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坐在工作场所的年轻非洲男性程序员文字编码有三个显示器的工作场所在办公室。图像集中在屏幕上
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有软件设计的想法?Kaggle可以免费帮助它实现

好的,不是完全的。你必须做这项工作。但也许你不必发明软件

最近万博官方app下载播客,“人工综合情报:现代主页,”Walter Bradley中心导演罗伯特·j .标志得克萨斯州贝勒大学的计算机工程教授贾斯汀·布维(Justin Bui)与他自己的研究小组成员进行了交谈,谈论了当今人工智能领域正在发生和尚未发生的事情。大新闻是所有自由软件您可以使用它来推进自己的项目。这次,Bui博士专注于开源的哪些开源(免费)卡格林软件可以为您做,包括竞争对手。

叫它科学- 如果你喜欢......

本部分将于12:58分开始。随后将提供部分文字记录和笔记、展示笔记和其他资源。

Bui:贾斯汀卡格由谷歌拥有;我相信他们最近被占用了。它是一个开源平台,为数据科学家和机器学习工程提供计算资源。但当然,任何人都可以访问它,如果您有电子邮件,您可以访问它。

这是一个允许人们发布竞争的网站,所以各种类型的设计竞赛都有很多。有图像分类,股票价格预测,住房价格预测......

一个例子[比赛]是NFL有一个头盔检测与亚马逊网络服务合作的竞争正在进行。

罗伯特·j .标志:好的,等一下。NFL.头盔检测吗?

Bui:贾斯汀他们正在尝试开发一个可以检测和跟踪玩家的头盔位置的系统......例如,通过跟踪头盔并检测头盔到头盔冲突来检测非法的命中。所以它的一部分是球员的安全。

他们正在寻找自动化的方法。如果你考虑的是系统中的一个人,那么裁判必须要观察多少领域的?好吧,真的,所有的。所以他们不时错过一些东西。当您从播放器安全角度考虑它时,您希望最大限度地减少或理想地,完全消除其中一些粗略镜头。如果您开发了一个AI系统,可以改变这种负担......

罗伯特·j .标志:我也可以看到神经科学家等人员使用的人来研究这些碰撞对大脑发展的影响。我们有一位客人回来了,Yuri Danilov,一位神经科学家做的只是迷人的工作......他拒绝让他的孩子踢足球,直到他最古老的儿子终于达到了一支球队。我说,“好吧,发生了什么事?我以为你禁止它。“他说,“我被概述了,”他的孩子真的踢了足球。

但我认为实时跟踪这个会很有趣,因为你可以测量,例如,头盔的加速度,你可以。,让我说得有点书呆子气:,我想在物理学的基础上,每个人都在谈论距离,速度,加速度。当我在波音工作的时候,我了解到,每一个都与微积分中的高阶导数有关。

所以你从距离开始,你得到速度,你得到加速度。然后,加速的衍生物是什么?这是一个叫做的东西杰克。如果你的加速度变化非常快,你就会有一个混蛋。我可以看到(这个)和AGI一起使用来监测抽搐,我认为神经科学家在追踪潜在的大脑损伤方面会发现这很有趣。

谁参与其中,是大学,还是公司,还是两者都有?

Bui:贾斯汀关于卡格这样的平台的一件事是,它真的是任何人。任何想要参加的人都可以加入,所以我认为从我的观察中思考,这是很多人。你真的可以加入世界各地的团队和协调。如果您愿意,有几个是跨国公司的团队。我认为越来越多的东西,就是众所周心的发展,所以说话。So you can, in a way, fork up what sounds like a pretty significant amount of money, but in the grand scheme of things, from a company perspective, is relatively small and get, basically, unrestricted access to the IP that’s developed basically for cheap.

罗伯特·j .标志:哇,真的很有趣。这些是,如果您愿意,将其R和D外包给竞争,并且可能比雇用一群专家们要更便宜,并且试图在本地解决问题,这可能会更便宜。

Bui:贾斯汀是的,究竟。

罗伯特·j .标志:你向我提到,在Kaggle上监测这些东西时,你看到的不是AGI[人工一般智能]的进步,而是在某种程度上,AGI的逆转。你能重复一遍你告诉我的事情吗?

Bui:贾斯汀当然可以。我认为总结它,我们看到的是,就像你说的那样,这是一个180.你真的看到了很多应用中的几乎这个超薄。如果你经历了很多竞争对手的许多竞争对手分享了他们的代码,你会看到很多转移学习的证据,所以当然,有一些网络重用和东西。

罗伯特·j .标志:等等,再详细说明一下迁移学习。我是这样理解迁移学习的。假设你有一个在狗身上训练的神经网络,你训练这个神经网络来检测狗,你需要花费大量的时间来找出这个神经网络并训练这个神经网络来识别狗。现在,你想跟我来,你想给猫分类。好吧,事实证明给猫分类和给狗分类是相似的,那么为什么你要重新开始挠痒痒呢?为什么不能用狗神经网络的一部分来训练猫的神经网络呢?我认为,这样做的艺术被称为迁移学习。这公平吗?

