人们错误地认为机器学习是一种单一的、通用的东西,而这也一直是在理解自动化上的误区:随着每一波自动化,我们想象我们正在创造的是拟人化的机器或是具有广义智能的机器。
现阶段想要低门槛、短时间地训练处一个好的强化学习模型,还是很困难。但正如吴恩达所说的,“短期悲观,长期乐观”,深度强化学习作为机器智能接下来的发展方向,是毋庸置疑的。
零样本学习zero-shot learning,是最具挑战的机器识别方法之一,从原理上来说,ZSL就是让计算机具备人类的推理能力,来识别出一个从未见过的新事物。
所有被数字化的行业——音乐、媒体、零售、通讯、打车,都将迎来一场天翻地覆的变革和爆炸式增长。教育,无疑是下一个。
在主流媒体中,认知计算、机器学习等几乎就等于人工智能,但它们并不是人工智能的另一种名称,我们需要了解这些术语之间的差异以助于区分机器智能与人类思维。
三次延伸新业务后,图普科技为 AI 行业提供了这样一种参照:当 AI 落地难以变现,或者在既有业务到达天花板时,AI 创业公司应该如何开辟新的战场?
成立三年多,商汤累积融资额已超过16亿美元,但每年也在用数以亿计的速度消耗资本,有人认为,规模化的投入让商汤从 AI 技术到应用均构建起壁垒,也有声音指出:“商汤在烧钱”...
如何让企业为“自动化机器学习平台”买单?将其产品化,并大幅降低使用门槛就成了关键。
人工智能是技术的又一次升级,但是人工智能不能成为一切腐朽旧思想的避难所,不能包庇价值观的混乱,也不能纵容技术平台对用户话语权的剥夺。