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AI行业实践精选:扑克,挑战人工智能最新游戏

【AI100 导读】短短十年间,人工智能先是战胜了国际象棋大师,然后又击败了韩国冠军级围棋选手李世石,它决策系统与学习能力提升速度令人震惊。那么,人工智能下一个要攻克领域是什么呢? 人工智能发展有一个里程碑,那就是加拿大和捷克共和国研究人员共同开发一款扑克机器人,这款机器人在一对一不限注德州扑克中打败了好几名职业选手。 “如果正确,这的确是人工智能在人机博弈方面的一个重大进步”, Michael Wellman 说。Michael Wellman 是密歇根大学一名教授,专门从事游戏理论和人工智能方面的研究。 此次比赛可以证实,这项长期以来对电脑来说似乎过于复杂和微妙游戏,确实被人工智能掌握了。 引人注目的是,它包含有不同水平不确定性,比如对手可能只是虚张声势,这在许多实际情况下都很常见,但是人工智能却还没有掌握。

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李开复最新演讲:怎样跟上人工智能时代?

身为工程师,我们了解人工智能如何运作,随着数据和使用量增加,人工智能会如何迭代精进,我们也清楚,如何合理估算人工智能在未来10年会带来影响。 首先,我们来看看今天的人工智能可以做到什么。 我提出三个建议: 我第一个建议:拥抱必将到来的人工智能、把你职业选择对准人工智能赛道 面对所有重大变革与机遇,你们首先需要开放心态来迎接人工智能。 但假以时日,当人工智能处理越来越多数据后,人工智能自我学习能力就能让这些产品在特定领域能力远远超越人类。 人工智能算法还不只是超过人类这么简单,它们不会疲倦,不会抱怨,不会罢工,人工智能还具有无穷规模化潜力。 况且,伴随着硬件、软件和网络带宽成本下降,人工智能成本几乎就是电费了。 所以,不要被动地接受人工智能,而应积极拥抱人工智能,探索人工智能可能,找到人工智能为你创造价值所有可行性。你们要学会使用人工智能,更快、更聪明地构建人类与人工智能协作关系。

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    人工智能在医疗行业6大最新进展

    图片来源网络 盘点人工智能在医疗行业6大最新进展,主要集中在新药研发、疾病诊断两大领域。 或许,第一款用AI设计出来新药,已经进入了人工智能视野。 疾病诊断 3、人工智能不到1秒就能诊断结直肠癌,准确率达86% 正确且及时地诊断癌症,一直是个难题。 在这项研究里,科学家们让人工智能对结直肠中息肉进行了深度观察。他们将息肉放大了500倍,让人工智能可以仔细看清这些组织变化。 随后,他们又提供了30000张癌变前和癌变后细胞照片,用机器学习方法来训练人工智能。最终,这套系统可以在短短1秒内做出诊断,准确率高达86%。这也是人工智能首次被用于结直肠癌诊断。 毫无疑问,人工智能时代早已到来。懂得使用人工智能科研人员,比那些不懂得使用人工智能科研人员具有显著优势。

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    最新研究发现:大数据+人工智能将成治疗癌症新希望

    IBM近日宣布,将把人工智能应用到癌症治疗中,这意味着,IBM公司Watson系统(认知计算系统)将进一步拓展其应用范围。 ? 这样一来,Watson等人工智能系统就成为寻找相关医学信息最佳途径,它们可以找到很多人类研究员无法找到信息。 此项人工智能技术将在“细胞划分”过程中发挥重要作用,在进行放射性治疗时,帮助医生区别健康组织和病变组织。 未来,最终治疗方案可能还是需要人类医生确定,但是人工智能将提供各种有效建议,帮助加速这一过程。 人工智能研究将极大程度上推动医疗进步。 辉瑞公司将运用Watson系统来“分析规模庞大(公共和私有)数据源”,并“分析测试不同假设情况,以获得基于证据实时观察结果。”此外,他们还将使用人工智能来判别新癌症疗法是否安全。

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    最新 | JP摩根人工智能、机器学习应用算法交易解析

