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2022-02-08點擊量：1262

近年來，人們對人工智能倫理提出了一些質(zhì)疑，在某些情況下，人工智能技術(shù)被濫用，今天就來帶大家看我們應(yīng)如何遵守人工智能道德原則。一、如何遵守人工智能道德原則——以人為本在對人工智能解決方案進行概念化時，只有當(dāng)人工智能系統(tǒng)在其整個生命周期中對個人、企業(yè)和人類都有利時，開發(fā)人員才應(yīng)該繼續(xù)開發(fā)。人工智能解決方案的開發(fā)應(yīng)該主要是造福和改善人類生活，而不是達(dá)到破壞性的目的。人工智能系統(tǒng)應(yīng)該符合人類價值觀，促進人權(quán)，尊重個人意見，提高生活水平，拯救生命，甚至保護環(huán)境。教育和醫(yī)療是可以從以人為本的人工智能技術(shù)中受益的兩個最重要的部門。人工智能解決方案有助于提高教育質(zhì)量，這將幫助學(xué)生找到更好的工作，從而提高這些人的生活質(zhì)量。同樣，在醫(yī)療行業(yè)使用人工智能技術(shù)也可能挽救生命。但是，人工智能技術(shù)的應(yīng)用不應(yīng)局限于這兩個領(lǐng)域，還可以應(yīng)用于企業(yè)資源規(guī)劃、油氣運營、娛樂和環(huán)保等其他領(lǐng)域。二、如何遵守人工智能道德原則——風(fēng)險預(yù)警人工智能系統(tǒng)應(yīng)采用基于風(fēng)險的方法創(chuàng)建。開發(fā)人員應(yīng)該識別與特定人工智能系統(tǒng)相關(guān)的所有風(fēng)險。只有在風(fēng)險很小或根本不存在的情況下，他們才應(yīng)該開始開發(fā)人工智能系統(tǒng)。例如，當(dāng)開發(fā)人員使用面部識別技術(shù)時，他們應(yīng)該評估可能出錯的技術(shù)的各個方面。他們應(yīng)該確保面部識別技術(shù)不會傷害任何人。比如，人臉識別技術(shù)不是萬無一失的，它會導(dǎo)致錯誤的定罪。因此，開發(fā)人員應(yīng)該確保在創(chuàng)建這樣一個系統(tǒng)時，該技術(shù)的風(fēng)險盡可能小。因此，開發(fā)人員在使用人工智能技術(shù)時，不應(yīng)忽視風(fēng)險意識、評估和管理。三、如何遵守人工智能道德原則——可靠性如上所述，人工智能系統(tǒng)應(yīng)盡量減少與之相關(guān)的風(fēng)險。開發(fā)人員應(yīng)該致力于創(chuàng)建高度可靠的人工智能解決方案。解決方案應(yīng)在其整個生命周期中按預(yù)期工作。它包括確保解決方案在每個階段都高度準(zhǔn)確、可靠和可預(yù)測。它們不應(yīng)對可能受這些系統(tǒng)影響的用戶構(gòu)成風(fēng)險。因此，開發(fā)人員應(yīng)確保定期對系統(tǒng)進行監(jiān)控和測試，以檢查人工智能解決方案是否正常工作。如果發(fā)現(xiàn)任何缺點，應(yīng)立即加以解決。最重要的是，開發(fā)人員必須在整個生命周期內(nèi)確保人工智能系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。四、如何遵守人工智能道德原則——問責(zé)制無論自主、自力更生的人工智能技術(shù)如何發(fā)展，人工監(jiān)控仍然是絕對必要的。無論人工智能系統(tǒng)的可靠性和先進性如何，都應(yīng)啟用人工監(jiān)控功能。每個開發(fā)階段的負(fù)責(zé)人必須是可識別的，并對人工智能系統(tǒng)的結(jié)果負(fù)責(zé)。必須建立確保責(zé)任和問責(zé)制的機制。它包括監(jiān)控所有涉及的過程，從概念到開發(fā)，從部署到操作。如果發(fā)現(xiàn)個人對人工智能系統(tǒng)的不當(dāng)使用負(fù)有責(zé)任，應(yīng)采取適當(dāng)措施。...

2022-02-08點擊量：1303

在基本層面上，機器學(xué)習(xí)有兩種類型：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。有時這些類型會進一步細(xì)分，如半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，但本文將重點介紹基礎(chǔ)知識。在監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下，通過將已知的輸入和輸出傳遞給監(jiān)督學(xué)習(xí)，可以訓(xùn)練模型進行預(yù)測。一旦模型看到足夠多的例子，它就可以預(yù)測來自相似輸入的可能輸出。例如，如果你想要一個能夠預(yù)測一個人患病概率的模型，你需要一個隨機人群的歷史記錄，其中包含風(fēng)險因素的指標(biāo)以及他們是否患病。預(yù)測結(jié)果并不優(yōu)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)科學(xué)家經(jīng)常從訓(xùn)練中截留一些數(shù)據(jù)，并用它來測試預(yù)測的準(zhǔn)確性。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，需要一個算法來查找數(shù)據(jù)中的模式，而不能提供示例。在聚類的情況下，算法將數(shù)據(jù)分類。例如，如果您正在進行營銷活動，則聚類算法可以找到需要不同營銷信息的客戶組，并找到您可能不知道的唯一組。在關(guān)聯(lián)的情況下，您希望算法找到描述數(shù)據(jù)的規(guī)則。例如，算法可能發(fā)現(xiàn)周一買奶粉的人也買尿布。有了這些信息，你可以在周一提醒奶粉顧客購買尿布，并努力提高特定品牌的銷量。如上所述，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用不僅要理解數(shù)學(xué)和算法，還要有一定的前瞻性。他們需要了解業(yè)務(wù)的人，了解算法的人，以及能夠?qū)Ｗ⒂诮M織的領(lǐng)導(dǎo)者一起工作。監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的關(guān)鍵概念，這應(yīng)該是你開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的第一課，一定要理解透徹！如果沒有明確監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的區(qū)別，你的學(xué)習(xí)之旅將無法前行。...

