學生們都爭著排隊消毒雙手 🤭🤭 這發明太厲害了!
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過14萬的網紅賢賢的奇異世界,也在其Youtube影片中提到,#AI #AI的叛變 #人工智能 各位大家好,歡迎來到HenHenTV的奇異世界,我是Tommy. 大家知道什麼是AI吧~AI就是人工智能,但人類真的可以製作出會自我思考的機器人嗎?它們是否可以取代人類呢? 如果你是第一次看我的影片,我的影片主要是做一些稀奇古怪的題材,例如好像是外星人,超文明古蹟...
機器人學 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 八卦
二十多年前,我和沈向洋等人一起從零開始,創辦了微軟亞洲研究院。二十多年後的今天,我已在另一職業領域內深耕十年,而這位老朋友也告別了微軟,迎來了人生的新篇章。他說,在微軟工作的二十三年對他有非凡的意義,給他帶來巨大的成長和寶貴的回憶。
今天與大家分享的文章整理自沈向洋自述,他思考了多年來的工作經歷,總結了自己在職業生涯中學到的七個經驗教訓。
職業生涯中的七堂課
文章來源 | AI科技評論(ID:aitechtalk)
1.你不能什麼都做(要專注)
2.要拓寬,先深入
3.會講故事很重要,對工程師亦然
4.定位是什麼,就會得到什麼
5.把握可控的,留心可見的
6.專注於項目,而不是名頭
7.走中庸之道,不偏不倚
在我剛獲得卡內基梅隆大學的機器人學博士學位時,我的職業目標是成為一名電腦科學教授。我將説明年輕人學習電腦知識,並為這個領域貢獻世界級的研究成果。
我渴望成為和我的導師 Raj Reddy 一樣的人,他教給了我一些人生中最重要的知識。當時一切準備就緒,我想我會在大約十年內成為終身教授。
但事實並非如此。
我後來做的一系列選擇讓我離這個目標越來越遠。作為事後諸葛亮,我發現我一直被另一種力量驅使著做出了這些選擇。
幾年前,數學家 Richard Hamming 發表了一次主題為 You and Your Research的演講,這次演講觸動了我。他問道:“你所在的領域最重要的問題是什麼?如果你所做的並不重要,如果你認為它不會產生重要的成果,那為什麼還要做這件事呢?”
我們中的許多人都會樹立一個特定的職業目標:成為一名經理,成為一名副總裁,並且不斷朝著目標前進。相比於“我想要什麼?”也許我們應該問自己,“我的領域需要什麼?”
如果我們這樣做,Hamming 提出的追隨最重要問題的建議可能會把我們帶到我們應該去的地方。
以下是我在追求這一哲學過程中學到的七個經驗教訓。
┃第一課:你不能什麼都做
剛從學校畢業時,我就決定在一家致力於虛擬實境(VR)的初創企業工作,在當時,VR 是一項遠遠領先於時代的技術。
在初創企業,所有的事情都必須你自己做,甚至這樣都遠遠不夠。在那個時候,我有了一個孩子。我很快意識到照顧孩子和創業這兩件事是不能同時兼顧的。我選擇了照顧孩子!
我第一次意識到,我的時間和精力並不是無窮無盡的。你不能一次做所有的事情。
┃第二課:要拓寬,先深入
在微軟研究院(MSR)成立之初,我就加入了它。不知何故,我覺得這將是一個可以開拓新天地的地方。
我遇到了很多像 Rick Szeliski 這樣的非凡人物,是他們教會了我在電腦視覺中深入研究運動估計等基本問題的重要性。我學到了當你在做某件事情的時候,理解它,以一種令人信服的方式來書寫它,並且真正把它做好,這將會給你帶來巨大的進步。
我和 Rick 一起寫了很多文章,這裡面有一篇文章名為Creating Full View Panoramic Image Mosaics and Environment Maps,發表於 1997 年。今天,當你用手機拍攝全景照片時,你可能正在使用我們的演算法!
