北京赛车开机记录

2019年01月07日 23:11 来源:天天中彩票-腾讯新闻

根据调研结果,在六城市AI高使用人群的学历方面,本科及以上学历的市民占比达到81.2%,受教育水平普遍较高;婚姻情况方面,六城市高使用人群同高需求人群情况也基本类似,都是已婚且有小孩用户占主要比重。另外在职业分布方面,六城市AI高使用人群中TGI较高的主要是企业的中层(TGI=117)和高层管理人员(TGI=135),可见企业的中高层管理者们在日常的生活和工作中对于人工智能的应用使用程度最高,相较于其他职业群体对AI应用也最为熟悉。

根据调研结果,在六城市AI高使用人群的学历方面,本科及以上学历的市民占比达到81.2%,受教育水平普遍较高;婚姻情况方面,六城市高使用人群同高需求人群情况也基本类似,都是已婚且有小孩用户占主要比重。另外在职业分布方面,六城市AI高使用人群中TGI较高的主要是企业的中层(TGI=117)和高层管理人员(TGI=135),可见企业的中高层管理者们在日常的生活和工作中对于人工智能的应用使用程度最高,相较于其他职业群体对AI应用也最为熟悉。

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李杉 夏乙 编译整理

量子位 出品 | 公众号 QbitAI
人们说,人工智能会带来风险,人工智能产业要促进,人工智能需要监管,人工智能军备竞赛愈发激烈。
他们还说,人工智能人才非常非常短缺,年轻人,如果你想入行……
深度学习教父Geoffrey Hinton的建议,值得一看。在一份访谈中,他面向想做人工智能研究的年轻人,给出了一些忠告。当然,前边所说的风险、监管、产业等等问题也都有谈及。
这份访谈,来自马丁·福特(Martin Ford)新书,《智能缔造者:人工智能开发者口述真相》(Architects of Intelligence: The Truth About AI from the People Building It)。
Hinton认为,年轻人如果读个硕士然后就直接进入工业界,对研究是不利的。这样的人提不出全新的想法,学界应该留住那些受过良好教育的研究生,他们需要坐下来,思考几年才行。
他也鼓励年轻人批判地看待基础理论、挑战基本假设,也要在认为大家想法都错了的时候,坚持自己的直觉。
以下,是《智能缔造者》中节选出来的这段访谈:
福特:我们来谈谈人工智能的潜在风险。有一个具体挑战是对就业市场和经济的潜在影响。你是否认为所有这些都可能引发新的工业革命并彻底改变就业市。咳绻?钦庋,我们真的需要为此担忧,还是说这可能又被夸大其词了?
Hinton:如果你能够大幅提高生产力并提供更多好处,那应该是一件好事。
它是否是一件好事完全取决于社会制度,根本不取决于技术。人们却在研究技术,就像把技术进步是一个问题一样。
问题在于社会制度,在于我们是否会建立一个公平分享的社会制度,或者说,我们的社会制度会是公平的,还是会让所有进步集中体现在1%的人群身上,然后把剩下的人看得一文不值。
这与技术无关。
福特:那么问题就来了,因为很多工作都会消失——特别是可以预测,而且易于自动化的工作。社会对此作出的反应是为这类人提供基本收入。你同意这种做法吗?
Hinton:是的,我认为基本收入是一个非常明智的想法。
福特:那么,你认为需要通过政策来解决此事吗?有些人认为我们应该让事情自然发展,但那似乎不负责任。
Hinton: 我搬到加拿大是因为这里税率较高,因为我认为正确的税收是好事。政府应该做的是建立各种机制,以便当人们出于自身利益行事时,也会帮助到每个人。高税收是一种这样的机制:当人们致富时,其他人都会获得税收的帮助。
想要确保人工智能让每所有人都受益,还有很多工作要做。我当然认同这种观点。
福特:你对其他一些跟人工智能有关的风险怎么看?比如武器化?
Hinton:是的,我对普京总统最近所说的一些事情感到担忧。
我认为人们现在应该采取非常积极的措施,努力让国际社会以对待化学武器和大规模杀伤性武器的态度,来对待那些不需要人类参与就能杀死人类的武器。
福特:你是否赞成暂停某种类型的研发?
Hinton:这种类型的研发不会暂停,就像神经毒剂的发展也没有暂停一样,但的确有一套国际机制来阻止它们被广泛使用。
