人工智能模型有望改进恶性脑瘤治疗

新华社北京8月13日电 美国研究人员新近开发出一种人工智能模型,能够为胶质母细胞瘤患者设计出最小剂量给药方案,在缩小肿瘤的同时减少药物带来的毒副作用,改进患者生活质量。

人工智能能否取代人类是人们一直很关注的问题,忽略了人工智能在医学上的应用,胶质母细胞瘤是一种常见的恶性脑瘤,常见疗法是先尽可能地切除肿瘤,再采取放疗和化疗延长寿命,同时还需服用多种药物。为尽量缩小肿瘤,医生一般会在安全剂量范围内给患者开出最大剂量的药物,但由于药性强,这些药物往往会给患者带来一些毒副作用。

美国麻省理工学院研究人员新开发出的这种人工智能模型,能通过学习现有给药方案来反复调整剂量,在缩小肿瘤的同时找到尽可能最小的给药剂量和频率,最终发现最佳治疗方案。

机器学习模型以50名胶质母细胞瘤患者的情况为基础训练数据,模拟开展了每名患者约2万次的给药试验。训练结束后,机器学习模型掌握了最佳给药方案参数。当向系统提供新患者的数据时,机器学习模型就能根据这些参数以及患者的个体条件来设计新的给药方案。结果发现,人工智能模型设计出的方案,针对不同患者,可将给药剂量减少四分之一或近一半;有时甚至不给某些药物,肿瘤缩小的程度能达到与传统方案相当的水平。

研究人员表示,他们希望在帮助病人缩小肿瘤的同时,能够保证患者的生活质量。此外,这种机器学习模型的体系结构还有助于发展精准医疗。人工智能的未来发展趋势怎么样,有关这一人工智能系统的研究论文将在“2018医疗保健领域机器学习”大会上发布,大会将在8月17日至18日在美国斯坦福大学举行。


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人工智能的应用领域

人工智能(Artificial Intelligence)主要在研究如何以电脑的程式技巧,来执行一些由人类执行时,需要智慧才能完成的工作。所以前述这些都属于人工智慧的范围,但是实行起来 的困难度颇高,需要细分成许多的研究领域。近年来由于互联网的兴起,人工智慧找到了另一个可以发挥的舞台。像是利用一些「代理人」(代理)的程式,来代替原本需要人工操作的工作。以雅虎为例,在雅虎的网站上搜集了许多的超连结,这些超连结是怎么来的呢?难道是杨致远每天挂在互联网上浏览,然后再把网址搜集,整理起来吗?当然不是!这些动作都可以由「代理人」程式来代劳,而这就是人工智慧应用在互联网上的一个例子。

人工智慧除了传统的研究个人思维,决策,信仰,感情,企图,学习,适应等认知能力外,更开始重视团队的分工合作,沟通,协调,信任,权利义务的委托与指派等人类 社会认知行为,在国际学术会议中,有机器人足球赛,救灾比赛,拍卖会竞标比赛等,借 以了解并模拟人类合作竞争与社会互动之机制与关系。目前热门的企业用大型电子商务软体产品,如E-marketplace的自动媒合,资料采矿(Data Mining),客户关系管理(CRM),个人化服务,知识管理等,也都大量应用人工智慧的技术。未来的人工智慧的应用,趋向在数位图书馆,远距学习与教育,电子化政府的服务,虚拟企业与电子商务等与人类生活息息相关的资讯互动范畴中。由于人工智慧研究对知识的表达,储存,传播,运用非常深入。 在未来的知识经济架构下,会有很大的需求与发展空间。

人工智慧并不限于应用在资讯科学。还有许多其他不同学科领域与人工智慧相关。  ,在机械,控制,工业工程方面与机器人结合。人工智慧的技术也被应用在人类基因图谱的 完成与生物科技所需的资料解码,分类等。在企管,财经等管理科学上以及医学上,决策与诊断模式的研究也用到人工智慧,在经济,政治等社会科学方面也有学者利用人工智慧的技术来建构社会互动的理论模型。此外,在心理学及认知科学方面,人工智慧的技术则被用来模拟人类的行为,以验证理论的正确性。目前很多国内许多软体公司的产品也开始融入了人工智慧的技术,例如:

能辨识印刷体字,手写字,甚至古书中的毛笔字的字型辨识软

语音辨识,人声辨识软体,用来做声控下单,或在车上声控拨接电话

结合三维动画与自然语言技术,能与使用者对话的虚拟助理

网际网路智慧型资讯代理人来帮忙使用者搜寻,监控并自动通报相关的资讯

能自动翻译技术文件手册的翻译软体

能以歌声点播的卡拉OK

股市分析与预测软体

事实上目前AI的发展与其说是“人工智能”不如说是“人工知识库”来得贴切,我们离真正的智慧还有很大的一段距离要克服。但到目前为止,AI的技术己经应用到许多的领域上了。

以下是部份重要的范围:

1.专家系统(专家系统)

2.自然语言处理(自然语言理解)

3.电脑视觉(Computer Vision)

4.语音辨识(Speech Understanding)

5.机器人应用(机器人应用)

6.类神经网路(人工神经网络)

7.智慧型代理人(Intelligent A

其中,最具有突破性及实用性当以专家系统为代表。目前己有许多的实际应用。一个专家系统由知识库(知识库)和推论引擎推理引擎)等机构所组成。当我们付予它某一领域的专家知识时,它便能模仿人类专家去求解问题并提供最适当的意见。由于人工智慧发展的历史尚浅,还有许多工作及研究可以发展。也就是说还有许许多多的可能性。相信只要发挥我们的想像力和创造力,所有的梦想必能逐一实现,将AI的技术应用于实际世界中,以改善人类的生活。