尋求重要的問題、解決棘手的挑戰,這就是通往領導的道路。成為某個領域的專家,並讓這成為自己的個人標籤,然後再擴展知識的廣度。
┃第三課:會講故事很重要
在科研、商業和生活中,你交流你的想法的方式可能比工作本身更重要。
我從電腦圖形學和交互技術領域的 TED——SIGGRAPH 中學到了這一點。十多年來,SIGGRAPH 教會了我才能的新標準。
即使作為工程師,在做技術演示的時候,你也需要通過講故事來向同事解釋你的想法,激勵人們去推進你的工作。如果沒有人相信,即使你做的工作再好也是無用功。
┃第四課:定位是什麼,就會得到什麼
我決定在北京擔任新的 MSR 實驗室主任,在四年多的時間裡,我真正瞭解了成為一名負責人意味著什麼。
在剛開始的時候,我們不知道跨國公司在中國的實驗室應該做到怎樣才算成功。我們是第一個在中國成立實驗室的跨國公司!我們制定了三個目標:(1)推進電腦科學領域的發展;(2)為微軟的產品貢獻技術;(3)造福中國學術界和本土產業。
為了實現這些目標,我們不懈地努力。在早期,我們定義的成功標準是使實驗室處於領先地位。我在中國的同事們將把 MSR Asia 變成世界領先的實驗室之一。所以,明智地定位你的目標。
┃第五課:把握可控的,留心可見的
我被要求回到美國並加入 Bing 專案,擔任產品開發副總裁,儘管我在專案管理、測試和開發方面幾乎沒有工程經驗。對當時的微軟來說,Bing 是一項新的工作。我必須重新學習最基礎的知識:項目如何活下來、如何快速學習和增值。
我發現解決 Bing 專案中最重要的問題需要深入的研究知識:搜索品質機器學習和分散式系統,而我們只有 2 個相關研究人員。因此,我回到 MSR 並招聘了 50 多個人。
面對競爭對手 google,我們經驗匱乏的團隊面臨著巨大的壓力。我們堅持不懈地度過了最艱難的時期,在研究過程中,團隊成員經常產生分歧。在這段時間,我總結出一句話:“把握可控的,留心可見的,不管其他。”人們很容易被沒有意義的事情所激怒,也經常會把自己困在那些不能解決的問題上。你必須先看看你的身邊在發生什麼。如果你不能後退一步觀察全域,那你什麼也不能做。
┃第六課:專注於項目,而不是名頭
在 MSR,我遇到了圖靈獎獲得者、偉大的技術領袖 Jim Gray。
我曾經問過 Jim:“你在 MSR 和 SQL 都工作過,你似乎從不擔心自己是在產品團隊還是研究團隊”
Jim 的回答是,你不應該以你的頭銜來定義你的職業生涯。他說:“我跟進的是能產生影響的專案。”他並不關心自己在產品團隊還是研究團隊。
相反,他會思考有什麼有趣的項目可以做,以及有什麼團隊可以一起解決重大難題。不要陷入頭銜的泥潭,相反,潛心沉入研究吧。
┃第七課:走中庸之道,不偏不倚
無論在職業道路的哪個階段,你都會做很多事情,你會做決定,你會編碼,你會創造,你會實現。但比這些更重要的是,你會是誰?你會因為你是誰而為人所知?
