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AI行业实践精选:扑克,的最新游戏

【AI100 导读】短短十年间,先是胜了国际象棋大师,然后又击败了韩国的冠军级围棋选手李世石,它的决策系统与学习力提升的速度令震惊。那么,下一个要攻克的领域是什么呢? 可会是扑克。目前,有两个研究团队分别研发出了运行扑克游戏的程序。在这两款游戏中,电脑都将最聪明的打败了。 “如果正确,这的确是机博弈方面的一个重大进步”, Michael Wellman 说。Michael Wellman 是密歇根大学的一名教授,专门从事游戏理论和方面的研究。 此次比赛可以证实,这项长期以来对电脑来说似乎过于复杂和微妙的游戏,确实被掌握了。 单版不限注德州扑克的每一手牌都有10160 (10 后面有160个0)种可的打法。 DeepStack通过与自己对局学会了玩扑克。每场比赛后,它会复习和改进自己的略,并得出更优的方法。

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世界银行的数椰子树如何帮助救灾?

如何处理这些数据,对救灾救援作极有价值。 世界银行于2018年1月10日发起了一次(AI),以探索在自然灾害发生后如何使用深度学习处理在灾害中获得的有价值的数据。 WeRobotics是一家位于美国的NGO组织,其口号是“机器造福类”。 WeRobotics公司创始帕特里克·梅尔(Patrick Meier)表示,AI重点关注太平洋岛国,这些国家容易受到地震,海啸,台风,火山喷发,山体滑坡和干旱的影响。 世界银行在汤加群岛拍摄了大约80平方公里的高分辨率航空影像,并将这些影像提供给者们开发机器学习算法,在没有协助的情况下分析这些图像。根据公告,未来机器学习将被应用于分析和灾害评估。 在社交媒体、精准营销和大数据的时代,们很容易沉迷在商业增长中而忘记AI可以用来帮助更多。世界银行发起的这一无疑是一个提醒:技术总是用来服务类的。(文/大文)

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    王者荣耀绝悟,我和 AI「55 开」

    五一这几天,每个都可以它了。 ——你打得过 AI 吗? ——别问,问就是 55 开,我也经常单杀他的。 在知道自己可以在王者荣耀中与一较高下时,我们充满信心。 在 AI 破解围棋难题之后,电子竞技类游戏成为测试和检验前沿的复杂决策、行动、协作与预测力的重要平台。 如同当年的刀塔 2 一样,王者荣耀的所有玩家都可以在五五开黑节的绝悟限时活动中直接与绝悟对,感受这一最尖端技术的实力。 ? 绝悟 AI 上线王者荣耀 先讲规则。 玩家在更新最新版本客户端进入游戏后,可以通过大厅入口参与绝悟的限时活动,1v1 单或 5v5 组队 AI。 进入比赛之后,我们发现 AI 比较喜欢抱团抓,而且非常主动,如果类玩家支援不及时有可会被轻松各个击破。

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    的2018:趋势、与泡沫

    没有精确地说明这一轮创业热潮到底是从哪个节点开始,又将持续多久,但有了几年前“百团大”和当下正在进入寒冬的“单车大”做前车之鉴,如今在谈到的时候反思一下是否有泡沫,已经成为当下科技圈的 我也未免俗,2018年新年伊始,我与Emotech联合创始兼CEO庄宏斌进行了一次访谈,他作为一个AI领域创业者,谈了谈新的一年这个领域里即将迎来的那些风口、与泡沫。 但是这个世界也好,商业世界也好,很多其实有自己的ambition(抱负)的,不是说只是为了追求经济利益,有很多会做更多性的东西,不想去一个有几万个、几十万的公司做事情,他希望自己创立一个事业出来 举个例子,一些学术界的,甚至会把看得更悲观,他们可说“的寒冬又要到来了”。 FT中文网:大概从去年开始,大家越来越喜欢讨论的中美竞争、中外竞争,相比国外的话,你觉得中国的有什么特别的机遇和困难吗?

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    的2018:趋势、与泡沫

    没有精确地说明这一轮创业热潮到底是从哪个节点开始,又将持续多久,但有了几年前“百团大”和当下正在进入寒冬的“单车大”做前车之鉴,如今在谈到的时候反思一下是否有泡沫,已经成为当下科技圈的 我也未免俗,2018年新年伊始,我与Emotech联合创始兼CEO庄宏斌进行了一次访谈,他作为一个AI领域创业者,谈了谈新的一年这个领域里即将迎来的那些风口、与泡沫。 但是这个世界也好,商业世界也好,很多其实有自己的ambition(抱负)的,不是说只是为了追求经济利益,有很多会做更多性的东西,不想去一个有几万个、几十万的公司做事情,他希望自己创立一个事业出来 举个例子,一些学术界的,甚至会把看得更悲观,他们可说“的寒冬又要到来了”。 FT中文网:大概从去年开始,大家越来越喜欢讨论的中美竞争、中外竞争,相比国外的话,你觉得中国的有什么特别的机遇和困难吗?

