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,谷歌AlphaGo击败围棋冠军!

谷歌日前正式宣布序AlphaGo打败了欧洲围棋职业选手,见证了的极大进步。 那么想要战胜类到底难在哪?关键在于在强大的计算机系统也无法在合理的时间面分析出下一步的最优走法。 1977年,IBM超级计算机“深蓝”则使用了蒙特卡洛搜索树的方式成功做到了这一点。 2014年到2015年,Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等研究团队一直将围棋作为突破的方向,够让序模仿类的直觉是思维方式。 当然现在的DeepMind的系统还在Hassabis等的控制之下,虽说破解了复杂的游戏,但始终也仅仅只是一个游戏。AlphaGo离真正意义上的还很远,更不要提超级了。 已经成为一种科技发展的主流,也许超级的那一天真的会到来。

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论文趣读:?回顾2015年登上Nature的DQN(全文翻译+批注)

高水平论文多为英文,笔者翻译了一篇 2013 年 Google 的 DeepMind 的深度强化学习论文,这篇文章被视为 强化学习+深度学习 的之作,其成果于 2015 年发表在了顶级学术期刊 Nature 1 介绍 从类似视觉或语言的高纬度场景输出中,直接学习体控制方法是强化学习中存在已久的难题之一。这个领域大部分成功的强化学习应用都依赖构造的特征值与线性价值函数或策略设计。 (Piper蛋窝批注:提取特征,就是根据不同问题进行不同设计,这不“”) 深度学习的近期发展让从场景信息中直接提取高阶特征成为可,代表性的突破有计算机视觉以及语音识别。 我们的目的是创建一个单一的神经网络够成功学会控制尽可多的游戏。 我们没有为网络提供任何其他有关游戏的特殊信息或构建的特征值,网络也不会知道模拟器内部的状态。 相反,我们的体只接收未处理的RGB截屏输入,而其必须依靠自己学习检测物体。 除了记录我们的体的数据,我们也记录了类专家与随机动作选取的表现。

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    中的“”,将改变类医疗历史?

    在过去的四周内,在与医疗方面的应用结合出现了三个“”。很可这三个你一个都没听说过。 一名机器通过了全国医学考试 11月6日,中国国家医师资格考试的(NMLE)结果公布之后,宣布了第一个。这是有史以来第一次有机器通过了全国医学考试。 更令印象深刻的是,它比斯坦福大学医学院的顶尖放射科医生诊断肺炎都要好得多。 把应用于50万台医疗设备 最近几周医疗保健领域的第三个AI涉及商业合作,而不是算法上的进步。 两家公司希望随着时间的推移使用来降低辐射剂量,缩短检查时间,并提供更高质量的医疗成像。 改变医疗保健,创造财富? 把所有这些放在一起只需要几个星期的时间,就够了解未来的情况。 在11月份取得的三个都取决于大量的数据。够访问大量数据的公司也会是的最大赢家。 Alphabet可以获得大量的数据,可比这个星球上的任何其他数据都要多。

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    领域:AlphaGo战胜围棋9段选手

    3月9日消息,代表类出战的李世石九段与谷歌DeepMind序“阿尔法围棋”之间历史性的机大战3月9日在首尔四季酒店拉开序幕。首局谷歌AlphaGo战胜李世石。 可以说,AlphaGo是目前围棋领域最厉害的角色。 但如果这次AlphaGo够获胜,将会是领域具有意义的事件。 本次比赛的另外一个“噱头”则是给获胜者的奖赏。据悉,本次“机大战”的奖金高达1百万美元。 此外,针对一些有关“战胜类该怎么办”的担忧,谷歌执行董事长埃克·施密特(Eric Schmidt)也做出了回应称,无论“机大战”的结果如何,游戏最终的赢家“始终都是类”。 “之所以说类始终是赢家,那是因为类赢在了对的开发上,机器学习的不断进步,最终会让每个受益。”施密特周二在首尔的记者会上这样表示。

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    重大:顶级科学家达成23条发展原则!

