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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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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。 容联一改过去单一的人工客服模式,在传统外呼系统的基础上,加入自然语言处理、语音识别、语义理解等多项人工智能技术,从而转向更加智慧的“人工智能+小客服团队服务”模式。 全新的可视化对话交互设计工具提供标准化的VUI组件、更丰富的对话策略配置,系统内置数十种行业场景意图模型、内置常用实体增值21种、系统内置情绪识别引擎,同时系统内置更多的对话场景设计案例可供参考,缩短整个对话设计工期 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。 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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    智能视频分析系统

    伴随着人工智能的迅速进步和执行,安全性监控的广泛运用激发了人工智能视觉识别系统和分析技术性的逐步推进科学研究。 在各方面的真实运用中,将人工智能视频分析关键技术于传统式视频监控行业已变为完成当代技术性综合性视频管理方法的硬性需求。 燧机科技智能视频分析系统是一种涉及到数字图像处理、计算机视觉、人工智能等方面的智能视频分析商品。它可以分析视频地区、物件遗留下或遗失、逆向行驶、群体相对密度出现异常等异常现象,并立即推送警报信息内容。 燧机科技人工智能视频个人行为分析涉及到多种多样优化算法,包含深度学习算法、视频结构型技术性、图像识别算法、面部较为优化算法、身体鉴别优化算法、活体算法、3D画面矫正算法、移动侦测算法、图像比对算法、物体轨迹算法 选用燧机科技视觉效果人工智能视频个人行为分析技术性,可完成即时分析、实时鉴别和即时预警信息,鉴别视频中必须预警信息的操作和姿态,达到安全性监控情景中不安全行为鉴别的必须。

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    视频智能分析系统

    视频智能分析系统通过各大品牌的摄像头对现场的人员行为、动作、穿戴的分析,此分析是基于视频智能分析系统,运用视频智能分析系统结合人工智能深度学习技术,对出现在摄像头监测画面中的人的状态跟物体的状态进行实时分析 视频智能分析系统对监控摄像头监测的视频画面进行实时监测,当视频智能分析系统发现画面内出现设定的异常状态时,随机系统主动触发告警提示,并通过短信等方式进行通知。 系统通过分布在现场的各类监控摄像头装置对现场进行实时监测,打造安全智能监控和防范体系。 这个系统可以有效弥补传统作业施工现场监控方法和技术在监管中的缺陷,实现对施工作业现场人跟物体的状态行为穿戴,变被动“监督”为主动“监控”。 监控视频智能分析系统在工厂场景下可以实现的算法如下:1、厂区区域入侵智能报警盒 2、厂区火焰检测智能盒 3、 厂区安全帽检测智能盒 4、 厂区车辆超速智能分析盒 5、厂区口罩检测智能盒 6、 厂区抽烟检测智能

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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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    现在的谷歌AlphaGo想挑战顶级选手会成功吗?

    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。 ? 但是,这个可能性放在人工智能系统上是可能实现的。但是要想职业二段挑战职业九段,那么赢的可能性并不大。 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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    视频智能审核系统的功能 智能审核系统靠谱吗

    在这个技术十分发达的时代里,智能的技术可以融入在各个场景当中。尤其是视频智能审核系统,最常应用的是在各个直播平台当中。 直播行业是非常流行的,很多平台都开通了直播的功能,但是为了平台的直播内容是绿色且合法的,平台就需要一个审核系统时刻检查各个直播间以及发布视频的内容。 视频智能审核系统的功能 第一个识别出是否有涉政的内容。视频智能审核系统可以根据用户上传的视频,从中识别出是否有恶搞政治人物,或者有侮辱国旗国歌的现象。 审核系统会对于垃圾广告进行处理,下架视频或者不让视频发布。 智能审核系统靠谱 当然是靠谱的。系统能够让平台的内容更加丰富,防止一些不良视频的产生。 智能审核系统就可以帮助平台在审核视频内容方面更加轻松,所以不管是平台还是个体的视频发布者完全可以信任审核系统。 视频智能审核系统帮助人们可以观看到更多有内涵有质量的视频。

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    智能计算系统智能架构(computer science)

    智能计算系统智能架构 数据是计算的瓶颈。大量的应用程序数据使我们今天设计的现代机器的存储能力,通信能力和计算能力不堪重负。结果,许多关键应用程序的性能,效率和可伸缩性受到数据移动的瓶颈。 我们认为,应该设计一种智能架构来很好地处理数据。我们证明,要妥善处理数据,就需要基于以下三个关键原则设计架构:1)以数据为中心,2)数据驱动,3)数据感知。 我们给出几个示例,说明如何利用这些原理中的每一个来设计效率更高,性能更高的计算系统。 我们将讨论如何实现这种从根本上更加智能的体系结构的采用,我们认为这是提高效率,性能和可持续性的关键。我们以未来计算体系结构和系统设计的一些指导原则作为结束。

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    014智能仓储物流系统真的“智能”吗?

    最近不管到哪里,大家都大谈人工智能技术,畅想着美好的未来。而回到仓储物流行业里,尤其做设备的生产厂家或者是系统集成商,也都时刻提及智能物流和智慧物流等概念。 目前的仓储物流系统里究竟哪些方面做到了智能化了呢,不妨一起来分析一下。 首先百度一下看看什么叫智能物流: 智能物流是利用集成智能化技术,使物流系统能模仿人的智能,具有思维,感知,学习,推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。 通过智能物流系统的四个智能机理,即信息的智能获取技术,智能传递技术,智能处理技术,智能运用技术。 ---- 近两年随着工业4.0和智能制造2025等概念的提出,仓储物流自动化行业里很多设备生产商和系统集成商都经常提到“智能”两个词,比如智能输送机、智能立体库、智能搬运机器人等等。

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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。 而且,智慧体育考试系统十分多能:可以考核20多个中考体育项目,减轻了学校多装备配置之苦。 ? ? 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。 以英语听说考试系统为例,其在实际应用的过程中会先通过人工定标确定打分标准,再通过双引擎评分+人工复核的方式,保证评分的合理性与公正性,保障评分公平高效以及数据安全;理化生实验考试系统可以从器材选用、操作行为 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。 作为国内首款基于Linux系统深度定制的智能教育电脑,具有专属的学习模式,依托知识图谱,针对弱点进行精准练习,并能自动整理错题本,生成学情分析报告,帮助家长掌握孩子学情。

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