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标签: 超级计算机经管大学堂：名校名师名课

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分享人工智能会取代人脑吗？？？: insight 2016-3-9 20:05; Alphago今天赢了李世石，标志人工智能向前迈进了一大步，将来潜力巨大。但人工智能将来会取代人脑吗？人类会成为机器的奴隶吗？在回答这个问题以前，先来看一个例子。2012年谷歌用一台装有16000个中央处理器的超级计算机扫描了一千万张图片，对猫的识别率达到75%，这对人工智能来讲是了不起的突破，因此还上了报纸，但一个四岁的小孩可以做得更好。从这个例子可以看出人脑在模式和图像识别方面的能力远远超过人工智能，虽然2012年的例子在当今日新月异的科技时代有点过时了，但可以来看一则半年前的趣闻。谷歌图像识别将黑人标记为大猩猩官方道歉 2015-07-02 15:00:08　来源: 观察者网 (上海) 分享到： 502 两位黑人的自拍合影被标为大猩猩谷歌五月份更新了其照片应用，加入了一个自动标签功能，通过机器识别照片中内容进行自动分类并打上标签，方便管理和搜索。这本是一件好事儿，但不成熟的技术惹来了大麻烦。纽约布鲁克林的黑人程序员Jacky Alcine惊讶地发现，她和一位女性朋友(也是黑人)的自拍照，竟然被谷歌打上了“Gorilla”(大猩猩)的标签。他随即在推特上怒斥：“谷歌照片，你太混蛋了。我和我朋友不是大猩猩。” 他质疑谷歌到底采样了什么图片数据，才做出这样的荒唐事，而且他郁闷的表示，这是他和这位女性朋友目前唯一的合影，本指望关系更进一步，结果被谷歌搅黄了。他同时理性地表示，出现这样的技术性错误其实可以理解，但无法相信的是谷歌的管理太松懈了。谷歌社交主管Yonatan Zunger很快做出回应，称程序员正在以最高优先级解决这个问题，绝对不会再重复了。但是很遗憾，Jacky Alcine发现经过所谓的修复后，还有两张类似的照片也出现了大猩猩的标签。 Yonatan Zunger则说他们已经暂时禁止了大猩猩这个标签，正在全力查找问题根源，并表示这一问题可能是软件无法检测到人脸所导致的。一个月前，雅虎旗下图片分享网站Flickr类似的自动标签系统也犯过大错，曾把人标记为猿，把集中营标记为健身房。 http://news.163.com/15/0702/15/ATHDDSHQ0001121M.html 爱因斯坦把人类的思维分为直觉式思维和理性思维，并把直觉式思维视为神圣的天赋，把理性思维称为忠实的仆人。但人类的理性思维明显不如人工智能，人工智能更擅长处理大量数据和逻辑思维。今天人类背诵圆周率的记录是3000万位（乌克兰医生背诵圆周率3000万位打破世界纪录 http://scitech.people.com.cn/GB/9558710.html 普通人经过训练以后可以背200位）。但对电脑来讲这根本不是一个问题。从本质上讲人工智能和人脑思维是互补的关系。人工智能是人类直觉思维更为得力的仆人。智慧的巅峰更可能是人类直觉式思维和人工智能的结合，而不是单纯的人工智能。这一点可以从国际象棋比赛中看出端倪. 1997 年，沃森的前辈——IBM 的（超级电脑）深蓝（Deep Blue）在一场著名的人机对弈中击败了当时具有统治地位的国际象棋大师加里？卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。当电脑又赢得了几场比赛后，人类选手基本上对这种比赛失去了兴趣。你或许会认为这就是故事的结局（如果不是人类历史的终结），但卡斯帕罗夫意识到，如果他也能像深蓝一样即时访问包含先前所有棋局中棋路的大规模数据库，就能表现得更好。如果人工智能选手使用数据库工具被认为是公平的，那么人类为什么不能使用呢？为了实现用数据库加强人类大师的心智的想法，卡斯帕罗夫率先提出了 “人加机器”（manplus-machine）的概念，即在比赛中用人工智能增强国际象棋选手水平，而不是让双方互相对抗。如今，这种比赛被称为自由式国际象棋比赛，它们和混合武术对抗赛相似，选手们可以使用任何他们想用的作战技巧。你可以在没有协助的情况下比赛；也可以成为极其聪明的国际象棋电脑的傀儡，仅仅按照它的指示移动棋子；或者你可以当一个卡斯帕罗夫提倡的 “半人马”型选手，也就是人类和人工智能结合的赛博格（Cyborg）1。这种选手会听取那些人工智能提出的走棋建议，偶尔也会否决他们，颇似我们开车时使用GPS 智能导航的情景。对任何模式的选手开放的2014 年自由式国际象棋对抗锦标赛上，纯粹使用人工智能国际象棋引擎的选手赢得了42 场比赛，而 “半人马”型选手则赢得了53 场。当今世界上最优秀的国际象棋选手队伍就是“半人马”型的Intagrand，它由一个人类团队和几个不同的国际象棋程序组成。; 0 个评论

分享 Fortran语言: accumulation 2015-5-3 02:06; 有机会参观美国大学物理系的研究实验室或国家实验室，你会看到被称之为前沿和研究的东西，它们大多数都是你从未见过的，其中你可能会看到研究人员在超级计算机终端上进行的前沿模拟。然而在几乎所有的美国大学，这些计算机模拟程序使用的都是1950年代的语言Fortran。美国国家大气研究中心的大气模型和气候预测程序，洛斯阿拉莫斯国家实验室和劳伦斯利弗莫尔国家实验室的机密核武器和激光核聚变程序，NASA的全球气候变化模型，量子色动力学研究人员计算夸克行为、质子和中子成分的代码，等等，它们都是使用Fortran写就的。图灵奖得主Tony Hoare曾在1982年说过，他不知道2000年的语言是什么样子，但他知道它一定叫Fortran。为什么从事尖端科研的研究人员仍然在使用计算机时代早期发明的语言？即使新兴的语言Haskell、Clojure和Julia提供了类似Fortran的特性和抽象概念？Ars的一篇文章分析了科学家仍然广泛使用Fortran的原因。Linuxlinks的一篇文章介绍了一些优秀的免费Fortran图书，供感兴趣的人参考和学习。; 个人分类: 裂变模型|0 个评论