    如果你对机器学习和人工智能(AI)在金融领域应用感兴趣的话,J.P. Morgan最新发布了一份关于算法交易“应用数据驱动学习”问题报告。也许对你有帮助。 然而,算法并不是随心所欲。JPM指出,客户机“通常向执行代理传输带有约束和首选项特定指令”。例如,客户可能希望在他们投资组合转换过程中保持货币中性,以便卖出数量大致等于买入数量。 它们还可能指定,已执行一篮子证券以可控方式暴露于某些行业。 2、交易订单中数据极其复杂 编写电子交易算法是一项极其复杂工作。 在过去,摩根大通分析师指出,电子交易算法是“一种科学、定量模型混合体,它表达了对世界运行方式定量看法。”它们包含“表达人类交易员和算法用户实际经验、观察和偏好规则和启发式”。 它可能是关于在快速执行交易和以价格不变方式执行交易之间平衡——这取决于客户优先级。 例如,algo目标可能是与市场其他部分融合。

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    图灵奖得主Yann LeCun最新访谈:人工智能面临三大挑战

    机器之心报道 编辑:泽南、小舟 在最近一次访谈中,Meta AI 人工智能先驱 Yann LeCun 点出了下一代人工智能技术三大主要挑战。 作为人工智能业界领军人物,Yann LeCun 对于技术发展经常给出自己看法,他在 2018 年左右一次演讲中曾透露,尽管人工智能研究取得了近期所有这些成功,人工智能甚至还无法达到家猫认知水平 LeCun 认为,机器学习缺乏对于世界基本了解。 自监督学习是人工智能理解世界关键 现在是 2022 年 1 月,LeCun 表示自己仍然没有看到猫级别的人工智能。 这是无监督学习可以填补空白地方。正如 LeCun 所说:「预测是智力本质。」 LeCun 表示,人工智能系统可以从这些视频中理解世界物理基础。 视频——图灵奖得主 Yann LeCun 访谈,人工智能三大挑战: LeCun 用一个问题总结了未来十年人工智能研究面临巨大挑战:「我们应该如何让机器学习处理具有不确定性模型,并捕获现实世界所有复杂性

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    波士顿最新报告:AI时代,企业如何搭上人工智能快车?

    来自《麻省理工学院斯隆管理评论》和波士顿咨询公司今天联合发布一份研究报告。他们对来自112个国家、21个行业3000多名企业高管、管理人员和分析师发进行了调研,还深入采访了30多位技术专家。 报告显示,不到40%公司制定了人工智能战略,就连员工规模超10万人大公司,也只有一半这么做,要知道,这类公司是最有可能制定人工智能战略。“在多数公司,野心与执行之间都有很大落差。”

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    Yann LeCun最新访谈:能量模型是通向自主人工智能系统起点

    Yann LeCun认为,「能量模型」开辟了通往「抽象预测」道路,为能够进行规划的人工智能提供了「统一世界模型」。 来源 | ZDNet 编译 | 钱磊 编辑 | 陈彩娴 继自监督学习之后,Yann LeCun 在接受 ZDNet 最新访谈中又着重探讨了他在几年前曾大篇幅推崇概念:「能量模型」(energy-based 这种模型可能是实现LeCun心目中统一“世界模型”重要工具,而这种统一“世界模型”将推进实现他心目中自主人工智能,自主人工智能能够通过对场景之间相关性和图像、语音和其他形式输入数据相关性建模来进行规划 Learning)”缩写,是LeCun在基于能量神经网络架构上最新研究成果。 我提出这个自主人工智能模型有一个可配置世界模型模拟引擎,其目的是规划和想象未来,填补你无法完全观察到空白。

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    Google最新最权威未来人工智能技术之一:人脸领域

    首先祝大家七夕情人节愉快,能和喜欢的人度过浪漫一天,也祝在科研同学抽出时间陪伴你伴侣,一起度过一年一次中国情人节,若还处于单身同学,希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢他(她)! 近年来由于深度学习爆炸式发展,已经带动了整个行业发展。身为人工智能一份子,为该技术骄傲自豪。在丰富应用场景,人脸识别市场潜力巨大。应用场景逐渐增多,布局人脸识别的生态从而也更丰富。 几年前三大巨头,引领了人工智能热潮,之后很多互联网公司奋力直追,现在已经有许许多多互联网公司后起之秀,而且做都特别好! ? 人脸配准算法输入是“一张人脸图片”+“人脸边界框坐标”,输出五官关键点坐标。五官关键点数量是预先设定好一个固定数值,可以根据不同语义来定义(常见有5点、68点、90点等等)。 但最新一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值能力。 ? ? 人脸比对 ---- “人脸比对(Face Compare)”是衡量两个人脸之间相似度算法。

