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人工智能任务分类 (智力发展简单梳理)

人工智能任务分类 邓范鑫 为了实现AI-Complete(AI-Hard,AI完全)问题,我们需要一些测量方法,最著名测量方法当属图灵测试。 这些人类可以完成任务,我们称之为人工智能任务,简称AI任务,AI任务有不同难易程度,所谓难易是基于所需要智力资源多少,一般呈现到科学技术领域,表现出来是越容易模拟实现AI任务越简单,越难于模拟实现任务越困难 三岁到四岁: 可以投篮<精准控制任务>,倒水<倒水任务>,跳跃障碍<带约束条件避障任务>,<数数任务>,简单<语言表达任务>,简单<折纸任务>,简单<讲故事任务>,简单<算术任务>,会问问什么< ,大致分类如下: 【常识】 常识是目前人工智能领域最难攻克领域,其实实现难度虽然很大,但是对人类来说,却极为简单。 从人工智能技术难度角度看这些任务难度和从进化角度看这些问题难度有些不太一致,一些看起来很简单事情,反而技术很难做到,如<识别任务>,有一些感觉很难事情,技术却已经很厉害了,比如推理,但综合水平上

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顶尖人工智能无法识别这些简单图像

随着越来越多东西依赖于越来越难以捉摸的人工智能(AI),发现后者缺陷就显得越来越重要,此文中黑箱研究就越来越必不可少。 ? 上面的图案是什么?很简单黄黑间条嘛。 不过如果你问问最先进的人工智能,它给出答案会是校车,而且 99% 地肯定。但 AI 错了。 诚然,现在计算机图像识别技术已经非常先进。 但是怀俄明大学进化人工智能实验室最近一项研究却表明,这些 AI 未必总是那么灵光,就像开篇例子那样,最先进 AI 把这些随机生成简单图像当成了鹦鹉、乒乓球拍、百吉饼或者蝴蝶。 ? 进化算法生成随机图像,图像下方文字是AI识别出来对象。 要想弄清楚这些自我训练算法聪明之处,方法之一正是看看它们愚蠢之处。 类似的研究其目的正是想通过逆向工程方法推导出 AI 模型,找出人工智能学习思路。虽然仍不甚了了,但最近两年黑箱研究已能管中窥豹。 AI眼光有问题有问题吗?

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    Python实现简单视频人脸检测识别,人工智能入门基础!

    前言 其实在实际应用中,很多是通过视频流方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。

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    人工智能悖论:简单动作比复杂推理更难以实现

    号称“人类最后智力骄傲”围棋也被人工智能攻破了,一时间人工智能与机器人威胁论刷爆了微博、微信及各路新闻媒体。大家都在担心着某一天自己工作会被人工智能抢去,又在某一天人类会被人工智能机器人统治。 然而,事实真的是这么简单吗? ? “困难问题是简单简单问题是困难”。 (看了这些“花式摔倒表演”后,您对机器人统治人类那颗担忧之心是否稍稍放松了一点呢?) 回到那句有些哲学意味的话“困难问题是简单简单问题是困难”。 几十年来,我们做出机器人和人工智能,虽然在智力上已经达到了很高境界,但在看似简单与真实物理世界交互能力依然非常差。

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    SAP人工智能服务Recast.AI一个简单例子

    SAP C/4HANA与人工智能和增强现实(AR)技术结合又一个创新案例 和使用Recast.AI创建具有人工智能聊天机器人: ? 本文介绍如何用Java代码同recast.AI网站上创建好模型交互。 下图右半部份是recast.AI测试控制台。 ? 下面是用Java代码方式消费这个人工智能模型例子: public class RecastAIService { private final static String RECAST_AI_URL Java代码返回句子也确实是recast.AI模型里维护回复之一: ?

