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卡耐基梅隆邢波眼里的人工智能:它的价值在于通用性:手机版app下载
来源:手机版app下载    发布时间:2020-12-01 14:42:01
本文摘要:人工智能算法的技术拒绝与传统不同。

人工智能算法的技术拒绝与传统不同。传统的技术设备实时拒绝,就像飞行中的表演团队必须展示一样,必须严格控制每台飞机的间隔。

不那样的话,就不会碰撞和美丽。人工智能是为了完成任务,飞机着火时,不是为了超越手段,而是为了告诉哪里着火,得到协商,让指挥官指挥官多台机器人。它还提到了所谓的动态调度,在阻力的情况下,有必要利用机器集中学习内部结构,但不影响数学结果的正确性,也有简单平衡的方法,有些任务已经完成,可以让机器占有其他任务。

机器学习和人工智能特有特的,当你意识到机会时,没有提高水平。解决问题的方法是更加模块化的过程,不是从头到尾的堵塞方法,而是最后统一,原始的解决问题的路径,包括产业间的原因和研究开发的原因。

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但是,现在在人工智能的产业前景中,可以看到用于的范围已经远远超过数据中心的机械室,可以在移动平台上部署,也可以在家庭设备上部署,也可以在云上部署,这些不同的硬件环境明确提出了对系统设计的不同拒绝。考虑到这里必须的解决问题的方法和现在数的方案,考虑到差距在哪里这样可以获得相当大的产业。铁锹和工具本身有相当大的价值吗?你知道FPGA、TPU是必要的吗?如何看待FPGA、TPU和人工智能热潮的观点,人工智能的力量在哪里?你需要专业的硬件吗?这个问题不太容易问。

现在看到的人工智能解决问题的路径和方案,大量使用的硬件不仅包括网络,还处理CPU,保管。现有设备,从技术角度来看,没有充分利用,只要控制算法的核心,应用于硬件,反而没有迅速的结果。现在人工智能有很多硬件标准,包括CPU、GPU等。

那个人到底需要专业的设备吗只是,硬件的提高空间相当大,例如必须设计更低功耗的CPU和GPU的核数量在某个设备中,能否进一步提高存储的功能能能否提高,这些都有很多提高的地方,但是我们必须把这个提高的算法变成某个专用的功能和算法我自己保持着态度。人工智能和机器学习整个研究开发和产品的形态呈倒三角的倾向,在这个倒三角的顶端,我们看到了数据任务和数据模型和软件,但是因为有无限的任务和数据量,所以越往下走,越想分享数量的解决方案。

到底的空间不会更小,就像在其他工业园区看到的例子一样。飞机飞什么东西?似乎没有推荐。

几种飞机,几种发动机,十几种标准模型,几种油,基本上1~2种就行了。因此,人工智能基础的价值在于通用性,仅次于市场占有率,降低成本。

然后,我个人指出,硬件处于这种形态中。那个向哪个方向转呢是专业回顾,还是效率回顾?如果产学需要充分的对话,就必须正确解决这个问题。人工智能VS自然智能最后谈到未来的憧憬,人工智能再次点燃了恋爱的想法和愿景,但也有担心不会给我们带来威胁的人吗?或者不影响我们的工作机会?我从研究开发者的角度来看,分享这样的观点,我实际上是人工智能和人类(自然)的智能,是比较平行的两条轨道,其功能和目的几乎不同,人工智能如图所示具体,具有可定量评价的功能的自然智能是比较广泛、功能广阔的空间,而且数学模型和硬件不明确、不正确、软件算法也不正确,所以整体是模糊的例子。

但是,人工智能有明确的定义。例如,单一的功能构筑,设备是电子设备,软件以算法继续执行。这两者产生比较值后,有时不会产生错觉。

例如,看到谷歌AlphaGo输了,应该采取什么样的态度呢?从我个人开发人工智能的软件和功能的角度来看,我们开发的目的是构筑最初设计的目标,例如对局,在有限的条件下,机器达到人,马车达到马的可能性很高。只是,机器打破本身是否过度说明,构成对人类自身能力的挑战,必须合理地看待这个问题。

机为机器的功能和人的思考、感情、自主性不一样,所以现在技术上不会受到人工智能的威胁。我在实践人工智能后的一个大方向,在长期的实践中不会与人产生并存关系,帮助人们构建许多简单的功能,提高人们的生活质量,减少人们的生活风险。

只是金矿的最后,总结了这个方向的市场创造力。我实际上人工智能的市场创造力非常大,以我有限的视野在社会政府,或者在科学、商业上有很多应用,其中最重要的基本点之一是享受大数据。数据一旦减少到相当大程度,机器和人的优势就不会产生相当大的弯曲,人追不上机器的消化程度。

因此,数据的价格产生了不同的价值,得到了更好的协助。包括医疗、法律、健康等多方面,由于人工智能挖掘数据。

人工智能在社会运行、科学研究、商业扩张中进一步获得空间,给我们带来低收入和产品功能的机会。此外,没有必要等到像人一样聪明才能获得这样的功能。

人工智能的目标本身不应该太注重生物或哲学的比较。应该更加注重功能的构建和低价的慢速获得。原始文章允许禁止发布。

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