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    腾讯公布人工智能领域最新进展,要打造“救命AI”

    11月4日,在2018腾讯WE大会上,腾讯首席探索官网大为介绍了腾讯在“人工智能+医疗”领域最新进展——打造“救命AI”。 网大为说,腾讯在众多领域均在开发人工智能,但在医疗领域倾注最多激情。 在网大为看来,人工智能技术在医疗领域应用能够解决医疗资源不平等问题。他表示,在农村地区或者部分不发达国家,医疗水平欠佳,但使用人工智能技术,就能够获得相当数量数据,去支撑治疗手段实施。 据腾讯官方数据,“腾讯觅影”已与国内100多家三甲医院达成合作,通过共建人工智能联合医学实验室形式,推进AI在医疗领域研究与应用。 除了人工智能在医疗领域应用,在演讲中,网大为还展望了人工智能技术在解决未来人类社会中出现食物、能源与水(Food、Energy、Water,缩写“FEW”,网大为认为这三个问题最为重要)短缺问题时巨大潜力 “如果我们能够使用人工智能来保障我们FEW,那么就能够实现一个可持续未来。”网大为说。

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    Yann LeCun最新访谈:能量模型是通向自主人工智能系统起点

    Yann LeCun认为,「能量模型」开辟了通往「抽象预测」道路,为能够进行规划的人工智能提供了「统一世界模型」。 来源 | ZDNet 编译 | 钱磊 编辑 | 陈彩娴 继自监督学习之后,Yann LeCun 在接受 ZDNet 最新访谈中又着重探讨了他在几年前曾大篇幅推崇概念:「能量模型」(energy-based 这种模型可能是实现LeCun心目中统一“世界模型”重要工具,而这种统一“世界模型”将推进实现他心目中自主人工智能,自主人工智能能够通过对场景之间相关性和图像、语音和其他形式输入数据相关性建模来进行规划 Learning)”缩写,是LeCun在基于能量神经网络架构上最新研究成果。 我提出这个自主人工智能模型有一个可配置世界模型模拟引擎,其目的是规划和想象未来,填补你无法完全观察到空白。

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    Yann LeCun最新访谈:能量模型是通向自主人工智能系统起点

    大数据文摘授权转载自AI科技评论 来源:ZDNet 编译:钱磊 编辑:陈彩娴 继自监督学习之后,Yann LeCun 在接受 ZDNet 最新访谈中又着重探讨了他在几年前曾大篇幅推崇概念:「能量模型 正如LeCun在采访中所说,他目前研究与量子电动力学有一些有趣相似之处,尽管这不是他重点。他关注重点是人工智能系统预测可以进步到何种程度。 这种模型可能是实现LeCun心目中统一“世界模型”重要工具,而这种统一“世界模型”将推进实现他心目中自主人工智能,自主人工智能能够通过对场景之间相关性和图像、语音和其他形式输入数据相关性建模来进行规划 Learning)”缩写,是LeCun在基于能量神经网络架构上最新研究成果。 我提出这个自主人工智能模型有一个可配置世界模型模拟引擎,其目的是规划和想象未来,填补你无法完全观察到空白。

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    最新IT技术干货,前端、容器DevOps、人工智能……应有尽有

    重庆前端交流会 8.18 重庆 China DevOps Days 上海 8.18 上海 云+社区技术沙龙——Serverless架构开发与SCF部署实践 8.18 北京 竹间智能 & DataFun Talk人工智能技术沙龙 竹间智能 & DataFun Talk人工智能技术沙龙 ——基于情感情绪识别的对话式AI及应用实践 活动时间:2018.8.18 14:00 ~ 17:20 线下地址:(上海徐汇)田林路1036号 科技绿洲三期

