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从“陪练”到“赢家”:人机博弈的六十年

60多年的博弈和反复超越,成为反映人类智慧的一面镜子,也引发许多人对人工智能发展的担忧。 ◆ ◆ ◆ 从“陪练”到“赢家” 1952年,英国计算机科学家克里斯托弗·斯特拉奇编写出第一个西洋跳棋程序。 而1997年,IBM的“深蓝”计算机击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,成为人工智能历史上的标志性事件。 除了逻辑领域,人工智能在自然语言方面的“才华”也在不断提高。 去年10月,Deepmind公司的围棋程序“阿尔法围棋”(AlphaGo)打败了欧洲围棋冠军樊麾,如今又在对李世石的“人机大战”中首战告捷,使人工智能侵入到人类直觉思维的保留地。 深度学习算法让“阿尔法围棋”在“人机大战”首轮比赛中表现出了越来越厉害的势头,似乎在验证着许多顶级科学家和科技巨头都对人工智能发展的担忧。 人工智能会对人类的生存构成威胁吗? 哈萨比斯认为,人工智能距离人脑水平的通用智慧,仍有几十年的差距。对人工智能的警示掩盖了它们可能带给人类的帮助。他们的算法让计算机能从自己过去的经验、数据中直接学习,这在许多任务类型中都是通用的。

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腾讯教育携AI考官、虚拟助教、电子陪练亮相厦门教育装备展

随着科技的高速发展,诸多教育场景以及行业生态正在被重构:试想一下,AI当考官,虚拟人做家教,还有随叫随到的电子陪练……这些只在科幻小说中才有的角色如今已变为现实。 腾讯智能体育考试解决方案 更不用担心机器评分不准的问题。 不同场景专区,让参观者清晰找到自己需求的解决方案 或许正因为如此,在腾讯教育家庭场景展区,惠普-腾讯教育智能本、AILA智能作业灯X1、虚拟助教、体能家庭训练等产品和解决方案的展示台前,聚集了大量为“辅导作业 最受家长们关注的家庭辅导专区 AILA智能作业灯X1聚焦小学生作业场景,内置腾讯作业君APP,孩子在写作业时,不仅有温馨灯光的陪伴,还可以与作业灯进行智能对话,用指尖轻触便能获得正确标准的英文读音。 这款智能台灯带来的不仅是陪伴,还能自动为孩子们批改作业,并细心地讲解题目,同时自动生成错题。 ? 惠普-腾讯教育智能本展示 惠普-腾讯教育智能本则更关注中学生的课后学习。

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    决胜智能客服下一个十年,容联全面布局AI客服垂直化应用

    从整体看,可以将容联的策略总结为“高筑墙、深挖洞、广积粮”,通过智能语音机器人、坐席辅助解决方案、智能陪练机器人三款拳头产品,实现对客服行业的全面赋能和迭代升级。 针对客服训练场景,容联开发出智能陪练机器人改变传统1对多的培训方式,将优秀坐席经验进行浓缩,并提供优质话术辅导,可以模拟真实业务场景,对培训进行标准化规则检测,还可以实时监控学员练习和考试情况,帮助企业跟踪学员培训效果与薄弱环节 智能陪练机器人利用实时语音识别、语音合成、语音质检、知识图谱、语义理解等人工智能技术创造了学习场景与真实业务场景高度融合的“人机对练”模式。 在人机对练过程中,为了精准识别多样化语言表达,智能陪练依托于实时语音转文本(ASR)和自然语言处理(NLP)技术,融合语音纠错、深度语义理解、模式学习、深度语义匹配模型等手段,具备强大的实时语义理解能力 为强化训后反馈,智能陪练根据客服人员流利度、准确度、逻辑性等多维度进行智能分析和评分,并通过考试模块,逐步实现评价报告智能生成、个人能力画像和个性化学习成长建议等功能,便于回顾自身学习效果,同时支持管理员考核与辅导

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    现在的谷歌AlphaGo想挑战顶级选手会成功吗?

    此次与围棋高手的对决无疑对于人工智能来说是一次极大地挑战,人工智能其实与人类一样,也是需要通过不断地模仿、学习来战胜对手的。它可以通过大量的对战,记住对弈中的棋谱,从而可以研究出新的招数。 谷歌的该款智能软件就在于可以在棋谱的训练中计算出新的走法,否则仅仅是记录原有的棋谱是不可能打败人类的,撑死了打成平手。 人工智能系统需要记住大量的棋谱,还需要一个高手来进行陪练。 ZEN之前选择了日本一流的围棋选手——九段棋手武宫正树来陪练,2012年3月,在武宫正树让了5子和4子的前提下连胜了两局。同时,武宫正树“宇宙流”式下棋特点也被ZEN模仿了去。 所以说,AlphaGo如果想战胜李世石,那么就需要找李世石或是和李世石差不多的顶级高手进行陪练,要熟悉李世石的下棋特点,这样才能增大赢的几率,不过现在时间上还是相当紧迫的。 ? 可见,AlphaGo赢了樊麾就想挑战李世石还是很危险的,毕竟之前并没有一个相当水准的选手进行陪练,来学习更强的围棋对战技术。 正是由于围棋的难度与复杂性,人工智能在这上面一直屡屡碰壁。

