展开

关键词

迷恋美好的注定没有未来

因为按照我们对的界定,它是要成为类第四次业革命的“颜值担当”的。不幸的是,并未朝着我们期望的方向发展,而是更多地走向了的范畴。 所谓的的范畴其实就是基于庞大的数据库,基于强大的算力,找出们行为和习惯的确定性部分,再通过机械化的呈现来代替原本需要做的事情。 很显然,绝不仅仅只是的范畴,除了对类的行为和习惯进行简单的模仿之外,它还应该具有更加丰富的概念和内涵。 当下的多半还仅仅只是停留在的范畴之下,只是们根据以往的大数据所进行的一些预判性的作,并未达到自我习和进化的目的。 经历了资本和巨头追捧的繁华似锦之后,行业或许同样将会经历一场洗牌才会真正成熟。毕竟,基于范畴的并无太多新意,同样不会有光明的前途。

21020

可靠性的展望(CS)

(AI)系在许多领域越来越受欢迎。然而,技术仍处于发展阶段,还有许多问题需要解决。其中,需要证明的可靠性,让公众有信心地使用。 在本文中,我们提供了可靠性的视角。与其他考虑不同,的可靠性侧重于时间维度。也就是说,系可以在预定的时间内执行其设的功。 我们引入了可靠性研究的SMART框架,包括系结构、可靠性指标、故障原因分析、可靠性评估和测试划五个部分。 最后,讨论了可靠性评估的数据采集和测试划,以及如何改进系以实现更高的可靠性。论文以一些结束语结束。 The paper closes with some concluding remarks.可靠性的展望.pdf

8000
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    任正非:就是算机和

    在谈到时下发展火热的技术时,任正非谈到,就是算机与就是,但中国目前在在数中的等基础科上的重视不够。 但问题是现在有多少年轻愿意这个?任正非:你看你讲到命脉了,专门讲到是什么?就是,这个算机与就是。 中国没有这门课,算机与,审与审,你说我们要进入大数据时代,大数据时代干啥?。说明我们国家在数上重视不够。第二个在数中的重视不够。 大家过去看多年来好多诺贝尔经济奖获得者,大多使用的是。所以,中科大包校长给我讲话的时候,他介绍专业的时候我每这个专业后面加一个,这个专业后面加个,你才带动新时代的突破。 任正非:正常的传的做法,这个基础研究会更多对类未来的探索是应该有大、科家他们探索完成了以后告诉我们,我们再进行业实验,通过业实验把他们做成一个可使用的技术诀窍,根据这个技术诀窍我们再去生产产品

    49530

    、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,由此产生的就可以被称为超

    1.6K20

    类+算机=?

    他对于潜力的信奉与传派的看法形成鲜明对比,后者认为类和算机共同发挥各自的才,共同合作,总比算机单独行事更具创造力。虽然媒体时有报道,但类对纯的探索目前仍令失望。 相比之下,类与机器相结合的做法则持续不断地产生令惊叹的创新。正如图灵的传记片所表明的,他自身极富性的生活就是脑和没有根本差异的想法的有力回击。机器够思考吗? “海市蜃楼”数十年后,又有新一批的专家声称时代即将来临,甚至是“奇异点”(即算机不仅仅变得比类更加聪明,还够将自己设成超级机器,将不再需要类)也有可快要出现。 然而,真正的迄今为止仍只是“海市蜃楼”。算机够完成世界上最困难的一些任务(如在数百个规模与维基百科相当的信息库中发现相关性),但它们并不够执行一些对我们类来说轻而易举的任务。 “我看到沃森与医生进行合作交互,”她说,“它充分证明机器确实够与类合作,而不是替代他们。”情感因素虽然图灵坚信的可行性,但他本身的经历可谓类创造力和算机处理力相结合的威力的一种证明。

    27940

    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,而且和许多其它科领域关系密切。 因此说到的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科家和思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 详细内容参见第六章《神经元网络》◆美国数家Shannon(香农),1948年发表了《通讯的数理论》,标志着信息论的诞生。◆美国数家、算机科家McCarthy,的早期研究者。 因此,神经网络的研究由此进入低潮时期,而、专家系的研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向实践,解决一些实际问题。 传研究是的基于逻辑的,深思熟虑的。现代的是研究直觉、顿悟、形象思维的。与模式识别的研究有密不可分的联系。

