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关键词

、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 ——Wikipedia Weak 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 ——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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-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、延伸扩展的理论、方法、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, 从诞生以来,理论技术日益成熟,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。 ?

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    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 。 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 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。 这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频假音频的战壕中展开。 “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技巧。” 在这样做的时候,我们为制定、部署使用合法、可信、尊重权、民主、正义法治的解决方案提供指导。” 假视频假音频是由不良的驱动的最新欺诈创新。

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    性、谎言

    聊天机器否像一样?SYZYGY的调查显示,近80%的美国不这么认为。 并且,很多倡导新的“Blade Runner规则”,即社交媒体机器、聊天机器虚拟助手等AI应用不合法。 9/10的美国认为,在营销中使用应当受到法律法规的约束监管。 随着广告营销行业越来越依赖AIAI技术解决方案,营销员必须了解消费者的态度恐惧。 当SYZYGY调查们对的看法时,45%的受访者选择“感兴趣”,其次是“关心”(41%)、“怀疑”(40%)、“不确定”(39%)“怀疑”(30%)。 此外,大多数美国预计AI会带来更多好处,例如节省时间(40%)、提高安全性(15%)物尽其用(13%)。 而美国对AI的最大恐惧是侵占作岗位导致的失业(30%)。

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    、隐私机器

    全名叫做《爱,死亡机器》(Love, Death&Robots),每一集都是独立的动画短片,平均时长只有15分钟,我特别喜欢其中几集关于机器的科幻短片。 汽车发动机必须在动力与节之间寻找更高的平衡点,AI也必须在应用潜隐私数据保护(涉及数据的利用效率)之间寻找更适合的平衡点。 随着时代发展进步,特别是技术的迭代演进,隐私的关注点也变得更为复杂。 ? 随着手机、家居、手环、音响、扫地机器等这些高科技产品横空出世,成为大众娱乐的新热点,AI应用场景甚多,数不胜数。 ? 你又会说:哈哈,真扯! 基于你的个身份数据,比如身份证号、手机号、家庭住址、作地点,AI算法在各个社交平台上挖掘关联关系,建立图谱信息,可以掌握你的社交层面的信息,如朋友圈、亲圈、同事圈,关系强弱,等等各种社会属性信息,

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    作的未来

    (AI)好像也是用这种方式运转着,为研究员创造了岗位,并逐步取代了所有其它种类的知识型作。或许一个世纪以后,通往那里的 道路们所想象的方式大相径庭。 我们够看到,根据 AI 设计模式,我们会去往何方,Google、Facebook 其它公司在投入了大量资金。在最普通的设计模式里,AI 实际上够增加目前正在自动化的这种作的需求。 目前应用在业务里的、最普通的被称作监督式机器学习注1。「监督式」部分比较重要:这代表算法要根据训练数据学习。算法仍然无法使用与类接近的效率学习任何东西,但是它们够处理更多的数据。 在这两种情况下,机器处理很大比例的作,但是当它们不敢确定否处理好时,类介入才是必 需的。 机器学习不是每次只取代一个作职,实际上,它会取代每一项作职。这让够越来越有效地作。 受的影响,大部分知识型作已经被省去了,因为从历史角度看,建立一套机器学习算法的先期成本过高。软件不一样,每一个机器学习模型不得 不针对每一种单个应用程序做个性化开发。

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    新零售:超市—重塑未来零售业

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史 1.2 的诞生 是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了! ? 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,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 从诞生到现在的历史,可以整理为下图: ? 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗?

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    漫画:啥是

    当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么?我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。顾名思义就是类制造的慧,英文叫Artificial Intelligence(AI),所以=AI。 对于的研究员来说,目标并不是研究慧的来源,而是以程技术手段制造出类似慧的 产品。 最大的差异是,肉体的有无。 ? 类可以通过身体获得外界资讯。 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”输入“到才可以加处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。

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    细数的十大不同

    作者:Sabine Hossenfelder 编译:Mika CDA数据分析师出品 导读:究竟有何不同之处呢? 今天我想讲讲有何之处。 当然显而易见的是,的大脑是有温度且不确定的,而计算机不是。但是更重要的是,之间存在结构性差异。这我将在之后讲到。 在我们开始之前,我要简单的讲讲""指的是什么。 以下是文字版本: 如今所谓的""其实是通过神经网络实现的。 神经网络是一种计算机算法,用来模拟脑的特定功。 反向传播是指,如果神经网络给出的结果不是特别好,你可以回溯并改变神经元的权重连接。神经网络就是这样从错误中"学习"。 说到这里,下面让我们进入之间的关键区别。 01 形式 神经网络是运行在计算机上的软件,的"神经元"没有物理实体。它们以位数字符串的形式编码在硬盘或硅芯片上,它们的物理结构真正的神经元一点也不像。

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    第三章通过两篇文章——蒂姆·厄班的一个故意不通过图灵测试的AI只是类的具:专访杰瑞·卡普兰来引出两种截然相反的观点: AI快要毁灭类了 类离威胁还相当遥远 书中提到第一种观点的持有者霍金埃隆 而且,由于基础科学(如物理学生物学)尚缺乏对意识的精确描述,从弱发展到强,期间有很大概率存在短期内难以解决的技术难题。 我们所面对的,只不过是一些列程设计上的问题。 五秒钟准则 在判断一项作是否会被取代问题上,作者李开复提出五秒钟准则: 一项本来有从事的作,如果可以在5秒钟以内对作中需要思考决策的问题做出相应的决定,那么,这项作就有非常大的可技术全部或部分取代 全书通俗易懂而又不失专业水准,通篇没有晦涩的专业术语枯燥的数学公式,是科普的优秀读物,值得一读。 影视推荐 《黑客帝国》三部曲 《》 《异次元骇客》 《机器总动员》 文章较长,文笔较烂,读到最后哥们对你表示佩服同情,:) 。

