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博浩易達網站運營中心的博客

太原博浩易達網絡運營中心,用“心”服務 信“諾”必達

挖礦A卡為什么比N卡更受大家的歡迎

 

幾個月來,包括比特幣在內的各種虛擬貨幣大行其道,尤其是這個比特幣更是如此,其單價甚至超過了10000元人民幣,價格可以說跟乘著火箭差不多。導致的結果就是AMD的顯卡被礦工們搶光,市場上的400系與500系顯卡也基本被一掃而光。

那么虛擬貨幣究竟是啥,為什么要用顯卡尤其是AMD的顯卡進行計算呢?IT之家在這里做一個微小的科普,讓大家以后看到比特幣等虛擬貨幣的新聞不會再感到困惑。

啥是比特幣(虛擬貨幣)?
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《人工智能革命》觀后感-用弱AI加強人類自身,讓我們來變成“強AI

經驗有限,不保證所寫正確,僅供參考,轉載請事先征得同意。謝熊貓君的長文翻譯自人工智能愛好者 Tim Urban 的《人工智能革命》,這篇文章有有趣,也有啟發性,遺憾的是有過多事實性錯誤,當然這不是譯者謝熊貓君的問題。文章內容大致可以分成三部分:接近真實的事實、虛構的事實、基于接近真實的事實和虛構的事實進行的推論。特別是一些事實性錯誤,誤導性太強。



一、《人工智能革命》一文的事實性錯誤

先不評價博文的觀點是否合乎邏輯,先簡單說幾個事實性錯誤:
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如何看待AI的風險,人工智能對人類有多大威脅

我想說的是,信息時代并不是最近十幾年才到來的。整個人類文明史,從捕獸夾到乘法表再到蒸汽機、計算機,這都是“信息化”和“AI化”的發展過程。我們這些年的發展速度很快,但也不過是保持了過去200年、20000年、200000年的AI進步趨勢。

雖然手機+互聯網+搜索引擎這個“器官”和大腦的結合還非常粗糙,但就我近年招聘經驗來看,在媒體工作方面,善于用搜索引擎的人和不會用搜索引擎的人完全就是兩個物種,效率差距遠大于智人和尼安德特人的差距。如果谷歌眼鏡和新一代虛擬現實技術能做到即時從現實中抓取模型進行演算,裝備新技術的人類可能會完全甩掉那些前網絡時代的同類,創造出他們永遠無法理解的技術。更不要說未來通過植入芯片分擔大腦職能的人類了。到那時候,我們有意識,有智慧,還有電(光)子計算機的運算速度,還怕什么“強”AI?
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人工智能發展:更高級的人工智能更富侵略性或者更好斗

每當人們談論起人工智能,大家都會使用一些詞匯諸如”smarter”, ”faster”, ”effective”,” “precise”等。
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人工智能正進入可長期持續發展的穩健增長期

此次人工智能熱潮與以往有本質不同,是相關產業步入成熟的標志。在深度學習、大數據和計算能力的共同推動下,人工智能第一次將實驗室技術帶進了產業實踐,第一次在機器視覺、語音識別等領域突破了普通用戶可接受的心理閾值,第一次在互聯網、金融、安防等先導行業創造出可觀的商業價值,第一次顯示出帶動整個產業生態協同發展的巨大潛力。人工智能正進入可長期持續發展的穩健增長期。人工智能在中國是方興未艾、如火如荼,在所有今

