1. AI تهديد، عملك لا يزال ضمان الحصول عليها؟

إذا أنت تقول أنه قبل بضع سنوات، وشبكة الإنترنت ليست مفتوحة حول الموضوع، وحتى الآن، وظهور عصر الذكاء الاصطناعي. صعود تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، جلبت صناعة تكنولوجيا المعلومات لها تأثير كبير، وبدأت العديد من الشركات إلى الانتقال إلى التخصص في مجال الذكاء الاصطناعي.

ولكن بالنسبة لعامة الناس، مفهومها للAI هو مجرد البقاء في فهم هذا المستوى "فهم كلام الروبوت"، ولكن لا يفهمون تكنولوجيا المعلومات وAI في النهاية ما هو الفرق.

IT تقنية المعلومات هو اختصار، مشيرا إلى تكنولوجيا المعلومات والصناعة. IT الصناعات العاملة في مجال الاتصالات، والأجهزة والبرمجيات. التقليدية IT تعلم معظمهم دراسة اللغة لإجراء اتجاه واضح، معظم الأبحاث وتطوير البرمجيات، مؤكدا التقنية.

منظمة العفو الدولية هو الذكاء الاصطناعي والبحث والتطوير لمحاكاة والإرشاد النظري وتوسيع الاستخبارات البشرية، وأساليب وتقنيات وتطبيقات العلوم والتكنولوجيا الجديدة. على النظام النظري، والذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علم الحاسوب، ويمكن القول أنه من منظمة العفو الدولية المتقدمة. أيضا في صناعة AI، تحتاج أيضا إلى تعلم اللغة، IT ممارسين مدربين يمكن ان تتحول لمنظمة العفو الدولية.

ولكن لAI اللغة هي مجرد أداة تستخدم لتجسيد الخوارزمية، الخوارزمية هي جوهر. اللغة IT في علم منظمة العفو الدولية، سوى جزء صغير. نظام مناهج التعليم المصلحة الذاتية، على سبيل المثال، يحتوي على أساس رياضي، الكمبيوتر الأساسية، خوارزميات تعلم الآلة، آلة التعلم، والتصنيف، والمحتوى من مختلف خوارزمية الشبكة العصبية وعمق التعلم.

الذكاء الاصطناعي هو دراسة شاملة من المعرفة. نقول ضعف الذكاء الاصطناعي (الجهاز الذي يمكن من ناحية واحدة، والوصول إلى نفس مستوى البشر) هو بالفعل على نطاق واسع الحالية، العديد والعديد من التقنيات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لضعف. وقد تم دمج منظمة العفو الدولية في الإنترنت الحالية والخدمات اللوجستية والنقل، والمالية، والرعاية الصحية، والتصنيع والتعليم والإعلام والعديد من المجالات الأخرى، بغض النظر عن صناعة نشعر بالقلق حول تأثير ذلك على تكنولوجيتها الخاصة لمنظمة العفو الدولية.

في المستقبل، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي يكون هذا الاتجاه. السماح AlphaGo الناس يرون إمكانيات منظمة العفو الدولية، المركبات غير المأهولة بحيث يشعر الناس راحة الذين يعيشون بالقرب من منظمة العفو الدولية، والكتابة الروبوت حتى أن الناس يتعجبون من تطور AI دقيق. تواصل صناعة AI أن تتطور، والشركات لا تزال لضبط التطبيقات لخوارزميات الأمثل.

2. الذكاء الاصطناعي في النهاية لا تطير؟ أداء الترجمة منتدى بواو AI "أنا آسف"

منتدى بواو لآسيا بالإضافة إلى إعطائك أكثر صدمة من المشاركين عمالقة المقترحات والأفكار حول المنتدى، أكثر قلقا من الموظفين الميدانيين AI - الترجمة الفورية.

مؤتمر الترجمة ذكي من قبل اثنين من الجنرالات AI ترجمة يونيو تينسنت إلكتروني الصغيرة تشي الماجستير وتتألف. على الفور من ترجم النص إلى اللغة المستهدفة، في الوقت الحقيقي التعرف على الصوت البشري في النص. يجب أن تكون هذه الأصوات مزيج مباراة مثالية، ولكن لا يزال هناك الكثير من المشاكل.

بعض الناس يتحدثون عن مضمون اللقاء "على طول الطريق"، ولكن على ما يبدو درجة الذكاء ترجمة يونيو ليست كافية:

مترجم في وقت واحد لالفور تترجم، ولكن أيضا لتكون قادرة على الحكم فقا الصحيح أو الخطأ أعرب المتحدث عن السياق لحظة، ثم هذا البيان الانقاذ في الوقت المناسب، ولكن يبدو أن سلوك AI هناك صعوبة تذكر ذلك، حتى قد يتعين على الناس أن تتردد، ناهيك عن AI ذلك؟ حتى محرجة المتولدة من هذه النقطة مؤتمر للعرض، مجالا للتحسين الترجمة الذكية لا تزال كبيرة جدا.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي وقد اقترح على مدى عقود، ولكن في السنوات الأخيرة لتطوير مجرد شيء، لذلك وجدت عيوب في بعض الأماكن هو شيء جيد، بحيث يمكنك تعزيز التنمية الفكرية، ندعه يذهب نحو أكثر نضجا الاتجاه تذهب.

