Bugünün temel sesi | İstediğiniz "Game of Thrones" un son sezon spoyleri burada!
Son zamanlarda "Game of Thrones" hayranlarının ruh halinin karışık duygular içerdiğine inanıyorum.
Neşeyle ağlayın! "Quan You" nun sekizinci sezonu önümüzdeki yıl Nisan ayında yayınlanacak ve hala 5 ay var! Dahası, her bölüm 1 saatten fazla sürüyor ve gözyaşlarına boğuldu ... ve son zamanlarda derginin sekizinci sezonunun kapağı da ortaya çıktı.Xue Nuolong'un annesi derinden kucaklıyor ve süper güzel! "Westernuo Edition Condor Heroes" doğru!
Ancak, çok fazla isteksizlik var. Ve son sezon olarak, sekiz yıllık dizi nihayet sona erecek ve editör biraz üzülmekten kendini alamıyor.
Ve orada! "Dou Amca" nın haberi verdiğine göre, "Quanyou" ekibi tüm üyelerin yeniden bir araya gelmesinin özel bir bölümünü filme aldı! Gözyaşlarıyla "Reunited Again" şarkısını söylemek istiyorum ...
Ama ne oluyor? ! Snow Nuo aslında "raydan çıktı"! Sekizinci sezon için, editör bir süreliğine kör olmayı seçebilir mi ... sefil bir şekilde ağlayıp Weibo'yu kullanmayı bırakabilir mi? Bilet çemberini kaydırmayı bırakın! Editör ciddi bir şekilde çalışacak!
"Doğru Tur" Yazar: Şimdi VR, Shakespeare'den önceki bir tiyatroya benziyor.
Editör, "Quanyou" nun yazarı George R.R. Martin'in de son zamanlarda yeni gelişmeler yaşadığını tespit etti. Arkadaşları resmi olarak "Westeros ve Essos dünyasına dönmeden" önce, Martin onlara "evreni sanal gerçeklikte keşfedebilecekleri" bir hayal gücü alanı da sağladı.
Öncelikle herkesin bildiği üzere önümüzdeki yıl "Nightflyers" lansmanı yapılacak.
Ana hikaye: Gelecekte, dünya yıkımın eşiğinde, bir keşif ekibi, insanın hayatta kalmasının anahtarını taşıyabilecek gizemli bir uzaylı uzay aracını durdurmak için en gelişmiş uzay aracı "Nightcrawler" a bindi.
Ancak mürettebat, "Nightcrawler" ın yapay zekasının ve hiç ortaya çıkmayan kaptanın onları karanlık ve korkunç ölüm uçurumuna götürebileceğini keşfetti ...
İlk önce pek çok spoiler. Konuya giren Martin'in yeni dinamiği: "Nightcrawler", Martin'in bilim kurgu korku romanı "Nightcrawler" uyarlamasına dayanıyor.
Son zamanlarda, YouTube kanalı Syfy, şovu temel alan bir dizi 360 derece eşleştirme videosu başlattı. Bu 360 derecelik video serisi, showrunner'ın baş yapımcısı tarafından yazılan ve Jeff Buhler tarafından yönetilen 3 video içeriyor.
Ayrıca Martin, Syfy ile ilgili VR filmi ve televizyon hakkındaki bazı görüşlerden de bahsetti. "Teknoloji henüz olgunlaşmamış ve sanal gerçeklikte hikayeleri nasıl anlatacağımızı gerçekten çözemedik."
"Ama bence tamamen sürükleyici bir sanat biçimi olarak VR film ve televizyon, 20 yıl sonra, 30 yıl sonra ve belki daha da uzun süre sonra TV ve filmin yerini alabilir."
Martin ayrıca VR film ve televizyonun geleceğindeki diğer olasılıklardan da bahsetti: Bir izleyicinin bir dünyaya dalma ve bu dünyayla etkileşime girme olasılığı, bu da bir hikayenin sonucunu bile etkileyebilir.
"Shakespeare'den önceki oyunlar gibi olabiliriz, biliyor muydunuz?" Diye devam etti Martin, "Shakespeare'den önce oyunlar vardı ama tiyatroyu gerçekten canlı kılan Elizabeth döneminin tiyatrosuydu."
2. AI ustası Yoshua Bengio ile diyalog: AI bir silahlanma yarışı haline gelmemelidir
Yapay sinir ağları ve derin öğrenme alanında büyük bir inek olan Kanadalı bilgisayar bilimcisi Yoshua Bengio, yakın zamanda bir MIT etkinliğinde yaptığı röportajda yapay zeka silahlanma yarışı hakkındaki tartışmaları durdurmayı ve bu teknolojiyi gelişmekte olan ülkeler için daha erişilebilir hale getirmeyi umduğunu söyledi.
