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人工智能也分与弱?

今天的课程里,我们将继续为大家讲讲人工智能,今天要和大家聊聊两个重要概念:一个是强人工智能,另一个是弱人工智能。 1 强人工智能人工智能的早期,人们当时特别推崇强人工智能。 什么是强人工智能? 可以说,强人工智能是人类的梦想,但在人工智能的发展过程中,我们发现,开发强人工智能的难度太高了。即使在各类科幻片中,也不是每个机器人都具有强人工智能。 2 弱人工智能人工智能的难度,促成了一个巨大的瓶颈期,但这并不妨碍弱人工智能的发展。理解了强人工智能,就不难理解弱人工智能了。 但目前比较普遍的人工智能,都是以这种弱人工智能的形态出现的。在过去的几十年中,科研人员将绝大多数精力都集中在了弱人工智能的开发上。 如果不是的话,那机器就不是强人工智能。 所以,机器人不等于强人工智能,虽然人类有梦想去做出一个强人工智能的机器人,但更多的机器人实际上只是一种弱人工智能。 举个例子,比如跳舞机器人有自主意识吗?

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春节对联哪家人工智能对得狂!

但是人工智能技术普及的今天,攻克对联难关早就有人来尝试进行了。 如下图所示,以人工智能为题眼,AI给出的一幅对联。 ? 手机打开哟:https://aichunlian.cctv.com/? 如机器翻译问题,当要翻译的句子较长时,一个c可能存不下那么多信息,就会造成翻译精度的下降。 至此,关于Attention模型,我们就只剩最后一个问题了,那就是:这些权重aij是怎么来的? 出现这种问题的原因在于算法和数据集。 ? 然而我们把这个上联输入王斌版的对联系统,就会得到“看云山远处春风”的下联。

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    春节对联哪家人工智能对得狂!

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    scala如何解决类型问题

    scala如何解决类型问题   scala属于类型语言,在指定变量类型时必须确定数据类型,即便scala拥有引以为傲的隐式推到,这某些场合也有些有心无力。    例如:     java同属类型语言,但java可以进行类型转。因此在进行面向接口编程时,借助类型转,只要编码没有问题,就可以使用准备使用的class类。但在scala中,这条路就走不通了。 既然如此,如果在java中不借助类型转,又如何完成同样的事情呢?   结果是:反射!    extends ScalaInter { def myOut(str:String)={ println("class2=="+str) } }   下面我们要做的就是通过放射完成类型转的功能

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    问题比答案重要,高手在用智慧提问解决问题

    如果你的问题和代码无关,或者你说的只是程序在网络连接上的问题,九成在这里问。 • Stack Overflow 是关于编程问题。 • Server Fault 是关于服务器和网络管理的问题。 自己不认真对待遇到的问题,又岂能期望他人会认真对待。用词正确简洁、条理清楚、详略得当,这样的问题更容易得到他人回复。 描述问题应准确且有内容 • 仔细、清楚地描述问题的症状 • 描述问题发生的环境(主机、操作系统、应用程序等) • 描述提问前做过的研究及其理解 • 描述提问前为确定问题而采取的诊断步骤 • 描述最近对计算机或软件配置的任何相关改变 问题解决后有回复 有些人在他人帮助下解决了问题就销声匿迹,远走高飞。别人花费大量时间提供帮助,而他却在问题解决后不愿向帮助的人说明一下结果。 问题解决后向所有帮助过的人回一条消息,让他们知道问题是如何解决的并再次感谢。有来有往,来日方长。 如果问题比较复杂,可以梳理总结一篇文章发出来,一来可以自己巩固,二来可以帮助他人。

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    从“芯”领略人工智能 | 数据科学50人·吴

    ▍互联网的鄙视链:硬件VS软件 与其被称为“数据科学家”,吴更喜欢把自己定位为一个“数据工程师”。在数据科学领域,他喜欢解决实际问题,接受技术挑战,对形而上的概念不感冒。 “那个时候Windows刚兴起嘛,有很多亟待解决的问题,于是我就自然而然地转向了计算机专业。”吴说到。 ? 安腾的要求与吴博士阶段的研究十分接近,那是他从实验室走到工业界的第一次尝试。吴当时也许没有意识到,在研究安腾的时候,其实已经叩响了人工智能的大门了。 吴来到 Facebook 后,要解决的首要问题,就是在海量用户的访问下,确保系统的稳定性。这也是互联网公司在大数据时代要接受的第一个考验——Thunder Herd 惊群问题。 吴说到。 ▍将人工智能带回中国 时间一转眼就来到了2017年,吴发现,身边有一些中国同事正在陆陆续续回国,国内的人工智能浪潮开始兴起了。 线性资本的联合创始人王淮,就是其中之一。

