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迈向

来源:清华大学研究院 本文多图,建议阅读10+分钟 本文为你介绍张钹院士的文章《迈向》。 符号主义(即一代)到上个世纪八十年代之前一直主导着AI的发展,而连接主义(即二代)从上个世纪九十年代逐步发展,到本世纪初进入高潮,大有替代符号主义之势。 清华大学研究院院长、中国科学院院士张钹教授在“纪念《中国科学》创刊70周年专刊”上发表署名文章,首全面阐述的理念,提出的发展路径是融合一代的知识驱动和二代的数据驱动的 自2018年成立以来,清华大学研究院本着“一个核心、两个融合”的发展战略,大力推动的基础理论和基本方法的源头性和颠覆性创新,在基础理论、关键技术和产学研合作等诸方面取得了创新成果 以下全文刊载张钹院士的文章《迈向》。 ? ? ? ? 编辑:黄继彦 校对:林亦霖

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塔荐 | 程师的个层

目前国内知名的互联网企业无一不在建立自己的技术团队,以期用AI技术,提升产品的体验和化程度。 但与此同时,各种不明觉厉的名词也吓退了很多非科班出身的开发者。什么叫卷积神经网络? 对于大部分IT来说,做到类,也就是业实现这个层面,已经足够好了,至少,我们已经有了亲身参与这个大时代的机会,仅就这一点来说,便已经击败了全国99%的(斜眼笑的表情)。 答案只有一个:Just Do IT(去搞IT吧,少年) 成为程师,在我看来,要把机器学习、深度学习掌握好,就可以入行拼搏了! 虽然这么写出来的程序一定是不知其所以然,但是其实20年前我用C++写Hello world的时候也是一脸懵逼的,我相信,每个够投身机器学习开发作的程序猿,都是有大毅力大勇气的,自然不会欠缺继续学习的动力和决心 完成我上面提到的门课程只让一个从门外汉变成圈里,有了进入这个领域,赶上这波浪潮的基本资格,至于到底是成为弄潮儿还是直接被大浪吞没,还是那句话,不劳苦必然无所得。

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    张钹:迈向

    (Artificial Intelligence,简称AI)在60多年的发展历史中,一直存在两个相互竞争的范式,即符号主义与连接主义(或称亚符号主义)。 符号主义(即一代)到上个世纪八十年代之前一直主导着AI的发展,而连接主义(即二代)从上个世纪九十年代逐步发展,到本世纪初进入高潮,大有替代符号主义之势。 但是今天看来,这两种范式只是从不同的侧面模拟类的心 (或大脑),具有各自的片面性,不可触及类真正的。 清华大学研究院院长、中国科学院院士张钹教授在“纪念《中国科学》创刊70周年专刊”上发表署名文章,首全面阐述的理念,提出的发展路径是融合一代的知识驱动和二代的数据驱动的 全文链接:http://scis.scichina.com/cn/2020/SSI-2020-0204.pdf 以下全文刊载张钹院士的文章《迈向》。 ? ? ? ----

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    迎来发展浪潮,全球产业生态系统逐步完善

    2016年,经历了两起两落迎来了发展浪潮,技术驱动下的从实验室走向了市场,并进入了快速发展阶段。 1950-1969 兴起阶段 以控制论、信息论和系统论作为理论基础,对开始探索。 1950年,图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习被提出。 1955年,达特茅斯学院会议首提出“”。 1957年,罗森布拉特发明一款神经网络Perceptron。 1970-1979 低谷阶段 被称为经典符号时期,此时与认知心理学、认知科学紧密相连。 1970年,计算机力突破没使机器完成大规模数据训练和复杂任务。 1987年,苹果和IBM生产的台式机性超过Symbolics等厂商生产的通用型计算机。 1990年,计算机DARPA没实现。 1991年,日本设定的“五代程”失败。

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    未来创新的测试自动化具:浪潮

    ”的具,我认为它们将带我们进入测试自动化的下一个阶段——浪潮。 测试自动化:具 以下是我在市场上看到的一些“波”自动化具。该软件的一个主要特点是,他们中的许多正在利用机器学习和辅助技术。 Applitools是浪潮中我接触到的一批具之一,它让我开始相信一种新的测试方法是可的。 只有时间才证明浪潮是否最终会实现可靠、易于维护的所有测试自动化的承诺。 让我知道你对这些或任何其他你认为是测试自动化浪潮一部分的具有什么经验。

