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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 ——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,最有天赋的还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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VS

的优势:身体认知力计算机优势:可更新性可链接性因为失业我们就要阻挡的发展吗? 答案是否定的,因为因为有固有的优势,带来更多的好处,比如驾驶更安全,医疗更可靠。所以我们不只保护作,而更应该保护。科技进步后是否带来更多的作? ,但是面对21世纪的更多的是马,而不是马夫。 2 对掌控者进行大量征税,使其够满足全民基本收入服务3 转变的想法,比如养一个孩子,要比更复杂,所以得到的收入应该更高。带来的最大威胁? ,某一强国的发生到一定程度,会出现似状况吗?

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    细数的十大不同

    作者:Sabine Hossenfelder编译:MikaCDA数据分析师出品导读:究竟有何不同之处呢? 今天我想讲讲有何之处。当然显而易见的是,的大脑是有温度且不确定的,而计算机不是。但是更重要的是,之间存在结构性差异。这我将在之后讲到。 反向传播是指,如果神经网络给出的结果不是特别好,你可以回溯并改变神经元的权重连接。神经网络就是这样从错误中学习。说到这里,下面让我们进入之间的关键区别。 01形式神经网络是运行在计算机上的软件,的神经元没有物理实体。它们以位数字符串的形式编码在硬盘或硅芯片上,它们的物理结构真正的神经元一点也不像。相反,在脑中形式是同时存在的。 比如本被训练以恒定的高速行驶的自动驾驶汽车,很可变成只会原地旋转。但是神经网络擅长于一些内容。比如对图像进行分,或者推断出没有明显趋势的数据。结语也许的意义就在于不让它与太相似。

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    使用增强(上)

    来源:Distill编译:weakish编者按:本周一,Google Brain的Shan CarterYC Research的Michael Nielsen发表了一篇讨论AI(IA(增强 CarterNielsen提出了第三种观点,AI将在“软件层面”增强,改变的思维方式,拓展创造性的范围。电脑用来做什么? 1962年,Douglas Engelbart提出计算机可以成为增强的方式1,意味着这一愿景凝结了。在这一视角下,计算机不再是主要解决数字运算问题的具。 它同时深刻影响了数字艺术音乐,以及交互设计、数据可视化、计算创造机交互等领域。IA的研究经常与(AI)的研究竞争:资金、有天赋的研究员的兴趣。 我们相信,AIA的原理系统将与现有的大多数系统全然不同。我们的文章首先调研了最近的一些技术成果,这些成果隐含了增强的技术。

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    使用增强(下)

    CarterNielsen提出了第三种观点,AI将在“软件层面”增强,改变的思维方式,拓展创造性的范围。 昨天我们接上了本文的上半部分:使用增强(上),今天为大家带来第二部分。 在对未来可的AI的推测性描述中,这种认知外包模型通常表现为将视为神谕,够以超出的表现解决一大问题。 更宽泛地说,增强将利用计算创造性9交互式机器学习10等领域的成果。寻找强大的新思维原语我们主张,机器学习系统可以帮助创建作为新思维原语的表示运算。 除了具性利益之外,个的变化成长具有内在的价值。我们讨论的面向界面的作在用来评判中大多数现有作的叙事学之外。它不涉及战胜分或回归问题的某个基准。

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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 从诞生以来,理论技术日益成熟,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。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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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、假视频假音频的战壕中展开。 “这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享软件技巧。” 根据 Johnston 的说法,这些大量 Fake 使用了所有型的其他自动化技术,从通过组合真实姓名随机数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学习程序

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    +计算机=?

    他对于潜力的信奉与传统学派的看法形成鲜明对比,后者认为计算机共同发挥各自的才,共同合作,总比计算机单独行事更具创造力。虽然媒体时有报道,但对纯的探索目前仍令失望。 相比之下,与机器相结合的做法则持续不断地产生令惊叹的创新。正如图灵的传记片所表明的,他自身极富性的生活就是没有根本差异的想法的有力回击。机器够思考吗? “海市蜃楼”数十年后,又有新一批的专家声称时代即将来临,甚至是“奇异点”(即计算机不仅仅变得比更加聪明,还够将自己设计成超级机器,将不再需要)也有可快要出现。 然而,真正的迄今为止仍只是“海市蜃楼”。计算机够完成世界上最困难的一些任务(如在数百个规模与维基百科相当的信息库中发现相关性),但它们并不够执行一些对我们来说轻而易举的任务。 “我看到沃森与医生进行合作交互,”她说,“它充分证明机器确实够与合作,而不是替代他们。”情感因素虽然图灵坚信的可行性,但他本身的经历可谓创造力计算机处理力相结合的威力的一种证明。

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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? 接着往A走碰到的情况,以及往B走的情况,进行分。在不断分的情况下,最后找到终点。这就是初期所使用的方法。 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,无法为疾病治疗等实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 冬天肿么又到了...1.2.4 第三次浪潮时间到了20世纪90年代中期,互联网搜索引擎相继诞生,到了2000年,随着网站的数量的增加,的知识、资料在互联网呈现指数增长。 到了2008年,随着手机的兴起4G网络的普及,几乎全世界一半的都成为了网民,为互联网贡献自己的数据。够让计算机自主学习,便进入了第三次AI浪潮。从诞生到现在的历史,可以整理为下图:?

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    漫画:啥是

    1.1.1 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的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 要回答这个问题,就必须从造物的 区别慧说起。 对于的研究员来说,目标并不是研究慧的来源,而是以程技术手段制造出慧的 产品。 最大的差异是,肉体的有无。?可以通过身体获得外界资讯。透过感觉器官,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。 必须依赖,将通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 但事实上,要想像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知识,然后进行预测判断。如果输入的案例太少,就无法做出判断。

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    的最终走向是“伙伴关系”?

