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1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI
前几天那个巨硬的陪聊AI在微博上求骂蹭热度,我不信那条微博是AI发的。 用AIcoding是有可能性的,编程本来就是人类语言转换为机器语言的翻译,但时日尚早,云计算+SDK+IDE从更简单更高效的层面编程简化了。但现在说在用AIAIOPS的,实际是只展示不决策,无知者无畏的也没有试验环境。 现在成熟的AI应用就是少数几类场景,比如:语音识别、图片识别、无人驾驶、行为预估(如金融风控)。但我们怎么证明这些AI应用是机器学习还是深度学习哪,毕竟用深度学习融资/吹牛逼更高大上啊。 深度学习的惊艳之处在于解决了很多问题,但它对数据量的需求像打着吊瓶跑马拉松,有几个场景提前储备了那么多数据?这两天的热门新闻是 AlphaGo Zero 自学棋谱解决了数据问题,但用单纯的围棋来推理复杂的世界,这个类比糟糕透了。 AI技术配得上世人给它的盛和期待,但AI技术不是用来嚼舌根编新闻的。这波AI宣传大潮让很多人半年之内都不愁编稿字数了,搞冒牌AI场景的人大都比AI程序员还聪明。 后记...... 我本来让创业者多提供一些数据、算力、技能的资料,结果H哥说这个项目已经Pass了。
x****3 2018-07-10
零基础认识深度学习——猿人的第一次直立行走
谈到最后再附赠一些个人观点,随机想的,只写论点不写论证过程了: 1.现在搭建和使用AI环境很难,但软件会进步和解决这个问题;三年前云计算平台很难部署和维护,现在遍地都是一键部署和UI维护的云平台方案。 2.深度学习这个技术领域太吃数据和算力了,人脑不会像AI这么笨,可能以后会有新技术出现取深度学习在AI领域的地位。 3.因为需要数据和算力,搞个AI公司比其他创业企业更难;现在有AI创业企业都是单一领域深耕三年以上,让用户提供数据他们只单一典型模型。同样巨头企业搞AI也不容易,即使挖到人AI项目也要花时间冷起动,清洗数据不仅消耗体力同样消耗时间。 4.深度学习的计算过程不受控制,计算结果需要人来验证,所以它不能当法务上的证据。当AI发现嫌疑人时警察会立刻采取行动,但它的创造者都无法描述AI下一步会如何下围棋。一个婴儿能尿出来世界地图,某人随手乱输能碰对银行卡的密码,AI会告诉你股市99.99%要暴涨,但这些都不能当独立单责的证据。
y****i 2018-07-11
容器云的最佳用户
以前有过很多架构师培训和文档,讲解服务发现、注册、编、路由,资源监控和统计,研发就是说听不懂。可是一套来自大厂的开源方案出来了,研发就主动去拥抱了。有了K8S以后,即使研发人员不了架构和运维,只要肯适应K8S的设计逻辑,都可以取这两类人的工作。他们通过配合了K8S或类似组件的容器云,老老实实改变研发流程,让码和架构,让架构和资源耦合到一起。 现在我们能说清楚过去为什么没有公有容器云成功案例,因为客户的执行层是脑臀分离的——运维推动研发把程序改造到可以上容器,以完成运维的业绩,猫让狗帮忙抓条鱼给猫吃,这事能搞定才怪。而成功的私有云案例,其原始推动力都是客户的技术决策层和架构师,他们不依赖K8S也能搞定架构问题,这不是容器技术和容器厂商的成功,而是客户技术团队的成功案例。 现在是个有趣的节点了,K8S在逐渐被大家接受,研发拥抱K8S就可能设计出符合架构美学的服务。相信很快就会出现容器云的真正成功案例——客户技术足够普通但上云后架构足够合理。 文末总结 以前我看到虚拟机套单容器的事情,因为不信任他们老套的宣传话述,狠狠的嘲笑了这些容器云从业者。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正开放的安全护航
这是国内第一个开 放的致力于AI 生态安全的联盟组织,引发了媒体、行业对AI 安全的聚焦。 毋庸置疑的是,人工智能时已经到来。有数据显示,到2020 年,会有500 亿台 物联网设备在全球部署。埃森哲预测,人工智能可能将劳动生产率提升40%,让人们 更有效地利用时间。到2035 年,人工智能将让年度经济增长率提升一倍。 但是,所谓“螳螂捕蝉,黄雀在后”,AI 既能被用来提升效率,也能被黑客用来提 升攻击技术,有更多途径窃取用户隐私。前段时间各种智能电视被破解,摄像头变成客 厅监视器;某品牌智能扫地机器人被曝出存在高危漏洞,变成家庭“间谍”等安全事件 频发。 网络安全成了这些智能设备的“阿喀琉斯之踵”。 危机四伏的AI 生态 在编看来,移动互联时,无论是终端、云端、传输通道,最终保护的都是这整 个网络生态中的数据,这些数据既有企业和用户的隐私,也包含了账户和密码等。在AI,大抵相同。所不同的是各种IOT 设备的多样化,身份认证加入了生物识别, 语音输入需求更多地取了手动输入。但他们的工作方式依然是智能终端与云端的各种通信。
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