世界上最大的信息技术人工智能机器人交易员会安全吗?

最近华尔街的故事引入,贝莱德全球最大的资产管理集团(贝莱德)转向编程,其计划削减40主动型基金经理,通过量化投资策略。

很清楚,目的是降低利率。事实上,在过去的两年里,贝莱德支付报酬在华尔街已经减半,但它是不够的。

投资者希望逐渐理解,人工选股甚至无法运行市场获胜,那么为什么不投资于指数基金或依赖于机器和选股的算法?至少需要支付成本较低的这种方式,它可以提高回报率。

为了保持大的优势在激烈的竞争中,贝莱德人工智能是容易理解的。但问题是机器人做这笔交易真的比人类更小的风险吗?

历史上那些惨痛的教训告诉我们,一旦风险,项目主导金融世界只会剃须更血腥。在这个高度竞争的“正义”下的科学和技术,完成交易的可怕的速度和毫无意义的价格将使市场更加不稳定。

金融博客ZeroHedge说,行业巨头如贝莱德所使用的机器人销售利益如果发布指示,或出售利益将触发一系列的机器人,进而导致市场崩溃。当机器人在卖,但没有人在买的时候,危机将变得特别残酷。

还记得骑士资本吗?

骑士资本是美国最大的做市商之一,在2012年,该公司的新的计算机系统在45分钟疯狂买入和卖出成千上万的股票,导致骑士资本损失了4.4亿美元,几乎走到破产的边缘。

财富,它不仅反映了过度依赖自动化系统的风险,也是“自动偏见”这种认知心理学的典型案例。一旦这种偏见是指人类开始依靠自动化,自动化会停止质疑。

这种认知心理学在航空业风险更大。过度依赖自动驾驶,容易让飞行员职业能力。仿真研究表明,当自动驾驶仪系统失败,即使是有经验的飞行员经常忽略的重要指标。

飞机失事报告,自动偏差被认为是事故的“罪魁祸首”,包括一个447年447年飞机失事事件震惊了世界。

硬币有两面,这并不是说,贝莱德接受人工智能应该停止。现在,纯粹由人工智能投资”远离现实。

在未来,科技金融行业的趋势是不可避免的,但财富提醒,贝莱德仍然需要人类来确保人工智能不发疯,确保机器人做出决策是可控的。

世界上第一个智能机器人是什么?

导读:从1968年到1972年,美国斯坦福国际研究所开发了一种移动机器人机器人沙基,这是第一个采用人工智能移动机器人的学习。

人工智能机器人沙基有自主意识、环境建模、行为、计划和执行任务。它配备了电视摄像机,三角测距仪,碰撞传感器、驱动电机和编码器,通过无线通信系统由计算机控制。在那个时候,计算机的巨大,但速度很慢,导致机器人沙基通常需要几个小时的时间来分析环境和路径规划。

世界上第一个人工智能性爱机器人销售:自主学习的新姿态

加州深渊创作最近宣布,第一代女性性机器人和谐已成功开发、学习的能力,能产生情感和人类的性玩偶,预计将在今年4月推出。

有别于传统的性玩偶僵硬的脸和身体,和谐将有12种性格特征,包括天真,善良,性感,等等。同时,体内加热器的机器人,可以模拟真实的温度。

最亮眼的功能与和谐可以进化的人工智能系统,它都能保持学习和人类发展出真正的感情。

和谐的学习能力,能通过手机应用程序更新。

现在,一个和谐预计将耗资约12000英镑(约103500元),然后买方必须支付每年支付费用,继续更新数据库。

使用机器人来做服务的工作是一种经验吗?

我们是新技术革命的最前沿,在技术革命,逐渐复杂的任务可以由人类由机器执行。组织逐渐开始接受人工智能,机器人技术和技术进步带来的自然语言,并使用可用于从经验中“学习”,可以与用户交互的平台。新一代的机器人将使用增强的实时数据分析技术和自动化技术,智能信息集成的各种电子渠道的同时,因此通过语音或文本与用户自然对话。

然后,作为一个用户,这种技术集成和是什么意思吗?当你怀疑一个产品或服务,会有最好的代理为你处理这个问题,他掌握了整个公司服务经验和有很多的知识。

“请稍等”。

想象一下,如果你叫银行或电子商务网站,客户服务,会发生什么?在大多数情况下,系统会问你电话的原因,或许还将指导您解决一些基本的问题。

这种方法可以帮助企业降低客户服务的成本,但我知道大多数人认为,按照菜单导航指令是让人非常头痛,因此,他们必须按“0”,进入人工客服操作系统。但也不一定会帮助当前的困境,因为通过人工客户可能还需要更长的等待时间。

经过长时间的等待,最后附件客户服务。但是这个耳机设备有问题,他们必须打开一个痛苦的对话,更让你等待一段时间,附件为你另一个客户服务。

招聘:客户服务技巧

现在想象一个聊天机器人立即打开客户服务电话,和它的名字和声音是熟悉你。几次后安全检查确认你的身份(可能是由语音识别)的背景下,机器人将能够完全掌握你与公司的密切关系,包括订单历史,失败的订单历史,网站搜索、历史、历史交易记录、电话记录,和你分享任何信息对话。没有你不得不挣扎在同一时间,也不用浏览收件箱或重复确认。

