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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,可以比世界上聪明,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。 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。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。? 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,新实现的登录形式。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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    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、假视频和假音频的战壕中展开。 在这样做的时候,我们为制定、部署和使用合法、可信、尊重权、民主、正义和法治的解决方案提供指导。”假视频和假音频是由不良的驱动的新欺诈创新。 然而,通过使用机器学习重新利用面部识别具,程序员创造了即使是老练的观众也愚弄的 Deepfake 假视频。

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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。 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,一个合理的体会大化这个期望的标准。 这里要注意一点,我们以终期望达到的效果来做为衡量的标准,而不要以体的行为本身作为标准。 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!? 在不断分类的情况下,找到终点。这就是初期所使用的方法。近些年,由于计算机的优异表现,广受媒体注意的国际象棋(IBM 深蓝)等棋类竞赛,用的都是这种演算法。 ? 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? 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。 类和大的差异是,肉体的有无。?类可以通过身体获得外界资讯。透过感觉器官,我们可以感觉到声音、外观、触感、气味等,让我们觉得舒服或者讨厌,进而产生感情。 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。 英国数学家,Dr.Wu 认为二十世纪聪明的三个(爱因斯坦、图灵、冯诺依曼)之一,艾伦.图灵(Alan Turing:1912-1954)定义了一种方法,来判断是否成功,这种方法是:和自己对话的对象是类还是

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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。 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。 基本上,每个客户到后都会问一句:我买你们的AI产品干啥。客户不关心你的算法有多牛逼,准确率多少个9,只关注这个产品为他带来什么效益。单卖AI没有市场,帮客户实现业务闭环才是王道。

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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新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 油画精彩看点什么是第一章后提到了的5种定义:AI就是让觉得不可思议的计算机程序AI就是与类思考方式相似的计算机程序AI就是与类行为相似的计算机程序AI就是会学习的计算机程序AI就是根据对环境的感知 强又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 超计算机程序通过不断发展,可以比世界上聪明、有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超。 》三部曲《》《异次元骇客》《机器总动员》文章较长,文笔较烂,读到后哥们对你表示佩服和同情,:) 。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、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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    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 ,终实现化操作。 为我们熟知的就是无驾驶汽车了,他将传感器、移动互联网、大数据分析集成到一起,满足类的各种出行需求;还有一些制造业完成的化产线改造也算是制造,传统的产线没法系统化管理,出现问题不及时反馈, 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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    ·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:? 大企业对于AI学术领军物的追捧还会持续一段时间,但逐步会将重点转移到AI对业务的实际支持上。AI落地点将进一步明确,并开始涌现出确实为用户提供良好体验的产品。? ;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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    决策:+大数据

    我想大家在16年关注的话,一定听说过阿尔法围棋(AlphaGo)。 但是随着类科技的发展,这类决策系统部分由机器来承担了起来,例如我们前些年经常讨论的BI、近些年讨论的大数据分析,实际上都已经较为普遍的被类用来做辅助决策,而伴随着的迅速进化,我们不禁联想,依靠相关技术 决策=大数据+百分点Deep Matrix决策系统融合大数据与技术,基于动态知识图谱和行业业务模型,具备自适应和自优化的力,支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理,进而做出前瞻和实时决策的化产品系统 自适应与自优化:百分点DeepMatrix AI决策系统具备自学习和自进化力,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 :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,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,而且和许多其它学科领域关系密切。 当今世界上计算机科学高荣誉奖励为图灵奖。 名词解释:图灵试验。当一个与一个封闭房间里的或者机器交谈时,如果他不分辨自己问题的回答是计算机还是给出时,则称该机器是具有的。 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和搜索法。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,知识程和专家系统是近十余年来研究中有成就的分支之一。◆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。 我国研究状况:从七十年代开始,在国家的支持下,做了一些专家系统的研究,其中医疗诊断系统多,尤其是中医医疗诊断系统。

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    未来的将不再是“

    由此,我们将不再感知到其的“性”。第三,也是重要的,当的后果和技术变化的细节已经超出了类的感知和理解力的时候,将逃脱类的监控。 目前,这一发展趋势中有两个独特的特征:首先,多数的算法系统以及技术的近进步都是“黑箱”式的。大多数都既无法理解它们,也无法揣测它们,更无法控制它们。 而且,当一个超高速的、自我学习和自我组装的系统以远超类的速度发展和改造自己时,它就会避开我们的只终,系统将会成为自己行为的首要专家,将够比任何类都更好地预测它自己的未来。 不“”正如任何重要技术创新及其获得主流应用的过程一样,也正在从一种朦胧的好奇演化为一种强大的功。所以,将来世界上有价值的财富将是一个无完全理解或控制的系统。 同时,也曾在成为一个前所未有的文化和技术现象,正在影响到我们对“”自身进行评估和定义的方式。在这方面,或许不再是对自身重要的测量标准。中的“”二字正在失去其意义。

