马克思对人工智能的警告和脸书机器人创造的一种让人类无法理解的语言，可能就会让人们联想到机器人征服世界的画面。...虽然这样说会造成一场灾难，可能会有些牵强，但人工智能的后果已经产生了，并且值得人们去关注：人工智能的道德问题。...尽管人们可能认同不同的道德标准，但往往通过讨论或跟当事人进行接触，来解决这些分歧，更重要的是，是否愿意接受和解呢？ 二．应该使用谁的道德标准？...四．最后谁应该负起责任？ 深陷丑闻的人往往把矛头指向别人，试图以此来开脱自己，那么，将这个错误追溯到自学机器上，又会有怎样的事情发生呢？如果一台电脑不能承担责任，那么谁该承担此责任？...值得让人高兴的是，人工智能已经对许多人的生活产生了影响，我们可以想象，更加先进的应用成倍地增加这种积极影响。 在未来，我相信选择正确的道德观念将被编码应用到人工智能。
不确定性知识表达和推理通常可分为两类： 基于概率的方法，如信度网、马尔可夫网等 非概率的方法，包括MHYCIN的确定性因子、模糊逻辑等 1.1.1 信度网的应用与不足 目前国外的许多研究机构都对信度网进行了深入的研究...随着对信度网研究的不断深入，一些包含信度网知识表达方式精华、针对某些特定领域进行优化了的基于概率论的推理模型也被相继提出，动态因果图推理模型就是其中之一。...1.1.2 因果图的优势 因果图通过引入布尔逻辑运算，克服了上述信度网之不足，具有如下一些显著的特点: 完全基于概率论，有良好的理论基础 对网络的拓扑结构没有限制(不要求通常使用的DAG图)，可根据实际情况任意构造自己的网络...1.3.4 因果图的正规化 最多只含有逻辑与门(AND)和逻辑或门(OR)的因果图称为正规化的因果图。通过逻辑门的等效变换，去除因果图中的非逻辑与门和非逻辑或门，称为因果图的正规化。...3.动态因果图研究方向 带有有向环的复杂系统的推理算法 研究多值离散因果图问题 研究连续因果图问题 研究离散、连续混合的因果图计算问题 研究因果图的动态问题 研究连续过程系统中的初因和非初因事件的不同含义和多重事件推理问题
随着如今神经网络技术的发展，阿兰·图灵在上世纪留下问题都已经有了答案，不过科学家们并没有停止对人工智能的思考。...“目前，还没有任何一个人工智能可以模拟最最基本的黑客技能，”Eric S. Raymond说道，他是个编程高手，同时也是一名开源软件的倡导者，“未来人工智能是否可以模拟黑客？现在还不得而知。...如果你在白帽黑客社区问到人工智能黑客技能的问题，那么上面这段话可能就是答案，当然啦，这个答案或许比较刺耳。不过，在二进制的世界里可没有垃圾话，坦白说，人工智能可能真的连最基本的黑客程序都搞不定。...人工智能可能会掌握一套信息类别，甚至有些人工智能还具备了内置自我创造力去尝试各种不同的图示方法，或是改变各种可能导致机器“慌乱”的条件，但人类具备自我调整的能力，可以不利用过程而获得结果，机器还真的做不到这一点...决赛是这样的，每支团队将会尝试保护一套安全系统，然后其他团队将会编写类似人工智能的计算机黑客程序进攻这套系统，谁能获得（或保护到）“军旗”，谁就能够获胜，而这个“军旗”，其实就是一个系统数据包。
虚拟播报员的成功出镜，离不开人工智能技术的支持，而人工智能技术之所以能逐渐落地、开花结果，则得益于多方面因素的推动。...小数据应运而生，照亮人工智能发展之路 作为研究计算机模拟或实现人类学习活动的科学，机器学习被公认为是人工智能领域中最前沿、最具智能特征的研究方向之一，也是实现人工智能的必经之路。...算力、算法提供强劲引擎 如果说，机器学习技术的出现打破了人工智能领域“万古如长夜”的窘境，那计算机算力的稳步发展，无疑推动了人工智能商业化场景应用的加速落地。...在智慧时代，计算力即生产力，也是人工智能应用的基础设施。当算力出众的GPU第一次被用于训练AI算法之时，无疑标志着人工智能的发展迈上了更高的台阶。...如抛开人工智能就是人形机器的固有印象，就不难发现，五花八门的人工智能应用正在颠覆、重建人机协作的关系，半个多世纪前科学家曾经描绘的美好图景也在一步一步被人工智能技术所实现。
澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章，称谷歌的研究者们正在利用人工智能开发更强大的人工智能。...谷歌已经宣布了人工智能的另一项重大进展，即一种新的机器学习方法，能够利用神经网络来构建更好的神经网络—本质上，就是教人工智能学会教导自己。这些人工神经网络设计为模仿大脑的学习方式。...但是有了AutoML的帮助，几乎任何人都可以构建人工智能系统来处理任何他们想处理的任务。...机器学习的目标是使计算机根据样本数据做出自己的决策。它是开发人工智能的一种方法，包含了两个主要步骤：训练和推理。...谷歌表示，AutoML仍然处于起步阶段，但人工智能、机器学习和深度学习（模仿大脑神经元的高级机器学习技术）都在努力融入我们的日常应用中。
的工作职位将被人工智能取代。...本文通过三个案例，带你了解人工智能给生活带来的改变。 ? ▶案例一：智能出行——被取代员工：驾驶员 最近在一次互联网+会议上，一家创新出行公司针对企业用车提出了一个耳目一新的方案。...公司人员的每次用车就都有后台的人工智能在管理了，当然，说得不好听就是监控。比如，通过车辆定位这个功能，基本就可以杜绝公车私用的情况了。...这种竞标过程，就不是供应商对客户熟悉不熟悉，或者对采购负责人熟悉不熟悉能左右的了。 一边，是公司的使用部门填写采购需求，另一边，是供应商报价。游戏的规则是人定的，但是裁判是人工智能，省时省力。...当然，上面三个例子只是众多人工智能取代人力的一部分案例，人工智能替代人的例子也不是在每个行业、每个公司都会实现。飞机自动驾驶早就有了，但是应对复杂天气、地形、起降过程控制还是需要飞行员的经验。
90年代初，钟义信教授开始对人工智能理论进行系统研究，出版著作《智能理论与技术》后又提出信息、知识、智能转换理论、机制主义人工智能理论等，在国内外产生重要影响，钟义信教授2001年担任人工智能学会理事长...1992年郭军教授提出基于整形变换的手写汉字识别算法，使国际技术水平大幅跃升，2009年编著出版创新教材《Web搜索》并开设研究生课程，2011年提出分析复杂网络的激活力模型，在词亲和度计算等应用中获得成功...由教指委商讨制订专业培养大纲和课程体系，整合中国电子学会及中国软件行业协会的资源，打造人工智能领域的高端人才培养计划，为人工智能行业培育复合型人才，助力人工智能行业的创新创业发展。...在人工智能的各个层面，电子科大都有较强的研究积累，特别是有30多位人工智能领域的国家级杰出人才，正高以上的人员超过200人，为学校人工智能研究院的发展奠定了良好的基础。 ?...研究院将面向人工智能科学、技术和产业的发展，汇聚一流的研究队伍，创造一流的研究成果，培养一流的科技人才，打造国际一流的人工智能创新基地。
在QQ音乐AndroidTV端的Cocos版本的开发过程中，我们希望尽量多的复用现有的业务逻辑，避免重复制造轮子。...第一种做法，是在Java类的构造函数中，调用Native层的构造函数，分配Native Heap的内存空间，之后，在Java类的finalize方法中调用Native层的析构函数，回收Native Heap...不在JNI的包装类的构造函数中初始化Native层对象，尽量写成open/close的形式，在open的时候初始化Native资源，close的时候释放，finalize作为最后的保险再检查释放一次。...换言之，对象的生命周期交给Cocos管理，我们需要关心对象的析构过程。 一种简单有效的做法，是在C++的构造函数中，实例化Java层的对象，在C++的析构函数中释放Java层对象。...上述方法中，Java层对象的生命周期是跟随Native层对象的生命周期的，Native层对象的生命周期结束时会释放对于Java层对象的持有，让GC去回收资源。