机器人使用公司经验来处理你的问题,包括其他客户问题以及解决方案的最新数据统计。它不仅可以在没有专家或请求批准的情况下采取行动,解决大部分问题,但也可以准确地实现这一目标。,机器人将跟踪反馈给你,根据你选择的沟通方式,如电子邮件、应用程序消息,回拨电话号码你指定,请注意你的网站账户,或这些方法的组合,准确。

信息产生的过程可以以多种方式使用,例如,改善用户体验到下一个调用者,好的产品和服务内容,同时个性化的客户交互。在适当的情况下,整个过程将是一个良性循环。

通常情况下,你的问题可以在第一时间得到解决。这种机器的主要互动可以提高客户满意度,如果合适,也可以增加客户忠诚度。如果客户有机会选择自己的方式更像是媒体,如果他们得到服务可以继续快速、高效,如果机器人可以设置所有人类的客户服务的优点(和)没有缺点,所以客户与机器人通信的过程可以比和经验获得的人工客服。同时,特别是年轻一代,因为他们曾接触过智能手机、社交媒体和聊天,认为这是自己的一部分。

呼叫中心附近

Facebook Messenger机器人成为一个热门零售商客户互动平台。EBay ShopBot系统,例如,它可以更快和更无缝地搜索、比较和购买商品。机器学习的机器人拥有强大的能力,它可以根据用户的购买历史或商品搜索历史,为用户提供更有针对性的购物建议。高端市场巴宝莉也使用这个机器人。巴宝莉是一个著名的时装公司,品牌所使用的机器人主丰富的数据,图片,和了解公司的最新产品信息,帮助客户进行搭配根据我的意愿。

广泛应用在机器人领域的客户服务,一些工作将被机器取代,人类可以处理更复杂的和敏感的任务快。这一变化将允许企业最有价值的客户提供更有针对性的服务,并逐步形成一个混合模式。在这种模式下,机器学习技术可以为人类提供更大的帮助。混合模式已经开始,与此同时,机器人将会比你能想象的推广和应用。考虑到员工的技能和培训需要花很长时间,现在企业必须开始改变计划。

机器人技术在人类劳动结构可能的影响是非常深远的。由于人机矛盾,市场竞争对手必须争夺的结果。所谓的赢家,将能够充分利用先进的数字技术对个人和组织获得竞争优势。

使用AI再次跃进,NVIDIA GPU升级电影评级的游戏场景

光线跟踪技术,在过去被用于电影场景,因为光线跟踪涉及大量计算任务,更新率、低延迟率难以实时互动游戏。但英伟达NVIDIA RTX发表在最新的光线跟踪技术可以突破这些限制。
 
在游戏开发者大会(环球数码创意,游戏开发者大会),在旧金山在NVIDIA今天宣布(20)的日子里,发布最新的照明跟踪技术“NVIDIA RTX”,英伟达说,十年后的算法和GPU的研究和开发,内容创造者和游戏开发人员将能够在NVIDIA GPU Volta架构,运行可以高度扩展光线跟踪技术,实时、电影特效在游戏场景渲染的成绩。
 
英伟达和跟踪技术,升级游戏场景电影质量
 
皮克斯公司的副总裁兼首席技术官史蒂夫可能曾经说过,“所有的人工智能是颠覆行业。”与好莱坞电影公司,在过去的一年里,英伟达和动画公司合作,进口人工智能技术在GPU渲染,场景设计、角色和虚拟世界的创建,并导入GPU加速功能,呈现生动的动画效果,提高了动画制作的过程。
 
光线跟踪技术,在过去,光线追踪被用于生产实际的电影场景,因为它被认为是能够处理模拟光照、反射和阴影效果的关键技术,可以提供保真度远高于传统彩色图像的技术。在即时跟踪方面,最能替换当前使用的技术,通过模拟光学计算方法,模拟真实世界的光,产生更多生动的图像。
 
在游戏开发中,然而,由于光线跟踪,涉及大量计算任务的更新率,低延迟率实时互动游戏,不太可行。
 
配合Microsoft Windows开发人员也可以使用
 
NVIDIA内容和技术部门,高级副总裁托尼Tamasi说,即时光线追踪在过去的十年里,一直是吸引产业和游戏开发者的梦想,现在英伟达RTX成功克服这些局限性。他强调,开发人员将能够产生真实的反映图像质量,映射出现场,周围光线和阴影效应存在,然后通过GPU实时光线追踪操作,输出比传统视觉传真度栅格化的技能。
 
4英伟达说,包括游戏、史诗、补救、娱乐、和团结的游戏,游戏开发者大会本周在旧金山,展示如何通过即时跟踪光呈现逼真的将来在游戏中逼真的图形效果。
 
英伟达说,为了通过各种接口支持光线跟踪,还将与微软合作,使RTX技术可以完成支持微软DXR标准平台,提供所有Windows开发人员使用。

使用“机器人类型机器人”而不是“机器人”