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    SAP人工智能服务Recast.AI一个简单例子

    关于这个例子完整介绍,请参考公众号 “汪子熙”两篇文章: [1240] SAP C/4HANA与人工智能和增强现实(AR)技术结合又一个创新案例 和使用Recast.AI创建具有人工智能聊天机器人 : [1240] 本文介绍如何用Java代码同recast.AI网站上创建好模型交互。 下图右半部份是recast.AI测试控制台。 [1240] 下面是用Java代码方式消费这个人工智能模型例子: public class RecastAIService { private final static String RECAST_AI_URL 99%可能性是get-product-information: [1240] Java代码返回句子也确实是recast.AI模型里维护回复之一: [1240] 要获取更多Jerry原创文章,请关注公众号

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    开发者不可错过,10个简单开源项目——人工智能

    AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟,汇聚了最新AI新闻资讯,还有最前沿国内外AI开源技术,最具价值AI创新企业,最具权威行业导师,和最具实力创投机构! 事实上,有很多关于人工智能项目还是十分实用,而且用途还十分有趣,下面就简单为大家盘点 10 个功能独特开源人工智能项目。 可以简单地运行已提供训练命令行界面(CLI),也可以轻易改变基础模型架构。 PHP-ML 这个机器学习库虽然没有特别高大上算法,但其具有最基本机器学习、分类等算法,小项目或者小公司做一些简单数据分析、预测等等足以够用。 PHP-ML 是使用 PHP 编写机器学习库。 相信还有其他优秀开源人工智能项目尚未在本文出现,欢迎各位在评论中留下你们推荐~ 人工智能产业技术创新战略联盟

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    百度推出人工智能搜索APP“简单搜索”

    在“人工智能:AI 生态 加速未来”高端对话中,李彦宏发表了“为了一个更美好 AI 时代”为主题演讲,其中提到百度推出了新简单搜索”App。 ? 李彦宏现场展示了“简单搜索”功能:“简单搜索”可以依靠声纹识别技术,区分成人与少儿,智能开启少儿模式,自动显示更适合儿童观看、阅读内容。 这样,就不用担心小朋友们看到不合适内容啦! ? 除了这些,在语音调起和图像识别方面,简单搜索继续延承了百度 AI 便捷、快速。 在保证了方便、快捷、准确同时,对搜索引擎做了最大简化,希望能够还原搜索初衷,用科技让复杂世界更简单! 不可忽视安全问题 李彦宏在本次数博会演讲中,还着重强调了自动驾驶安全问题。 但是更重要是,很可能因为人工智能,劳动不再成为人们谋生手段,而是变成人一种需求。你想工作、想去创新、想去做创造,所以你才去工作。这是 AI 终极理想,我们要为人类带来更多自由和可能。

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    简单读懂人工智能:机器学习与深度学习是什么关系

    小编说:随着AlphaGo战胜李世石,人工智能和深度学习这些概念已经成为一个非常火的话题。人工智能、机器学习与深度学习这几个关键词时常出现在媒体新闻中,并错误地被认为是等同概念。 利用巨大存储空间和超高运算速度,计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难,但对计算机相对简单问题。 如何让计算机掌握这些人类看起来非常直观常识,对于人工智能发展是一个巨大挑战。 同样数据使用不同表达方式会极大地影响解决问题难度。一旦解决了数据表达和特征提取,很多人工智能任务也就解决了90%。 然而,对许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单事情。 下图总结了它们之间关系。 ? 人工智能、机器学习以及深度学习之间关系图 人工智能是一类非常广泛问题,机器学习是解决这类问题一个重要手段。深度学习则是机器学习一个分支。

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    【项目】Github上一个简单项目:用人工智能预测大学录取概率