从这些来源获得的信息让委员会得到了最终的建议。正如报告中所述，在“尝试将数十年研究进展甚微的狭义人工智能解决方案进行扩展，实现通用的人工智能。”...该报告中提出的23条官方建议可被归纳为以下七大任务，这对于人工智能领域的任何人都有良好的引导作用。...虽然该报告并未就如何解决这一问题提出建议，但其作者坚定地宣称需要找到解决办法，建议认真研究这个问题、寻找解决办法。...美国政府在该报告中还提出了监测其他国家的计划，制定针对国际人工智能事务的政府战略并列出目前需要国际参与和监测的人工智能领域。报告中还将日本、韩国、德国、波兰、英国和意大利列为美国的监测合作伙伴。...企业需要明白的最重要的事情包括支持人工智能伦理与培训的潜在融资机会、企业必须参与制定的公共里程碑、人工智能开发者的新问责标准。人工智能已成趋势，美国正以略带谨慎地积极态度把握机会。
在07年诞生iPhone，08年出现Android的时候，也很难想象我们通过手机APP能做这么多事。巧合的是，安卓最初的设计初衷也是为了做一个可以联网的相机。后来却与IOS一起引爆移动互联网。...所以，最期待Google Glass的除了极客用户外，就是摩拳擦掌跃跃欲试的开发者。 Google Glass仍然秉承Google开放的意志。...普通眼镜，镜架最轻的8-9克，一般不超过30克；镜片也是20-100克左右。眼镜整体重量一般低于100克的，最轻的不到30克。...这个人群催生了规模庞大的眼镜行业和近乎奢侈的近视手术行业。 笔者戴的眼镜在一家来自中国台湾的普通连锁眼镜店中算最低端眼镜，价格接近1k。周围的朋友戴的眼镜价格不菲。...结语： Google眼镜来了，如果它真的不负重托，既能取代眼镜，还能取代手机的话，这将是传统眼镜和手机的噩梦；短期来看，它是手机的一个伴侣，是我们的第二幅“按需佩戴”而不是“随时随地佩戴”的智能眼镜
但是，我认为LSO更像是自动化的服务编排系统，它的目标是替代传统的OSS/BSS；它提出了新的网络管理需求，使得以SDN、NFV等为代表的未来网络技术有了更明确的落地方向。...我的理由如下： 缺乏技术支撑LSO何以落地？ 首先，LSO除了提出了自动的、快速的资源调配以实现网络按需而动的理念，还定义了六个高级别功能：实施、控制、性能、保障、使用和分析。...熟悉SDN、NFV、云计算等技术中的任何一个的小伙伴一定知道这些概念早已被提出甚至已经被实现。...NFV2013年才开始提出它的历史相对而言就没有那么波澜壮阔： NFV出生：ETSI发布NFV系列文档，提出NFV通用架构 ETSI NFV ISG于2013年底完成并发布了多个文稿，包括 NFV architecture...由此可见LSO的提出除了网络管理需求还有深厚的技术背景。 最后，“软件化”成为广义SDN核心内涵。
人工智能超过人类的一天或许真的不太遥远，我们需要的是乐观面对。...他的意思是：人工智能可能会导致人类的灭亡。 当你为人工智能技术的飞速发展而欢呼雀跃的时候，你是否想过这可能并不是一件好事？...霍金担忧的对象不仅仅是未来的人工智能技术，甚至还包括现在的一些公司比如谷歌和Facebook。他说：“人工智能的短期影响取决于由谁来控制它，而长期影响则取决于它是否能够被控制。”...不管从短期还是长期角度来说，人工智能都存在着巨大的潜在风险。实际上，霍金似乎根本就不信任所谓的人工智能专家。...实际上，人类在考核人工智能技术的潜在风险和收益方面所做的研究工作太少。霍金对此表示担忧和哀叹。 他说：“人工智能技术发展到极致程度时，我们将面临着人类历史上的最好或者最坏的事情。”
