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谷歌研究员解读人工智能面临的三个最大挑战

在谷歌的很多应用中,人工智能都扮演了非常重要的角色,无论是翻译、图像识别还是垃圾邮件过滤。毫无疑问,谷歌研究人工智能的脚步绝不会停止,也不会只停留在这些领域。在第三财季财报会议上,谷歌首席执行官孙达尔·披猜宣布他们正“重新考虑”让旗下所有产品拥有更高级的人工智能同时采用一项被称之为“机器学习”的技术。采用这些技术的产品将拥有怎样的表现,让我们拭目以待。 没有人知道人工智能的最终疆界是什么,身为科技大佬的谷歌也不例外。在接受Tech Insider网站采访时,谷歌的3名研究人员解读了人工智能研究员在研制超高智能机器时面临三个最大挑战。 挑战一:让机器像人类一样感知世界 在感知世界方面,人类无疑是所有生物中的“佼佼者”。如果无法感知世界,我们便无法生存下去。数百万年的进化不断打磨人类的感官能力,例如视觉、听觉和触觉,因为这些都是一个物种的生

众说纷纭,机器学习究竟是什么

所谓数据科学家,是指那些能够利用最合适的工具与方法完成自身工作的专业人士。最出色的数据科学家能够将自己完整的知识集与模式发现方案充分利用于统计分析工作当中。 我们应该如何对科学技术数据的积累总和进行查阅?通常来讲,这要用到所谓“高级分析”机制。这句话在表述上故意显得比较模糊,其核心在于将一切技术手段纳入其中——包括统计分析、数据挖掘、可预测模型、自然语言处理以及支持向量机等等。 在一般人的印象中,“数据挖掘”的涵盖范围很广、大部分相关工作似乎都能划归其下,包括对于隐私侵犯的关注以及应用程序监控等等。不过在我看来,这相当于所有能在空中飞翔的鸟类都称为“秃鹫”——明显并不准确。究其原因,数据挖掘的指向对象为结构化数据,这类方案通常会涉及到具体的技术机制,例如回归分析、决策树等等,而且一般不会被用于对非结构化数据进行内容分析。 与之类似“机器

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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