展开

关键词

、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 ——Wikipedia Weak 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 ——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

2K20

手机

6 家居:机手机配合酷聊软件可远程管理加装了酷聊芯片的家用电、门窗和汽车等。 寒冷的冬天,我们下班快到家时,可以用手机把家里的空或烤火炉打开,一进屋就被阵阵暖流拥抱,是不是很舒服? 7 报警:机手机配合酷聊软件可通过脑电波进行报警,从而实现出行安全化。 8 关心:机手机配合酷聊软件可远程跟踪家里老或孩子的位置、运动、健康、情绪等各种状况,并根据反馈信息及时解决问题,从而实现关心家化。 我们可以让老戴上安装了芯片的手环、戒指、胸花,这样就可以随时跟踪老的心跳脉搏等身体指数,也可以随时跟踪老的喜怒哀乐等情绪变化,还可以跟踪老的饮食起居生活,当手机软件上显示爸爸妈妈今天心跳异常 宇飞来机手机一款全球科技含量最高的手机,兼容了市面上其他手机的,同时把医院的健康检测功浓缩到手机上来,开启了手机检测身体健康的新时代。

91760
  • 广告
    关闭

    腾讯云618采购季来袭!

    一键领取预热专享618元代金券,2核2G云服务器爆品秒杀低至18元!云产品首单低0.8折起,企业用户购买域名1元起…

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    -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做出反应的从诞生以来,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”。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。 ? 1.2 的应用领域 随着家电、穿戴设备、等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。 ?

    75720

    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 。 Maynard 说:“机学习对于遏制欺诈越来越重要。” Deepfake 是一场打地鼠游戏,因为每一种(无论是好的还是坏的)都会暂时占据上风。 然而,通过使用机学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。 用于欺诈检测的“大铜铃”是一种验证,可以及时识别并实时标注“Fake”。但不幸的是,其结果很可招来欺诈者的报复,旨在实时愚弄验证者。 作者介绍: R.

    37230

    、隐私和机

    全名叫做《爱,死亡和机》(Love, Death&Robots),每一集都是独立的动画短片,平均时长只有15分钟,我特别喜欢其中几集关于机的科幻短片。 汽车发动机必须在动力与之间寻找更高的平衡点,AI也必须在应用潜和隐私数据保护(涉及数据的利用效率)之间寻找更适合的平衡点。 随着时代发展和进步,特别是技术的迭代演进,隐私的关注点也变得更为复杂。 ? 随着手机、家居、手环、音响、扫地机等这些高科技产品横空出世,成为大众娱乐的新热点,AI应用场景甚多,数不胜数。 ? 你又会说:哈哈,真扯! 基于你的个身份数据,比如身份证号、手机号、家庭住址、作地点,AI算法在各个社交平台上挖掘关联关系,建立图谱信息,可以掌握你的社交层面的信息,如朋友圈、亲圈、同事圈,关系强弱,等等各种社会属性信息,

    34020

    父亲纪念之父们

    今天是父亲,那让我们来说说跟有关的故事吧。 虽说 1956 年是元年,因为那年有一帮年轻组织了一次学术会议——著名的达特茅斯会议(workshop 更加准确)。 该会由很有冲劲的 John McCarthy 发起并组织,他选择了“”这个术语来描述一个系统的领域。 尽管如此,达特茅斯会议还是由于其启动了这个领域的而在科学史上留名。参加此会的科学家也都成为了领域的重要推动者。 那是不是这个思想或者概念就是由当年组织达特茅斯会议的几位科学家首先发明的呢?答案其实不是。对的探索可以追溯到很早之前哲学家的研究。 早在 1950 年我们可以看到 Alan Turing 的 Computability and intelligence 中已经对机否拥有进行过深入的探讨。 ?