所有的游泳池都必须配备一个救生员,早上6点钟就在开放。只有我一个人在池塘,救生员坐在自己的高站在池面无表情的凝视的行动。

其实我不是完全可以游蛙泳学校不到一个星期,通风不是特别熟练,所以只能抑制气体池游泳游泳回来在中间。在水里当我选择深水池,水深约1米7左右。脚在地上站稳后,头部略高于水面。抱着发现,应该选错了方向。

现在我有点困惑,因为我知道有人在那里,看着我,我想我来不及喘口气的尴尬被他发现。是否客人到酒店游泳池,可以游过来,我这样的初学者应该做在家吗?但实际上什么都没有发生。除了我是唯一安全官当我不存在或者当他不存在,只继续默默地盯着池塘,在危险时跳。

不知怎么,它使我想起古代的太监在皇帝的宫殿。听说皇帝看中了,妾的翻牌,他们将取消他的小妾在房间里,关上门,听他墙肋骨,坚决不动,“不管什么与他无关。

我认为如果使用机器人来取代救生员或太监,所以我是皇帝是否会受欢迎的。因为他们的工作是一样的。这个角色是让人来处理像机器人。为了实现这一目标最激进的可能是一个军人,不仅在中国,士兵们必须把被子成一张邮票,重复无用的和毫无意义的东西,这是这些不得不强迫他们做无意义的事情,可以让他们学会服从。所以当他们执行订单真实,虽然还活着,但也与机器人看起来一样。

更重要的是,尽管在一些军事歌曲会说我有一个家,我也喜欢这些可以揭示人性,但士兵们可能被允许表达的感情情况是相同的,也就是说,即使是他们表达感情的方式很好,看上去不像一个机器人。似乎报道之前提到的,在北方,每年假期,人必须在规定的时间内穿着民族服装,舞蹈在指定的地方,来表达快乐的心情。

情感的一致性的方式来表达他们的喜悦,也许人们想要化身机器人,让机器人像人类大师情绪状态的第一步。他们想让机器人像机器人,表达感情,而不是像机器人来表达人类的感情。是否可以把所有的感情之后,订单,做一些随机的运动,模拟人小气质,反复无常的和疯狂的玩,可以容忍加入一些干扰,实现字符的不同个体之间的差异。

也许这可能是只要我们能看到的最高发展水平的机器人。我对人工智能的发展不容乐观。可能会再次有一千一百二十,当我回到游泳池,救生员是完全由机器他可能有一个男人的脸不长监控是否有人溺水,和救援。现在见到救生员的现实,可能会有一些更适合他的工作,他可能会有更多的时间,他的妻子和孩子。

从完全过渡到机器像机器人通用型机器人,这一步是毫无疑问的。但进一步,从替代机器人类型来代替人类的过程中,机器人将直接违反了三个原则?例如,我想要一只熊孩子或野蛮女友,有时故意找到自己的罪,机器人会遵照这个愿望?

更有可能的情况是,机器人可以做人类听,也一样。而这一目标将培养大量的奴隶的机器。他们不能背叛主人的命令,因此,即使主人做一些违反人类行为,他们也毫无怨言。这种行为从长远来看,总的来说,人类的发展弊大于利。至少对机器的主人,一个人的发展,也会有很大的伤害。我们都知道,如果父母溺爱孩子会承担孩子的出生,所以被宠坏的盲目顺从主机伙伴,做一只熊的成年人。

如果人类希望机器人不做坏事,或者人类行善,那么好或坏的判断标准,至少他们应该首先掌握清楚。这可能现在不能做自己。所以,让机器人完成所有现实需要从事机械、也许是最好的机器人的发展历史,太多的好事。

使克隆人类机器人永远活着

人工智能似乎在现实世界中逐渐占了上风,他们可以操纵股市试着开车,即使在对人类玩家各种棋类游戏。此外,他们可能很快就能超越日常生活,克服人类的一些最基本的恐惧,如有机会使我们的爱从死里复活。可能在几年之内,我们可以上传最近去世的个人电脑的想法,让他们永恒的生命存在形式的机器人克隆。

特雷塞运动总部位于佛蒙特州为基础,致力于促进数字复制技术的发展,希望最后的人类意识传到电脑上。基金会执行董事布鲁斯·邓肯说:这就像人们会让宠物猫或狗。我们不填入人体,但是以这种方式来填补他们的信息,他们的个性和风格。据报道,超过56000人已经签署了协议,愿意把自己的想法以数字的形式保存,从而实现硅的改变从一个碳的生活。

这个数字的情节演变可以看到在许多科幻小说,和查尔斯·布鲁克反乌托邦科幻小说系列“黑镜子”,但也取得了令人印象深刻的总结。一集,一个年轻人死于一场车祸,他的女朋友选择了让他回来,或者让一个机器人从数据包括电子邮件、社交媒体信息和手机短信,等主人的记忆的人,他的个性和风格。

企业家玛蒂娜·罗斯布拉特是发展技术,和他的妻子碧娜为原型创造了一个机器人克隆:Bina48现实版本。机器人也成为这项技术的原型,价格为150000美元。通过建立一个包含冰镇数据库的生活记忆,信念,和思想,和社交媒体的交互和共享内容,如博客,她Bina48机器人是一个很好的方式显示冰镇的思想和个性,并能表达想法,像一个真正的人互动。

