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与人类的关系。 著名科幻作家、南方科技大学教授吴岩参加了首映会，并与周浩就AI之后人与机器的关系展开了深入的讨论，碰撞出无数火花。 周浩第51、52届金马奖最佳纪录片奖导演 研究人工智能，是用 不熟知的方法抵达秘境 以前我们拍纪录片还是拍一些跟人有关的东西，我一直觉得纪录片是研究人和人之间的关系。 当科技发展到今天的时候，我发现好像仅仅研究人与人之间的关系还不够。所以说我想研究一下AI和人的关系。我认为这还是在研究人和人之间的关系，这是人和人之间的关系的一种拓展。 而人类有趣的东西，恰恰是那些混沌的、模糊的、说不清道不明白的感觉。比如柯洁就谈到过这样的问题，他说下一步棋的时候，一定会受上一步棋的情绪的影响，跟今天吃了一顿饭、见了什么人，都有非常大的关系。
让AI被大家熟知的一个重要事件，要数阿尔法狗，打败了人类围棋界的最顶尖高手；于是人们奔走相告，人工智能来了，人类危险了！ 3.当前AI飞速发展，AI在人们赋予的能力范围内自行决策，如果这个范围内的决策可能对人们造成伤害，则可能就会造成伤害拿无人驾驶来说，人们把汽车的行动决策交给了AI，当AI的预测和行为出错了，可能就会撞车等交通意外 ，造成人们受到伤害；目前来说，这个范围能力是人们给与AI的，人们可以谨慎的给予来避免可能导致的伤害。 总之，AI有强大的力量，可以帮助人们在某些领域更快更好的完成任务；并且现阶段AI还是非常安全的，不会对人类造成威胁。我们可以从AI身上学到什么呢？ 内容有价值的话，请关注并转发分享。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的所思所感，追求正能量和个人突破。欢迎一起来探索和进步。
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在AI领域，国际上现在已经有了一个专门的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，关注情感机器情感、人性化机器人、克隆机器人 这些伴侣机器人将非常接近真人，对异性极富吸引力，完全能够在一段两性关系中扮演好爱人的角色。这会引发一系列针对人与机器人两性关系的争议。 随着AI技术的不断发展，随着机器人和人类的关系越来越亲密，这种关系为什么不能上升到婚姻的高度呢？畅销书《与机器人的爱与性——人与机器人关系革命》 ? David Levy 是2007年畅销书《 与机器人的爱与性——人与机器关系革命》一书的作者。 他也检视了人类的性需求，回顾了充气娃娃和其他性用品的发展，指出随着和性需求相关的技术变得日益复杂，社会对于正常性关系的观念已经并且会持续变化。
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的计算机程序。明克斯的灵感来自于生理学家伊万·巴甫洛夫的研究，巴甫洛夫证明了狗可以通过一系列的奖惩规则来学习。 DeepMind团队认为，新算法背后的机制可以用来更好地解释多巴胺神经元在人脑中的运作方式。为了研究多巴胺神经元的工作方式，DeepMind与哈佛大学合作，研究老鼠多巴胺神经元的活动。 一些神经元预测的奖励低于实际奖励，而另一些神经元预测的奖励高于实际奖励。在绘制出预测奖励的分布之后，研究人员发现预测的分布与真实的奖励分布非常接近。 这表明当做出预测并调整预测以更好地与现实匹配时，大脑确实利用了分配系统。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的人工智能模型。 除此之外，它还可能对我们的大脑如何运作奖赏系统理论产生影响。
适合人群：对话智能行业从业者、AIPM、关注AI的投资人、对AI有强烈兴趣的朋友、关心自己的工作会不会被AI代替的朋友；关于链接：阅读本文时，无需阅读每个链接里的内容，这并不会影响对本文的理解。 之前没有训练过与航空公司相关的表达啊。没关系，咱们可以把这个表达的训练加上去：东航 = 航司。多找些表达，只要用户说了各个航空公司的名字的，都训练成航司这个实体好啦。 还有更多的，更抽象的维度存在，并且直接影响与用户的对话。比如，人物之间的关系；人物的经历；天气的变化；人和地理位置的关系（是经常来出差、是当地土著、是第一次来旅游）等等等等。 若事物违反了系统1所设定的世界模型，系统2也会被激活。?在语言方面，Yoshua Bengio 认为系统1不做与语言有关的工作；系统2才负责语言工作。 只是这个发展顺序是，先有服务，再有对话系统——就好像人，是有脑袋里的想法，再用对话来表达。结语在本文中，所有与技术和产品相关的讨论，都是在强调一个观点：一个产品是由很多技术组合而成。
