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  2016年03月16日    界面     
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上周,AlphaGod與李世石的交鋒舉世矚目,AlphaGo在以其令人驚詫的成績震撼世人的同時,也讓世界看到了人工智能所蘊含的巨大潛力。然而,AlphaGo并不是DeepMind所開展的唯一一個人工智能計劃,甚至不是現(xiàn)有計劃中最重要的一個。DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO杰米斯·哈薩比斯在本周一次專訪中坦言,說DeepMind希望“解決有關(guān)智能的問題”,并且對此充滿樂觀。

與所有天才一樣,杰米斯·哈薩比斯的人生并不循規(guī)蹈矩。當(dāng)他還是個孩子的時候,他就蟬聯(lián)了五屆腦力奧林匹克運動會(Mind Sports Olympiad)的全能腦力王(Pentamind Championship)稱號。在他的青年時代,他曾經(jīng)供職于大名鼎鼎的牛蛙工作室(代表作有《地下城守護(hù)者》)以及獅頭工作時(代表作有《神鬼寓言》),參與了《模擬公園》以及《善與惡》的開發(fā),稍后又組建了自己的游戲工作室Elixir。在2000年代中期,他離開了游戲業(yè)界并攻讀了神經(jīng)科學(xué)的博士學(xué)位,最終于2010年創(chuàng)建DeepMind。

The Verge在AlphaGO與李世石的第一局對戰(zhàn)之后,同杰米斯·哈薩比斯進(jìn)行了一次深度采訪,在采訪中他暢談了AI、智能手機(jī)以及機(jī)器人等話題。

以下是采訪全文:

昨天AlphaGo與李世石的對局震驚了世界,不過,不少人對于人工智能或者圍棋都不甚了解,你如何向他們解釋這兩者到底是什么?

我希望從這幾點來說明:某種意義上來說,圍棋是完全信息博弈游戲(perfect information games)之王,它每一步的可能性都遠(yuǎn)遠(yuǎn)復(fù)雜于國際象棋。尤其在“深藍(lán)”獲得成功之后,解決圍棋的AI問題就成為了人工智能研究領(lǐng)域最為重大的挑戰(zhàn)。雖然目前來看,我們的AI的進(jìn)步并不算特別卓越,但我們?yōu)榇俗龀隽讼喈?dāng)多的努力。十年前,蒙特卡洛邏輯樹的發(fā)明推動了AI領(lǐng)域的進(jìn)步,但將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)于直覺的部分引入AlphaGo,才是它擊敗頂級棋手的最重要的原因:頂級棋手們最為重要的品質(zhì)即是他們優(yōu)秀的直覺。當(dāng)我在直播過程中看到邁克·雷蒙計算目數(shù)都有些捉襟見肘的時候,感覺真的很驚訝,他可是一個九段職業(yè)選手。

AlphaGo有哪些具體的落子讓你感到震驚的嗎?

有次AlphaGo直接深入李世石具有優(yōu)勢的腹地,這讓我們都很震驚——從李世石當(dāng)時的表情來看,他也很震驚。沒人能夠想到圍棋可以這樣下。

是因為這一手非常具有攻擊性嗎?

嗯,是因為這一手大膽無畏而富有攻擊性。李世石本人就以天馬行空的攻擊聞名于世,AlphaGo直接以對手的風(fēng)格進(jìn)行對局,這令人難以置信。在比賽之初布局尚未穩(wěn)定之時,雙方就在棋盤的各個角落展開了激戰(zhàn)。以往的圍棋程序都不擅長于對手纏斗:他們或許精于局部計算,但缺少對全盤游戲的大局觀判斷。

無論輸贏,這一次比賽的首要目的是為了對AlphaGo的能力進(jìn)行評估。昨晚的比賽中給你們最大的收獲是什么?

