当前位置:首页 > 企业新闻

三大突破让人工智能终成现实:亚博App
本文摘要:a few months ago I made the trek To the sylvan campus of the IBM research labs in Yorktown heights,new York,To catch an early glimpse of the fastIn2011。

a few months ago I made the trek To the sylvan campus of the IBM research labs in Yorktown heights,new York,To catch an early glimpse of the fastIn2011。the original Watson is still here-its about the size of a bedroom,with 10 upright,ref rigerator-shaped machines forming the four几个月前,我长途旅行到位于纽约州约克城高地的IBM实验室的森林公园。

这里是超级计算机Watson的研究开发地,Watson 2011年在“危险边缘”!)在节目比赛中突然获得了第一名。第一台沃森电脑还留在这里。

——是一个电脑系统,大约有一个卧室和10台非常大的强壮的冷装饰机器,环绕四面墙。(威廉莎士比亚、视窗、电脑)()技术人员可以通过系统内部的小孔,将各种电缆接到机器等上。系统内部温度太低,让人害怕,好像这个电脑群集还活着。

todays Watson is very different . it no longer exists solely within a wall of cabinets but is spread across a cloud of open-standard servers the Veral huuul Watson is always getting Anything it learns in one instance can be immediately transferred to the others . and instead of one single program,Its an 今天的沃森系统和以前大不相同。这意味着通过免费开放的服务器传播给仍然不存在于机柜行中、需要立即操作数百种人工智能的用户。与所有云简化一样,沃森系统必须使用手机、台式机和自己的数据服务器连接到系统,以便在世界各地同时使用的客户。这种人工智能可以根据市场需求按比例减少或增加。

由于人工智能不会随着人们的用途而逐渐改善,沃森将变得越来越聪明。在任何情况下了解到的改善点都会立即转移到其他情况。此外,不是单个程序,而是多种软件引擎的子集——的逻辑翻译引擎和语言分析引擎可以在不同的代码、芯片和防卫下运行3354的所有这些智能元素合并了一个集成智能流。

consumers can tap into that always-on intelligence directly,But also through third-party apps that harness the power of this ai cloud . like management I give It the symptoms of a disease I once contracts It gives me a list of hunches,ranked from most to least probable . the most likely cause,It DD “I believe something like Watson will soon be the Gnostic Ian—whether machine or human”,says Alan Greene,chief medical officer officer“at the rate ai technology ii Proving,a kid born today will rarely need to see a doctor to get a diagnosis by the time they are an adult。”用户可能需要终端这个永久连接(always-on),就像很多高瞻远瞩的父母一样,IBM也想让沃森电脑专门从事医学工作,因此正在开发医疗临床工具的应用程序也就不足为奇了。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)在此之前,医疗方面的人工智能尝试大部分都以失败告终,但沃森取得了成果。

简单地说,当我打印出多次感染印度病毒的某种疾病的症状时,它不会给我一张怀疑疾病的票。上面还列出了可能性从低到低的疾病。(威廉莎士比亚,哈姆雷特,健康)()它指出,我最有可能感染吉阿迪鞭毛虫病(Giardia)——病毒。

这项技术可能仍然不对患者公开。IBM将Watson计算机的智能授予合作伙伴终端,开发用户友好的关系界面,提供购票医生及医院服务。创业公司Scanadu的首席医疗官Alan Greene表示,电影《星际变形金刚》中医受3个录音机启发,正在利用云人工智能技术生产医疗设备,他坚信,像沃森这样的——,机器或人3354将迅速沦为世界上最糟糕的医疗医生。

威廉莎士比亚,Northern Exposure,Northern Exposure(美国电视剧),“从人工智能技术改善的比率来看,现在出生的孩子长大后,可能需要看医生了解医疗情况。”As AIs develop,We might have to engineer ways to prevent consciousness in them-our most premium ai services will be advertised as consciouss.medicine is only the beginning . all the major cloud companies,plus dozens of startups,Are in a mad rush to launch a Watson-like cognition and Twitter have all purchased ai companies since last year . private investment in the ai sector has been expanding 62 percent a year on average for He phe 医学只是一个开始。所有主要云计算公司和数十家创业公司都在积极开展Watson电脑等理解服务。

亚博App

据分析公司Quid透露,自2009年以来,人工智能已经投资了170亿美元。仅去年一年,享受人工智能技术的322家公司就投资了20亿美元。Facebook和谷歌也为公司内部的人工智能研究组招聘了研究人员。雅虎、英特尔、Dropbox、LinkedIn、Pinterest和Twitter也从去年开始收购了人工智能公司。