    的概念对于我们来说并不陌生,一直被大众媒体探索利用。电影已经向我们展示了一个由具有AI功的机器机器支配的世界,而这些电影往往最终描绘出一个支持AI的社会的消极影响。 尽管们认为机器学习是未来的发展方向,并将帮助更好地完成自己的任务,但另一批认为AI比专业士有更多的缺点,并将最终导致的垮台(就好像通常在好莱坞电影中描绘的那样)。 47.png为什么AI是前进的道路AI是旨在执行可以进行的功的软件,例如推理、计划、感知以及自然语言理解(NLU)自然语言处理(NLP)等学习问题解决。 然而,像斯蒂芬霍金伊隆马斯克这样的着著名专家对AI的技术进步表示了警惕,声称它最终可会压倒。虽然他们并不完全反对的发展,但他们认为需要政府监管,以避免技术“流氓”。 50.png终极伙伴关系与此同时,世界各地的许多专业士正在考虑(AI + HI)之间的终极合作伙伴关系,AI这样的具正在成为积极的合作伙伴,而不仅仅是被动地扩展自己的自我。

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    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器环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。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。 体做出什么样的反应取决于输入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。 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。

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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。 一 基础概念 先说说几个参数。 误识别率:识别错误的个数占所有应该错误总数的比例(本例子中共4个错误,选错了2个,误识别率24)召回率:识别正确的个数占所有应该正确总数的比列(本例子中共5个正确,选出来4个,召回率45)数学上的准确率召回率并没有必然的联系 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。 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。

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    会威胁到吗先科普三个概念:弱也称限制领域或应用型,指的是专注于且只解决特定领域问题的,也是当前所处的阶段。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任所有作的。 第三章通过两篇文章——蒂姆·厄班的一个故意不通过图灵测试的AI只是具:专访杰瑞·卡普兰来引出两种截然相反的观点:AI快要毁灭离威胁还相当遥远书中提到第一种观点的持有者霍金埃隆 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脑残障的水平,而当这个节点发生的时候,电脑对于世界的感知大概一个4岁小孩一般;而在这个节点后一小时,电脑立马推导出了统一广义相对论量子力学的物理学理论 而且,由于基础科学(如物理学生物学)尚缺乏对意识的精确描述,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,只不过是一些列程设计上的问题。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸扩展的理论、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、自然语言处理专家系统等。 从诞生以来,理论技术日益成熟,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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    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,机器阿尔法狗都深入心,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 目前,“互联网+”+”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,满足的需求而产生的。 最为我们熟知的就是无驾驶汽车了,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,制造算是众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    会取代吗?

    按照这个发展趋势,会取代吗??

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    体系

    所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的: 强 & 弱: >> 强:指制造出真正地推理解决问题的机器。 目前的现状是:强很弱、弱很强。弱已经强大到可以替代许多的岗位,深圳法庭已经开始试用语音识别做庭审的发言记录,医院可以用图像识别技术做医学影像的分析。 而强,按照某大咖的说法,目前最先进的强,也远远比不上一个三岁孩子的力。 补充:以笔者个的理解,目前强最大的一个问题是——还具备不了真正的推理力。 回归预测 & 分预测 再再说白了,现在所完成的很多作,就是通过数据分析做出最合理的预测,由预测的输出型,可以分为: 回归预测、分预测、聚预测 >> 回归预测:预测数据为连续性数据。 比如:预测第二天的股价是涨是跌(契合国情,可应该预测跌不跌停) >> 聚预测:预测数据为别型数据,但别未知。 机器学习: “的核心,是使计算机具有的根本途径。

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    AlphaZero继续完虐棋手,会超越吗?

    一场始料未及的革命似乎正在降临,面对不断突破的AI,未来我们该何去何从?今天是get酱为大家带来的“3本书带你看懂系列之对未来世界的影响?” ,通过本文你将了解到:(AI)的力每两年左右就可以翻一番;已经够击败世界上最优秀的棋手;首先将会占领剩下的农场厂,接着就是零售业快餐业;将来会占据大部分知识性的岗位 ;数百万将会失去作;机器的力将会比高出千万倍,有作的将会越来越少。 敌接管史蒂夫·霍金等科学家都认为,将在所有方面超越的思想,并建议决策者现在就采取措施,避免发生这场历史上最重大的浩劫,或者犯下的最大错误。 有90%的专家认为机器统治地球将发生在下个世纪之交,近一半的学者预测在2030年左右。一些学者从中看到了机遇,认为够提高力,延长的寿命等。另一些学者则担心机器会接管地球。

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    AI 入行那些事儿(8) vs

    到了那时,之间又会变得孰强孰弱呢??弱 vs 我们先来把做个对比。弱虽然可以在某个具体的领域里学习、行动决策,但这一切行为的基础仍然是计算。 因此弱其实并不是真正意义上的,也就无法脑相提并论。强 vs 到了强时代,可真的会出现一个程序,它在所有的领域学习、行动决策。 如果真的进入强时代,虽然在学习方面会超过,但在创造力上,它还是无法相提并论。 真正的原创力是独有的力,而依靠学习的学到的一切都是已经创造出来的知识成果,这就是之间最大的差距。 另外,在某个领域追赶慧,但完全可以把适合机器学习的领域交给它们,自己转而在一个新的领域学习。可以是一个终身学习者,随时保持学习新知识新技的状态。

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