- 当面部识别成为越来越广泛应用的技术,随之而来的是关于个人数据隐私泄露的担忧。IBM这次就撞在了枪口上。近日,外媒报道曝光IBM未经许可,利用网络相册Flickr上近100万张个人照片,训练它们面部识别系统,同时与外部研究人员共享这些照片。 众所周知,机器学习的关键就是大量的数据训练,人脸识别算法亦然。为了提高算法的精确度,需要标注上百万的照片来训练AI。 据了解,在Flickr上传照片的用户并不同意IBM将其照片用于开发面部识别系统,因为这些可能最终会被用来监视和识别他们。一位摄影师透露:“我拍摄
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IBM AI
- 尽管算法支持的人工智能产品现在已经从梦想变成了现实,但是如果使用不当,它们很快就会成为现代噩梦。作为一家提供人工智能平台的公司的CSO,我知道我们在设计人工智能系统时匆忙做出的选择可以将任何原本高尚的行动变成躲在革命大旗后的怪物。对于设计粗心大意的人工智能系统,我曾经见过的最为常见但也是无意识带来的副作用之一就是预测结果针对特定利益相关方(一个人、一个群体或者一个国家)出现系统性的偏差,并导致了歧视。人工智能系统的偏见问题已经引发了长时间的讨论,政府机构——例如美国政府和欧盟基本权利机构(Europe
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人工智能
- 《返朴》重新出发,我的人工智能(AI)专栏也继续搭载。和以前的做法一样,我会把AI作为一个科学问题(而非技术或商业问题)来讨论,力图提炼智能、认知、思维、意识等现象中的一般规律,或者说探索在什么意义下计算机可以和人脑相提并论。和一般的科普不同,我写的更像是自己的“探险笔记”,因为这个领域仍处于百家争鸣时期,尚未有很多公认的“科学”结论来被“普及”。如果读者发觉我的“妄议”(或者“王议”)和别处看到的不同,可以想想哪种说法更有道理,而不是哪种更流行。由于很多话题彼此交织,我会引用我以前写过的文字(均存于
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人工智能
- 对于人工智能能够为各企业机构完成哪些任务,IT与业务领导者们时常感到困惑,并深受多个人工智能错误观念的困扰。全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner认为,开发人工智能项目的IT与业务领导者必须分清现实与谬见,以制定其未来战略。Gartner研究副总裁Alexander
Linden表示:“随着IT技术不断进入各企业机构,业务与IT领导者必需充分了解人工智能将如何为其公司创造价值及其局限性。只有成为企业机构战略的一部分并得到正确使用,人工智能技术才能实现价值。” Gartner揭穿了关于人工
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人工智能
- 目前市场上对于AI芯片没有明确定义,一般认为,AI芯片即为面向人工智能应用的芯片。常见的芯片底层架构有四种:CPU、GPU、FPGA和ASIC。但是CPU是个万能逻辑芯片,不适用于执行AI任务,不论用在训练或是推论的任务,性能表现都太差,因此学界转而使用GPU,也就是英伟达的芯片,英伟达的GPU曾经在计算机视觉领域的盛事——ImageNet竞赛中获胜。
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ASIC AI
- 国际数据公司IDC近日发布了一份预测报告,对全球人工智能系统支出进行了预测,预计2019年全球人工智能(AI)系统支出将达到358亿美元,比2018年的248.6亿美元增长了44.0%。而随着全球各行业增加AI软件项目的投资,IDC指出,到2022年,全球人工智能系统的支出将增加一倍以上,达到792亿美元,预测期内(2018—2022年)复合年增长率(CAGR)为38.0%。 报告指出,零售业、银行业、离散制造、医疗保健以及流程制造将是2019年全球AI系统支出的五大行业。其中,2019年全球人工智
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人工智能
- Future Today Institute发布了第12份年度科技趋势报告,报告中给出了315个趋势,略高于去年的225个。这份报告总结分析了能源、机器人、人工智能、交通、数据、隐私及安全等领域的热门趋势。
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AI
