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的未来于道德准则

无数行业都在关注,从安全、企业到零售和医疗保健。 我相信,在不久的将来,几乎所有的新技术都将融入某种形式的或机器学习,使够以我们无法想象的方式与数据和设备进行交互。 展望未来,我们对将会进一步加深,因为会影响他们的汽车、家庭和企业。 研究员、企业家和全球组织必须为一套伦理准则打下基础,以指导我们即将到来的突破和不可避免的困境。我要澄清的是,这并不是一个单一的道德准则——每个公司和行业都必须拿出自己独特的准则。 但这一点处于危险的边缘,在梦境和噩梦之间徘徊。 为了防止的炒作,并利用它的变革性力量,我们必须从伦理道德出发,正确地对待。 从无驾驶汽车到媒体平台再到职场,将对我们的生活方式产生重大影响。但正如所认为的领导者和专家,我们不应该只提供技术——我们需要密切监控,并在行业发展程中提出正确的问题。

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VS

的优势:身体力和认知力 计算机优势:可更新性和可链接性 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和服务 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,会出现似状况吗?

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    唇语阅读力超

    在数据处理和文件归档方面,机器的表现已经超,如今机器还具备了唇语识别力。 据英国《每日邮报》报道,英国一个研究团队开发了一款唇语阅读计算机程序,其力甚至超专家。 LipNet利用神经网络映射口腔运动,与语库内容一一匹配。在训练阶段,这款软件会通视频脚本学习发出的陌生指令,指令中带有含义模糊的短语,例如“请将蓝色设为四”。 LipNet通分解视频帧将的口腔运动与已知指令相匹配。在测试阶段,约有2.9万段视频被用于训练,视频中的说话为两男两女,软件会将训练结果与三名使用唇语的听障士的准确率进行对比。 DeepMind研究员最近通为机器赋予记忆开发了软件的“一次性学习”力,进一步强化了软件的理解力。有了这种功,系统只要对一个物体进行学习,下一次遇到时便可自动识别。 这样的进展看似微不足道,却可以大大加快系统的学习程,让以更快的速发展。

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    会不会全面超慧?

    会不会全面超慧? 1956年,“”一词诞生,也标志着这门新兴科学的诞生。直到40多年后,这项技术才开始在世界上引起巨大的轰动,让世产生深刻的印象。 对于是否会在慧上全面超越这个问题,可以分开两个方面讲。一个方面是在特定的领域,会远超,比如计算、精确、重复操作等领域。但是在总体的慧上面,应该是无法逾越的。 其实,的研究,就是一个解题的程。去解答研究程中的一个个数理化自然科学问题和哲学、逻辑等社会科学问题。只有正确解答了每一个问题,研究才继续进行下去,一个问题没解答,就会使科技停滞不前。 因此,每一个阶段的成就,都必须是彻底理解和掌控的知识支撑起来的。不可制造出逾越自身知识高的事物,就跟不懂高等数学的无法理解和解答高等数学的问题一样的道理。 即便是AlphaGo下围棋的水平超了,但是它的运行模式是在的控制下进行的,并没有超越的理解范围。只是它在计算力和计算速方面远超,就像起重机的力量远大于一样。

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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,后者认为和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脑和没有根本差异的想法的有力回击。 机器够思考吗? 但是拉夫莱斯坚称,不管机器够执行多有逻辑的任务,有一样东西是它们永远都无法做到的。它们不会拥有真正的思考力。是为其带来创造力,机器本身只的吩咐做事。 “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。 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和计算机处理力相结合的威力的一种证明。

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    使用增强(上)

    Carter和Nielsen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和音乐,以及交互设计、数据可视化、计算创造和机交互等领域。 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。 我们提议使用增强(AIA)这个术语来命名这个领域:使用AI系统来帮助开发增强的新方法。这个新领域引入了一些重要的、新的基础性问题,一些不属于任何一个亲本领域的问题。 然而,我们仍然可以期望接口提供大致似于上面所描述的操作,允许访问高层概念,甚至用户定义的概念。该接口模式不于属性向量这样的技术细节。

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    使用增强(下)

    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。 这个双模式模型简化了:创造性并不完美地分为不同的两。然而,这个模型仍然澄清了新界面在创造性作中的角色。 创造性的第一种模式是匠从事他们的作时的日常创造性。 因此,即使是相对简单的想法,比如面包猫和观察者猫,也会导向全新的图像型,这些图像并不属于我们之前考虑的自然的图像空间。 结论 将改变我们与计算机进行交互的方式是传统慧。 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。它不涉及像在围棋之的游戏中击败冠军那样令印象深刻的功绩。