2022-02-05點擊量：1560

編程課是什么？少兒編程課是適合孩子學(xué)習(xí)的編程教育，少兒編程并不是教孩子像程序員一樣敲代碼，而是通過編程游戲的啟蒙和可視化圖形編程等課程，培養(yǎng)孩子計算思維和創(chuàng)新思維，激發(fā)孩子對互聯(lián)網(wǎng)程序的興趣。輔導(dǎo)機構(gòu)的老師經(jīng)常提到一定要讓孩子從小學(xué)習(xí)編程，因為學(xué)習(xí)編程已經(jīng)是大勢所趨。少兒編程并不復(fù)雜，只是說明編程在現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)時代是很重要，而少兒編程一般針對的是小學(xué)及以下幼兒設(shè)計的編程模式，把原來復(fù)雜的英文代碼編程語言轉(zhuǎn)換成圖形化的，以指令化，模塊化方式讓游戲，情景動畫，積木構(gòu)件的形式呈現(xiàn)。旨在孩子九大能力的培養(yǎng)：觀察力，想象力，創(chuàng)造力，邏輯思維力，問題解決，空間思維，判斷性思維，序列與條件，調(diào)試操作能力。在中國教育體系中屬于學(xué)前教育、初等教育、中等教育的范疇，所以少兒編程的教育對象主要是17歲以下的孩子。少兒編程教育需要匹配孩子的年齡特征、知識結(jié)構(gòu)和生活經(jīng)驗，遵循特定年齡階段的認(rèn)知規(guī)律和學(xué)習(xí)特點，切忌生搬硬套面向成人的職業(yè)編程技能培訓(xùn)內(nèi)容。該不該給孩子報編程培訓(xùn)班？一般而言應(yīng)該結(jié)合孩子情況，選擇一些趣味性的編程游戲用作低齡兒童的編程啟蒙；隨后通過圖形化的編程語言、積木拼搭式的編程工具，以動手實踐的方式體驗編程樂趣并逐步掌握模塊、控制、執(zhí)行等編程概念；在尊重孩子身心和諧發(fā)展的個體差異的基礎(chǔ)上，面向高齡少年引入生產(chǎn)型的高級編程語言，強化計算思維和問題解決能力。按照循序漸進、由淺入深的原則，把少兒編程粗略劃分為啟蒙、體驗、拓展三個階段，分別羅列一些備選的編程教學(xué)內(nèi)容：1、少兒編程啟蒙階段部分家長希望孩子越早接觸編程越好，但大數(shù)據(jù)調(diào)查結(jié)果顯示，最佳的編程啟蒙年齡是4~6歲。這一階段可以帶領(lǐng)孩子開始玩一些編程的相關(guān)游戲，做一個興趣引導(dǎo)和前期鋪墊，主要目的在于帶著孩子了解計算機基礎(chǔ)知識、鍛煉孩子的動手能力，對邏輯順序的認(rèn)知，主要培養(yǎng)孩子的興趣，正確引導(dǎo)孩子們對電子設(shè)備的使用。2、編程體驗階段6~8歲孩子的邏輯思維開始慢慢形成，這個時期可以學(xué)習(xí)簡單的編程知識，熟悉并學(xué)會使用程序思維的特點，如抽象、分類、分解等等，并且能夠通過程序的思維使自己在生活中做事具有一定的條理性，選擇一個合適的工具平臺進行系統(tǒng)學(xué)習(xí)，以便實現(xiàn)自己的想法。3、編程拓展階段如果希望孩子真正掌握編程語言,即便是scratch這樣的圖形化編程語言,也需要孩子具備較成熟的邏輯理解能力，所以不能急于求成�？梢栽诤⒆�10歲左右大概是小學(xué)五、六年級結(jié)合興趣引入硬件編程或者代碼編程Python或c++。編程課該不該給孩子報建議家長根據(jù)孩子興趣愛好為出發(fā)點，學(xué)習(xí)的目的主要是培養(yǎng)孩子計算思維和創(chuàng)新思維，激發(fā)孩子對互聯(lián)網(wǎng)程序的興趣。未來人工智能越來越普及，學(xué)習(xí)編程也越來越普遍。...

2022-02-04點擊量：1292

人工智能現(xiàn)在被泛化了，什么都叫人工智能。不過，從另一方面來看，人工智能確實迎來了一個大發(fā)展的時代。三個方面的原因，讓今天的人工智能讓大家覺得非常有希望：第一個原因，就是數(shù)據(jù)量的增加；第二個原因，是運算能力的急劇增加；第三個原因，機器學(xué)習(xí)等技術(shù)可以應(yīng)用了�，F(xiàn)在的人工智能可能還沒達(dá)到人類5歲的水平，但是在感知方面進步飛速。機器語音五年內(nèi)超越人類，視覺十年內(nèi)超越人類。在光環(huán)大數(shù)據(jù)看來，沒有懸念。接下來我們就去想，有了這些技術(shù)，咱們?nèi)ジ墒裁茨�？先說語音識別。微軟研究院26年前成立的時候，就已經(jīng)在做人工智能。微軟在人工智能整體布局的五個方面：首先，持續(xù)加大力度研發(fā)，保持領(lǐng)先。第二，人工智能產(chǎn)品思路和理念。人工智能最了不起的就是對話，“懂語言者得天下”。三大產(chǎn)品：第一，智能搜索必應(yīng)，在國際上是毫無疑問的第二大搜索引擎；第二，智能個人助理小娜；第三，微軟小冰。第三，人工智能融合到所有產(chǎn)品當(dāng)中，特別是微軟office，以后word，powerpoint等都會變得更加智能。第四，做一個AI平臺，在過去幾年打造了一個很強的cloudAI平臺。第五，AI的商業(yè)化落地。未來，AI確實會帶來倫理問題。我們會是第一代和AI共同生存的人類，機器人應(yīng)該有什么樣的道德標(biāo)準(zhǔn)，這是個問題。比如，AI有偏見怎么樣？比如你搜索CEO，你看不到一張女生的照片，全是男的。再比如，AI的結(jié)果應(yīng)該透明，可以解釋，如果不能解釋，就容易出問題。所以現(xiàn)在人工智能一個非常重要的方向是可解釋的人工智能。那么五年后，十年后，你是否會被人工智能所替代，傳統(tǒng)行業(yè)是否還需要大量的人來做重復(fù)的工作。光環(huán)大數(shù)據(jù)作為國內(nèi)大數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)的領(lǐng)軍者，五年布局人工智能培訓(xùn)，重金邀請行業(yè)大咖級講師，引進企業(yè)級實戰(zhàn)項目，只為培養(yǎng)優(yōu)秀的高端人工智能人才...

