女人自慰AV免费观看内涵网,日韩国产剧情在线观看网址,神马电影网特片网,最新一级电影欧美,在线观看亚洲欧美日韩,黄色视频在线播放免费观看,ABO涨奶期羡澄,第一导航fulione,美女主播操b

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

德國漢堡大學教授張建偉:機器學習是人工智能突破的主要方法

天津機器人 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-09-10 14:16 ? 次閱讀

今日(9月8日),在由太和智庫發起主辦、每日經濟新聞戰略合作的“太和文明論壇”上,德國漢堡大學多模態技術研究所所長張建偉表示,機器學習人工智能突破的主要方法。

“我三十年前在清華學人工智能、計算機,當時很多算法都有,但是今天計算能力已經達到了當時的100萬倍,現在的5G云計算技術,使得我們在數據的收集、數據的整理、數據自動分類上能夠做到智能決策的機會。”張建偉解釋道。

▲德國漢堡大學多模態技術研究所所長 張建偉 圖片來源:太和智庫

張建偉介紹,現在的人工智能主要基于單模態實現,比如只針對圖像信息或語音信息進行基于大數據的人工神經網絡學習,屬于弱人工智能;未來的人工智能技術將基于多模態交互,能夠認知整合包括文本、圖像、聲音等在內的各種信息,從而讓人機交互變得更自然、更精確、更穩定,屬于強人工智能。

在技術發展上,張建偉認為,基于深度學習大數據的可計算的連接主義得到新的發展,但強人工智能面臨的一個最大的挑戰是如何將人的各類學習機制連接到一起。要實現強人工智能,需要進行跨模態研究,包括機器記憶、預測與數據校準、知識抽取、推理、歸納、表達和自主學習等。科學家們認為,真正實現和人腦一樣的強人工智能至少還需要一個世紀的時間。

HCPS(人-信息-物理系統)被認為是人工智能未來重要的一個應用領域。張建偉舉例介紹,弱人工智能和強人工智能的區別在實際應用中非常明顯。另外,人工智能不具有人類的價值觀、人生觀、道德觀,遷移學習的能力也是下一代人工智能的關鍵技術。

人工智能的發展伴隨著倫理沖突,張建偉介紹,在德國已經出現“反對機器人”的情況,“這是非常好的一個事情,提醒我們在做人工智能時,考慮到倫理和社會”。

機器人倫理問題在“機器人伴侶”產品中體現得較為明顯,張建偉透露多模態交互作用被許多企業看好,希望能夠將其應用于機器人伴侶中,包括很賺錢的“成人娃娃”,但他并不支持這一應用的發展。“人的尊嚴、人活著的價值還是應該放在首位。雖然有商業需求,但是我們不能引領這種需求,讓人類走到一個真正滅亡的階段?!?/p>

張建偉強調,在機器人倫理中以人為本,實現可透明的人工智能系統?!拔易约罕旧硐M鸌CT和AI、和機器人真正能夠解決我們未來的剛需,然后來選擇優先資助的應用場景,通過跨界合作,來限制有危險的場景。”

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 機器人
    +關注

    關注

    213

    文章

    29524

    瀏覽量

    211681
  • 神經網絡
    +關注

    關注

    42

    文章

    4810

    瀏覽量

    102884
  • 人工智能
    +關注

    關注

    1804

    文章

    48773

    瀏覽量

    246779

原文標題:德國漢堡大學教授張建偉:機器人倫理應以人為本 讓人類走向滅亡的商業需求不可推崇

文章出處:【微信號:tjrobot,微信公眾號:天津機器人】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    機器人入選2024年浙江省人工智能應用場景名單

    機器人自主研發的《面向柔性制造的人工智能應用場景(DFMS數字化柔性制造系統)》憑借其技術創新與場景應用價值,成功入選2024年浙江省人工智能應用場景名單。
    的頭像 發表于 02-07 15:23 ?711次閱讀

    數學專業轉人工智能方向:考研/就業前景分析及大學四年學習路徑全揭秘

    隨著AI技術的不斷進步,專業人才的需求也日益增長。數學作為AI的基石,為機器學習、深度學習、數據分析等提供了理論基礎和工具,因此越來越多的數學專業學生開始考慮在人工智能領域發展。本文
    的頭像 發表于 02-07 11:14 ?867次閱讀
    數學專業轉<b class='flag-5'>人工智能</b>方向:考研/就業前景分析及<b class='flag-5'>大學</b>四年<b class='flag-5'>學習</b>路徑全揭秘

