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关键词

何谓“”?如何做“强”?

【导读】本文是程师Narasimha Prasanna HN撰写的技术博文,主要介绍的概念,当前的水平,以及什么是强,当前实现强的方向。 作者指出现有的监督学习的局限性,讲解了当前实现“部分强”的方法:强化学习,与动态编程和控制论的结合,深度Q学习。我们可以从中看当前我们处于的什么阶段,我们推进的可的方向。 什么是?--------是计算机科学(或科学)的一个分支,它创建系统。 系统就是像类一样拥有的系统。科学并不新鲜,术语在古希腊和埃及的手稿中已经。 那么,这个词已经在娱乐领域流行起来,我们可以看很多基于超级概念的电影。但是我们今天看系统与所谓的“超级”系统并不匹配。 --------AGI(强)是一个用于描述真正系统的术语。真正的系统具有普遍思考的力,可以在不考虑任何以前的训练的情况下做出决定,这里的决策是基于他们自己学的。

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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 ——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,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    谷歌出帮助开发的方法

    澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章,称谷歌的研究者们正在利用开发更强大的。 谷歌已经宣布了的另一项重大进展,即一种新的机器学习方法,够利用神经网络来构建更好的神经网络—本质上,就是教学会教导自己。这些神经网络设计为模仿大脑的学习方式。 但是有了AutoML的帮助,几乎任何都可以构建系统来处理任何他们想处理的任务。 根据谷歌所得的结果,在寻找解决问题的最佳方法方面,AutoML甚至可类专家更聪明。这可为构建未来的系统节省了大量的作,因为它们够部分自建了。 有了AutoML的帮助,我们的平台应该够更快地变得更,虽然可还需要等待一段时间才安卓相机应用程序的优点。在此之前,应用程序开发员和科研作者将够利用AutoML。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,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、机器等产物的出现和普及,技术已经进入生活的各个领域,引发越来越多的关注。? 1.3 基于的刷脸登录介绍刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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    游戏

    技术高度普及的今天,各个领域的应用中都要加入些技术好像才更符合当下的业务产品需求。那么,技术是否有影响游戏领域呢? 从广义的角度上来说,我们可以把这些都称为由“系统”控制。虽然有一些物体,它并没有所谓的思考过程,只是一些物理行为上的模拟,像前面的那些飞向你的导弹,它仅仅是由简单的物理公式所驱动的。 说村民的第二个行为,我们就需要游戏系统的另一个重要的模块,那就是对于这个世界的感知和信息的收集处理。 前面我们静态和动态的物体组成了游戏的世界,但另一方面,这些物体也“生活”在这个游戏世界中,作为一个体,它也需要和一样,对这个世界有感知。 其实游戏系统就是对于BDI模型的一种实现,与BDI每一层所对应的,也就是上面的信息、决策和行为。对于游戏而言,每一层都有对应的技术,也正是这三个关键词组成了游戏系统。

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    边缘

    - 类声高准确率文本数据转换Sensory的TrulyHandsfree语音控制技术是基于TrulyHandsfree Trigger技术创建。 TrulyHandsfree现在可以供不同阶段技术,支持识别 (recognize),分析和反馈几十种不同的关键词 (keywords)。 传统的关键字识别方案(keyword spotting approach)在高噪音环境下经常可失效,且经常可误唤醒 (frequently false fire)。 TrulyHandsfree可以达95%的准确率,且在高噪音和语言环境下不会被误唤醒。 TrulyHandsfree可以为手机,蓝牙设备,其他消费类电子设备,以及汽车,供端端的体验( experience from beginning to end)。

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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 。 ,从手动“刷卡”创建合成身份。 在这样做的时候,我们为制定、部署和使用合法、可信、尊重权、民主、正义和法治的解决方案供指导。”假视频和假音频是由不良的驱动的最新欺诈创新。 ,这些具曾经是手动的,需要专家级别才使用,但后来被安装了执行认证的中。

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    取证:系统做了吗?为什么?(cs.AI)