脑机连接是不是人类与AI相处的必选项呢？人为增强大脑以防AI赶超究竟有无必要呢？如果业内多位著名人士预言的“超级人工智能”真的成为现实，世界会呈现怎样一番景象？ 脑机相连的前景其实并不仅限于医疗领域，它已被部分业内人士视作人类与AI的一种未来相处方式。也就是说，脑机连接并不只适用于特殊疾病患者，有可能成为普通人的标配。 这种预想难免让一些人难以接受，然而回顾即将结束的2017年，高速发展的人工智能技术让脑机相连这看似荒诞的想法越来越具有现实思考的价值。人类与AI的关系将走向何方？ 今年7月扎克伯格与马斯克关于AI会否毁灭人类的互怼言犹在耳，而被誉为“现代机器人之父”的美国著名机器人专家鲁尼-布鲁克斯也在接受媒体采访时表达了对马斯克等人“AI威胁论”的不同意见。 通往未来的路上迷雾未散，尚不明朗：脑机连接是不是人类与AI相处的必选项？人为增强大脑以防AI赶超究竟有无必要呢？谈谈您的看法吧。文章来源：中国智能制造网
机器人学，特别是智能机器人，与人工智能有十分密切的关系。人工智能的近期目标在于研究智能计算机及其系统，以模仿和执行人类的某些智力功能，如判断、推理、理解、识别、规划、学习和其他问题求解。 一方面，机器人学的进一步发展需要人工智能基本原理的指导，并采用各种人工智能技术；另一方面，机器人学的出现与发展又为人工智能的发展带来了新的生机，产生了新的推动力，并提供了一个很好的试验与应用场所。 也就是说，人工智能想在机器人学上找到实际应用，并使问题求解、搜索规划、知识表示和智能系统等基本理论得到进一步发展。从人工智能已在机器人学方面进行的一些研究可以看出两者的密切关系。 有些未来的机器人系统是专家系统，它们将掌握极其大量的有关某个主题的知识，并对这些知识不断修正、改进与完善，机器人规划专家系统就是一例。 能够理解自然语言的程序，其关键在于：计算机内存包含一个由计算机和程序设计员两者共用的世界模型。需要处理的语言涉及计算机内部模型具有某些明确表示的物体、动作和关系。
主动推理（AIF）是脑科学中一个新兴的框架，它表明生物智能体的作用是最小化模型证据上的变化界限。控制推理（CAI）是强化学习中的一个框架，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的角度来考虑动作选择，但它们之间的关系仍然不清楚。在这里，我们提供了它们之间的正式比较，并证明了主要的区别在于价值如何纳入其各自的生成模型。 在这个比较的背景下，我们强调了这些框架可以相互通知的几种方式。
LLVM是构架编译器(compiler)的框架系统，以C++编写而成，用于优化以任意程序语言编写的程序的编译时间(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开发体系中的应用。Apple也是LLVM计划的主要资助者。 我们可以认为LLVM是一个完整的编译器架构，也可以认为它是一个用于开发编译器、解释器相关的库。在理解LLVM时，我们可以认为它包括了一个狭义的LLVM和一个广义的LLVM。 最后，我们大概讲一讲LLVM和Clang的关系。我们将它们对应于传统的编译器当中的几个独立的部分，这样能够更加方便明确生动的表述。 ?其实，对应到这个图中，我们就可以非常明确的找出它们的对应关系。 Clang其实大致上可以对应到编译器的前端，主要处理一些和具体机器无关的针对语言的分析操作；编译器的优化器部分和后端部分其实就是我们之前谈到的LLVM后端（狭义的LLVM）；而整体的Compiler架构就是
弹性伸缩 ：在业务高峰或者低峰期的时候，可以通过Replication Controller动态的调整pod的数量来提高资源的利用率。 同时，配置相应的监控功能（Hroizontal Pod Autoscaler），会定时自动从监控平台获取Replication Controller关联pod的整体资源使用情况，做到自动伸缩。 滚动升级：滚动升级为一种平滑的升级方式，通过逐步替换的策略，保证整体系统的稳定，在初始化升级的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的一个核心内容，主要职责同样是为了保证pod的数量和健康，90%的功能与Replication Controller完全一样，可以看做新一代的 事件和状态查看：可以查看Deployment的升级详细进度和状态。回滚：当升级pod镜像或者相关参数的时候发现问题，可以使用回滚操作回滚到上一个稳定的版本或者指定的版本。
1、通过service相关联2、通过ingress Controller实现pod的负载均衡 -支持TCPUDP 4层和HTTP7层?
@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的原理，实现了注入功能： ???