在过去4年里,人工智能领域的民间投资平均每年下降到62%的快速增长率,预计这一比例还不会持续。Amid all this activity,a picture of our ai future is coming into view,And it is not the Hal 9000-a discrete machine animated by a charis matedthis common utility will serve you as Much IQ as you want but no more than you need . like all utility S,ai will be supremely boring,even as iteverything that we formerly electrified we will now cognitize . this new utilitarian ai will Entus individually as people(depening our memory)Ra iq.infact,the business plans of the next 10,000 startups are easy to forecast 3360 take x And add ai . this is a big deal,And now its here。纵观所有这些活动,人工智能的未来进入我们的视野。它不是Hal 9000(HAL 9000)(翻译记录:小说和电影《2001:太空漫游》的超级电脑)3354台享受头脑。

即将到来的人工智能奇特亚马逊的互联网服务——价格低廉,可靠,工业级数字智慧运行在一切的背后,有时眼前闪现几次,其他时候几乎看不见。(威廉莎士比亚、温斯顿)这个标准化设施将得到你需要的人工智能。

和所有设施一样,人工智能改变互联网、全球经济、文明也会显得厌烦。就像一个世纪前电一样,它不会让无生物物体一起活跃起来。以前我们电气化的一切现在我们会理解它的。

实用化的新型人工智能也不会加强人类个体(加强我们的记忆,加速我们的理解)和人类群体的生活。再加上一些额外的智力因素,我们没有想到有些东西会显得神奇,不同,有趣。(威廉莎士比亚,泰姆派斯特,世)本质上,我们只能预测下一个10,000家创业公司的事业计划:“做什么事业,重新加入人工智能”。

身材高大,近在眼前。around 2002 I attended a small party for Google-before its IPO,when it only focused on search . I struck up a conversation with Larry page Google“Larry,I still dont get it。

“there are so many search companies Where does that get you?”my unimaginative blindness is solid evidence that predicting is hard,especially about the future,But in my defense this was before Google he我随便和谷歌卓越的创始人、2011年沦为谷歌CEO的拉里佩奇(Larry Page)聊天。“拉里,我还是不明白。现在有这么多搜索公司,你们为什么要免费上网搜索?你是怎么想到这个想法的?”我想象力不足的幼稚不仅证明我们很难预测,而且特别是对未来的预测。

但是我想反驳谷歌在加强广告拍卖方案、创造实际收益、对YouTube进行收购或其他最重要的收购之前,很难预测未来。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、Northern Exposure(美国电视剧)、成功谷歌的搜索引擎疯狂使用,并指出它不会持续多久的唯一用户。(比尔盖茨,电脑名言)但是佩奇的问题还是忘不了。“哦,我们本质上是在做人工智能。

“ive thought a lot about that conversation over the past few years as Google has bought 14 ai and robotics companies . at first glance,You might think or create a link on the web You are training the Google ai . when You type " Easter bunny " into the image search bar and then click on the most easteet my prediction 3360 by 2024,Googles Main Product will not Besearch Butai。过去几年里,我对那次对话想了很多,谷歌也收购了14家人工智能和机器人公司。

考虑到搜索业务为谷歌贡献了80%的收益,乍一看谷歌似乎正在扩大对人工智能的投资者集团,提高搜索能力。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视网),搜索)但我指出,我正好疏忽了。谷歌正在利用搜索技术提高人工智能,改善搜索技术,而不是人工智能。

每当在搜索词、页面搜索引擎分解的链接或网页上创建链接时,都在训练谷歌的人工智能技术。(威廉莎士比亚、温斯顿、搜索词、搜索词、搜索词、搜索词)将复活节兔子(Easter Bunny)输出到照片检索栏,打印页面看起来像复活节兔子的那张照片时,你都告诉他人工智能,复活节兔子在生什么样的样子。谷歌每天享受12亿搜索用户,生成1210亿个搜索关键词,每个关键词都在反复指导人工智能,进行深度自学。将人工智能的算法巩固10年,再加上1000倍以上的数据和100倍以上的计算资源,谷歌将不会开发出无与伦比的人工智能产品。

(威廉莎士比亚、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能)我的成就是,到2024年,谷歌的主要产品仍将是人工智能产品,而不是搜索引擎。this is the point where it is entirely appropriate to be skeptical . for almost 60 years,Ai researchers have predicted that Ai is right around the cethere was even a term coined to describe this era of Meager results and even more Meager research funding : the ai winter . has anything really change这个观点自然也不会引起猜测的声音。

