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强化学习“足以”达到通用人工智能

近日,来自 DeepMind 的科学家在提交给同行评议的期刊《人工智能》(Artificial Intelligence)上的一篇题为 “Reward is enough” 的论文中认为,人工智能及其相关能力不是通过制定和解决复杂问题而产生的,而是通过坚持一个简单而强大的原则:奖励最大化。

  • 2021-07-28
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脑机融合技术的哲学审思

近年来,继人工智能、虚拟现实等技术引发广泛关注之后,脑机融合技术也逐渐从“梦想照进现实”,成为各界人士热议的话题。2016年9月,美国斯坦福大学的研究者们利用脑机接口技术让一只猴子在一分钟内敲打出莎士比亚的经典台词“To beornot to be,That is a question”。2017年2月,美国斯坦福大学电气工程教授克里希纳?谢诺伊(Krishna Shenoy)和神经外科教授杰米?亨德森(Jaimie Henderson)发表论文,宣布他们可以让三名瘫痪患者通过简单想象就能精准控制电脑屏幕上的光标,甚至其中一名患者可以在1分钟之内大约输入8个英文单词。2017年4月,美国著名企业家兼科学家埃隆?马斯克(Elon Musk)宣布成立了Neuralink公司,投入大量资金研究脑机接口技术,希望通过以此方式增强人类的能力。2017年7月,美国国防部也公布了一项“脑芯片”巨额投资计划,其目的也是开发一种脑机接口,让人脑与电脑连接,为战士提供“超级感受”。2019年7月,马斯克便宣称,Neuralink公司的脑机接口技术取得了突破性进展,植入技术对被试脑损伤更小,传输数据更多。

  • 2021-07-28
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除了芯片,我们还应关注这六大核心技术!

设备智能化的体现就是典型的软件定义机器,包括机器轻松连接至互联网;将APP和分析结果嵌入机器和云,实现智能化和自我意识;无需更换硬件即可改变和升级机器/设备功能,为用户提供智能,实现持续改进;通过API和生态系统扩大工业互联网平台应用。

  • 2021-07-28
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工业互联网安全关键技术研究

边缘计算助力工业互联网_架构、应用与挑战

  • 2021-07-28
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神经网络的可解释性综述

来自XAI的:对于不同的听众,解释的深度也有所不同,应该是需求而定。例如:为什么你这么聪明?因为我喜欢吃鱼。为什么吃鱼会聪明?因为鱼类富含DHA。为什么DHA聪明?...... 因为根据不同的人群,我们的可解释的工作也不一样。例如给大众解释吃鱼能够聪明就行了,因为吃鱼能够聪明我们很多人已经从小到大耳熟能详了。如果我们给专业人士解释DHA为什么会是大脑聪明,我们身边很多人也答不出来,这已经远超出我们计算机这个领域了。当然,可解释的这种边界越深,这个模型的能力也越强。

  • 2021-07-28
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企业信息化建设讲义

企业信息化建设讲义

  • 2021-07-28
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IoT行业的“芯”选择是什么?

从PS5断货、智能家电纷纷涨价,到智能汽车交期大排长队,“芯片荒”正在和每个人的生活发生交集。 全球“缺芯”到底到了什么程度?光天化日之下,就连劫匪都打上了芯片的主意。据香港文汇报报道,6月16日下午,香港街头上演了一场“芯片大劫案”,一物流公司运输的价值约500万港元高价芯片被劫。 迄今为止,全球依然在蔓延“缺芯”危机。芯片短缺涉及到的行业已经从汽车蔓延到智能手机、游戏机等行业,甚至是家电业也无法逃脱。高盛的一份报告指出,此次全球面临的半导体缺乏问题,将会给全球169个行业造成一定的打击。

  • 2021-07-27
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光子有望替代电子计算机加速神经网络计算

近日,来自日本 NTT 研究所的高级科学家 Ryan Hamerly 在 IEEE Spectrum 上发表了一篇文章(“The Future of Deep Learning Is Photonic”),谈论了光学计算在未来的强大潜力。他解释了为何光学计算会降低神经网络计算的能耗,以及光子设备取代电子设备的可能。 Ryan Hamerly 的本科就读于加州理工学院物理专业,2016年从斯坦福大学获得应用物理学博士学位。博士毕业后,他先是在日本 NTT 研究所担任博士后研究员,与日本知名研究员 Yoshihisa Yamamoto、Shoko Utsunomiya 研究光学与量子计算,一年后又到 MIT 做了两年博士后,博士后导师为 Dirk Englund 教授。

  • 2021-07-27
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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