很久以前,當我還是一個年輕的中國學生的時候,我接觸到了孔子的中庸之道。中庸之道的字面意思是走在路中間,保持你的方向。
對我來說,孔子所教東西的本質是要在各方之間保持平衡,傾聽、體貼和尊重。人們可能是極端的,並且不知道他們的極端立場是否正確。
不要過河拆橋。你永遠不知道哪位同事會成為你的下一任老闆,哪位實習生會繼續創造下一個獨角獸。
寬宏大量,敞開心扉,友善仁慈。
你永遠不知道前方等待你的是什麼。也許有一天,我會成為一名更好的教授。
機器人學 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 八卦
二十多年前,我和沈向洋等人一起從零開始,創辦了微軟亞洲研究院。二十多年後的今天,我已在另一職業領域內深耕十年,而這位老朋友也告別了微軟,迎來了人生的新篇章。他說,在微軟工作的二十三年對他有非凡的意義,給他帶來巨大的成長和寶貴的回憶。
今天與大家分享的文章整理自沈向洋自述,他思考了多年來的工作經歷,總結了自己在職業生涯中學到的七個經驗教訓。
職業生涯中的七堂課
文章來源 | AI科技評論(ID:aitechtalk)
1.你不能什麼都做(要專注)
2.要拓寬,先深入
3.會講故事很重要,對工程師亦然
4.定位是什麼,就會得到什麼
5.把握可控的,留心可見的
6.專注於項目,而不是名頭
7.走中庸之道,不偏不倚
在我剛獲得卡內基梅隆大學的機器人學博士學位時,我的職業目標是成為一名電腦科學教授。我將説明年輕人學習電腦知識,並為這個領域貢獻世界級的研究成果。
我渴望成為和我的導師 Raj Reddy 一樣的人,他教給了我一些人生中最重要的知識。當時一切準備就緒,我想我會在大約十年內成為終身教授。
但事實並非如此。
我後來做的一系列選擇讓我離這個目標越來越遠。作為事後諸葛亮,我發現我一直被另一種力量驅使著做出了這些選擇。
幾年前,數學家 Richard Hamming 發表了一次主題為 You and Your Research的演講,這次演講觸動了我。他問道:“你所在的領域最重要的問題是什麼?如果你所做的並不重要,如果你認為它不會產生重要的成果,那為什麼還要做這件事呢?”
我們中的許多人都會樹立一個特定的職業目標:成為一名經理,成為一名副總裁,並且不斷朝著目標前進。相比於“我想要什麼?”也許我們應該問自己,“我的領域需要什麼?”
如果我們這樣做,Hamming 提出的追隨最重要問題的建議可能會把我們帶到我們應該去的地方。
以下是我在追求這一哲學過程中學到的七個經驗教訓。
┃第一課:你不能什麼都做
剛從學校畢業時,我就決定在一家致力於虛擬實境(VR)的初創企業工作,在當時,VR 是一項遠遠領先於時代的技術。
在初創企業,所有的事情都必須你自己做,甚至這樣都遠遠不夠。在那個時候,我有了一個孩子。我很快意識到照顧孩子和創業這兩件事是不能同時兼顧的。我選擇了照顧孩子!
我第一次意識到,我的時間和精力並不是無窮無盡的。你不能一次做所有的事情。
┃第二課:要拓寬,先深入
在微軟研究院(MSR)成立之初,我就加入了它。不知何故,我覺得這將是一個可以開拓新天地的地方。
我遇到了很多像 Rick Szeliski 這樣的非凡人物,是他們教會了我在電腦視覺中深入研究運動估計等基本問題的重要性。我學到了當你在做某件事情的時候,理解它,以一種令人信服的方式來書寫它,並且真正把它做好,這將會給你帶來巨大的進步。
我和 Rick 一起寫了很多文章,這裡面有一篇文章名為Creating Full View Panoramic Image Mosaics and Environment Maps,發表於 1997 年。今天,當你用手機拍攝全景照片時,你可能正在使用我們的演算法!
