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关键词

一、什么是这个概念最近非常火,其实什么是,无非是想让电脑拥有像一样的慧。 ,这就是。 二、完成什么作随着软硬件的发展,已经涉足到了方方面面。 三、的实现方式想很美好,我也想让电脑把我所有的作都代替掉,包括需要我思考的事情,但这明显是不可的,那么究竟如何实现?考虑我们类是如何对一件事情进行分析的。 当然如上图所示,计算机需要根据完成很多层的参数设置最终计算得到出,除了层和最后一层出层,其他层均为hidden layer,隐层越多则计算量越大,最终的结果越准确(不是绝对的)。

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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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    体系架构-必看

    笔者看到网上流传一张体系图,为了方便的兄弟姐妹少走弯路,避免盲摸象,笔者便针对技术门的需要,制作了一张更加突出重点的体系架构图,希望可以对大家有帮助。? 的历史从上图可看出,并不是最近几年才有的热潮,本次热潮是大数据和计算力提高的表现。? 技术体系从上图,可以看出,当前流行的深度学习只是中一种算的深度应用,各位门时记得要打好其他算和模型基础,扎实的基础会为今后学习提供很好的理论基础。?应用领域

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    微软确认 2.5 亿美元收购应用 SwiftKey

    今天早晨有消息称微软将于2.5 亿美元的价格收购应用 SwiftKey。而就在刚刚,微软和 SwiftKey 在各自的官方博客上分别发表了声明,正式确认了此次收购的消息。 以下是微软就此次收购事宜发布在自己官方博客的原文:今天很荣幸宣布,微软已经与 SwiftKey 签订了最终收购协议,SwiftKey 应用目前在 Android 和 iOS 平台上已经有超过 此外,SwiftKey 对我们利用云端服务、从而实现我们重塑生产力具的雄心也有着非常重要的作用。 SwiftKey 的预测技术和微软自己的技术是相辅相成的。 8年 前,两个拥有共同信仰的联合创始坚信,一定还有比当时市场上所有更棒的手机,因此我们一拍即合,直到如今。

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    时代来袭,如何决胜下一个10年

    越来越的背后,各家的AI技术加持至为关键。而面对每天数亿次甚至数十亿次的使用需求,今天的产品已经嵌满了令意想不到的五彩黑科技。 用户之所以够只花一半的时间完成整个过程,都依赖于们背后的黑科技。讯飞可以说是“科技成就”的最佳代言。 要是放大到整个行业,可以说都是的受益者,移动设备也好,个电脑也好,日常交流必然离不开的帮助。可以说,已经成为一个互联网沟通的基础设施。 应该说,像讯飞这样始终痴迷于“科技驱动”的产品,是作为具产品在价值上得到跃进式提升的关键,因为它们用技术无限拔高了产品的价值上限。 对9.04亿中国互联网网民而言,黑科技持续加持下的具,会继续为每个用户提供独一无二的使用体验,真正实现全方位的普惠。文刘旷公众号,ID:liukuang110

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    的领域5G「嵌」技术

    的领域5G「嵌」技术  当今时代,是5G时代,嵌式和都是热门话题,二者时长放在一起谈论。那么他们之间到底有着什么样的关系呢? 32210.jpg   时代背景下,「嵌」已是大势所驱,「嵌」也正成为当前热门的AI商业化途径之一。与嵌式什么关系呢?不可没有嵌式! 长期以来,形形色色的应用就在我们周围,可以说嵌式开启了的进程,的目的是实现力的替代,现在的像siri、aphago是典型代表。 要实现的行为,必须使用嵌式系统,这就是现在所说的强与弱。具有行为力的“弱”就是具,即MCU(微处理器)基础上的嵌式应用系统,已有40多年历史。 在时代,强大的算也不会拘泥于PC机实现,需要落地的话,就要依赖嵌式承载。  可以说,单片机、嵌式系统开启了的历史进程。

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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 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,最新实现的登录形式。用户在无需用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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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 。 “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。” 当“唐纳德·特朗普意外地……俄罗斯已向美国宣战”这句话被 GPT-2 后,它就创造了下面这则假新闻故事:在唐纳德·特朗普意外向空中发射导弹后,俄罗斯向美国宣战。 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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    阿尔

    《吴军·硅谷来信》20171019《特别来信丨千字解析阿尔元》? 这个数字在类看来是无穷大的,但毕竟还是有限。因此,围棋的问题在没有类知识的情况下,靠自己学习,最终有一天会被计算机解决。或许阿尔元的出现就标志着这一天快要到来了。2. 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 我们将定量出,或者连续变量预测称为回归;将定性出,或者离散变量预测称为分类。11.排序回归(Ordinal Regression):适用于对数据进行分类排序的场景。

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    漫画简史

    其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 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,使相关研究进严冬。 于是,必须以一条一条知识,才构建的第二次AI浪潮,在90年代中期再次进寒冬。