    他们的行为可导致事故、伤害,或者更一般地来讲:违反法规 -- -- 无论是有意的还是无意的。因此,AI 系可被视为各种事件的嫌疑。因此,将特定事件与 AI、其所有者和创建者相关联至关重要。 鉴于来自多个制造商的众多 AI 系统,可由其所有者更改或系统自学过程产生更改,这些看起来似乎微不足道。本文讨论了如何识别对事件负责的 AI 系统及其可存在的设计上恶意动机。 除了概念涉及之外,我们还根据强化学习和卷积神经网络进行两个案例研究,以说明我们出的方法和挑战。我们的案例说明,捕获 AI 系统似乎并非微不足道那么简单,其中需要机器学习领域大量的专业知识。 立法措施试图在 AI 系统操作期间强制收集信息,以及唯一识别系统的方法,都可会使问题恶化。 原文作者:Johannes Schneider, Frank Breitinger原文地址:http:arxiv.orgabs2005.13635 取证:系统做了吗 为什么 (cs.AI

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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,你将会学习的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 1.2.2 第一次(AI)浪潮达特茅斯会议之后,了50年代后期60年代,整个领域流行的用计算机进行演算法,以解决特殊的问题。 以走迷宫为例,目标就是从迷宫的起点走终点。 接着往A走碰的情况,以及往B走的情况,进行分类。在不断分类的情况下,最后终点。这就是初期所使用的方法。 了2008年,随着手机的兴起和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。从诞生现在的历史,可以整理为下图:?

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    漫画:啥是

    我回答:。 接着大约会得以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 除了这部电影之外,《黑客帝国》、《终结者》、《全面进化》等描述的电影中,大多会威胁类生活,而不是给类带来幸福,这让很多都会感恐慌。 例如:训练好的在图片识别过程中,效率远远高于类,给他们10万张图片,他们会很快的为类做好分类作,无怨无悔,而且在作过程中,本来的慧”也在升。? 我们将在未来的章节,目前具有一定“”的AI,可以用什么样的方式来解决什么样的问题。明白的擅长之处与不擅长之处,是未来社会我们够幸福生活的关键。(未完待续...)?

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    数据管理简史:从

    “从1790年美国第一次口普查,1946年计算机问世;从2007年iPhone第一代发布,今日的数字孪生与,数据变得无处不在。 也就是说,直快进行第二次口普查时,美国政府才得知第一次口普查的状况。调查员们终日埋在数据堆里,一天下来,也统计不出几张表格的数据。 这个时期数据变成了可以存储的计算机语言,但是计算机速度很慢,仍然需要大量的手劳动才运行,主要还是依靠处理数据,数据不长期保存,数据不共享,数据管理作依然难以进行。 ? 云与(未来,数据管理5.0) 一方面,随着服务的开发,许多企业开始将大部分数据存储和处理转移云端。公司从传统的单片架构转向分布式混合云架构。 另一方面,可以预见,在未来十年内,将帮助企业识别和分类大量存储数据,并对基本数据管理程序做出例行决策。作为数据管理的助手,将变得越来越有价值。

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    从态势感知

    最近看一篇PPT,又一个新概念叫“纠缠感知”,是指对终端与服务端的态势感知。作为一个刚看过《蚁2》的娃,有点怀疑作者也是个漫威迷。? 对于玩概念事件的思考与应对出新概念蹭热度的,一定不是从事一线作的出新概念蹭热度的,一定是从事理论研究为主的;跨界知识的关联有时可更系统地掌握知识,有时可走火入魔(所以我从不拿医学说信息安全 早几年国外某著名安全会议上有出SSRF的概念,当时我还发在同事微信群了,后来没想这概念达业界公认的程度,也是搞web的同学必须掌握的知识点;别以为精通“闭环”、“落地”、“赋”、“大局观”等等专业术语就搞好作了 无AI,不开会最后互联网安全大会的PPT都公开了(下载地址:https:pan.baidu.coms18mZIJcwyhtRVkPyVNDHmig),最常见的一个关键词应该算是“”,各个分论坛基本都有个标题包含 “”,过程都是建模型,搞算法,训练样本,应用业务,但实现细节、应用效果,大家一般都不谈,或者是过程搞得很牛逼,结局却很惨淡。

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    慧建筑项目中会接触一些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。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI的期待与目前AI力存在一定偏差。 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。 基本上,每个客户最后都会问一句:我买你们的AI产品干啥。客户不关心你的算法有多牛逼,准确率多少个9,只关注这个产品为他带来什么效益。单卖AI没有市场,帮客户实现业务闭环才是王道。