罗斯布拉特相信思考克隆技术最终将为人们提供社会互动帮助独居,甚至帮助他们建立一个人死后的个性。美国收入最高的女首席执行官罗斯布拉特说,未来人们可以保持他们认为克隆在智能手机,和你在一起。克隆是一个思考你的身体,你的思想到数字复制,她说,思考克隆10到20年内所能达到的水平。它看起来像一个屏幕的《阿凡达》,看到机器人,而比平常。

罗斯布拉特在五年前与妻子冰镇Bina48原型开发。机器人工程公司汉森机器人,罗斯的帮助下布拉特的团队建立了一个机器人的头。他们花了超过100小时的冰镇记忆,感情与信念编译,然后集成到一个计算机数据库。Bina48可以使用信息和与人交谈。

然而,一些人Bina48交谈说,这次谈话有时会让人感到沮丧。他们发现,比娜经常避免问题,或一个答案有点困惑。也有些人认为这令人不安的谈话。

罗斯布拉特不是唯一一个试图拯救一个人的思维的人的电脑。如Lifenaut,”我的生活片段”中的eterni。我和其他公司试图利用克隆技术复制的思维在人们的心中。

数字进化中可以看到许多科幻小说的情节,而在查尔斯·布鲁克反乌托邦科幻小说系列“黑镜子”(如图),做出了一个令人印象深刻的总结。一集,一个年轻人死于一场车祸,他的女朋友选择了让他回来,使机器人化身从存储数据包括电子邮件、社交媒体和手机短消息的信息记忆的人,他的个性和风格。

旧金山的发明者兰德尔大脑正在开发一个可以上传系统。他的方法是大脑信息经过一系列的计算进行浓缩,最终在数字形式复制。谷歌工程总监还说,Ray Kurzweil 32年在未来,我们将能够上传他们的整个大脑信息的计算机。在电影“先验的黑客,”约翰尼·德普扮演的科学家知道你正在死去,他的思想在一台计算机上的人工智能。这个过程将是他情感和知识的计算机网络世界各地联系在一起。

然而,这样的情节在电影中可能是一个挑战,人类的大脑大约有850亿个神经元,10000相互之间的突触连接在一起。在最近的一项研究中,模拟1秒的大脑活动只需要其中一个世界上最快的超级计算机,请求1字节(1024结核)的计算机内存和近83000处理器。

罗斯布拉特仍然自信。她说Bina48证明基于我妻子的性格和思维的概念文件机器人可以实现。我认为克隆的思维将是人类最伟大的发明,是没有限制的机会。

史蒂夫·乔布斯的遗产,由谷歌和微软成功

2011年10月5日,史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)因病去世,“苹果失去了一位有远见的和创造性的天才,人类失去了一个不可思议的人。”
 
IPhone十年引起的各种虚拟经济和实体经济,技术和消费经验足够深刻的改变,乔布斯的远见和创造力。他出版的产品通常是指重新发明,革命似乎浮夸的话,一点点地变成现实。
 
从细节,偏执到软件、硬件、完全控制
 
一千年水果粉有一千个工作岗位在他的眼睛。但如果总结他的遗产的一个词,这个词应该是:细节,细节,细节。
 
他是气味的控制也来自对细节更挑剔的偏执的地步。乔布斯会因为一个冷却风扇噪音太大,主板的设计不是很好,OS X辊轴,金属涂层、螺丝和螺母的曲线。偏执,你也可以从苹果的设计长m:乔纳森,ev(Jonathan Ive),UI设计副总裁Alan染料访谈数据的发现。
最近,强壮,生活在《纽约客》技术会议上问如何找到设计灵感,他的回答是:像往常一样的细节。“发狂”总是有这样或那样的产品,如贫穷和粗糙的手机,这也是为什么iPhone设计。所有这一切最终进入苹果的基因,由内而外,自上而下,驱动巨无霸继续前进。
 
偏执的细节,和软件、硬件完全控制之间只有一线之隔。对细节的精益求精,直接决定了乔布斯和苹果的软件和硬件不愿意任何一个委托给他人。这是史蒂夫·乔布斯始终坚持另一个想法,他还另一个遗产──的硬件和软件集成。
在过去的十年或几十年,完全控制硬件和软件为苹果封闭的“责任”,《越狱》一旦成为黑客之间的军备竞赛。应该关闭或打开,数字世界尚未确定。但毫无疑问,乔布斯几乎在每一个类别,从iPhone,苹果笔记本电脑,苹果AirPods,苹果,苹果就像钻石皇冠的存在。
 
这个星球上最好的移动:iPhone。
这个星球上最好的笔记本:苹果笔记本电脑。
这个星球上最好的一体化:iMac。
这个星球上最好的平板电脑:设备。
苹果公司成立于1980年,4年后,乔布斯在他的一次演讲中软件和硬件集成的概念:
 
软件和硬件集成逐渐加深……昨天的软件将成为今天的硬件。这两个是收敛的。两个之间的界限越来越模糊。这需要你有足够的洞察力,期待对科技、脚踏实地,抓住消费者的需求,并最终成为两个。
 
