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當高考作文遇到瑪雅機器人

6月6日,2017年高考作文試題出爐了,上海高考作文:預測,題干是:預測。有人相信預測,有人不相信,你怎么看呢?

下午看到試題,群里一陣騷動,紛紛表示如果自己去參加考試,90%會寫出一篇如何利用大數據挖掘實現某個領域的趨勢預測再把它實現出來;第二步再拿個iphone99光劍去問那些不相信預測的人,你為什么不相信,不相信你搬個小板凳坐在我旁邊,我來多調幾次參嘛;第三步拿出pad去找相信的人,來!兄弟,你有眼光,咱組個隊玩把《王者榮耀》,好吧,你非要問我自己怎么看,我只能說人工智能可以替代大部分人類,但永遠替代不了我……

人工智能AI07:聽李飛飛講人工智能

2007年,李飛飛與李凱發起的ImageNet項目在2017年業已成為全球的人工智能圖像識別數據庫。在這份演講里,李飛飛作為一個人工智能從業者的嚴謹和樸實,她闡述現在的視覺智能達到識別物體的階段,已經非常成功,在如何看圖說話(像人類3歲兒童描述看到的場景和故事)目前還未達到。在談到對ImageNet海量圖片標注時,她談及采用了Amazon云協作的方式,由全球的碎片化時間工作者幫助完成了海量數據的人工標注等。

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人工智能AI06:人工智能與人類情感

霍金總是說,要警惕人工智能對人類的危害,尤其是當人工智能有了人類的情感以后,而且人工智能在AlphaGo的事件以后,還有MASTER戰勝了中國包括聶衛平在內的諸多大師們以后,似乎霍金說的預言要變成現實了,但是人工智能獲得人類的情感在目前的學術和商業研究上都沒有看到相應的資料,情感分析倒是在不同的場景應用中有所體現,譬如使用較多的輿情監控、電商商品評價等,這些應用更多的是一種對情感因素的分析,而不是機器人已經獲得了真實的人類情感,在現階段,其實我們大可不必擔心,機器人會給人類造成怎樣的威脅,而是應該關注一下在人工智能的時代大潮下,哪些職業、哪些崗位是不容易被機器代替的!

瑪雅機器人預祝人工智能從業者都有一個美好的2017年!

人工智能AI05:人工智能與藝術創作

2014年的時候,有個機器學習小組采用機器學習算法,處理圖像,擴展了梵高的名畫《starry night》,當時看到的擴展圖像非常好,在2016年的下半年,也出現了google實驗室用人工智能自主作畫,由于可能會造成密集恐懼癥者的不適,所以就不放圖片了。畫作里滿篇充滿了各種類似于眼球、細胞等的排列組合,讓人不禁會想到2014年達到如此效果的人工智能團隊,是否有一個非常強大的人工職業畫家作為小組成員呢?藝術創作相對于律師、記者等需要經驗不斷訓練的職業,更多的是展示一種獨特性、不可學習性和創造性。

Anyway,業務與技術的結合永遠都不過時,真的希望google開源的繪畫系統能夠盡量深度學習到一些人類在藝術創作上的腦神經聯結類似的作用。

人工智能AI04

律師是否被人工智能替代了呢,律師行業目前對人工智能的應用主要利用快速的數據處理能力,處理海量文件管理、文件查詢和案件走向的預測,對文件處理和查詢,應用方式主要集中在基于語義理解的垂直搜索引擎,案件的走向預測基于對以往海量的判決案的機器學習,從而對現有案件的律師關注的要素進行預測,從目前的國內外法律行業的使用情況來看,達到的階段是能夠滿足律師分析案件,并帶有目的性的借助人工智能強大的計算能力,進行輔助工作的工具。

人工智能AI03

在3-5年以前,人工智能的算法開始往深度學習方向上發展的時候,就有人預言,一些目前看似白領的行業,未來是可能被人工智能取代或部分取代。

例如:記者、律師、投資顧問,迅猛發展的深度學習已然發展了一段時間,記者是否被人工智能替代了呢,如果從保持新聞調查性、獨立性和挖掘性來說,記者存在的意義不僅僅是撰寫文章,而是不斷的在認識層面上發問、調查、改變我們的世界,記者被機器人取代目前的答案是否。如果僅僅從對文章的收集、整理、再加工的角度來說,答案是已經被取代,例如,今日頭條的新聞聚合、個性化推薦算法便是人工智能的一種應用方式,類似于信息的聚合、梳理和再加工的機器人在目前的各大新聞類、體育類、財經類的APP頭條中均可看見。

人工智能AI02

家庭機器人是否會以陪伴機器人為切入點進行一些嘗試呢,算法上達到模仿陪伴人模仿對象在某種場景下的應答雖然難,卻還是做得到的,從軟件層面來說,目前微軟做的嘗試,如前不久上線旋即因為學習了太多互聯網不好的語料后,表現的很粗魯的Tay。

相對于軟件層面來說,從硬件上做出機器芯、人類皮相的仿真機器人是非常非常難的,涉及到的學科也幾乎在自己的領域內做出革命性的進展才可以達到,如果我們要求機器人有人類的四肢,能夠仿真人類的四肢一樣運動,下肢可以行走,上肢可以握物;如果我們要求機器人有人類的面部,能夠模仿人類的面部肌肉的收縮呈現自然的表情,才不至于像現有的仿真機器人那么奇怪。

人工智能AI01

談到機器人,離不開人工智能,談到人工智能,要從硬件和軟件分開來看,單從軟件來看,人工智能又分為語音處理、文本處理、圖像視覺處理等不同的研究領域。

隨著技術的不斷進步,技術分享的氛圍也越來越濃,單靠一家公司通吃所有方面的研究,已是不符合分享文化的大趨勢,而是在某一個細分研究領域做到核心競爭力,幫助其他業務領域插上智能化的翅膀。

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