    61260

    ADI与网页

    给大家案例一个名词: artificial design intelligenceADIdef ADI( ):何为? ADI是,它使用机器习来预测设趋势,及实现设的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的设。 包括技术Artificial design technology 范围就不仅局限于机器习了,包括所有的算机、硬件、通讯等相关技术。 :sacha.ai信息比较庞大,大家自行查阅原地址吧~目前ADI运用于网页设,各家都在探索中,暂未达到令满意的结果;随着ADI越来越完善,它将够提供低设水平的力,专业士和普通用户都可以使用。 那么,真正的问题是,谁将首先推出完善的ADI系?return ADI是,它使用机器习来预测设趋势,及实现设的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的设

    35120

    者称算系有助于避免威胁

    2016年1月1日,一批支持“算”(human computation)的者在《科》杂志发文呼吁们“忘掉,因为解决世界难题的关键是机协作”。 这批者宣称,结合了类和算机优点的“算”系最终会解决诸如气候变化、地缘政治冲突等世界性问题,并且不会有和技术奇点所带来的威胁。 Michelucci说,“从某种意义上看,算好像是在欺骗;有的时候,们会开玩笑把它叫作‘’(artificial artificial intelligence);因为我们做的事情就是开发一种算法 虽然类在这个系中占主导地位,但是还是存在Elon Musk和Stephen Hawking所担心的风险,即系有一天可成长到威胁类安全的地步;但Michelucci认为只要一切处于的控制之中 在这篇文章中,作者也认为算系有可恶意利用,“满怀恶意的这样的系来散布假消息、制造恐谎、盗取个信息或者操作别的行为,这一点不不引起注意。”

    42080

    -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、技术及应用系的一门新的技术科算机科的一个分支,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。?

    67620

    师v0.0.2

    本文是DIY一个师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系,梳理师的具体使用场景之一。 设师如何跟上时代的潮流,应该多了解甚至掌握相关的技,所以我写了《写给设师的指南》系列,设师都应该了解的指南,往期文章,可点击查阅:指南:图像指南:虚拟私助理指南:Tensorflow NodeJS库,可以选基于协同过滤推荐的Likely.js,快速进行实验,详细可以查阅:写给设师的指南:推荐系补充一种,精度更高的推荐系,即用深度习来进行推荐系的构建:通过“映射”的方法 如果觉得以上知识不够深入,这里推荐一本书,以供系的深入习: 2Banner自动合成师Artificial intelligence Designer----在第一步中,获取到用户喜好的物品或者内容 关于师,我在往期的文章中有介绍具体的实现步骤,感兴趣可以查阅:DIY一个师_v0.0.1 关于的各种应用,我们也该深入了解,为以后做准备:《时代》,推荐15天阅读完

    47460

    算与

    因为这三个东西现在非常非常的火,它们之间好像互相有关系,一般谈云算的时候也会提到大数据,谈的时候也会提大数据,谈的时候也会提云算。 这个阶段叫做专家系。专家系不易成功,一方面是知识比较难总结,另一方面总结出来的知识难以教给算机。因为你自己还迷迷糊糊,似乎觉得有规律,就是说不出来,就怎么够通过编程教给算机呢? 4.4 算了,教不会你自己吧于是们想到,看来机器是和完全不一样的物种,干脆让机器自己习好了。机器怎么习呢?既然机器的力这么强,基于习,一定从大量的数字中发现一定的规律。 五、云算,大数据,过上了美好的生活终于云算的三兄弟凑齐了,分别是IaaS,PaaS和SaaS,所以一般在一个云算平台上,云,大数据,找得到。 对一个大数据公司,积累了大量的数据,也会使用一些的算法提供一些服务。对于一个公司,也不可没有大数据平台支撑。所以云算,大数据,就这样整合起来,完成了相遇,相识,相知。

    3.7K90

    治地球?