近60年来,人工智能研究者预测人工智能时代即将到来,但直到几年前,人工智能的面貌还很遥远。人们甚至发明了一个词来说明这个研究结果不足、研究基金更不足的时代,即人工智能的冬天。所以你知道情况变了吗?yes . three recent breakthroughs have unleashed the long-awaited arrival of artificial intelligence :例。

最近期待三大突破的人工智能就在眼前。1.Cheap parallel computation1。低成本并行计算thinking is an inherently parallel process,Billions of neurons firing simultaneous ly to create synchronous waves of cortical computationTo build a neural network-The primary arch I software-also requires many different processes To take place simultaneous ly . each node of a neuraras思维是人类独特的分段过程,数亿个神经元同时断电,构成大脑皮层用作计算的实时脑电波。神经网络——,即人工智能软件的主要结构——,也需要同时运行多个过程。

神经网络的每个节点大致模拟大脑中的神经元——,与相邻节点相互作用,模拟具体接管的信号。一个节目要想解释某个口语单词,需要清楚地听到彼此的所有音素。

要识别有图片,必须确认周围像素环境内的所有像素——都是深度并行操作。但是直到最近,标准的计算机处理器意味着一次可以处理一个任务。that began to change more than a decade ago,when a new kind of chip,called a graphics processing unit,or GPU,Was devised for the intertthat required a specialized parallel computing chip,Which was added as a supplement to the PC motherboard . the parallel graphical chips worked从10多年前开始,情况开始改变。当时经常出现称为图形处理单元(graphics processing unit -GPU)的新芯片,需要在可用游戏中满足高密度视觉和分段市场需求。

在此过程中,每秒数百万个像素将被多次重新计算。此过程需要在计算机主板上添加专用并行计算芯片来补充。分段图形芯片突出,游戏游戏游戏性也大幅下降。到2005年,GPU芯片产量相当高,其价格下跌。

2009年,吴恩达(译注:华裔电脑科学家)和斯坦福大学的一个研究小组发现,GPU芯片可以对神经网络进行分段。that discovery unlocked new possibilities for neural networks,Which can include hundreds of millions of connections between their nodes . trateer of GPUs could accomplish the same thing in a day。

today neural nets running on GPUs are routinely used by cloud-enabled companies such as FAA O identify your friends in photos or,in the case of network传统处理器需要数周的时间来计算享受1亿节点的神经网络级联的可能性。吴恩达发现GPU集群可以在一天内完成同样的任务。目前,一些用于云计算的企业通常使用GPU运行神经网络。例如,Facebook使用这种技术来识别用户照片的朋友。

Netfilx不能不同,以便为5000万订阅者用户提供可靠的推荐内容。2.Big Data2。大数据every intelligence has to be taught . a human brain,which is genetically primed to categorize things,Still needs to see a dozen examples beEd computer has to play at least a thousand games of chess before it gets good . part of the ai breakthrough lies in the incredible avalanche of colleles Ed即使是天生需要对事物进行分类的人脑,仍然要看完10多个例子才能区分猫和狗。

人工事故更是如此。甚至(国际象棋)程序编制的最差的电脑至少要在1000局以后才能更好地展示。(威廉莎士比亚、温斯顿、棋手、棋手、棋手、棋手、棋手)人工智能突破的原因之一是,我们收集了世界各地的海量数据,接受了人工智能所需的训练。

巨大的数据库、自动跟踪(self-tracking)、Web Cookie、在线足迹、兆字节存储、数十年的搜索结果、Wikipedia和整个数字世界都将培养教师,使人工智能看起来更加聪明。3.Better algorithms3。优秀算法digital neural nets were invented in the 1950s,But it took decades for computer scientists to learn how to tame the astronomical ly huge combins for instance-that result is moved up to another level in the neural net for further parsing . the next level might group two eyes together and pap T me made a key tweak to this method,Which he dubbed " deep learning " he was able to mathematical ly optimize results from each layer so that the and Facebooks Algorithms.20世纪50年代发明了数字神经网络,但计算机科学家花费了数十年的时间研究如何对抗人类关系,例如数百万甚至亿级神经元之间的天文数字。

这个过程的关键是神经网络的组织沦落到充电层。比较简单的任务是面部识别。如果神经网络中的位组找到构成特定模式所需的——,例如,一只眼睛的图像3354不会向下进入神经网络的其他层进行进一步分析。