2022-02-02點擊量：1912

人工智能不是一門新學(xué)科，它的學(xué)科發(fā)展已經(jīng)有了60多年的歷史了。如果想要入門人工智能行業(yè)，那么你需要學(xué)習(xí)的知識將會非常繁雜。那么，人工智能需要學(xué)習(xí)哪些知識體系呢?今天就跟隨一起來了解下吧!首先，需要學(xué)習(xí)理解人工智能的基本概念，包括人工智能的原理、人工智能的項目流程、人工智能的應(yīng)用場景等。學(xué)習(xí)完這些基本的概念，算是做一個掃盲，不至于和別人聊天時還不清楚什么是人工智能。其次是編程基礎(chǔ)，人工智能是需要程序來驅(qū)動的，所以編程技術(shù)是不可或缺的。只是人工智能的編程和普通的軟件編程在思維上有一定的區(qū)別。普通編程主要是縱向的邏輯層次編程，側(cè)重于功能的實現(xiàn)，而人工智能編程不僅有縱向的邏輯層面的編程，還有橫向的矩陣并行運算編程，不但要注重功能的實現(xiàn)，還要注意效率和功耗方面的問題。當(dāng)程序方面沒有問題了，還需要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，數(shù)學(xué)是算法的基石，如果沒有良好的數(shù)學(xué)思維，那么至少在算法工程師這條路上可能不會有太大的成就，最多也就是替別人跑跑模型，調(diào)節(jié)一下參數(shù)。學(xué)完上述的人工智能基礎(chǔ)概念、編程基礎(chǔ)、數(shù)學(xué)知識后，就要真正的開始學(xué)習(xí)人工智能的核心知識了，從早期的基于統(tǒng)計學(xué)的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型開始，到現(xiàn)在基于仿生學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，要對常用的算法模型原理完全掌握，并且能夠根據(jù)實際任務(wù)需求設(shè)計出合理的算法模型，實現(xiàn)算法任務(wù)。...

2022-02-02點擊量：2260

目前，人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用需求強烈，技術(shù)優(yōu)勢突出，產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭良好。但是，與人工智能相關(guān)的核心算法和技術(shù)還不成熟，那么人工智能的威脅是什么呢?人工智能可能會給人類帶來意想不到的后果。人工智能可能無法正確理解人類指令的具體語境，從而導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)的運行偏離設(shè)計者的意圖，甚至造成災(zāi)難。人工智能可能會改變?nèi)祟惖乃季S和價值觀。AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍所用的策略是史無前例的。在學(xué)習(xí)圍棋的過程中，人工智能的思維方式完全不同于人類的思維方式，改變了圍棋的本質(zhì)和人類傳統(tǒng)的思維范式。人工智能可以實現(xiàn)既定目標(biāo)，但無法解釋這一過程背后的原理。如果人工智能的計算能力繼續(xù)快速發(fā)展，它可能很快就能以略微或完全不同于人類的方式優(yōu)化場景。那么人工智能能夠證明它的場景優(yōu)化在人類能夠理解的方面更好嗎?如果人類意識不能以自己能夠理解的方式來解釋世界，它自身會發(fā)生什么?人工智能可能不是一個恰當(dāng)?shù)脑~。以前，智能機器人能夠在人類認(rèn)知能力的參與下解決問題�，F(xiàn)在，人工智能可以用一種人類從未想過、從未采用過的“思維方式”來解決問題。例如，AlphaZero不需要注入人類游戲數(shù)據(jù)，僅通過幾個小時的自我游戲訓(xùn)練，就達(dá)到了國際象棋大師的水平。HenryA.Kissinger,EricSchmidt,DanielHuttenlocher于2019年8月聯(lián)合發(fā)表文章，表示人工智能的革命勢不可擋。三位作者對此持樂觀態(tài)度，努力理解人工智能及其后果，并積極應(yīng)對。把機器可以幫助指導(dǎo)自身的發(fā)展,更好地提高自己解決問題的切入點,旨在討論并提出了一些關(guān)于“人工智能將改變?nèi)祟惖恼J(rèn)知真理和現(xiàn)實”應(yīng)對不可避免的問題:建立一個新的“道德”人工智能領(lǐng)域;拒絕回答哲學(xué)問題的數(shù)字助理程序;人類需要進行高風(fēng)險的模式識別。目前，人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用需求旺盛，技術(shù)優(yōu)勢突出，產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭良好。然而，與人工智能相關(guān)的核心算法和技術(shù)還不成熟。...