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整天担心社会机器人,机器人更害怕人类

似乎每个月有一些关于人工智能(AI)窃取我们的工作,我们的心,或直接杀死我们所有标题或电影。

这不仅仅是一个勒德分子(害怕或厌恶的人技术,尤其是现有的威胁在新技术的形式工作。)这个问题。和技术爱好者elon musk经常引用人工智能的恐惧和厌恶,把它比作一个恶魔,必须通过政府的力量来消除它。与所有这些偏见对人工智能的出现,自由派和技术专家将在那些想要压制这些技术之前,议员们和学者。

人们往往害怕新事物。织机和智能手机的崛起,人们从未停止担心。过去,辩论科学技术已经得到了很好的解决。约瑟夫•熊彼特(Joseph Schumpeter)(如约瑟夫•熊彼特(Joseph Schumpeter))经济学家指出,创建行为必须包括销毁旧的,过时,效率低下,生活和生产方法。但损害带来了新的生活,新的机会,商品和服务,和一种新的生活方式,没有这些我们将无法生存。经济上,颠覆性技术带来的工作数量和质量总是比那些精心保护。文化、社会经受住了许多人声称将导致社会衰落和灾难的风暴。

但当涉及到人工智能,似乎有些不同。技术变革的步伐似乎太快了。智能机器的想法似乎与我们太相似,不能给人以安慰,机器取代人类原始的恐惧也变得越来越严重。不幸的是,这个问题已经转移到法律的学术和技术水平,像亚当水手他们(亚当),雷蒙德·拉塞尔(雷蒙德·罗素)新莫卡特斯中心(莫卡特斯中心),和你真正的讨论。不小心我们扭曲的想象可能会导致糟糕的行为规则将从健康,我们制造和交通的惊人发展。

首先,重要的是要理解“线”。科幻小说的杀手机器人和不人道的未来就是本小说。实现人工智能技术将越来越普遍,更不切实际。他们将是微不足道的,因为当一个最有效的,他们将因此无缝整合到我们的环境,几乎听不清。但是他们会非常好,因为他们可以拯救数百万人的生命和节省数十亿美元,让我们的生活更轻松、更舒适。

考虑到制造业。许多人担心机器人和人工智能可以带来风险的传统工作。但即使是最令人担忧的自动化工作的影响分析研究发现,绝大多数的工人也将很好,那些受影响的人会得到一份更好的工作,和自动化可以提高他们工作的质量。但与此同时,据麦肯锡(McKinsey)和公司的数据,和人工智能制造技术的提高,可能在1.4万亿年实现的价值约1.4万亿美元。这个巨大的数字也代表了最丰富的一些真正的储蓄,并有可能加剧贫富之间的差距。

或者考虑医疗剑医生利用人工智能技术来提高指导他们精确的手术,帮助他们更有效的诊断疾病,甚至帮助病人在很长一段时间跟踪的健康。这些技术可能会挽救一条生命,在未来10年,预计他们将失控的医疗保健行业中大量减少成本,可以达到数千亿美元。

为了防止人工智能技术为数百万人生活带来真正的风险,并不是不现实的。就像每年通过防止无人驾驶汽车的发展,允许成千上万的可预防的死亡在高速公路上。

这些只是几个例子我们在报告中强调。许多研究学者认为并不乐观的技术问题。他们认为人工智能技术的风险,要么劳动力转移,安全,或完全不同的和歧视的影响——是第一站,然后提问。他们提议条例将有效地冷却人工智能研究;事实上,有些人认为这些位置清楚地意识到这是他们的目标。

有趣的是,对于传统的自动化的担忧,即劳动力市场流离失所和收入效应,越来越多的新问题之外的风险,和社会歧视。metanarUNK结构,是“超级智能”和“硬”人工智能关注这种观点是麝香出版于2014年通过的“超级智能”。然而,正如我们在本文中讨论,在科学界有许多差异,即物理学中的结果是可行的。然而,正如我们在本文中讨论的,科学界和物理上有巨大的差异。嘿,如果情况恶化,我们总是可以拔掉机器的力量。

对大多数读者来说更加熟悉,是社会和政治问题的担忧。人工智能是一个大的一部分战斗机从那些不怕社会批评家的结束,但是这种算法和机器学习软件,可以进一步巩固社会差距。例如,为一个特定的受保护的组的输出加权算法将立即怀疑。令人担忧的是,一个社会由“黑盒”(使用一个评论家弗兰克?帕斯夸里创建术语)将听不清社会分层的方式,这将进一步加剧社会的两极分化。

当然,硅谷是一种罕见的自由,所以你可能会认为,批评者会认为他们是活跃在人工智能技术对天然盟友的偏见。这并非如此。人工智能的批评者,我们需要提前及时和立法”,领先的创新者,迫使他们做政府说。他们呼吁建立大量的新的政府部门和机构控制人工智能技术,人工智能从一个联邦机构,“联邦机器人委员会”,技术安全管理,”“国家算法。毫无疑问,与持续集成人工智能技术的发展,我们周围的一切都与软件紧密相连,一个联邦人工情报机构创建最终可能控制你周围。

有些人想悄悄通过法院监管。例如,法学教授丹尼尔·济慈Citron呼吁由她所说的“技术性”正当法律程序原则,该算法和人工智能技术来“精心设计的质量控制评估模式”。白宫在2014年发布了一份关于隐私和大数据的报告,似乎是在一个更严格的行政调查作出回应,呼吁监管机构“嗅探”算法,与“歧视性影响保护阶级”。当然,很少有创新者愿意违反法律,公众不公平影响某些群体,但美国联邦调查局(federal bureau Of investigation),如果不小心的组织,会变得过于狂热的政治迫害的风险。

