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同日,记者向该社区所在的广安门外街道求证,街道工委宣传部证实确有此事。宣传部工作人员说,电梯安装需全体居民签字同意的政策来自于文件《北京市2016年既有多层住宅增设电梯试点工作实施方案》。记者从北京市住建委官方网站查到上述文件,其实施流程报建资料一栏中写道:“增设电梯应征得所在楼栋专有部分占建筑物总面积三分之二以上的业主且占总人数三分之二以上业主同意,同时应征得因增设电梯后受到采光、通风和噪声直接影响的本单元业主的同意,并应当妥善处理好住宅周边相邻关系。”

澎湃新闻:例如自动驾驶汽车对深度学习的应用?特伦斯:是,这也是一个很好的例子。大约十年前有个比赛,谁的汽车能够驶过加州北部犹他州边境一百二十英里的路程,就可以获得两百万美元的奖金。那里有很多蜿蜒的道路,有很多你不得不穿过的非常困难的地形,还有岩石和大圆石。获胜的那辆车是由斯坦福大学的Sebastian thrun建造的,当时他和我来自同一个社区——神经信息处理中心,所以他相信“学习”的力量。而卡内基梅隆大学的人,他们设计了一个重型卡车。这辆装满计算机的大卡车非常笨重地前行。塞巴斯蒂安,我的书里有他的照片,他的小车一路畅行。他是怎么做到的呢?虽然他不知道机理是什么,他是这样训练它的车的:他开着车在那个区域到处转,到各种各样不同的道路上。汽车上有传感器,所以能接收很多感官输入信息,或者叫视觉雷达,它能够检测到物体在哪里以及它们有多远。在他开车的时候,他进行一系列的比如转动方向盘、踩刹车等操作。这些他收集的数据都被用来训练这个网络。这虽然不是一个“深度学习网络”,但是属于“机器学习”,是一种“学习算法”。

另一方面,这个问题确实反映了我们的处境。我们认为我们已经解决了难题——计算机和现实世界的连接。换句话说,“能够看见”是拥有一般智力的先决条件。在人工智能中,这被称为“接地”(grounding)。澎湃新闻:这又是什么意思呢?特伦斯:研究人工智能的人和语言学家会说,单词“杯子”(cup),它是一个单词,但它代表了什么意思?它代表了所有可能存在的杯子,包括大杯子和小杯子,不管是纸做的还是玻璃做的,这些都是杯子。这很好,但问题是,如果你想写一个指向“杯子”图像的程序。因为杯子可以有很多不同的形式,上百万种不同的形状和大小,所以一个可以识别所有可能的杯子的程序是写不出来的。这就是问题所在,“写”程序是不可能的。这就意味着“杯子”的概念是没有根据的。你不可能把这个符号和世界上所有我们称之为杯子的东西联系起来。这就是“接地”(grounding)。但现在我们可以这样做了。我们有一个非常强大的深度学习网络,它可以针对成千上万种不同的杯子进行训练。

我举一个例子。我可以训练一只猴子识别出杯子的图案,实际上你也可以训练一只鸽子做到这件事。换句话说,你通过多次训练鸽子,把这件事变成反射。信息输入,反应输出,这是一个反射,对吧?它是由事件驱动的。这叫做感官运动,感官输入,感官输出。你可以训练人这样做。然而,人们也可以只是坐在那里,就产生想法,他们不需要任何输入。晚上,你躺在床上,天很黑,你开始想事情。你是怎么开始想到这些东西的呢?这是你的大脑内部生成的。它是活跃的,是内在的。比如说,你可能突然想起来你忘记关掉浴室的灯了,所以你起床去洗手间。而这个印象不是来自浴室,而是来自你的脑袋。

回到那个为什么当时的权威人士错了的问题,这涉及到我们的直觉到底从何而来?我们的直觉来自于这样一个事实:唯一存在的能证明你能解决这些问题的证据,比如视觉问题,就是大自然已经解决了这个问题。因为除此之外就没有人了,没有程序可以做到这一点。他们想写一个关于视觉的程序,但是没人知道怎么做。他们尝试了许多方法,结果都是一场空,就像你说的,是一个非常难的问题。它是如此的困难,以至于人类用了数百万年,甚至几亿年的时间来进化,来完善我们的视力,直到达到今天如此智能的程度。

严女士有一张银行卡,卡里有22万元存款。去年女儿发现这笔钱后,偷偷将银行卡与微信进行了绑定,并用转账的形式,完成了多笔游戏充值。严女士女儿的游戏账号显示,从去年至今,已充值14万元。市民严女士:“我现在在做保洁员,没有什么钱,一个月只有1350元,我一个人赚钱,也没有别人帮着。”

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