- 近期,德国慕尼黑工业大学宣布,将与美国社交媒体企业Facebook共建人工智能伦理研究所。依照计划,Facebook将在未来五年内为该研究所提供650万欧元,用于从技术和伦理角度对人工智能领域的项目进行审视。 2019年全国两会期间,全国政协委员会、百度董事长李彦宏今年也向两会提交了三个提案,智能交通、电子病历、人工智能伦理。提案得到热议,人工智能伦理也再次成为大众关注的重点。 如何正确认识AI伦理? 当前,人工智能浪潮方兴未艾,在很多领域展现出巨大的应用前景,国内更是诞生了诸如旷视科技、商汤科
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AI 人工智能
- 曾是弃儿的人工智能,如今,已经蓬勃发展了很长一段时间了。现在,人们对提供高性能视觉识别、匹配或甚至超越人类技能的产品和技术产生了浓厚的兴趣和投资。同样,语音和音频识别正变得越来越普遍,我们甚至开始看到更专业的应用,比如在半导体设计中加入优化的物理设计。我们被人工智能的各种可能性所迷惑了,但往往不太清楚的是投资真正流向了哪里,也不知道什么是雄心,什么是炒作,什么是现实。 现在我们有多种方法可以解决这个问题,例如按实际运用或执行的项目来进行划分。我们拥有独特的视角,因为我们的互联技术被运用于许多定制的人
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AI GPU
- 必须承认,人类总会犯错,在科技的发展上也是一样。所以,当最新一期的《麻省理工科技评论》评出今天这份“ 2000-2019 年糟糕科技清单”时,你千万不要以为这是一件容易的事情。以下是入选这个榜单的10项“最糟糕”技术:
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谷歌眼镜 大数据 人工智能
- 事实证明,李彦宏是个称职的人工智能布道师。 2019年3月4号,全国“两会”正式拉开帷幕,第七次参加两会的李彦宏提交了三个提案,几乎全部和AI相关。同时还在媒体采访中谈及人工智能行业存在的问题和挑战、百度的人工智能商业化进展,以及数据孤岛、车路协同、AI伦理等焦点话题。 把范围再扩大一些,不管是百度自家的百度世界大会、AI开发者大会,还是乌镇互联网大会、IT领袖峰会等公开场合,李彦宏的发言也大多和AI相关,并贡献了“人工智能是互联网下一幕”、“互联网只是人工智能的开胃菜”等旗帜鲜明的观点。 可如
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AI
- 据美国财经网站CNBC报道,软银CEO孙正义(Masayoshi
Son)日前表示,人们应该为人工智能(AI)的发展做好准备,因为它将在30年内改变我们的生活方式。 孙正义今日在接受CNBC采访时称:“30年内,事情肯定会好起来。一切都会变得更快,且不会出现任何事故。我们将活得更长,更健康。过去我们无法解决的疾病将会被治愈。” 长期以来,孙正义一直支持人工智能积极的一面,并对一些人工智能相关公司投入了数十亿美元,其中包括Uber和WeWork。孙正义还透露,“愿景基金”所进行的所有约70笔投资
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人工智能
- 人工智能的未来——也就是人类的未来——已经被九大科技巨头所控制。这些科技巨头正在开发框架、芯片组和网络,资助了大部分研究,获得了大部分专利,并且在这个过程中以不透明或不可见的方式挖掘着我们的数据。其中六家科技巨头在美国,我称他们为G-MAFIA:谷歌、微软、亚马逊、Facebook、IBM和苹果。剩下三家在中国,也就是BAT:百度、阿里巴巴和腾讯。
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AI ImageNet
- 在正式进入人脸识别技术这个话题之前,我们先从整容手术的奇特历史讲起,沿着这个思维,一起探讨人脸识别的前世今生。
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AI 人脸识别
- 当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。 GPU(图像处理单元):GPU最初承担图像计算任务,能够进行并行计算,因此GPU架构本身比较适合深度学习算法,通过对GPU的优化,进一步满足深度学习大量计算需求。其主要缺点在于功耗较高。 FPGA(FieldProgrammableGateArray,现场可编程门阵列):FPGA,具有足够的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活性。FPG
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AI 芯片
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