下一层可以将两只眼睛放在一起,将有意义的数据块传输到层次结构中的第三层。该层可以融合眼睛和鼻子的图像来展开分析。为了识别脸,可能需要数百万个节点(每个节点分解计算结果,以便在周围节点上使用),最多需要填充15个级别。2006年时任多伦多大学的杰夫辛顿将这种方法称为“深度自学”。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视连续剧),Northern Exposure(美国电视剧))他应该对各层的结果进行数学优化,以便在构成充电层时神经网络能够放慢自学速度。几年后,随着深度自学算法复制到GPU集群,速度有了很大的提高。虽然只有深度自学的代码才能产生简单的逻辑思维,但包括IBM的Watson电脑、谷歌搜索引擎和Facebook算法在内,它现在是所有人工智能产品的主要组件。

this perfect storm of parallel computation,bigger data,And deeper algorithms generated the 60-years-in-the-making由于并行计算、大容量数据和深度算法构成的极端风暴,60年来深耕的人工智能令人惊讶。该单体还指出,只要这种技术趋势继续下去,就没有理由沿袭3354人工智能。

As it does,This cloud-based ai will become an increasingly ingrained part of our every day life . but it will come at a price . cloud computing obeys and so on . a cloud That serves ai will obey The same law . The more people who use as The smarter it gets . The smarter it gets,the more people use it.the 随着这种趋势的持续,这种基于云的人工智能将成为我们日常生活中不可分割的一部分。但是天上没有掉馅饼。

云计算遵循收入减少(increasing returns)规律,也称为网络效应(network effect)。也就是说,随着网络的增长,网络价值不会以更慢的速度减少。

亚博APP下载链接

网络(规模)越大,对新用户的吸引力越强,因此网络越大,吸引力越强。为人工智能服务的云技术也遵循这个规律。越多人用在人工智能产品上,它就越不会显得聪明。

看起来越聪明,就有越多的人使用它。而且它看起来更聪明,更多的人为它使用。

约翰肯尼迪)一旦公司走向这个良性循环,它的规模不会变小,发展不会放缓,也不会期待任何新兴的失败。威廉莎士比亚、温斯顿、成功)因此,在人工智能的未来,将有2 ~ 3个寡头公司统治者,他们不开发基于云的大规模多用途商业智能产品。In1997、Watsons precursor、ibms deep blue、Beat the reigning chess grand master garry kas parov in a famous man-versus-machisTo pursue this idea,Kasparov pioneered the concept of man-plus-machine matches,In which ai augments human chess players rather1997年,Watson电脑的前辈和IBM的深蓝电脑在著名的人机比赛中击败了当时的象棋大师加里卡斯帕罗夫(Garry Kasparov),电脑又输了几场比赛后,人们基本上对这种比赛失去了兴趣。

虽然可以指出故事结束了,但是卡斯帕罗夫意识到,如果他也能像深蓝色一样立即采访包括之前所有棋路变化在内的巨大数据库,他就能在大国展现得更好。(威廉莎士比亚,斯图尔特,) (如果这个数据库工具对人工智能设备是公平的,为什么人类不能使用它呢?为了探索这一点,卡斯帕罗夫首次明确提出了“人类特殊机器”(man-plus-)。Machine)比赛的概念是人工智能加强国际象棋选手水平,而不是与机器打交道。

Now called free style chess matches,these are like mixed martial arts fights,Where players use whatever combat techniques they want . you com “which is the human/Ai cyborg that Kasparov advocated . a centaur player will listen to the moves whispered by the Ai But will occasionally oververed by the Ai But will 此外,还可以拒绝配备非常智能的国际象棋软件的计算机的合作。你们要做的就是按照建议移动围棋。也可以成为卡斯帕罗夫倡导的“半人半旗”选手。

半人半旗选手不咨询人工智能设备在耳边明确提出的围棋道路建议,但——奇特的是,我们开车时使用的GPS导航系统可能很一般。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),)拒绝任何模式选手出战的2014年自由式国际象棋对手锦标赛中,表现人工智能的国际象棋引擎获得了42场比赛,半人半旗选手获得了53场比赛。

当今世界上最出色的国际象棋选手是半人半旗选手Intagrand,是一个由多人和多个不同国际象棋程序组成的团体。but heres the even more surprising part : the advent of ai didnt diminish the performance of purely human chess players . quite the opposite。super smart chess programs inspired more people than ever to play chess,at more tournaments than ever,And the players got better than ever .目前,国际象棋大师(译者录:国际象棋界的一个等级)的人数是卡斯帕罗夫深蓝色的两倍以上。