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    教育如何应对

    很多专家应对此问题的一个非常重要办法是:要通过教育提高们的技(upskilling),使那些因为等技术影响而失去作的,获得新的技(reskilling)。 但是,现在以、机器等技术引领的新业革命,却会使得不再是一份作干一辈子。有研究表明,未来的一生平均要做六至七份作,而且要在两三个不同的行业作。 掌握这六项基本素养,主要是让学生够应对日常生活中的任务,这是过去学习教育的重点。 但是,面对新技术引发的不断变化的形势,们更需要够解决复杂的问题,应对不断变化的。 在技术对社会生产和们生活发生深刻改变的时候,SEL教育决定我们否成功应对技术进步和新业革命的。 这对于类应对等技术的非常重要。因为,新的技术革命一方面让知识获取非常容易,一个否进步成长,取决于他否积极主动地利用容易获取的知识,来提高自己以服务社会。

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    “计图”算法赛启动!

    “计图”算法赛是在国家自然科学基金委信息科学部指导下,由北京信息科学与技术国家研究中心和清华-腾讯互联网创新技术联合实验室主办、基于清华大学“计图”机器学习框架、开展的算法比赛。 大赛面向所有在校学生和AI相关领域从业士开放,旨在通过竞技的方式提升们对数据分析与处理的算法研究与技术应用的力,推动我国自主平台的生态建设和研究和应用的深入。 Part1 赛的组织机构 赛邀请领域的权威专家和国家自然科学基金委相关的主管领导参加指导委员会,并组建了包括高校、中科院学者和IT企业的资深技术专家在内的专家委员会,负责赛的评审。 指导委员会 (按字母顺序) 戴琼海,清华大学信息学院院长、中国程院院士、中国学会理事长 沈向洋,清华大学双聘教授、美国程院外籍院士、微软公司前执行副总裁 宋   苏,国家自然科学基金委信息科学部二处 、中国科学院院士 张兆田,国家自然科学基金委信息科学部常务副主任 朱松纯,北京通用研究院院长、北京大学研究院院长 专家委员会 (按字母顺序) 程明明,南开大学计算机学院教授 董未名,中科院自动化所研究员

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    法律服务的前景与

    image.png 曹建峰 腾讯研究院研究员   在刚刚过去的周末,想必大家都被腾讯AI Lab研发的围棋程序“绝艺”刷屏了,在第10届UEC杯计算机围棋大赛中,“绝艺”1111胜,夺得冠军 虽然法律科技可前景无限,但其中的一些也需要们思考并回应。  一、AI来了,类的作还安全吗?    [5]   尽管们认为的发展、应用和普及将对类社会产生深远影响,可伴随着新的社会范式的产生、旧的社会范式的衰落;但是对于对未来作究竟会有怎样的影响,们还远未达成共识。 美国的国家略和英国的数据略呼吁重视这个问题,加强对作结构变化的监测和劳动者的再培训。  二、浪潮之下的AI法律服务会重塑法律服务市场吗?    AI法律咨询以 DoNotPay 最为典型,它在线帮助用户交通罚单。用户只需要访问其网站,同其发消息进行交流,它就可以利用用户提供的信息形成一份文件,用于罚单。

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    自学力的提高正类的

    本周三,计算机方面的研究员报道,在一组有限的视觉相关测试中,的发展已经超越了类的力。 在这次中,微软的团队够排除一半的错误数,这意味着他们的程序够在1000个不同类别的集合中对物体分类。同时也做到了在200个类别中准确的检测出所有的物体,因此也在另一个竞赛中胜出。 笔迹识别在《科学》杂志和视觉检测分类竞赛中都有提到,研究员仔细对比了两者(程序的进展和力),都一直认同目前软件的进步看上去已经超过了类的力。 西雅图研究所的首席执行官Oren Etzioni说到:“我会对类似“超类性”这样的术语持谨慎态度。当然,霍夫曼可也没意料到计算机这种超类的性。 上个月,丰田作宣布了一个为期五年的,十亿美元的投资,建立一个以 斯坦福大学为基础的研究中心,专注于和机器方面。

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    监管系统:风险、力和策略

    此外,也没有任何研究通过对政府各个不同机构的力的考察,找出哪个机构最够担负起应对的责任。 第一部分将会探讨的本质特征及其呈现出的监管。一些是概念性的,例如,如何准确定义以及在其造成伤害的情况下如何分配道德和法律责任。 尽管面临着这些,法律系统的庞大的监管具包,以及开发中大公司分量的加重,意味着的有效监管不无可。    法院面临的是,法院为了保证系统的受害者的损失够得到补偿,必须解决的可预见性与因果关系的问题。 从限制造成损害的规模的角度看,的控制问题确实带给法院不小的;但是,这并没有额外增加对实施事前监管与引导措施的困难。

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    AI高考卷,结果这次类赢了!