Yoshua Bengio, modern yapay zeka ustasıdır. Geoff Hinton ve Yan LeCun ile birlikte "Derin Öğrenme Büyük Üçü" olarak adlandırılır. Bengio, "derin öğrenme" teknolojisini savunmasıyla ünlüdür. Son yıllarda, bu teknoloji akademik bir girişimden Dünyadaki en güçlü teknolojilerden biridir.
Derin öğrenme, basitçe insan beynini simüle eden büyük sinir ağlarına veri girmeyi içerir.Ses tanıma ve görüntü sınıflandırmadan otonom sürüşü kontrol etmeye kadar çeşitli pratik görevlerde çok güçlü ve etkili olduğu kanıtlanmıştır. Otomotiv ve otomatik iş kararları.
Bengio, herhangi bir büyük teknoloji şirketine katılmayı seçmedi. Hinton ve LeCun sırasıyla Google ve Facebook'a katılmış olsalar da, Bengio hala Montreal Üniversitesi'nde tam zamanlı bir profesördür.
Element AI'yı 2016 yılında kurdu ve büyük şirketlerin yapay zeka araştırmalarının ticari uygulamalarını keşfetmesine yardımcı olmak için çok başarılı bir proje yarattı.
Aşağıda Profesör Yoshua Bengio ile bir röportaj yer almaktadır:
S: Çeşitli ülkeler arasındaki yapay zeka yarışması hakkında ne düşünüyorsunuz?
Bengio: Bunun yanlış olduğunu düşünüyorum. Birlikte bir yarışmaya katılabiliriz ama bir bilim insanı olarak, insanlığın ortak çıkarlarını göz önünde bulundurarak daha akıllı makinelerin nasıl inşa edileceğini ve yapay zekanın daha çok insan için çalışmasını sağlamamız gerektiğini düşünüyorum.
Soru: Ülkeler arasında işbirliğini teşvik etmenin herhangi bir yolu var mı?
Bengio: Gelişmekte olan ülkelerdeki insanların bu alana girmesini kolaylaştırabiliriz. Bu büyük bir problem çünkü Afrikalı bir araştırmacının Avrupa, Amerika Birleşik Devletleri veya Kanada'da vize alması çok zor.
Vize başvurusu bir piyango gibidir, başvuruyu reddetmek için her türlü bahaneyi kullanırlar. Bu kesinlikle haksızlık. Gelişmekte olan ülkelerin çok az kaynakla araştırma yapması zaten çok zor ama yapay zeka topluluğuna ulaşamadıysa çok haksızlık olduğunu düşünüyorum.
Bu sorunu telafi etmenin bir yolu olarak, 2020-ICLR'de (Uluslararası Öğrenme Temsilcileri Konferansı, Uluslararası Öğrenme Temsilcileri Konferansı) Afrika'da büyük ölçekli bir yapay zeka konferansı düzenleyeceğiz.
Kapsayıcılık, güzel bir sözcükten daha fazlasıdır. Gelişmekte olan ülkelerde yapay zeka potansiyeli daha büyük olabilir, teknolojiyi geliştirme ihtiyaçları bizimkinden daha güçlü ve farklı ihtiyaçları var.
S: Diğer ülkelerden gelen yapay zeka şirketlerinin yapay zeka alanına hakim olacağından mı endişeleniyorsunuz?
Bengio: Evet, yapay zeka araştırmalarında daha fazla demokrasiye ihtiyaç duymamızın bir başka nedeni de bu. Yapay zeka araştırmasının kendisi genellikle güç, para ve araştırmacıların yoğunlaşmasına yol açar.
En iyi öğrenciler, daha fazla paraları ve daha fazla veriye sahip oldukları için en iyi şirketlere gitmek isterler. Bu sağlıksız bir model. Demokratik bir ülkede bile, gücü birkaç kişinin elinde toplamak tehlikelidir.
Soru: Yapay zekanın askeri kullanımı birçok tartışmaya neden oldu. Bu konudaki konumunuz nedir?
Bengio: Kesinlikle karşıyım.
S: Ölümcül olmayan kullanımlar için bile mi?
Bengio: Yapay zekanın askeri kullanımını engellemek istemiyorum, ancak katil robotların ahlaksız olduğu konusunda bir fikir birliğine varmamız gerektiğini düşünüyorum. Yasaları ve anlaşmaları değiştirmek de dahil olmak üzere kültürü değiştirmemiz gerekiyor. Bu uzun bir yol kat edebilir.
Tabii bunu asla tamamen durduramazsınız, insanlar "Bazı haydut ülkeler bunları geliştirir" diyecekler. Cevabım öncelikle onları eylemlerinden utandırmamız gerekiyor.
