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IBM的辩论机器人从海量的辩论文本中学习提取有说服力的论点,谷歌刚刚推出的“观点接口”用以在社交媒体上辨别恶意评论,都是较为成功的应用尝试。从前面的分析可以看出,第一波人工智能,基于严格的问题定义(硬编码)而获得了较强的推理能力,略有认知,却完全欠缺学习和抽象能力。第二波人工智能建立在统计模型基础上,能够进行精准分类和预测,其认知和学习能力有了长足进步,却丧失了第一波技术的推理能力,同时抽象能力依然十分不足。第三波人工智能,理论上可以粗略理解为前两波的取长补短,然而并非把二者相加那样简单。基于统计模型的学习和基于严格问题定义的专家系统,同时存在于同一个智能系统这个目标,还有大量需要克服的技术实现以及成本问题。越仰仗人类直觉、感知的问题,对机器的挑战越大。去年圣诞期间,一辆优步无人车在旧金山当代艺术博物馆门前闯红灯的事故,就是一例。


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“Gaganyaan”计划的第一阶段任务 H1 将搭载一到两名宇航员进入近地轨道,飞行高度约为 400 公里。如果成功,印度将成为继美国、俄罗斯和中国之后第四个独立将人类送入太空的国家。


这个技术可以用于日程安排,棋类游戏(例如IBM战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫的超级计算机深蓝),或者替人报税等,有非常明确而具体的条件,执行明确的任务。对现实世界进行认知,则是第一波人工智能的短板。此外,它不具备自我训练和提高的能力,这恰恰又是作为智能体的一个要素。那期间有个著名的项目叫作Cyc,由推理引擎加数据库组成。人们希望这样的一套系统,可以利用足够的复杂度,来精确地描述现实世界。然而Cyc让人失望了。例如,它试图去读一个故事,故事里有个人叫弗雷德,每天早上会刮胡子。然而它的推理引擎检测到了故事中有一处前后矛盾:它知道人的身上没有电动部件,可是每当弗雷德剃须时手里拿着电动剃须刀,于是它相信这个“剃须时的弗雷德”身上包含了电动部件,因此它问,弗雷德剃须时还是不是人。


本周,市场关注的几个大事件马上落地,在震荡1个月后的指数预计会有方向选择!11月份的A股市场会怎么走呢?具体哪些板块或者个股有表现的机会呢?我们不妨参考下券商的观点。为此,笔者特梳理了2024年11月份的券商金股数据。(券商金股是各家券商每月精挑细选出来的股票,是各家券商分析师的研究精华,颇受市场的关注。)


值得注意的是,此前台湾媒体披露,台军着手规划的水下无人平台研发计划将参考美国国防高级研究计划局(DARPA)研发的“蝠鲼”无人潜艇设计,同时不限于自行研制,而是采用“多渠道取得所需技术”。岛内媒体称,台湾民进党籍“立委”陈冠廷不久前与日本众议员铃木英敬讨论过强化双方在水下无人潜艇方面的合作。报道称,日本政府规划在2030年年底前达到“水下无人载具”产业化的目标,日本防卫省防卫装备厅在今年也首度公开展示超大型无人水下载具(XLUUV)雏形,它由三菱重工制造,其实就是无人潜艇。铃木英敬是日本国会“无人机航空普及、利用促进议员联盟”的一员,他与陈冠廷会谈时表示“期待双方未来能合作水下无人载具项目”。


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