Bui:贾斯汀是的,这是一个很棒的例子:“嘿,当我有一个系统给我85%的车轮时,为什么重新发明轮子?所以是的,你是现场的。

罗伯特·j .标志:好的,很好。尽管AGI面临着所有这些挑战,而且你观察到它正朝着另一个方向发展,也许我们正在等待一个新的理论突破,而我认为这永远不会实现。但是,尽管如此,还是有人相信我们正在朝着AGI迈进,我用的这个词是所谓的键盘工程师。这些人在寻求解决方案时,不会坐下来看理论,而是直接去敲键盘。你对此有一些有趣的评论。你能详细说明一下吗?

Bui:贾斯汀当然可以。这是一些同事和我已经开玩笑地称为堆栈溢出工程师之一。

罗伯特·j .标志:堆栈溢出,那是一个网站,对吗?

Bui:贾斯汀这是一个论坛,人们可以发布他们的代码的错误或问题,并且如果你愿意,它是一个社区源解决方案的房屋。但它很有趣,因为我在整个年内的一些同事已经开玩笑,“好的。嘿,我们刚刚遇到了这个问题,让我去检查堆栈溢出真的很快。有人在之前完成了。我只是重复使用它。“所以我认为这也进入了一些AGI信仰。“Oh well, open AI has produced X, Y, Z neural networks,” and, “Oh hey, Google and Google’s Brain team have published on A, B, C works, and if we can start merging these together, the system will just become super intelligent.” and so I think in some regards, it’s fed a lot by what people are observing from the major companies.

这很有趣,因为当我想到AGI时,我想到了HAL 9000或SkyNet,或者对于那些更近上电影的人来说,ultron.- 这些似乎具有无限资源和无限知识的这些系统,显然,邪恶的意图。我认为这是有助于捕捉人们关注的东西之一。

但是,我想,在一天结束时,鲍勃,人们只是直接去键盘。他们没有坐下来思考如何解决问题。我们如何从理论的角度来解决它,然后开始部署它?这更像是,“好吧,好吧。我需要去制作一个分类器,告诉我金橘和长颈鹿之间的区别,“他们只是坐下来开始编码。

Skynet(在电影中,而不是开源网站):

罗伯特·j .标志:所以他们导入这些东西,下载软件,把软件当作一个黑盒来使用,而不去看它是如何创建的更深层的理论,以及它从哪里来的计算机科学,以及未来使用AGI的可能性。

他们没有解决我们谈论的一些问题万博官方app下载思想重要的消息:他们没有解决Lovelace测试,这是人工智能中从未展示过的创造力。他们甚至不讨论Searle那样简单的反驳中国房间...

罗伯特·j .标志:好的,任何最终评论吗?

Bui:贾斯汀在某些方面,AI和机器学习已经成为全世界的传统时。我曾经开玩笑,AI与商业世界中的“协同作用”一词非常相似。协同作用,每个人都想要协同作用。新的事情是每个人都想要机器学习。他们不一定明白它是什么,它是......通常,它是,“我刚刚递交了作业,我有两个星期才能做到这一点。我要去我的键盘并开始写一些代码。“

反正,卡格林是真实的,而Ultron不是(当然,在电影中):


这是讨论的第一部分:

如果不是Hal或SkyNet,真的发生了什么今天在人工智能吗?Justin Bui与Robert J. Marks讨论了值得关注的人工智能软件资源,这些软件可以免费下载和使用。免费的人工智能软件意味着更多的创新现在取决于谁先到达终点。Marks and Bui认为,这将引发创造性竞争。

你亦可参阅:哈佛州,新闻电脑科学作者给人工智能一个现实的检验。Erik Larson告诉Cosm 2021关于获取没有生活在现实世界的机器的真实限制以了解它。他说,电脑非常困难地了解许多对人类直观的东西,并且没有明确的编程路径来改变这一点。

乔纳森·巴特利特:一个作者访谈“用汇编学习编程”教程序更好地了解他们的计算机所需的语言。Bartlett说,了解程序员作为程序员的汇编语言,就像了解赛车的机制,因为赛车司机说。

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  • 00:44 |homunculus.
  • 03:21 |引入贾斯汀中方
  • 04:10|AI软件
  • 06:04|快速ai.
  • 12:58 |深蓝技术
  • 20:03 |转移学习
  • 23:25|rap
  • 28:59 |agi的信仰很少

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