İkincisi, hiçbir şey bizi savunma teknolojileri geliştirmekten alıkoyamaz. Savunma silahları dronları ortadan kaldırabilir, ancak insanlara karşı saldırı silahlarından farklıdır ve ikisi arasında büyük bir fark vardır. Ancak ikisi de yapay zekayı kullanabilir.
S: Yeni yapay zeka araştırmasında sizi en çok heyecanlandıran şey nedir?
Bengio: Yapay zekanın ciddi zorluklarını dikkate almamız gerektiğini düşünüyorum, sadece kısa vadeli, artan ilerlemeyle tatmin olmamalıyız. Derin öğrenmekten vazgeçmek istediğimi söylemiyorum.
Aksine, bu temelde gelişmeye devam etmek istiyorum. Ancak, bilgi edinmek ve elde etmek için akıl yürütme, nedenselliği öğrenme ve dünyayı keşfetme gibi şeyleri yapacak şekilde genişletebilmeliyiz.
Gerçekten insan seviyesine yakın bir yapay zeka elde etmek istiyorsak, bu başka bir oyun. Uzun vadeli yatırıma ihtiyacımız var ve bence bunu aktarmak için en iyi yer akademi.
Soru: Yalnızca verilerdeki kalıpları değil, aynı zamanda belirli şeylerin neden olduğunu da kavramalıyız. Bu neden önemli ve neden bu kadar zor?
Bengio: Karmaşık bir dünya karşısında, eğer iyi bir nedensel modeliniz varsa, soruna aşina olmadan genelleme yapabilir ve sonuçlara varabilirsiniz, anahtar budur.
Biz insanlar kendimizi günlük deneyimlerimizden tamamen farklı durumlara yansıtabiliriz, ancak makineler bu nedensel modellere sahip olmadığı için yapamaz.
Modeli manuel olarak oluşturabiliriz ama bu yeterli değil. Nedensel modelleri keşfedebilecek makinelere ihtiyacımız var. Bir bakıma asla mükemmel olmayacak.
Tıpkı gerçekte olduğu gibi, mükemmel bir gerçekçi nedensel modelimiz yok, bu yüzden de birçok hata yapıyoruz, ancak diğer hayvanlarla karşılaştırıldığında çok iyi yaptık.
Şimdi, bu sorunu çözmek için iyi bir algoritmamız yok, ancak yeterince insan çok çalışıp yeterince dikkat ederse, ilerleme kaydedeceğimizi düşünüyorum.
25 Kasım'da Xiaomi Group (Wuhan) Genel Merkez Binası temel atma töreni düzenledi Lei Jun, Xiaomi Group'un Wuhan Genel Merkezi'nin 10.000 kişilik bir ölçekte planlandığını söyledi.
Yapay zeka ve bulut platformları, yapay zeka, bulut bilişim ve büyük veri dahil olmak üzere Xiaomi'nin Wuhan genel merkezinin temel işlerinden biri olacak.
DONEWS raporuna göre Lei Jun, "AI + IoT" nin Xiaomi'nin gelecekteki temel stratejisi olduğunu belirtti.Yapay zeka, Xiaomi'nin akıllı donanım ve İnternet hizmetlerini tam olarak güçlendirecek ve Xiaomi'nin gelecekteki gelişimde güçlü rekabet gücü ve yeni büyüme noktaları elde etmesine yardımcı olacak.
Xiaomi'nin baş mimarı ve Xiaomi'nin yapay zeka ve bulut platformunun başkan yardımcısı Cui Baoqiu, Weibo'da Wuhan karargah binasının temelinin Xiaomi, Jinshan ve Shunwei'nin geliştirme tarihinde yeni bir kilometre taşı olacağını ve üç şirket için büyük bir ulusal yerleşim planının gerçekleştirildiğini söyledi. atılım.
Xiaomi'nin yapay zeka ve bulut platformu ekibi Wuhan genel merkezinin önemli bir departmanı olacak Önümüzdeki yıl önceliklerimizden biri de "Beijing · Wuhan" Gemini'yi inşa etmek.
Xiaomi Group (Wuhan) genel merkezinin önümüzdeki birkaç yıldaki birincil görevi insanları işe almaktır ve en acil ihtiyaç duyulan, yapay zeka ve algoritmalar alanlarında olanlar da dahil olmak üzere teknik yeteneklerdir.
Bu yılın Ağustos ayında Xiaomi, Wuhan Optics Valley Central City'nin P (2018) 073 arsasını kazandı, bu da Xiaomi'nin resmi olarak Optics Valley Central City'ye girdiği anlamına geliyor.
P (2018) No. 073'ün, Jiufeng First Road'un güneyinde, Optics Valley 5th Road'un altında, Optics Valley Government Affairs Center'ın hemen doğusunda, yaklaşık 28.000 metrekarelik bir alana sahip olduğu bildirildi.