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    从“芯”领略人工智能 | 数据科学50人·吴

    ▍互联网的鄙视链:硬件VS软件 与其被称为“数据科学家”,吴更喜欢把自己定位为一个“数据工程师”。在数据科学领域,他喜欢解决实际问题,接受技术挑战,对形而上的概念不感冒。 “那个时候Windows刚兴起嘛,有很多亟待解决的问题,于是我就自然而然地转向了计算机专业。”吴说到。 ? 安腾的要求与吴博士阶段的研究十分接近,那是他从实验室走到工业界的第一次尝试。吴当时也许没有意识到,在研究安腾的时候,其实已经叩响了人工智能的大门了。 吴来到 Facebook 后,要解决的首要问题,就是在海量用户的访问下,确保系统的稳定性。这也是互联网公司在大数据时代要接受的第一个考验——Thunder Herd 惊群问题。 吴说到。 ▍将人工智能带回中国 时间一转眼就来到了2017年,吴发现,身边有一些中国同事正在陆陆续续回国,国内的人工智能浪潮开始兴起了。 线性资本的联合创始人王淮,就是其中之一。

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    500企业如何用人工智能提升业务效果?

    在达观数据主办的“2018长三角人工智能应用创新张江峰会”上,荣幸邀请到了平安金服创新技术部产品总监赵静芝。 她分享的主题演讲《弱智能时代,不看特效看疗效》关于如何利用人工智能技术来提升企业的业务效果和财务收入,其中生动具体的案例和多年的经验总结,赢得现场一片好评。 ? 关于人工智能在企业中的应用,首先讲三点共识。 1 一是“远程化、线上化是智能应用的基础”。人在面对面没有理解偏差的情景下,智能理解的作用会稍微弱一些。 声纹的人工智能应用 现在大家知道有声音验证,来验证张三是不是张三。其实这个是伪命题,尤其在电话端应用。同时存在着三个问题。 一个是工程的配套,还有业务语料的训练,还有更多生产问题的解决。刚才提到的声纹技术,实际过程中声纹采集有很多噪音、回音、IVR音,没有做过工程,没有做过业务应用,就根本不知道。

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    2018年上海人工智能领域投资机构50

    人工智能成为2017年的热点词汇,也在继续深刻推动着经济社会创新发展。加快发展人工智能成为顺应全球新一轮科技革命和产业变革趋势的优先战略选择。 2017年10月26日,上海市政府办公厅印发《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》(以下简称《意见》),为推动新一代人工智能发展提出实施意见。 仅从在上海有驻点的VC在人工智能领域的投资数量看,红杉资本中国、IDG、东方富海、经纬中国、GGV纪源资本分别位列前五,基本属于创办时间较早的老牌基金,在相应领域都有了较早的布局,泛人工智能领域的投资项目总量及成功退出项目数也都排名靠前 ,一定程度上也反应了资本领域强者恒的“效应”。 经过盘点,亿欧发现在上海人工智能投资方投资的项目总数中,上海地区人工智能企业占比并不高。如果人工智能代表了新一轮经济社会变革的方向,上海在人工智能产业的布局和推动仍需加速。

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    有向图----连通分量问题(Kosaraju算法)

    上一篇:有向图--有向环检测和拓扑排序 有向图强连通分量:在有向图G中,如果两个顶点vi,vj间有一条从vi到vj的有向路径,同时还有一条从vj到vi的有向路径,则称两个顶点连通。 如果有向图G的每两个顶点都连通,称G是一个连通图。有向图的极大连通子图,称为连通分量。 Kosaraju算法可以用来计算有向图的连通分量。 在构造函数中,所有在同一个递归dfs()调用中被访问到的顶点都在同一个连通分量中。 除了下面代码中标出的两行区别,Kosaraju算法的实现和求无向图的连通性问题的实现几乎完全相同。 KosarajuSharirSCC { private boolean[] marked; // 已访问过的顶点 private int[] id; // 连通分量的标识符 private int count; //连通分量的数量 public KosarajuSharirSCC(Digraph G) { marked

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    人工智能原理 - 通过搜索求解问题1 人工智能中的问题求解2 问题实例

    1 人工智能中的问题求解 ? 1.1 简单的问题求解智能体算法 ? 1.2 例:罗马尼亚部分公路图 ? 1.2.1 相关术语 ? 1.2.2 问题形式化的五个要素 ? ? ? ? ? 2 问题实例 2.1 真空吸尘器世界 ? ? ? 2.2 8 - 数码难题 ?

