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倔强的驱魔师在哪里看

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这是因为人眼能识别的分辨力有限,当屏幕尺寸固定时,高分辨率带来的精细画质只有在近距离才能感受到,没有人会愿意长时间近距离观看电视,这也是目前市面上没有小尺寸8K电视的主要原因。而在即将到来的5G时代,8K电视所面临的诸多问题,也会迎刃而解。可以预见,不断发展的新技术,会进一步促使电视朝着大尺寸方向更新进化。

通过数据驱动建立的系统能不能算是有智能呢?必须打一个很大的问号,就是说你做出来的人脸识别系统甚至识别率会比人还高,但是我们还不能说它有智能,为什么呢?这种通过数据驱动做出来的系统,它的性能跟人类差别非常大,鲁棒性很差,很容易受干扰,会发生重大的错误,需要大量的训练样本。我们刚才已经说过,给定一个图像库我们可以做到机器的识别率比人还要高,也就是说它可以识别各种各样的物体,但是这样的系统,我如果用这个噪声输给它,我可以让它识别成为知更鸟,我用另外的噪声输给它,可以让它识别成为猎豹。换句话讲,这样的系统只是一个机械的分类器,根本不是感知系统。也就是说它尽管把各种各样动物分得很清楚,但是它不认识这个动物,它尽管可以把猎豹跟知更鸟分开,但是它本质上不认识知更鸟和猎豹,它只到达了感觉的水平,并没有达到感知的水平,它只是‘感’,没有上升到‘知’。我们的结论是,只依靠深度学习很难到达真正的智能。这是很严峻的结论,因为如果有这样的问题,在决策系统里头是不能用这样的系统,因为它会犯大错。我在很多场合讲过,人类的最大的优点是‘小错不断、大错不犯’,机器最大的缺点是‘小错不犯,一犯就犯大错’。这在决策系统里头是不允许的,这就显示人跟机器的截然不同,人非常聪明,所以他做什么事都很灵活,这就使得他很容易犯各种各样的小错。但是他很理性,很难发生大错。计算机很笨,但是很认真,小错误绝对不会犯,但是它一犯就是天大的错误。刚才把那个把噪声看成知更鸟,这不是大错吗?你把敌人的大炮看成一匹马,不是大错吗?但是人类不会发生这种错误,人类只会把骡看成驴,但是计算机的识别系统会把驴看成一块石头。原因在哪儿?原因还是 AI 的理解能力问题。

于是,她和丈夫约定,夜里,他就是她的“秘书”。床头柜里常备着纸和笔,当陈敏华有想法时,她会叫醒丈夫,丈夫则随时帮忙记录下来。只是这样一来,患有严重心脏病的丈夫事后却很难再入睡,需要服用安眠药。“他是天底下最好最好的,但是他的每一次生病住院,我几乎都没有时间去照顾。”对于丈夫,陈敏华有太多歉疚。

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