AlphaGo与人工智能 在之前的一篇文章中我指出,自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”,对于机器来说是非常困难的问题.至今没有任何机器可以在视觉方面达到驴的水平,更不要说和人比.可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军,挺闹腾的,以至于对AI的误解又加深了. 本来玩个游戏而已,恁要吹成是“历史性的人机大战”,说得好像是机器挑战了人类的智能,伤了人类的自尊似的.这整个项目打着一个相当高大上的招牌,叫做“Deep Mind”.当然,其中的技术也有一些吓人的名字,什么“神

最近赢了人机大战的AlphaGo火了,火得一塌糊涂,圈里圈外,是人都在谈AlphaGo.但是AlphaGo毕竟是为特定场景特定应用设计的特定型人工智能,和通用型人工智能还是有很大差别,离人工智能普及更差得很远.所以这么说,是因为之前做过几个特定型人工智能项目(语音识别和图像识别类型的,合起来可以是视频识别,但是没做),有些体会,对特定型人工智能设计思路比较了解,近期一直在考虑通用型人工智能的事,现在已经开始做这件事.但是只是一个开始,很多东西还在琢磨.探索中,路能不能走通也是未知数.在此和大家说

AlphaGo Zero 和强人工智能 前段时间比较热门的是 AlphaGo(阿法狗)的升级版:AlphaGo Zero(阿法狗零).跟阿法狗不同,阿法狗零不依赖于任何人类对弈记录,完全从围棋的规则出发,“自学成才”,推导出所有的战略,在与阿法狗的对战中完胜.有人问我,阿法狗零是否改变了我对人工智能的看法.我的回答是:没有. 我必须承认阿法狗零是个重要的成就.在以往的文章中我没能表达这种欣赏,有些人可能误解我,以为我对它的态度是不屑.不是那样的.我尊重 DeepMind 为此做出的努力,就像我尊

DeepMind已将AlphaGo引入多领域 Al泡沫严重 在稳操胜券的前提下,谷歌旗下的AlphaGo还是向柯洁下了战书.4月10日,由中国围棋协会.浙江省体育局.谷歌三方联合宣布,将于5月23日至27日举办“中国乌镇·围棋峰会”.此次峰会上最引人关注的就是AlphaGo将与世界排名第一的柯洁进行三番对弈. 不久前,AlphaGo的升级版Master以60胜0负1和的战绩横扫了众多围棋高手,其中就包括赢了柯洁3盘,这似乎让AlphaGo和柯洁的对决失去了悬念.创新工场CEO李开复对此表示,Al

经过比拼,AlphaGo最终还是胜出,创造了人机大战历史上的一个新的里程碑.几乎所有的人都在谈论这件事情,这使得把“人工智能”.“深度学习”的热潮推向了新的一个高潮.AlphaGo就像科幻电影里具有人的思维和情感的机器人一样,被极大地神话了,而且这让更多的人对人工智能产生了畏惧感.那么,AlphaGo的胜利真的意味着人工智能(AI)已经超越人类了吗? 答案肯定是No. AlphaGo仍只是个机器,之所以它能够战胜李世石是完全依靠它强大的运算能力和模仿能力,但本身并不具备人类拥有的智慧.面对新的规

距离AlphaGo击败李世石已经过去数月了,心中的震撼至今犹在,全刊报道此项比赛的<围棋天地>杂志我已经看了不下十遍.总也想说点自己的意见,却也不知道从哪里说起,更不知道想表达些什么. 作为一个评论者我的身份较特殊,人工智能相关的技术领域我涉足了5年,下围棋的时间则有18年.前者的水平我不敢妄自评估,但领域内的最新技术,包括AlphaGo使用的蒙特卡洛搜索树和深度学习之类,基本也在我了解范围之内:后者的水平,大约相当于业余弱5段的样子,高中的时候在县里打打比赛拿个名次也是家常便饭.而我那些比我

Introduction to Machine Learning https://www.amazon.cn/Introduction-to-Machine-Learning-Alpaydin-Ethem/dp/0262028182/ref=sr_1_3?s=books&ie=UTF8&qid=1464677979&sr=1-3&keywords=Introduction+to+Machine+Learning atificial Intelligence: A Moder

距离AlphaGo击败李世石已经过去数月了,心中的震撼至今犹在,全刊报道此项比赛的<围棋天地>杂志我已经看了不下十遍.总也想说点自己的意见,却也不知道从哪里说起,更不知道想表达些什么. 作为一个评论者我的身份较特殊,人工智能相关的技术领域我涉足了5年,下围棋的时间则有18年.前者的水平我不敢妄自评估,但领域内的最新技术,包括AlphaGo使用的蒙特卡洛搜索树和神经网络深度学习之类,基本也在我了解范围之内:后者的水平,大约相当于业余弱5段的样子,高中的时候在县里打打比赛拿个名次也是家常便饭.而我

从人工智能学科诞生之初起,自然语言处理(NLP)就是人工智能核心的研究问题之一.NLP的重要性是毋庸置疑的,它能够实现以自然语言交流为特征的高级人机交互,使机器能“阅读”所有以文字形式记录的人类知识,并提供各种高层智能服务的基础和关键技术. 目前在NLP领域最受瞩目的要数谷歌的NLP模型BERT(Bidirectional Encoder Representa-tions from Transformers),它在Trans-former的基础上,借助海量跨领域语料和超高计算能力,通过多任务预训