福特:除军事武器外,你怎么看待其他风险?是否有其他问题,比如隐私和透明度?
Hinton:我认为有,用它来操纵选举和选民非常令人担忧。剑桥分析由Bob Mercer成立,他是一名机器学习研究人员,你已经看到剑桥分析造成了很大的破坏。我们不得不认真对待。
福特:你认为有监管空间吗?
Hinton:是的,需要很多监管。这是一个非常有趣的问题,但我不是这方面的专家,所以谈不了太多。
福特:你怎么看一般的全球军备竞赛?你认为不应该让一个国家遥遥领先领先其他国家吗?
Hinton:你所谈论的是全球政治问题。
很长一段时间,英国是一个占主导地位的国家,但他们表现得不是很好。
然后就是美国,他们表现得也不是很好。
换一个国家主导,我也不指望他们会有很好的表现。
福特:你认为我们应该采取某种形式的产业政策吗?美国和其他西方政府是否应该关注人工智能,并将其作为国家重要发展方向?
Hinton:技术将迎来巨大的发展,如果一个国家不努力追赶潮流,它肯定是疯了。所以很明显,我认为应该有很多投资。这在我看来似乎是常识。
福特:总的来说,你对这一切感到乐观吗?你认为人工智能是利大于弊吗?
Hinton:我希望利大于弊,但我不知道最终能否如愿。这是一个社会制度问题,而不是技术问题。
福特: 人工智能人才短缺,大家都在招聘。对于想要进入这个领域的年轻人,你有没有什么建议?你能否再提一些建议来吸引更多人,让他们成为人工智能和深度学习方面的专家?
Hinton:我担心为基础理论挑毛病的人不够多。
我提出的“Capsules”(胶囊网络)的想法就是想说,也许我们现在做事的一些基本方法并不是最好的,我们应该抛出一张更大的网。我们应该思考一些非常基本的假设有没有替代品。
我给人们的一条建议是,如果你的直觉告诉你,人们在做的事情并不对,而且可能有更好的方法,你应该遵循你的直觉。
你很可能是错的,但是除非人们在思考如何彻底改变事物时遵循直觉,否则就会深陷其中。
还有一点担忧,是我认为新思想最富饶的来源是在大学中接受过良好教育的研究生。他们可以自由地提出真正的新想法,他们学到的东西足以让他们不再单纯重复历史,我们应该留住这些人。
获得硕士学位然后直接进入工业界的人不会提出全新的想法。我认为你需要坐下来思考几年。
福特:加拿大似乎成了深度学习中心。这是偶然事件,还是说加拿大有什么特别的地方起到了帮助?
Hinton:加拿大高级研究院(CIFAR)为高风险领域的基础研究提供资金,这非常重要。
还有很多事情有运气成分,比如Yann LeCun(他曾经短暂当过我的博士后)和Yoshua Bengio也都在加拿大。我们三个人可以形成非常富有成果的协作,CIFAR为这种合作提供了资助。
那时,我们身处一个充满敌意的环境中感觉有点孤立——深度学习的环境直到最近才变得友好起来——所以获得这笔资金给我们很大帮助,让我们可以用很多时间召开小型会议,展开相互交流。在那里,我们可以真正分享尚未发表的想法。
One More Thing
在《智能缔造者》这本书里,还有很多AI领域名人的访谈。
比如和Hinton并称三巨头的Yoshua Bengio、Yann LeCun,著有人工智能经典教材的伯克利教授Stuart Russell,让马斯克对人工智能产生兴趣和恐惧的牛津大学哲学教授Nick Bostrom,还有我们熟悉的李飞飞、吴恩达、DeepMind创始人Demis Hassabis等等,共23人。
中文版目前还没有,希望以后能见到。
(☆▽☆)
— 完—

5G通讯是2019 CES另一个热点。

“道子还在做版画、工艺品文创,所后期还会做新媒体的一些艺术,它可以是非常多元化的艺术家,这正是人工智能的一个优势。”高峰在专访中如是说:为何取道子这个名,除了致敬“画圣”吴道子,这个道还是宇宙中的一个算法,或者说自然中的一种规律规则。

北京地区居民整体对AI的感受力略低,AI使用指数总分为63.4,AI需求指数总分为67.8,与典型的六大城市平均水平相比,AI需求分数和AI使用分数都略低于平均分,但AI潜力值略高于平均分。作为全国政治文化中心的帝都,AI在各领域的应用还有待进一步加强,居民的AI感受力和需求满足方面都有较大的发展空间。