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    日本女排的新陪练:可以模仿对手球风的机器人

    为了强化进攻能力,日本顶级排球运动员有了一个新的陪练:机器人。而且是可以模仿对手球风的机器人。 日本排协的“拦网机器人”由三对机器手臂组成,在网前横向移动,拦截人类球员的扣杀。 日本女排已经在训练中使用这套系统,她们表示新的陪练和人类没什么区别。 不过目前这套系统还不够智能,由于所有的配置是在训练之前设定好的,所以如果场上位置稍有微调,拦网机器人就可能站错位置。

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    全球首个 AI 发球机器人诞生,国球练出新高度

    场景描述:近日,全球首台智能乒乓球发球机器人诞生,这款机器人将进行乒乓球的辅助教学工作。除了发球外,它还具备运动轨迹与动作分析能力,让训练数据化、智能化。 央视体育频道于 7 月 14 日对此进行报道 智能陪练:发球与动作分析两手抓 据悉,这位 AI 乒乓球多球训练机器人庞伯特,是世界上第一个手执球拍发球的机器人。 它的人工智能算法能够分析乒乓球运动轨迹,捕捉运动员的姿态,然后给出反馈指令,优化球员打球姿势。 ? 识别球员的动作,将其完成度、幅度数据化 乒乓球学院副院长陈彬表示:「它是一个数据化的陪练手,能帮专业运动员进行很好的专业训练。」 时隔五年,借着人工智能的力量,这个梦想一步步成为现实。 2015 年,中国乒乓球学院成立了乒乓球运动智能化研究中心,目标是在两年内制造可以当陪练的机械手臂。

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    中科院智能乒乓球桌登上Nature:检测球速跟踪路径,准确找到击球位置

    就在上周,nature发表的论文提出了一种新方案,一张能够检测乒乓球球速、跟踪运动路径、帮助裁判判断擦边球的智能乒乓球桌。 利用静电场来供能的新型“智能”乒乓球桌 “智能”乒乓球台可以利用自供电木质传感器准确找到击球位置并判断进出状态,来提升运动员的技能: 灵活耐用的木质电子纳米发电机构成了乒乓球台桌面 利用了可以探测击球动能的自供电传感器 研发团队表示通过使用更多自供能连续传感器将帮助运动员和他们的陪练,更好地分析他们的表现。 这个桌子上镶满了用特殊轻木制成的摩擦起电传感器。 特质轻木制成的静电传感器,能判断球击中桌子的边缘还是角落 团队表示这项实验中使用更可持续的自供电传感器,可以帮助运动员和陪练分析他们的表现。他们可以完全找准球的落点。 王林博士说:“在这个物联网的新时代,基于遍布广泛的智能传感技术,大数据收集和分析将跨上一个新的台阶。” “这个系统依赖于简单有效的策略,将普通木头变成高性能的静电材料。”

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    如何测试腾讯云服务器的网络性能?

    准备陪练机器 镜像:CentOS 7.4 64 位 规格:S3.2XLARGE16 数量:8 假设测试机器 IP 地址为10.0.0.2到10.0.0.9。 带宽测试 推荐使用两台相同配置的服务器进行测试,避免性能测试结果出现偏差,其中一台作为测试机,另一台作为陪练机。本示例中指定10.0.0.1与10.0.0.2进行测试。 -t 300 -P 8 UDP-STREAM 测试 推荐使用一台被测试机器与八台陪练机器进行测试。 其中10.0.0.1为测试机,10.0.0.2到10.0.0.9作为陪练机。 测试机端 netserver sar -n DEV 2 通过 sar 命令可以查看网络 pps 值。 陪练机端 命令: . 其中10.0.0.1为测试机,10.0.0.2到10.0.0.9作为陪练机。 测试机端 netserver sar -n DEV 2 通过 sar 命令可以查看网络 pps 值。 陪练机端 命令: .

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    跑步族们,想让“博尔特”陪你赛跑吗?现在它可以帮你…

    对于孤单的运动员来说,有个陪练教练在身边不停地鼓励就像习武的人有个师傅在旁边指导一样,无形中会增加心中的许多力量。运动品牌Puma最近就发布了这样一款名为“BeatBot”的田径专用训练机器人。 这个机器人由NASA工程师,3个麻省理工学生联合Puma研发,据悉,它的奔跑速度可以媲美飞人博尔特2009年时的世界纪录,时速达到44.6千米每小时,主要作用是陪练时通过模拟你此前最佳成绩,来实时看到你现在成绩与此前成绩表现之间的差异 相应地,通过一款配套的智能应用,运动员或教练即可简单地设置成个人最佳赛道成绩,然后它就可以伴随着运动员一起“跑动”,并实时地模拟出跑步的各阶段速度。

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    AlphaGo 将在 2017 年重磅复出,业内人士怎么看?