英特尔人工智能圆桌论坛举行 四位大咖论道AI 2017-04-01 17:57     北京2017年4月1日电 /美通社/ -- 毫无疑问,人工智能已是最具变革力的发展趋势之一,在3月31日举行的2017英特尔中国媒体纷享会上,以“The NEXT:走进人工智能时代”为主题的圆桌论坛激起激烈的观点碰撞,诸多热点话题得到进一步的探讨和解读.  在资深媒体人董军的主持下,英特尔中国研究院院长宋继强,新华网董事.副总裁申江婴,人工智能专家.清华大学计算机系教授.博士生导师邓志东以及通信专家.720健

作者简介 周明,微软亚洲研究院首席研究员.ACL候任主席(president).中国计算机学会中文信息技术专委会主任.中国中文信息学会常务理事.哈工大.天津大学.南开大学.山东大学等多所学校博士导师.1985年毕业于重庆大学,1991年获哈工大博士学位.1991-1993年清华大学博士后,随后留校任副教授.1996-1999访问日本高电社公司主持中日机器翻译研究.他是中国第一个中英翻译系统.日本最有名的中日机器翻译产品J-北京的发明人.1999年加入微软研究院并随后负责自然语言研究组,主持研制了

目       录 1.      概述... 2 2.      实训柜... 2 3.      培训内容... 4 4.      二次开发培训... 5 1.   概述 中国工业互联网从 0 向 1 演进从缺政策.缺技术.缺市场,逐渐转移到了缺人才,跨行业.跨领域的复合型人才:IT与OT融合型人才:了解工业.了解数据分析.了解工业机理的复合型人才:既懂工业运营需求.又懂网络信息技术.有较强创新能力和操作能力的复合型人才:既有专业领域的知识.又懂得大数据.人工智能新算法的人才:懂工业和新兴

  开始今天的话题之前,我说个小故事.   很早以前有一部美剧,叫<Hero>.   大概讲的是正反两派都是一群有超能力的人,彼此为了某个巨大的阴谋互相撕逼了十多集.虽然剧情很老套,但是让我感兴趣的是里面正反两派首领的设定.   作为两边的头头,他们自己却不会飞,不会手上冒火,不会隐形,不会心灵控制,不会瞬间移动,不会突然力大无穷举起一辆装甲车就朝你扔过去.   正派首领的能力是当他盯着一个超能力者使用自己的力量时,马上能把这个能力复制到自己身上,比如他看到一个人在徒手煎鸡蛋,过了一分钟之后他

封面: 中国人工智能学会重磅发布 <2018 人工智能产业创新评估白皮书> < 2018 人工智能产业创新评估白皮书>由中国人工智能学会.国家工信安全中心.华夏幸福产业研究院.思保环球联合发布. 白皮书聚焦人工智能的使能技术与应用场景两个层面,基于论文.专利.人才.行业壁垒等多个维度,创新性地构建了人工智能产业创新评估体系,客观评价了当前人工智能产业的创新发展水平,为政府.企业.投资机构布局人工智能提供了借鉴和参考. 研究范围和评价体系随着人工智能迎来第三次发展浪潮,在全球主要国家

前言 可以将Java并发编程抽象为三个核心问题:分工.同步和互斥. 这三个问题的产生源自对性能的需求.最初时,为提高计算机的效率,当IO在等待时不让CPU空闲,于是就出现了分时操作系统也就出现了并发.后来,多核CPU出现,不同的任务可以同时独立运行,于是就出现了并行[分工].有了分工后,效率得到了很大的提升,但是为了更合理的安排以及控制任务的进行,就需要让进程之间可以通信[同步],让彼此知道进度的执行.分工进行提高了效率,但是却带来了多线程访问共享资源会冲突的问题.于是对共享资源的访问又需要串行

http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间,谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲.本文是对他这次演讲的总结. 如果你无法理解信息里包含的内容,那么就会很难将其组织起来. 自从AlphaGo与李世石的比赛——这是约翰·亨利对战蒸汽锤

本来这个公众号的交流消息中间件相关的技术的.这周去上海参加了QCon,第一次参加这样的技术会议,感受挺多的,所以整理一下自己的一些想法接公众号和大家交流一下. 下面进入正题,从自己参加了的一些分享中挑一些有趣的议题来和大家讨论. <“深蓝”20年之后的人工智能> 2017年可以说是人工智能的元年了,AlphaGo战胜李世石然人工智能一下进入了大众的视野.之后以Master的身份60连胜,接着战胜长期世界排名第一的柯洁,QCon期间AlphaGo Zero通过3天自学的方式就以100:0的方式战

深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里?未来怎么走?哪些方面可以突破? 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了200多篇文献,阐述强化学习未来的方向.原文归纳出深度强化学习中的常见科学问题,

前言:宜信技术人物专访是宜信技术学院推出的系列性专题,我们邀请软件研发行业的优秀技术人,分享自己在软件研发领域的实践经验和前瞻性观点. 第一期专访我们邀请到宜信科技中心AI中台负责人王东老师,从大数据和AI赋能金融业务的角度,分享了中台.大数据.AI等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路. 王东老师从技术视角到业务视角,在中台的落地契机.AI与大数据关系.AI和大数据技术的落地等方面提出了自己的看法. 记者:很多人将金融行业的发展划分为三个阶段:信息金融时代,主要指银行卡的出现,银行开始做集中的数

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 71.看你是搞视觉的,熟悉哪些CV框架,顺带聊聊CV最近五年的发展史如何? 原英文:adeshpande3.github.io作者:Adit Deshpande,UCLA CS研究生译者:新智元闻菲.胡祥杰译文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2651986617&am