我想,最大的意義就是讓我們確信目前我們的工作有著長足的進(jìn)展——比我們希望的要好得多。在賽前,我們對大眾宣稱比賽可能勝負(fù)各半,目前來看,這個勝率仍然是比較靠譜的:李世石是個出色的棋手,他會很快地調(diào)整自己的下棋策略,一切都有可能發(fā)生。我依然期待接下來的比賽中雙方的表現(xiàn)。

說說這事情對人工智能發(fā)展的意義吧。你可能聽過之前我把“深藍(lán)”與AlphaGo進(jìn)行的對比:“深藍(lán)”是個“手工”程序,程序員們需要把國際象棋大師們的對局轉(zhuǎn)換為具體的行動規(guī)則以及行動邏輯;而我們讓AlphaGo有了自我學(xué)習(xí)的能力,它可以自我對局并從中學(xué)習(xí),提高,這比以往的AI更像人類了。

如果AlphaGo一直保持勝勢,接下來會你們有些什么計劃?會在未來開發(fā)另一個AI對戰(zhàn)游戲么?

正如我在之前所說,圍棋已經(jīng)是完全信息博弈游戲的巔峰了——當(dāng)然,還有一些其他的圍棋高手等著我們?nèi)ヌ魬?zhàn)。而其他的一些游戲,諸如無限制紙牌就很困難,因為它是一個不完全信息博弈游戲(imperfect information game)。有些電子游戲同樣充滿挑戰(zhàn),比如在韓國流行的《星際爭霸》這樣的策略游戲,它要求AI在信息不充分的條件下展現(xiàn)出高水平的策略能力,我們可以把這種游戲模式稱之為“部分觀察”(partially observed)。相反,圍棋游戲里你可以在棋盤上看到對局所需要的一切信息,這對計算機(jī)而言,處理這個要簡單一些。

你對攻克《星際爭霸》有興趣嗎?

可能吧。不過我們只對我們的研究范圍內(nèi)的項目感興趣。雖然說AlphaGo的對局很有趣,但DeepMind的目標(biāo)并不是為了玩游戲,娛樂或者給大眾提供刺激。就我個人而言,我喜歡玩游戲,也曾經(jīng)是游戲業(yè)界的一員,但游戲歸根結(jié)底只不過是用來測試我們算法的一個測試平臺,我們通過游戲來測算出它們的架構(gòu)和實力。但我們的最終目標(biāo)還是把自己的成果運用于現(xiàn)實中。

我成長于1990年代后半期的英國,常常在游戲雜志上看到你的大名和一些非常具有想象力的游戲關(guān)聯(lián)在一起。當(dāng)我看到你與DeepMind一同出現(xiàn)的時候就在想,“你們真是天生一對。你是如何從游戲界跨界到現(xiàn)在的領(lǐng)域的呢?

DeepMind算是我的畢生追求。某種程度上來說,我為此計劃并奮斗了超過二十年。如果你對我過去的事業(yè)有所了解,那你會發(fā)現(xiàn)這些事情是有跡可尋的:AI的表現(xiàn)是我在牛蛙工作室和其他地方做的游戲的核心。當(dāng)我十六七歲的時候開始開發(fā)《模擬公園》,我就意識到AI可以強(qiáng)大到什么程度,并促使我在這一領(lǐng)域奮斗。由于AI的表現(xiàn)有趣而合理,這些游戲賣出了數(shù)百萬份,玩家至今也能樂在其中。我在游戲業(yè)的最后幾年里也都在這個方向努力。到了2000年代中期,我返回學(xué)校攻讀神經(jīng)科學(xué),主要原因是當(dāng)時的游戲業(yè)界已經(jīng)不能讓我繼續(xù)深入研究AI了。游戲的發(fā)行商們只希望你趕快把游戲做出來賣錢。

你進(jìn)入游戲界是不是因為在那個年代,游戲是AI最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域?

是這樣的,而且當(dāng)時我們做的就是AI領(lǐng)域最尖端的技術(shù)。1990年代人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究陷入停滯,諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、鞏固學(xué)習(xí)(reinforcement learning)這樣的技術(shù)還沒有得到普及。那時候最好的人工智能表現(xiàn)只能體現(xiàn)在游戲里面,它們不是以現(xiàn)在這種學(xué)習(xí)形AI,大都以有限機(jī)械(finite-state machines)的狀態(tài)呈現(xiàn),但它們已經(jīng)足夠復(fù)雜,并且對于游戲相當(dāng)適應(yīng)。《善與惡》這樣的游戲了的AI已經(jīng)擁有了鞏固學(xué)習(xí)的能力,我至今仍然覺得這是游戲界最好的AI設(shè)計之一。但是到了2004、2005年,事情起了變化,游戲開發(fā)不再像1990年代那樣充滿樂趣和創(chuàng)造力,那時候你只需要想到點子并付諸實施就行。自那時起,在市場上獲得成功的要素變成了畫面和版權(quán),諸如《FIFA足球》這樣的游戲大行其道。因此我有些厭倦:在游戲領(lǐng)域我把我能干的事情都干了一遍,現(xiàn)在開發(fā)游戲也不那么好玩了。因此我開始搜集信息,準(zhǔn)備成立DeepMind。神經(jīng)科學(xué)成為了我的新目標(biāo),我希望通過研究大腦的運作方式來開發(fā)新的人工智能,因此,我決定攻讀一個神經(jīng)科學(xué)學(xué)位。

