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,源于科技巨头们的不透露

当Drive.ai与科技集团和汽车制造商在技术最具变革性的领域之一竞争时,无驾驶技术也许是他们面临的最大挑战。 这家初创企业的筹码是才,该公司是由斯坦福实验室(Stanford Artificial Intelligence Lab)出来的一群创建的。但赖利表示,更大的挑战是建立。 她的策略是使用深度学习——这是一种让器学会自己思考的形式——不仅要教汽车如何驾驶,还要教它们如何与类互动。这辆林肯车的顶部有六个传感器,一个雷达和几枚摄像头。 我在硅谷听到的好消息是,在长期否认后,科技公司承认他们面临着。他们知道自己与社会和政府的关系到了一个转折点,并正在讨论如何应对。 然而,解决这个问题并不简单。 也许并不,而且科技集团可还会因此蒙受更严重的缺失。

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将取代类?亦或是新的

技术进步给们的生活带来了极大的便利的同时,们也在担心技术是否会失控,会威胁类的发展,比如一个常见的担忧随之出现——将取代类。 “每一项技术都需要通过额外的技术进步,才完全发挥效果。”比如,的发明,带来了对其他技术源源不断的需求,小到手壳的发明,大到5G无线技术的发展。 库克曾经好几次宣称苹果公司会保护用户的数据,谷歌最近也开展了反歧视措施,防止它的技术变得种族歧视。当企业没这么做的时候,监管部门、媒体和公众就要替企业考虑这些问题。 我们当前的额主要是提点一些重复性的,或者说叫做战术性的、有规律可寻的这样的一些领域,其实最终其实还是提升们的生活效率,给我们节省出更多的时间。 尤其是创意或者是旭尧之间交流的这些领域,还是没有办法替代们之间这种特殊的情感交流的。 的到来带来的究竟是还是新的遇?你怎么看!

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    百度无车测试与

    你的理性促使你找到这种高科技产品的理由。只有其他真正尝试过而且没有险时,你才会它。 那些穿着防弹衣或者躲在防弹玻璃后面等着扫射的,所做所为的动也不是舍己为的牺牲精神,同样也是理性。 一个学校根本不愿意让本校的毕业生留校作,你觉得它的教育质量有保证吗? 当我们去判断某个或者某个构的时候,总要去寻找这样的号。 很难得,因此有的时候价格会非常昂贵,甚至是健康与生命。 例如某著名净化设备生产商要求空气净化器测试的时候,程师必须进入测试环境抽烟。 :-P 产品越简单,的成本越低。 为何没有个高管或者中层干部出来临受命,跟程师一起玩儿一把刺激呢? 因为。 这种需要用身家性命做赌注的测试,没有心是没法参与的。 只是将其误判为非险物体,于是毫不减速地冲了上去。 谁负责最关键的部分?写代码的呗。 于是大家一起看码农。 代码是谁写的?你们对吧? 你不敢上?莫非你的代码有bug?

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    CCAI 2017 | 刘燕:艺术与的明天——合作

    大会第二天下午,南加州大学计算系名誉副教授、器学习中心主刘燕参与了【科学与艺术】论坛的讨论,并发表了《艺术与的明天——合作》主题演讲,刘燕教授认为将来与艺术的结合, 主要在于合作,在提供可解释性、可迁移性、可靠性方面进行长足的发展。 大家好,今天非常开心有这个会,让我谈一下未来对于类艺术方面的结合。我今天探讨的中心是合作,我相这是艺术与的明天。 从这个角度上来讲,可解释性很重要。 另外就是问题。说一个经典的例子,一篇KDD2016有关于LIME算法的文章讲到:其实器很容易被愚弄。 所以我认为将来与艺术的结合主要还是合作,在提供可解释性、可迁移性、可靠性方面,够进行长足的发展。这样我们够同时利用器擅长的方面和擅长的方面,创作最好的艺术。 谢谢大家!

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    教授警告:陪伴对老

    图片来源:JAY WILLIAMS 一名教授发出这样的警告:老家的陪伴“在情感上很险”,永远无法代替真实类的陪伴。 许多科学家警告说,技术的进步意味着我们与“奇点”越来越近,“奇点”指的是计算“思维”力超越类的阈值。不过,Boden教授称,科技不太可达到类大脑的复杂程度。 “我不认为系统可以像类一样,思考非常深刻的哲学问题或者非常深入的科学问题。我们类也还不理解这些问题,而且我们在未来的很长一段时间应该都不会理解。” 她还警告说,革新会带来就业,现在只是在制造业,但是未来还将发生在法律、医学、会计等专业领域。 “在很多行业,例如法律、医学、科研、政府决策等领域,我们已经开始使用作为助理了。 技术会越来越强,直到有一天不只是专业员会使用这项技术,他们的客户会想直接使用技术,这样那些专业员的作就会贬值。”