今天,你可以找到更多的科技巨头苹果公司和类似的概念,他们也参与了软件开发和硬件制造、不再局限于原来的世界,到生产工厂,从0到1,硬件产品的设计、生产和制造。弄脏手。
 
和这些公司往往很酷。如做一个像素2 Pixelbook无线耳机,味蕾,和谷歌的最大角的家,如笔记本电脑、一体化的表面变形对微软的世博会。
五年,一个表面帝国
 
投资于硬件,微软相信很多人不奇怪。表面质量近年来,甚至每一个成为标准的产品类别。
 
如表面Pro,目前最好的Windows海豹产品,吸引了许多OEM品牌模仿。
 
如表面工作室,最好的Windows机器,精密零重力铰链使你的手指可以轻松控制巨大的27英寸屏幕。
 
如表面笔记本电脑,最好的Windows笔记本电脑,单手打开笔记本电脑和统一的阻尼,不再是MacBook的专利。
 
表面商业领袖帕诺斯班乃岛和细节,他不能忍受暴露螺丝,不能接受屏幕周围的橡胶圈。PinWan采访之前,他有许多类似的表情,“产品是反映了一个人,反映它的设计者。每一个细节问题,每一个细节需要仔细打磨。”
 
过去,丰富表达这种心情只有出生在某些工作,强壮,采访中了解。
抛开这些表面星产品和星,超过十年的嘲笑的废木材Windows触摸板是近两年快速进步,因为微软Windows 10倍标准精密触摸板(精密触控板)技术,进一步推动硬件和软件优化水平。
 
这项技术应用于表面Pro 4类型覆盖和表面的第一本书,后续戴尔XPS产品和开放。表面在最新的笔记本电脑,触摸板经验另一个层面。
 
微软软件经验,近年来的进展也受益于不同业务部门的协作。负责微软OneNote,Wunderlist和全球教育业务的副总裁伊兰米说:
 
微软在个人电脑与硬件制造商合作交流的水平。现在有一个表面,负责硬件和软件,与同事沟通将对软件和硬件的组合,这是从来没有的经验。
当然,微软不仅是表面的,和更复杂的全息透镜,游戏机。无论外在还是内在,偶尔不利于硬件业务主要是表面表达,但对于年轻用户和微软有交集,表面假设很多大使的角色。
 
遗憾的是,微软一直是人类最亲密的距离计算设备──手机,越来越远。
带来谷歌像素2,Pixelbook和其他硬件产品。
 
谷歌像素是新兴
 
相比之下,苹果,微软,谷歌的硬件基础可能是最弱的,但也是最明显的一个目的。
 
谷歌首席执行官Sundar Pichai回答简单而直接,他甚至期待的时代从人工智能定义硬件:
 
如果AI和硬件实现掌握通过一个全面的研究,在未来的计算的时代,你会。
 
我\ \/ O在2017年的上半年,谷歌自己每一点到人工智能。下半年,2,Pixelbook像素,马克思的故乡,像素,花蕾,和一系列的硬件,把人工智能在各类五金产品。
 
当AI变成了一个基本的系统级功能和服务,谷歌做硬件也成为一种自然行为,使软件工程的唯一途径,人工智能,强大的团队力量。
带来的一代的像素的手机原型设计。
 
谷歌在硬件制造有两大举措。一个是126亿美元收购摩托罗拉再次出售,后大部分都交学费。今年第二次收集2000多名研发人员,如HTC工程师是提高硬件研发力量。
 
这家搜索巨头真的必须证明他们的硬件品味和设计能力。
 
Nexus 4操作流畅,计件工资高球形的照片可以被看作是一个小例子。但除了谷歌Nexus,像素和其他硬件产品,液体是不喜欢Android体验相机应用程序客户机只存在于它的发展。
 
在大众媒体上的谷歌眼镜是他的杰作。即使产品因为基本功能和使用领域的局限性不能走出温室,我们不得不承认,无论是工业设计或功能的实现,都是一样的,到目前为止最好的产品类别和仍然应用于商业领域。
消费电子产品,特别是手机产品的设计,谷歌暂时可能无法竞争对手苹果,但至少发送一种清新脱俗的,没有网络滥用手机的品牌,也没有电信设备制造商来取代旧的。像素2 XL熊猫橙色,电源键是一个天才。作为一个初学者,谷歌目前为止做得很好。
 
硬件越来越严重的同时,也有自己的野心。Pichai和谷歌硬件业务总监,高级副总裁里克Osterloh接受最边缘的面试说:
 
我们不仅想让一个小而美丽的,我们希望在五年内,硬件产品获得足够高的出货量。
 
苹果仍然是马克
 
更常见的是,乔布斯地幔的合法继承人是他创立了苹果公司。历史原因,加上设计理念,供应链管理之间的差距,另两家科技巨头在软件和硬件集成造诣也达到苹果的高度。
 
有两个例子来说明这一点。
 
一个是苹果笔记本电脑触控板的接触,3 d触摸和苹果iPhone看Taptic引擎。
 
虽然有一些差异原理和实现方式,但共同的特点是,当你触发作业突然很难分清楚,工作是软件或硬件。
带来苹果iPhone 6 s首次引入3 d联系。
 
从三维触觉,我们能想到的一点疯狂,现在可以模拟按Home键,甚至可以模拟快门,逼真的振动反馈。如果触摸屏在xy平面上,很多人都熟悉三维接触垂直操作,即z轴,不需要抬起手指可以检查更多的选择。和模拟家庭按钮,快门是弥补虚拟世界和现实世界的界限,未来模拟+音量控制,电源按钮并非不可能。
 