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    五大力水平:基于深学习的

    【新元导读】本文作者基于深学习提出的五大分:1.仅分(C);2.记忆分(CM);3.知识分(CK);4.不完全知识分(CIK);5.协同不完全知识分(CCIK),希望让我们知道我们目前处在的哪个阶段 (文/)Arend Hintze 曾把分为以下四个型: 反应机器:是最基本的 AI 型,它们无法形成记忆,也无法利用去的经验来做决策。在设计好的任务之外,它们无法起作用。 我对这个分的保留意见是,它们似乎来自一种 GOFAI(有效的老式)的基调。此外,从“有限的记忆”到“心理理论”的跳跃也似乎太大了。 因此,我想更针对深学习领域提出我对的分,而且我的分更实用,对业者来说更有帮助。这个分让我们知道我们目前处在的哪个阶段,以及我们最终到达哪里。 这些都是的根本问题,正如 Yann LeCun 所说: “如果是一个奶油蛋糕,无监督学习将是蛋糕胚,监督学习是蛋糕上的糖霜,而强化学习将是奶油蛋糕上的樱桃。

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    会取代吗?

    按照这个发展趋势,会取代吗? ?

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    吗?愚节特写:这不是玩笑

    欺骗力越来越强 其实除了上面提到了有些微妙的图灵测试,技术在欺骗方面实际上正在取得实实在在的进步。 除了语音合成,机器也在努力学习其它型的声音合成。去年 6 月,MIT 计算机科学与实验室的研究者报道了一种新的声音模拟算法,并宣称其真实程。 50%(附论文) 前沿 | MIT 实验室全新声音模拟算法,真实程 业界 | 百提出 Deep Voice:实时的神经语音合成系统 学界 | 谷歌全端到端语音合成系统Tacotron 扩展阅读: 百 NLP | 自动写诗 PK 古代诗:百「为你写诗」技术深揭秘 一周论文 | 机器写诗综述 总结 在「欺骗」的道路上,正越走越远。 从语言合成到图像生成再到模拟的对话,正在许多领域逼近甚至超越的表现水平。现在市面上也已经出现了一些在一定程上可以替代的伴侣式设备或聊天软件。

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    微软前副总裁谈然不可或缺

    (micro-intelligence)和中间件(middle-ware)服务 广义上讲,现在的公司分为两:一是研发机器学习和技术的;另一则是在应用和服务中使用机器学习和的。 然不可或缺 关于我们该不该担心会代替,接管世界这一话题,现在有许多讨论。在自动化领域,机器学习和发挥着重要作用,并且获得了巨大的进步。 这些机器生成的推荐比起用户自行搜索和筛选的结果更吸引用户。不,匹配率真正大幅地提升是在Redfin让中介对机器生成的推荐进行修正后再推送。 在这段总结中,最为受到广大普通民众关注的一点应该就是第4条趋势总结:然不可或缺。 但不可否认的是,在未来的时代,即使还是不可或缺的,那也只是针对一部分职业而言,对于一些纯粹体力劳动及重复操作的种来说,对其的职业威胁任然是不可避免的。

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    会“抢”走作吗?

    本文为CDA数据分析原创作品,转载需授权 “随着的逐步发展,未来30年每天只需要作4小时,每周只作4天。 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,会抢走作吗? 很多事情由来做以后,做什么呢? 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。 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,作者如果把机器当做合作伙伴,将获得很大福利。 现在们要做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,劳动者可以把握住。 其次,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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    谷歌编写新AI 胜技术

    AI最让担忧的地方,就是AI自己成另一个AI,而这个新生成的AI不被控制。不谷歌Google就有限地让他们的AutoML系统,创造了新一代的 NASNet。 在这个创造程中,AI成了制造自己后代的缔造者,AutoML产生了一个自己制造的「子AI」系统 NASNet。 测试中,NASNet对目标的预测准确率高达82.7%,比开发的AI准确高出了1.2%,计算效率提升了4%。 也就是说,这个由AI技术生成的「子AI」,已经胜制造的AI。 谷歌的这次测试,整体来说仍然是在的控制范围内,制作子AI的目标,也是开发员建立的。距离AI自己突发奇想,或者有主动思考意识,然后像科幻片里那样「AI生成AI毁灭」的联想还差很远。

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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和厂,接着就是零售业和快餐业; 将来会占据大部分知识性的岗位 “遗传规划” 如今,够通遗传规划软件实现“适者生存”的自我完善,只有最好的编码才会被应用。华尔街的交易大部分都是由遗传程序处理的,因为交易软件的运行速要比快得多。 随着自动化的盛行,税收也会以资本为据,而不再是以劳动力为据。现行政策通所得税对雇主征税,那么靠机器运作的企业就不需要缴税。 有思想的机器够通云储备实现知识共享,商会越来越高,甚至高出数百万倍。到那时,他们还会考虑有何价值这个问题吗?