2022-02-01點擊量：2224

話說現(xiàn)在有真正培訓(xùn)人工智能的培訓(xùn)機構(gòu)么？也可以說培訓(xùn)機構(gòu)有能力培訓(xùn)人工智能么？駕校沒有車你能學(xué)會開車么？游泳池沒有水你能學(xué)會游泳么？槍里沒有子彈，你能成神槍手么？可能有人說了，java、python、軟件測試、ui不都是培訓(xùn)機構(gòu)培訓(xùn)出來的么？沒錯，這些都可以“湊合”在教室里紙上談兵，盡量模擬真實的項目，這也是對的，并且好好學(xué)習(xí)，也可以找到工作，甚至是好的工作但是人工智能卻不可以，這就是開車，游泳，練槍一樣，真正的人工智能必須要有真實的環(huán)境，真實的場景，甚至真實的機器人。真正的人工智能絕非學(xué)個python就行，絕非學(xué)個數(shù)據(jù)庫就行；人工智能，說真的，壓根就不是培訓(xùn)出來的，培訓(xùn)機構(gòu)培訓(xùn)大部分最后只是python的培訓(xùn)而已，人工智能變成了一門編程語言的培訓(xùn)；人工智能是真實項目中出來的，并且要是人工智能的企業(yè)，最好是基礎(chǔ)研發(fā)的人工智能企業(yè)，而非銷售人工智能產(chǎn)品的公司，所以可選擇的余地并不大；百度（和東軟有人才培養(yǎng)，點擊查看）、阿里、寒武紀(jì)、科大訊飛、深蘭科技（這個和交大合作有定向培訓(xùn)，點擊查看）、漢王、華為（這個貌似也有和大學(xué)合作企業(yè)定向培養(yǎng)的）、地平線等等。所以如果你學(xué)個簡單的編程，找個培訓(xùn)機構(gòu)就行，如果要是人工智能，非到校企合作的培訓(xùn)機構(gòu)中不可。...

2022-01-31點擊量：2329

趨向1：大型語言模型(LLMs)，定義了下一波交互AI。AI語言模型建立在自然語言處理技術(shù)和算法的基礎(chǔ)上。例如，當(dāng)某個句子是半部分時，該模型將根據(jù)以前記錄的事例，推斷該句子后面的幾個詞�？偠�言之，就是總結(jié)文本信息，甚至從純文本生成視覺圖。LLM(LLMs)訓(xùn)練對象是對包含大量數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。比如Google的BERT和OpenAI的GPT-2和GPT-3，都是LLMs的典型例子。GPT-3中大約有1750億個參數(shù)，它們用來訓(xùn)練570兆字節(jié)的文本。從簡單的文章到復(fù)雜的財務(wù)模型，這些模型都能產(chǎn)生結(jié)果。如今，包括OpenAI、HuggingFace、Cohere、AI21Labs和AI12在內(nèi)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司都在為LLMs培養(yǎng)出數(shù)十億參數(shù)的模型。一家名為Naver的韓國公司宣布，他們開發(fā)了最全面的基于人工智能的語言模型HyperCLOVA，一種類似GPT-3的韓語模式。不像上面提到的模式，華為的PanGu-Alpha和百度的Ernie3.0Titan都是經(jīng)過電子書、百科全書和社交媒體的中文數(shù)據(jù)集培訓(xùn)而成。2022年，我們將看到大型語言模型成為下一代交互人工智能工具的基礎(chǔ)模型。趨向2：多模式人工智能的興起。模型(Modality)是德國理學(xué)家赫爾姆霍茨提出的一個生物學(xué)概念，也就是生物憑經(jīng)驗接受信息的通道，例如，人類具有視覺、聽覺、觸覺、味覺和嗅覺模式。多模式是指各種感覺的融合，而多模式交互則是指人通過聲音、肢體語言、信息載體(文字、圖片、音頻、視頻)、環(huán)境等多個通道與計算機進行交流，充分模擬人與人之間的交互方式。常規(guī)深度學(xué)習(xí)算法主要關(guān)注從單個數(shù)據(jù)源對模型進行訓(xùn)練。比如，計算機視覺模型是對一組圖像進行訓(xùn)練，NLP模型用于對文本內(nèi)容進行訓(xùn)練，語音處理包括生成聲學(xué)模型、喚醒詞檢測和噪聲消除。這類機器學(xué)習(xí)涉及單模式人工智能，并且結(jié)果全部映射為單個數(shù)據(jù)類型。同時，多模式人工智能是計算機視覺和交互人工智能智能模型的最終融合，它為計算器提供了更接近人類感知的場景。最新的多模式人工智能的例子是OpenAI的DALL-E，它以藝術(shù)家Salvador-Dali和PicksWale的諧音命名�？筛鶕�(jù)文字描述產(chǎn)生相應(yīng)的圖像。舉例來說，當(dāng)將文字描述為“一個圓環(huán)形時鐘”發(fā)送給該模型時，它就能產(chǎn)生圖像。多任務(wù)統(tǒng)一模型(MUM)是谷歌多模式人工智能的又一實例。該方法通過從75種不同語言提取的上下文信息，對搜索結(jié)果進行優(yōu)先排序，以改善用戶的搜索體驗。MUM使用T5的文本到文本框架，比在BERT上流行的基于轉(zhuǎn)換器的自然語言處理模型要強1000倍。通過簡單的文字輸入，英偉達(dá)的GauGAN2模型可以產(chǎn)生像照片一樣逼真的圖片。該方法將分割映射與單個模型相結(jié)合，實現(xiàn)內(nèi)繪、文到圖的生成，使之成為一種功能強大的多模式工具，能夠通過文字和圖片的混合創(chuàng)造出真實的藝術(shù)。不久的將來，我們將會看到計算機視覺、語言和語音模式的融合，它使人工智能更加豐富和真實。趨向3：簡化和優(yōu)化MLOps。是一種將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的實踐，是機器學(xué)習(xí)和DevOPs在軟件領(lǐng)域結(jié)合起來的一種實踐，因此它在很多方面類似于2012DevOps。當(dāng)DevOps于2012年面世時，很多企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識到它的價值，但他們實施DevOps是一件難事，工具鏈?zhǔn)�分�?fù)雜，生態(tài)系統(tǒng)也不完善。相對于MLOps而言，MLOps更復(fù)雜，它包含了安裝、配置培訓(xùn)、推理架構(gòu)、配置特征存儲器、配置模型注冊表、監(jiān)視模型衰減、檢測模型漂移等相關(guān)內(nèi)容。它巨大的軟件包也使得MLOps的部署比DevOps更加困難。MLOps是加入基于云計算的ML平臺的一個概念，包括AmazonSageMaker、AzureML和谷歌的VertexAI。但是，這些功能并不能同時用于混合和邊緣計算這兩種環(huán)境。所以，監(jiān)控邊緣計算的環(huán)境模型已經(jīng)成為企業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)。當(dāng)我們使用計算機視覺系統(tǒng)和交互人工智能系統(tǒng)時，建立用于監(jiān)控邊緣計算的模型將變得更具挑戰(zhàn)性。由于像Kubeflow和MLflow這樣的開放源碼項目逐漸成熟，MLOps實際上已經(jīng)可以輕松獲取了。我們可能會發(fā)現(xiàn)，在未來幾年，跨越云計算和邊緣計算環(huán)境，采用了一種簡化的MLOps方法。趨向4:AI驅(qū)動開發(fā)者生產(chǎn)率。將來，人工智能幾乎將影響IT產(chǎn)業(yè)的方方面面，包括編程和開發(fā)。近幾年來，我們曾見過一些工具，如亞馬遜代碼大師，它可以在開發(fā)者編程時，為他們提供智能建議，從而提高代碼質(zhì)量，并且識別應(yīng)用程序中最重要的那一行代碼。最近，GithubCopilot第一次以“人工智能配對程序員”的身份幫助開發(fā)者寫出有效的代碼。Salesforce的研究小組還發(fā)布了CodeT5，一項開放源碼項目，可以幫助Apex開發(fā)者在AI驅(qū)動下編寫代碼。之前的Codata,Tabnine已經(jīng)完全將智能代碼引入主流開發(fā)環(huán)境。Ponicode還是一種AI驅(qū)動的工具，它提供了功能創(chuàng)建、可視化和運行單元測試的快捷方式。大規(guī)模語言模型(LLMs)的出現(xiàn)以及開放源碼更加廣泛的可獲得性，使得IDE廠商得以構(gòu)建基于它的智能代碼生成與分析系統(tǒng)。更進一步說，可以通過內(nèi)嵌注解生成高質(zhì)量、緊湊代碼的工具已經(jīng)成為期待。他們甚至能把一種語言編寫的代碼翻譯成另一種語言，通過將傳統(tǒng)代碼轉(zhuǎn)換成現(xiàn)代語言，使應(yīng)用程序現(xiàn)代化。趨向五：云平臺垂直化AI新解決方案。包括亞馬遜，谷歌和微軟在內(nèi)的全球領(lǐng)先的人工智能供應(yīng)商正在把研發(fā)成果商業(yè)化。它們通過自己的云平臺提供主機服務(wù)，并安裝了具有人工智能加速器和預(yù)訓(xùn)模型的硬件設(shè)備。亞馬遜連接和谷歌聯(lián)絡(luò)中心AI就是垂直整合的典型例子。這兩家公司都利用機器學(xué)習(xí)的能力來實現(xiàn)智能路由，由機器人驅(qū)動的客戶服務(wù)會話，以及自動為聯(lián)絡(luò)中心代理提供幫助。AWSPanorama可與已有IP攝像機相連，以執(zhí)行基于計算機視覺的推理。用戶可以在他們的云平臺中使用新的模式。然后把他們部署到全景設(shè)備的邊緣。AzurePercept也用類似的方法來提供邊緣計算視覺模型和交互人工智能。在Azure上，微軟建立了Percept，基于現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)，人工智能，邊緣計算服務(wù)。...