硬件和软件在控制另一个领域。
 
到目前为止,苹果笔记本电脑触摸板仍然是最好的。在过去的很长一段时间,使用Mac触摸板后,再用Windows电脑,你能想到的只有绿色处理,极其令人沮丧的经历。微软的差距正在缩小。
 
底层硬件设计符合系统功能,iPhone的计算能力总是领先当代Android手机超过一半的马。这也使得iPhone玩“荣耀的王最好的移动电话(尽管最新的iOS 11经常掉漆……)。
把朋友共同开发IMX398图像传感器与索尼,同时满足高像素和像素集中的两倍。
 
其他消费电子品牌突飞猛进,经常与他们在某个项目或多个硬件和软件改进由内而外。这一次他们,经常也发出一个有力的酷。
 
相对应的人已经开始研究和开发与索尼图像传感器IMX398直接合作。觊觎是同时控制的硬件和软件设计生产的化学反应,男版的套件已经难以满足相机相机的朋友定义和用户体验。
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实现计算机编程和自主机器时代不再遥远

有趣的是想象的未来人工智能:智能家庭服务机器人,亚马逊家庭中央(回声),和其他设备将进入每个家庭,无人机(uav)表达和更准确的诊断。使用者应用程序的吸收公众的想象力,这样每个人都忽略了AI推翻软件本身的发展领域的另一个地方。

想象,如果计算机可以理解自己,他们能做的吗?不久,电脑可以做到。的描述,我不是遥远的未来,我现在说的是触手可及的,使用当前的现有技术可以实现。

到目前为止,机器学习专家倾向于关注发展的人工智能应用程序为特定任务,如人脸识别,自动驾驶,语音识别,甚至搜索。然而,如果这些类似的算法可以不需要帮助,解释或手动干预,理解自己的代码结构?就像他们理解人类语言和图像。

如果代码开始分析,修正和完善自己,比想象的快,所以技术突破可能会更快。结果的可能性是无限的:医疗进步,更自然,更智能移动机器人,软件bug更少,更少的银行诈骗,等等。

人工智能已经解决软件开发中的一个老问题的潜力。代码或操纵的概念的能力其他代码已经存在了很长时间,一般称为元编程(Lisp),它实际上起源于1950年代末。解决这个问题,也在人们的想象力。

但是现在,人工智能让改变发生。

使用人工智能,计算机可以从头了解软件开发项目的所有代码在历史发展的过程中,并立即改进或删除一个缺陷在一行代码中,无论是什么样的编程语言。甚至缺乏经验或平庸的程序员可以让计算机编程,自己的原则。因此,癌症研究项目可能几天或几个月能完成,与其花费几年,它将带来重大进展。

今天,这最终将导致破坏性技术在种子萌发期的变化,但是,它已经开始成长。谷歌TensorFlow机器学习软件,例如,让每个程序员神经网络可以直接进入应用开发,让应用程序有能力认识到人们在图像和对象。把这些想法变成现实,你不需要一个博士学位。让业余爱好者可以解决,这可能成为人工智能发展的历史上最大的突破。

谷歌的目标是:大部分的代码不需要写

外国著名的科技记者史蒂芬•列维,今年6月在他的文章“打小报告”在“谷歌如何改造自己作为公司第一”“人工智能”(谷歌是如何重塑自身作为“机器学习第一”的公司),谷歌大脑经理杰夫·迪恩说,作为机器学习的他和他的团队,了解更多,他们使用机器学习方法更大胆。“以前,我们可能有一些系统的子组件用于机器学习,”杰夫院长说:“现在我们实际使用机器学习更换系统,而不是试图让每个部分更好的机器学习模型。”利维写道,如果现在让杰夫院长重写Google的基础设施,大部分的代码不是由人编码,并将自动生成的机器学习。

谷歌代码缺陷预测系统,使用评分算法,提交变得越来越老,他们的价值,越来越多的学校

计算机编程本身是离我们远吗?如果我告诉你,一些大公司,如谷歌,已经在内部的项目管理系统尝试使用这个概念,你可能会感到震惊。然而,谷歌已经开发了一个真正的错误预测,使用机器学习和统计分析,以确定是否一行代码是有缺陷的。谷歌工程师,W3C Ilya Grigorik联席主席还开发了一个开源版本的错误预测的工具,已经被下载20000次。

源地址:github.com https:\ \/ \ \/ \ \/ igrigorik \ \/ bugspots

从twitter Ilya Grigorik、图片

另一个例子从韦夫Siri的继任者。有线最近写了一份报告,薇芙不仅是一系列的使用自然语言处理来实现语音识别,还基于英语词汇复杂自适应计算机程序建立了。代码编写自己的代码(代码编写代码)。通过编写代码是一个韦夫开发人员的培训和专业化,所以这里的“代码”不是我们通常说编写代码的能力,但这是一个很大的进步。