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    章 搜索推理技术

    章 搜索推理技术  教学内容:本章在上一章知识表示的基础上研究问题求解的方法,是研究的又一核心问题。  正在改变生活的方方面面,大多数专家认为,今天的进化为通用只是时间问题,计算机迟早会达到甚至超过的临界点。 ·        它强加了类层的约束。如果我们造出一台具有超慧的机器,它会不会因为看起来太聪明而无法通过测试。   假设有真正的AGI系统,并且位置颠倒了——一个AGI来决定你是计算机还是,你做得多好?  在最近的AGI-20会议上,一位与会者评论说,真正力的测试应该是设计真正力测试的力。 @、作过程     一接受一串输入,顺序地处理,使其形成一个关于输入的统一而相容的解释。

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    CCAI 2019 | 张钹:走向

    作为领域的专家,张钹担任此大会的荣誉主席,将出席大会并做题为《走向》的专题报告,了解他对行业的思考与洞见,有助于我们更科学地看待的前景。 在张钹看来,之所以取得这些成绩,主要来自方面的原因:一是大数据,二是计算力,是算法。 虽然当前的进步让刮目相看,但是张钹认为,这些成功是因为场景都满足了以下五个条件: 一,数据充足,不仅是说数量大,还要具备一定的多样性,且不残缺; 二,确定性; ,具有完全的信息,这是最重要的 未来的方向? 张钹表示,实际上经历过两代,一代是符号推理,二代就是目前的概率学习,它最大的问题是不可解释和不可理解。 为什么需要可解释性? 因此张钹提出要建立可解释、鲁棒性(即性稳定,抗干扰力强等状态)强的理论和方法,发展安全、可靠和可信的技术。他提倡发展,这还需要计算机科学与数学、脑科学等的结合与突破。

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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 ——Wikipedia Weak 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 ——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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    「 Mix+25期

    机器 何时超越类? Knowledge / def mix( ): 本期收录-建筑、谷歌实验产品、模型攻击 ---- 目录 / NO.25 ---- 根据用户勾画的草图,系统自动生成3D的建筑模型。 每个感兴趣的领域都被称为“敏锐度”(keen) -这个词通常用来指称具有力敏捷的…… ---- 「 Mix+ 」 专刊 每期由mixlab社区精选。 收录的相关内容,包括AI产品、AI技术、AI场景、AI投资事件、AI的思维方式等,MIX的主题包括:AR、VR、计算设计、计算广告、设计、写作、虚拟偶像等。 时代,之间的差距,体现在AI使用力上 To Be Continued ……

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    「 Mix+24期

    机器 何时超越类? 区块链,有dapp store…… ---- MIT的手套 手套 VR AR 科技前沿 ? 考虑到这一点,麻省理学院计算机科学与实验室的一个团队开发了一种手套,该手套可以检测您的手势,并可以区分30多种不同的家用物体。 ---- AI可以制作游戏吗? 在每迭代中,每个神经元被去掉的概率为p。 ---- Fontjoy ,一键自动匹配同性质又有所区别的字体 字体 帮助设计师们提升筛选字体效率的同时,也会带来一定的惊喜感,提供源源不断的灵感。

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    大成立研究院,NLP全国

    据悉,哈研究院将按照“理论、技术、平台、应用”4个层、8个方向组建: 理论层面包括础与机器学习、控制理论、脑科学与类脑; 核心技术层面包括机器感知与模式识别、自然语言处理与知识程 该规划指出,把高端才队伍建设作为发展的重中之重,坚持培养和引进相结合,完善教育体系,加强才储备和梯队建设,特别是加快引进全球顶尖才和青年才,形成我国才高地。 其中,建设学科是为我国培养才的重要举措之一。 12 月信部发布的《促进新一代产业发展年行动计划(2018-2020年)》又提出:深化才体制机制改革。 1958 年,哈大研制出国内一台会下棋会说话的计算机。 哈大在方面基础雄厚,覆盖面宽,校内有 7 个一级学科与密切相关,其中计算机、控制等4个学科入选“双一流”建设学科。 ? 如果从整体来看,哈大的 AI 在整个亚洲可以排到 17,如果只考虑中国大陆的高校,哈大可以排进前 10。(如下图所示) ? 而如果只考虑 NLP,哈大可以排到全国前。(如下图所示) ?

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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, 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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    【美林300页报告摘要】+机器=业革命?

    其中,分析师们依据最新的科学研究进展,对机器革命的影响作了概括。他们认为这称得上是在蒸汽革命、规模化生产革命以及电子革命之后的业革命。 机器渗透到了每一种业行业中,并且已经成为了我们日常生活的一部分。” 在作者们的计算中,机器在全球的总体市场预计在2020年之前会达到1527亿美元(约合990亿欧元),而在一些行业对于机器的引进可令生产力提高高达30%。 ? 同时,52%的“预期类的创造力会克服(机器带来的困境)并创造出新的作和产业”。 “有史以来,我们处于创造了大量多余的、不需要的口的危机中,”他说道,“问题应该是,什么样的经济是你想要的,以及它满足类的什么需求?” ?