如今的AI机器人发展速度有点快，快得让人担心我们最聪明的人类会不会被自己创造的机器人替代。 的确，人工智能由人创造，在某些方面已经超越人类，但终究难以取代人类。...二者不能简单的说谁比谁更聪明，需要从不同维度进行考量。 在数据提炼、分析、处理能力上，似乎人工智能更胜一筹。...目前人工智能领先的工作普遍具有低附加价值，机械重复，可替代度高的特征，且人工智能领先的能力均是物质世界范畴的概念，尚未跨越到意识领域。...按照目前的发展趋势，人工智能还无法掌握人类在创意、社交、抽象思维、情感、价值判断等方面的能力，科学界普遍认为心理咨询师、设计师、艺术家等需要思考、创意、情感的工作被人工智能取代的可能性最小。...与其辩论人与人工智能谁更聪明，不如思考如何正确相处。人与人工智能相处，合则共赢，斗则俱伤。 一方面，需要正确认识人工智能对人类的作用和意义。
2.5 对上争取资源的能力 三、对下负责 3.1 对下属的成长负责 3.2 对下属工作负责 3.3 对团队目标负责 3.4 对团队文化负责 管理的本质不是谁管谁，而是谁帮谁，是管理期望，是相互赋能 运维就要无所不知...我认为管理的本质不是谁管谁，而是谁帮谁，是相互赋能 现在的90后越来越难管理了！，当今天再讲出这样的话的时候，猛然回头，其实最小的90后，今天也已经31岁了，一眨眼已是人到中年。...充分授权是对执行人的充分信任。谁愿意一直活在被监视中呢？ 你说呢？ 能担任下属的职业教练 其次，个人最少需要在某些方面，最少有一方面在团队中是最拔尖的。在关键时候，能授命于危难中。...其次，能为下属的成长起到点睛之笔的角色。 制定团队计划的能力 目标管理的能力 优秀的沟通协调能力 如上这些能力都是管理人必备的技能。...如果公司的文化是冰冷的，部门的文化可以有一定的温度。 透明，开放，包容，学习型的组织是互联网公司文化的主体，这样的文化组织更容易打胜仗打硬仗。 团队成员之间并不一定只是工作和同事的关系。
▶案例一：智能出行——被取代员工：驾驶员 最近在一次互联网+会议上，一家创新出行公司针对企业用车提出了一个耳目一新的方案。简单地说，这个提案就是一款类似滴滴打车的软件，但只针对企业员工使用。...尽管很多供应商有底气说，我们从不用低价格作为项目投标策略（实际上公司大多时候也不愿意用价格最低的供应商），可是当看到自己的位置在综合排名靠后的时候，一不耐心就对人工智能妥协了，给出最低底价。...这种竞标过程，就不是供应商对客户熟悉不熟悉，或者对采购负责人熟悉不熟悉能左右的了。 一边，是公司的使用部门填写采购需求，另一边，是供应商报价。游戏的规则是人定的，但是裁判是人工智能，省时省力。...应对这种情况，国际公司是怎么做的呢？答案还是人工智能！ 早在2013年，一家跨国制药公司研究团队就发现，部分参与临床的中国患者提供的数据有问题。该试验使用数据卡，让患者自己填写记录每天的服药后数据。...当然，上面三个例子只是众多人工智能取代人力的一部分案例，人工智能替代人的例子也不是在每个行业、每个公司都会实现。飞机自动驾驶早就有了，但是应对复杂天气、地形、起降过程控制还是需要飞行员的经验。
1 以智能语音为首，高歌猛进的AI AI并不是新鲜的事物，它已经拥有60年的历史。不过，因为一直没有成熟的实际应用，所以从未真正掀起过浪潮。表面上，是谷歌AlphaGo的出现，为AI增加了诸多话题性。...对此，灵伴即时CEO陈博在接受采访时也表示：“语音客服是一个更适合机器的场景，文本需求未必是客户最直接的需求，而电话呼叫是比较纯粹的、主动的服务方式，是特定垂直领域的应用，这点符合灵伴即时的发展规划。...虽然看起来距离黑科技还有一定的距离，但是谁能保证说，我们现在所经历的，不是AI突破技术和伦理瓶颈的时刻呢？ AI的开端，来自阿兰·图灵所发表的一篇论文：机器能够思考吗？...在1955年，美国斯坦福大学计算机科学家约翰·麦卡锡第一次提出了AI概念。在此之后的漫长时间里，美国可以说一直领跑全球AI领域。...对于如此优秀的服务，浙商保险方面表示：灵伴睿思智能客服机器人的交互能力，与保险行业的标准化、流程化的回访业务等高度契合，能够解决大部分的电话服务场景，从而节省了大量的人力成本，而通过睿思系统的统计分析能力