2022-01-29點擊量：2809

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展，我們都知道，人工智能行業(yè)吸引了一些年輕人，不僅可以受到企業(yè)的重視，還可以獲得比較豐厚的薪資待遇，這也成為吸引人才的重要原因。那么，語音識別技術(shù)有哪些常見應(yīng)用呢?今天就跟隨著一起來了解下吧。語音識別技術(shù)與其他自然語言處理技術(shù)如機器翻譯及語音合成技術(shù)相結(jié)合，可以構(gòu)建出更復(fù)雜的應(yīng)用，例如同聲傳譯。目前比較成熟的應(yīng)用，包括語音輸入法。通過語音識別輸入文字，最高速度能夠達(dá)到1分鐘400字，比普通鍵盤輸入更加高效。還包括個人語音助理：智能語音助手和搜索引擎是相輔相成的，更聰明的搜索邏輯能夠更快地幫助用戶找到答案。家居場景中，智能電視、智能冰箱甚至智能鏡子等設(shè)備都可搭載語音助手，實現(xiàn)語音控制，串聯(lián)起從廚房、客廳到起居室、衛(wèi)生間的智慧家居物聯(lián)網(wǎng)。因為傳統(tǒng)家電硬件的語音交互改造成本較高，入局的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)普遍推出家用智能音箱作為核心硬件，試圖將這一全新品類打造成家居場景的語音控制樞紐。隨著語音識別、自然語音理解等技術(shù)的發(fā)展，在車內(nèi)場景中通過語音交互控制車載導(dǎo)航、娛樂、空調(diào)等系統(tǒng)成為可能。語音控制系統(tǒng)將駕駛者的注意力從屏幕和按鈕中解放出來，一定程度上增強了行車安全性。由于車內(nèi)場景具有一定的私密性，這種交互方式自然容易被接受。...

