Judea Pearl幫助AI在概率計(jì)算上取得了巨大進(jìn)步,但是仍然嘆息道:AI在因果關(guān)系計(jì)算上無(wú)能為力。 AI得以發(fā)展到今天的聰明才智,離不開(kāi)Judea Pearl的功勞。20世紀(jì)80年
“機(jī)器學(xué)習(xí)”的概念自上世紀(jì)50年代出來(lái)以來(lái)就備受科技界的關(guān)注,而近年來(lái)“深度學(xué)習(xí)”逐漸成為機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域,其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)
人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域扮演著越來(lái)越重要的角色,它的發(fā)展從診斷糖尿病和醫(yī)學(xué)掃描,到未來(lái)甚至可能完全取代醫(yī)生?,F(xiàn)階段,它能夠識(shí)別一些傳統(tǒng)的診斷工具難以識(shí)別的隱秘的威脅生命的疾病。AliveCor,是Ka
據(jù)科學(xué)美國(guó)人雜志報(bào)道,在尋找外星智慧生命(SETI)的過(guò)程中,我們經(jīng)常尋找與我們擁有類(lèi)似智慧、技術(shù)和交流方式的生命體。但是天文學(xué)家、SETI(搜尋地外文明)的先驅(qū)者吉爾·塔特(Ji
人工智能技術(shù)最近經(jīng)常被提及,但除了谷歌展現(xiàn)的阿法狗之外,很少有能夠讓我們感覺(jué)特別神奇的人工智能技術(shù),不得不說(shuō)人工智能是未來(lái),但發(fā)展道路還很長(zhǎng)。 日本NEC公司也開(kāi)發(fā)出了一套人工
任何曾經(jīng)編輯過(guò)磁帶或SpoTIfy播放列表的人都知道,當(dāng)他們?cè)诟枨袀鬟f出了某種情感時(shí),他們就會(huì)取得成功。這就是為什么Gracenote的音樂(lè)數(shù)據(jù)專(zhuān)家長(zhǎng)期以來(lái)一直根據(jù)情緒和情感對(duì)世界萬(wàn)千繁雜音樂(lè)
溫室或者室內(nèi)農(nóng)場(chǎng)為了提高生產(chǎn)效率、減少人工成本,就需要進(jìn)行智能化的管理。歐司朗的風(fēng)險(xiǎn)投資事業(yè)部Fluxunit收購(gòu)了加拿大初創(chuàng)公司Motorleaf的部分股份,致力于發(fā)展高端溫室技術(shù),從而實(shí)現(xiàn)種
讓機(jī)器像新生兒的大腦一樣進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和思考,這聽(tīng)上去不可思議的場(chǎng)景正在谷歌代號(hào)為“Google X”的秘密研發(fā)部轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。 近日,Google科學(xué)家杰夫&mid
互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展使其成為全球信息傳播和共享的重要資源,互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)也呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng),然而要從互聯(lián)網(wǎng)上獲取有用的知識(shí)卻變得非常困難,“數(shù)據(jù)爆炸,知識(shí)貧乏”已成為當(dāng)下迫切需
協(xié)作型機(jī)器人改變了人機(jī)之間的互動(dòng)模式,讓人與機(jī)器之間各自獨(dú)有的價(jià)值有效發(fā)揮,市場(chǎng)更因此看好,當(dāng)進(jìn)展到「工業(yè)5.0」時(shí)代時(shí),將會(huì)是協(xié)作型機(jī)器人的天下。而現(xiàn)今市場(chǎng)為了加速協(xié)作型機(jī)器人的普及,也致力于
隨著機(jī)器人技術(shù)和工廠自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展,制造行業(yè)需要掌握和利用這些技術(shù)進(jìn)步,也需要了解“工業(yè)4.0”對(duì)數(shù)據(jù)中心和電源保護(hù)部門(mén)的影響。 根據(jù)調(diào)查,“工
2018年5月16日至18日,第二屆世界智能大會(huì)(WIC2018)在天津梅江會(huì)展中心成功舉行。本屆大會(huì)以“智能時(shí)代:新進(jìn)展、新趨勢(shì)、新措施”為主題,持續(xù)打造中國(guó)最具權(quán)威、
谷歌大腦最近研究表明,任何機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器都可能被欺騙,給出不正確的預(yù)測(cè)。在自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)系統(tǒng)中,深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)取得了一定的成功,但是許多人已經(jīng)證明,小的對(duì)抗干擾就可以欺騙深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
大約在公元前1200年,中國(guó)商朝就已經(jīng)有工廠系統(tǒng)制造成千上萬(wàn)件青銅器用于日常和祭祀用途。在這個(gè)早期大生產(chǎn)的例子中,青銅鑄造工藝需要錯(cuò)綜復(fù)雜的規(guī)劃和大批工人間的協(xié)調(diào),這些工人以精準(zhǔn)的順序,各自完成
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的
機(jī)器學(xué)習(xí)正在成為微軟高管最新的口頭禪,在本周,微軟首席運(yùn)營(yíng)官Kevin Turner- 再次提到機(jī)器學(xué)習(xí)。這一次是在確立技術(shù)發(fā)展八大方向的背景下,他和其他微軟高管看到其推動(dòng)產(chǎn)業(yè)和微軟發(fā)展的重要性
5月21日,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的泰斗級(jí)人物、加州大學(xué)伯克利分校電機(jī)工程與計(jì)算機(jī)系和統(tǒng)計(jì)學(xué)系教授Michael I. Jordan到訪上海交通大學(xué)上海高級(jí)金融學(xué)院(高金/SAIF),擔(dān)任SAIF-CAF
機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于計(jì)算機(jī)基于數(shù)據(jù)構(gòu)建模型并運(yùn)用模型來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的一門(mén)學(xué)科。隨著計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)在我們的生活與工作中起著越來(lái)越大的作用,正在改變著我們的生活和工作。日常生活中的機(jī)
雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社按:本文由來(lái)自倫敦的數(shù)據(jù)科學(xué)家 Pedro Lopez 編寫(xiě),文中提供了與人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、文本分析、自然語(yǔ)言處理、情緒分析、語(yǔ)言翻譯、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)有關(guān)的 50 多個(gè)應(yīng)用
近期在googlesearch blog上發(fā)布了一篇題為《Lessons learned developing a pracTIcal large scale machine learning