机器在俯视人类，是我们的希望还是恐惧？-低调大师

机器在俯视人类，是我们的希望还是恐惧？

2017-02-12 584 89

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你看过“I，Robot”这部电影吗？如果你看过，是不是还记得这样一个场景：当警探史普纳进入庄严威武的USR公司时，公司大厅那个巨大的俯身凝视人类的机器人塑像？谈到 “I，Robot”观感时，有人使用了“不寒而栗”这个词，“感觉到发自脊背的寒意”。

好在，它只是一部电影。

当时光进入2017年，Master连挫中日韩，包括柯洁、李世石、古力、聂卫平等在内的围棋界高手，取得60连胜的佳绩。Master身份揭晓，谷歌DeepMind团队披露，它就是大名鼎鼎AlphaGO的升级版。可以说，Master让人工智能再度活跃在人们的视野。

与Master遥相呼应，新一季“最强大脑”也把主题定为了人机大战，人类最强大脑们挑战“百度大脑”，李彦宏亲自代言，项目涉及

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2017-02-13 00:00:00

【Spark Summit EU 2016】在在线学习中使用Structured Streaming流数据处理引擎

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Ram Sriharsha与Vlad Feinberg在Spark Summit EU上的演讲，首先介绍了什么是在线学习，其实在线学习的主要特点就是在每个数据点都会更新数据参数，但是却无法再次访问之前的数据点。在演讲中还分享了在线学习的优点以及目前分布式在线学习所面临的挑战，之后还介绍了Structured Streaming流数据处理引擎，以及基于Structured Streaming的机器学习模型。

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2017-02-13 00:00:00

从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步

免费开通大数据服务：https://www.aliyun.com/product/odps 　在过去的一年中，语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型，提升了语音识别的准确率；Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。而诸如 CTC、Low Frame Rate、Chain 模型等粗粒度建模单元技术使得语音识别准确率得到提升的同时，解码速度也可以大大加快。本期雷锋网硬创公开课特邀供职于阿里巴巴 iDST 的语音专家薛少飞博士，从学术的角度回顾过去一段时间里语音识别技术的进展。嘉宾介绍：薛少飞，阿里巴巴 iDST 语音识别专家，中国科学技术大学博士。现负责阿里声学模型研究与应用：包括语音识别声学建模和深度学习在业务场景中的应用。

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