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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法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 识别错误的个数占所有应该错误总数的比例(本例子中共4个错误,选错了2个,误识别率2/4) 召回率:识别正确的个数占所有应该正确总数的比列(本例子中共5个正确,选出来4个,召回率4/5) 数学上的准确率召回率并没有必然的联系 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。 同个算法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法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸扩展的理论、方法、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、语言识别、图像识别、自然语言处理专家系统等。 从诞生以来,理论技术日益成熟,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。

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    业机器的区别

    业机器是一种典型的机电一体化数字化装备,还是机械类的一种机器,不过技术附加值比较高,替换繁琐的流水线操作活儿,而且效率高,作时间长,出错率少,它是由操作机,控制器,伺服驱动系统检测传感器装置构成 由原来的产线更迭为机器自动化生产线,不仅管理更方便,效率也大大提高。 ,它是研究、开发用于模拟、延伸扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 属于宏观概念的,并不是一种运作的机器,它是计算机科学的一个分支,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、语言识别、图像识别、自然语言处理专家系统等 我们要注意一点可以对的意识、思维的信息过程的模拟,但不是,虽然它但像那样思考、也可超过更偏向于数字化,科学化,可不同于那么多情感思绪。 所以,业机器完全两个概念,别混为一谈了。一个是技术科学,一个是数字化机械设备。

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    机器带着VR学习,最后学会了

    预计在接下来的几个月,采用这一软件具的业机器透过观察类的方式学习如何完成任务。 这项成果象征着业界正朝着让机器了解视觉世界的未来更迈进了一步。 除了更迅速且便宜地训练机器之外,该软件具还为教授新的任务开启了大门。例如,这套系统教导机器如何将线穿过机械组件。 Peter Chen曾经是美国加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的研究员,他其他2位研究员在今年初发表其采用机器学习与VR连结,教导机器10项基本任务的实验结果。 “在进行3分钟的VR展示中,机器解决了以往可需要由博士编写算法的所有任务。” 该途径使用了GoogleFacebook等网络巨擘用于辨识影像其他任务的相同深度神经网络技术。 对于够简化并加速机器控制编程的技术存在很高的需求。” Kara还列出另外三家同样从事教导业机器的公司,包括Fizyr、OsaroPreferred Networks。

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    ,XMLJava并发

    背景 高级逻辑项目(The High Level Logic Project)始于20世纪80年代早期的思想实验,它是因第一次大规模商业化努力中的瓶颈问题诞生的。 AIXML 处理通常涉及将逻辑视为数据。这可以让程序“思考”它正在做什么,并在运行中进行更改。 这样我们就有XMLXPL这两者的几乎所有优点。我们可以将源代码存储在XML结构中,而不会面临项目致命性的不便。 瞬间预处理! 性问题已经成为更广泛使用技术的严重负担。 的额外复杂性可会严重减慢速度。商业级AI需要兼容通用系统开发并具有竞争力。处理速度是一个不变的问题。XPL给我们提供了我们需要的数据表格,但这是以额外的处理时间为代价。 编写具的开发者还必须尊重应用程序开发操作员对事情运行方式作出最终判断的事实。灵活性很重要。我们可以认为速度是一件好事。(该项目还涉及包含实时更新的用例,但最好留给单独讨论。)

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    :算法数据

    AI招聘的时候,一般都是招聘算法程师,特别是很多大厂,非常重视算法的创新性,觉得这样彰显水平,提升模型效果。 另外搜集数据的成功也不容小觑,比如做一个ASR模型,要录音要转写等等,每小时的费用可想而知。这时候,对数据的各种处理,数据增强,同时结合模型的特点进行调参,是获得不错效果的关键。 这块有两层含义:第一,大数据很多时候是很难获取的,只是少部分大公司的特权;第二,使用预训练模型进行finetune,这时候并不需要太多的数据,而是需要少量的高质量数据,让模型够更好地学习。 此外,吴恩达还表示,一个机器学习团队80%的作应该放在数据准备上,确保数据质量是最重要的作。上图是一个AI问题迭代的流程图,在问题建立后,第一步也是最重要的一步就是获取准备数据。 你认为算法数据哪个更重要呢?

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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,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入输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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    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,机器阿尔法狗都深入心,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 目前,“互联网+”+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 无法进行数据交换、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,制造算是众多技术融合发展的结果! 忽米网——让业更有

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    or障?

    这里芒果看到的是:目前而言无论是自动化测试还是AI测试,其本质不过是先写一段代码,然后去测试另一段代码的作,对于功的验证是一个非黑即白的结果;但是由于现在业务的复杂性,再加上用户对于产品的易用性 、满意度的要求根本不是可以明确规范的事;我们的软件测试作是一份创造性极强的作,自动化orAI测试是不可完全做到代替我们的。 我们做的,就是利用AI、利用自动化技术等,帮我们解放力,提高作效率,管你是AI还是障BI,只要帮我们搞定测试大事就是好样的。

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