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    产业革命:始于 | 周末长文

    无论你是客户、行政员、企业家还是投资,我们希望这篇文章够不同于那些天花乱坠的宣传,真正为你解释为什么这个新型潮流对我们来说如此重要。 一、什么是 AI? :关于程序的科学。 1956 年,达特茅斯学院的助理教授 John McCarthy 创造了「」(AI)一词,指那些够表现出行为的硬件和软件,用 John McCarthy 的话说,就是「制造机器,尤其是计算机程序的科学和程 现在,随着进入数据的「浪潮」,类每天会产生 2.2 艾字节(23 亿千兆字节)的数据;世界上所有数据中有 90% 都产生于过去的 24 个月。 接下来是数据的「浪潮」,是非结构化媒体(电子邮件、照片、音乐和视频)的一爆发,普及化的手机联网后会产生网页数据和元数据。 20 世纪 70 年代以来,产业革命通过电子业和软件技术实现了生产及通讯的自动化。 现在,软件遍布整个世界,信息处理成为了价值创造的首要来源。

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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 。 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。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。 大多数政治视频都是明显的 Deepfake,知识一性的模仿,只不过是用“愚节”版的演讲取代了政客们的嘴唇。

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    对话机器学习教父Tom Mitchell:会不会出现衰退?

    他就的发展趋势、才培养和企业遇到的问题做出了针对性的回答。 当被问及在经历了两繁荣又衰落的历程后,会不会再们失望时,Mitchell 很肯定的告诉AI科技评论,这不一样。 Tom Mitchell,美国卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任、教授,美国程院院士,美国科学促进会(AAAS)会士,国际协会(AAAI)会士,他在机器学习、、认知神经科学等领域卓有建树 关于发展趋势 问:经历了两大的衰落,您认为还有吗?如果有的话,您认为会受制于什么样的条件呢? Tom Mitchell:确实,在过去的几十年里,我们看到的发展是有起有落的。现在,它又处于一个上升的阶段,我认为这不会再衰落了。 另一方面 AI 会带来一些负面的效应,比如说有些开发出一些的AI病毒,来实现他们不可告的目的;同时有些国家的军方也有可利用了技术来危害他

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    超越类,这是阅读理解

    在斯坦福大学举办的阅读理解比赛中,由微软和阿里巴巴分别独立开发的的得分都超过了类。 在斯坦福大学举办的阅读理解比赛中,由微软和阿里巴巴分别独立开发的(AI)模型的得分均超过了类。 这一里程碑是借助斯坦福大学问答数据集(Stanford Question Answering Dataset,SQuAD)实现的。 类在SQuAD测试中的得分为82.304。 尽管是以微弱优势取胜,称不上表现优秀,但这代表自然语言处理(NLP)软件首得以在这一特定基准上超越类。 微软的博客中提到:例如,假设您询问某个系统“德国总理出生于哪一年”,那么当您提出后续问题“她出生在哪座城市”时,您可会想要它理解自己仍然在谈论同一件事。 这一观点得到了纽约大学计算机科学部门教授兼长期研究者欧内斯特·戴维斯(Ernest Davis)的详细阐述,他的观点被《华盛顿邮报》上一篇有关此话题的文章引用。

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    大应用场景

    前言: 6月21日,《福布斯》刊文指出,领域知名科技媒体TOPBOTS评选出了20位驱动中国改革的科技领导者,创新场联合创始李开复、百度集团总裁兼COO陆奇、腾讯实验室主任张潼等众多来自业界 百度创始兼首席执行官李彦宏多说,软硬件结合的产品将是新方向,百度正在加快把技术向家居等领域输出的进程。 就在本月,The Information对全球研发无驾驶的公司做了一个梳理,以技术、程(才)和商业模式个主要考量因素进行排名。 结论是,Waymo排一,二是近来风波不断的Uber,百度则位列七,排名在苹果前,而滴滴也凭借其自动驾驶新方案首挤入榜单。 ? 一个值得注意的细节是,7月5日,首届百度AI开发者大会即将召开,百度将首发布旗下开放平台的整体战略、技术和解决方案。

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    开源框架

    google  TensorFlow TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的二代学习系统,其命名来源于本身的运行原理。 TensorFlow是将复杂的数据结构传输至神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行 TensorFlow将完全开源,任何都可以用。 TensorFlow 表达了高层的机器学习计算,大幅简化了一代系统,并且具备更好的灵活性和可延展性。 TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算,它够在各个平台上自动运行模型,从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。

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    一章(1.1)简介

    一、——历史 ? ——历史 二、——内涵和外延 ? ——内涵和外延 ——应用领域 ? ——应用领域

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