如果讓你把現(xiàn)在人工智能的成果帶回游戲領(lǐng)域會如何呢?看起來這件事情是順理成章的

嗯,我覺得這會很棒。事實上,我這兩天跟幾家大游戲公司,譬如說EA之類的……有過聯(lián)系。我們應(yīng)該會把這個成果引入游戲界,運用這些最新的成果可以讓游戲AI的水平突飛猛進(jìn),因為客觀需求擺在這里嘛。不過目前我們更愿意把精力放在健康服務(wù)或是人事推薦系統(tǒng)這樣更加現(xiàn)實的事情上。游戲業(yè)界當(dāng)然是個很重要的市場,把我們的AI系統(tǒng)推向游戲業(yè)界前途廣闊,而我覺得開發(fā)者們也會更樂于使用成熟的學(xué)習(xí)型AI(而不是自己開發(fā)),或許不久的將來,開發(fā)者們只需要對AI進(jìn)行微調(diào)就可以了。

我剛剛正好想到你是不是在家里打游戲的時候,被糟糕的AI氣到過。

哈哈哈,是的。一些大型多人在線游戲就經(jīng)常讓我惱火。這些游戲里面的AI都很蠢,他們沒有記憶,也不會根據(jù)玩家的行動做出改變,行為更不會進(jìn)化。如果我們把學(xué)習(xí)型AI放到這些游戲里面,整個游戲的可玩度肯定會大大提高。

本周你曾提到AI未來的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)性卺t(yī)療保健、智能手機(jī)助手以及機(jī)器人學(xué)等方面,IBM WatsonIBM下屬的認(rèn)知科學(xué)研究公司)已經(jīng)開始了有關(guān)癌癥診斷方面的工作,DeepMind能為這些領(lǐng)域帶來什么呢?

嗯,現(xiàn)在說這個可能太早了。我們幾周前和NHS(英國國家醫(yī)療服務(wù)體系)宣布了合作關(guān)系,但實際上這只是構(gòu)建了一個機(jī)械學(xué)習(xí)的平臺。在我看來,IBM Watson跟我們做的其實是兩碼事,它更像是一個專家系統(tǒng)。它通過圖像來診斷癌癥,之后它或許能夠縱向地追蹤你的生理狀態(tài),并且提供健康建議。我覺得他們的AI更偏向于鞏固學(xué)習(xí)。

在于NHS合作的同時,你們發(fā)布了一個App。但現(xiàn)在看來這個AppAI或者機(jī)械學(xué)習(xí)沒什么太大關(guān)系。你們對此是如何考量的?為何要為NHS而不是其他機(jī)構(gòu)開發(fā)這個應(yīng)用呢?

主要因為NHS目前的軟件系統(tǒng)實在很差,我們的首要工作是把他們帶入21世紀(jì)。他們的系統(tǒng)沒有移動版頁面,對客戶的支持也并不是很友好,這一系統(tǒng)對于醫(yī)生,臨床醫(yī)生以及護(hù)士來說都會拖慢他們的工作效率。我們目前首要工作是提升系統(tǒng)的工作效率,比如把可視化工具和基礎(chǔ)統(tǒng)計工具加入系統(tǒng)?,F(xiàn)在來看,我們在這一方面做得還不錯,之后我們會把更復(fù)雜的機(jī)械學(xué)習(xí)技術(shù)加入這個App。

這個合作設(shè)計的商業(yè)化交易會不會惹麻煩?顯而易見,與醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)合作在英國是個敏感話題。

