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优质冲压式压力机

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优质冲压式压力机详细介绍

优质冲压式压力机

        谷歌(GOOGLE)宣布以名为TensorFlow的开源软件形式,开放其机器学习系统。这一消息立刻引发全世界软硬件工程师关注,因为他们可以把谷歌在人工智能方面的基础研究纳为己用。那么,机器学习是什么?人工智能又有什么用?10日在日本东京举办的谷歌亚太媒体会议上,谷歌母公司Alphabet执行主席埃里克·施密特与相关研究员共同介绍这项“机器的魔力”。回复邮件时反复出现的“收到,会做”、“不,可能做不到”等字眼,能不能变成与上下文相关的自动回复选择?怎样从存储在手机里的数千张照片中,迅速找到二十年前和父亲的合影?谷歌研究员格雷格·科拉多和克里斯·佩里用自己的手机展示了机器学习如何实现这些工作。
        科拉多举例说,收到朋友的生日聚会邀请后,邮箱自动给出了“收到,我会参加”和“抱歉,我没空参加”的选项,他只要做出选择即可,当然也能补充内容。这一结果来自邮件系统具有“人工智能”,它能“阅读”邮件、找出关键词,给出回复选择。佩里的照片辨别功能也很强大:“我在云上存储了2万多张照片,但只要在手机上输入‘父亲’、‘远足’,就能找到几十年来所有的相关照片,甚至20前父亲很年轻、我还是孩子的那张。”在存储这些照片时,佩里只要“告诉”电脑一次某张照片里的男人是父亲,其余信息都不需要提供:“因为电脑的人工智能能够从照片拍摄时间、地点,甚至将图片中的景物与网络上其它图片进行比对,得到更加具体的信息。”施密特表示,人工智能的时代已经到来,这一技术的核心就是机器学习:“机器从大量数据中找到规律,给出判断。”他拿记者举了个例子:“我讲话时,你们都在做记录,但这些都是机械工作,记者变成了打字员;人工智能能让电脑自动识别语音进行记录,记者可以做更有价值的事。”
         为什么要开放谷歌在人工智能方面的基础研究成果,包括程序代码?施密特表示,这是因为人工智能的时代已经到来,各行各业都可以利用这项技术。七八年前,谷歌就意识到机器学习的能力十分强大,可当时的计算能力不能让机器迅速给出学习的结果。今天,虽然大数据、云计算等都让这项技术有了普及的可能性。更多行业和企业参与人工智能研究,优质冲压式压力机能让机器从更多角度学习,这将推动人们在更多领域享受机器学习的作用。例如,在医疗方面,医生确实可以凭借经验从X光片上读出患者的身体状况,可是电脑可以利用更多的数据资源以更加全面的“阅读”方式阅读X光片,帮助医生。还有已经露面的无人驾驶汽车,也是利用机器学习使自动驾驶系统不受任何因素影响,做出准确的驾驶判断。解放日报 解放网讯 (记者 任翀)北京时间11月9日,谷歌(GOOGLE)宣布以名为TensorFlow的开源软件形式,开放其机器学习系统。这一消息立刻引发全世界软硬件工程师关注,因为他们可以把谷歌在人工智能方面的基础研究纳为己用。那么,机器学习是什么?人工智能又有什么用?10日在日本东京举办的谷歌亚太媒体会议上,谷歌母公司Alphabet执行主席埃里克·施密特与相关研究员共同介绍这项“机器的魔力”。
        邮件时反复出现的“收到,会做”、“不,可能做不到”等字眼,能不能变成与上下文相关的自动回复选择?怎样从存储在手机里的数千张照片中,迅速找到二十年前和父亲的合影?谷歌研究员格雷格·科拉多和克里斯·佩里用自己的手机展示了机器学习如何实现这些工作。科拉多举例说,收到朋友的生日聚会邀请后,邮箱自动给出了“收到,我会参加”和“抱歉,我没空参加”的选项,他只要做出选择即可,当然也能补充内容。这一结果来自邮件系统具有“人工智能”,它能“阅读”邮件、找出关键词,给出回复选择。佩里的照片辨别功能也很强大:“我在云上存储了2万多张照片,但只要在手机上输入‘父亲’、‘远足’,就能找到几十年来所有的相关照片,甚至20前父亲很年轻、我还是孩子的那张。”在存储这些照片时,佩里只要“告诉”电脑一次某张照片里的男人是父亲,其余信息都不需要提供:“因为电脑的人工智能能够从照片拍摄时间、地点,甚至将图片中的景物与网络上其它图片进行比对,得到更加具体的信息。”
        施密特表示,人工智能的时代已经到来,这一技术的核心就是机器学习:“机器从大量数据中找到规律,给出判断。”他拿记者举了个例子:“我讲话时,你们都在做记录,但这些都是机械工作,记者变成了打字员;人工智能能让电脑自动识别语音进行记录,记者可以做更有价值的事。”为什么要开放谷歌在人工智能方面的基础研究成果,包括程序代码?施密特表示,这是因为人工智能的时代已经到来,各行各业都可以利用这项技术。七八年前,谷歌就意识到机器学习的能力十分强大,可当时的计算能力不能让机器迅速给出学习的结果。今天,虽然大数据、云计算等都让这项技术有了普及的可能性。
        更多行业和企业参与人工智能研究,能让机器从更多角度学习,这将推动人们在更多领域享受机器学习的作用。例如,在医疗方面,医生确实可以凭借经验从X光片上读出患者的身体状况,可是电脑可以利用更多的数据资源以更加全面的“阅读”方式阅读X光片,帮助医生。还有已经露面的无人驾驶汽车,也是利用机器学习使自动驾驶系统不受任何因素影响,做出准确的驾驶判断。
        但人工智能不是魔术,还有***的完善空间。施密特指出:“把人工智能比喻成‘电脑像人类大脑那样工作’并不准确,大脑的运作方式太复杂了,人类本来就不了解,机器学习也要循序渐进。”据悉,机器的“聪明”程度与数据库大小、学习时间、算法都相关,所以目前电脑对“能否识别相片里的双胞胎”等问题还有困难。另一方面,机器学习使用的数据是否会泄露个人隐私,也是***关注的话题。就人工智能本身而言,电脑在分析相关图片、文字所蕴含的信息时不会传播它们,但存储这些数据的“云”到底能不能保护好相关用户信息,则需要“云”服务企业给出保障。


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