2022-01-29點擊量：2611

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。對于不熟悉智能化、人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)的人來說，人工智能還是比較復(fù)雜的學(xué)科。那么，人工智能的核心技能是什么呢?下面就一起看看吧。1、計算機視覺。計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。也就是說，計算機視覺相類似于人類日常生活的視覺交互。該技術(shù)的應(yīng)用方向包括：醫(yī)療、人臉識別以及購物方面。2、機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)指的是計算機系統(tǒng)無須遵照顯式的程序指令，而只依靠數(shù)據(jù)來提升自身性能的能力。簡單理解為，機器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式，處理的交易數(shù)據(jù)越多，預(yù)測就會越準(zhǔn)確。3、自然語言處理。然語言處理是指計算機擁有的人類般的文本處理的能力。也就是說，通過計算機掃描一段文本，它即使不懂這種文字，但是計算機卻能夠分析出文本中的語法、地點、時間等信息。4、機器人將機器視覺、自動規(guī)劃等認(rèn)知技術(shù)整合至極小卻高性能的傳感器、制動器以及設(shè)計巧妙的硬件中。5、語音識別。語音識別主要是關(guān)注自動且準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)錄人類的語音技術(shù)。提到語音識別技術(shù)，大家肯定不陌生，相信大家都玩過刺激戰(zhàn)嘗王者榮耀、YY助手等熱門軟件，其中就用到了語音識別技術(shù)。...

2022-01-28點擊量：3222

人工智能專業(yè)是中國高校人才計劃設(shè)立的專業(yè)，旨在培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才，推動人工智能一級學(xué)科建設(shè)。以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術(shù)的專門人才為目標(biāo)，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的理論和方法、深度學(xué)習(xí)框架、工具與實踐平臺、自然語言處理技術(shù)、語音處理與識別技術(shù)、視覺智能處理技術(shù)、國際人工智能專業(yè)領(lǐng)域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺。人工智能與很多本科專業(yè)是密切相關(guān)，有意向?qū)W習(xí)人工智能的同學(xué)可以考慮以下專業(yè)：一、機器人工程專業(yè)機器人工程專業(yè)是一個近幾年新興的專業(yè)，是一門在真實世界環(huán)境下將感知、決策計算和執(zhí)行驅(qū)動組合在一起的應(yīng)用交叉學(xué)科和技術(shù)。2016年在大學(xué)里首次設(shè)立，是教育部重點扶持的專業(yè)之一，如今也已經(jīng)成為了熱門專業(yè)主要培養(yǎng)具備工業(yè)機器人技術(shù)及創(chuàng)新能力的專業(yè)人才。二、智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是在硬件基礎(chǔ)上給機器人賦予一個類似人的大腦，神經(jīng)傳導(dǎo)及信息處理系統(tǒng)，簡單說來就是學(xué)習(xí)如何控制機器人。該學(xué)科的設(shè)立也是為了適應(yīng)社會對從事智能化產(chǎn)品研發(fā)人員迫切需求的現(xiàn)狀。三、計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)專業(yè)主要培養(yǎng)具有良好的科學(xué)素養(yǎng)，系統(tǒng)的、全面的掌握包括計算機硬件、軟件與應(yīng)用的基本理論和基本知識的人才。與人工智能學(xué)習(xí)也有交叉部分，且該專業(yè)本科畢業(yè)后就業(yè)也是相對容易。四、模式識別與智能系統(tǒng)專業(yè)模式識別是一個新興的交叉學(xué)科是自動控制、模式識別、人工智能、模糊邏輯、仿生學(xué)和計算機科學(xué)與技術(shù)等多個學(xué)科融合的產(chǎn)物。是一門理論與實際緊密結(jié)合具有廣泛應(yīng)用價值的學(xué)科對于人工智能是起到至關(guān)重要的作用。五、自動化專業(yè)自動化專業(yè)通俗一點來說就是能夠使機器、設(shè)備和儀器能全部按照規(guī)定的要求和既定的程序進行生產(chǎn)的一門專業(yè)。自動化專業(yè)對于人工智能是屬于基礎(chǔ)學(xué)科涉及面是比較廣的。無論是哪一個專業(yè)大學(xué)期間對于人工智能的接觸都是比較表面，真的想要從事與人工智能相關(guān)專業(yè)必須要讀研，一定要重視本科中數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)。中國人工智能發(fā)展迅猛，中國政府也高度重視人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，選擇人工智能相關(guān)的崗位未來發(fā)展的前景也比較廣闊。...

