AI救世记|亚博电子竞技

发布时间:2020-10-28    来源:lol全球总决赛外围在哪里买 nbsp;   浏览:47828次

亚博电子竞技_李开复13日在清华大学演讲期间,对人工智能作了非常高兴的评论。 其中,详细说明一般企业如何应用于人工智能来制造企业的竞争优势和技术壁垒,一句话都是干货,非常简单地说,人工智能行业的发展现在也相当允许——没有平台化。

但是,因为有这样的允许,这个时候一起做墙也不是最低的。 指出由于人工智能的优势很多,企业必须考虑用人工智能开始辅助自己,从而招聘有关方面的人才。

但是,我们不能光口头上说。 怎样才能克服困难和挑战,让人工智能帮助你的工作,你的事业? 让我们结合另一个实例来说明李开复的演说内容。 现在你是程序员,哥哥也是媒体人,但让自己的行业变白有点难缠。 如果你现在是媒体IT部门的人,这个媒体每天能做的最少,最重要的工作是其他网站复印文章,在自己的网站上刊登自己的符号。

你是介农,但在世界上。 所以,自己写程序,要求编辑们一键完成,自动完成这些文案文章,该怎么办? 当然,用人工智能复制粘贴看起来有点大,但活着看起来很机械。 即使倒下也需要一定的突发事件。

例如,网站的页面除了正文以外还有很多凌乱的广告链接。 只要网站的设计师太笨了,设计的结果应该人一眼就能确认。

但是,算法是如何识别正文和广告/相关链接的区别的呢? 然后算法是怎么在网站的内容中发现什么样的呢? (就是“热点”)最重要的是,一眼就想要的是这些需要注意的事情真的很多。 你平时学的If else可能用得太多了,用什么语言完成你的王者算法好呢? 说到这里,我们面对李开复提到的目前深度自学面临的第一挑战:平台没有深度自学的挑战之一:平台人工智能目前没有统一的平台。 深造的自学,不知道现在的人,不知道。

因此,谷歌最近花费了大量的钱来砍伐业界顶尖的人才,年轻巴士的年薪达到了200万美元。 这些人二十多岁,博士刚毕业,怎么要这么多钱呢? 你怎么这么高兴? 李开复老师说,这些人投入各种领域的AI研究后,有可能迅速建立千万到亿美元的价值。 但他之所以可能没有表现出来,是因为没有平台,现在AI的研究开发很难,很难。 平台是一个比较神秘的概念,现在人工智能的发展处于摸石头过河的状态,所以没有人能预测所谓的“平台”的正确形态是什么样的,也许扩大话题就能分成文章,但非常简单。

例如,在现在的神经网络算法中,显然不想起CNN、RNN、DNN等很多概念,应用于构筑的方法也很奇怪。 基于AI的编程都是从0开始编辑,一点一点地构建算法。 但是,如果有一天有iOS和安卓之类的东西,我发现有最好的算法(当然,这只是个例子,不一定有最好的算法。

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然后,如果把它构筑成某种程序,想在后代展开关于神经网络的研究开发,只需调用它取得的API就可以完成。 这样就可以很大程度上修正深度自学开发的玩耍性。 深刻的自学挑战之二:数据的收集和计算当然作为天下码农,很难承认这样的小事。 你应该很快就找到了合适的语言系统,比如Tensorflow,比如Scikit,敞开心扉做了程序。

但是,今后面临的问题可能不能那么好地解决。 它们从两个方向分别要求算法训练的效果。 训练数据的量和训练的速度。

李开复老师把这个问题分为两个问题,我们指出他们只不过是关于算法训练的问题,可以进入同样的问题。 深度自学的网络太大,需要大量的数据。

由于数据太多,计算特别慢,所以必须充分计算计算量。 如何识别网站中正文的方位是解决问题的好问题。 如果你的心躺着,要求从几大(十几大)的主流媒体复制文章,可以用if else解决问题,虽然网站之间正文部分的规则不同,但网站内的文章遵循几乎相同的规则。

为了实现标准化的算法,本文部分的文字密度不会突然变小,html代码的密度不会下降等,也很难找到规则。 例如,正文大部分是p/p。 如果网站每天能改版4500篇文章,预计训练10天左右就能超过足够低的精度。

难题是“平面热点”啊! 网络热点每天都在变化。 你的算法是怎么今天的热点是什么? 如何告诉算法算法算法扫描的这篇文章是否是关于热点的文章,然后写的? 要让算法训练识别这些信息的能力,必须扫描成千万篇文章进行训练吗? 作为终极粉丝码农,你第一次感觉到你前面电脑的8核i7和GTX Titan那么无力。 喂,写爬虫类,慢慢爬吧。 看看有一天能不能在互联网低峰期在公司的服务器上偷偷跑完。

为了把深奥的自学算法自己进化到低水平,李开复老师估计最少需要10亿水平的数据,这么大的数据是非常难收集的。 而且,只有这些数据都是你自己的时候,他们才能在你手里发挥充分可靠的价值。 另外,数据量相当必要的运算量也非常大,所以活跃在深刻的自学领域,最糟糕的是有自己的计算设备。

例如,享受自己的服务器机群。 因此,早期人工智能建设的是世界一流的微软公司、谷歌、Facebook这样的公司,他们不仅享有更好的资金、更好的人才,最重要的是他们享受大量的数据深刻的自学挑战之三:对系统说:“虽然没有一点变化但合理:机器无法用人的语言告诉你行动的动机和理由。 机器训练做了有趣而深刻的自学,面部识别、语音识别很棒,但与人不同。

我不知道那是怎么做到的。 虽然有些人做了这样的研究,但今天,一个领域必须告诉别人该怎么做,为什么要向别人解释,那个领域对深奥的自学来说很难。

比如即使阿尔法戈打败了李世石,也听不到阿尔法戈为什么要回头看这一手。 ”深奥的自学只是一种算法,不能根据自己的初始设计大幅度改变自己,但不能告诉他如何用有效的方法改良自己和改良后自由选择。

所以,在很多情况下,最后无法推测其运营状态。 另外,可能无法像李开复老师推荐的阿尔法戈的例子那样,从算法的变革中提供协助自己变革的信息。 当然,作为世界级的码农,你同意教这些。 另外,你可以根据算法的最后表现找到问题在哪里在这个虚拟世界中,我们要求所有辛苦的编辑们最终的结局。

世界码农顺利开发了“全自动文章载机”。 这个媒体的编辑们需要多花点精力,写需要细致研磨的文章。 所以,不要告诉AI最后不会吞噬我们,但他们看起来很快就能救很多人啊。

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