这些监管提案旨在解决一些问题与他们相比,创造更多的问题。正如上面提到的,专横的监管制度会让我们失去数万亿美元的经济增长和成本,显著改善生活,拯救数以百万计的世界各地的人们的生活。但即使更放松监管系统或责任结构,酷也可以人工智能的发展,从而产生类似的效果。

事实上,有更好的方法来解决这些问题。我们的机器正变得越来越聪明。不要我们的规章制度也应该如此吗?命令和控制模式不工作在过去,尤其是对许多信息,监管机构需要做出明智的决定,对于那些工作在技术开发人员(特别是在机器学习领域是不明显的。

那么,政策制定者应该学习什么?谦卑、教育和学者、创新者和产业合作。大多数问题会解决通过市场竞争和认证。在重大问题的地方确实存在,如人工智能技术应用于执法技术,或“智能武器”的发展——也许更多的预防措施是基于。但在大多数情况下,正常的沟通和责任的工具和法律补救措施是否足以完成这项工作。

人工智能技术给我们带来的好处将是巨大的。所以我们必须确保不要扼杀人类的机器人。


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征服的数据:读“大数据时代”

谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具,它通过跟踪搜索词相关数据来确定流感情况的区域(如病人会搜索流感两个词)。警告的工具,最近流感的水平已进入“紧张”。流行病学家和卫生服务行业是非常有用的,因为它的时效性强,可以有效地帮助跟踪和应对疫情。事实证明,通过大量的跟踪搜索词报告的趋势是有说服力的,只有波士顿地区,有700例流感被证实,该地区已经宣布进入公共卫生紧急状态。

工具的工作原理大致是这样的:设计师把一些关键词(如温度计,流感症状、肌肉疼痛、胸闷、等等),只要用户输入这些关键字,系统将开始跟踪分析,创建区域图表和地图的流感。谷歌多次测试结果(蓝线)和美国疾病控制和预防中心报告(黄线)做比较,从下图显示的结论有很大的相关性:

但它比离线收集报告“及时”,只要一旦有流感症状的有意识的,因为患者在搜索和去医院这两件事,前者通常是他首先要做的。医疗困难和昂贵,如果可以通过搜索找到一些自我救援计划,人们将第一次使用一个搜索引擎。所以,有可能是医院或官方收集情况下只能显示少量的危重病人,轻度患者不会去医院作为样本。

(1)

这是一个典型的应用实例的“大数据”,舍恩伯格的“大数据时代”已经广受好评,他自己所以的书被认为是大数据领域的领导者。大数据源于丰富的数据,舍恩伯格在他的另一本书“删除”,该消息人士称。

1,数字信息,使你可以得到一个完美的复制的所有信息;2,内存越来越便宜,大规模存储数字信息的成本非常低;3,容易提取:数据库技术的改进使得存储的信息可以很容易地搜索根据某些条件;4、全球覆盖,网络无国界,数字信息可以使b叫他们知道你不能拥有他们。

当我们有大量的数据,您就可以开始所谓的“大数据”的操作。大数据在肖恩的角度来看,完全有三个特点:

所有样本而不是抽样效率,而不是精确的,相关的,而不是因果关系。

第一个特征很好理解。在过去,由于缺乏访问所有样本的方法,人们发明了随机调查数据的方法。理论上,随机抽取样本越多,能代表总体样本。但问题是获得一个随机样本的成本非常高,而且非常耗时。人口普查是一个典型的例子,一个有点老的国家甚至不能人口每年公布的一项调查结果显示,由于随机调查太耗时。

但是随着云计算和数据库,获得一个足够大的样本数据和数据,它变得非常容易。谷歌可以提供Google流感趋势的原因是,它涵盖了几乎超过7成的搜索市场在北美,在这些数据中,已经完全不需要样本数据:数据仓库,所有的记录都躺在那里等待人们的挖掘和分析。

第二点是建立在第一点的基础。使用的抽样方法在过去,只是在具体操作需要非常精确,因为所谓的“意识到是一英里”。想象一下,在一个样本中随机选取的1亿名总人口1亿人,如果这个错误操作在1000年,然后放大1亿会有偏差。但当整个样品,多少是多少偏差和不会放大。诺维,谷歌人工智能专家,在他的文章中写道:简单的算法的基础上,基于大数据的数据复杂算法更加高效。

是数据分析数据分析不是目的,但也有其他用途,和及时性也是非常重要的。准确计算时间消耗为代价的,但在小数据的时代,追求精度,以避免偏差,被迫扩大。但在示例=整体大数据的时代,“很快得到一个粗略的轮廓和发展背景下,比严格的精度更重要”。

第三个功能是非常有趣的。相关显示变量A和B,或改变一个变量的变化和B变量之间特定的比例关系(或者是)。但相关性并不一定是因果关系(不一定是由于B)。

亚马逊的推荐算法是非常有名的,它能够根据消费记录,告诉用户你可能喜欢什么,这些记录消费可能是别人,可能是历史上的用户。但它不能说你为什么会喜欢它。不喜欢买A和B,每个人都总是等于你买水果买后B ?不一定,但它确实需要承认,高相关性或概率非常大。