    人工智能機器學習以及Edge AI的概念與應用

    人工智能相關各種技術的概念介紹,以及先進的Edge AI(邊緣人工智能)的最新發展與相關應用。 人工智能機器學習是現代科技的核心技術
    的頭像 發表于 01-25 17:37 ?840次閱讀
    <b class='flag-5'>人工智能</b>和<b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>學習</b>以及Edge AI的概念與應用

    【「具身智能機器人系統」閱讀體驗】1.初步理解具身智能

    人工智能、機器人技術和計算系統交叉領域感興趣的讀者來說不可或缺的書。這本書深入探討了具身智能這一結合物理機器人和智能算法的領域,該領域正在
    發表于 12-28 21:12

    【「具身智能機器人系統」閱讀體驗】+數據在具身人工智能中的價值

    嵌入式人工智能(EAI)將人工智能集成到機器人等物理實體中,使它們能夠感知、學習環境并與之動態交互。這種能力使此類機器人能夠在人類社會中有效
    發表于 12-24 00:33

    博世與清華大學續簽人工智能研究合作協議

    近日,博世與清華大學宣布,雙方續簽人工智能領域的研究合作協議,為期五年。在此期間,博世將投入5000萬元人民幣?;?020年成立的清華大學—博世機器
    的頭像 發表于 11-20 11:37 ?682次閱讀

    嵌入式和人工智能究竟是什么關系?

    嵌入式和人工智能究竟是什么關系? 嵌入式系統是一種特殊的系統,它通常被嵌入到其他設備或機器中,以實現特定功能。嵌入式系統具有非常強的適應性和靈活性,能夠根據用戶需求進行定制化設計。它廣泛應用于各種
    發表于 11-14 16:39

    人工智能、機器學習和深度學習存在什么區別

    人工智能指的是在某種程度上顯示出類似人類智能的設備。AI有很多技術,但其中一個很大的子集是機器學習——讓算法從數據中學習。
    發表于 10-24 17:22 ?2794次閱讀
    <b class='flag-5'>人工智能</b>、<b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>學習</b>和深度<b class='flag-5'>學習</b>存在什么區別

    《AI for Science:人工智能驅動科學創新》第6章人AI與能源科學讀后感

    、優化等方面的應用有了更清晰的認識。特別是書中提到的基于大數據和機器學習的能源管理系統,通過實時監測和分析能源數據,實現了能源的高效利用和智能化管理。 其次,第6章通過多個案例展示了人工智能
    發表于 10-14 09:27

    《AI for Science:人工智能驅動科學創新》第二章AI for Science的技術支撐學習心得

    人工智能在科學研究中的核心技術,包括機器學習、深度學習、神經網絡等。這些技術構成了AI for Science的基石,使得AI能夠處理和分析復雜的數據集,從而發現隱藏在數據中的模式和規
    發表于 10-14 09:16

    《AI for Science:人工智能驅動科學創新》第一章人工智能驅動的科學創新學習心得

    人工智能:科學研究的加速器 第一章清晰地闡述了人工智能作為科學研究工具的強大功能。通過機器學習、深度學習等先進技術,AI能夠處理和分析海量
    發表于 10-14 09:12

    risc-v在人工智能圖像處理應用前景分析

    RISC-V和Arm內核及其定制的機器學習和浮點運算單元,用于處理復雜的人工智能圖像處理任務。 四、未來發展趨勢 隨著人工智能技術的不斷發展和普及,RISC-V在
    發表于 09-28 11:00

    開啟全新AI時代 智能嵌入式系統快速發展——“第六屆國產嵌入式操作系統技術與產業發展論壇”圓滿結束

    嘉賓討論環節的題目是“智能機器人操作系統展望”,由嵌入式系統聯誼會秘書長何小慶主持。參加嘉賓討論有北航牛教授,新松
    發表于 08-30 17:24

    FPGA在人工智能中的應用有哪些?

    FPGA(現場可編程門陣列)在人工智能領域的應用非常廣泛,主要體現在以下幾個方面: 一、深度學習加速 訓練和推理過程加速:FPGA可以用來加速深度學習的訓練和推理過程。由于其高并行性和
    發表于 07-29 17:05

    人工智能機器學習和深度學習是什么

    在科技日新月異的今天,人工智能(Artificial Intelligence, AI)、機器學習(Machine Learning, ML)和深度學習(Deep Learning,
    的頭像 發表于 07-03 18:22 ?2563次閱讀