嗯,確實如此。因此我們決定免費與NHS進(jìn)行合作,協(xié)議也很快地達(dá)成了。對于大多數(shù)軟件公司來說,為一個大機(jī)構(gòu)免費做一個軟件系統(tǒng)是不可想象的,而且通常這樣的軟件由于用戶眾多,他們也不會傾聽用戶的聲音。我們則不一樣,基本上我們還算是個創(chuàng)業(yè)公司,所以我們經(jīng)常與用戶交流,接受他們的反饋,因此這個軟件幾乎算得上是與用戶共同開發(fā)的。

下面我們談?wù)勚悄苁謾C(jī)助手吧。我在開幕日上看到你在演講時使用了一張電影《她》(斯派克·瓊斯2013年拍攝的科幻電影)的海報,這是不是人工智能的終極形態(tài)呢?

并非如此。但《她》這樣的電影是讓公眾理解人工智能的最好方式。我想做的是讓智能手機(jī)助手變得真正“智能”,有條理,并且能夠真正理解用戶究竟想做什么。目前,大多數(shù)這樣的系統(tǒng)并不好用,一旦你的問題超出了他們的模板,他們就不能給你有用的回復(fù)。因此,我們要做的是讓這些手機(jī)助手更加適用、靈活、強(qiáng)大。

對于這些領(lǐng)域,你們需要一些怎樣的突破呢?為什么我們不能立刻著手呢?

事實上我們確實已經(jīng)可以實現(xiàn)一些構(gòu)想了,但是達(dá)到這些目標(biāo)需要不同的途徑。在設(shè)定回應(yīng)模板與機(jī)械學(xué)習(xí)之間有著巨大的鴻溝?,F(xiàn)在的智能手機(jī)基本上是通過設(shè)定回應(yīng)模板的方式來達(dá)成手機(jī)助手的功能的,因此他們的穩(wěn)定性并不是很好,只能通過模板完成工作。然而真實世界要遠(yuǎn)遠(yuǎn)比模板復(fù)雜得多,你不可能在模板中把所有的用戶行為都預(yù)料到。我們建立DeepMind的原則就是從原則和基礎(chǔ)之上進(jìn)行學(xué)習(xí)。

AlphaGo成功的一個重要原因是從各種游戲規(guī)則中進(jìn)行學(xué)習(xí),如何把這一原則應(yīng)用在智能手機(jī)上(并使AI變得多樣化)呢?

是的。正是如此,AI的運行需要大量的數(shù)據(jù)計算,我們從中也可以得到不少有用的信息。事實上,在接下來的幾個月里我們將對AlphaGo的算法再度進(jìn)行修正,讓它逐漸擺脫最初的監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)模式,逐漸實行完全的自我學(xué)習(xí),真正“從零開始”。要達(dá)成這個目前需要更長的時間,在此期間我們需要不停地調(diào)試或者檢測,但最終我相信AlphaGo可以真正地進(jìn)行學(xué)習(xí)活動。

以目前的算法來看,這個目標(biāo)可能實現(xiàn)嗎?

不不不,我們甚至可以在此之前就達(dá)成目標(biāo)。算法并不會讓程序變得更加強(qiáng)大,只是讓它變更純粹的學(xué)習(xí)模式而已?,F(xiàn)在來看,我認(rèn)為我們的算法可以在沒有監(jiān)督的情況下運行。去年我們曾經(jīng)用雅達(dá)利游戲機(jī)(流行于70-80年代的初代游戲機(jī))上的游戲讓AlphaGo進(jìn)行測試,AlphaGo在我們沒有給出任何指示的情況下,就可以在屏幕上隨機(jī)作出行動來。

如果失敗判定更明顯,要達(dá)成這一目標(biāo)會更簡單嗎?

如果記分更加有規(guī)則,要達(dá)成這個目標(biāo)會簡單不少。在圍棋游戲里面,你只有在勝負(fù)已分的情況下才能夠“記分”,但問題在于,即使你在一盤圍棋中放下了上百個棋子,你也未必能夠知道你能否確實獲得勝利。因此要對圍棋進(jìn)行記分是一件困難的事情,我們將其稱之為“分?jǐn)?shù)分配問題”(credit assignment problem)。而在雅達(dá)利游戲里面,你唯一的目標(biāo)就是得分,因此AI也有著更多的行動參照。

你認(rèn)為這些研究成果什么時候能夠呈現(xiàn)在智能手機(jī)上并被大眾所用呢?