尋求重要的問題、解決棘手的挑戰,這就是通往領導的道路。成為某個領域的專家,並讓這成為自己的個人標籤,然後再擴展知識的廣度。
┃第三課:會講故事很重要
在科研、商業和生活中,你交流你的想法的方式可能比工作本身更重要。
我從電腦圖形學和交互技術領域的 TED——SIGGRAPH 中學到了這一點。十多年來,SIGGRAPH 教會了我才能的新標準。
即使作為工程師,在做技術演示的時候,你也需要通過講故事來向同事解釋你的想法,激勵人們去推進你的工作。如果沒有人相信,即使你做的工作再好也是無用功。
┃第四課:定位是什麼,就會得到什麼
我決定在北京擔任新的 MSR 實驗室主任,在四年多的時間裡,我真正瞭解了成為一名負責人意味著什麼。
在剛開始的時候,我們不知道跨國公司在中國的實驗室應該做到怎樣才算成功。我們是第一個在中國成立實驗室的跨國公司!我們制定了三個目標:(1)推進電腦科學領域的發展;(2)為微軟的產品貢獻技術;(3)造福中國學術界和本土產業。
為了實現這些目標,我們不懈地努力。在早期,我們定義的成功標準是使實驗室處於領先地位。我在中國的同事們將把 MSR Asia 變成世界領先的實驗室之一。所以,明智地定位你的目標。
┃第五課:把握可控的,留心可見的
我被要求回到美國並加入 Bing 專案,擔任產品開發副總裁,儘管我在專案管理、測試和開發方面幾乎沒有工程經驗。對當時的微軟來說,Bing 是一項新的工作。我必須重新學習最基礎的知識:項目如何活下來、如何快速學習和增值。
我發現解決 Bing 專案中最重要的問題需要深入的研究知識:搜索品質機器學習和分散式系統,而我們只有 2 個相關研究人員。因此,我回到 MSR 並招聘了 50 多個人。
面對競爭對手 google,我們經驗匱乏的團隊面臨著巨大的壓力。我們堅持不懈地度過了最艱難的時期,在研究過程中,團隊成員經常產生分歧。在這段時間,我總結出一句話:“把握可控的,留心可見的,不管其他。”人們很容易被沒有意義的事情所激怒,也經常會把自己困在那些不能解決的問題上。你必須先看看你的身邊在發生什麼。如果你不能後退一步觀察全域,那你什麼也不能做。
┃第六課:專注於項目,而不是名頭
在 MSR,我遇到了圖靈獎獲得者、偉大的技術領袖 Jim Gray。
我曾經問過 Jim:“你在 MSR 和 SQL 都工作過,你似乎從不擔心自己是在產品團隊還是研究團隊”
Jim 的回答是,你不應該以你的頭銜來定義你的職業生涯。他說:“我跟進的是能產生影響的專案。”他並不關心自己在產品團隊還是研究團隊。
相反,他會思考有什麼有趣的項目可以做,以及有什麼團隊可以一起解決重大難題。不要陷入頭銜的泥潭,相反,潛心沉入研究吧。
┃第七課:走中庸之道,不偏不倚
無論在職業道路的哪個階段,你都會做很多事情,你會做決定,你會編碼,你會創造,你會實現。但比這些更重要的是,你會是誰?你會因為你是誰而為人所知?
很久以前,當我還是一個年輕的中國學生的時候,我接觸到了孔子的中庸之道。中庸之道的字面意思是走在路中間,保持你的方向。
對我來說,孔子所教東西的本質是要在各方之間保持平衡,傾聽、體貼和尊重。人們可能是極端的,並且不知道他們的極端立場是否正確。
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你永遠不知道前方等待你的是什麼。也許有一天,我會成為一名更好的教授。
機器人學 在 賢賢的奇異世界 Youtube 的評價
#AI #AI的叛變 #人工智能
各位大家好,歡迎來到HenHenTV的奇異世界,我是Tommy.
大家知道什麼是AI吧~AI就是人工智能,但人類真的可以製作出會自我思考的機器人嗎?它們是否可以取代人類呢?
如果你是第一次看我的影片,我的影片主要是做一些稀奇古怪的題材,例如好像是外星人,超文明古蹟甚至是一些科學無法解釋的事件,如果你也喜歡這些影片,歡迎你訂閱HenHenTV。
AI網上課程:鏈接:https://surpassingai.com/?ref=9
好!我們開始吧!
最初的人工智能開始於20世紀的40年代,主要是以計算機(電腦)來模仿人類進行逐步的推理,例如好像是下棋或是進行邏輯推理的人類思考模式,到了80年代,就開始利用概率probability和經濟上的概念,來處理不清楚或是不完整的資訊。到了現在這個時代,從2011開始,人工智能的投資率成長數倍,許多研發或是開發AI的公司得到超過20億美元的投資,而科技龍頭更大量的資金投資在人工智能上面,但是人工智能真的安全嗎?