    DeepMind表示,很自豪成为Asilomar原则的签署者,这是一个AI和伦理方面的重大进步。 而硅谷钢铁侠伊隆-马斯克指出,顶级的AI研究员在发展方面达成一致:开发对类有益的。 这个原则在今年的Asilomar大会上达成。 10)价值取向 设计高度自治的系统时,应该使它们的目标和行为,在整个运营过中与类价值观保持一致。 11)类价值观 系统的设计和操作应符合类尊严、权利、自由和文化多样性的理想。 16)类控制 类应该选择如何以及是否将决定权委派给系统,以完成类选择的目标。 17)非颠覆 控制高度先进的系统所赋予的权力,它应尊重和改善而不是颠覆社会健康所依赖的社会和公民进。 18)AI武器竞赛 应该避免进行致命自主武器的军备竞赛。

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    2014年硬件十大行业事件

    2014年对于电视和盒子厂商而言是真正意义的寒冬。还好,有说2015年OTT的春天又要来了。 终于大家迎来了Apple Watch,这款产品重新定义了可穿戴设备,应该回归时尚、回归产品本质功,而不是用师的思维想着去给用户佩戴一些要收集所谓大数据,建立所谓入口的极客玩具型产品。 ,百度则可以帮助硬件团队实现低成本的化、帮助硬件团队弥补互联网服务的不足,帮助孤立的硬件们实现互联互通,与百度思路如出一辙的还有京东云平台、阿物联网平台和机云等。 硬件在2014年依然还是自产自销,圈内做了给业内玩的状态,只有大众化才有出路。 要走向大众化,就要靠京东、阿这类大众电商渠道而不是众筹平台;要走向大众化,就需要国美苏宁这些通用线下卖场的支持而不只是电商平台;要走向大众化,最关键还是要满足市场刚需突破师思维,做出接地气、买得起

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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 ——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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    |库那些事儿

    欢迎点击「算法与编之美」↑关注我们! 本文首发于微信公众号:"算法与编之美",欢迎关注,及时了解更多此系列文章。 在大数据盛行的时代,数据作为资源已经是既定事实。 Python作为开发最高效的具也网络爬虫的首选,但python自带的第三方库不足以解决爬虫所需。 这是python自带的一个库,主要被用于网页数据的抓取。他通过解析编码文档,自动转换为“utf-8”,当然如果有指定的编码,也可以手动加入encoding设为其他编码。 而requests库的功也很强大,他可以实现代码的跳转,相应命令,传输文件等功。 在cmd中输入安装命令:pip install requests即可安装。 建议大家下载社区版本就够用了哟~ 而且还是免费的:) 更多精彩文章: 算法|从阶乘计算看递归算法 算法|字符串匹配(查找)-KMP算法 JavaScript|脚本岂随意放置 开发|优秀的Java师的

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    -浅谈

    1 浅谈 1.1 的概述 (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,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过的模拟。 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、机器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。 ? 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、大数据风控技术,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

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    机器:观察1次,就模仿类操作

    OpenAI是一家由伊隆·马斯克赞助,总部位于旧金山的非营利研究实验室,近日实验室宣布在机器作领域取得了式研究成果。 基于全新算法,类在虚拟现实环境中演示一遍后机器模仿执行相同的任务,虽然目前够掌握的任务相对还比较简单,但已经彰显了未来广阔的发展空间。 ? 这极大度上基于OpenAI尚在开发的one-time imitation learning(一次性仿学习技术)上,只需要一个样本就引导机器来模拟相关的物理操作。 ? 因为在现实生活中收集员操作需要复杂的提取,因此在成本和时间上都有很高的要求。 因此OpenAI将其搬到了虚拟现实世界中,让团队对环境有了更多的控制选项,并且对背景、光线效果、纹理等诸多因素进行调整。 ?

