深度學(xué)習(xí)存在缺陷？人工智能陷入瓶頸，各院士給出新方向

當(dāng)下，最常被提起的名詞就是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用數(shù)學(xué)上集合里的概念去理解這三者之間的聯(lián)系，他們之間依次是包含的關(guān)系，即機(jī)器學(xué)習(xí)包含深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，四層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以稱之為深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)是一種典型的機(jī)器學(xué)習(xí)。

2018-07-13 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 6645

長(zhǎng)生不老？深度學(xué)習(xí)或許可以幫你實(shí)現(xiàn)

Insilo所做的并不是推進(jìn)這一過(guò)程，而是實(shí)現(xiàn)逆反。該公司從一開(kāi)始就有一個(gè)最終的目標(biāo)，比如說(shuō)阻止衰老，然后使用深度學(xué)習(xí)算法工具箱來(lái)重新設(shè)計(jì)理想的分子。這些分子可能在世界上任何地方都不會(huì)存在，但可以在實(shí)驗(yàn)室中“制造”。

2018-07-13 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 768

深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器人變得越來(lái)越像人

英偉達(dá)在澳大利亞布里斯班舉辦的一場(chǎng)會(huì)議上介紹了該機(jī)器人學(xué)習(xí)人類的論文。研究人員通過(guò)訓(xùn)練由NVIDIA Titan X GPU驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)機(jī)器人學(xué)習(xí)人類的行為完成任務(wù)，這一算法可以讓機(jī)器人通過(guò)攝像頭判斷物體與位置的關(guān)系，然后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)生成一個(gè)步驟序列闡釋如何執(zhí)行任務(wù)。

2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 1599

什么是深度學(xué)習(xí)？有什么優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)？

深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏疃戎眯啪W(wǎng)絡(luò)（DBN）提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。

2018-07-13 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 116849

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是什么？有什么優(yōu)點(diǎn)？

與監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)不同，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，研究人員通過(guò)讓一個(gè)代理與環(huán)境交互來(lái)訓(xùn)練模型。當(dāng)代理的行為產(chǎn)生期望的結(jié)果時(shí)，它得到正反饋。例如，代理人獲得一個(gè)點(diǎn)數(shù)或贏得一場(chǎng)比賽的獎(jiǎng)勵(lì)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，研究人員加強(qiáng)了代理人的良好行為。

2018-07-13 標(biāo)簽：人工智能深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 25242

要P出ins風(fēng)的美照？Meero人工智能技術(shù)輕輕松松幫你搞定

“我們專注于這個(gè)理念，是因?yàn)槲覀兿胍尵W(wǎng)頁(yè)變得更漂亮。我們認(rèn)識(shí)到大家經(jīng)常玩的Instagram上照片就拍得很好，但是一旦進(jìn)入一個(gè)市場(chǎng)買東西，圖片看起來(lái)就不太讓人滿意。”聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Thomas Rebaud說(shuō)道。

2018-07-13 標(biāo)簽：人工智能 1713

深度學(xué)習(xí)興起，與計(jì)算機(jī)視覺(jué)相融合推動(dòng)AI發(fā)展

多年來(lái)，設(shè)備功能（包括計(jì)算能力、內(nèi)存容量、功耗、圖像傳感器分辨率以及光學(xué)系數(shù)）的指數(shù)式演變提高了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中計(jì)算機(jī)視覺(jué)的性能和成本效益。伴隨這些而來(lái)的是精密軟件算法的發(fā)展和完善，例如人臉檢測(cè)和識(shí)別、物體檢測(cè)和分類以及同步定位和映射等。

2018-07-13 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 886

安軟慧視成為中國(guó)首家AI＋安防落地企業(yè)，他們是如何脫穎而出的...

