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纪录片解密:被工智能打败围棋手,如何看待 AI

该片由曾蝉联第51届、52届金马奖最佳纪录片奖导演周浩执导,深度访谈了柯洁、古力、武宫正树、大竹英雄等多位世界顶级棋手,讨论AI。 著名科幻作家、南方科技大学教授吴岩参加了首映会,并周浩就AI之后机器展开了深入讨论,碰撞出无数火花。 周浩第51、52届金马奖最佳纪录片奖导演 研究工智能,是用 不熟知方法抵达秘境 以前我们拍纪录片还是拍一些跟东西,我一直觉得纪录片是研究之间。 当科技发展到今天时候,我发现好像仅仅研究之间还不够。所以说我想研究一下AI。我认为这还是在研究之间,这是之间一种拓展。 而类有趣东西,恰恰是那些混沌、模糊、说不清道不明白感觉。比如柯洁就谈到过这样问题,他说下一步棋时候,一定会受上一步棋情绪影响,跟今天吃了一顿饭、见了什么,都有非常大

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AI

AI被大家熟知一个重要事件,要数阿尔法狗,打败了类围棋界最顶尖高手;于是们奔走相告,工智能来了,类危险了! 3.当前AI飞速发展,AI们赋予能力范围内自行决策,如果这个范围内决策可能对们造成伤害,则可能就会造成伤害拿无驾驶来说,们把汽车行动决策交给了AI,当AI预测和行为出错了,可能就会撞车等交通意外 ,造成们受到伤害;目前来说,这个范围能力是们给AI们可以谨慎给予来避免可能导致伤害。 总之,AI有强大力量,可以帮助们在某些领域更快更好完成任务;并且现阶段AI还是非常安全,不会对类造成威胁。我们可以从AI身上学到什么呢? 内容有价值话,请注并转发分享。让大家一起成长哦!墨语2017深圳IT爸爸,分享育儿经验以及自我成长所思所感,追求正能量和个突破。欢迎一起来探索和进步。

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    节特稿 | 机器性——革命

    AI领域,国际上现在已经有了一个专门组织在研究这一问题,叫Love and Sex With Robots 大会,目前已经举办两届,第三届大会论文正在征集中,注情感机器情感、性化机器、克隆机器 这些伴侣机器将非常接近真,对异性极富吸引力,完全能够在一段两性中扮演好爱角色。这会引发一列针对机器两性争议。 随着AI技术不断发展,随着机器越来越亲密,这种为什么不能上升到婚姻高度呢?畅销书《机器性——机器革命》 ? David Levy 是2007年畅销书《 机器性——机器革命》一书作者。 他也检视了性需求,回顾了充气娃娃和其他性用品发展,指出随着和性需求相技术变得日益复杂,社会对于正常性观念已经并且会持续变化。

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    DeepMind新型AI训练技术大脑

    早在1951年,马文·明克斯就利用奖惩制度创造了一个能够破解迷宫计算机程序。明克斯灵感来自于生理学家伊万·巴甫洛夫研究,巴甫洛夫证明了狗可以通过一奖惩规则来学习。 DeepMind团队认为,新算法背后机制可以用来更好地解释多巴胺神经元在脑中运作方式。为了研究多巴胺神经元工作方式,DeepMind哈佛大学合作,研究老鼠多巴胺神经元活动。 一些神经元预测奖励低于实际奖励,而另一些神经元预测奖励高于实际奖励。在绘制出预测奖励分布之后,研究员发现预测分布真实奖励分布非常接近。 这表明当做出预测并调整预测以更好地现实匹配时,大脑确实利用了分配统。该研究可以为神经科学和计算机科学提供信息,支持使用分布强化学习作为一种方法来创建更先进工智能模型。 除此之外,它还可能对我们大脑如何运作奖赏统理论产生影响。

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    工智障 2 : 你看到AI智能无

    适合群:对话智能行业从业者、AIPM、AI投资、对AI有强烈兴趣朋友、心自己工作会不会被AI代替朋友;于链接:阅读本文时,无需阅读每个链接里内容,这并不会影响对本文理解。 之前没有训练过航空公司相表达啊。没,咱们可以把这个表达训练加上去:东航 = 航司。多找些表达,只要用户说了各个航空公司名字,都训练成航司这个实体好啦。 还有更多,更抽象维度存在,并且直接影响用户对话。比如,物之间经历;天气变化;和地理位置(是经常来出差、是当地土著、是第一次来旅游)等等等等。 若事物违反了统1所设定世界模型,统2也会被激活。?在语言方面,Yoshua Bengio 认为统1不做语言有工作;统2才负责语言工作。 只是这个发展顺序是,先有服务,再有对话统——就好像,是有脑袋里想法,再用对话来表达。结语在本文中,所有技术和产品相讨论,都是在强调一个观点:一个产品是由很多技术组合而成。