肖恩的思想,只需要知道什么是大数据时代,不知道为什么,像亚马逊的推荐算法,知道爱一个人可能像B,但我不知道为什么。这本书的翻译天才LLLDD教授有不同的观点,他认为,“放弃因果关系的追求,放弃上述计算机智能优势,人类是人类的放纵和堕落”。

的争议,在我看来,双方讨论了可能不是一回事。肖恩什么喜欢他这本书在书中“删除”,然后是人文关怀,这是一个纯粹的商业书籍,业务是面向结果的。但是LLLDD谈论有关“人工智能”。

吴小君在他的《数学之美曾经提到,人工智能已经通过很多弯路,即人们总是试图让计算机理解人类的命令的注意,是理解,不知道。但折腾多年,我发现电脑的理解是弱于一个三岁的白痴。最终ai放弃了这种方法,相反,数据传输和匹配。例如,当您在语音输入,事实上,电脑不知道你在说什么(或不理解你说的),但不妨碍它可以准确地表达出你说的尽可能多的字符。苹果的Siri是惊人的,但它并没有真正明白你的意思,但你的声音和数据及其背景数据匹配。

因果关系包括“理解”的范畴,而不是简单地知道或匹配。什么所谓的放弃因果,寻求相关的,因为他正在写一本商业书籍,具体指导业务操作,所谓LLLDD不会放弃因果,因为他是一个学者,不是站在这赚钱的方法。换句话说,LLLDD长远未来,现在的讨论。

在可以看到的将来,也许不能掌握电脑三岁孩子的理解,象棋计算机和人类之间的竞争,一个思考,做一个数据匹配,虽然都是下棋,路径是不同的。

人类可以暂时不必过于担心电脑控制人类,这种理解因果关系,或在人类手中。

大数据时代的操作信息社会的必然结果,借用,信息社会,人类更多的舞台上。农业社会人们以土地资源为中心,工业时代进入能源、信息社会将改变的数据。主数据,数据分析的方法,在这个大数据的时代,谁会赢得业务组织,或一个国家的文明。


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真正的人!

据外国媒体报道,乔治亚理工大学开发了一个新的机器人,而不是教学为学生助理。叫吉尔沃森工作连续五个月,竟然没有任何一个学生发现它显示机器人的智能程度。

沃森是IBM的超级计算机沃森的分析系统,自今年1月以来,它就开始帮助毕业生乔治亚理工大学的毕业论文解决的各种问题。

在与学生们沟通,沃森更显其情报。沃森与学生沟通邮件的时候更多的是使用口头语言,语气随意,更让人无法区分是否它是一个机器人。

沃森反馈系统的人工智能系统都是来自人类的大脑。在正式上岗之前,一直参与特殊培训。一些学生也怀疑为什么他会反映得如此之快,但它是人类的正常范围内。

他们被告知后,学生们意识到他们的助教是机器人,并表示很惊讶。珍妮弗之间的通信凯文说,他们两个人完全一样。在彼得·贝拉说,他希望沃森提名为最佳助手。


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浙江第一次启用辅助诊断系统的人工智能机器人“访问”省级医院

人工智能将肿瘤病人和医生怎么方便?世界之巅的大为什么中药数据库的“帮忙”?

浙江省中医医院,医生沃森在演示操作机器人。Yu Weishe

当“人工智能”在2016年成为一个流行的词汇,互联网行业的“菜鸟”在医学领域也引起人们的关注。这一次,它不再是与扎克伯格,李和其他大型网吧,但在我省与癌症患者。

12月26日,浙江省第一个国内沃森联合咨询中心医院正式成立。“这意味着中国医疗行业将有自己的狗“o”方法,根据最新的世界各地的大数据,我们将获得权威的治疗。”省立医院院长Lv本告诉记者。

因此,人工智能将肿瘤病人和医生怎么方便?世界之巅的大为什么中药数据库的“帮忙”?在26日发射,记者看到一个医疗的新时代

难以“问”

在省级医院,”沃森问”(askwaston)成为“关键字”医院医生工作。什么是“沃森问?10名医堂诊所医院,乳房手术医生顾Xidong是个45岁的历史治疗局部晚期乳腺癌患者,阶段特点、转移地点,如急救护理的情况下,一台电脑。他摸你的鼠标,点击屏幕右上角的“问”,不是出于10秒,西方医学诊断和治疗计划的详细分析单显示在屏幕上。

“几个绿色项目,沃森系统是结合数据分析,参考当前全球的医生对病人最好的治疗方案。”顾Xidong告诉记者,橙色,红色部分分别代表了谨慎的使用和不推荐。点绿色,诊断和治疗方案,药物治疗的细节,治疗建议,如全文文献引用了自己。

医生会根据个人的经济条件和身体状况,病人选择最优解在绿色项目。”,但这并不意味着医生不要看薄熙来“顾Xidong告诉记者,对于局部晚期乳腺癌患者,为了减少损失最小,初步治疗后由医院手术前化疗缩小肿瘤。现在,经过几秒后机器人的分析,并给出医院相同的待遇。“这是一种权威。”顾Xidong说,机器人的分析,医院将使用人工评估更舒适的治疗方案。

在省级医院,机器人将沃森肺癌,胃癌、宫颈癌,乳腺癌,结肠癌和直肠癌的病人。

辅助医疗更可靠

仅仅几秒钟,机器人是如何实现准确诊断?根据IBM公司统计数据显示,44%的病例在第一个选项会有误差,每个医生需要花167个小时每周阅读各种文件和资料。

事实上,“问”,后面是一个全球性的医疗数据。“欧洲和美国更成熟的西医治疗肿瘤,沃森在机器人覆盖欧洲和美国最终治疗。”IBM的员工告诉记者,目前,沃森机器人290年SCI医学杂志》,1500万页的论文研究数据和机构指南,等等。