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    来自的建议会让吗?交互分析

    的许多应用中,算法的输出被框定为给类用户的建议。使用者可会忽略建议或考虑修改其决定。 随着这种交互的日益普及,了解用户如何根据的建议行事(或不行事),以及如果用户认为建议来自“”和其他类,他们对建议的看法有何不同,这很重要。 在这篇论文中,我们描述了类如何使用建议相对于一组同伴在几个实验设置中的等价建议。我们发现,参与者对于类与在给定务中的表现的念会影响他们是否听从建议。 当参与者决定使用建议时,他们对类和的建议也是如此。这些结果为类与互动的影响因素提供了见解。

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    隐藏在下的,你看到了么

    前段时间刷屏的AlphaGo zero够摆脱类的知识自学成才,这完全颠覆了我们对的认知,现在有更多对它们流露出担忧的情绪,认为自己在不久的将来会被取代。 2017/12/18 MONDAY 史蒂芬·霍金表示,未来有一天,将取代类成为地球上的主导生命形式,近年来随着取得的令瞩目的进步,他们对这个社会构成的最紧迫、最真切的威胁其实不在于此 它们更像是对那些创建和使用它们的群的一种延伸,它们是精心制作的具,用来增强这些执行某项作或者务的力。 最先可是服务行业,服务行业一般上班时间比较长,作内容械重复性大,现在已有的技术完全都可以胜,现在已经国内已经有少量餐厅在使用送餐。 在有关相关讨论中经常会讨论一个话我们是否需要确保够学习并且维护类的价值观。然而,问题在于究竟学习并且维护的是哪些的价值观呢?而这个全类又是由谁来代表的呢?

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    6 家居:配合酷聊软件可远程管理加装了酷聊芯片的家用电器、门窗和汽车等。 当我们在外面遇到险情况,没办法打电话时,如果使用安装了酷聊软件的宇飞来,只需要大脑发出一个报警意识,脑电波通过传感器,立即激活报警系统,同时发送卫星定位,手就会为你自动拨出之前就设置好的报警电话 8 关心: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,当手软件上显示爸爸妈妈今天心跳异常 同样,给孩子佩戴这样的饰品,孩子的动态也可以随时掌握,这就是安装了酷聊软件的做到的关心。相这款产品一定是非常受欢迎的,市场空间也是非常大的!

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    演进中的伦理悖论与社会

    崔鹏  部中国息通研究院高级管理咨询师   还是让我们先回到原点,来简要回顾一下的发展与应用历程。    甚至在很长一段时间内,基于当前的发展水平,器犯错的比例可比一般还要高。在这种假设前提下,的应用将带给类的第一个伦理难题很可就是:器如果犯错,该如何承担责与风险?    假如类选择不采纳的意见,那么进步与发展的意义何在(本质上还是类自己做决策,提供息辅助)?其数据驱动决策的优越性又如何付诸实践? 但换个思路,如果所做出的决策,那就又绕回到了第一个难题,万一发生意外责由谁来承担? 相当长的一段时间内,类对于的态度一定会是矛盾的:如果们不相的决策,那无论技术再怎么成熟也不过是“叶公好龙”的闹剧;而倘若大多数认可在决策方面具有超出类的优势,又将直接导致类监督无效

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    南加州大学刘燕:艺术与的明天——合作

    大会第二天下午,南加州大学计算系名誉副教授、器学习中心主刘燕参与了【科学与艺术】论坛的讨论,并发表了《艺术与的明天——合作》主题演讲,刘燕教授认为将来与艺术的结合, 主要在于合作,在提供可解释性、可迁移性、可靠性方面进行长足的发展。 大家好,今天非常开心有这个会,让我谈一下未来对于类艺术方面的结合。我今天探讨的中心是合作,我相这是艺术与的明天。 从这个角度上来讲,可解释性很重要。 另外就是问题。说一个经典的例子,一篇KDD2016有关于LIME算法的文章讲到:其实器很容易被愚弄。 所以我认为将来与艺术的结合主要还是合作,在提供可解释性、可迁移性、可靠性方面,够进行长足的发展。这样我们够同时利用器擅长的方面和擅长的方面,创作最好的艺术。

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    如果普及,会造成经济吗? | 拔刺

    今日拔刺: 1、如果普及,会造成经济吗? 2、重型无真的可以改变物流现状吗? 3、在中兴与美方的和解协议中,如何看待中兴的此次大换血? 本文 | 2709字 阅读时间 | 7分钟 如果普及 会造成经济吗? 理论上来说,的普及,会带给整个类社会极大的冲击,包括但不限于会有大量失业,并由此引发经济。 在普及的过程中,或者初步完成普及之后必然会出现一个极其容易出现经济的阶段——生产过剩/产过剩,而且可类有史以来最为严重的一次过剩,远远超过历史上的何一次产过剩。 一个残酷的事实摆在我们面前:类目前为止可还没学会应对生产力的爆炸式增长的有效方法。 ? 因此,从悲观的角度来看,的出现可会酝酿一个大出来,一个比上世纪三十年代更大的。 理论上来说,拥有核武器的类,早就具备自我摧毁的力,起码在可预见的将来,都不可会有那么大的破坏力。问题不在于,也不在于生产力过剩,而在于类本身。

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    为什么被认为是遇而不是险?