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    AI走向未明

    脑机连接是不是AI相处必选项呢?为增强大脑以防AI赶超究竟有无必要呢?如果业内多位著名士预言“超级工智能”真成为现实,世界会呈现怎样一番景象? 脑机相连前景其实并不仅限于医疗领域,它已被部分业内士视作AI一种未来相处方式。也就是说,脑机连接并不只适用于特殊疾病患者,有可能成为普通标配。 这种预想难免让一些难以接受,然而回顾即将结束2017年,高速发展工智能技术让脑机相连这看似荒诞想法越来越具有现实思考价值。AI将走向何方? 今年7月扎克伯格马斯克AI会否毁灭互怼言犹在耳,而被誉为“现代机器之父”美国著名机器专家鲁尼-布鲁克斯也在接受媒体采访时表达了对马斯克等AI威胁论”不同意见。 通往未来路上迷雾未散,尚不明朗:脑机连接是不是AI相处必选项?为增强大脑以防AI赶超究竟有无必要呢?谈谈您看法吧。文章来源:中国智能制造网

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    机器工智能需要密切?

    机器学,特别是智能机器工智能有十分密切工智能近期目标在于研究智能计算机及其统,以模仿和执行某些智力功能,如判断、推理、理解、识别、规划、学习和其他问题求解。 一方面,机器进一步发展需要工智能基本原理指导,并采用各种工智能技术;另一方面,机器出现发展又为工智能发展带来了新生机,产生了新推动力,并提供了一个很好试验应用场所。 也就是说,工智能想在机器学上找到实际应用,并使问题求解、搜索规划、知识表示和智能统等基本理论得到进一步发展。从工智能已在机器学方面进行一些研究可以看出两者密切。 有些未来机器统是专家统,它们将掌握极其大量某个主题知识,并对这些知识不断修正、改进完善,机器规划专家统就是一例。 能够理解自然语言程序,其键在于:计算机内存包含一个由计算机和程序设计员两者共用世界模型。需要处理语言涉及计算机内部模型具有某些明确表示物体、动作和

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    主动推理控制推理之间(CS AI

    主动推理(AIF)是脑科学中一个新兴框架,它表明生物智能体作用是最小化模型证据上变化界限。控制推理(CAI)是强化学习中一个框架,该框架将决策作为变量推理问题。 尽管这些框架都通过变分推断角度来考虑动作选择,但它们之间仍然不清楚。在这里,我们提供了它们之间正式比较,并证明了主要区别在于价值如何纳入其各自生成模型。 在这个比较背景下,我们强调了这些框架可以相互通知几种方式。

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    ClangLLVM

    LLVM是构架编译器(compiler)框架统,以C++编写而成,用于优化以任意程序语言编写程序编译时间(compile-time)、链接时间(link-time)、运行时间(run-time) 2006年Chris Lattner加盟Apple Inc.并致力于LLVM在Apple开发体应用。Apple也是LLVM计划主要资助者。 我们可以认为LLVM是一个完整编译器架构,也可以认为它是一个用于开发编译器、解释器相库。在理解LLVM时,我们可以认为它包括了一个狭义LLVM和一个广义LLVM。 最后,我们大概讲一讲LLVM和Clang。我们将它们对应于传统编译器当中几个独立部分,这样能够更加方便明确生动表述。 ?其实,对应到这个图中,我们就可以非常明确找出它们对应。 Clang其实大致上可以对应到编译器前端,主要处理一些和具体机器无针对语言分析操作;编译器优化器部分和后端部分其实就是我们之前谈到LLVM后端(狭义LLVM);而整体Compiler架构就是

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    ReplicationControllerDeployment

    弹性伸缩 :在业务高峰或者低峰期时候,可以通过Replication Controller动态调整pod数量来提高资源利用率。 同时,配置相应监控功能(Hroizontal Pod Autoscaler),会定时自动从监控平台获取Replication Controller联pod整体资源使用情况,做到自动伸缩。 滚动升级:滚动升级为一种平滑升级方式,通过逐步替换策略,保证整体稳定,在初始化升级时候就可以及时发现和解决问题,避免问题不断扩大。 DeploymentDeployment同样为Kubernetes一个核心内容,主要职责同样是为了保证pod数量和健康,90%功能Replication Controller完全一样,可以看做新一代 事件和状态查看:可以查看Deployment升级详细进度和状态。回滚:当升级pod镜像或者相参数时候发现问题,可以使用回滚操作回滚到上一个稳定版本或者指定版本。

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    Podingress

    1、通过service相联2、通过ingress Controller实现pod负载均衡 -支持TCPUDP 4层和HTTP7层?

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    beanpostprocessor@autowired

    @autowired可以很好地将某个bean注入进另外一个bean,其实追溯代码发现了他其实也是继承自beanpostprocessor,在通过上一篇博客所讲到原理,实现了注入功能: ???

