭了两台机器的电源,原因是他(它)们使用了自己发明的语言进行联系和沟通。? Facebook有个研究项目,整了大堆AI机器来学习世界各国类的语言。 某一天,研究员偶然发现,其中的两个机器彼此沟通时,使用了一种全新的语言。 这种语言不属于现有类中任何一个区域的语言,没有语法,类、甚至研究员都看不懂,无法了解其含义;但致命的是,这种语言机器懂,而且沟通效率极高极高。 显然,机器通过对类语言的学习,也许发现了类语言中的缺陷,并了版本2.0的迭代升级,以适应他们之间高效沟通的需要。他们“发明”了一种新的语言!

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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 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。 在这样的时候,我们为制定、部署和使用合法、可信、尊重权、民主、正义和法治的解决方案提供指导。”假视频和假音频是由不良的驱动的最新欺诈创新。

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    你真的了解

    然而,“真正”的与我们之前一直称之为的东西几乎没有什么相似之处 。 当公司宣称他们正在“时,他们实际上只是在协力实践它的某一方面。第二方面是给定的——在今天文本和语音中使用的对话式搜索中很容易看到。 我们还在探索其他的,第七方面是我不相信机器会的事情,因为创造力是一个的基本特质。另一个关键点是“”的概念。这意味着两件事情中的一件或两件: 一个实体是有感知力的或有慧的。 迄今为止,还不说机器是多么灵敏地编程。?正因为如此,作为一家公司,美国更喜欢使用“”这个术语。那么,对于那些想要以方式来作的企业,这意味着什么呢? 员需要训练机器,并告诉它什么时候是正确的和什么时候是错误的。有效的将创造一个作转移,而不是失业。

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    时代,前端程师什么?

    前端程师在的团队到底什么,体现怎么的价值?对此,可以先下图的一个总结,然后再会逐条结合实际以及业界的发展情况一些分析? 要完成一个完整的项目,三种东西是不可或缺的:算法,数据和程。而前端在这三个方向中,最容易参与进去,同时也最容易出彩的地方就是在程方面,我们把这块内容叫大前端。 数据可视化数据可视化 可以是前几年特别火的一个方向,特别是大数据风起云涌的时代而这些年明显的趋势就是,就是 AI,在这里其实也有很多可视化的作比如我们在 ET 项目中就需要很多声音的可视化内容 以及现在外面在的一些脸可视化的内容? 地址:PREDICTIVE_WORLD, the program that predicts your future产品 Web任何的技术最终一定需要转化成实际的产品或者项目这样的话,往往少不了

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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的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 20世纪70年代末成了的寒冬。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题出贡献,使相关研究进入严冬。 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束? 我的回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 只要三成以上的研究员将误以为是类,就算通过图灵测试。 但是由于计算机很难到与类接近的对话,所以很长一段时间都没有任何通过图灵测试。 但是,事实上,目前还没有出公认通过图灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考?“思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。 但事实上,要想像类一样思考其实是一件非常困难的事情。 需要以各种输入数据案例为基础,通过这些数据案例获取经验和知识,然后进行预测和判断。如果输入的案例太少,就无法出判断。 例如:训练好的在图片识别过程中,效率远远高于类,给他们10万张图片,他们会很快的为好分类作,无怨无悔,而且在作过程中,本来的慧”也在提升。?

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    今天来谈谈的研究作中所的一些基本的抽象。一、体的概念研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量我们研究体是要他正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 举个例子,如果你希望一个吸尘器以清理灰尘的总量来为衡量性的标准,有可这个体会习得的行为就是一边丢垃圾一边吸垃圾来达到目标。因此,如果以环境干净度来为衡量标准则达到较好结果。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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      人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。

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