2017年,党的十九大明确提出建设智慧社会以来,人工智能与智慧城市的推进工作得到大力开展,政策分工更加落地和明确,从宏观层面推动人工智能城市的建设;从经济角度来看,目前数字经济对GDP的贡献不断提升,2017年已占据32.9%的比例,产业数字化和信息化发展势不可挡;此外,人工智能技术本身也在不断发展迭代,应用层价值凸显。整体来看,多方面外部驱动因素共同促进人工智能在城市建设中的渗透,不断提升其科学性,从而发挥更大价值。

高峰则在尝试让道子跟中国传统的工艺美术进行结合,如和铜雕建筑师朱炳仁的合作,通过人工智能设计铜雕。让“朱府铜艺”这个中华老字号,能够在保有人类大师级的独一艺术品创作同时,让人工智能对其熔铜艺术流派进行深度学习,从而实现艺术衍生品的量产化。

新华社上海1月6日电题:互联网+人工智能驱动在线教育产业普及

8K显示、5G通讯与人工智能技术结合,将为我们带来物联网时代的全新体验与感受。

5天后,在佳士得,一副名为《埃德蒙·贝拉米像》(Edmond Belamy)的油画以43.25万美元的价格成交,与同场拍卖的一副毕加索画作的价格相当。

李明远以实习生入职百度,师从中国顶尖的产品经理俞军,担任百度贴吧首任产品经理,2005年获得百度年度新人。李明远曾短暂出走,在UC Web北京担任产品副总裁,不过随后被李彦宏请回百度,担任百度移动·云事业部高级总监。

李明远平步青云,三十岁做到了副总裁,加入“百度最高决策层”,他也是百度史上最年轻的副总裁,甚至被坊间誉为百度的“太子”。但在2016年11月,李明远在投资、收购和游戏合作上涉嫌经济问题,主动引咎辞职并被批准。李明远:朝着“地产+人工智能”的方向谋求发展

离开百度这座象牙塔后,李明远把地产行业作为了自己的下一站。2017年1月李明远悄悄赴任广州实地房地产开发有限公司(下称实地地产)总裁,任实地地产副总裁。

实地地产的实际控制人张量得良将相助,他似乎看到了光明的未来。2016年实际销售额才突破百亿的实地地产,将2017年的目标定为400亿。

二人合作,是想用互联的思维去撬动地产市。?蠲髟犊梢栽谑档丶绦?炕?陨砘チ??ㄒ涤攀,为实地的产品增添科技特征附加值。李明远:朝着“地产+人工智能”的方向谋求发展

从互联网转型到地产行业,如此大得跨度,难度可想而知。李明远在实地地产成立了“家居事业部”,主打智能家居,但是并没有拿出过什么有影响力的产品,而这还不是最致命的。

此外,在人事、管理上,李明远根深蒂固的互联网思维也在地产公司遭遇到了水土不服。员工的士气也因此受到打击;重管控的互联网管理方式,在需要做好政府关系的地产行业行不通等等。最终,李明远与实地地产分道扬镳。

7月底,据报道,实地地产已发文免去李明远实地地产总裁职务,李转任实地董事,分管总办、审计 、客户、品牌、社区商业、智慧城市、会员、家居等部门。

李明远基本上还在继续琢磨着“地产+人工智能”的方向,只不过与实地地产的不和,让他选择了自主创业。李明远:朝着“地产+人工智能”的方向谋求发展

目前李明远仍是19家公司的实际控制人,不过,荣盛科技的 3.5 亿元,是李明远离职百度以后,最大的一笔投入,这基本上就是李明远的下一站了。

李明远作为荣盛科技自然人股东,自己的精力主要放在房产社区相关的人工智能,自己也在思考随着人工智能的发展。荣盛科技的主营范围是“对智能家居产业、人工智能行业、互联网行业的技术服务”,不过,荣盛依然是地产开发商起家,李明远还是要继续行走在科技和地产的交集中。

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通过皮尔森相关性分析(Pearson’sCorrelation Analysis)结果显示,各典型城市地区市民的AI使用指数与市民的城市生活幸福感呈现正相关关系,相关系数r=0.37且数据在统计学上有显著意义,说明AI使用指数在一定程度上能够正面影响城市居民的城市生活幸福感:市民在AI层面的使用场景越频繁,其生活中的幸福感会越多。可见AI应用已经渗透进城市居民生活的方方面面,帮助居民在各个日常生活场景中获得更多的便捷和优质体验,对其生活质量产生了直接和重要的影响。因此,加强AI应用的普及,也将是提高国内城市居民幸福感的一个重要途径。

2018年10月20日,央视热播的综艺节目《机智过人》上,由名为道子的人工智能所创作的国画,与两位人类专业画师同台竞技,让观众找出哪一幅画为人工智能所作。

不过,谷歌给出的解决方案则更为有趣。

真正让艺术圈感兴趣的,是人工智能或许能够实现大师的“量产”,通过两条截然不同的途径:

当谷歌将DeepDream开源后,很多人都在嘲笑这个人工智能识别图片并生成出来的画作:或许是喂食了大量的眼睛和狗脸,让作品充满了狗脸、眼睛、诡异的螺旋图案,有种异样的魔性。

麻省理工、伯克利和谷歌则真正开始尝试用人工智能来进入雕塑领域,创造超现实主义3D运动雕塑。通过一个名为MoSculp的系统,还原高技能运动中,人物的每一帧动感,将动作转换为具有客观运动可视化的真实雕塑。

中国人工智能城市感受力指数分析 广州、深圳人工智能城市感受力较强,成都发展潜力较高

另外,从发展潜力来看,上海地区细分服务AI潜力值排名中前五项有三项都来自医疗场景,尤其是潜力值最高的智能辅助问诊,对改善城市居民的健康有着重要意义。

LG去年CES首次公开展示65英寸的可卷曲OLED电视,可被完全卷起收纳于一个底座中,也可以展出半屏显示智能家居参数,但那还不是一款真正的商品。一年之后,预计LG在2019 CES上将展示更加成熟的可卷曲OLED电视,很可能与原型机非常相似。

这并不是一个起点,而是马拉松的一部分。在艺术世界里,寻找创意之道古已有之,过去我们称呼它为规律、套路或流派,而在人工智能时代,它的名字叫算法,如此而已……

DuerOS是百度全球领先人工智能技术的重要应用之一,借助百度的信息与服务构成的巨大生态,DuerOS拥有海量数据,能通过自然语言完成对硬件的操作与对话交流, 为用户提供完整的服务链条。

啥叫机器学习?你用过苹果手机的Siri手机助理吗?你的邮箱系统可以屏蔽垃圾邮件吗?你浏览过今日头条的推荐频道吗?嗯,这些都使用了机器学习!

机器学习的中心思想是“使用算法解析数据,从中学习,然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这就是说,机器学习不再是简单的,显式的编写具体的固化的程序逻辑来执行某些任务,而是,让计算机自己学习,并生成程序逻辑来完成目标任务。机器学习分为三个大类:监督学习、非监督学习和强化学习。

监督学习的数据是一组带标记的数据。计算机使用某种模式去识别不同类型的不同的样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类算法中,机器在学习的过程中,将一个特定的特征类型归类。垃圾邮件过滤器就是一个机器学习的归类算法的应用。过滤器分析根据每次标记的垃圾邮件的电子邮件,抽取特征,与新来的邮件比较。如果匹配度达到一定的百分比,新邮件将会标记成垃圾邮件。否则,正常处理,发送到你的邮箱。回归是监督学习的另一种算法。在回归算法中,预测未来,是最典型的应用。机器使用过去的标记的数据来预测未来。比如,电信系统中的,基于性能预测故障,基于流量预测扩容需求等。

无监督学习是基于无标签的数据做聚类和降维。事实上,真实世界的数据绝大多数都是没有标签的,所以,无监督学习算法应用非常广泛。无监督学习中聚类用于根据属性和行为对象进行分组。聚类不是分类,我们并不知道未来有多少种组存在。聚类则是把一个组基于什么特征划分成不同的子组,然后应用到有针对性的解决方案中。降维则是通过找到共同点来减少数据集的变量。大多数大数据可视化使用降维来识别趋势和规则。

强化学习则是基于数据体现的历史和经验来做出某种决定。比如打游戏。强化学习与监督和非监督学习不同,它不提供“正确的”答案。它仅仅只关注性能。他基于某种行为,导致的积极和消极的结果来进行学习。很快就能学会要不要做这种动作,比如,下象棋的机器,很快就会学会不能够把它的国王移动到对手的棋子可以进入的空间,否则,就是失败。然后,国际象棋的消极结果就可以被进一步扩展和推断出来,直到最后机器能够击败对手。

机器学习是实现人工智能的具体手段,它使用算法和编程最终实现人工智能。没有机器学习,国际象棋程序将需要考虑每一种case,这需要的代码量可能是无法估量的,各种不同情况的不同组合,要求包含自身和对手的不同移动的所有状况,这几乎是无法度量的。机器学习出现了,我们的代码量就可以减少到很少一部分。

机器学习算法还有两个重磅的领域:深度学习和神经网络。

是不是很抓狂,特别是数学学渣。

下图是机器算法涉及到的数学知识。晕!

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