机器之心原创 作者：高静宜 4 月 11 日，在北京举办的「天工开物，人机同行」IBM 2017 中国论坛上，基于对人工智能为各行业带来巨大商业价值的看好，IBM 提出「商业人工智能」，再次强调把握中国机遇的决心...如果说，这样的设计使得 Waston 成为 IBM 拥有实现人工智能商业化的先天优势，那么，云计算则是支持 IBM 人工智能商业级应用的基石。「云和认知能力就好比是硬币的正反面。」...同时，IBM 利用认知技术和云计算能力，为垂直领域打造定制化服务平台，正推动人工智能在医疗、制造业、金融等行业的商业化应用。...这样的人工智能应用可以改善律师的工作效率，节省资源。不过这里也存在一个问题，就是训练集也是机器学习非常重要的一个环节，训练集的好坏决定着整个系统的质量。...Jean-Francois Puget：人工智能的作用是增强而非取代，这是非常重要的一点。
那时候，人工智能是主角，区块链就像是嫁到山东人家的媳妇，上不得台面的。有一次在饭桌上，一位 VC 大佬 （不是很大，半大不大）介绍自己的投资方向：“必须是人工智能，区块链不行的。”...人工智能 VS 区块链，该谁吃鸡？ 人工智能与区块链，可谓是绝代双骄，成了近年来最火热的两个概念。 如果硬要比一下的话，人工智能与区块链，谁更牛逼？...人工智能也好，机器人也好，别说收拾人类了，就是收拾只苍蝇，都还早着呢，往一百年外展望吧。我觉得，我国的 GDP 银河系第一，都会比人工智能拥有自我意识来的早。...把权力交给机器，是人工智能与区块链共同的哲学思想。 说到这里，我们可以犀利睿智的指出，其实人工智能和区块链干的是一件事嘛。 区块链从组织形式上，为机器开道。人工智能则从能力上，为机器开道。...实际上，尼克萨博在 95 年提出智能合约时，也与区块链也没关系，它的概念很简单，就是将法律条文写成可执行代码。 但巧克力与下雨天最配，智能合约与区块链最配。
美国白宫发布报告《人工智能、自动化与经济》，分析了基于人工智能的自动化潮流对美国就业市场与经济的影响，并提出了三大应对策略。该报告认为，加速人工智能发展将使一些长期以来需要人力完成的任务实现自动化。...该报告探讨了基于人工智能的自动化对经济的影响，并提出了一些发挥人工智能优势、降低成本的主要策略。...目前，很难准确地预测哪些工种将会受到基于人工智能的自动化的直接冲击。原因在于，人工智能并不是某种单一的技术，而是应用于特定任务的各种技术的组合。人工智能对经济各领域的影响不尽相同。...即使没有出现基于人工智能的自动化，这些政策也具有重要意义，而如今人工智能正在对经济产生重大影响，这些政策就更加重要了。 策略1：投资开发人工智能的各种优势。...只要对人工智能的充分开发加以监管，人工智能将积极促进社会总生产率的增长，其发展对保持美国的创新主导地位有极大的作用。政府的研发投资可大大推动人工智能的发展。
我的代码，就是一个简单的redis查询啊，难不成是Redis挂了？ 同事把证据全部发到了群里，是你的接口无疑。一个简单的Get查询，平均耗时达到了2秒。...在 “某些” "高并发"环境下，由于资源未做隔离，在发生问题的时候，一些日志和工具的表现，会有非常强的迷惑性。 发生问题的，都是速度最快、请求最多的接口，但理论上并不可能。 如上图。这种情况很常见。...可惜的是，这些信息，大部分都是骗人的，你看到的慢查询，并不是真正的慢查询。 从xjjdog上面的分析中，你应该很容易看出问题的症结所在：未隔离的瓶颈资源引起上游资源的连锁反应。...如何解决 增加Tomcat连接池的大小，或者增加连接池的大小，并不能解决问题，大概率还会复现。 最好的解决方式，当然是把耗时的服务和正常的服务拆分开来，比如时下流行的微服务。...慢查询相关的，从连接池中获取连接的策略，要改一下，不能一直等待，而应该采用FailFast的方式（获取连接短时间的超时也是可以的），否则症状还是一样。
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