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    时序问题的不得了的特征。

    时间序列周期性特征 简介 在时间序列问题中,周期特征是异常重要的,例如: 地铁流量预测中的周期性,每周一到周五的早上地铁流量就特别大,但是到了周末人就比较少; 股票涨跌的预测问题中,在节假日之前,例如国庆等 ,白酒等的股价就会有提升; 在降雨量的预测中,每年的某些时节,降雨量就会大幅提升; 在电量预估问题中,因为夏天温度较高的原因,每年的夏天用电量会大幅提升; ...... 上面这些在某些固定时间点周而复始的出现某种现象的,我们一般称之为周期性,那么在时间序列问题中,我们如何捕捉这些周期性呢? 此处我们介绍两种常见的周期性特征。 drop terms to avoid collinearity ) X = dp.in_sample() # create features for dates in tunnel.index 适用问题

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    甲骨文与Salesforce同时出手人工智能:技术对决哪家

    全球最大企业级软件公司甲骨文与客户关系管理(CRM)软件服务提供商Sales force都承诺将开发人工智能(AI)助理应用,这些应用将具备机器学习和自然语言互动能力。 甲骨文与Sales force都于本周宣布启动AI应用项目,但它们在AI功能、适用范围、推出时间等方面都存在巨大差异,甚至在如何谈论人工智能方面也有很大不同。 这两家公司想要研发的都非科幻电影中描述的那种拥有情感的通用AI,比如《钢铁侠(IronMan)》、《星际迷航(StarTrek)》、《终结者(TheTerminator)》以及《2001太空漫游(2001aSpaceOdyssey)》中的人工智能 2.甲骨文AI计划——自适应智能应用(Adaptive IntelligentApps) 从这个名字就可以看出,甲骨文在围绕“人工智能”领域的发展显得有些保守。

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    人工智能猴子摘香蕉问题状态过程_人工智能原理猴子吃香蕉问题

    题目: 利用一阶谓词逻辑求解猴子摘香蕉问题:房内有一个猴子,一个箱子,天花板上挂了一串香蕉,其位置如图1所示,猴子为了拿到香蕉,它必须把箱子搬到香蕉下面,然后再爬到箱子上。 请定义必要的谓词,列出问题的初始化状态(即下图所示状态),目标状态(猴子拿到了香蕉,站在箱子上,箱子位于位置b)。(附加:从初始状态到目标状态的谓词演算过程。) 问题的初始状态可表示为:So:AT(monkey,a)?EMPTY(monkey)?ON(box,c)?ON(banana,ceiling)?CLEAR(b)?BOX(box)?

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    【创新展位征集】人工智能创新实践哪家?CCAI 2016见真章

    招募人工智能初创新锐!提交您的产品/技术资料,赢取8月中国人工智能大会CCAI 2016的免费展位、免费媒体推广机会! 由中国人工智能学会(CAAI)发起并主办、中科院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会(CCAI 2016)将于8月26-27日在北京盛大召开。 ,与现场观众进行人工智能应用实践的开放式讨论。 为了更好的引导和推动我国人工智能的研究与应用成果,更好地挖掘和展示本年度人工智能领域最新的产品、技术、应用方案等,大会主办方决定免费开放部分创新展位,公开招募优秀的人工智能创新团队参展。 提交标准: 人工智能领域创立时间不超过5年的初创企业,以及人工智能科研机构; 运营状况良好,且具备独立研发/研究实力及自有核心技术; 具有成熟应用案例者优先。

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    人工智能 猴子摘香蕉问题

    monkey,a):猴子在a处 EMPTY(monkey):猴子手中是空的 ON(box,b):箱子在b处 ON(banana,c):香蕉在c处 BOX(box) BANANA(banana) 问题的终止状态

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    人工智能】面试问题整理

    什么是梯度下降 梯度下降是一个最优化算法,常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型,核心思想是按照梯度相反的方向,不停地调整函数权值。其步骤为: 1)求损失函数值 2)损失是否足够小? 、代表性和平衡问题以及语料库规模等问题 专用的:如北美人文科学语料库 ② 按照语言分类 单语 双语或多语的。 39)简述AdaBoost,BP神经网络基本原理 答:(1)Boosting,也称为增强学习或提升法,是一种重要的集成学习技术,能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的学习器,这在直接构造学习器非常困难的情况下 将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本,通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器 ; 将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本,通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器; 最终经过提升的分类器 分类器。 (3)决策树。决策树根据样本属性,构建一个树状结构,将具有相同属性的样本划分到一个子节点下,通过投票法产生分类结果。弱分类器。 (4)朴素贝叶斯。

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    专访 | 杨教授谈CCAI、深度学习泡沫与人工智能入门

    不过,关于智能语音交互、自然语言处理对人工智能研究的促进作用,我们可以先听听杨教授在专访中的说法。 ,能帮助他们解决当前在人工智能领域哪些共性问题? 杨:我先从共性问题说起。人工智能模型现在主要以深度学习模型为主,深度学习模型现在在语音、图像、推荐等领域已经非常有影响,但是在医疗、教育和日常生活的很多领域,它还用不了。 所以,实现从大数据向小数据迁移的通用模型,就能帮助更多的领域用上人工智能,这是人工智能的普及性问题。 深度学习模型非常脆弱,稍加移动、离开现有的场景,它的效果就会降低。所以,可靠性是一个重要问题。 杨:我觉得有几个方向。 第一个是快,深度学习的训练现在还是一个问题,解决这个问题除了再做新的算法,还有就是要在系统架构上出现突破。

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