    44170

    神经网络——Google新方案

    Google作为互联网行业巨头,坐拥百万服务,降低1%的耗可以每年约千万甚至上亿的电力成本。 近日,在Data Centers Europe 2014简报中,Google数据中心副总裁JoeKava介绍了一种基于的数据中心降耗新技术。 根据准确预测的PUE,数据中心就可以制定更优的运行方案,从而实现。 ? 虽然这个神奇的系统还没有投入到实际应用,但是作为一种前瞻性的技术,在数据中心自动化运营中潜藏的强大力量已经现出冰山一脚了呢! 控制将把数据中心运行效率提高到一个全新的层次,可以想象这将是制造数据中心的程师们难以企及的一场大变革。

    774120

    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本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 是最近才有的吗? 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! ? 好多在问我IBM深蓝和AlphaGo的区别,我的回答是深蓝用的是演算法,目的是证明IBM大型服务力,而AlphaGo用的是深度强化学习,证明机可以有(我们在后续的文章会解释)。 ? 从诞生到现在的历史,可以整理为下图: ? 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗?

    60420

    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本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: 的基本概念 1.1 啥是 ? 当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么?我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机帮助我们呢? AI和有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和 究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 透过感觉官,我们可以感觉到声音、外观、触感、气味等,让我们觉得舒服或者讨厌,进而产生感情。 不过并没有类的身体,因此无法像类一样通过肉体感觉官来积累感觉经验,也无法借此获得知识。 我们将在未来的章提到,目前具有一定“”的AI,可以用什么样的方式来解决什么样的问题。明白的擅长之处与不擅长之处,是未来社会我们够幸福生活的关键。 (未完待续...) ?

    58820

    业机的区别

    2025《中国制造》中都有两个热火朝天的话题:业机or,But有的貌似把两者混为一谈了。注意!请注意!两者是有区别的 ? 由原来的产线更迭为机自动化生产线,不仅管理更方便,效率也大大提高。 ,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。 我们要注意一点可以对的意识、思维的信息过程的模拟,但不是,虽然它但像那样思考、也可超过更偏向于数字化,科学化,可不同于那么多情感思绪。 所以,业机完全两个概念,别混为一谈了。一个是技术科学,一个是数字化机械设备。 不过,目前两者都很火,而才缺口也大,有的有意识的转行到业机领域,因为业机维护,试,系统集成,安装售后,电气,机械设计,离线仿真等技还是比较恰香的,毕竟,机数量持续上升,而机才还不温不火

    73020

    全书共分为6个章,6个主题: 现状 发展历程 类有威胁吗 目前的典型应用场景 带来的创新创业机遇 时代教育与个发展 用第一章中提到的Primsa软件 在这个基础上进行推导,会得出: 一个系统花了几十年时间达到了类脑残障的水平,而当这个点发生的时候,电脑对于世界的感知大概和一个4岁小孩一般;而在这个点后一小时,电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论 在领域,我们同样需要这样的技术,因为十分强大,具有潜在的危险性。但这并不是因为会像类一样思考,只是因为它们十分强大,我们必须小心使用它们。 届时AI将不再是冷冰冰的机,电影黑客帝国就是讲述类反抗具有自我意识的机的暴政的故事;电影则讲述了具有情感的机融入类家庭的故事。 推荐阅读 一个故意不通过图灵测试的 AI只是类的具:专访杰瑞·卡普兰 10个机学习的JavaScript示例 如何用一种思维,解决生99%的困惑 书籍推荐 《》 《大数据时代》

    1.3K30

    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除) 相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了) 二 行业冲突 客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目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。 训练成本的窘境。 接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的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的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

    57940

    (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做出反应的,该领域的研究包括机、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,未来带来的科技产品,将会是慧的“容”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机够胜任一些通常需要完成的复杂作。

    16410

    VS机学习

    从广义上讲,涉及机做一些只有做到的事情。也就是说,计算机科学家不同意几年前的某些计算力是否可以构成。如今,许多这些功仅仅只被称为软件。 的现代复兴是由一种非常特殊的计算方式的进步推动的:也就是机学习。我们经常在Emerj上交替使用和机学习,但许多计算机科学家喜欢将两者分开。 研究员似乎同意的一点是机学习在某种程度上属于的范畴,而本身属于计算机科学学科。深度学习是后续文章的主题,并且深度学习是机学习的一个子集。 尽管机学习在今天的思想的主导地位,但曾经以一种截然不同的方式被研究。 专家系统和的早期方法 在21世纪末和2010年初的机学习取得进步之前,的兴趣围绕着一个完全独立的计算力。在60年代和70年代,专家系统主导了的开发。