因此，在AI＋安防的規(guī)模性落地場(chǎng)景方面，必然要走出傳統(tǒng)AI的認(rèn)識(shí)，深入貼近安防場(chǎng)景，以切實(shí)幫助公安實(shí)現(xiàn)高效預(yù)警、高速響應(yīng)、快速追蹤、實(shí)時(shí)布控、高效抓逃為目標(biāo)，讓AI幫助解決現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下的困境為核心。

2018-07-13 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 1069

溫布爾登網(wǎng)球公開(kāi)賽主辦者要研究人工智能的原因是什么？提高錦標(biāo)...

但AI還不夠強(qiáng)大。還有一些領(lǐng)域是人工智能無(wú)法提供幫助的，至少在目前是這樣。在每個(gè)球場(chǎng)上，每位球員的數(shù)據(jù)至少需要一名分析員手工記錄統(tǒng)計(jì)，然后將這些數(shù)據(jù)提供給溫網(wǎng)的數(shù)字平臺(tái)，然后進(jìn)入Watson。

2018-07-13 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)人工智能 817

什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？有什么特點(diǎn)和應(yīng)用？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANNs），也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs），是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理的一種數(shù)學(xué)模型。它以對(duì)大腦的生理研究成果為基礎(chǔ)，其目的在于模擬大腦的某些機(jī)理與機(jī)制，實(shí)現(xiàn)一些特定的功能。目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已應(yīng)用于很多領(lǐng)域。本章主要對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論做一個(gè)全面簡(jiǎn)要的介紹。

2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 22747

降低輻射危險(xiǎn)，用AI預(yù)測(cè)輻射源擴(kuò)散方向

據(jù)研究人員表示，考慮到放射性物質(zhì)向輻射源下風(fēng)頭擴(kuò)散的性質(zhì)，讓人工智能學(xué)習(xí)了過(guò)去4年的氣象廳每隔3小時(shí)發(fā)布的風(fēng)的強(qiáng)度和方向等。AI以逾85％的準(zhǔn)確率推測(cè)出擴(kuò)散方向。有臺(tái)風(fēng)不規(guī)律經(jīng)過(guò)的夏季的預(yù)測(cè)精度低于冬天。利用氣象廳提供的未來(lái)33小時(shí)天氣預(yù)報(bào)時(shí)，精度為77％以上。

2018-07-11 標(biāo)簽：人工智能 1201

科沃斯人工智能研究院在南京正式落地，致力提升人機(jī)協(xié)同等方面的...

7月10日上午，科沃斯機(jī)器人（南京）人工智能研究院在南京開(kāi)發(fā)區(qū)舉行了揭牌儀式。南京市人民政府副秘書(shū)長(zhǎng)郭明雁、南京開(kāi)發(fā)區(qū)管委會(huì)副主任沈吟龍、南京大學(xué)人工智能學(xué)院黨委書(shū)記武港山和科沃斯機(jī)器人股份有限公司副董事長(zhǎng)錢(qián)程等出席本次揭牌儀式并現(xiàn)場(chǎng)揭牌。

2018-07-11 標(biāo)簽：機(jī)器人人工智能 1453

塑造智能家居+汽車新生態(tài)，科大訊飛發(fā)布“AI+V2H”方案

展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，演示人員對(duì)著汽車中控屏說(shuō)著“幫我打開(kāi)家里窗簾”，演示室里的窗簾立即自動(dòng)打開(kāi)了，演示人員又說(shuō)著“我到家了”，演示室里的室燈則自動(dòng)打開(kāi)，圍觀的眾人無(wú)不驚奇于這項(xiàng)黑科技。據(jù)悉，這套系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)車與家之間真正意義上的相互連接。在車?yán)?，車主可以通過(guò)它查看和控制家里的智能家居。在家里，車主也可以通過(guò)智能終端查看汽車的狀態(tài)，遠(yuǎn)程的控制汽車，包括汽車的門(mén)鎖、空調(diào)、窗戶等，還可以查看汽車的油量、位置、制動(dòng)液等安全設(shè)置。

2018-07-11 標(biāo)簽：人工智能科大訊飛 2264

全面布局AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)，捷通華聲攜手清華海峽研究院成立人工智能...