Önceki resmi haberlere göre, Xiaomi'nin Wuhan merkezi 2020 civarında kullanıma açılabilir ve Xiaomi'nin "ikinci genel merkezi" on yıllık on bin kişilik planı için sağlam bir temel oluşturabilir.
Google AI ekibi kısa süre önce, sınıflandırma etiketlerine ek açıklama eklemek ve resimdeki her bir nesneyi ve arka plan alanını ana hatlarıyla belirlemek için makine öğrenimini kullanan yeni bir resim ek açıklama yöntemi olan "değişken ek açıklama" başlattı. Google, veri kümelerini etiketleme hızını üç katına çıkarabileceğini resmi olarak belirtti.
Baidu'nun halka açık test platformu, geçen yıl 50 milyon yuan veri etiketleme görevi yayınladı ve bu yılın 300 milyon yuan'a ulaşması bekleniyor. Bu kadar büyük bir pazar talebiyle karşı karşıya kaldığında, düşük verimlilik ve eşit olmayan teslimat kalitesine sahip manuel etiketleme yöntemlerinin acilen iyileştirilmesi gerekiyor. Google'ın "değişken ek açıklaması", resim ek açıklamasını nasıl hızlandırır?
"Veri açıklama, yapay zeka endüstrisinin temelidir ve makinelerin gerçek dünyayı algılaması için başlangıç noktasıdır. Bir dereceye kadar, işaretlenmemiş veriler işe yaramaz verilerdir."
California Bilim ve Teknoloji Üniversitesi başkanı Profesör Qin Zhigang, Science and Technology Daily'den bir muhabirle yaptığı röportajda, makinenin nesneleri esas olarak nesnenin bazı özellikleri aracılığıyla tanıdığını söyledi. Tanınan nesnenin ayrıca, makinenin nesnenin ne olduğunu bilmesi için verilerle işaretlenmesi gerekir.
Makine dünyasında, ses ve video gibi görüntüler bir tür veridir. Son yıllarda dijital ürünlerin ve depolama teknolojisinin hızla yaygınlaşması ve gelişmesi ile insanlar her gün kameralar, video telefonlar, gözetleme ve tıbbi cihazlar aracılığıyla çok sayıda görüntü oluşturabilmektedir. Bu nedenle, bu aşamada görüntüler, açıklama endüstrisinin gelişimi için kilit bir hedef haline geldi.
Materyal bir kişinin resmiyse, işaretlenmesi gereken bilgiler genellikle cinsiyet, yüz yönelimi, ırk, şapka ve gözlüklerin varlığı veya yokluğu vb.dir ve kişinin alanı ve arka planı da yapay olarak bölünebilir.
Binlerce açıklamalı resimden oluşan bir veri setini makineye "besleyerek" kişinin hangi alanda olduğunu ve hangi görünüm özelliğine sahip olduğunu yepyeni bir görüntüde ayırt edebilir. İnsanlar için, "pediatri" nin düşünme süreci, makinelerin eğitim için çok sayıda etiketli veri setine ihtiyacı vardır.
Yapay zeka endüstrisi söz konusu olduğunda, insanlar genellikle müreffeh şehirleri ve yetenekli BT seçkinlerini düşünür, ancak aslında yapay zekayı destekleyen veri açıklama endüstrisi, emek yoğun bir sektördür.
Baidu "veri etiketleme" için arama yaptığında, birçok resim, ses ve video veri toplama ve etiketleme şirketi olacak. Tıklamak için bu türden bir girişi rastgele seçin ve sık sık "On Bin Milyon Veri Etiketleme Ekibi" gibi benzer sloganlar göreceksiniz. Manuel etiketlemenin şu anda ana veri etiketleme yöntemi olduğu görülebilir.
"Google tarafından başlatılan akışkan etiketleme modeli, görüntü verilerini otomatik olarak etiketlemek için yapay zeka öğreniminin temelini kullanıyor ve etiketleme verimliliğini artırmak için hatalı veya sapmış etiketlere manuel ayarlamalar yapılabiliyor."
Qin Zhigang, model etiketleme hızını artırmak için makine öğrenimini kullanabilse bile, ilk eğitim veri setini sağlamak için ilk başta yapay olarak etiketlenmesi gerektiğine dikkat çekti. Gerçek de doğru: Google daha önce, görsellere açıklama eklemek için, sınıflandırma etiketleri ve güven puanları olan yaklaşık bin resim içeren bir anlamsal bölümleme modeli eğitti.
Ancak model henüz mükemmel değil.Google, nesne sınırı işaretleme, arayüz işlem hızı ve kategori genişletme sorununun hala daha fazla araştırma veya iyileştirmeye ihtiyacı olduğunu söyledi.