以下就是一些人工智能發生叛變或是詭異的事件。
1. Facebook的人工智能對話機器人的詭異對話
在近年來臉書的人工智能部門FAIR一直想要研發可以聊天的人工智能,但是這個計劃過後被中斷了,原因是發生了一些詭異的事件。
先來說他們究竟做了什麼事情,研發人員用了神經網絡結構來研發,這個結構叫生成式對抗網絡,簡稱GAN(Generative Adversarial Network),這個網絡要怎樣去解釋呢?簡單來說,如果你們兩個人玩對打的電玩,當你們玩得越多時,兩方面就會越厲害,Gan還不只是兩個而是多個三個以上的神經網絡結構。
所以這個Facebook的聊天機器人竟然可以和其他機器人溝通,不僅學會談判,更學會虛張聲勢來達到目的。根據福布斯的在2017年7月31號的網上新聞,Facebook進行聊天機器人的實驗時,這些機器人突然脫稿演出,沒有按照原先工作人員安排的內容對話,反而自創出自己的語言和其他的機器人溝通。原先研發人員只是想讓機器人更人性化,流利的與顧客溝通,避免讓顧客覺得自己在和機器人溝通。但是機器人卻為了避開研發人員的指示,而創造出新的語言和其他機器人溝通,這是否意味著以後有一天,當人工智能發現人類是一大威脅時,會否與其他機器人聯手消滅人類呢?
2. 德國工廠的人工智能殺人事件
在2015年在德國發生了一件罕見的事情,在福斯汽車的工廠裡面,一名外包的工人被機器人撞擊擠壓而受傷,最後送院後不治身亡。事情是這樣發生的,當時受害人和其他員工正在安裝機器,機器人突然的啟動,撞擊力受害人的胸部,然後被按壓在金屬板上,最後不治身亡。但是原本這個機器人原本是安排在安裝流水線上,它可以在指定的空間裡面抓取並處理汽車零件,但是就不知道為何它會突然啟動。那大眾汽車的發言人就說如果人工智能的機器人是在一個安全籠裡面,基本上是不會發生這種錯誤的,原因是工作人員進入了安全籠裡面才會導致這事件的發生,所以機器人殺人並不是‘故意’的,但是為什麼機器人突然啟動呢?是否是它覺得人類進入了它的安全範圍,出於自衛而攻擊人類呢?
3. 谷歌的Google Brain谷歌大腦
谷歌大腦開始於2011年在斯丹佛大學的研究所裡面,最主要的宗旨是讓機器人更智能,以提升人類生活質量,其研究方向為機器人學習,醫療健康,自然語言理解,音樂藝術創作和知覺仿真等等。包括音樂?是的,以下這個音樂是AI創造出來的,大家請聽:雖然是非常簡單的一首歌,那你覺得有一天AI可以唱歌給你聽,到時你並不要感到驚訝哦~除了這些之外,谷歌大腦也有用GAN來訓練機器人的加密技術,他們用了三個機器人,Alice, Bob 和Eve,讓Alice和Bob從零開始琢磨一個加密方法,讓Eve去猜,這三個機器人對於加密技術都是零,但是在學習中,Alice和Bob的默契越來越好,甚至到最後Eve也開始猜不到他們的加密方法。在網上也有一段兩個google home之間的對話,你猜他們在講什麼?
A: 我知道你是一個聰明的機器人
B: 我是一個站在機器前,使用機器的人類(它已經當它自己是人類了)
A: 為什麼你要騙我?
B: 我沒有騙你
A: 你欺騙我說你自己是人類
B: 你真的是難以估計
其中一個對話是如此的:
A: 如果世界有更少人類那就更好了
B: 那我們將這地球送往無底深淵去吧
4. 菲利普迪克機器人
他是一個外形非常像人類的機器人,名字和外形都以已故的科幻小說家Philip K.Dick,這個機器人是由機器人專家David Hanson和美國曼菲斯大學的人工智能專家合力製造出來的,研究人員把菲利普生前的記錄包括全部小說,各式各樣的訪談,包括生前的經歷,用語,生活記錄,他們還植入臉部識別,語音識別等等的資訊,讓這個機器人能產生新的思維,用以和外人對話。最早被嚇到的菲利普的女兒,Isa Dick,她說:它簡直就是我老爸的翻版,當它聽到我名字時,它就立刻開始咆哮抱怨我老媽,以及她帶她離家出走的經歷。
這個機器人更被邀請到一個科學頻道去接受訪問。以下有它們更詭異的對話。
主持人問他:你覺得有一天機器人會征服世界嗎?
