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十大趋势(上)

作为最直接的目标客户,需要调整心态,积极拥抱新技术和新模式,并在这个过程中坚持对的理念和信仰,防止削弱、损害共同体所秉持的以及系统所坚持的观念和价值,让来促进司正义 首先,新规划在对理论、技术和应用作出前瞻布局的同时,还呼吁加强相关、伦理和社会问题研究,建立规、伦理规范和政策体系。 其实,在2016年谷歌公司的围棋机器AlphaGo之后,就被带火了,和机器取代师的报道不绝于报端。 但如果追溯起来,的结合已经有30年历史了,始于1987年在美国波士顿的东北大学举办的首届国际会议(ICAIL),并最终促成了国际协会( IAAIL)在1991年的成立 在这样的国际趋势下,国内科技市场开始从“互联网+”向“+”转变,创业成为创业的重要组成部分,面向B端或者C端的产品逐步进入公众视野。

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十大趋势(下)

接《十大趋势(上)》 六、和机器将成为系统的主要进入点 无论是所和师,还是院,抑或当事和终端消费者,基于和机器技术的“交互界面”(intelligence 这呼吁师转型,即以技术化的低成本模式提供服务。 八、职业将作为行业的新兴职业而不断涌现 机器并非凭空产生,需要技术员和专家之间的通力合作。 随着不断融合,这一领域的研究、开发和应用将不断增强,职业将作为行业的新兴职业而不断涌现。 九、教育与等前沿信息科学技术将日益密切结合起来 中国《新一代发展规划》已经看到了学教育与的结合,提出打造“+学”复合专业培养新模式。这是极为高瞻远瞩的设想。 作为最直接的目标客户,需要调整心态,积极拥抱新技术和新模式,并在这个过程中坚持对的理念和信仰,防止削弱、损害共同体所秉持的以及系统所坚持的观念和价值,让来促进司正义

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    关于“”,大咖们都说了啥?

    12月29日,北京大学实验室研究中心成立仪式暨第一届北京大学论坛在北京大学学院召开。 北京大学实验室研究中心的成立,旨在建立国际和国内一流的产学研一体化基地,努力为行业发展提供力支持,并致力于高端复合型才的培养,与国家AI战略规划达成了高度契合 在论坛演讲环节,来自最高院、北京大学学院、北京华宇信息技术有限公司的相关专家、学者分享了关于的当下与未来、技术的发展、与政策等方面的体会。 未来的发展方向?北京大学学院副教授 江溯我们可以看到各个领域,立、司服务、学教育领域等都正在产生深刻的影响。 未来技术会朝什么样的方向发展?我认为,未来的发展取决于这两个方面的条件。业务结合的思考与实践?

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    实验室成立,官和师会丢饭碗吗?

    不少开始盘点那些即将被取代的职业,股票分析师、驾驶员、翻译员,甚至有扬言将取代师和官。 相比于在金融、汽车等领域相对成熟的应用,领域的应用目前还刚起步,师和官被取代甚至失业恐怕没那么容易。 目前处起步阶段12月29日,北京大学实验室和北京大学研究中心在北京正式成立,这一机构旨在推动产业深度发展、研究以及复合型才培养,提升司体系效 北京大学学院副教授、北京大学实验室副主任江溯说:“目前领域的弱的发展水平远远低于医疗、金融包括自动驾驶领域,虽然创业公司都很努力,投入的资本和力都非常多,但目前还是处于一种探索阶段 对促进立机关科学立,提升司机关办案质量和效率的作用显而易见,但终究只起辅助作用,关键部分还得由来决定。

