AlphaGo与人工智能 在之前的一篇文章中我指出,自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”,对于机器来说是非常困难的问题.至今没有任何机器可以在视觉方面达到驴的水平,更不要说和人比.可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军,挺闹腾的,以至于对AI的误解又加深了. 本来玩个游戏而已,恁要吹成是“历史性的人机大战”,说得好像是机器挑战了人类的智能,伤了人类的自尊似的.这整个项目打着一个相当高大上的招牌,叫做“Deep Mind”.当然,其中的技术也有一些吓人的名字,什么“神

1. Windows平台,有一个最简单的转化方法,就是使用内置的记事本小程序notepad.exe.打开文件后,点击文件菜单中的另存为命令,会跳出一个对话框,在最底部有一个编码的下拉条. 里面有四个选项:ANSI,Unicode,Unicode big endian和UTF-8.1)ANSI是默认的编码方式.对于英文文件是ASCII编码,对于简体中文文件是GB2312编码(只针对 Windows 简体中文版,如果是繁体中文版会采用 Big5 码). 2)Unicode编码这里指的是notepad

最近在复习人工智能导论,里面介绍了一种逻辑关系语言PROLOG,但这本书里面用到的编译器是Turbo PROLOG,这个编译器早就被淘汰了,我后来找的了它的升级版Visual PROLOG,但一些语法也发生了变化,现在好像用起来不错的是SWI PROLOG ,这里处于复习的目的,把书上关于PROLOG的相关内容保存到这里,下面一些代码我尽可能的使用SWI PROLOG跑一跑,学习一下. 摘自<人工智能技术简明教程>–廉师友 编著 Prolog 概念 Prolog(PROgramming in

2019年5月25日至26日,由中国人工智能学会主办,以“交叉.融合.相生.共赢”为主题的2019GAITC将在南京全新亮相. 2019 全球人工智能技术大会(2019 GAITC)以“前端引领.深度透视.加速融合”为使命,立足当下,放眼未来,致力于搭建一个全球共通.共建.共享的中国平台.历经三届精心打磨,GAITC已成为智能科技创新与产业融合的世界盛会. 大会主题:交叉.融合.相生.共赢 大会汇聚两院院士.行业专家学者.全球知名AI企业代表与技术领军者,将为现场数千名观众和全球网友呈现一系列重

一.背景 在上一篇博客https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/12056951.html上,我简单介绍了一下Prolog的一些基本语法,这篇博客主要通过老师课上讲过的一个问题,来体验一下prolog在逻辑推理上的优势. 在介绍问题之前,先引入一道Prolog题: 试编写一个描述亲属关系的Prolog程序,然后再给出一些事实数据,建立一个小型演绎数据库. 提示:可以以父亲和母亲为基本基本关系(作为基本谓词),再由此描述祖父.祖母.兄弟.姐妹以及其他亲属关系. mothe

一.前言 1.espeak版本: espeak-1.48.04-source 2.开发环境:VC+2015 二.正文 2.1 错误提示 LNK1104: cannot open file 'LIBC.lib' 解决办法: Project | Properties | Configuration Properties | Linker | Input Ignore Specific Library: libc.lib 2.2 错误提示: error LINK1281:无法生成SAFESEF 解决办

Adobe Photoshop CC 2020中文版新增相机防抖动功能.CameraRAW 功能改进.图像提升采样.属性面板改进.Behance集成等功能,以及同步设置和其他更多有用的功能.ps2020经过改良设计,为用户带来更加齐全的图片编辑功能和最快捷的操作模式. 1. logo 2. 新启动界面 启动界面也是每次升级的一大看点,2020版由之前的镜子小人变成现在的海底美人鱼,配合全新的LOGO,还是相当让人耳目一新的.不过小编更怀念CS时代以及早期CC版所使用过的跳出式启动画面,可惜,再也

这篇是我们自开设星际随笔以来写得最长的一篇.我们也花了不少力气.包括把那5盘棋各打了两遍的谱,包括从Nature官网上把那篇谷歌的报告花了200元下载下来研究它的算法(后来发现谷 歌网站上可以免费下载的),包括也查阅了很多其他文献资料. 为了方便大家阅读,我们先列一下我们这篇随笔主要讲了哪些问题: 1. 计算机战胜欧洲围棋冠军到底为啥好像很牛逼? 2. 从棋谱看,到底AlphaGo什么水平?樊麾有没有放水? 3. AlphaGo的技术原理是什么?这次的创新在哪里? 4. 深度学习相比神经网络有啥

来源:http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20160317-00000049-cnippou-krhttp://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20160317-00000050-cnippou-kr 作者:首尔大学计算机系教授 文炳魯 这场世纪的对决以人工智能的胜利而落幕.然而笔者仍然认为如果李世石九段能够发挥出全盛时期的实力与创意的话,是不会输给AlphaGO的.虽然李世石输掉了比赛,但仍然展现出了作为过去10年世界围棋第一人的那份宽容和