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    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前的典型应用场景带来的创新创业机遇时代教育与个发展用第一章中的Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 油画精彩看点什么是第一章最后的5种定义:AI就是让觉得不可思议的计算机程序AI就是与类思考方式相似的计算机程序AI就是与类行为相似的计算机程序AI就是会学习的计算机程序AI就是根据对环境的感知 会威胁类吗先科普三个概念: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。 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和AI只是类的具:专访杰瑞·卡普兰来引出两种截然相反的观点:AI快要毁灭类了类离威胁还相当遥远书中第一种观点的持有者霍金和埃隆 ;而在这之后一个半小时,这个强变成了超了普通类的17万倍。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、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、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,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,心理学和哲学。 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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    】达沃斯看好的发展了哪一步

    看似巧合,从《星际穿越》《火星救援》《2001太空漫步》热映的《星球大战》,无数科幻片的主角身边,总有个机器助手或者协助系统。这就是类设想的未来吗?底发展了哪一步? 记者在此次达沃斯世界经济论坛的技术展览上看,苹果手机siri语音控制系统通过预设答案及网络搜索手段,实现了初步应用。   ,帮助高技术准确率。   一些商家已开始使用技术判断顾客在网购时是否开心或满意。一些服装公司使用程序帮助顾客在网购时找心仪的产品。例如顾客看着一件衣服说:“我想要这个样式的外套,但要更保暖一点。” 越来越多的技术开发员、计算机科学家和程师感觉,他们在研发时必须求助于第三方的意见来创建一些程序。  德鲁·摩尔是领域领先的卡内基梅隆大学计算机学院院长。

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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和环境交互,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。 这里要注意一点,我们以最终期望达的效果来做为衡量的标准,而不要以体的行为本身作为标准。 举个例子,如果你希望一个吸尘器以清理灰尘的总量来做为衡量性的标准,有可这个体会习得的行为就是一边丢垃圾一边吸垃圾来达目标。因此,如果以环境干净度来做为衡量标准则较好结果。 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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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说制造就,那么两者底是一样的吗? 说,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,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,小一台手机,大一个厂的重型设备这些都是的产物 的发展可以分为两个时期,第一代主要以符号为主,也就是靠逻辑推理来做出简单的判断,并不是非常化,第二代主要以机器计算为主,靠着机器像一样收集数据不断学习,积累经验,再次遇时运营积累的经验解决并积累新的经验 无法进行数据交换、信息共享、决策分析等等,化产线不仅解决了这些问题,而且高生产效率和作效率,并有效地降低了生产成本。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    内涵:从符号涌现可解释和移情

    我们认为,一个可解释的必须拥有其决策的基本原理,够推断观察的行为的目的,并够在其受众理解和意图的背景下解释其决策。为了解决这些问题,我们出了四个新的贡献。 首先,我们根据知觉状态定义任意任务,并讨论可解决方案领域的两个极端。其次,界定了内涵解决方案。根据的某些定义,它是最优的,它描述了任务的目的。 我们出了一个意义理论,在这个理论中,语言习得者应该模拟语言所描述的世界,而不是语言本身。如果类的话语对主体的目标具有预测价值,那么主体就会根据自己的目标和感知状态赋予这些话语意义。 意义只存在于意图的语境中,所以与类交流的主体必须具有可比较的经验和目标。 在某种程度上类似于类激励因素(如饥饿和痛苦)的目标函数的驱使下,一个学习内涵解决方案的主体可不仅够根据自己的意图,还够根据受众的理解和意图来解释它的基本原理。它形成了类感知状态的近似。

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    ·2018

    去年的AI风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里,大家共同经历了很多:?AlphaGo,Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐类高手;自动驾驶商业企业全面开花,e.g. 仅百度系自动驾驶初创企业,融资规模在千万美元量级以上的,就已经不下十家;深度学习狂热席卷世界……AI的伴生趋势在过去的5-10年中,,AI,从一个冷僻的计算机研究领域成为吸纳世界热钱的黑洞,这一趋势与如下变化相伴相生 大企业对于AI学术领军物的追捧还会持续一段时间,但逐步会将重点转移AI对业务的实际支持上。AI落地点将进一步明确,并开始涌现出确实为用户供良好体验的产品。? 说具体的技术点,2018年会继续前两年的趋势,少量资源、学术实力雄厚的大企业和部分垂直领域精深进取的小企业会继续为大家供:深度学习框架;机器学习深度学习云平台在线具;语音图像自然语言处理 APISDK ;聊天机器开发平台等……“傻瓜式”具,使得更多的中小企业和个可以结合通用技术和自身数据,开发个性化应用。

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