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    遭遇 | 洞见

    、文献文书检索、实体识别等方来提高作效率,让他们从繁重的重复性作中解脱出来从而聚焦到更有意义的事情上去,这同样是一件有价值的作。 computational law计算可以说几乎是与的最终态—— AI判官最为接近的领域了, 其目标是本身以及案件的形式化表达和自动推理。 它推出的合同文本分析具不仅帮助相关作者校对领域文的错误;还基于海量的合同样本数据,生成一些常用的领域短语和句子, 帮助写出更加符合领域需要的文书。 而随着的进行,无论是逻辑还是模型,是否真的体现理学精神;是否被传统从业者所接受;行业与领域这两个职业的最佳契合点到底在哪里,这些问题仍待解决。 “做哪些事,不做哪些事,机器判官是否所接受”;其包含的技术风险和伦理风险,可不再是公众号和媒体的纸上谈兵。

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    遇上(AI),会擦出怎样的火花

    近年来,中国正加速进入时代,蓬勃发展并渗透到社会生活的各个领域。当遇上(“AI”),会擦出怎样的火花呢?当AI来敲的大门,又将促使中国司界的化创新走向何方? 2017年12月29日,北京大学实验室正式成立。该实验室是北京大学学院联合最高、最高检,以及业内顶尖的创业公司、研究机构等,成立实验室和研究中心。 该实验室的成立意味着在司领域的应用正式落地了。 为什么会大力提倡“+”呢?其原因有二:首先,“+”虽是近几年才有的新鲜事,但“司”在我国的发展十分迅速。 2014年9月起,天津市大常委会作委员会开始使用北大支持平台(下称平台),尝试借助帮助备案审查、大立作。 北京国双科技有限公司董事长兼CEO祁国晟说,随着的迅速发展,各类应用与民众生活场景结合地愈加紧密,同时隐性风险也在不断增加,这就要求规范必须及早适应时代的需求,而且更要将司的决策自动化变为思考决策自动化

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    北京市典通总裁麦天骥:从的期待谈大数据——院的应用

    这位助理官畅想的20年后院应用的场景。之所以官,尤其是一线官这么期待,是由目前院,尤其是基层院和一线官审理案件的现状决定的。首先看看一线官办案的现状。 这包括每个案件的阅卷、开庭和书写判决书,这是很多基层院目前的作状态。在院,尤其是基层院,案多少的问题越来越突出。这种现象也是基层院一线官对、对院建设很期待的一个原因。 100多年前有一个叫马克思·韦伯的,他想发明一个案件收获机,把案件放进去就自动出结果。现在中国的院已经开始创建,利用大数据、云计算、来建设今天的院已经成为一种共识。 过去大家认为判决文书生成是不可实现的。现在,技术结合微观要素分析,完全可以实现自动生成一些简单案件、简易案件的判决书。 这就是一个院的一个期待,我们也希望更多的公司够参与,把这个作做得更好,为官提供更多的便捷服务。

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    筹划保护

    保护与纠纷,已经拉开序幕。科学家、师、投资在关注产业的时候,势必需要回答:如何为自己的产品制定保护战略,保护成为战略的重要组成部分。 ●我们现在强调,在现有体系内,如何运用手段保护产业。然而,面对产业格局调整,也将作出变化,因此“保护攻略”也将成为一个需要在变化中讨论的话题。 正在全面走进我们的生活。在这一背景下,保护,也随之成为社会热切关注的话题。早在2013年,小i机器和苹果siri机器之间就曾因为纠纷打得轰轰烈烈。 小i与苹果siri机器之争还仅仅只是开始,随着产业格局日益凸显,科学家、师、投资在关注产业的时候,势必需要回答:如何为自己的产品制定保护战略,保护也就成为战略的重要组成部分 在变化中思考问题应该说,来得太快,该怎样保护它,或许自身都还没有想好。本文旨在强调在现有体系内,该如何运用手段保护产业。

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    服务的前景与挑战

    检索、文件准备到合同审核、咨询再到案件结果预测、诉讼策略选择,以为标志的科技正在搅动服务市场。 在国内,成为今年两会一大热点,所谓的机器“小梨”“狗狗”等不断涌现,受到公众关注。 尽管们认为的发展、应用和普及将对类社会产生深远影响,可伴随着新的社会范式的产生、旧的社会范式的衰落;但是对于对未来作究竟会有怎样的影响,们还远未达成共识。 比如,类似 Beagle 的合同服务可以提供合同分析,帮助用户以更低的成本、更高的效率管理合同,防范风险。 很显然,这一委托关系只存在于师和自然或者客户之间。当师开始为用户提供服务,它们之间是否存在委托关系是一个有意思的问题。

