
电影《失控玩家》:人工智能的自我觉醒,程序员的代码情书
笔者在观看《失控玩家》(Free Guy)时,首先联想到的便是这部号称致敬《三体》的网络小说,而不是片方宣传的“沙雕版《楚门的世界》”。瑞安·雷诺兹与克里斯·埃文斯在《失控玩家》片场朱迪·科默(左)饰演米莉,乔·基瑞饰演“键盘”...
笔者在观看《失控玩家》(Free Guy)时,首先联想到的便是这部号称致敬《三体》的网络小说,而不是片方宣传的“沙雕版《楚门的世界》”。瑞安·雷诺兹与克里斯·埃文斯在《失控玩家》片场朱迪·科默(左)饰演米莉,乔·基瑞饰演“键盘”...
LaMDA、GPT-3 等模型随参数规模扩展的新技能学习曲线。通过人工或机器手段来给大模型的缺陷打补丁。随着参数从 80 亿增长到 5400 亿, Google PaLM 大模型学到了多个新技能。2016 年 4 月,《医疗未来学家》:AlphaGo 能重塑医疗行业的未来...
说起围棋机器人,大家或许首先会想到红极一时的AlphaGo。“有很多语言素材处理用到大模型来帮做润色和整理。”沈徽举例称。更值得一提的是,借助这款围棋机器人,AI的能力和红利将赋能给千家万户。据现场体验,它搭载的...
AlphaZero 完爆棋类游戏AI,它的价值有多大?图 / 北大AI公开课《胡郁:人工智能+,共创新时代》图/ AlphaZero 视角下,在比赛中赢,平局或输的局数(来自 DeepMind 团队论文)...
前些天参加个访谈,见识了当下人工智能的发展。用眼睛一瞪,不想接的电话铃就停了,他们说叫“眼神杀”。虽然我不怎么用智能手机,但还是觉得很神奇。要说人工智能给我最大的震撼,肯定是AlphaGo与李世石的那次人机大战。比赛前我是绝对看好人类取胜,但一看比赛棋谱,电脑比人类下得好太多了,不少招法都让我“脱帽致敬”。...
而AlphaGo之所以能达到人类顶尖棋手的棋艺水平,依靠的是“自学成才”。不过,AlphaGo的胜绩是否代表着人工智能的胜利?答案是否定的。在黄铁军看来,人类面临的很多问题都是开放性问题。应对开放性挑战,需要通用人工智能。...
最初的AlphaGo研究了数千个人类游戏的例子,这个过程被称为“监督学习”。在今日(12月7日)发表于《科学》杂志的研究中,DeepMind介绍了阿尔法狗(AlphaGo)升级版AlphaZero,这是迄今为止最强大的围棋类AI,不仅碾压人类棋手,也将此前另一AI程序远远甩在身后。...
以上是AI算法工程师的课程大纲,后面还会陆续更新内容,下一篇文章我们将更新进入人工智能行业需要什么条件。那么我接下来将会为大家梳理一下,怎么学习才不会掉入所谓的“信息茧房”,怎么学习才会花最少的时间,最快速的进入人工智能行业。...
面向教学产品级别的大模型应用其实也在研发行列。在教育行业,教育公司先是选择应用通用大模型,随后开始自研垂直大模型。在国内,科大讯飞推出星火大模型后,迅速落地了英语口语练习、数学助手等教育应用。因此,面向企业用户的大模型应用,将越来越需要满足数据安全审计、信创、支持私有化部署等要求。...
“全民AI”课程开课在即,课程教学大纲已经全部公布。执行相关的试点AI项目可以设置6-12个月的牵引力。结交朋友学习人工智能、头脑风暴项目和找到导师!CLO应该知道如何策划内容而不是创建内容。AI到2030年将创造13万亿美元的价值,主要用于零售,其次是旅游和汽车行业。...
既怕错过了趋势,又不知道 AI 具体可以提供哪些价值。标题是我在招募第一期行动营学员时,被问到最多的问题。如果问「AI+」具体可以加什么,那么我的答案是“人有多大胆,AI 有多大产”。掌握,或者哪怕只是知道,这些模型,就可以让你在思考问题、解决问题时效率倍增。...
我们应该特别注意人工智能技术的应用,欢迎大家一起探讨。·其次,人工智能通过连接数据库调取数据完成工作,其数据计算的精确度是人工所不能比拟的。·首先,人工智能是机械化的工作模式,不会感到疲惫,也不用休息,因此避免了人工自身因素所带来的不确定性。...
据外媒报道,苹果还有其他的AI目标——研发出Siri的新功能,使其可以自动执行多步骤的任务。据报道,苹果曾有意与OpenAI达成合作并尝试使用其技术,但最终决定放弃这一计划。Siri将要升级了?实际上,目前的iPhone产品上,Siri的用处并不多,甚至于有些用户一年可能都用不了几次。期待此后iPhone的更新,可以提高Siri的用途。...
但政府应该“在最危险的人工智能系统广泛使用之前”争取时间。机器人在关于人工智能、机器人和政治概念的国际会议上发表演讲人工智能未来或许能够创造出致病生物体或入侵敏感基础设施。文章接着质问人工智能的危险程度。两位作者评论这个问题时称,“真实而可怕”的答案是无人知道。...
这是一张容易引起幻觉的图片,而AI有它自己的“幻觉”(图片来自网络)支持人工智能安全研究,例如加强监督机制,通过改进理解深度学习模型的透明度,避免AI程序产生越权行为。避免风险最大的用例:在高风险场景中限制人工智能的部署,例如追求开放式目标或在关键基础设施中。...