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    话题:的威胁?

    如今,已不再停留在大家的想象之中。自从去年阿尔法狗在围棋大战中打败终于跳出了实验室的禁锢,成为活跃在科技领域的核心力量,融入社会的方方面面。或者从未停止对未来的憧憬。 为何要制造一个无限接近于的“”?除了的诸多实际应用以外,创造出“”更证明了的创造性和力,的本质是对思维的信息程的模拟。 们希望创造出一个比更聪明、够处理更多信息,甚至够像一样思考的“”。它不是,但那样思考、也可。所以一直在担心的问题到底是什么? 也有认为:“世界上没有免费的午餐,机器通‘黑箱’学习(深学习)方法取得的,由于与认知行为存在根本差异,因此也将带来潜在的风险。” 全面超越并出现自我意识,是危险的,不这是远虑。从我个的角看,或许更像是一个潘多拉的盒子,虽然很美好却不要轻易去打开。

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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和解决问题的机器。 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。 在研究中,按所研究对象的数据型的不同,可以分为:结构化数据、非结构化数据  >> 结构化数据:气温(36 C)、相对温(75%)、降水量(10mm),以上一组数据则可称为结构化数据,即每一个维 回归预测 & 分预测  再再说白了,现在所完成的很多作,就是通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。

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    完全约束机器吗?

    前段时间看一个新闻,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的语言。 我们知道,机器AI的学习速初期会比较慢,但后来会越来越快;同时由于机器会分享复制学习成果(知识库),以致于AI机器在中后期的学习速是几何爆炸倍数增加的。 这种语言不属于现有中任何一个区域的语言,没有语法,、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,机器语言的学习,也许发现了语言中的缺陷,并做了版本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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    阅读故事学习价值观

    研究者Mark Riedl 和 Brent Harriso的Quixote系统教机器做出合乎价值观的行为,将有助于在中构建伦理价值系统。 (AI)的快速发展让许多开始害怕机器是否会做出不符合伦理的事情,并危害全。一些甚至要求政府禁止机器方面的科学研究。 娱乐实验室的助理教授Riedl说:“不同的文化中都有很多故事,通寓言、小说和其他文学体裁教孩子们哪些行为在社会中是合宜的,哪些是不合适的。 我们相信,让机器理解故事,消除那些看起来像精神病的行为,并巩固那些获得预期目标又不会伤害的行为。” Quixote用价值观来校准AI目标,使用的方法是奖赏那些具有合宜社会性的行为。 这个系统构建于Riedl去的一项研究——谢赫拉莎德系统(Scheherazade system),这个系统表明AI够在互联网上通众包故事情节的方法,收集正确的行为序列。

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    不盲目,海信帮欧尚开了近 300 家无便利店

    这一天,缤果盒子在北京发布了面向无零售的解决方案“小范FAN AI”。而它的大客户,法国第二大零售卖场欧尚(Auchan)超市却选择结束双方的合作关系。 除了硬件设备,海信还为欧尚等客户提供管理无店的软件具和云服务。在手机上安装专门的 App 并与无店绑定,管理者就随时随地查看店内的温、货品和交易情况。 而无论是贴 RFID 标签,还是高物体识别、体姿态及面部识别的 CV 技术,都各有各的不足。RFID 标签的成本是 0.2-0.5 元,而且不二次使用。 综合考量这些因素,海信商用最终选择了最易于复制的扫码技术路线。这也可是欧尚选择海信作为无便利店提供商的原因之一。 在目前这个阶段,单纯基于的无零售解决方案还无法满足这些客户的具体需要,反倒是更可靠的“低等科技”更符合零售业对成本、效率和渠道三个维的要求。

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    都有伴侣-----吴恩达---百

    以下为演讲实录: 吴恩达:谢谢,大家好,已经在世界有很大的影响力,百是引领发展的公司之一,今天我想跟大家分享一些我们正在做的先进技术,我也希望未来我们把这些技术开放给我们的合作伙伴 在百技术的进展主要靠深学习,深学习的意思是建设巨大的神经网络,语音识别也是用深学习做的。 百已经有很多的产品,我们的深学习基础架构可以让越来越好,派发出更多更新产品。最后的未来是什么?在我结束演讲前,我想向大家讲讲的前景。 很长时间以来我们一直在讲百大脑越来越聪明,这很重要,他让我们对用户提供越来越好的服务,但这还不够,的 下一步不止是百大脑更聪明,也够使用户也更聪明,像李彦宏提到的秘,技术可以成为你的合作伙伴 ,也是技术与交互的例子,李彦宏讲的秘书化也是这个意思,因此我对成为合作伙伴的未来充满信心,我也希望与大家共同走向伴侣时代。

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