    有不少科家与媒体上的评论文章,都对机器(artificial intelligence,AI)可带来的危险提出过警告;这类对于以及所衍生的机器(intelligent machines 图1:来说可只是生物演化过程的一个分支吗? ,机器成为一个独立的演化新分支;第三个选项则是机器与类 在同一个演化分支上。 而是否将达到某个程度,理解类情感的本质并操弄像是贪婪、渴望,并创造出一个对机器有所需求的环境? 也许我们识渊博的读者们对于分辨 事实与幻想更为拿手,请不吝与我们分享你的看法:你认为机器这样的“新物种”诞生的可性有多大?它们将何时出现、以何种形式?欢迎讨论!

    57680

    你真的了解机器习、建模吗?

    分布式算、云算、机器习、深度习、建模这些最新的词汇大家应该都有所了解但你真的了解这些词的意义吗?一、机器习 机器习是以数据为基础,它专注于为回归和分类算法。 【推荐阅读】未来已来:AI时代就业指南AI时代就业指南:数据挖掘程师成长之路AI时代就业指南:数专业,你看不见的前尘似锦二、深度习当一个机器习系不是去通过编程是实现某一项功,而是通过编程去习一项力 深度习被频繁应用于各种弱应用,在这些领域,机器会去做类的作。 验证推理是建模中一个重要的方面。举例来说,如果要在三个可的医疗设备中,决定哪个对病最有益,你就会对这样的模型感兴趣:它捕捉病使用什么样的途径治疗是明显有效果的。 在建模中,数据指引们到一个随机模型的可挑选范围里,它就相当于是抽象的利益问题的概率表达,实现预测的功和对某些事物的前瞻判断。

    63560

    DeepMind的会了绘画

    编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 近日,在伦敦举行的深度习峰会会议上,DeepMind研究科家Ali Eslami提出了一个非常有趣的项目,名为“和创造力”。 结果是惊的。?Eslami的小组使用了一种称为强化习的技术。在当今的大多数AI系中,我们使用监督习,在其中输入以某种方式标记的数据,以便系可以将其结果与正确答案进行比较。 团队惊讶地发现,限制笔划的数量产生的结果类似于一个匆忙写作时的结果。一旦AI用于手写作,Eslami的团队便将系扩展到更大的网络,并在更多的CPU上进行了培训。 下图显示了绘制过程的各个阶段;请注意,没有为AI提供目标图像,它只是创建它认为看起来像脸的图像。而且算机从未见过绘图,而是通过强化习发现了有关如何通过反复试验来绘图的所有内容。? 他们以前认为这些抽象只通过模仿或监督习来教,现在看来通过强化习确实可以实现。因此,成功的会了绘画,但这是创意还是随机的?这是艺术吗?

    25120

    误差分析助力

    上一个视频讲到,在设实现一个之前该做哪些准备。在那个阶段,我们会有很多的想法,包括使用样本的哪些特征啊、使用什么样的算法啊等等,那如何对这些想法进行快速验证呢? 快速构建实现需求的简单系 一个有经验的老手在拿到一个需求的时候,一般会这样做: 快速地(24小时以内)构建一个简单粗暴的算法系来实现这个需求,先有一个粗糙的结果。 当然这个系采用的算法不会很复杂,整个系的流程也是很不完善的,但求快速实现一个东西可以对交叉验证数据算出一个结果来,先有一个感性认知。 绘制第1步快速实现的习曲线、检验误差。 以垃圾邮件分拣系为例,在起始阶段我们经常需要手动分析算法在交叉验证集上的误差表现。看看那些最容易被错分的邮件具备哪些特点和规律,看看如何改进我们的系避免这种情况。 ? 小结 相对于花大把时间设新的算法,前期更应该先快速把整个流程跑通,够快速地给出一些结果。

    14520

    打击

    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 。 “在线欺诈发生在高度发达的、存在分的生态系中,”位于美国爱达荷州博伊西的基于 ID 的反欺诈企业 Kount Inc 的主管 Josh Johnston 说,网络犯罪分子专门从事不同类型的犯罪 Johnston 说:“欺诈者可以购买这些验证卡的清单,并通过任意数量的在线划从中获利。“这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。” 假新闻 假视频 假音频已经被用来自动创建假新闻故事。例如,OpenAI 的原型 GPT-2 文本生成系使用机器习来翻译文本、回答问题和编写假新闻。 然而,通过使用机器习重新利用面部识别具,程序员创造了即使是最老练的观众也愚弄的 Deepfake 假视频。