3. جامعة قسم علوم الحاسب الآلي من جامعة أكسفورد: التشريعات AI إلى فرص الاستفادة

"التشريع الذكاء الاصطناعي يجب التركيز عليه هو تحقيق الاستفادة الكاملة من الفرص التي تتيحها التكنولوجيا AI، وبناء البيئة المناسبة لتحفيز، وتعزيز تطوير عدد كبير من الشركات المبتدئة AI وخدمات جديدة لمنع والاستجابة للمخاطر المحتملة الناجمة عن التكنولوجيا AI "مؤخرا في مقابلة مع القضية وقالت وزارة العلوم الحاسوب جامعة أكسفورد البروفيسور مايكل وولدريدج.

مراسل البروفيسور مايكل وولدريدج العلوم والتكنولوجيا اليومية تشنغ Huanbin الصورة

لAI القضايا الأخلاقية والتشريعية للقلق متزايد، ويعتقد البروفيسور ولدريدج أن المشكلات الأخلاقية الناجمة عن التكنولوجيا AI هو نسخة جديدة من القضايا الأخلاقية الكمبيوتر الموجودة. "فضيحة كامبريدج تحليل" تكنولوجيا الأخيرة عن طريق الحوسبة / AI التكنولوجيا المتقدمة، في محاولة للاستفادة من البيانات الخاصة للناس على التلاعب بالانتخابات، وجوهرها هي القضايا الأخلاقية البيانات الأساسية.

النهج التقليدي في بريطانيا هو للطلاب تعليم مجموعة متنوعة من البيانات الأخلاقية والسلوكية الحوسبة مواصفات التكنولوجيا من خلال هذا التدريب يجب أن يكون قادرا على فهم واضح هذه القضايا واتخاذ القرار الصحيح. تحديات التكنولوجيا AI تواجه حاليا خوارزمية منحازة، فإنه يشير إلى برنامج كمبيوتر مقصود أو غير مقصود يهدف إلى اتخاذ قرارات متحيزة.

"برامج سيئة" قد يكون متحيزا القرار، ولكن من قبل شخص مع ميل طبيعي للبرنامج التدريبي، سيكون لها حتما قرار منحاز. يحتاج العلماء لدراسة متعمقة.

توصي أستاذ ولدريدج أن الاستثمار في الصين الحالية في منظمة العفو الدولية على التركيز في مجال آلة تقنيات التعلم. من المستوى الاستراتيجي الوطني، والأهم من ذلك هو الاسترخاء الرؤية، AI توسيع مجال الاستثمار، نفس الاهتمام للبحث نظم البحوث والحوسبة المتنقلة في العمق مثل تكنولوجيا الهاتف النقال، قد ارتكبت بريطانيا لتعزيز تكنولوجيا AI في NHS تطبيق نظام (NHS)، والصين وينبغي أيضا تشعر بالقلق إزاء هذا المجال، مما سيعود بالنفع على عدد أكبر من الناس.

4. معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وFB الانخراط في مجموعة بيانات الفيديو، مما يسهل يوتيوب فيديو استعراض

اليوم عرض هذا البند، استخدم MIT بيانات وشارك في تأسيس الفيسبوك، مجموعة البيانات اسمه SLAC (تطبيقات إعتبر المزدحمة)، للعمل من أجل تحديد هوية ومكان. أنه يحتوي على أكثر من 520K غير مقصوصة مقاطع 1.75M الفيديو والتعليقات، التي تغطي 200 فئات العمل. قدمت ورقة الاطار على ان يكون الشرح يأخذ لقطات الفيديو وقتا أقل، فقط 8.8 ثانية، بالمقارنة مع التقليدية عملية التقليم اليدوية وتحديد المواقع البرنامج، وتوفير الوقت وضعت أكثر من 95.

بشكل عام، يتم استخدام الغرض من مجموعة البيانات لاختبار جودة التدريب وخوارزميات التعلم.

في هذه المجموعة البيانات، الشبكة العصبية يعطي إجابة خاطئة في كثير من المشاهد المنطقية. بسيطة جدا، والمعرفة البشرية - ونحن قد تكون في غرفة مع داخل تسلق الجدار، ولكننا لن تمارس بالضرورة، فقد يكون بالقرب من حمام السباحة، لكننا لا السباحة.

دعونا الشبكات العصبية يعرفون هذا الشيء هو من السهل جدا أن تسبح في بركة من الممكن، ولكن لفهم حقا ما هو السباحة، ولكنه يتطلب كمية كبيرة من البيانات لفهم.

وكانت كل من أشرطة الفيديو هذه النار والشخص كشف عن خطوة من استخراج الشرائح الفرعية ذات الصلة تحتوي على بعض الأنشطة البشرية. ثم عرض مع اثنين من المصنفات المختلفة، عرض النتائج وفقا لما إذا كان هناك قاسم مشترك بينهما، لتحديد ما إذا كان يتم تجاهل لقطات الفيديو.

الإبداعية المصدر: لى فنغ والتكنولوجيا سوهو، نيتياس المخابرات

للطبع، يرجى ترك رسالة وراء الكواليس، والامتثال للمعايير طبع