    难就难吧,反正我不考嘿嘿嘿 最近研发的机器Aidam与6名往届高考状元比赛"北京卷文科数学"的答题,用10分钟完成了所有答题,高考状元们用时1小时。 而另一个机器"AI-MATHS"在断网断题库的环境下,用时22分钟完成了北京卷文科数学高考题,成绩为105分(总分150分) AI-MATHS全国二卷数学卷,用时10分钟,成绩为100分( 这个系统的核心在于通过学习类的编程逻辑,熟悉类思考和学习的方式,进而掌握解题方法。 ? 而从最终结果来看,AI-Maths其证明题和计算题表现出色,但也存在着其对文字较多的题目,语义理解力较差,看不懂题目从而得0分的问题。 这样让它在无法完整答题情况下,折中地给出部分答案,争取步骤分。 比较来看,类赢了?这次类真的赢了?也就是说让AI看不懂题目,就胜它们啦!

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    机遇与 听听专家怎么说

    当天,北京前沿国际研究院在京成立,创新场董事长李开复任首任院长。 ? “当前,很多当做科幻中的强(简称AI),即达到脑的力。 然而,未来十几年,最大的机会一定是所谓的弱,也就是说完全不需要达到脑的所有功。”在“2018北京产业高峰论坛暨北京前沿国际研究院成立大会”上,李开复如是说。 当前,已成全球追逐的焦点,中国究竟该如何发展,机遇与何在? 众所周知,要发展,计算力和算法是关键。“我们都知道,中的深度学习对计算和数据需求很高。以AlphaGo等参与的‘机大’为例,模型的训练往往需要大量的GPU或TPU参与。” 阴和俊表示,北京市将以自主创新提升竞争力,坚持高起点、高标准略引领,不断创新产业培育模式、新产品开发模式、协同创新模式,将北京建设成为发展新高地,切实把打造成驱动北京经济发展的新动

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    DeeCamp2022训练营暨创新赛启动!

    +生命科学的交叉在 2021 进入爆发元年。 今年的 DeeCamp 训练营暨创新赛,创新场再次携手清华大学产业研究院,号召全球 AI 和生命科学领域的菁英们,迎接最激动心的,一起探究改变类命运的可性。 清华大学产业研究院院长张亚勤博士表示: “清华大学产业研究院(AIR)是面向第四次业革命的国际化、化、产业化的研究机构,致力于利用技术赋产业升级、推动社会进步。 不同于常见的 AI 领域竞赛,DeeCamp2022 创新赛采用开放性竞赛的形式,不以完成某一具体指标为目的,而是让同学们组队完成一个完整的创新项目,鼓励其用创意向现在和未来类面临的生命科学问题发起 DeeCamp 训练营已初步建立了以创造性的团队程实践项目为主干,以打通学术、产业边界的系统性知识培训为支撑,聚焦未来科技变革与商业发展,成规模、可复制的应用型才培养体系。

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    Nat Med|迎接医疗中偏见的

    摘要 基于的模型可会放大数据集内预先存在的类偏见,解决这个问题需要从根本上重新调整软件开发的文化。 正文 在基于(AI)的预测模型中,偏见(定义为不公平的系统性错误)是一个越来越令担忧的问题,特别是在医疗保健应用中。 是什么影响了驱动设计选择的价值观?Seyyed-Kalantari等作揭示了医疗环境知识在理解驱动的决策中的重要性。关键是对医疗实践的已知偏见的认识。 开发者否应对,确保开发中的公平和公正,并实施Seyyed-Kalantari等的建议(如对部署的算法进行强有力的审查)? 医疗和研究的专业规范将如何与计算机科学和软件程的专业规范互动?开发团队是否包括对相关临床领域有深入和具体了解的

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    机器也会“生孩子”了,类发出!