華為、國(guó)家電網(wǎng)、海航、中國(guó)建設(shè)銀行、福昕等諸多捷通華聲產(chǎn)業(yè)伙伴，受邀參加了此次研究中心專委會(huì)成立儀式，共同表達(dá)了將于捷通華聲攜手共同致力于人工智能產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，共享人工智能千億級(jí)市場(chǎng)機(jī)遇的美好愿望。

2018-07-11 標(biāo)簽：人工智能捷通華聲 1318

微軟總裁清華教授聯(lián)合發(fā)聲：可信賴的人工智能需要一套信息治理機(jī)...

中國(guó)發(fā)展研究基金會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)盧邁在致辭中表示，此次報(bào)告主要研究人工智能的社會(huì)角色與倫理，人工智能的發(fā)展對(duì)社會(huì)可能產(chǎn)生的影響和應(yīng)有的倫理規(guī)范是中國(guó)發(fā)展研究基金會(huì)一直關(guān)注的問(wèn)題，也很高興能夠參考微軟在人工智能的社會(huì)角色和倫理方面的思考和洞察，共同探索人工智能發(fā)展的前沿問(wèn)題。

2018-07-11 標(biāo)簽：微軟人工智能 530

富士康在加州硅谷成立了一家專注于研發(fā)工廠領(lǐng)域的人工智能公司

2018-07-11 標(biāo)簽：人工智能 722

Video++極鏈科技收獲AI應(yīng)用案例示范獎(jiǎng)，大膽創(chuàng)新文娛場(chǎng)...

上海極鏈網(wǎng)絡(luò)科技有限公司的視頻電商系統(tǒng)，也為視頻平臺(tái)搭建自建的視頻電商平臺(tái)，完整為視頻平臺(tái)提供整合商品供應(yīng)鏈、商品物流系統(tǒng)、電商訂單用戶系統(tǒng)、電商運(yùn)營(yíng)工具一整套完整的電商運(yùn)營(yíng)解決方案，在AI的加持下將海量的視頻流量進(jìn)行規(guī)模化變現(xiàn)，也為用戶提供了全新的視頻電商的消費(fèi)體驗(yàn)。

2018-07-11 標(biāo)簽：人工智能 1845

人工智能為何在金融領(lǐng)域?qū)掖问艽?是認(rèn)識(shí)太早還是不夠深入

在金融領(lǐng)域人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用力度遠(yuǎn)不及其他領(lǐng)域，也可以說(shuō)是在處處碰壁，當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)家詢問(wèn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的根據(jù)何在，我們能看到的只是一堆看不懂的復(fù)雜算法。人工智能無(wú)法去向人類一下做出能讓人理解的決策。

2017-12-01 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1217

MIT利用人工智不僅能識(shí)別多種樂(lè)器，還能過(guò)濾聲音讓音樂(lè)更悅耳

PixelPlayer 的核心是一種基于樂(lè)器組合多模態(tài)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)集采用了 Youtube 上 714 條未經(jīng)修剪且未經(jīng)標(biāo)記的視頻。其中，總時(shí)長(zhǎng)為 60 小時(shí)的 500 條視頻用于訓(xùn)練，剩余的則用于驗(yàn)證和測(cè)試。在訓(xùn)練過(guò)程中，研究人員分別根據(jù)原聲吉他、大提琴、單簧管、長(zhǎng)笛和其他樂(lè)器向系統(tǒng)饋入了算法。

2018-07-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 3797

Dota2被攻破，AI與玩家只能是對(duì)抗么？AI還可以讓游戲體...

但是，現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)來(lái)說(shuō)，AI的表現(xiàn)并不差。通常的FPS游戲，主要信息輸入主要包含三個(gè)因素：3D畫(huà)面、3D聲音、HUD（數(shù)值化的數(shù)據(jù)信息）。以下圖為例，上下左右有四個(gè)分區(qū)HUD，除了右下角之外可以說(shuō)都很重要。然而你需要全神貫注卡點(diǎn)的時(shí)候，分時(shí)處理就顯得很難了。

2018-07-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 1263