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    D-News | 市北高新美国创新中心在硅谷正式揭牌成立;大数据+,美国预测判案结果准确率超70%

    摘要:京津冀大数据创新应用中心18日将正式投入运营;腾讯云与贵阳国家高新区合作,推动云计算、大数据发展;美国预测判案结果准确率超70% 比专家准。 、、社会治理等方面的应用实践展开了充分的交流。 美国预测判案结果准确率超70%,比专家准《科学》官网3日报道称,美国伊利诺伊理大学科学家用随机森林模型,对1816年到2015年美国最高院的判决进行预测,准确率高于70%,较知识渊博的专家 报道称,师最有可率先将新算付诸实践,他们可以将不同的变量插入模型,以获得想要的参考信息;投资者也可根据预测分析,对有较大获胜可的公司投资;而上诉则可以根据获胜几率判断是否再向最高院提起诉讼。 明码生物科技将以本次融资为契机,聚焦推进中国消费市场解决方案的商业化进程,加强其在生物信息学领域的领导地位,进一步拓展和深度学习的力。

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    从摩尔定,指数定释放类潜

    1965年,英特尔的创始之一戈登·摩尔提出了“摩尔定”。半个世纪以来,“摩尔定”一直推动着类社会不断向前进步。现在技术带来的便利,是半个世纪以前的想象的。 就像一艘火箭,点火后的前五秒,它的速度并不快,可一旦马力全开,强大的引擎加上高动的燃料,足以让火箭在几分钟内飞上蓝天,遨游太空。目前,技术的发展,可以说正处在火箭的点火和准备加速阶段。 优化引擎和控制器,加速AI火箭UCloud实验室研发总监、创新产品线总监叶理灯指出:“有三个要素——数据、算、计算力。 有一个理论叫’火箭理论’,就是説如果把当火箭的话,那么数据是火箭的原料,计算力就是引擎,算就是引擎的控制器。” ,从至强开始。点击搭乘至强特快专列,即可开启您的之旅吧。

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    、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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    出现利用的新技术犯罪 带来哪些“变”与“不变”

    之所以会受到广泛关注,一个重要原因在于们的生活结合得越来越紧密。与此同时,们还需要认真思考这样一个问题,迅速向前发展,现有是否跟上的发展速度。 在亚太网络研究中心举行的“‘网络与对话’学术沙龙第三十二期——发展的挑战及其对策”上,英特尔(中国)有限公司政策总监续俊旗说。 “我们不会去制定一部,而是在不同的领域、不同的产业探究的发展对该领域、产业的影响,有些问题可以适用现有规则,有些需要对现有规则进行修正,甚至制定新的规则。 会对制度带来挑战,但现阶段无需过于担心。其实,没有从根本上改变我们现有的关系。关系是在社会活动中之间产生的权利义务的分配关系。迄今还只是一个辅助具。 既然认定机器具,则应打破‘机器面纱’,该由谁承担责任,就由谁承担责任。很多似乎都在关注机器格化,但在环境研究的初期,建议大家尽可开拓思路。

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    行业洞察 | 成为行业洗牌利器?