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    未来的:只有‘’,没有‘

    可以通过很多不同的媒介来表现自己,比如图形用户端口或者是声音端口。我们不需要看一下Siri和Alexa或者与其对话就相信Spotify(全球大的正版流媒体服务平台)的推荐。 因此,类属性对于我们来说是无法感知到的。第三,也是重要的,的影响和技术进步超越了类的感知和理解力的时候,类就会完全感觉不到的存在。 首先,很多算法系统,以及技术新的发展,都是黑箱;对很多来说,你看不到,摸不着,也无法理解。 而且,当一套够自我学习,自我调整的系统以自身掌控的速度演化提升的时候,对于类来说基本上就无法理解了。终,系统将会成为领域的专家,够比类更好地预测的未来。 相互交织的就像任何重大的技术创新以及后来成为主流技术一样,正逐渐从朦胧的好奇发展演变成为强有力的具。因此,未来世界重要的资产就是类无法理解或者无法掌控的系统。

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    关注+ 金融添双翼

    朱慧卿绘(民视觉)▌越来越“听话”的客服,比你更懂你的投顾--------刘罡在深圳一家互联网公司作,近他在手机上办理了微众银行开户,体验全然一新。 不但互联网公司发力,银行业也利用改造传统的信贷流程和理财模式。家家的时代,什么样的技术运用才算得上是真正的“”? 简单的模型一个可以一天写几条规则,一个团队一年多可以写上万条规则,但是的模型可以写出上亿条规则,这些规则使得模型够适配于各种不同的细分场景。 但在这个程中却发现有一批用户在进行了一系列复杂流程后,却在后的支付阶段停止了操作。程师们初猜测,可是用户对额度不满意,或者认为申请流程复杂等等。 但在的帮助下才发现,原来这一批用户之所以不支付,竟然是因为他们都使用某手机的某个浏览器的某个版本下的某分辨率,导致支付按钮无法显示。“终帮助我们挽回了一批不应该损失的用户。”任然说。

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    何谓“”?如何做到“强”?

    【导读】本文是程师Narasimha Prasanna HN撰写的技术博文,主要介绍的概念,当前的水平,以及什么是强,当前实现强的方向。 作者指出现有的监督学习的局限性,讲解了当前实现“部分强”的方法:强化学习,与动态编程和控制论的结合,深度Q学习。我们可以从中看到当前我们处于的什么阶段,我们推进的可的方向。 什么是?--------是计算机科学(或科学)的一个分支,它创建系统。 系统就是像类一样拥有的系统。科学并不新鲜,术语在古希腊和埃及的手稿中已经提到。 那么,这个词已经在娱乐领域流行起来,我们可以看到很多基于超级概念的电影。但是我们今天看到的系统与所谓的“超级”系统并不匹配。 他们的作代表了有史以来第一位够在不需要任何为干预的情况下不断调整行为的通用体,这是寻求强AI的主要技术步骤。

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    使用增强(上)

    来源:Distill编译:weakish编者按:本周一,Google Brain的Shan Carter和YC Research的Michael Nielsen发表了一篇讨论AI()和IA(增强 它同时深刻影响了数字艺术和音乐,以及交互设计、数据可视化、计算创造和机交互等领域。IA的研究经常与(AI)的研究竞争:资金、有天赋的研究员的兴趣。 我们提议使用增强(AIA)这个术语来命名这个领域:使用AI系统来帮助开发增强的新方法。这个新领域引入了一些重要的、新的基础性问题,一些不属于任何一个亲本领域的问题。 我们的文章首先调研了近的一些技术成果,这些成果隐含了增强的技术。这包括生成式界面(generative interfaces),即可用于探索和可视化生成式机器学习模型的界面。 这种内化新原语的行为是增强领域许多作的基础。在字体具展示的想法可以扩展到其他领域。

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    使用增强(下)

    来源:Distill编译:weakish编者按:本周一,Google Brain的Shan Carter和YC Research的Michael Nielsen发表了一篇讨论AI()和IA(增强 昨天我们接上了本文的上半部分:使用增强(上),今天为大家带来第二部分。 在对未来可的AI的推测性描述中,这种认知外包模型通常表现为将视为神谕,够以超出类的表现解决一大类问题。 结论将改变我们与计算机进行交互的方式是传统慧。不幸的是,AI社区中的很多大大低估了界面设计的深度,往往把它视为一个简单问题,主要是为了美观或易用。 我们讨论的面向界面的作在用来评判中大多数现有作的叙事学之外。它不涉及战胜分类或回归问题的某个基准。它不涉及像在围棋之类的游戏中击败类冠军那样令印象深刻的功绩。

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    适合的编程语言:JAVA程序编程

    Java是好的选择,因为它提供了一种简单的编码算法,由许多算法组成,如搜索算法,自然语言算法和神经网络。Java还允许可伸缩性,这是项目的佳特征。 是计算机科学的一个分支,致力于创建一个一样作和作出反应的机器。作方式与脑的作和解决问题的思维方式一样,同时也是研究软件和系统开发的结果。 Java程序编程的应用游戏 :在象棋,井字棋,扑克等战略游戏中扮演着重要的角色。大部分游戏都有明确的规定。可以通过定义规则集并在计算机中轻松表示使其变得可计划执行一项重要任务,旨在为计划过程提供积极的支持。神经结构:我们所有都知道们比计算机更聪明。研究员总是试图使计算机变得化。 启发式搜索技术需要大量的知识来解决复杂的问题。该问题通过启发式分类来解决。启发式搜索的好例子是有关信用卡所有者的信息,他所购买的支付记录和物品信息。

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