人工智能只是百年大計的起點而已

你不能因為前幾次是泡沫就毫無理由的覺得這一次也是。因為現在的人工智能發展真正做到了接近甚至超越人類的程度,這是一個里程碑,往后還會越做越好。當然不是說“智能手機”、“智能電表”,“智能冰箱”這種偽智能??催@個: Facebook推人臉識別軟件 準確率97.25%接近人類Facebook 人臉識別技術的識別率已經達到了 97.25%,而人在進行相同測試時的成績為 97.5%,可以說已經相差無幾。翻譯界大突破,Google翻譯開始采用人工智能!準確率比起之前提升了80% | running man粉絲站Google 表示:“與之前采用的算法相比,Google 神經機器翻譯系統(GNMT) 能降低80% 的翻譯錯誤率,并且十分接近人類譯員的翻譯水平。2012年之后,人工智能最大的突破在于機器視覺和自然語言這些領域,這種以前認為只有人類能夠handle的抽象領域,有了很大很大的進步,使得具有直逼人類的水平,已經完全可以做出有意義的商用產品。GPU和專用加速器的出現,使得人工智能可以大面積部署,而不再是實驗室的理論和原型,這也是前幾次人工智能泡沫破滅的很大原因。機器具有可用的視覺和聽覺,這是一件很可怕的事情,也是一件非常有想象力的事情。隨著生成對抗網絡和增強學習的出現,機器還具備了基本的創作能力,以及模仿人類的對環境的學習能力,并且還能通過VR大大加快這一學習進度。如今的機器已經可以:處理醫學圖像,并且代替醫生做些簡單的診斷分析;初級的跟人對話的能力,并且還在不斷增強;很強的即時翻譯能力;音樂創作的能力,這個已經有了一些應用;藝術模仿和學習創作的能力;文字創作能力,比如寫新聞,這個暫時比較初級;從文本中分析出恐怖主義言論的能力;汽車中的無人駕駛,這是未來潛力極大的技術;可以說,隨著時間的推移,人類已經沒有什么太多值得自豪的能力了。這條路往下發展,以后無人的產品會越來越多。最近出來的無人超市,雖然很初級,但是也極有潛力。人只有兩個眼睛和耳朵,機器的攝像頭和傳感器可以無限拓展,視覺和聽覺領域能力遠超人類指日可待,人類以后會變得弱爆了。而機器的大腦(人工神經網絡)也變得越來越復雜,復雜到人類都不能理解的程度。當然,不可否認,目前的人工智能離強人工智能還有距離,但是在我看來,只不過是規模大小的問題。人的智能也不是什么高深不得的東西,作為生命體,病毒沒有智能,草履蟲有基本的活動能力但是沒有智能,蒼蠅就有智能了,狗的智能變高,人的智能更高。不過是個量變到質變的過程。人跟病毒在生命本質上區別并不是很大。從有了病毒,有了細胞,就注定只要不停進化,最后會有高級智慧體。機器說不定也可以循著這條路線進化?,F在的機器才幾萬個神經元就能具有某一方面的強大能力;當神經元數量增加到上億,幾十億的時候,通用的多任務人工智能也未嘗不能產生。人類連幾萬個神經元學到了什么都無法完全理解,又怎么能確保神經元上億的多任務人工智能會在訓練時學到了什么東西?強人工智能也許只不過是個量變到質變的過程。所以,未來幾十年,人工智能大有可為,而且大有可用。如果強人工智能未能出現,也許未必是因為做不出來,而是因為不需要。如今社會只要單能力強悍的弱智能工具就已經可以極大的提高社會生產力,所以通用的多用途強人工智能未必是真需求,所以倒也暫時不用擔心會毀滅人類。
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AI或許會在短期內成為發展主流,但如果放眼10年,20年后,注定會改變世界。

 
一定是發展主流,而且這個發展主流一定會破但是,最厲害的就是這個但是,發展主流破裂不表示人工智能完蛋。別的行業不太了解,至少IT行業是個經常性發展主流的行業,我們今天使用的技術產品都經歷過發展主流階段,比如 門戶網站,社交網絡,電商,網游,另外 VR的發展主流剛過去,共享單車正處于發展主流中。人工智能也不例外。IT技術如果想成為賺錢的業務,還需要三個東西:用戶需求,基礎設施,服務提供商用戶需要教育,需要理解基礎知識,用戶習慣需要培養,需要錢和時間基礎設施需要建設,比如 計算平臺,存儲平臺,傳輸系統,都需要投入大量錢和時間服務提供商,不是僅僅有技術就可以的,還需要建立一套技術開發和服務體系,需要人和錢每一樣都需要投資,每一樣單獨存在都是沒意義的,需要同時存在,這就要很高的前期投入。不只是錢的投入,還需要吸引很多人才進來,需要這些人才積極主動參與。只有吹大這個行業的前景,才能吸引很多熱錢涌入,才能吸引人才過來,這就容易形成了發展主流。投資人都不傻,他們心里都清楚發展主流是存在的,而且一定會破裂的,但是發展主流時期基礎設施建設出來了,用戶被教育了,用戶習慣培養出來了,人才體系服務體系也建立起來了,后期就可以運營下去長期來看是可以盈利的。發展主流破裂時,那些能力不足的,質量不夠好的企業和人會被淘汰,剩下的都是經過篩選的優質的。
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2017人工智能AI會是泡沫,還是個大潮流呢?

 這兩年的AI過熱了么?當然過熱了。泡沫存在么?當然也存在,而且很大。但要說它全是泡沫就太狹隘了。前兩次IT浪潮難道就什么都沒留下?一個開啟了互聯網時代,另一個將互聯網放在我們掌中,簡直是徹底改變了我們生活方式的兩次大革命。與之相比,資本大量涌入帶來的泡沫和亂象簡直不值一提了。   前些年流行過的概念里,云計算是不是泡沫?肯定是,那兩年什么都往云上靠,網盤也

如何自學人工智能?需要什么基礎?

 回答這個問題,還是要有一些背景信息,如你目前所掌握的知識結構,希望從事AI的哪個方向,以及達到什么水平。姑且假設是個高中畢業生吧,目標是達到能夠從事機器學習研發工作的基本要求,那么需要先循序漸進地學習幾門基礎知識:1、高等數學2、線性代數3、概率和數理統計4、一門計算機語言(Java/C++/Python and the like)5、算法一定要自學的話,除了看書,建議看高校課程視頻(

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