"敢于尝试,才有突破" 2017年5月27日,当今世界排名第一的中国棋手柯洁与AlphaGo 2.0的三局对战落败.该事件标志着最新的人工智能技术在围棋竞技领域超越了人类智能,借此机会,介绍一下AlphaGo背后的秘密--增强学习技术. 增强学习(Reinforcement Learning),也称强化学习,是一种在过程中学习提高机器智能的框架.该框架通常可用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)概念来描述,即假设存在智能体(Agent)在约束环境下执行某动

(原标题:从马文·明斯基到AlphaGo,人工智能走过了怎样的70年?) [编者按]从19世纪中叶人工智能的萌芽时期,到现今人工智能的重生,从马文·明斯基到AlphaGo,历史上发生了哪些激动人心的故事?本文以此铺展人工智能发展近70年来背后发生的故事.作者@沐阳浸月,中科院自动化所复杂系统国家重点实验室研究生,主攻机器人与人工智能. 前不久,在人工智能领域发生了两件大事,一个就是是伟大的人工智能先驱马文·明斯基教授逝世,一个是谷歌AlphaGo击败欧洲围棋冠军,职业围棋二段樊麾. 马文·明斯基

DeepMind已将AlphaGo引入多领域 Al泡沫严重 在稳操胜券的前提下,谷歌旗下的AlphaGo还是向柯洁下了战书.4月10日,由中国围棋协会.浙江省体育局.谷歌三方联合宣布,将于5月23日至27日举办“中国乌镇·围棋峰会”.此次峰会上最引人关注的就是AlphaGo将与世界排名第一的柯洁进行三番对弈. 不久前,AlphaGo的升级版Master以60胜0负1和的战绩横扫了众多围棋高手,其中就包括赢了柯洁3盘,这似乎让AlphaGo和柯洁的对决失去了悬念.创新工场CEO李开复对此表示,Al

在论坛中漂,经常遇到有人遇到tr相关的问题.用tr的有两类人: (1)因为发现中文老出问题,然后搜索,发现很多人用tr,于是他也开始用tr (2)另一类人,确实是出于国际化的需要,将需要在界面上显示的文件都用tr包起来,这有分两种: (2a) 用tr包住英文(最最推荐的用法,源码英文,然后提供英文到其他语言的翻译包) (2b) 用tr包住中文(源码用中文,然后提供中文到其他语言的翻译包) 注意哦,如果你正在用tr包裹中文字符,却不属于(2b),那么,这是个信号: 你在误用tr 你需要的是QStr

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机

​ |如何保证人工智能系统的准确性?" title="AAAI |如何保证人工智能系统的准确性?"> ​ 注:本文译自AI is getting smarter; Microsoft researchers want to ensure it's also getting more accurate(https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/ai-getting-smarter-microsoft-researchers

经过比拼,AlphaGo最终还是胜出,创造了人机大战历史上的一个新的里程碑.几乎所有的人都在谈论这件事情,这使得把“人工智能”.“深度学习”的热潮推向了新的一个高潮.AlphaGo就像科幻电影里具有人的思维和情感的机器人一样,被极大地神话了,而且这让更多的人对人工智能产生了畏惧感.那么,AlphaGo的胜利真的意味着人工智能(AI)已经超越人类了吗? 答案肯定是No. AlphaGo仍只是个机器,之所以它能够战胜李世石是完全依靠它强大的运算能力和模仿能力,但本身并不具备人类拥有的智慧.面对新的规

深度 | AI芯片终极之战 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTQ4NjQzMw==&mid=2652712307&idx=1&sn=28806ccb69a5f5d1142ac5f79ccde395&chksm=847dba7db30a336bfde664a5f2b75fdc443ac541483542eada358f298965614f60e3faaecf7e&scene=21#wechat_redirect 2018-0

2015年的秋天,北京的雨水比往年要多些,温度却不算太冷.这一年里,年仅23岁的姚颂刚刚拿到清华大学的毕业证书;32岁的陈天石博士毕业后已在中科院计算所待了整整8年;而在芯片界摸爬滚打了14年的老将何云鹏却毅然辞掉了长虹芯片高管的职位,华丽创业转身. 2015年的秋天,在大洋的另一端,英伟达的股价还在20多美元徘徊,谷歌公司内部却开始秘密地用上了TPU芯片;在彼岸的中国市场里,百度研究院两位高管:副院长余凯与异构计算团队负责人吴韧陆续离职,成立了两家芯片公司——地平线与异构智能. 2015年的秋

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

从谷歌的AlphaGo到腾讯的绝艺,从人脸识别到无人驾驶,从谷歌眼镜到VR的兴起,人工智能领域在不断的向前迈进,也在不断深入的探索.但背后错综复杂的技术和利益成本也是很多企业亟待解决的难题.对于人工智能,我们可能还帮不上什么忙,但我相信以后的人工智能技术会越来越开源,也会提供给我们便捷开发的接口.由围棋大战引发的思考才是我们今天的主题,我们今天是利用Java Applet窗口应用程序来实现五子棋的一个小游戏,最基础的一个版本,主要回顾一下Applet的应用以及Graphics画图技术. 首先,我

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在