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关键词

、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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-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 从诞生以来,理论技术日益成熟,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、机器等产物的出现普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    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 。 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,正在假新闻、假视频假音频的战壕中展开。 “这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享软件技巧。” 在这样做的时候,我们为制定、部署使用合法、可信、尊重权、民主、正义法治的解决方案提供指导。”假视频假音频是由不良的驱动的最新欺诈创新。

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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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    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!? 冬天肿么又到了...1.2.4 第三次浪潮时间到了20世纪90年代中期,互联网搜索引擎相继诞生,到了2000年,随着网站的数量的增加,类的知识、资料在互联网呈现指数增长。 到了2008年,随着手机的兴起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。从诞生到现在的历史,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有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 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 区别慧说起。 对于的研究员来说,目标并不是研究慧的来源,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“到才可以加处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 但事实上,要想像类一样思考其实是一件非常困难的事情。 需要以各种输入数据案例为基础,通过这些数据案例获取经验知识,然后进行预测判断。如果输入的案例太少,就无法做出判断。

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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。 误识别率:识别错误的个数占所有应该错误总数的比例(本例子中共4个错误,选错了2个,误识别率24)召回率:识别正确的个数占所有应该正确总数的比列(本例子中共5个正确,选出来4个,召回率45)数学上的准确率召回率并没有必然的联系 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。 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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    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提到第一种观点的持有者霍金埃隆 而且,由于基础科学(如物理学生物学)尚缺乏对意识的精确描述,从弱发展到强,期间有很大概率存在短期内难以解决的技术难题。 我们所面对的,只不过是一些列程设计上的问题。 五秒钟准则在判断一项作是否会被取代问题上,作者李开复提出五秒钟准则: 一项本来有从事的作,如果可以在5秒钟以内对作中需要思考决策的问题做出相应的决定,那么,这项作就有非常大的可技术全部或部分取代 结语本书有创新厂创始李开复王咏刚合著,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。 》三部曲《》《异次元骇客》《机器总动员》文章较长,文笔较烂,读到最后哥们对你表示佩服同情,:) 。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸扩展的理论、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、自然语言处理专家系统等。 从诞生以来,理论技术日益成熟,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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    新零售: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,制造又是新兴的关键词,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 目前,“互联网+”+”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。 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,而且提高生产效率作效率,并有效地降低了生产成本。 所以制造并不混为一体,制造算是众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    时代,文胸避孕套的出现

    如今使用的领域之广是你无法想象的,除了时下流行的家电,家居,无驾驶等,为了让类的生活更加化,于是乎文胸、避孕套等也就应运而生了。 另外,某知名内衣品牌曾推出一款文胸,当有接触胸衣时,它就会变成其他颜色。该胸罩有两种完全不同的颜色花纹,一是白底搭配蓝色雪花图案,变换后变成黑底搭配白色圆点的图案。 不同的样式变幻,引起你的兴趣吗?在深证高交会上,Cueme内衣惊艳亮相,Cueme文胸采集了9个国家地区的,56种大师按摩手法数据,通过震动按摩达到丰胸美胸的功效。 (三)总结+大数据,未来个隐私的数据相信会被深度采集,当有一天,你的最私密的隐私都转换为数据与他去比较,你会害怕吗? 当然,如果这些数据被用在好的方向,或者有这个机制确保绝对隐私那确实对类来说是一大进步。相信未来数据的安全性是重中之重,你们放心这些设备去采集的个隐私数据吗?

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    细数的十大不同

    作者:Sabine Hossenfelder编译:MikaCDA数据分析师出品导读:究竟有何不同之处呢? 今天我想讲讲有何之处。当然显而易见的是,的大脑是有温度且不确定的,而计算机不是。但是更重要的是,之间存在结构性差异。这我将在之后讲到。 在我们开始之前,我要简单的讲讲指的是什么。以下是文字版本:如今所谓的其实是通过神经网络实现的。神经网络是一种计算机算法,用来模拟脑的特定功。 反向传播是指,如果神经网络给出的结果不是特别好,你可以回溯并改变神经元的权重连接。神经网络就是这样从错误中学习。说到这里,下面让我们进入之间的关键区别。 01形式神经网络是运行在计算机上的软件,的神经元没有物理实体。它们以位数字符串的形式编码在硬盘或硅芯片上,它们的物理结构真正的神经元一点也不像。相反,在脑中形式是同时存在的。

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    性、谎言

    聊天机器否像一样?SYZYGY的调查显示,近80%的美国不这么认为。 并且,很多倡导新的“Blade Runner规则”,即社交媒体机器、聊天机器虚拟助手等AI应用不合法。910的美国认为,在营销中使用应当受到法律法规的约束监管。 随着广告营销行业越来越依赖AIAI技术解决方案,营销员必须了解消费者的态度恐惧。 当SYZYGY调查们对的看法时,45%的受访者选择“感兴趣”,其次是“关心”(41%)、“怀疑”(40%)、“不确定”(39%)“怀疑”(30%)。 此外,大多数美国预计AI会带来更多好处,例如节省时间(40%)、提高安全性(15%)物尽其用(13%)。 而美国对AI的最大恐惧是侵占作岗位导致的失业(30%)。