我覺得,在接下來的兩到三年里你就可以看到這些成果的開始應(yīng)用,并且對工作與生活有切實的影響。而在五六年之后,你就會發(fā)現(xiàn)這些技術(shù)對生活的巨大改變了。

在以上所有你對AI應(yīng)用的預(yù)測匯總,這是不是與谷歌聯(lián)系最緊密的項目?

嗯哼。

谷歌有沒有要求你們把自己的產(chǎn)品整合進(jìn)他們的產(chǎn)品線或者其他商業(yè)模式中呢?

并不是,我們在自己的研究項目中有著極大的自由度。這是我們自己的使命,也是我們加入谷歌的原因:我們可以借助谷歌的幫助加速項目的運轉(zhuǎn)。過去幾年來我們的工作狀態(tài)一直如此。當(dāng)然,我們與一些谷歌自己的原型項目計劃有所合作,不過這些計劃幾乎都只處于原型階段,谷歌也沒有近期公布的計劃。當(dāng)然,智能手機(jī)助手是目前我們研究中非常重要的部分,我們與桑達(dá)爾·皮查伊(谷歌CEO)也對此進(jìn)行過對話,他認(rèn)為這是谷歌未來計劃的核心。

我留意到谷歌本部有一些其他的創(chuàng)新部門,比如說Google Brain,他們也將機(jī)械學(xué)習(xí)應(yīng)用在谷歌圖片搜索的人臉識別功能這樣的,面向大眾用戶項目上。

這些項目到處都有啊。

你們和Google Brain之間有互動嗎?你們之間的工作有重疊的地方嗎?

當(dāng)然啦,事實上我們的工作呈互補(bǔ)的態(tài)勢。我們每周都有交流。Google Brain主要關(guān)注深度學(xué)習(xí),他們有著杰夫·迪恩(Jeff Dean)這樣的天才工程師,他們的技術(shù)融入了公司的每個角落。也正是如此,我們現(xiàn)在可以方便地使用谷歌圖片搜索這樣的產(chǎn)品。不過他們是產(chǎn)品推進(jìn)型的項目組,這點從他們的所在地Mountain View就能夠看得出來(離谷歌產(chǎn)品部門更近)。Google Brain的項目周期通常是一年到一年半,我們一般則是兩到三年。這是因為我們專注于算法研究,與直接的產(chǎn)品研發(fā)關(guān)系不大。

谷歌對AlphaGo的支持有多重要?如果沒有他們的支持,你們能夠完成這個項目嗎?

當(dāng)然很重要。雖說AlphaGo對于硬件并沒有特別的需求,但是我們?nèi)匀恍枰罅康挠布{(diào)試各個版本的AlphaGo,并且通過谷歌的云服務(wù)讓他們互相對戰(zhàn)。要實現(xiàn)這一目標(biāo),需要相當(dāng)高的硬件配置,如果沒有谷歌的資源我們幾乎不可能在此刻就推出AlphaGo。

讓我們談?wù)剻C(jī)器人吧。我目前居住在日本,而很多人認(rèn)為日本是機(jī)器人的精神故鄉(xiāng)。根據(jù)我的觀察,在日本,機(jī)器人一般有兩個用途:諸如Fanuc這樣的公司制造工業(yè)機(jī)器人,可以完成很細(xì)化的固定工作;而軟銀旗下的Pepper這樣的公司則通常制造禮賓式機(jī)器人(concierge-style robots),這些機(jī)器人看起來意義重大,但是用途有限。你對這種情況怎么看?

嗯,按照你的描述,我覺得Fanuc這樣的公司在機(jī)器人的設(shè)計層面做得不錯,但是他們并沒有投入“智能”的研究。禮賓型機(jī)器人的話更像是現(xiàn)在的智能手機(jī)助手,我見過這種機(jī)器人,它們也是按照預(yù)先編寫的模板行動的,如果你做出了一些奇怪的舉動,他們就會懵了。

我想,現(xiàn)在最顯著的問題是如何讓機(jī)械學(xué)習(xí)以及其他AI技術(shù)提高機(jī)器人的能力吧?