“在我看来,他更像是我的小助手”。顾Xidong告诉记者,底部的推荐治疗,机器人将给出一个权威的国际期刊核心描述相关的情况下,“我不再需要去一个接一个本地数据,可以发现世界顶级期刊的理论支持。”

“医生的经验是有限的,在这个过程中诊断和治疗计划的沃森机器人更像和互相学习。”顾Xidong描述,年轻的医生可以从机器人的大数据获取更多的灵感,“一旦我们上传自己的治疗,意味着机器人”学习“成功经验”。

人工智能(ai)中医的方向

从本周开始,省医院的医生有一个特殊的任务,他们将中医诊断和治疗的数据上传到沃森机的数据库,填补机器人在这一领域的空白。

Lv本说,诊断和治疗中心的长期目标,是引入大型数据库的中医治疗经验。目前,中医也认为一个重要的角色在癌症治疗中,“我们将把中医的治疗好机器人,传播到世界各地。”

“在未来,机器人可能病人的脉搏。”顾Xidong为记者展示了一幅图片是这样的:在未来,病人可以大数据连接记录一个手表去看医生,通过阅读仪器的脉冲,脉冲也能获得客观指标进行描述。

“在医生的眼中,实验室测试,治疗过程,但在计算机,这是一个大数据”。Lv本认为,数据的综合分析,可以未来的中医治疗的方向。


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这是最有前途的技术:三个Facebook虚拟现实

“我们在未来!

这是Facebook的首席技术官迈克,克洛伊吹迈克·斯科罗普夫()在本周举行的F8开发者大会的第二天的演讲的内容。在F8大会第二天,她显示了泡芙Facebook的一些高科技产品,如无人驾驶飞机飞行在天空,可以借鉴人工智能产品。此外,科洛粉扑还详细阐述了眼睛的人分歧如何匹配,Facebook的社交网络。

是,克洛伊吹在F8会议显示Facebook未来几年的三个核心问题。

虚拟现实:

克洛伊吹,显示了虚拟现实的发展程度,并将运行在2600年代在雅达利2600平台上“Battlezone”游戏的眼睛裂谷最新版本的虚拟现实游戏“夏娃瓦尔基里”进行了比较。

Facebook和收购在2014年初以来眼睛裂谷,克洛伊,泡芙一直在问自己,“这与Facebook要做什么呢?”这个问题也几乎是所有人的问题。她吹,解释说,Facebook虚拟现实是连接到其他用户的社交网络的新方法。有时,人们可能来自一个你喜欢的地方。有时,父母不得陪同孩子。有时朋友可能无法组织一个生日聚会。

,科洛吹牛说:“我希望每个人都能回到那一刻。”

连接到互联网:

克洛伊,粉扑,声称很难让人们连接到网络。多年来,通信已经分期服务契约的成本,但最终撤销了原来的使用让人们连接网络开销。但在一些欠发达地区,似乎并没有足够的投资回报,以确保通信公司参加工作和电缆的铺设。

克洛伊,泡芙说:“这基本上意味着需要一个高空设备。”

连接到互联网,她显示Aquila无人机的粉扑,无人机将飞越欠发达地区,甚至大雨的情况下可以提供网络连接服务。、克洛伊、粉扑、公司将提供更多的信息,今年年底Aquila共享服务。

人工智能:

克洛伊吹说,至于更好的接口,Facebook认为,世界上确实有相当多的数字图像和视频内容,并在每天都大大增加。

人工智能已经基本作为一种重要的未来的技术和服务,人们将能够搜索有用的数据来帮助公司像Facebook指数和存储各种数据。克洛伊,吹牛,他说:“你可以开始更深入的对内容的理解。”目前的问题是,电脑不够好确认图片内容,这一点,甚至更少,克洛伊吹3岁的儿子。

Facebook的研究人员正在致力于创建一个新的人工智能系统,人工智能系统可以真正学习和培训,但也能解决问题的基本逻辑,最终将能够帮助记录和大量的视频和内容。因此,这样的人工智能系统是值得的人。

Facebook的手抓住,事实上,很多先进的科学技术,该技术将为未来提供更真实的服务。科洛松说:“这是我们的目标在未来十年,我认为这将会很有趣。”(悦通)


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这10个创新将使医疗保健行业更彻底地改变

医疗卫生行业会有伟大的科技创新和改变,也许有一天我们会突然发现我们熟悉诊断和治疗的病人和医生之间的交互模式已不复存在,取而代之的是医生根据技术模型。

匈牙利制药未来学家、未来医疗指南:科技和人性关怀(未来的医学指南:技术和人类接触),钟楼的作者,m,(Bertalan Mesko)博士认为,我们可以通过各种各样的准备和计划,一点一点地重塑医疗保健行业。

上周,我们下一个分配11科技创新将彻底改变医疗行业,本文总结了M思科博士在书中提到的正在发生,或将影响我们的医疗技术趋势在不久的将来。现在我们向前看,看到M博士思科仍处于初级发展阶段的其他10个趋势。

1,人工智能的帮助下做出医疗决定

华生,IBM的超级计算机系统打败了游戏危险最好的人类选手肯·詹宁斯肯詹宁斯和布拉德拉特(Brad Rutter)。这只是一个开始。虚拟计算机网络在一起,解决这个问题的一个大型数据海量数据。

卫生保健行业将成为第一个域智能使用的数据。新的相关医学研究层出不穷,人类不能总是跟上最新的成就。超级计算机可以,然而,他们甚至可以在医疗决策的建议。人工智能(ai)有许多用途,包括如何降低成本和得到最好的医疗效果。