2022-01-28點擊量：3542

首先，我們需要注意AI和ML的“炒作”。而且那里有很多炒作!谷歌對“人工智能”一詞的簡單搜索就產(chǎn)生了約6.3億個結(jié)果，而AI繼續(xù)占據(jù)頭條，甚至進入了主流電視廣告。但是，網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)需要樹立記錄-與流行的看法相反，人工智能和機器學(xué)習(xí)無法解決我們所有的問題。業(yè)界需要將網(wǎng)絡(luò)安全中的AI/ML的真實內(nèi)容與單純的炒作區(qū)分開來。尤其是，企業(yè)需要意識到的一個關(guān)鍵問題是AI/ML無法進行因果關(guān)系，這意味著AI/ML無法告訴您發(fā)生某些事情的原因。了解為什么是網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵組成部分，尤其是與安全事件調(diào)查和分析有關(guān)的原因。朱迪亞·珀爾(JudeaPearl)是人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)者，也是其領(lǐng)先的老師之一，他在其最新著作《為何之書：因果的新科學(xué)》中討論了人工智能的問題。對于當(dāng)今的高科技行業(yè)，人們對智能到底是什么的理解還不夠全面。珀爾(Pearl)解釋了對概率關(guān)聯(lián)的高度關(guān)注如何使我們簡單地演變?yōu)楦�先進的應(yīng)用程序，其應(yīng)用與AI在1980年代初期所做的相同的簡單推理相同。這個問題是為什么AI仍無法解決足夠的網(wǎng)絡(luò)安全實際問題的核心。基于AI的經(jīng)常銷售方式，業(yè)內(nèi)許多人認(rèn)為AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)可以簡單地代替人類。盡管AI的攝取和處理大量信息的能力很重要，但AI缺乏因果推理的原因在于，尤其是經(jīng)驗豐富的安全分析師和事件響應(yīng)者提供的人類智能仍然至關(guān)重要。訓(xùn)練有素的安全團隊在檢測，識別和防御各種網(wǎng)絡(luò)安全威脅方面發(fā)揮著重要作用-并將長期保持這種狀態(tài)。其他老師也認(rèn)為，圍繞人工智能存在誤解。在Elsevier于2018年7月發(fā)表的一篇文章中，紐約大學(xué)心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授，機器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司GeometricIntelligence的前CEOGaryMarcus博士(2017年被Uber收購)表示：“我認(rèn)為最大的誤解是關(guān)于AI的人們認(rèn)為我們已經(jīng)接近它了。我們離那里不遠(yuǎn)……人類可以具有超強的靈活性-他們可以在一種情況下學(xué)習(xí)某些東西，然后在另一種情況下應(yīng)用它。機器無法做到這一點�！钡�是，AI/ML有一些重要的好處，包括它具有關(guān)聯(lián)各種來源的大量數(shù)據(jù)的能力。這種相關(guān)程度對于告知安全團隊他們正在調(diào)查的事件以及使團隊在處理分析方面的教育和效率更高至關(guān)重要。例如，AI/ML可以使用異常檢測和聚類提供有關(guān)潛在事件的詳細(xì)信息。它還可以幫助對需要調(diào)查的事件進行風(fēng)險評分。此數(shù)據(jù)可用于更好地通知正在做出有關(guān)安全事件決策的人員。但是AI/ML無法為您做出決定�？傊�，正確使用AI/ML可以在通知安全團隊方面發(fā)揮重要作用，從而幫助安全團隊就安全威脅和事件做出更及時，更準(zhǔn)確的決策。但是AI/ML無法為您完成這項工作，內(nèi)部沒有神奇的解決方案，這是更廣泛的行業(yè)需要理解的重要區(qū)別。因果關(guān)系(理解為什么會發(fā)生)是AI/ML無法做到的，并且是人與AI/ML系統(tǒng)之間的關(guān)鍵區(qū)別。通過了解AI和ML在網(wǎng)絡(luò)安全流程中發(fā)揮的真正價值，以及人類帶來的價值，我們的行業(yè)可以減少關(guān)鍵的誤解，從長遠(yuǎn)來看，可以使我們的整體網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)略更加有效。所以對于人工智能和機器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中的真正作用是什么這一問題，我相信大家通過今天的文章就能有所了解。...

2022-01-24點擊量：3306

NLP自然語言作為人工智能的核心技術(shù)之一，近幾年由于AI技術(shù)的深入發(fā)展已經(jīng)獲得了極大的突破。因此，我們可以看到NLP自然語言在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，NLP工程師也漸漸走到了大眾的面前。相信許多人對于這個高薪的崗位還有許多疑問，NLP工程師是干什么的？工作內(nèi)容是什么？下面我們來簡單認(rèn)識一下NLP自然語言，同時了解一下NLP工程師的具體工作內(nèi)容和發(fā)展前景吧！1、認(rèn)識NLP自然語言首先，我們簡單了解一下NLP自然語言的概念。NLP是一個交叉性的學(xué)科，它和計算機科學(xué)，人工智能，計算語言學(xué)這三門都有交叉，是一門對綜合要求比較高的學(xué)科。它的主要目標(biāo)是解決計算機和人類（自然）語言的交互問題，NLP在很大程度上需要解決無結(jié)構(gòu)化的語料怎么讓機器更好的理解。2、NLP工程師的具體工作內(nèi)容具體來看，NLP工程師的日常工作主要在做各種清洗數(shù)據(jù)，還有實體序列標(biāo)注模型的訓(xùn)練，以及知識圖譜相關(guān)的工作，比如NLU模型的訓(xùn)練等。除此之外，還需要做各種各樣其他的事情，比如寫個接口，寫個測試之類的瑣事。當(dāng)然，處于不同階段的公司，NLP算法工程師的工作重心可能有所差異，這也不是一定，但是工作的大體方向差不多就是這樣。3、NLP工程師的發(fā)展前景今后NLP的崗位會急速增長。增長的來源一部分來自于搜索引擎公司。另外來自于大量的已經(jīng)產(chǎn)生的大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理相關(guān)的公司，以及從大量的語音識別轉(zhuǎn)化出來的數(shù)據(jù)的利用相關(guān)的公司。在大趨勢上，一定是企業(yè)對于海量用戶產(chǎn)而生的嘈雜的聲音的理解和利用。數(shù)據(jù)的量還在不斷的急速增加，NLP工作量和任務(wù)類型也在增加，最終導(dǎo)致崗位需求的增加。由于NLP的應(yīng)用前景廣泛，因此NLP工程師的發(fā)展前景也差不到哪里去。眾所周知，比較常見的四個人工智能領(lǐng)域，即表格化數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、圖像和視頻數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)�？梢哉f文本數(shù)據(jù)的信息含量僅次于表格化數(shù)據(jù)，而想要高效利用好文本數(shù)據(jù)，就離不開NLP技術(shù)。因此NLP工程師的年薪在北京這樣的一線大城市，至少也是20K起步。其未來的發(fā)展前景也是十分可期的�？梢灶A(yù)測的是，NLP工程師在原公司的職業(yè)生命活力會比較強。與此同時，成熟的人才也會有很多創(chuàng)業(yè)機會可以考慮。簡單來講，NLP工程師主要工作內(nèi)容就是洗數(shù)據(jù)，寫規(guī)則。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)的深入發(fā)展，這個崗位今后的發(fā)展?jié)摿�無窮。由于這個領(lǐng)域的技術(shù)更新迭代很快，因此大家要保持持續(xù)學(xué)習(xí)的態(tài)度，才能在職場中處于不敗之地。...