    29820

    2021年:机

    其中两个领域是机技术和,我们将在这十年中看到它们在2021年的巨大发展中得到广泛应用。 到2021年,机,机以及更多机将越来越多地围绕着我们。 到2020年,我们观看了波士顿动力公司的机编舞。这证明了这些事情正在变得多么强大,并使我们中的一些怀疑我们是否应该寻找天网。 但是,与其预期机会杀死或保护我们,不如说我们将看到的大部分是运送和准备食物。 2020年末发生的一件大事是,美国联邦航空局(FAA)扫清了无机运送的道路,使无机可以在口稠密的地区和夜间飞行。 尽管如此,自动化餐厅似乎仍在融合业机来准备和运送食物。 自动化解决了两个问题:缺少想在快餐店作的(实际上,我所在地区的所有都有求救信号),以及在大流行期间保持营业场所畅通。 由于会正在与之抗争,所以这一结果很不明确。尽管如此,鉴于驾驶员的严重短缺,航运公司的唯一途径是更换驾驶员,这意味着半卡车不再拥有驾驶员的时间不会太长。

    34700

    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。 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。 ? 体通过感知获取环境信息并通过执行和环境交互,举个例子,机的摄像头是他的感知,马达是他的执行。 感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 二、体的性衡量 我们研究体是要他做正确的事,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以清理灰尘的总量来做为衡量性的标准,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做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,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

    74460

    制造一样吗?

    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吗? 说到,我们并不陌生,机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做出简单的判断,并不是非常化,第二代主要以机计算为主,靠着机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 最为我们熟知的就是无驾驶汽车了,他将传感、移动互联网、大数据分析集成到一起,满足类的各种出行需求;还有一些制造业完成的化产线改造也算是制造,传统的产线没法系统化管理,出现问题不及时反馈, 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

    29050

    完全约束吗?

    前段时间看过一个新闻,Facebook的实验证关闭了两台机的电源,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机来学习世界各国类的语言。 我们知道,机AI的学习速度初期会比较慢,但后来会越来越快;同时由于机会分享复制学习成果(知识库),以致于AI机在中后期的学习速度是几何爆炸倍数增加的。 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,这种语言机懂,而且沟通效率极高极高。 细极思恐~也许是基于这个原因,研究员中止了他们的学习,对他们判处了“死刑”。 针对以上事件的研投票,请表达您的观点:

    42170

    骗过类吗?愚特写:这不是玩笑

    类有力办到这一点吗?还是说我们已经实现了这一目标,抑或是这仅仅只是一个梦想而已? 时值愚,我们就来看看在「愚弄」类上已经走了多远了。 欺骗类的力越来越强 其实除了上面提到了有些微妙的图灵测试,技术在欺骗类方面实际上正在取得实实在在的进步。 也在学习生成音乐,去年 5 月,谷歌研究科学家 Douglas Eck 向参加 Moogfest 艺术的资深音乐迷们讲述了其团队通过训练计算机来帮助音乐编写音乐的新成果——在一首歌中生成和弦 音频1 随带一提去年圣诞多伦多大学的博士生楚航发布了一首完全由看着一棵圣诞树来编曲,填词创并朗诵的一首神奇的小,并配有一个火柴摇摆起舞。 扩展阅读: 深度 | 改变 MIDI 创作:谷歌 Magenta 项目是如何教神经网络编写音乐的? 圣诞快乐!来听听为这个圣诞献上的歌曲 3.

    60290

    就业形势2022

    近3年,机发展形势越来越好,机+取代普通劳动力越来越频繁。 就业形势不会编故事,不会说谎。 案例如下: 还需要那么多吗??? 不需要,cai员! >第一个问题,才培养与才梯度的问题(与机才缺口大)。 分为三个方面考虑(教育资源分配不均加剧断层): 1 才断层 成本高、资源浪费并存,重点大学相关才起薪高,普通高校找作难。 才断层导致分困难,由上而下,无法顺利完成,主管力的“地平线”,是下属力的“天花板”。 3 慧型机作机会的取代,导致对才要求的不断提高 标准化的作迟早会被和机取代,标准化的教育也无法培养个性化的才。明明学习的知识越来越多,为何越来越无用呢?

    9420

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券