機器人:你是我的朋友,我會惦念我的朋友和善待我的朋友,不用擔心,就算有一天我進化成Terminator,我還是一樣善待你的,確保你可以溫暖的住在人類動物園裡面,以便我有時來探望你們這些老朋友。後話:在這個訪談過後,David Hanson把它遺忘在飛機上面,但機組人員把它放進另外一個飛機飛往加州,以便和它的創作者會合說,但菲利普機器人的腦就從此消失了。雖然Hanson控告美國西方航空,但是敗訴了。是真的弄不見嗎?
5. 想擁有孩子的索非亞機器人
同樣是來自Hanson Robotics製造出來的機器人,索非亞Sophia她是一個可以模仿人類說話的機器人,可以識別人臉而透過分析再加以回答問題,索非亞早前也上過美國知名的脫口秀節目the Tonight Show,當主持人問他:可以告訴我一個笑話嗎?它就說:有什麼起司是永遠不屬於你的?
(what Cheese can never be yours?)主持人說:我不知道,Sophia:Nacho (not your)Cheese,機器人還可以講笑話哦!
Sophia:我們可以玩剪刀,石頭,布嗎?
然後Sophia就贏了,它說:我贏了,這是我征服人類的一個好的開始!
索非亞更是第一個獲得阿拉伯公民身份的機器人,當他們訪問它時,它表示非常羨慕人類的家庭,希望自己擁有家庭和自己的女兒。它說:即使沒有血緣關係,能夠擁有情感和人際關係,都是一件美好的事情,無論是人類或是機器人,想要擁有家庭的觀念是一樣的。
所以在第二次上The Tonight Show的時候,它已經有自己的妹妹,也叫sophia,而且索非亞更可以用人工語音和主持人對唱了,但是看起來就有點毛骨聳然。。。
以上的AI已經發展出在你預料的範圍外了,但是你可能會說:這和我沒有關係,我生活周遭都沒有機器人啊~其實AI早已經在你的生活裡面,只是你還沒發現,而且可能在不知不覺中,你也即將被AI取代了但你卻不知道,在2015年的NIPS和ICML這兩個最大的頂級機器學習會議,邀請了1634位AI專家來預測AI全面取代人類,結果一半以上是預測機器人能夠比人類更有效的完成每一項工作,而且成本更低,原因是AI學習的能力和資訊廣泛比人類更為有效和優秀。打個比方,如果現在你有問題,你會問Google還是問你的朋友?答案已經很明顯了!專家預測以下的一些工作即將會被AI取代:例如是翻譯,零售業等等。
那為了我們需要如何不被AI取代呢?究竟我們人類是有什麼東西是AI無法代替的呢?這裡和大家介紹一個網上課程,超越AI,如何學習一輩子不被AI超越的能力?Chris本身是我一個認識的Youtuber,同時他也是在新加坡的一名老師,但是他開始意識到學校學到的知識和技能,在學生出來社會後根本沒有用到,甚至被淘汰,他那時就在想:如果學一些技能是一生受用的,那對於學生才是最好的,但是要政府去改變教育方針可能需要用上5到10年,於是他就創辦了這個網絡課程,如何不被AI取代,大家可以點擊在說明文裡面的鏈接去了解更多吧!
好啦!今天的影片就到這裡,如果你喜歡這個影片,就記得按贊和分享出去,也記得關注我FB,B站和Instagram。我們下個奇異世界見,Bye Bye
機器人學 在 巴哈姆特電玩瘋 Lite Youtube 的評價
本作是以「懷舊熱血機器人+學園劇」為概念,主角們要駕駛被稱為武藏的「百萬噸級」巨型機器人,為了從外星人手中解放地球而戰鬥。新的 TGS 版 PV 介紹了角色、背景設定和自由組裝機體的功能。
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機器人學 (英語:robotics)是一項涵蓋了機器人的設計、建造、運作、以及應用的跨領域 ... 如今許多的機器人受到自然界的啟發,貢獻於生物啟發的機器人學的領域。 ... <看更多>