2022-01-20點擊量：3715

經(jīng)過多年的人工智能研究，人工智能的主要發(fā)展方向：運算智能、感知智能、認(rèn)知智能。這一觀點如今也得到業(yè)界廣泛的認(rèn)可。一是運算智能，即快速計算和記憶存儲能力。人工智能所涉及的各項技術(shù)的發(fā)展是不均衡的。現(xiàn)階段計算機比較具有優(yōu)勢的是運算能力和存儲能力。1996年IBM的深藍(lán)計算機戰(zhàn)勝了當(dāng)時的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，從此，人類在這樣的強運算型的比賽方面就不能戰(zhàn)勝機器了。二是感知智能，即視覺、聽覺、觸覺等感知能力。人和動物都具備，能夠通過各種智能感知能力與自然界進行交互。自動駕駛汽車，就是通過激光雷達(dá)等感知設(shè)備和人工智能算法，實現(xiàn)這樣的感知智能的。機器在感知世界方面，比人類還有優(yōu)勢。人類都是被動感知的，但是機器可以主動感知，如：激光雷達(dá)、微波雷達(dá)和紅外雷達(dá)。不管是BigDog這樣的感知機器人，還是自動駕駛汽車，因為充分利用了DNN和大數(shù)據(jù)的成果，機器在感知智能方面已越來越接近于人類。三是認(rèn)知智能。通俗講是“能理解會思考”。人類有語言，才有概念，才有推理，所以概念、意識、觀念等都是人類認(rèn)知智能的表現(xiàn)。在人工智能的時代中，不同行業(yè)會有不同的特點。顯然人工智能不能做一切事情，也不能夠代替所有人，經(jīng)過分析把人工智能的行業(yè)應(yīng)用分成三種主要的狀況：第一種，信息完全輸入的狀況。在這種狀況下，機器得到輸入，就可以充分準(zhǔn)確的得到相應(yīng)的輸出。像以訊飛聽見為代表的實時語音轉(zhuǎn)寫，像人臉識別、圖像識別等技術(shù)，“輸入”即可以得到“輸出”，在這一領(lǐng)域機器將來可以完全替代人工。第二種類型，是僅僅有輸入還不夠，還需要知識積累，需要思維判斷的工作。這一領(lǐng)域是人和機器耦合的，比如說陪伴，班尼不能代替父母陪伴孩子�；卮鸷⒆拥膯栴}，教孩子知識，讓父母在忙碌的時候不會擔(dān)心孩子感到孤獨，并且?guī)椭�父母與孩子實時交流，了解孩子。這是第二種場景：機器無法完全替代人工，而是輔助人，人機耦合進行工作。第三種類型，沒有信息輸入，而是主要靠創(chuàng)意，靠想象力的工作。今天的機器可以作圖、作曲、寫詩，但是都是編碼生成的工藝，真正的藝術(shù)如今的機器還很難做到。機器能夠替代了大量的傳統(tǒng)體力勞動，從而將人類釋放到無比美好和廣闊的創(chuàng)意空間中去，這是人工智能發(fā)展的未來趨勢之一。因此我們認(rèn)為，需要創(chuàng)意和想象力的工作是機器無法取代的。未來的世界應(yīng)該是由頂尖專家和頂尖管理者協(xié)同管理人和機器的聯(lián)合體的一個大未來，這就是我們認(rèn)為的人機協(xié)同的機制。人類今天的工作會越來越多的由后臺的學(xué)習(xí)系統(tǒng)不斷地學(xué)習(xí)到機器中，由機器來代替人類；而人類將投身于想象更大的未來，去做更有創(chuàng)意的事情。在這樣的機制下，人類智慧大爆炸時代正在到來。...

2022-01-20點擊量：3647

利商業(yè)價值很高：它可以通過收集用戶大數(shù)據(jù)，然后更好的了解用戶，為用戶創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)的個性體驗。帶來更多新的工作機遇：當(dāng)大量的人工智能機器的產(chǎn)生，就會有很多的智能機器需要學(xué)習(xí)和計算所以就會衍生出很多領(lǐng)取，帶來更多的工作崗位，比如用來人工智能設(shè)備學(xué)習(xí)的圖片語音等數(shù)據(jù)的標(biāo)注采集工作。給人們生活上帶來的便利：當(dāng)掃地機器人、AI智能影響、做飯機器人、人臉識別等等出現(xiàn)在我們生活中，給我們帶來了很大的便利。雖然人工智能給人們來來的好處很多但是也有弊端大規(guī)模失業(yè)：據(jù)人力資源和社會保障部2016年新聞發(fā)布會介紹，2016年末中國失業(yè)率達(dá)4.05%機器人不會犯錯，不會累，不需要休息，不需要工資。這完全可以代替很多職業(yè)，例如工人，司機等等不需要思想的工作。如此便會導(dǎo)致大批大批的人失業(yè)，大批大批的人整日無所事事。人類的精神生活退化：人工智能機器是沒有感情的。如果此刻你的身邊，你的同學(xué)，你的朋友，都是人工智能機器人，你會受得了嗎？現(xiàn)在的社會，是一個物質(zhì)的社會，但更是一個精神的社會，如果人工智能機器人越來越多，這個世界將沒有感情，沒有喜怒哀樂，到處都是冷冰冰的，沒有藝術(shù)，沒有精神食糧，到處都是機械化的。機器人具有很大危險性：比如電影《我與機器人》便描述了一個機器反而要消滅人類的悲劇。同時，大量人工智能的產(chǎn)生會造成大量的失業(yè)。由此而見，我們需要做的還有很多。但有一點事確定的，只要正確運用人工智能，它將極大程度上推動人類文明的進步。...