    每年有超过200万大学申请被提交,每个申请都有一定机遇与风险。 虽然其他因素也在考虑之中,但在统计学上不可否认是,这两项指标对学生申请有着不可思议重要性——尽管没有人真正知道这些指标是如何被大学评判和过滤。 强力推荐使用Python 3发行版Anaconda flask,可使用pip安装 它是如何工作 这可能是你看到简单神经网络。 我只是简单地实现了深度神经网络分类器,但我没有使用传统方法来处理数百个节点,而是将这些参数打乱,并将其带到了10-20-10隐藏层。输入都是标准数字。 缩减损失超过15万步长(褪色蓝线是交叉验证,没有过度拟合和更多训练空间) 预测 为了便于使用,我使用Bootstrap 3设计了一个简单GUI。

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    简单Ajax

    ajax是一种传输方式,数据不是提交给ajax,而是 数据 由 ajax提交到后台(并不刷新页面) 要实现一个简单ajax请求,要这3样东西,一个html页,一段js代码,一个可以响应请求后台 这里使用了 jqueryjs框架,原生jsajax请求我背不住 html 1234567 <! --这里需要引用一个jquery库--> <form id="form"> <input name="data" type="text"> <input type="button" value

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    简单Canvas

    而绘图上下文对象引用,需要调用getContext()方法并传入上下文名字。传入“2d”,就可以取得2d上下文对象。 绘制矩形 矩形是唯一一种可以直接在2d上下文中绘制形状。 fillRect():与上文填充属性fillStyle连用,是“涂”。 strokeRect() : 与上文描边属性strokeStyle连用,是“画”。 clearRect():清除画布上矩形区域。 这三个方法都能接受4个参数:矩形x坐标,矩形y坐标,矩形宽度,矩形高度。 ()方法,其实就是“提笔”,首先用“笔”画了个外圆,然后将笔提起来,放到内圆一点上,然后再画。

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    简单递归

    简单递归 void recurs(argumentlist) { statements1 if (test) recurs(arguments) statements2 } 递归简单来说便是函数调用自身函数。 mid] = '|'; subdivide(ar, low, mid, level - 1); subdivide(ar, mid, high, level - 1); } 输出是很有趣 | | | | | | | | | | | | | | | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| 这就是简单递归 ,简洁明了,可以多用于自己设计程序里。

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    Uber发布史上最简单深度学习框架Ludwig!不懂编程也能玩转人工智能

    昨日,Uber官网重磅宣布新开源深度学习框架Ludwig,不需要懂编程知识,让专家能用更顺手,让非专业人士也可以玩转人工智能,堪称史上最简单深度学习框架! ? Ludwig是一个建立在TensorFlow之上工具箱,它允许用户在不需要编写代码情况下训练和测试深度学习模型! 简单到什么程度?令人发指! 用户只需要提供一个包含数据CSV文件,一个列表作为输入,一个列表作为输出,Ludwig就将为你完成其余工作:训练、测试、可视化、分布式训练等等。 安装Ludwig就这样简单: ? 当然,对于熟悉Python用户,Ludwig也提供了非常简单易用API: ? 可视化工具允许你分析模型训练和测试性能,并对它们进行比较。 ? ? 使用该库简单独到之处在于,你只需要关注于数据CVS文件和配置文件YAML! Ludwig提供了不少计算机视觉、自然语言处理、机器学习热门应用例子,让我们一起来领略使用一行命令我们能做什么吧!

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    人工智能界定

    这些影视作品创作动力(作品输入)可以看作是人类本身需求使然,同时影视作品传播(作品输出)也在引导人们产生对人工智能愿景。这些作品中智能体共性可以看作是人类期待的人工智能之缩影。 勾勒人工智能轮廓 字面上“人工智能”由“人工”和“智能”组成,可视为由人类实施构建智能体,显然这个智能体注定携带着较强拟人属性。 自我和超我是以本我为基础,本我是人格源动力,最简单的人格至少包含本我。姑且抛开非主要内容,人类智能根本是本我。 人工智能界定标准和简单定义 把人类智能推广到人工智能,便能得到人工智能基本判定标准:目标体是否拥有“本我”这一根本要素。 基于这个基本判定标准,便能形成人工智能简单定义:从人类智能低级向高级模拟智能体。