    34830

    的演化

    提供各种各样的解决方案,其中最主要的是开发一种以安全为重点的,这种具有适应网络的免疫系,类似于体的免疫系。在体内,当发现问题时,白血球会自动发挥作用,与感染作斗争。 在网络中,同样可以用来识别威胁、发起和协调响应,与病毒作斗争。第一代被设成使用机器习模型来习和关联它所关联的特定作的一切,然后决定特定的行动过程。 利用神经网络和中央数据库,机器习系会筛选大量数据,提供分析并使用机器习策略来确定正确的行动路线,并以网络速度进行。? 这是可的,因为区域机器习节点可以在一段时间内收集和处理本地数据,而不是依赖单一的、集中的系。这使得系够识别出更多独特的特征,然后将这些特征分享给中央大脑,进行识别、算、匹配。 而当进入第三代,它将变得更加引注目。将不再依赖中央的单片处理中心,而是将其区域习节点相互连接,这些节点本身就是机器习模型,因此本地收集的数据可以以更分布式的方式共享、关联和分析。

    31210

    师之排版v0.0.3

    本文继续谈《师》,往期可查阅:师v0.0.2DIY一个师_v0.0.1「 国内首个 」设+深度案例分析报告DIY一个师v1.0之风格迁移 「 服装设师 」上「 服装设师 」中 实现一个师的方案有2种,从设元素出发,给各种元素设定变量范围,通过自动排版来完成;另一种是通过生成对抗网络GANs,直接画出来。 下面重点介绍下他山之石:微软这篇2016年发表的论文,分析排版的方式实现一个师。 整个排版系的运行逻辑如下图:? image.png 图片自动裁切:自动裁切图片,使用了脸识别,图像主体位置信息,把图片主体裁切出来。? 论文最后还给出了使用论文的算法做的设类设师做的设之间的对比效果:?以上是对排版的一些思考及借鉴。

    1K70

    Pix2Pix与做设

    是一个创造的过程,目前大部分的设类产品大多是基于模版的,外加一些图像匹配的处理,做出来的设,缺少创造的成分,更多的是预设的结果。 基于深度习算法,是否可满足设创造性的要求? GAN 带来了生成设的可性。最近我也终于抽到点空跑了下 pix2pix 的算法,有点体会,写成文章分享给大家。? ps:跑到第8轮,pix2pix 的应用界限就差不多可以评估了 在开发环境方面,我这次选择了 Anaconda 作为 python 包的管理,有可视化的 APP 具,也可以通过终端命令行操作,方便了许多 我们是不是可以把一张图片变成 GIF 图;去除马赛克,随意放大 BMP 图片,再也不担心精度不够了; 通过手绘生成名画,比谷歌的 auto draw 先进了点,当然还有各种通过手绘生成的东西,比如猫、袋子、鞋子、物肖像画 我们可以借助一些具,比如 UI2Code 之 利用 antd.sketchapp 生成训练数据 ,还可以通过其他算法生成大量数据,作为 pix2pix 的输入。

    50140

    Logo设师Brandmark

    封面由ARKie赞助 早在去年 mixlab 的一篇案例报告里,就介绍过 Brandmark 了,当时 Brandmark 还是 v1 的版本,现在已经是 v2 版本了,也上线了一些子产品,例如 Brandmark 在官方博客里介绍了关于做 Logo 设的思考,核心的内容,我梳理了下:使用类似于字体向量( https:github.comJack000fontjoy )来发现字体之间的关系 在 Brandmark 的博客里,提到了“ 设民主 ”,以后任何都更容易接触到设,同时快速具备设力。 当然,除了很的几步生成设之外, Brandmark 还提供了手动编辑/调整 Logo 的功。我们从参数的角度看 Brandmark Logo 的设定。 用户只需上传一个高分辨率的 Logo ,其他分辨率的内容通过此具自动生成。策略上有3个方法:图像形态上的开与闭运算来进行,给 Logo 整体加粗描边,识别图像中过细的线条进行针对性描边。

    58730

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券