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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。 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数字来生成并注册真实的电子邮件地址的小序,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学习序 然而,通过使用机器学习重新利用面部识别具,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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    最适合的编语言:JAVA序编

    可用于开发项目的序编语言列表,包括Python,POP-11,C ++,MATLAB,Java,Lisp和Wolfram语言。在本文中,你会了解Java序编如何与配合使用。 是计算机科学的一个分支,致力于创建一个一样作和作出反应的机器。作方式与脑的作和解决问题的思维方式一样,同时也是研究软件和系统开发的结果。 Java序编的应用 游戏 : 在象棋,井字棋,扑克等战略游戏中扮演着重要的角色。大部分游戏都有明确的规定。可以通过定义规则集并在计算机中轻松表示使其变得可计划执行一项重要任务,旨在为计划过提供积极的支持。 神经结构: 我们所有都知道们比计算机更聪明。研究员总是试图使计算机变得化。 它涵盖了Java序编的不同应用,并给出了遗传算法作的基本知识。与其他语言相比,Java是开发应用序的绝佳语言。

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    的未来在哪吗?

    1、目标 在这篇文章中,我们将研究的未来,来了解在真实的行业中的前景和就业机会。我们将从介绍、应用序、示例、职业以及中的作概况开始。 2、介绍 “制造机器的科学和,特别是计算机序。” 力使我们与世界上的万物相区别,因为我们有力去理解和运用知识。我们还可以提高在我们进化过中扮演重要角色的力。 因此,MI的研究员相信,在未来40年将变得比类更聪明。 为了打造更,企业已经收购了大约34家初创企业。它是在2017年第一季度被收购的。 此外,要找到运行的具体过。另外,看看它是如何运行的,从中学习和构建。 做好准备 在此之前,为了使的价值最大化,最好确保您当前的流,即以尽可好的方式作。 在编和支持方面,这还远未实现。有可改变企业。这就是一个企业的运作和起起伏伏。 例如: 就像电影停下来的地方一样,机器通常也会表演,因为它需要步骤和试验。

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    漫画:啥是

    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: 的基本概念 1.1 啥是 ? 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。 对于的研究员来说,目标并不是研究慧的来源,而是以技术手段制造出类似慧的 产品。 类和最大的差异是,肉体的有无。 ? 类可以通过身体获得外界资讯。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 例如:训练好的在图片识别过中,效率远远高于类,给他们10万张图片,他们会很快的为类做好分类作,无怨无悔,而且在作过中,本来的"慧”也在提升。 ?

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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! ? 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做出贡献,使相关研究进入严冬。 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?

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    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。 因为就算他前期只有个模糊印象,交付过中清晰起来了,第一个怼的就是你。 客户的期望是一方面,AI的应用限制是另外一个方面。 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。 要做有口的交付团队,任重而道远。

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    全书共分为6个章节,6个主题: 现状 发展历 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 油画 精彩看点 什么是 第一章最后提到了的5种定义: AI就是让觉得不可思议的计算机序 AI就是与类思考方式相似的计算机序 AI就是与类行为相似的计算机序 AI就是会学习的计算机序 超 计算机序通过不断发展,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。 而且,由于基础科学(如物理学和生物学)尚缺乏对慧和意识的精确描述,从弱发展到强,期间有很大概率存在短期内难以解决的技术难题。 我们所面对的,只不过是一些列设计上的问题。 在未来10年,至少有一半的需要关系自己的作与的关系,需要在未来的机写作模式中,找到自己的新位置。

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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机器,该领域的研究包括机器、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,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过的模拟。 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,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。

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    的最后一英问题

    TLDR:最后一英的问题是实现承诺价值的最后障碍。要获得系统的好处,需要的不仅仅是可靠的商业案例、执行良好的实现和强大的技术堆栈。 我讨论了各种实用的解决方案,比如中的80-20条规则以及机器和之间的顺利交接,以帮助团队克服现实世界中交付的最后一英障碍。 首先,让我分享一个故事... 系统和传统软件解决方案之间有一些明显的区别。这最重要的一点是:系统与用户的交互是基于自主的、持续的学习和决策,而不是遵循一套由设计师和师预先设计的静态规则。 ? 这个例子突出了一个基本的和共同的问题:类和系统之间的脱节。协作是系统的最后一英问题。 用户体验设计师可会争辩说,这只是一个设计糟糕的典型解决方案。 「提高技术员与系统的协作力」。够使用技术是许多入职培训的重要组成部分。但今天还不够。例如,系统不同于传统的客户关系管理(CRM)应用序。

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