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“暗黑版”AI现身引忧虑 我们需要怎样的人工智能?

2018-09-01
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“暗黑版”AI现身引忧虑 我们需要怎样的人工智能?

  杨立友目前参股了正泰集团控股的浙江正泰太阳能科技有限公司,并出任总经理。

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而“手工造纸”是用有竹帘、聚酯网或铜网的框架,将分散悬浮于水中的纤维抄成湿纸页,经压榨脱水,再行晒干或烘干成纸。这两种方法造出来的纸的最大区别在于:由于手工纸采用人工打浆,纸浆中的纤维保存完好;机制纸采用机器打浆,纸浆纤维被打碎。使得手工纸在韧性拉力上大大优于机制纸。“机制纸”存在浆网速差导致纤维纵横向分布不均,而“手工纸”则不存在纤维纵横向分布比例不均,特别体现在书画用纸上,本次“古法花草造纸术”就是采用了“手工造纸”这种形式。八、大赛规则:(一)关注水母网、水母旅游公众号,及时了解活动进展;(二)以毓璜顶庙会为拍摄素材,作品主题不限,报送数量不限;(三)参赛作品必须是原创数码作品,每幅作品作者限1人署名。

    而该行天津办公室董事总经理何迈可对记者表示,河北一些城市在效仿北京兴建中央商务区,包括酒店、零售业和写字楼等,但其实这些城市的人口可能仅在千万以下,无法消费这些新建项目,因此,这些城市还是应该率先发展工业。  该行认为,“首都经济圈”的发展中,尽管存在巨大的商业地产潜力,但缺乏协同性也导致了不均衡的增长,更带来了三地城市之间的竞争,造成商业地产过度供给的问题。据统计,到2020年,北京和天津将有1500万平方米的商业空间竣工。

    据报道,日本新天皇家成员为3人,包括天皇夫妇与就读于学习院女子高等科一年级的爱子公主(15岁)。  新天皇的弟弟秋筱宫(51岁)将成为皇位继承第一顺位的皇嗣,长子悠仁(10岁)成为第二顺位。虽然将不存在皇太子,但秋筱宫将享受相当于皇太子的待遇。  秋筱宫妃纪子(50岁)与此前宣布将订婚的长女真子(25岁)、现就读于国际基督教大学(ICU)三年级的次女佳子(22岁)3人也将作为成年皇族开展公务。作为新天皇即位后的皇嗣家,秋筱宫家的重要度将有所上升。

近日,麻省理工学院媒体实验室出品了一个“暗黑版AI”,再次将人工智能的黑箱隐忧这个经久不衰的话题送上热门。

据报道,实验室的三人团队联手创造了一个叫诺曼(Norman)的人工智能,与希区柯克经典电影《惊魂记》中的变态旅馆老板诺曼·贝兹同名。

名如其人。 诺曼会以负面想法来理解它看到的图片。 例如,一张在一般AI看来只是“树枝上的一群鸟”的普通图片,在诺曼眼中却是“一名男子触电致死”。 团队希望通过诺曼的表现提醒世人:用来教导或训练学习算法的数据,会对AI的行为造成显著影响。

AI会成为什么样,有时人类可能束手无策。   TA们的偏见就是人类的偏见诺曼们从哪来?答案首先藏在数据里。 “人工智能识别出的结果不是凭空而来,是大量训练的结果。 如果要训练AI某一方面的能力,比如下棋,就需要收集、清洗、标记大量数据供机器学习。

如果用于训练的数据不够多,就会造成AI学习的不充分,导致其识别结果的失误。 ”中科院自动化研究所研究员王金桥对科技日报记者表示。 数据本身的分布特性,如偏差甚至偏见,也会被机器“有样学样”。

针对诺曼的表现,创造它的实验室也指出,“当人们谈论人工智能算法存在偏差和不公平时,罪魁祸首往往不是算法本身,而是带有偏差、偏见的数据。

因为当前的深度学习方法依赖大量的训练样本,网络识别的特性是由样本本身的特性所决定。 尽管在训练模型时使用同样的方法,但使用了错误或正确的数据集,就会在图像中看到非常不一样的东西”。 另外是算法本身的影响。

“这可能是无法完全避免的,由深度学习算法本身的缺陷决定,它存在内在对抗性。 ”王金桥表示,目前最流行的神经网络不同于人脑的生物计算,模型由数据驱动,和人类的认知不具有一致性。 基于深度学习的框架,必须通过当前训练数据拟合到目标函数。

在这个框架之下,如果机器要识别狗,它会通过狗的眼睛、鼻子、耳朵等局部特征进行可视化识别,而这些可视化特征却能给想利用深度学习漏洞的人机会,后者可以通过伪造数据来欺骗机器。

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