2,在培养皿中生长的器官

再生医学可以提供人工替代器官,器官衰竭或损失。3 d打印机已经成功的人体器官,干细胞也可以用来培养器官。科学和技术的进步将完全解决捐赠器官短缺的问题。

3、未来的饮食

在未来,即时食品成分分析可以让我们知道我们吃的准确,它可以教我们正确的饮食。3 d打印技术可以为我们提供各种营养,快餐是不再局限于麦当劳、肯德基和汉堡王。食品印刷将成为常态,以满足不断增长的人口的需要。

4、增强现实、虚拟现实

谷歌眼镜,如将被应用到医学增强现实的工具。外科医生,例如,可以通过网络操作的过程,生活的医学生提供一个更好的方法来学习,他们不必站在医生观察过程。

在不久的将来,虚拟现实可以创建环境形象以更直接的方式,让病人的医务人员提供条件的信息。虚拟现实技术也可以应用于心理治疗,病人可以看到虚拟场景,或医生的帮助下虚拟现实技术让病人重建记忆。

5月底,临床试验

计算认知结构能够模拟每一个细节的心理过程。虚拟仿真实验可以在很短的时间内测试多个虚拟患者样本。米帝国一个例子:“芯片上的技术称为器官可以用来模拟活动的所有器官和器官系统,机制,和生理学。

6,纳米机器人在血管

这些小机器人可以测量健康参数和诊断疾病。他们也加深我们对人体生理学和解剖学的理解,提高药物输送方式,甚至当地操作的实现。这些纳米机器人最终会在体内形成一个网络,相互沟通,发现健康问题,自动处理措施。

7,医院的未来

在未来,医院不再是主要治疗急性疾病,但更关注如何让我们保持和恢复青春活力。同时,医疗系统将从被动措施,积极采取措施从治疗急性疾病转移到管理和预防疾病。医院将会是一个人来决定身体保持健康。

8、虚拟数字大脑

有一天人们会永远活着,从数字的角度。大脑是最独特的人体器官中,科学家正在开发一种各种各样的电路模拟大脑活动。集成电路植入大脑,人们可以控制假肢,治疗多动症和改善记忆和认知能力。大脑植入物和神经假肢技术可以改善人类感官技能,让我们有更好的视觉和听觉,或无限的记忆。

9日,电子人的崛起

电子芯片植入人体,他们选择与技术集成。人们对电子有差异,但对一些人来说,这是难以抗拒的诱惑,增加身体的功能。

人体冷冻法和长寿

人们可以选择在未来死亡的时间。现在有少数人用一些人工低温贮藏服务公司签订了合同,他们希望可以征服疾病或衰老问题是解冻和醒来。科学家们已经成功地提高了低温贮藏的猪。

如果这10种趋势最终会改变社会。先进的技术将承担大部分的诊断和治疗工作,机器将帮助病人的身体状况和治疗方案,人类卫生保健工作者将主要情感界面的影响。(翅膀)


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张艺谋“北京8分钟”结合了人工智能机器人和发光的熊猫滚到最大的亮点

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把熊猫光辊带进最大的亮点。
 
平昌冬季奥运会(25)台湾时间周日晚上在奥林匹克体育场的闭幕式。最大的亮点是由张艺谋导演,“北京8分钟”的性能,人工智能(AI)技术的融合,部署24表演者,与24移动液晶屏幕,希望能够把这个项目,对运动员和公众说邀请,希望他们将在2022年访问北京。
巧妙的利用与滑冰演员工会和光线,在冰上包括漂亮的中国结。“在北京8分钟”计划开始,整个光显示充满了许多强大的高科技元素,通过图像变换具有中国特色,24表演者滑轮,发光两只熊猫成为最大的亮点,然后中国结的形象出现在舞台上,并表示中国对世界的祝福,
视频最后,虚拟熊猫扮演“使者”的角色,收集在中国邀请函,出现在北京很多著名的景点,包括“长城”、“鸟巢”,“国家大剧院”等标志性建筑一个接一个。
据《卫报》报道,在准备,组织者邀请了6000万中国人民参与,许多人发送照片或电影《阿凡达》就出现在了屏幕上。场地面多个活动的电脑屏幕,演员在舞台上滑冰同时,此外,屏幕也提出了许多中国人友好的微笑。
“北京8分钟”收到任务性能团队一年前,四个月前,创意,演员排练,两个月已经都准备好了。同时,还说,“八分钟在北京的整体性能,而且通过美丽的颜色显示独特的中国特色,中国文化”的内涵。此外,张先生希望通过高科技手段展示了滑雪”“欢迎来到长城。
张艺谋,认为机器人的载体,和长城砖,它将使它成为一个移动平台、通用移动,自由转换,精确定位。选择使用机器人,是选择风险。张艺谋团队事先做了大量的练习,确保机器人显示没有任何事故。


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人工智能发表回复

张歌盛:当机器智能超过人类?