    福布斯曾对职场中612位商务和技术士进行调研,其中58%的表示自己所在的组织正在研究技术,但在作中使用了系统的只有12%。 从国内近两年机器公司的涌现,到一二线城市的院陆续宣布研发辅助办案系统,国内知名所君合和方达都在积极引进技术。无论是资本市场的涌入还是政府的支持,的结合越来越热。 服务用不起,因为没有商品化传统的服务中,师和所是大众获得服务的唯一通道。随着互联网和的普及,机器这些商业模式的崛起,终端用户逐渐开始可以直接享用咨询服务。 文档分析还可以发现文档中尚未明确的逻辑联系,这些都够让员重新审视文本内容。很多辅助审查具,包括预测编码,够实现实时审查信息,及时提醒员在早期发现可规避的风险。 ,重新定义师的作分为常规任务和定制化服务。前者是处理大量的数据,搜集大量的案例,后者是大量的执行和判断作。

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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、延伸和扩展的理论、方、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。?

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    打击

    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 。 动画《成龙历险记》中“老爹”这一角色曾有一句名言:“要用魔击败魔。”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。 “这些犯罪分子大量使用,他们也像合开发者一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。” 在这样做的时候,我们为制定、部署和使用合、可信、尊重权、民主、正义和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最新欺诈创新。

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    「中国研杯」司挑战赛,打造专属的 AI

    在数字信息化的今天,的发展日益成熟,而随着司大数据的采集和积累,AI(Artificial Intelligence)技术有望在短时间内处理大量文书、快速给出新案件的罪名、刑期及适用条的推荐等任务中大显身手 为了实现院审判体系和审判化,使得技术在「案例分析、文件阅读与分析」等问题中更有力的发挥其作用,我们将公布世界上最大的裁判文书标准数据集,并希望通过组织本次比赛活动,与相关研究员一起探索数据的可性 ,积累具有审判力的算和模型,做出技术突破,为该领域的科学研究添砖加瓦。 为此,我们在最高院、中国中文信息学会、共青团中央青年发展部的共同指导下组织本次司挑战赛,我们将公布百万量级的文本文件,诚邀对司感兴趣的个或团队开展相关研究,取得丰硕成果。 数据简介:本次挑战赛所使用的数据集是来自「中国裁判文书网」公开的刑事文书,其中每份数据由文书中的案情描述和事实部分组成,同时也包括每个案件所涉及的条、被告被判的罪名和刑期长短等要素。

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    阿尔

    《吴军·硅谷来信》20171019《特别来信丨千字解析阿尔元》? ,直接采用机器学习(增强学习)的方,反而够训练出更厉害的围棋对弈程序,该团队把这个程序称为 AlphaGo Zero(一些媒体将它翻译成“阿尔元”)。 AlphaGo 在初期使用类的棋谱进行学习,其实基本上是默认:凡是类走的棋,都是好棋,甚至不太考虑某一步棋导致的输赢变化。也就是说,类棋谱里可有很多噪音,反而“教坏”了计算机。 比如下围棋,规则和判定输赢的方非常清晰。但是,在现实世界中,并非所有的问题都是这样清晰的。比如一个女孩为什么喜欢A 男孩而不喜欢 B 男孩,像这类没有清晰定义的问题,计算机就会无为力。 这其实是和计算机在上的一个边界。5. 在未来的时代,的认知需要不断提升。我们根据少量样本所得到的经验既不是最好的,也远远不够用。

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    总结

    常见的监督学习类算包括: (1)神经网络(Artificial Neural Network)类 1.反向传播(Backpropagation) 2.波尔兹曼机(Boltzmann Machine 常见的无监督学习类算包括: (1) 神经网络(Artificial Neural Network)类: 1.生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN) 算等。  (2)多分类算(Multi-class Classification) 解决多分类问题通常适用三种解决方案:第一种,从数据集和适用方入手,利用二分类器解决多分类问题;第二种,直接使用具备多分类力的多分类器 (4) 聚类算(Clustering) 聚类的目标是发现数据的潜在规和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性,并把数据源分类到不同的簇中。

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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? 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!? 1.2.2 第一次(AI)浪潮达特茅斯会议之后,到了50年代后期到60年代,整个领域流行的用计算机进行演算,以解决特殊的问题。 以走迷宫为例,目标就是从迷宫的起点走到终点。 在不断分类的情况下,最后找到终点。这就是初期所使用的方。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。 ? 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,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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