嗯,我想這是完全不同的思路。我們?nèi)祟悘某錾途哂袑W(xué)習(xí)新事物、應(yīng)對未知世界的能力,而我覺得這就是機(jī)器人或者軟件應(yīng)用與真實用戶的最大區(qū)別。要適應(yīng)真實世界,他們必須學(xué)會學(xué)習(xí)的能力,并合理應(yīng)用這一能力。

你覺得目前有哪些機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用了學(xué)習(xí)方案?

老實說,我們現(xiàn)在并沒有關(guān)注過這個問題。目前來看自動駕駛汽車算得上是會自我學(xué)習(xí)的機(jī)器人,但是AI在這方面的應(yīng)用目前來看還是狹窄了點,雖然他們在計算機(jī)視覺方面加入了AI系統(tǒng)——特斯拉就基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)了一個計算機(jī)視覺AI。我確信日本對這方面,尤其是年長者看護(hù)機(jī)器人或者是家庭清掃系統(tǒng)方面也進(jìn)行了一些研究??紤]到日本的老齡化很嚴(yán)重,我覺得這些研究對于日本社會的進(jìn)步有著極佳的作用。

為什么這些以學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的技術(shù)能夠?qū)ΜF(xiàn)實有更大的幫助呢?

你不妨這樣想:“為什么我們現(xiàn)在還沒有這樣的的東西?”為什么我們現(xiàn)在沒有能夠幫你掃地,洗衣服的機(jī)器人呢?原因很簡單,每個人的家都不一樣,每個人都有著不同的裝修、家具擺設(shè)。即使是在自己的家里,每天的狀況也不很一樣,有些時候你家會很干凈,有些時候則會很臟亂。正因如此,你不可能為一個機(jī)器人開發(fā)預(yù)設(shè)程序。而且每個人對衣服的折疊方法之類的也有著不同的喜好,讓機(jī)器人對這些進(jìn)行判斷就太難了。有時候我們會覺得我們每天做的事情都很簡單,但是這些簡單的事情放在機(jī)器人身上就非常困難了:我們的大腦每天進(jìn)行的運算都是相當(dāng)龐大復(fù)雜的。

問個私人問題,你們有買過掃地機(jī)器人嗎?

呃……我們沒有,不過他們并不是很好用所以……哈哈哈。

問這個問題是因為我自己有一個,而它并不是很有用。不過我能夠發(fā)現(xiàn)它自己有些獨特的怪癖,而且使用它也還蠻方便的。當(dāng)然,這主要與我本人比較懶有關(guān)。我想問的是,隨著機(jī)器人技術(shù)進(jìn)步,怎樣的情況才能算這些機(jī)器人足夠好的標(biāo)志呢?我們會在機(jī)器人真正能夠進(jìn)行與人類相似的,有意義的交互之前就停止開發(fā)嗎?

是的,我的意思是……可能會。我覺得每個人都會以他們認(rèn)為合理的價格買一個可以幫他們洗碗掃地的機(jī)器人,這些白癡機(jī)器人人氣其實挺高,但也沒什么“智力”可言。所以,是的,我覺得每一個小小的進(jìn)步都會對人類有實際的好處。

你對未來人類、機(jī)器人以及AI之間的互動、關(guān)聯(lián)有些什么想法呢?顯而易見人們都向往美麗神奇的科幻世界。

我個人對于機(jī)器人領(lǐng)域并沒有太多的關(guān)注。我更關(guān)心的是這些AI能對科學(xué)的進(jìn)步有多少助益,以及他們的發(fā)展能有多快。我希望AI能夠代替人類處理一些艱苦卻瑣碎的工作,比如說檢索相關(guān)的文章,從大量數(shù)據(jù)中總結(jié)出他們的結(jié)構(gòu),這樣一來人類的科學(xué)突破會有著更大的突破。幾個月前我曾經(jīng)與歐洲核子研究組織(European Organization for Nuclear Research,簡稱CERN)的人進(jìn)行過交流,他們有著世界上最為龐大的數(shù)據(jù)量,在那些浩如煙海的硬盤中很有可能存在著新粒子的數(shù)據(jù),但由于數(shù)據(jù)量太多,他們還尚未被發(fā)現(xiàn)。所以有時候我會想某天AI能夠幫助人類找到一些全新的粒子,這種事情一定非??帷?/p>

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