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    PodService

    通过label-selector相联通过service实现pod负载均衡(TCPUDP 4层)负载均衡器类型:四层 传输层,基于IP和端口七层 应用层,基于应用协议转发,例如http协议 image.png

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    AI分析文本信息以改善

    “通过短信息维持困难之一是,它可能会被视为粗鲁,即使你并不是故意,”Lee表示,“情绪在短信中很难分辨。这是一种不同形式肢体语言,们还不太适应。” Lee说,它能够确定一个性别和年龄,而不仅仅是他们使用表情符号类型。添加消息到图片,梅可以梳理两个之间类型,以及这种力量。 “我们想法是使用汇总数据来改善。除了面对面交谈之外,很少有交流形式比发短信息更重要,”Lee说。这一点毫无疑问。保守估计,们每天发送短信数量达数百亿。 并且有证据表明短信习惯会影响强度。根据最近一项研究,更多认为他们和他们伴侣有着对称发短信节奏,也就是说,他们发送和回复消息次数越多,他们对合作感觉就越好。 但如果是你破裂,那就不会有什么帮助了。”当然,Lee和团队冒着风险,比如无意中损害错过标记建议

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    Python工智能原来是这样...

    AI时间 文 数据挖掘机 工智能掀起了世界新一波科技浪潮,如今,你要是不懂点AI、机器学习和python都不好意思说你是现代,那么python究竟和工智能什么,为什么工智能把python 也给带火了,今天就给大家简单介绍下python和工智能及应用,以及想要学工智能你,究竟需要学些什么python知识,先来上两张图工智能和python图。 在python中全都能找到对应库来进行处理,所以,要想学习AI而不懂python,那就相当于想学英语而不认识单词,所以,python学起来吧。 最后,如果你项目是基于python开发线上统,你还可以学一学pythonweb开发,这样,你做模型还能直接用在线上统。 以上只是你入门要学习工智能所要掌握一些基本库,要想真正使用起来,你可能需要花费很多时间去研究和学习这里面每一个细节,不过,有句话叫“生苦短,我用python”,之所以这么说是因为python在实现各个功能时候要远比其他语言简练

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    自主工思维视角伦理(cs AI

    自主式工思维可行性需要将类获取信息和发展思维方式当前自主式信息能力进行比较。 我们模型使用了四个层次:信息统层次、认知层次、语言层次和数字信息层次,这些层次结合了工智能、计算机模型力量、方法和工具来开发自主信息统。 随着对社会生活伦理影响和超类主义视角提出,自治统提供一种工思维形式能力问题也随之产生。

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    桥梁招标中合作(AI

    我们将一种类兼容强化学习方法引入合作游戏中,利用第三方手编码类兼容机器生成初始训练数据并进行初始评估。我们学习方法包括模仿学习,搜索和策略迭代。 我们训练有素经纪在以下三种情况下获得了最新桥梁竞价技术:经纪自己副本一起合作;现有机器合作代理商;以及类玩家合作代理商。

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    ISME-类微生物多样性疾病

    之前文章拓展种-面积(SAR)为多样性-面积(DAR)介绍了马老师将TAR扩展为DAR工作。 3.20号ISME online了又一新作,本文章研究类微生物相疾病中微生物多样性疾病之间。 本文使用微生物组相疾病(MAD)这个术语来指那些类微生物组改变所改变疾病。 于Hill介绍,见前文拓展种-面积(SAR)为多样性-面积(DAR)。 未来需要进行进一步研究,包括动物模型实验研究,以确定DDR模式是否不典型,或畜共患病或作物和森林疾病(害虫)DDR模式是否不同。类MAD统可能和其他生物差别很大。

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    unittstwebdriver(二)

    在初始python单元测试框架unittestwebdriver(一)中,介绍了unittest自动化结合,下面介绍测试套件TestSuite() 构建测试套件一、addTest() 当有多个或者几百测试用例时候 ,但是在自动化测试中,每个case在一个测试容器中,应该是随机执行,更加容易让接受,这样也就每个case之间不会有互相依赖和牵制,另外一方面,在一个测试容器中,测试case数量最小在十以内,最多可能在几百或者几千 后期维护测试代码,也会带来无谓时间浪费和增加成本,自动化优点就是符合在敏捷规格中,来达到测试结果,从而达到保障质量。 可性是,unittest提供了makeSuite方法,makeSuite可以实现测试用例类内所有测试用例组成测试容器TestSuite,我们可以把如上代码使用makeSuite来调整下,调整后代码见如下 ,找到所有测试模块并返回一个包含他们对象TestSuite,然后进行加载模式匹配唯一测试文件。

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    于元学习通用工智能之间简要调查(cs,AI

    本文简要回顾了元学习历史,并描述了其对通用工智能贡献。元学习提高了模型推广能力,并设计了适用于配电和配电外任务潜在通用算法。 通用工智能用通用算法统取代了特定任务模型,在使用工智能解决各种任务时引入了更高水平自动化。 我们总结了元学习对一般工智能发展主要贡献,包括记忆模块、元学习者、共同进化、好奇心、遗忘和工智能生成算法。 我们介绍了元学习和通用工智能之间,并讨论了如何利用元学习来制定通用工智能算法。 于元学习通用工智能之间简要调查(cs,AI).pdf

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