在这个方向上,从非专业地区另一个很大的进步。埃米尔舒特等人非常挑衅备注:写代码不累吗?我也是!让堆栈溢出。他分享一个例子来证明这个概念,从一个大型数据库的编程堆栈溢出来提取完整的工作代码,提供一个全功能的代码块,但由此产生的模块是基于已经编写好的代码。

DeepMind尝试

早些时候,实际上DeepMind团队开发了一种翻译“编程”(NPI),可以学习自己和编辑简单的程序,泛化能力是高于LSTM序列序列。神经过程描述的研究的论文“解释器”(神经程序员-翻译),被评为ICLR16最好的纸。

NPI的合成是一个递归神经网络,可以学习程序的特点和执行。NPI核心模块基于LSTM序列模型,该模型的输入包括一个合适的学习计划,过程参数并由调用者环境的描述功能。输出包括核心模块,一个指令程序调用下一个键,一个经典的算法参数,一个标志可以表明是否程序停止。除了递归性内核,NPI框架包括嵌入式学习程序内存的键值。这个程序,应用程序的内存结构的持续学习和重用是极其重要的。

图6:NPI和序列序列LSTM序列分类精度比较不同的长度,最长的序列包含20个数组。

NPI有学习能力有三个部分:一个是未知的递归的内核任务,二是继续关键程序内存,第三是基于特定领域的编码器,编码器可以有多个感知环境的差异使单个NPI提供不同的功能。通过合成低级程序表达高层,NPI减少样品的复杂性,同时更容易比序列序列LSTM泛化。通过建设的基础上,现有的程序,程序内存可以有效地学习更多任务。NPI还可以使用中间结果缓存计算环境,以减轻负担的长期储存递归隐藏的单位。

DeepMind团队没有,然而,非监督学习方法的训练NPI的使用,该模型也只能研究合成几种简单的程序,包括加法、排序和正规化的3 d模型转换。然而,单个NPI可以学会执行这些程序和子程序相关联的所有21。

田远东计算机编程本身的研究

Facebook的人工智能实验室研究员田远东在他的文章中,提交ICLR17研究这个问题。

文摘:建筑可以自动推断(推断),计算机程序将一组输入映射到输出仍然是一个开放的和挑战性的问题。可能存储在应用程序的搜索空间巨大,和需要处理高阶逻辑(如一个for循环和递归),因此,总结(感应)任务的应用程序是非常困难的。在本文中,我们使用层次生成卷积神经网络(HGCNN),自动生成器根据输入\输出。HGCNN预测候选人分层代码字符串,可以使用标准的搜索技术来构建项目。应该注意的是,该模型只使用随机生成的程序培训,所以可以被看作是一种无监督学习方法。我们证明该方法可以生成程序,从简单的交换到更复杂的循环和分支(例如,找到一个字符串数组)的最高价值。我们还展示了使用方法,在实现,如仁慈的嵌套循环项目取得了良好的结果。LSTM等作为比较的基础,从而大大提高了预测精度的新方法。

田远东的“深度学习没有解决这个问题的理论”,说本文的算法的输入和输出的结果中提取特征,卷积神经网络文学,和分层框架生成的经典形象,生成二维图,每一行一行代码,或者更准确地说,是一个代码的概率分布。有很好的分配,可以帮助启发式搜索找到合适的项目。神经网络训练数据时,通过大量的随机代码,随机产生的随机输入和输出代码的执行提供基本不需要人工干预,是一种无监督的方法。

田远东背后还补充道:“直到今年的ICLR文章发表,你就发现电脑自动生成的双重七块(或自动优化)的代码。介绍打开一看,在整个在描述同样的动力。”

的动机是什么?

“让计算机编写自己的代码。

一旦机器能理解自己,将会发生一场颠覆性的革命

随着越来越多的这种技术变得成熟,机器将超过人类的在各种各样的任务。那么,为什么不能理解他的机器?我认为这只是一个时间问题。一旦机器做这一步,你会发现,所有在软件领域发挥重要作用,将经历一场颠覆性的革命。

是人工智能的核心挑战教会的机器学习的新项目,从项目快速编写一个新的项目,并自动在一定条件下执行这些程序来解决各种各样的任务。在人工智能的各种各样的问题,程序在不同的形状,包括运动行为,图像转换,强化学习策略,经典算法和符号的关系等等。

现在,机器可以自动执行应用程序越来越多,现在很多开源的代码,如果代码是在历史的研究中,许多编程场景应该是自动化的,至少可以大大减少人工。人类的程序员,尤其是初级程序员的工作被取代的可能性,越来越大。

十年后几代人与机器人抢劫,澳大利亚将改革教育,防止人类失业

文章|史小AI商业俱乐部

针织|郭清远

因为人工智能的知识与发展太复杂,有价值的讨论通常是在专家闭门讨论有限,一般人通常只在非常有限的知识的基础上努力想象置评。现在,澳大利亚是第一个打破这个循环。

澳大利亚的教育,最近开始讨论课程的教育系统的改革,评分标准和教学方法。这种变化的起点是,当渗透到人工智能的生活,孩子们没有这样的教育,如何生存?