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    人工智能“天罗地网”

    整理 | 弯月 编辑 | 郭芮 来源 | CSDN(ID:CSDNnews) 人工智能(AI)技术正在全球迅速崛起。 不断涌现最新发展令世人瞩目,从以假乱真的深度伪造视频,再到先进算法——足以在多人扑克大战中击败世界上最好玩家。但是,AI所引起道德问题也受到越来越多人关注。 本文汇集了全球176个国家AI监控使用数据,将为你呈上一份人工智能全球监控指数(AI GLOBAL SURVEILLANCE,简称AIGS)报告。 该领域有几项突破性新成就:成熟机器学习以及刚刚崭露头角深度学习;云计算和在线数据收集;新一代先进微芯片和计算机硬件;复杂算法性能提升;以及其他由市场驱动AI技术新用途。 但在看到预测有效性同时,人们也越来越多地担心算法倾向和偏见。最近,Caroline Haskins在给Vice提供报道中描述了PredPol预测性犯罪预测算法原理。

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    linux简单介绍以及常用简单命令

    该目录中存储都是一些二进制文件,文件都是可以被运行。 Dev:该目录中主要存放是外接设备,例如盘、其他光盘等。在其中外接设备是不能直接被使用,需要挂载(类似windows下分配盘符)。 Imp:表示“临时”,当系统运行时候产生临时文件会在这个目录存着。 Usr:存放是用户自己安装软件。类似于windows 下program files。 Var:存放程序/系统日志文件目录。 Mnt:当外接设备需要挂载时候,就需要挂载到mnt目录下。 隐藏文档.开头 用法4 # ls -lh 路径v 含义:列出指定路径下所有文件/文件夹名称,以列表形式并且在显示文档大小时候 以可读性较高形式显示 ? 列含义: UID:该进程执行用户id; PID:进程id; PPID:该进程父级进程id,如果一个程序父级进程找不到,该程序进程称之为僵尸进程; C:Cpu占用率,其形式是百分数; STIME

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    人工智能ABC

    前段时间读了李开复人工智能》,对于有关什么是AI,李开复给出了五种定义,我更加认可第四种: AI 就是会学习计算机程序 AI终究还是程序,而程序能干什么,干怎么样是取决于不同算法。 算法 Algorithm,是AI第一个要素。 这一轮的人工智能复兴离不开“机器学习”,尤其是“深度学习”。接下来,让我们看看,计算机程序是怎么“学习”。 当拥有了不同“模型”,计算机程序就可以下棋、看病、开车、认脸了。 为了让计算机学更好,需要大量“训练数据集”,这不就是“大数据”么?因此,这一轮的人工智能复兴,和大数据是紧密关联。 不同类型任务需要水管以不同类型方式进行安装和连接。 当计算机看到一张写有“田”子图片时,就将组成这张图片所有数字(在计算机里,图片每个颜色点都是用“0”和“1”组成数字来表示)全都变成信息水流,从入口灌进水管网络。

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    人工智能边际

    此文虽然有神话故事内容,但是所表达主题并不神话,是很严肃,是现代科学中的人工智能发展方向和极限探讨,且探讨方式是比人工智能、数学、现代科学、文化、宗教等更加深广佛法体系。 人工智能可以对人意识、思维信息过程模拟。人工智能不是人智能,但能像人那样思考、也可能超过人智能。 以上为现代人工智能普遍解释,此文为佛法所如实反应宇宙众生智慧广阔体系下,现代科学的人工智能边际学术研究和探讨。 玄妙之处还在于,这个简单数学公式是一对一,也就是孙悟空在x轴每一个确定位置,在如来佛手掌心y轴到1范围内,就有一个确定位置对应。 人工智能这样工具既然是被创造,就一定会灭。对未来人工智能恐惧的人应该学学佛法,远离那种颠倒妄想式恐惧。

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