    的腾空出世,让许多心存疑惑,这究竟对类来说,是遇,是挑战,还是某种未知的险?成为了一个饱受争议的问题。 作为一门交叉科学,涉及到社会学、息学、控制学、仿生学等众多领域,既是生命科学的精髓,更是息科学的核心。 在新一代息技术接力式创新的驱动下,万物互联和化趋势越发明显,也更有力的证明遇远远大于险。 应用已经在各领域崭露头角,除了对作场景产生影响之外,对于们的教育场景和日常生活场景也会逐渐产生影响,其中产品对于教育的影响已经开始显现。 当第一次业革命——蒸汽出现时,们担心蒸汽会取代我们的作。现在,的出现,们还是会担心它所带来的,当然,有后顾之忧是正确的。

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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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    类+计算=?

    他对于潜力的奉与传统学派的看法形成鲜明对比,后者认为类和计算共同发挥各自的才,共同合作,总比计算单独行事更具创造力。 虽然媒体时有报道,但类对纯的探索目前仍令失望。 相比之下,类与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。 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”(即计算不仅仅变得比类更加聪明,还够将自己设计成超级器,将不再需要类)也有可快要出现。 然而,真正的迄今为止仍只是“海市蜃楼”。 计算够完成世界上最困难的一些务(如在数百个规模与维基百科相当的息库中发现相关性),但它们并不够执行一些对我们类来说轻而易举的务。 情感因素 虽然图灵坚的可行性,但他本身的经历可谓类创造力和计算处理力相结合的威力的一种证明。

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    云计算下的不安

    云计算已经成为当下最火的息技术,毫不夸张地说云计算引领了一场息技术革命,将有可改变们未来的生活方式,云计算给作和生活提供了美好的愿景。 三是银行是一个非常古老的行业,有自己的行业规则,这让们有天然的感,而云计算是新鲜事物,们往往刚开始都会抱着怀疑的态度去审视它,甚至否定它的未来。 ,这和以前的数据房完全两样。 们对云计算的不安严重阻碍了云计算的发展,们对云计算的热度开始降低,在Gartner发布的技术趋势预测中,云计算从2011年的第一名降至如今的第十名。 不过,何事物都具有两面性,云计算也不例外,但不因噎废食,特别是在这个技术飞快发展的时代,如果不及时抓住技术的趋势,充分地利用技术,就可在激烈的竞争中很快失去优势。

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    一次引发的需求

    简单沟通了解到是客户对我方提供的数据的准确性没有足够的心,又懒得去抽检,就要求我方提供基于高德的验证图反馈他们确认。说好的呢? 突然发现我现在没GIS研发了,需要从GIS组协调,然后就没然后了... 只换一个处理思路了,之前接触过百度地图的静态图接口,赶紧去高德开放平台搜索下,果然你有的我也有。 ? 由于坐标转换提前处理好了,就没有在作流里面进行体现,所以整体作流比较简单,核心转换器就是Httpcaller,这里面第一个是请求POI查询接口然后解析返回的json串,获取坐标息,第二个就是请求的静态图接口 整体作流程如下: ? 最终实现的成果大体如下,标注和界线配色效果可以根据个的喜好进行参数调整: ? 上千幅图还是很快就处理掉,没有增加多少力成本,对公司对客户都是比较好的结果,所以客户关系一定要维护好,否则你不晓得会给你出什么难题,最后FME你值得拥有!

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    正非:就是计算和统计学

    在谈到时下发展火热的技术时,正非谈到,就是统计学,计算与统计学就是,但中国目前在在数学中的统计学等基础学科上的重视不够。 但问题是现在有多少年轻愿意学这个? 正非:你看你讲到命脉了,专门讲到是什么?就是统计学,这个学科计算与统计学就是。 中国没有这门课,计算与统计学,审计学与审计学,你说我们要进入大数据时代,大数据时代干啥?统计。说明我们国家在数学上重视不够。第二个在数学中的统计学重视不够。 时至今日,华为成为世界领先的息与通基础设施和终端提供商,致力于把数字世界带入每个、每个家庭、每个组织,构件万物互联的世界。为了这样的理想,75岁的正非仍然孜孜以求。 主持:还有一个(问题)们特别关心,外界有说华为现在可是从有公司以来现在是最艰难、最的时候,您这么看吗? 正非:不是,我们今年至少增长20%,至少。

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