科技新闻7月15日,由媒体,媒体的“新”的主题2017年媒体技术峰会今天在北京举行。斯坦福大学终身教授、美国科学院的成员张圣首次发表题为“人工智能的三大支柱”的主题演讲,张圣说,中国已经在人工智能的一个很好的机会,因为中国有庞大的数据,数学和科学领域的人才,和中国爆发将能够使用人工智能算法领域投资于材料科学和数学。

张歌盛相信今天的爆发人工智能是三个重要的原因的结果,一个是摩尔定律描述了计算能力的指数增长,第二个是互联网和物联网的爆炸式增长带来了大量的数据,三是智能算法的快速发展。

人工智能算法改善的今天,金融、教育等等大数据的大量生产,但随着数据和使用数据通常是在不同的公司,没有完全信任对方,导致很多数据不能实时进行分析。盛张教授首先推荐一种新的算法——同态加密,这种新算法可以在加密数据研究里面的智慧,不希望看到自己的数据,使数据和数据处理程序的所有者可以完全独立,并能建立信任的基础上合作。

当机器智能比人类吗?张歌盛,误导教授说,这是图灵测试机不能实现完全模仿人类大脑的,这是没有必要的或一个漫长的过程,如果让机器更容易学习,理性部分,但《经济学人》的非理性的那些感觉不那么容易。

张教授盛歌也建立了风险投资基金丹华资本,关注最高的科技投资,下定决心要科学和工业结合更好,他认为,科学和最高的志向是简单和普遍,认为在初级原则问题,使投资。真正利用学校良好的教育和科学研究,人工智能的行业。张教授盛歌说,他愿意在学术界和商业,硅谷和中国在一起。

以下记录张教授盛第一次演讲:

谢谢你,很荣幸与大家做一个分享,我今天演讲的主题是“三大支柱”的人工智能,在过去的几百年,我们一直最智慧的物种在地球上,我们遇到一个新的挑战,今天是人工智能、机器的智慧,在很大程度上,可能会超过人类的智慧。

为什么在过去的几百年,在这段时间出现的一个新的今天,神奇的物种,主要是三大趋势收敛,首先是计算的能力,因为电脑被发明后,计算机的计算能力在过去的五百六十年里,基本上根据摩尔定律是在增加。摩尔定律,意味着我们的计算能力每18个月,一次神奇的计算能力的提高,使我们现在正处于快速的时代,原始的计算可以计算。这是人工智能的三大趋势第一潮流。

第二个趋势,由于互联网,有大量的数据,人工智能必须学习,自动可以学习通过大量的数据收集,数据是互联网的一代,我们生活的每一个角落成为数字。

第三个趋势,对我来说,是最惊人的发展,一些新的算法,第一个模拟人类大脑工作的原则做一些人工智能,机器学习算法,但在未来,与所有主要分享我今天的话题,在今后的发展过程中,我们会介绍一些算法,大脑不能实现,但可以在机器内部实现。例如我将讨论量子计算,全新的数学算法。

时间分数很大信息定理,定理是摩尔定理,指的计算能力每18个月翻一倍,摩尔定理基础为什么信息社会的快速发展,相比之下,传统产业通常是在平行比较,比较线性增长条件,摩尔定理的信息是指计算按指数增长的能力。

现在有各种各样的现象,摩尔定理继续按照传统方式,不是根据指数过去的发展,爆炸式的增长,为什么?每个晶体管必然会产生大量的热量在操作期间,如果不改变三极管的基本原理,每18个月,三极管的数码时代,产生的热量每18个月翻倍,在这种情况下,整个芯片继续提升,必用火焚烧。这是一个非常巨大的挑战和危机,一个物理学家,我看到这是一个非常好的机会,所以我们可以完全回想这个原则一张白色的纸,为什么电脑按照原始摩尔定理继续前进,遇到障碍。

在最简单的话说,我们对电子芯片底部的信息高速公路,高速公路车道的基本原则,这一原则的不同,彼此,每个电子在固定的车道上运行,而不是像左边,到处都是市场条件下的碰撞。

这里我简单的向你汇报关于我的发明是我所做的科学研究。用简单句,量子自旋霍尔效应是量子芯片级,根据红色和蓝色,电子本身,根据红筹股的轨道运行,根据轨道自旋下来的蓝色,遇到杂质,第一车道分开,根据旋转,一个单独的空间,但是自旋的方向也不同,遇到杂质和走在,不会回来散射。这是材料科学最近,非常量子科学领域的重大发现。我们正在寻找新材料、新材料之前,你们中的一些人可能听说过一个神奇的材料,称为石墨烯是由碳原子蜂窝单元的材料,但这不是一个石墨烯我们说魔术的本质,但我们在元素周期表中,碳原子将会得到满足,原子和碳原子,也可以形成一个原子层,我们之前的材料作为高速公路操作,在室温下可以达到效果。

现在我与大家分享的人工智能算法,首先,我想和你做一个人工智能的隐喻。今天我们认为人工智能的主要原因,也想模仿一个人的大脑,我们看到的整个过去的未来人工智能和人工智能在未来,我想和每个人通过一个比喻来解释,因为我们今天看到想模仿人类大脑的大脑,但我们在500年前,我们看到鸟飞,只是想学习,想问一个问题,人们可以飞翔,像鸟儿一样飞翔,或者我们可以构建一个飞行机器。首先,我们看到一个大自然的生物有一个神奇的功能,所以我们认为我们可以仿生。但是首先,我们简单地模仿鸟学飞的航班,然后我们可以做一个神奇的飞机,听说今晚我们将和大飞机的科学家一起吃饭,今天我们能够使飞机,不是我们简单的学习鸟飞,我们真的想清楚什么是飞行的数学原理,因为背后的数学原理是所谓的流体力学,流体力学物理方程出发,一旦我们理解的数学原理,我们设计了飞机能够比鸟飞,但它没有完全像鸟儿一样飞翔,我们设计一个完全像鸟儿一样飞翔的飞机而不是更麻烦,但设计一个平面高于NiaoFei更快,相对比较容易。