通过label-selector相关联通过service实现pod的负载均衡（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
“通过短信息维持人际关系的困难之一是，它可能会被视为粗鲁，即使你并不是故意的，”Lee表示，“情绪在短信中很难分辨。这是一种不同形式的肢体语言，人们还不太适应。” Lee说，它能够确定一个人的性别和年龄，而不仅仅是他们使用的表情符号类型。添加消息到图片，梅可以梳理两个人之间的关系类型，以及这种关系的力量。 “我们的想法是使用汇总数据来改善人际关系。除了面对面的交谈之外，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，人们每天发送的短信数量达数百亿。 并且有证据表明短信习惯会影响关系的强度。根据最近的一项研究，更多的人认为他们和他们的伴侣有着对称的发短信节奏，也就是说，他们发送和回复消息的次数越多，他们对合作关系的感觉就越好。 但如果是你与他人的关系破裂，那就不会有什么帮助了。”当然，Lee和团队冒着风险，比如无意中损害与错过标记的建议的关系。
源 AI时间 文 数据挖掘机 人工智能掀起了世界的新一波科技浪潮，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人，那么python究竟和人工智能什么关系，为什么人工智能把python 也给带火了，今天就给大家简单介绍下python和人工智能的关系及应用，以及想要学人工智能的你，究竟需要学些什么python的知识，先来上两张图人工智能和python的图。 在python中全都能找到对应的库来进行处理，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，如果你的项目是基于python开发的线上系统，你还可以学一学python的web开发，这样，你做的模型还能直接用在线上系统。 以上只是你入门要学习人工智能所要掌握的一些基本的库，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的每一个细节，不过，有句话叫“人生苦短，我用python”，之所以这么说是因为python在实现各个功能的时候要远比其他语言简练的多
自主式人工思维系统的可行性需要将人类获取信息和发展思维的方式与当前自主式信息系统的能力进行比较。 我们的模型使用了四个层次:信息系统层次、认知层次、语言层次和数字信息层次，这些层次结合了人工智能、计算机模型的力量、方法和工具来开发自主信息系统。 随着对社会生活的伦理影响和超人类主义视角的提出，自治系统提供一种人工思维形式的能力问题也随之产生。
我们将一种与人类兼容的强化学习方法引入合作游戏中，利用第三方手编码的与人类兼容的机器人生成初始训练数据并进行初始评估。我们的学习方法包括模仿学习，搜索和策略迭代。 我们训练有素的经纪人在以下三种情况下获得了最新的桥梁竞价技术：经纪人与自己的副本一起合作；与现有机器人合作的代理商；以及与人类玩家合作的代理商。
之前文章拓展种-面积关系(SAR)为多样性-面积关系(DAR)介绍了马老师将TAR扩展为DAR的工作。 3.20号ISME online了又一新作，本文章研究人类微生物相关疾病中微生物多样性与疾病之间的关系。 本文使用微生物组相关疾病(MAD)这个术语来指那些与人类微生物组改变所改变的相关疾病。 关于Hill的介绍，见前文拓展种-面积关系(SAR)为多样性-面积关系(DAR)。 未来需要进行进一步的研究，包括动物模型的实验研究，以确定人类的DDR模式是否不典型，或与人畜共患病或作物和森林疾病(害虫)的DDR模式是否不同。人类MAD系统可能和其他生物差别很大。
在初始python单元测试框架unittest与webdriver的关系(一)中，介绍了unittest与自动化的结合，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的时候 ，但是在自动化的测试中，每个case在一个测试容器中，应该是随机执行的，更加容易让人接受，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，测试的case的数量最小在十以内，最多可能在几百或者几千 后期维护测试代码，也会带来无谓的时间浪费和增加人力的成本，自动化的优点就是符合在敏捷的规格中，来达到测试的结果，从而达到保障质量。 可性的是，unittest提供了makeSuite的方法，makeSuite可以实现测试用例类内所有的测试用例组成的测试容器TestSuite，我们可以把如上的代码使用makeSuite来调整下，调整后的代码见如下 ，找到所有测试模块并返回一个包含他们对象的TestSuite，然后进行加载与模式匹配唯一的测试文件。
本文简要回顾了元学习的历史，并描述了其对通用人工智能的贡献。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的潜在通用算法。 通用人工智能用通用算法系统取代了特定任务模型，在使用人工智能解决各种任务时引入了更高水平的自动化。 我们总结了元学习对一般人工智能发展的主要贡献，包括记忆模块、元学习者、共同进化、好奇心、遗忘和人工智能生成算法。 我们介绍了元学习和通用人工智能之间的联系，并讨论了如何利用元学习来制定通用人工智能算法。 关于元学习与通用人工智能之间关联的简要调查（cs，AI）.pdf
智能钛工业 AI 平台（TI-Insight）是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案，包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。
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