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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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    最壕十一月,敢写就有奖

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(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,并生产出一种相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 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。? 1.3 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,最实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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    :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,一场的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场的军备竞赛开始了: vs 。Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 然而,通过使用机器学习重利用面部识别具,程序员创造了即使是最老练的观众也愚弄的 Deepfake 假视频。

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    零售:超市—重塑未来零售业

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,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,小到一台手机,大到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,再次遇到时运营积累的经验解决并积累的经验 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 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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    漫画简史

    这是公众号推荐的第 8 篇好文来:大鱼AI作者:Dr.Wu ? 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,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 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!? 20世纪70年代末成了的寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。

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    漫画:啥是

    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,你将会学习到: 的基本概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 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。 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 要回答这个问题,就必须从造物的 区别和慧说起。 对于的研究员来说,目标并不是研究慧的来,而是以程技术手段制造出类似慧的 产品。 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“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。

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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。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 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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    慧建筑项目中会接触到一些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。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除)相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (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达到的力存在一定偏差。 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,的杀手锏说到底还是训练,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。

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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创业机遇时代教育与个发展用第一章中提到的Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 会威胁到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。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 在未来10年里,至少有一半的需要关系自己的作与的关系,需要在未来的机写作模式中,找到自己的位置。 结语本书有创厂创始李开复和王咏刚合著,李开复在领域深耕多年,颇有造诣;王咏刚则是IT行业的大牛。

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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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    脑功启发的

    近年来,(AI)推动了高性自动学习技术的发展。但是,这些技术通常是逐个任务应用的,这意味着为一个任务训练的代理在其他任务(甚至非常相似的任务)上的执行效果会很差。 为了克服这个问题,列日大学(ULiège)的研究员开发了一种基于生物学机制的算法,称为神经调节。该算法可以创建够执行训练期间未遇到的任务的代理。 这个颖而卓越的结果将在本周的《PLOS ONE》杂志上发表。?尽管近年来AI领域取得了巨大进步,但我们离还很远。 突触可塑性是所有最进展的基础。然而,到目前为止,还没有科学的作提出将神经调节机制引入神经网络的方法。 这个相当特殊的结果,是本周在《PLOS ONE》杂志上描述的,是列日大学的神经科学家与研究员之间极富成果的合作结果,该研究员开发了算法:两名博士学位。

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    SHAI2018上海大会——「聚焦,助力创创业」

    SHAI 2018上海大会暨第一届图像、视频处理与图像国际会议将于2018年8月15-17日在上海浦东软件园隆重举行。 本次大会由上海市科技创业中心、上海市浦东区科技和经济委员会、上海市学会和上海市科技企业孵化协会作为指导单位,中国科学院-上海高等研究院,上海浦东软件园主办,上海学米教育科技有限公司、上海莘泽创业投资管理股份公司和北京希幔传媒有限公司承办的汇集数十位学术界大牛和企业界大咖的 本届大会秉承“聚焦,助力创创业”的主旨思想,大力发展并传播先进思想,帮助中小AI企业宣传且寻找融资机遇。 聚焦本届大会主要聚焦于领域的四大方向,1、图像视频处理 2、自然语言处理 3、机器学习 4、机器,大会分别邀请了这四大领域的前沿专家,来分享最的研究成果与技术实践。 还有数十位来自国内外高校的学术代表,他们均对有深刻研究。除了学术研究,本届大会展现了更多技术实践。

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    或为教育带来

    对未来类的生活、作方式将产生巨大改变,将会导致很多现在的作岗位逐渐消失。这也是为何大家现在关注对教育行业的影响,关心教育行业,关心怎样才培养起更适应未来时代的才。 的飞速发展,深刻影响着几乎所有行业,教育领域同样也在其中。对教育的影响,现在很多已经够预见到了。 当然,这些只是很好地利用了技术。对未来类的生活、作方式将产生巨大改变,将会导致很多现在的作岗位逐渐消失。 与此同时,那些机器所不具备,或者很难掌握的力,则是类需要重点培养的,比如创创造力、沟通力,或是有助类不断发展的学习力、跨领域综合力。 总而言之,要让技术在教育领域发挥其最大潜力,不仅仅停留于具体技术层面的探讨,需要从更为本质的核心出发,由内向外,深入思考。(来:中国教育报)?

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    艺术发现的可

    编辑 | TGS发布 | ATYUN订阅号 几乎触及了类所知的所有行业和学科,文化艺术自然也不例外。 Artrendex是一个由驱动的界面,它和它的组件ArtPI,或将有望改变艺术被发现、展示和销售的方式。ArtPI是第一个为Art设计和优化的公共API。 即使艺术品的图像是扭曲的,ArtPI也作。它允许从各种角度拍摄不太理想的图像,因为模型可以用来校正失真,将倾斜或光线不好的图像提炼成可以与其他作品相比较的信息。 这消除复杂的摄影文件需要,让ArtPI在各种不太完美的环境下作。在识别视觉模式方面,通常比类做得更好。ArtPI使用神经网络对其算法进行图像训练,在初始训练阶段就使用了25万多幅艺术品。 算法遇到的作越多,结果就越微妙。Elgammal表示:“很快理解文字意义,这一点,是比不上的,但是它却在几秒或几分之一秒内,找到数百万个例子。

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    三种框架

    google  TensorFlow TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代学习系统,其命名来于本身的运行原理。 TensorFlow是将复杂的数据结构传输至神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行 TensorFlow将完全开,任何都可以用。TensorFlow 表达了高层次的机器学习计算,大幅简化了第一代系统,并且具备更好的灵活性和可延展性。 Facebook开了他们基于Torch的深度学习库包,这个版本包括GPU优化的大卷积网(ConvNets)模块,以及稀疏网络,这些通常被用在自然语言处理中的应用中。

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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 万物互联;计算力的巨大提升和计算资的日益廉价;数据正在成为的战略资;机器学习深度学习正在成为的动力引擎。今年的AI在接下来的一年里,AI又将去向何方?我们且先做个推测:? 说到具体的技术点,2018年会继续前两年的趋势,少量资、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提供: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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    ——的硬件架构

    编辑 | TGS发布 | ATYUN订阅号 随着社会的发展,们越来越期望用来解决各个领域的问题,所以创造出了越来越多的,够以更高速度和更低功耗运行深度学习模型的专用硬件。 最近的一些突破——芯片架构,它以一种与我们以前看到的完全不同的方式执行计算,通过观察它们的功,我们可以了解到未来几年可出现的应用。 可近年来,随着们对深度学习和神经网络的兴趣重燃,神经形态芯片的研究也受到了的关注。 在《自然》(Nature)杂志上发表的一篇论文中,我们的研究员指出:“我们的研究有望为更通用的硬件平台铺平道路,从而刺激AGI(一般)的发展。”? 虽然没有直接证据表明神经形态芯片是创造的正确途径,但它们肯定会帮助创造更高效的硬件,故而早就已经引起了大型科技公司的注意。

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    必知:的发展史

    1.2的发展史的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 以往该试验几乎是衡量机器的唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域的科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式的,机器完全自主的;提出与外界交流的,机交互的。 因此,神经网络的研究由此进入低潮时期,而、专家系统的研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向实践,解决一些实际问题。 传统的研究是的基于逻辑的,深思熟虑的。现代的是研究直觉、顿悟、形象思维的。与模式识别的研究有密不可分的联系。

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