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    AI人工智能、机器学习 面试题(2020最新版)

    人工智能、机器学习面试题总结,侧重于理解,回答供参考,欢迎讨论。 General 深度学习(DeepLearning, DL)和机器学习(Machine Learning, ML)关系是什么? 可以看出,精确率和召回率区别在于分母,精确率关心是预测为真的数量中有多少真正对(而不是其他类错误预测为这一类),而召回率关注是这一类有多少判断正确了(而不是判断为其他类了)。 = FP/(FP+TN),表示错误分类负样本占所有负样本比例。 weight最常用是由KaimingHe提出MSRA,在Xavier基础上改进。Xavier假设激活函数关于原点中心对称,而常用ReLU并不满足该条件。 BN主要作用有: 加速网络训练(缓解梯度消失,支持更大学习率) 防止过拟合 降低了参数初始化要求 使用时需要注意train时更新bn相关参数,而test时要固定,一般有is_training

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    【报告】2017年最新中国人工智能趋势报告

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    最新研究:超级人工智能,从理论上就无法控制

    Choi 机器之心编译 编辑:泽南、杜伟 计算能力是有极限,但因此,人类无法控制超级人工智能。 ? 近日,一项新研究发现,从理论上来看,人类不可能控制超级人工智能。 与超级人工智能展开任何形式交流都是有风险。 他们表示,任何旨在确保超级人工智能无法伤害人类算法都必须首先模拟机器行为以预测其行动潜在后果。 首先,Alfonseca 预计强人工智能关键时刻还很遥远,他说道:「至少还有两个世纪。」 其次,人们所说通用人工智能,或强人工智能在理论上是否可行,其实也是未知数。 计算复杂性是阻止人类控制强人工智能重要原因。

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    韩国学者发布最新人工智能元宇宙》综述论文

    自从扎克伯格(Mark Zuckerberg)在2021年10月宣布Facebook更名为Meta,这个令人惊叹新名字已经成为社交媒体上热门趋势,受到了包括学术界和产业界在内各个群体广泛关注和讨论 在不久将来,元宇宙将成为下一个重要技术,目前吸引着在线游戏开发商、互联网金融企业、社交网络和其他技术领导者。在本次综述中,我们做出了有益努力,探索人工智能在元宇宙建立和发展中作用。 我们首先介绍了人工智能初步知识,包括机器学习算法和深度学习架构,以及人工智能在元宇宙中作用。 然后,我们对基于人工智能方法进行了全面的研究,这些方法涉及有潜力成为元宇宙6个技术方面: 自然语言处理、机器视觉、区块链、网络、数字孪生和神经接口,并有潜力成为元宇宙。 随后,研究将部署在虚拟世界中几个人工智能辅助应用,如医疗保健、制造、智能城市和游戏。最后,我们总结了本研究主要贡献,并为元宇宙的人工智能研究开辟了一些未来研究方向。

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    谷歌最新人工智能研究:仅利用稀疏轮廓位置“重构”图像

    与现有的基于轮廓重构方法相比,这是一个重大改进,它需要更密集输入以捕捉细微纹理信息并确保图像质量。我们模型是基于生成式对抗网络,在没有提供输入信息区域内合成纹理和细节。 编码到我们模型中语义知识和输入稀疏性允许使用轮廓作为用直观界面,以进行语义感知图像处理:轮廓域中局部编辑转换为像素空间中长期和连贯变化。 我们方法通过在稀疏轮廓位置形式从输入表示中产生图像高质量重构:一个 (512×512)源图像(a)根据(b)中彩色轮廓集合中梯度信息被重构为图像(c)。非零像素小于5%。 即使在没有输入信息区域,该模型也能合成头发纹理、面部线条和阴影。我们模型允许在轮廓域中进行语义上直观编辑。右上角:一个类似于漫画结果(e)是通过对(d)轮廓进行移动和缩放创建而来。 源图像(a)是对(b)中标记为红色相同边缘像素中不同稀疏表示进行重构得到,使用方法如下:(c)基于扩散解决方案对在轮廓两侧采样RGB值进行传播;(d)仅使用二进制轮廓作为输入Pix2pix

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