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    漫画:啥是

    不过并没有类的身体,因此无类一样通过肉体感觉器官来积累感觉经验,也无借此获得知识。 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”“到才可以加和处理这些信息。 具体方式我们未来讨论。 英国数学家,Dr.Wu 认为二十世纪最聪明的三个(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,来判断是否成功,这种方是:和自己对话的对象是类还是 这种方就是大名鼎鼎的图灵测试。?只要三成以上的研究员将误以为是类,就算通过图灵测试。 但是由于计算机很难做到与类接近的对话,所以很长一段时间都没有任何通过图灵测试。 但事实上,要想像类一样思考其实是一件非常困难的事情。 需要以各种数据案例为基础,通过这些数据案例获取经验和知识,然后进行预测和判断。如果的案例太少,就无做出判断。

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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,机器和阿尔狗都深心,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 最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,传统的产线没系统化管理,出现问题不及时反馈, 无进行数据交换、信息共享、决策分析等等,化产线不仅解决了这些问题,而且提高生产效率和作效率,并有效地降低了生产成本。 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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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算,基本是每个项目标配。今天就从脸识别手谈谈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?技术上是可以,但成本谁来承担。 基本上,每个客户到最后都会问一句:我买你们的AI产品干啥。客户不关心你的算有多牛逼,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 这有点儿像《三体Ⅱ:黑暗森林》中,在三体侵舰队毁灭类太空舰队后,罗辑的待遇。主角罗辑先是被寄予拯救类的厚望而被抬上神坛,但并未给到民众一个符合预期的计划而又惨遭唾弃。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 届时AI将不再是冷冰冰的机器,电影黑客帝国就是讲述类反抗具有自我意识的机器的暴政的故事;电影则讲述了具有情感的机器类家庭的故事。 按照这个标准,交易员,司机等职位会被取代。但作者也明确表示,五秒钟准则只是个经验则,如,护理作,很少有复杂的决策过程,但它很难被机器取代,因为这项作需要较多的之间的交流。

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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、技术及应用系统的一门新的技术科学。 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。 但不同的时代、不同的对这种“复杂作”的理解是不同的。 2017年12月,选“2017年度中国媒体十大流行语”。

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    谷歌提出帮助开发的方

    谷歌已经宣布了的另一项重大进展,即一种新的机器学习方够利用神经网络来构建更好的神经网络—本质上,就是教学会教导自己。这些神经网络设计为模仿大脑的学习方式。 它是开发的一种方,包含了两个主要步骤:训练和推理。训练具体就是上述那样,因此训练过程可就是一台计算机浏览成千上万张猫和狗的照片,学习每种动物由哪种像素组合而成。 根据谷歌所得到的结果,在寻找解决问题的最佳方方面,AutoML甚至可类专家更聪明。这可为构建未来的系统节省了大量的作,因为它们够部分自建了。 谷歌表示,AutoML仍然处于起步阶段,但、机器学习和深度学习(模仿大脑神经元的高级机器学习技术)都在努力融我们的日常应用中。 这些超级强大的深度学习算也正在进健康领域,让图像处理系统比专业员更准确地识别癌症征兆。

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    AI 行那些事儿(8) vs

    2021 巨献 —— 系列文章《AI 行那些事儿》,为您讲述:的基础原理、发展历程、当前应用成为 AI 技术员所需的门技和学习途径以及求职、面试的全过程 基本上,在发展的每一次高峰 vs 现在的显然连弱都没有达到。但科技的发展是很快的,我们完全可以设想有一天我们阶段,继而进阶段。 这样一来,普通无论是在学习速度还是学习深度上,都没相比了,那时我们还超过脑吗?? 如果真的时代,虽然在学习方面会超过类,但在创造力上,它还是无相提并论。 除了创造力之外,在美感和情绪情感的感知和抚慰方面仍然无达到类的水平。也许够利用数字去描绘美,或者提取出美的数学模型,但它无去感知美,获得因为美而产生的愉悦。?

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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,是关于时间的序列,对应的会有一个出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 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,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 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,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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    谷歌背后的机器

    为了改变这一点,最近谷歌团队为Gboard for Android提供了许多改进,致力于创建一个机制的 键盘,够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误,从而实现更快更高质量的。 在Gboard上三种语言让新的解码器投实际应用是一项复杂的作,但FST原则有很多好处。 例如,支持印地语等语言的音译只是解码器的简单扩展。 一些语言属于多个书写系统(例如Bodo可以写在孟加拉文或梵文的脚本中),因此在音译和本机布局之间,在短短几个月内就建立了57种新的。 FST解码器的本质性质将支持完成所有的作,预测,滑动打字和许多UI功,无需额外的作,从而使 Gboard够从一开始就向印度用户提供丰富的体验,一个更的键盘。 然而,该团队的作为强大的机器的转变开辟了新的空间,谷歌正在积极探索为全球用户提供更有用的具和产品。

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