    今日,DeepMind CEO Demis Hassabis 在 Twitter 上发布声明:他们正在全力提高 AlphaGo 的智能程度,全新版 AlphaGo 将在 2017 年复出下棋。 随后樊麾加盟了DeepMind团队,担任专职陪练。 今年 3 月李世石与 AlphaGo 大战之后,柯杰非常期待挑战 AlphaGo。 职业棋手可以在看过了寥寥几局之后明白对手的风格并采取相应策略,一位资深游戏玩家也可以在玩一个新游戏几次后很快上手,但到目前为止,人工智能系统要达到人类水平,还是需要大量样本的训练的。 出于这方面的考量,DeepMind 把樊麾等顶尖棋手招入麾下给 AlphaGo 做陪练,专门进行动态实战训练,至于效果如何,暂时还无法得知。 除了 AlphaGo 外, Zen 围棋 AI 目前也已升级到了 V13,智能程度不俗。可以预见未来我们看到的不仅是 AI 与人之间的较量,甚至还有各公司水平超越人类的围棋 AI 系统之间的对决。

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    “未来战警”头盔惊艳进博会,预示人工智能穿戴前景

    首届中国国际进口博览会(下称进博会)早已在上海落下帷幕,但博览会上“会飞的汽车”、“世界最小心脏起搏器”、“乒乓球陪练机器人”等高科技展品在朋友圈的却热度不减,然而,最受瞩目的黑科技却来自于场外——安保警察佩戴的头盔 当然,如果安保警察能借助智能装备迅速识别车、驾照、人、身份证等信息,并配合大数据分析预判,对于保障公共安全将会有很大帮助。 未来需要什么样的人工智能穿戴设备 对于普通人来说,戴上一个“未来战警”式超级头盔还是蛮值得期待的。 话说回来,穿戴领域是人工智能应用最快的领域之一,当前不少C端的穿戴装备已经具备了体温调节、心率测量、人体数据采集等功能。 朝着这个趋势发展,未来会有更多人工智能的可穿戴设备研发出来,让更多普通人体验到科技智能生活。

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    给机器人热泼点冷水,中国机器人未来出路在哪儿?

    试想智能机器人产业如果像展会上呈现的那样,恐怕我们会愧对这些年我们在这条路上做出的努力,我不是一个善于唱衰产业的人,也不是一个欧美狗的歌颂者,对于人工智能与机器人交互,我想褪去我原有的角色,以一位普通参观者的角色跟大家说说我真实的感受 在成功的同时,也引发了诸多对人工智能的争议,其中争议最多的莫过于很多人将人类对话的模拟脚本与人工智能画上等号,其实两者相差甚远。从认知的角度上来讲,它仅仅是程序的一部分,并不能算作真正意义上的思考。 · C端覆盖受限 机器人难走进普通家庭 至少目前来看机器人产业并不适合普通消费者,虽然WRC展会上有太多厂商做智能教育机器人,智能跳舞机器人,以及机器人运动陪练等产品,但事实上这些机器人交互过于低级,机器人并非刚需产品 北京理工大学研制乒乓球机器人毫无生气仿佛吊死鬼 在WRC展会现场,我想以两个简单的例子为大家展示智能机器人产品在模拟应用过程当中的感受,第一台是上海荷福集团和电子科技大学机器人中心推出的陪练机器人,曾经获得过亚太机器人大赛冠军 这台机器人主要的存在价值在于羽毛球陪练。但前提是必须将球打到视频能够捕捉的位置,官方宣称这台机器人具有位置预测误差不超过5毫米,半场接球概率大于85%。但事实每一次训练背后都有一次人工调试校准。

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    联想高校AI精英挑战赛上交站落幕,“AI糖尿病筛查”项目获青睐

    Deep DR:“可持续学习的人工智能糖尿病眼底病变筛查与诊断系统”。 “灵客”智能对话母系统:面向智能客服,基于知识图谱自动构建、深度学习、自然语言理解等技术的智能对话系统。主打自动化构建、多轮记忆,缩短开发周期,降低开发成本。 面向环卫部门、保洁公司,利用数据生产资料建立智能服务平台,提高运营效率和服务质量。 A. EYE人工智能团餐系统:面向食堂、公司团餐等场景,基于图像识别的无人收银系统。 “练练不忘”英语口语陪练:人工智能雅思口语即时评测系统,训练数据来自高校、语培机构,通过算法对使用者口语水平进行评分,生成报告,从而促进英语口语自学,找到口语考试评价标准。 ? △ “练练不忘”英语口语陪练项目展示 评委关注点 围观了比赛全程的量子位再次总结了一下评委们的关注点: 作为创始人/CEO,是否对于自己项目未来的商业模式有着清晰的认知?(卖不卖硬件?

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    TcaplusDB君 · 行业新闻汇编(一)

    (本篇文章部分内容来自网络) 1、《电子竞技陪练师服务管理规范》征求意见稿公布 上海市电子竞技运动协会公布上海团体标准《电子竞技陪练师服务管理规范》征求意见稿。 征求意见稿对电子竞技培训师提出多项要求,包括政治素质和社会道德、仪容仪表、电竞知识储备等要求,同时要求电竞陪练师在经营相关服务业务的企业或平台登记注册,通过企业资质审核后,接受企业服务监管,按要求开展服务

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