    科技发展的速度总是超过类的想象,就像我相信外星存在茫茫宇宙之中一样。发展的步伐,已经提前实现了一些看似不可的高难度程。 比如在领域的 研究方向下,机器业应用逐渐普及到社会生活领域。 都知道,机器可以代替搬运货物,机器可以当餐厅服务员去送菜。但,谁想到和相信,机器居然可以“生孩子”了。 ? 从提出发展到现在,已经过去六十多个年头。近半个世纪以来,领域虽然发展速度较慢,但相比较而言,还是一直有进步的。 各种终端设备应用,手机、家电、wif等,都无一不说明发展的重要性。 随着的发展,机器自我复制功咋未来社会成为一种可性。 有读者担忧,高科技的发展,机器的出现,将类社会推向高潮,这是科技发展的必然结果。但一定早控制器科技源头,让化安全的为类服务。

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    结合的高性医学:现状、与未来

    有标注大数据的使用以及显著提升的计算力和云存储实现了在各行各业的应用,尤其是其中的深度学习子类别。 在医学领域,开始在三个层面产生影响:临床(主要是通过快速、准确的图像解读)、健康系统(通过改善作流程和降低医疗错误的潜力)、病(让他们处理自己的数据,从而提升健康状况)。 然而,在医学领域,类与(AI)的整合才刚刚开始。 从更深层次看,医疗保健领域存在显着的长期缺陷,正是这些缺陷导致其回报越来越低。 临床医生使用的 几乎每种类型的临床医生(从专科医生到护理员)未来都将会使用 AI 技术,尤其是深度学习。 局限和 尽管 AI 技术有望实现所有这些成就,但也存在艰巨的障碍和陷阱。AI 当前的炒作热潮已经远远超出了 AI 科学的当前现状,尤其涉及到病患护理中的实现的验证和可读性时。

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    在围棋上击败类后,又要赛车了

    英伟达CEO黄仁勋在发布会上表示,这种无驾驶赛车将会应用在今年即将举行的无驾驶赛车赛事Roborace当中。 你没听错,在围棋上击败类之后,今年又要赛车运动了。 不过这项名为Roborace的赛事并不打算让类车手同场竞技。相反,主办方的想法是在限定赛车的硬件水平后,让不同参赛队伍比拼算法。 虽然以今天应用在赛车上的科技来看,从有赛车到无赛车,差距似乎不算遥远,但FE大奖赛并没打算让完全取代类的地位。 当然,作为FE的赛事主办方,多少也想利用的热点,让诞生不久的电动方程式也沾沾光。 这台设备每秒应用进行24万亿次运算,可以媲美超级计算机,相当于150台MacBook Pro笔记本的运算力。 但如果你不是方面的专家也没关系。

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    来自的十大,你们类准备好了吗?

    摘要 正在改变世界,而关键是类应该如何塑造。我们在“热”推进的同时,必须进行“冷”思考。本文立足于哲学视域,来探讨化社会有可带来的十大之一:有弱版本、强版本和超版本三种形式,目前大力发展的弱,使类生活的世界处于快速变化之中,这在概念建构上使类措手不及。 之二:是由大数据来驱动的,如何理解数据之间的相关性所体现出的预测或决策作用,是类面临的思维方式的。 因此,如何重塑社会—关系自我,成为我们面临的关于自我概念的之七:向各行各业的全面渗透,使类有可摆脱就业压力,获得时间上的自由。 之八:当类社会从由传统上求力的技术所驱动的业社会,转向由求的技术所驱动的化社会时,如何在技术的研发中,把类的核心价值置入到设计过程之中,使有助于塑造的意义,是类面临的关于技术观的

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    总结 | 浙江大学钱炜:无驾驶中的

    AI 科技评论按:随着技术的发展,无驾驶逐渐变得可。虽然发展给无驾驶带来了诸多红利,但是该领域依旧存在着一些技术。 其具有多年机器学习和深度学习研究经验,在顶级会议 IJCAI 上 发表多篇论文。 分享主题:无驾驶中的 分享提纲: 1、无驾驶的愿景 2、发展带来的机遇 3、无驾驶中的 雷锋网 AI 研习社将其分享内容整理如下: 今天跟大家分享无驾驶中的。 尽管的发展带来了很多帮助,但是无驾驶中仍然存在很多。我讲一个和大家关系比较紧密但是容易被忽视的问题——对于问题的理解。 关于 AI Challenger 「AI Challenger 全球 AI 赛」是面向全球才的开源数据集和编程竞赛平台。

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    谷歌专家:机器学习出现全新

    GAIR 今年夏天,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球与机器创新大会”(简称GAIR)。大会现场,雷锋网将发布“&机器Top25创新企业榜”榜单。 目前,我们正在四处拜访、机器领域的相关公司,从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中,请联系:2020@leiphone.com ? 谷歌研究(Google Research)主管、知名专家Peter Norvig最近在出席MIT的EmTech Digital大会时,发表了一些与主流和机器学习不同的观点。 他将机器学习和传统软件编程进行了比较,强调我们所设计的机器学习,在系统调试和验证上存在全新。 图片来源:NetworkWorld 对比传统编程,Norvig归纳总结了机器学习验证的情形: “现在的问题是,够扩展应用到整个行业的机器学习验证方法,仍未成型。

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