今天同样的思维,要人工智能,第一步是通过模仿每个神经元的神经网络在大脑中,或简单模仿阶段,下一步做什么?真正理解什么是智慧,智慧,数学原理,我们明白什么是飞行的数学原理。一旦你理解后,设计了一个更好的算法,这些算法不一定是大脑可以实现,但它可以做更多有益大脑。

如果我们想清楚这一点,我们能想到的,真正使用一些好的算法,而不是一些技术瓶颈。例如在载人航天领域的人来说,我们都知道,大多数的技术路线或学习,谷歌提出的技术路线等人工驾驶汽车在挂载激光雷达,需要高清3 d地图,这带来了整个自动驾驶领域大,大的瓶颈。因为首先,激光雷达是非常昂贵的,你想建立高清3 d地图也很麻烦。丹华Autox资本投资公司,是由普通相机能够认知周围的一切。为什么它能做的吗?有一个简单的原因,因为人们可以开车,都由原子组成,机器人是由原子,和机器人理论上没有本质区别,因为人可以开车,不需要激光雷达,不需要高清3 d,计算机能做的算法,也可以实现。现在在硅谷,Autox是一个非常好的公司,我们是一个中国教授,教授XiaoJianXiong,麻省理工学院博士生,普林斯顿大学教授,他现在已经离开,建立这样的公司。

在大数据时代,使我们的财务数据,教育,健康数据大量生产,但我们机器学习能力是通过大数据本身可以在这里学习,智慧,可以帮助我们大大增加在金融领域,教育领域,健康领域的有效性。但现在最大的一个问题,可以处理数据,有数据,它们是两个不同的人,可能是两个不同的公司。不一定有一个完整的彼此之间的信任,因此,许多数据不能实时进行分析。字段现在,我和你也推荐一个新算法,称为同态加密,这种新算法可以在加密数据研究里面的智慧,不希望看到数据本身,因此,使数据和数据处理程序的所有者可以完全独立,并能建立信任的基础上合作。

现在你想问问题在人工智能领域,哪一天是真正的智慧机器将不止一个?我们如何测量机一天多的人?例如,在过去的两年里,我们看到一个非常惊喜的人机大战,谷歌DeepMind可以克服人类最高的球员明年继续,它已经表明,电脑已经能够超过人类。最著名的测试方法被称为图灵测试,图灵测试是一个幕后的背后是如果我跟一个机器人或一个真正的人,我不知道,但是我跟这一阵的对话后,找不到背后是什么机器,或一个人,如果我能告诉,这台机器已经达到了人的智慧。

但我认为,这个测试有一些误导,智慧的机器,如果完全可以模仿人,或一个漫长的过程,人们在过去数百万年作为一个生物物种的进化,的确带来了一些非常理性的成分。但固执地让机器更容易学习,理性部分,但《经济学人》的非理性的那些感情,或者并不容易。我认为人类最高的智慧,像爱因斯坦一样伟大的科学家写这样一个简单的通过一个简单的公式,我们做实验来验证,这是人类最高的智慧结晶。我问,什么是下一个机器人也可以写的很深远的宇宙的等价定理,作为一个科学发现,面前的人,在这种情况下,机器的智慧真的是人多。在这方面,我们需要做的大发展,我们已经清楚在美国,必须在学术界和工业是一个非常紧张,因为学术界经常有一些聪明的人,他能想出最好的算法,但是现在,尤其是在互联网公司,媒体,和中国的蝙蝠,一方面有大量的数据,必须密切合作的过程中,可以把人工智能下一步做得更好。

我想到这一点,我开始也是一个进步自己的个人生活,我除了在斯坦福大学做教授,做科学研究和教育,还推出了丹华资本,致力于做大多数高科技投资,所以我们最基本的概念,首先反映在我们的名字,丹华,“丹”是斯坦福大学的意义,“中国”是中国,我是构建一个新的斯坦福大学和汉语桥的作用。我们的基本想法,可以反映标志,三角形的意义是学习,真正使用学校优秀教育和科学研究,人工智能的行业。我们还可以看到,有两个交叉,我们这个时代最伟大的两个交叉,一个是把科学和投资在一起,一个是把美国和中国在一起,我们会有很多机会。真的如此,学术界和商业紧密结合,我们可以把人工智能领域大大推动。

最后我总结,人工智能对中国来说,是一个非常好的机会,首先,我们中国人,有一个非常大的数据,整个中国的教育水平,现在世界上,尤其是在数学领域的科学,走得世界上最前沿,我们有一个很好的高等教育人才。我谈到了人工智能有三个支柱,一个是大数据,中国有一个非常大的数据。一个是需要做大推动物理材料,我也想通过人工智能的发展,国家基础科学大大向前。此外我们需要数学算法优秀的人才,中国在这方面确实是一个很好的人才。为了达到这个目标,我们必须建立两座大桥,一个是学术界和企业界在一起,一个是硅谷和中国在一起,我愿意在这一领域发挥桥梁作用。

2017年7月15日,媒体技术峰会在北京举行。

“新生”的主题媒体科技的未来,指出互联网产业正在复苏从资本的传播两年冬天,大公司正在加速变化,独角兽层出不穷,年轻企业家正在迎头赶上,重生在互联网带来了新的未来。

未来技术媒体峰会上设定一个“新技术、新未来”,“新内容、新娱乐、消费”,“智能+金融”、“智能+旅游”,“智能+生活”和“基于“增大化现实”技术的未来”六大论坛,邀请国内外最优秀的科学家、企业家、投资者、跨界明星,讨论人工智能的光明的未来,消费的升级,基于“增大化现实”技术。


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