信息化文摘 - 技术
2015/12
对于中国的智能制造新定义,应该充分发挥第四次工业革命智能化和网络化两大驱动力的价值。一方面,应该充分认识到AI 2.0对于智能制造的发展具有革命性的意义,从科学原理到产学研都应该投入足够的资源,这样才可以保证尽快实现智能制造装备产业的领先,这还可能为中国创造一个新的装备设备市场。另外一方面,最近工信部明确了中国制造2025的第二个主攻方向是工业互联网,这也是第四次工业革命的第二个驱动力,工业互联网主要可以实现资源的松散连接,从而提升资源的利用效率,在推动智能制造的过程中,也应该加强工业互联网方式的资源集成
2015/12
如果你毕业后就不再学习会怎么样?这么做可能会让你变得落伍,但这正是大部分机器学习系统被训练的方式——当它们能胜任某项任务后便被用于实际场景。不过目前,一些计算机科学家正在开发像人类大脑那样可以持续学习和改进的人工智能。机器学习算法通常采用神经网络的形式,即很多简单的计算元件(神经元)通过彼此间强度(权重)不同的联系来相互交流。比如在设计一种用来识别图片的算法时,如果在训练时,算法错误标记了一张图片,那么权重就会被调整。当错误被降低到特定阈值以下时,权重就不会再变,会被冻结在设定值上。
2015/12
通过这次会议,东方禅宗视野中的“定学”(禅定、静虑),被特里斯坦视作设计的新伦理——互联网需要一个新的系统。现在的互联网经济,总体是以花费的时间衡量成功的,更多的用户,更多的使用量,人们花更多的时间。改变世界规则的设计师,应该帮助人们更好地去分配他们宝贵的时间。沙发客网站对于两个即将见面的人,会提取出这两个人可能共同相处的天数,然后估算这几天中,这两人可能共同相处多少个小时?这两个人相处得融洽吗?将两个人愉快共处的时间减去在网站上花费的时间,就是“净快乐”的时间。不仅如此,社交网站的衡量标准也应该被扭转
2015/12
自动程序的兴起将给坐办公室的人带来巨大变化。Forrester Research分析师克雷格•勒克莱尔(Craig Le Clair)表示,在美国,约400万人可能会看到自己的工作在2021年底之前被取代。他表示,每个自动程序可以完成3、4个全职员工的工作。同时自动程序每年的许可费用为8000美元至9000美元,成本低得多。但很多自动化专家表示,大多数失去工作的员工将会被继续聘用。伦敦政经学院(London School of Economics)教授、曾研究“机器人流程自动化”(RPA)技术的莱斯利•威尔科克斯(Leslie Willcocks)表示,多数公司只是利用自动程序实现最乏味的后台工作的自动化
2015/12
量子计算机的超算又造成其对海量信息的分析功能异常强大,能同时进行的运算更多。比如,量子计算机可以从庞大的排列组合中寻找最佳的正确答案。日本电报电话公司物理性科学基础研究所研发的超高性能新型量子计算机,能在按关系亲疏分组的2000人的测试中,以千分之五秒的速度得出正确答案,其速度约为目前最快的大型计算机的100倍。又比如,随着人脸识别在公共安全领域的深度应用,如何处理人脸识别数据成为一大难题。量子计算机可以瞬间处理监控数据库中60亿人次的脸部图片,并实时辨别出一个人的身份信息。在拥有如此强大能力的背后,其秘诀在于“量子比特”。
2015/12
沙漏也叫“沙钟”,是古代一种计时装置。沙漏与我国古代另一種计时工具漏刻的工作原理大体相同。漏刻是根据从一个壶流到另一个壶的水量来计时,而沙漏则是根据从一个容器漏到另一个容器的沙量来计时。后来,逐渐形成较高精确度的计时体系,如一种新的锶原子钟,其精度高达每150亿年才误差1秒。1960年至1967年间,世界度量衡标准会议改以地球公转为基础,定义1900年为平均太阳年,秒的定义更改为“太阳年之31556925.9747分之一”。在1967年召开的第13届国际计量学大会上,秒的定义进入原子时代:1秒钟被定义为铯原子电子9192631770次的固有微小振荡频率
2015/12
到2030年,我们人工智能务必要占据全球人工智能制高点。实现人工智能核心产业规模达1万亿,带动相关产业规模超10万亿。企业层面,各大科技公司已发起激烈的人才争夺战,高薪聘请、资助高校的消息屡见不鲜,一批接着一批的出色人才产生并加入,是企业们最终的目的。华为创始人任正非曾表示,高科技不是基本建设,砸钱就能成功,要从基础教育抓起,需要一个漫长的过程。回到如你我这样的普通人层面,AI大势已至,我们已受益其中,你是选择焦虑、恐惧,还是选择憧憬、拥抱这个我们已身处其中的未来?答案或许并不模糊。
2015/12
即使AI实现类创造性的功能,AI也不能产生与人类相当的创造力。智能具层次性、阶梯性。不同层次的智能,智能度不同。正如人类可以承认AI具有一定程度的智能,AI创作物的出现,在某种意义上,就已经是功能模拟成功的案例,就是具有类创造力的表现。总言之,笔者认为,AI的发展趋向、智能化实现程度、拥有创造力的可能性均与人类期望值、对创造力的释义相关。AI能否实现创造力是值得关注的人工智能主题与哲学主题的分歧。正如具体的某方式的机器学习实现与哲学层次上机器学习实现不一样,但即使AI无法自生而具有创造力
2015/12
天色晚了,我们起身去公园散步。我们走着,梅辛革想知道虚幻现实会怎样影响宗教和艺术。“你能不能以‘空’的状态体验自我?”他问,“我的意思是没有自我——没有控制?我在我的生活中发现这种状态通常有一个始也有一个终。”一个微笑打断了他严肃的表情。他笑了。“你知道么,梅尔斯雷特的实验室里有着最酷的东西——我坐在一问虚拟的房间里,房间里烧着咔咔作响的火,还有一面大镜子。我朝下看,空无一人,椅子上是空的。我就喜欢那种感觉。”公园静美。昨夜下过了雨,沙路还湿着。太阳很低,我们的脚印留在沙子上
2015/12
在我们整个世界中,科学是最无止境、最没有国界的,今天我们所要解决的人工智能、量子计算都是整个人类的问题。所以我们的眼光不要放在自己的局部,而是放眼全球。在这个过程中,中国也有一个非常大的机遇,中国除了把应用科技做得好,能不能有真正原创科技的产生也是很关键的一点。今天跟大家介绍的这些都是最基本的物理和最基本的数学原理,这些原理听起来比较抽象,比如熵增原理、正负电子。但在最基本的层次上,这正是今天这个世界的奇妙所在,它能够给整个IT行业提供最基本的科学技术发展的前景。