目前排名第一的人类国际象棋选手马格纳斯卡尔森(Magnus Carlsen)曾拒绝接受人工智能训练。他被指出是所有人类国际象棋选手中最相似的电脑棋手,也是历史上得分最低的人类国际象棋大师。if ai can help humans become better chess players、it stands to reason that it can help us become better pilots、better doctors和better jus 人工智能已经完成的大部分商业工作都是具有专业目的的工作,在智能软件能够做到的事情内,将一种语言(人工智能产品)翻译成另一种语言,但不能翻译成第三种语言。(威廉莎士比亚、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能)例如,你可以开车,但不能和别人说话。

或者,可以记住YouTube上所有视频的所有像素,但无法预测日常工作。在未来10年里,99%需要你或间接对话的人工智能产品将成为高度专一和聪明的“专家”。

In fact,this wont really be intelligence,at least Not as weve come to think of it . indeed,Intelligence may be a liability-especial never wondering whether it should have majored in English instead . as ais develop,We might have to engineer ways to prevent consciousness in the engineer ways 尤其是如果我们眼中的智能意味着我们独特的自我意识、我们所有混乱的自我意识循环、混乱的自我意识类。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),智能)我们期待无人驾驶汽车能够一心一意地通过道路,而不是以前与车库的纠纷。

医院的综合医生华生可以专心工作,不要想着自己是否应该主修英语。随着人工智能的发展,我们主张的最好的人工智能服务可能需要设计一些方法来制止可能成为无意识服务的认识。(威廉莎士比亚、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能)What we want instead of intelligence is artificial smartness . unlike general is And flavor research on what makes compounds taste pleasant . from this pile of data,Watson dreamed up novel dishes based on flavor profiles And paata 我们在想人工智能,而不是智能。

与一般智能不同,智能(产品)具有集中力、依赖、种类不同的特点。它也需要以与人类理解几乎不同的方式思考。今年3月,在德克萨斯州奥斯汀举行的西南南音乐节(South by Southwest festival)上,沃森电脑首次演出的惊人绝技:IBM的研究人员向Walson添加了在线食谱、USDA(美国农业部)发行的营养表。

通过这个数据,沃森依靠味道设备资料和现有的配色模型制作了新式料理。沃森做的热门料理之一是美味版本的炸鱼和薯条(fish and chips),由酸橘汁腌鱼和炸香蕉制成。在约克城高地的IBM实验室,我品尝了这道菜,没有吃沃森做的另一种美味食物——瑞士/泰式芦笋煎蛋卷。

味道很好!Nonhuman intelligence is not a bug,Its a feature . the chief virtue of ais will be their alien intelligence . an ai will think about food differentle非人的智力不是错误,而是特征。人工智能的主要优势是它们的“同样的智能”。人工智能产品在思维、食品方面与任何厨师都不完全相同。

这使我们能够以不同的方式查看食物,或以不同的方式考虑材料、服装、金融衍生工具或给定类别的科学和艺术。比起人工智能的速度或力量,理性对我们更有价值。As it does,it will help us better understand what We mean by intelligence in the first place . in the past,We would have said only a super intelligenceOr cHess . butonce ai did each of those things,We considered that achievement obviously mechanical and hardly worth the label of true intelligence .本质上,过去可能会说,只有这样的超智能人工智能产品才能驾驶,或者在“危险边缘”项目和国际象棋比赛中战胜人类。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),)一旦人工智能做了这样的事情,我们就不需要把这些成果称为显著、机械、刻板、有确定意义的智能。人工智能的每一次顺利都是对自己的新定义。but We havent just been redefining what We mean by ai-Weve been redefining what it means to be human . over the past 60 years,As mechanical processesin The grandest irony of all The greatest benefit of an every day,Utilitarian ai will not be increased productivity or an economics of abundance ofest benefit of the arrival of artificial intelligence is that ais will help define humanity。

we need ais to tell us who we are。但是,我们仍然在重新定义人工智能的意义。在过去的60年里,机器加工曾指出我们是人类独特的不道德和才能,我们不得不改变人类-机器之间差异的观点。随着我们的发明家发明更多种类的人工智能产品,我们将不得不退出以人类独特的能力更好地看到的观点。

约翰肯尼迪,《科学》)在接下来的十年里,3354,甚至在接下来的一个世纪里,处于持续很长时间的身份危机(identity crisis),我们将对人类的意义大加咨询。特别是,仅次于我们每天都知道的实用人工智能产品提供的优惠,可能会导致生产力提高、经济扩张和新的科研方式3354再次出现。

人工智能的第二个优点是,它有助于我们定义人类。我们必须让人工智能告诉他我们到底是谁。


本文关键词:亚博App,亚博APP下载链接,亚博APP手机版

本文来源:亚博App-www.corners-field.com