人工智能正在逐渐改变我们当前的生活,无论是对生产力的改革还是对更智能化生活体验的追求。所有这一切似乎都与人工智能的发展越来越密切相关。接下来,让我们来了解一下人工智能未来发展的六大趋势,看看哪些方面会给我们未来的生产和生活带来改变
算法学习:让员工了解人工智能的工作原理以及算法的演算过程,从而提升对人工智能的整体认知能力,能够对其输出结果保有更具批判性的建议。 翻译为中文:培训员工学习算法,让他们理解人工智能的工作原理和算法的演算过程,从而提高对人工智能的整体认知能力,能够对其输出结果提出更具批判性的建议
人机协作:增强人工智能与人类的协同能力,让AI融入工作流程之中,成为提升工作效率的重要锚点。同时,强调人在工作中的主导作用,充分发挥主观决策能力的应用。
数据解释:受限于当前人工智能的发展水平,其输出内容可能与常识有所违背。培养能够将这部分内容进行解释的人才,能够辅助人工智能增强可解释性,令其能够尽快落地。
道德监管:随着人工智能不断融入社会中的各个角落,伴随其诞生地各种道德、法律等方面的监管问题正日渐尖锐。这要求强化对人工智能研发与应用过程的规划,也需要增强人工智能对于所谓人类道德方面的理解能力。
创意革新:通过利用生成式人工智能和AI幻觉等技术,可以进一步拓宽创意获取的途径,降低创意成本。借助人工智能丰富的知识储备,可以快速便捷地创造出新的表达方式,提升独特的竞争力
交互提示:受限于人工智能当前的可解释程度,在提供相应服务时,增强对相关内容的交互提示,能够提升用户在使用时理解,从而获得更好地使用体验。
人工智能的应用无疑能够提高整个社会的工作效率。尽管它可能在短期内改变我们当前的工作结构,但作为一种工具,它最终将推动我们的工作方式转变,解放劳动力
以上是下一阶段人工智能发展的六大趋势的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

人工智能Artificial Intelligence(AI)、机器学习Machine Learning(ML)和深度学习Deep Learning(DL)通常可以互换使用。但是,它们并不完全相同。人工智能是最广泛的概念,它赋予机器模仿人类行为的能力。机器学习是将人工智能应用到系统或机器中,帮助其自我学习和不断改进。最后,深度学习使用复杂的算法和深度神经网络来重复训练特定的模型或模式。让我们看看每个术语的演变和历程,以更好地理解人工智能、机器学习和深度学习实际指的是什么。人工智能自过去 70 多

众所周知,在处理深度学习和神经网络任务时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神经网络方面,即使是一个比较低端的GPU,性能也会胜过CPU。深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。但问题来了,如何选购合适的GPU也是件头疼烧脑的事。怎么避免踩雷,如何做出性价比高的选择?曾经拿到过斯坦福、UCL、CMU、NYU、UW 博士 offer、目前在华盛顿大学读博的知名评测博主Tim Dettmers就针对深度学习领域需要怎样的GPU,结合自

一. 背景介绍在字节跳动,基于深度学习的应用遍地开花,工程师关注模型效果的同时也需要关注线上服务一致性和性能,早期这通常需要算法专家和工程专家分工合作并紧密配合来完成,这种模式存在比较高的 diff 排查验证等成本。随着 PyTorch/TensorFlow 框架的流行,深度学习模型训练和在线推理完成了统一,开发者仅需要关注具体算法逻辑,调用框架的 Python API 完成训练验证过程即可,之后模型可以很方便的序列化导出,并由统一的高性能 C++ 引擎完成推理工作。提升了开发者训练到部署的体验

深度学习 (DL) 已成为计算机科学中最具影响力的领域之一,直接影响着当今人类生活和社会。与历史上所有其他技术创新一样,深度学习也被用于一些违法的行为。Deepfakes 就是这样一种深度学习应用,在过去的几年里已经进行了数百项研究,发明和优化各种使用 AI 的 Deepfake 检测,本文主要就是讨论如何对 Deepfake 进行检测。为了应对Deepfake,已经开发出了深度学习方法以及机器学习(非深度学习)方法来检测 。深度学习模型需要考虑大量参数,因此需要大量数据来训练此类模型。这正是

导读深度学习已在面向自然语言处理等领域的实际业务场景中广泛落地,对它的推理性能优化成为了部署环节中重要的一环。推理性能的提升:一方面,可以充分发挥部署硬件的能力,降低用户响应时间,同时节省成本;另一方面,可以在保持响应时间不变的前提下,使用结构更为复杂的深度学习模型,进而提升业务精度指标。本文针对地址标准化服务中的深度学习模型开展了推理性能优化工作。通过高性能算子、量化、编译优化等优化手段,在精度指标不降低的前提下,AI模型的模型端到端推理速度最高可获得了4.11倍的提升。1. 模型推理性能优化

Part 01 概述 在实时音视频通信场景,麦克风采集用户语音的同时会采集大量环境噪声,传统降噪算法仅对平稳噪声(如电扇风声、白噪声、电路底噪等)有一定效果,对非平稳的瞬态噪声(如餐厅嘈杂噪声、地铁环境噪声、家庭厨房噪声等)降噪效果较差,严重影响用户的通话体验。针对泛家庭、办公等复杂场景中的上百种非平稳噪声问题,融合通信系统部生态赋能团队自主研发基于GRU模型的AI音频降噪技术,并通过算法和工程优化,将降噪模型尺寸从2.4MB压缩至82KB,运行内存降低约65%;计算复杂度从约186Mflop

今天的主角,是一对AI界相爱相杀的老冤家:Yann LeCun和Gary Marcus在正式讲述这一次的「新仇」之前,我们先来回顾一下,两位大神的「旧恨」。LeCun与Marcus之争Facebook首席人工智能科学家和纽约大学教授,2018年图灵奖(Turing Award)得主杨立昆(Yann LeCun)在NOEMA杂志发表文章,回应此前Gary Marcus对AI与深度学习的评论。此前,Marcus在杂志Nautilus中发文,称深度学习已经「无法前进」Marcus此人,属于是看热闹的不

过去十年是深度学习的“黄金十年”,它彻底改变了人类的工作和娱乐方式,并且广泛应用到医疗、教育、产品设计等各行各业,而这一切离不开计算硬件的进步,特别是GPU的革新。 深度学习技术的成功实现取决于三大要素:第一是算法。20世纪80年代甚至更早就提出了大多数深度学习算法如深度神经网络、卷积神经网络、反向传播算法和随机梯度下降等。 第二是数据集。训练神经网络的数据集必须足够大,才能使神经网络的性能优于其他技术。直至21世纪初,诸如Pascal和ImageNet等大数据集才得以现世。 第三是硬件。只有


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

Dreamweaver Mac版
视觉化网页开发工具