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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;计算力的巨大提升计算资源的日益廉价;数据正在成为新的战略资源;机器学习深度学习正在成为新的动力引擎。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,少量资源、学术实力雄厚的大企业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可以结合通用技术自身数据,开发个性化应用。

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    决策:+大数据

    决策=大数据+百分点Deep Matrix决策系统融合大数据与技术,基于动态知识图谱行业业务模型,具备自适应自优化的力,支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理,进而做出前瞻实时决策的化产品系统 认知引擎:从复杂数据环境中,动态构建行业知识图谱;在此基础上,通过业务模型来自动化识别业务问题判断分析,然后利用自然语言处理、交互等技术实现机互动,认知引擎作为一系列的具备一定自优化自适应的具组件集合 自适应与自优化:百分点DeepMatrix AI决策系统具备自学习自进化力,在第一阶段经过研判、抽选之后,就可以由决策系统进行自我学习,实现预警、研判,适合舆情、情报、推荐等多个场景 五大核心力:海量数据汇聚融合力:借助百分点大数据系统,将海量的结构化与非结构化业务数据进行汇聚融合;快速感知认知力:通过应用,从海量的数据中快速提取有价值的数据,感知业务与环境的变化;强大的分析推理力 :对数据进行分析与推理,分析出业务的真实动向与未来趋势;自适应与自优化力:通过对配置与机器执行的融合,实现针对应用的预警、研判;行业决策力:通过大数据与的结合,最终生成业务指导决策

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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思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 1956年,他其他一些学者联合发起召开了世界上第一次学术大会,在他的提议下,会上正式决定使用这个词来概括这个研究方向。 McCarthy也被尊为之父。50年代--70年代◆50年代初开始有了符号处理,搜索法产生。的基本方法是逻辑法搜索法。最初的搜索应用于机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。 应该说,知识专家系统是近十余年来研究中最有成就的分支之一。◆80年代,发展达到阶段性的顶峰。87,89年世界大会有6-7千参加。硬件公司有上千个。

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    未来的将不再是“

    Koponen)正在开始变得从外面看不见里面,从里面也看不见外面。对类在来说,对技术的运作后果的感知理解正在变得更加困难。 由此,我们将不再感知到其的“性”。第三,也是最重要的,当的后果技术变化的细节已经超出了类的感知理解力的时候,将逃脱类的监控。 它将使得够自己决定以何种方式利用或是为的设计发展做出贡献。这样的网络将像物联网一样为不同环境产业中的各种体验应用提供动力,同时向专家生手开放。 它将显著地改变我们理解与之互动的方式。将以一种看不见的方式缠绕在一起。物理现实与数字现实之间的界限正在开始消融。 当系统之间够更加完美无缝地缠绕在一起的时候,之间的边界或许也会消融。“”一词中的“”二字将会消失,而的概念也将变得无关紧要过时。

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    未来的:只有‘’,没有‘

    实际上,随着技术的影响越来越大,们越来越无法理解对我们生活方方面面所产生的影响。这对于政府机构的未来意味着什么? 因此,类属性对于我们来说是无法感知到的。第三,也是最重要的,的影响技术进步超越了类的感知理解力的时候,类就会完全感觉不到的存在。 同时,正在变成前所未有的文化科技现象,影响着我们评价定义“”的方式。有鉴于此,无法有效地评价本身。在系统中,“”正在失去其应有的意义。 今天,正在塑造,以后将逐渐塑造。当系统的影响越来越大时,更多的需要理解其运作原理影响。 如果系统之间的关系更加无缝融合在一起,之间的边界也将变得模糊。类开始在面前消失,未来这个概念将无关,也将成为过去式。

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    关注+ 金融添双翼

    脸识别就去柜台办业务时核对身份一样。只不过在柜台办理时,是银行员来核实,现在机器就远程核实,方便快捷。”刘罡说。脸识别技术,是在金融领域的一种运用。 ▌金融正变得更场景化、高频化个性化--------易观咨询此前发布的《理财市场专题分析》报告预测,到2020年,中国理财规模将达到5.22万亿元。 不但互联网公司发力,银行业也利用改造传统的信贷流程理财模式。家家的时代,什么样的技术运用才算得上是真正的“”? 国际协会主席、微众银行独立董事杨强说,的引入使得银行服务发生本质的变化,更场景化、高频化个性化。 ▌机器并不完美,缺席-------- 脱离不了金融的实际场景,这需要在支付、信贷信用体系等各个领域打通线上线下。

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