11月9日,澳大利亚举行研讨会上这个问题。在主要由教育和人工智能领域的专家,同时,学校在全国大面积的老师。

事实上,根据讨论的结果往往是两极分化:一方面通过elon musk和斯蒂芬·霍金,认为人工智能的发展最终将给人类带来威胁;另一方由马克•扎克伯格认为,人工智能的发展只会给人类带来幸福,任何的担心是不必要的。

什么样的观点更正确地还未确定。这将创建一个结果:有价值的讨论范围内的更受欢迎。尽管科学技术的水平,人工智能技术的发展日新月异,但密切相关社会改革已经停滞不前。澳大利亚的教育打破魅力的讨论。

十年后,机器人大赛寻找一份工作

“这次研讨会只是一切的开始。我们希望国家可以开始讨论,可以让学者对话和我们的老师一起,学生,父母,我们找到新的澳大利亚新南威尔士州甚至整个教育系统。“新南威尔士州政府教育部门成员莱斯利•罗伯(Leslie Loble)说,“在2030年,世界将会和今天是不一样的。当时,人工智能将会成为我们生活的一部分。”

近几个月来,为了找到一种方法去学校如何适应这一趋势,新南威尔士州政府教育部门的人工智能专家。

替代人类是讨论的焦点之一。这种恐惧是一个基础。根据咨询公司AlphaBeta预测,到2030年,这台机器将取代人类的进一步工作。想象,我们花了一个星期的时间在重复类体力劳动,将现在不到两个小时。这个取消了多少工作?

“未来20年,从首席执行官到清洁工,学会适应,伴随着机器的工作。”《经济学人》和AlphaBeta主任安德鲁·查尔顿说。

数据告诉我们,主要是低收入男性职业,被取代的可能性最高,因为大多数这些职业并不机械和人打交道的工作。

和从业人员以女性为主的职业,比如保姆,护士,接待员,等等,需要与人沟通,这是机器无法取代。

此外,尽管人工智能善于利用现有数据迅速解决问题,但不擅长根据现有情况提出新的问题。所以,“思考”,将更珍贵,大脑的“新问题”,是更重要的。

总之,十年之后,如果一个人想找一份工作,掌握什么是人工智能机器人没有能力,面对竞争的人工智能。

(这张照片纵轴代表一定比例的男性从业者的专业,横轴表示职业的概率被人工智能取代。从图片上我们可以看到绿色指出很多超过下面的蓝色的点右边,这表明男性比女性高失业风险。数据来源:AlphaBeta)。

从教育的角度来解决问题的社会结构

保证人类会导致竞争,突出教育体制改革。除了澳大利亚之外,和教育在许多国家也意识到这个问题。

玫瑰,伦敦大学学院(UCL)教授鲁金(玫瑰Luckin)说:“我们需要更新我们的教学内容和手段利用人工智能的工具,使我们的学生变得更聪明和我们自己的。而不是让人工智能最终取代人类的位置,然后我们变得越来越愚蠢。”

“如果学生想和人工智能并肩工作,而不是被更换,您将需要开发更强的认知能力,学习更深入的知识,掌握更复杂的技能。此外,他们弱人工智能,或暂时偏弱势地区变得更加强大,比如那些依赖产业的创造力和想象力。“马科达说,他是一个专家在华盛顿在教育和经济中心。他认为世界的教育体系应该是“激进的重建”,为了确保人工智能的发展不会造成大面积的失业。

事实上,这些问题研讨会在澳大利亚没有回答。专家们的信念,是最基本的阅读、写作、计算和坚实的基础学科教育仍应保持不变。这是一切的基础。

此外,对学生的评价体系需要大修。鲁金教授认为,传统的评价体系已不再适应时代。“我们仍在使用落后的评价体系,在无休止的考试只是来回盘旋,机器的认知过程不仅是机器容易模仿,而且效率低下,耗费时间,给学生,家长,老师是伟大的精神焦虑。”她说。

在这一点上,新南威尔士州教育部长马克斯·沃尔科特(马克·斯科特)和她的意见是一样的。马克写了一本书叫“未来前:人工智能时代教育”的书。在书中提到,当前教育评价体系应该足够变得更加复杂。考试已经过时了,未来评价体系必须与调剂,老师必须定位和解决学生的个人需求。

事实上,科学技术的发展对教育提出了挑战。例如,我们真的需要多少和什么样的电脑课程。最近,英国皇家学会(英国皇家学会)发布的一份报告独立的科研机构,是指当前初中阶段教育缺乏必要的计算机课程,如果这一趋势继续下去,“将影响未来劳动力结构”。

尽管全球讨论人工智能教育刚刚开始,但至少这个话题让我们意识到教育系统的响应速度,带来社会结构的深刻影响。如果我们的教育制度不改变,尽快新技术、人工智能等基础教育普及,可能引入精英和公众的认知差距,并最终增加富人和穷人之间的差距的整个社会。