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    AI軟件初的測試，就是看它有沒有學習能力，本質上，就是算法的驗證，即對啟發式算法（heuristicalgorithm）、啟發式搜索算法（heuristicsearchalgorithm）、元搜索算法（Meta-heuristicalgorithm）、強化學習和深度強化學習或具體的算法（如遺傳算法、模擬退火算法、神經網絡、深度神經網絡、禁忌搜索、演化算法、蟻群算法）等中某些算法或算法的組合進行驗證。算法的驗證，主要是通過實驗進行（雖然也可以通過數學、模型等演化進行證明），借助大量數據進行普適性驗證。例如，比較有名的圖像識別算法驗證，就借助ImageNet提供的大量圖片進行驗證。說起這個，還有一個故事：2015年5月份，百度宣稱其在ImageNet測試中取得了全球比較好結果，其圖像識別錯誤率為，而微軟是，谷歌為。在這種測試中，人類辨識ImageNet照片的錯誤率為5%左右。可是，周二，ImageNet的計算機科學家發表聲明指出，百度在測試中存在違規行為，百度采用了密集測試的方法以提高成績。按照規定，ImageNet只允許參與者每周向測試服務器提交2次測試結果。可是在3月份的5天時間內，百度卻提交了40次結果。ImageNet表示，百度還使用了30個不同的賬號，在過去6個月中提交了約200次測試結果。在ImageNet測試中。

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    舊金山人工智能公司OpenAI宣布，其開發的一款人工智能系統可以根據對物品或場景的描述，自動生成高度逼真的圖片。該公司與微軟（Microsoft）關系密切。通過該系統還可以使用簡單的工具編輯圖片和修改文字，不需要用戶精通Photoshop或數字藝術技能。參與該項目的OpenAI研究員亞歷克斯·尼克爾表示：“我們希望這類工具能讓所有人都有能力創作自己想要的圖片。”他表示，該工具對于產品設計師、雜志封面設計師和藝術家都有很大幫助，可以用來啟發靈感和進行頭腦風暴，或者直接用于創作終作品。他還表示，電腦游戲公司也可以使用該場景和角色，盡管它目前只能生成靜態圖片，無法生成動畫或視頻。這款軟件更容易被用于生成種族主義梗圖或者創作虛假圖片，作為宣傳材料或傳播虛假信息，甚至被用于制作圖片，因此OpenAI表示已經采取措施限制該軟件在這方面的能力，首先是從人工智能培訓數據中刪除這些圖片，并對人工智能生成的圖片進行基于規則的篩查和人工內容審查。OpenAI也在非常慎重地控制新人工智能的發布，該公司表示該軟件目前只是一個研究項目，并不是一款商業產品。該公司目前向經過精心篩選的試用版測試人員分享該軟件。但OpenAI之前基于自然語言處理開發的突破性技術。

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OpenAI開發的軟件名為DALL-E2，是其2021年初發布的DALL-E系統的升級版。（首字母縮寫較為復雜，它會讓人們想起皮克斯（Pixar）動畫電影中的機器人瓦力（WALL-E），然后用超現實主義藝術家薩爾瓦多·達利的名字玩了一個文字游戲，而該系統生成的圖片確實是超現實的，因此這個名字很有意義。）初版DALL-E只能生成卡通圖片，通常使用簡單背景。新版DALL-E2可以在復雜背景下生成照片品質的高分辨率圖像，有景深效果、真實的光線、陰影和倒影等。雖然之前使用計算機渲染圖像也可以達到這種逼真的效果，但這需要具備高深的藝術技能。而通過這款軟件，用戶只需要輸入命令，比如“戴貝雷帽和穿黑色高領衫的柴犬”，然后DALL-E2就會生成幾十張符合這個主題的逼真圖片。OpenAI的DALL-E2圖像生成軟件創作的柴犬圖片。圖片由OpenAIDALL-E2提供。DALL-E2讓圖片編輯變得更容易。用戶可以用方框圈出圖片中希望修改的部分，然后用自然語言指令說明其希望進行哪些修改。例如，你可以框住柴犬的貝雷帽，然后輸入命令“將貝雷帽變成紅色”，它就會自動變色，但不會改動圖片的其他部分。此外，DALL-E2還可以生成同一張圖片的不同風格。

    而人工智能現在正經歷熟悉的階段——一個新奇的技術常會被夸大功能，因為早期很難準確預測它的實用價值。像深度學習和機器智能一樣，人工智能本質上是一系列先進的基于統計的練習，通過回顧過去然后預測未來，或者根據目前客戶的選擇找出哪里應該投入更多哪里投入應減少。也許對于先進統計的激增來說，比“價值是什么？”更好的問題是“為什么是現在？”。這個問題不僅表明了現有的機遇，還表明了為什么許多公司都害怕錯過這個機遇。人工智能的繁榮發展要追溯到2006年，當時亞馬遜開始在網上售賣廉價計算機。因此，亞馬遜、谷歌、IBM和微軟建立了公有云，在公有云上人們可以與他人進行共享。同年，谷歌和雅虎發布了統計方法來處理那些在線營銷平臺Unruly的數據。在2007年，蘋果發布了代iPhone，在各地開啟了在線營銷平臺Unruly的數據收集熱潮。突然間，人工智能實驗可以相互關聯，我們可以用錢和廉價數據資源來建立新的算法。十年后，計算比以往任何時候都便宜，公司可以在網頁和手機app中開發產品，傳感器可以從更多地方帶來更多在線營銷平臺Unruly的數據。亞馬遜、谷歌還有其他公司把他們的人工智能資源進行出售，但很多大公司都不放心把他們的數據放在這些新興產品上。

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    人工智能需要掃描擁有100多萬張圖片的數據庫，然后將它們分為1000個不同類別。大多數研究人員通常使用數據庫中的部分圖片，對軟件進行圖像識別測試。而通過密集測試，百度工程師可以通過調整他們的軟件熟悉這些圖片的信息，從而獲得優勢。……百度拒絕回答相關問題，但在ImageNet網站發表聲明稱，百度科學家吳韌已經為他所謂的“失誤”道歉。（來源：）AI軟件的測試，更多的是靠“試驗”進行驗證，這和“Test”倒是更吻合，Test本質上就是“樣本性的試驗驗證活動”。AI軟件的測試還依賴大數據，基于大數據自動產生、分析、呈現等技術，更有效地驗證AI軟件的合理性。比賽是對AI軟件的測試的手段之一，雖然代價比較大。除了時間維度（縱向）外，還可以從其它維度進行測試或驗證，如橫向——同時和不同能力的人類棋手進行比賽，人類棋手水平越低，阿法狗花時越少；或者做讓子測試，人類棋手水平越低，阿法狗能夠讓子越多。也可以對“算法深度”這個維度進行測試，算法深度越深，阿法狗的能力越強（雖然會更耗時），而且阿法狗能夠根據剩余時間調整算法深度。昨天比賽，不少**就期望：小李子能再堅持一下，讓阿法狗耗時用完，進入讀秒階段。

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    工智能是一種使計算機，計算機控制的機器人或軟件智能地思考的方式，其方式與智能人類的思維方式類似。人工智能是通過研究人類大腦如何思考以及人類在嘗試解決問題時如何學習，決定和工作，然后將本研究的結果用作開發智能軟件和系統的基礎來實現的。在充分利用計算機系統的力量的同時，人類的好奇心使他想知道“機器能像人類一樣思考和行為嗎？”因此，人工智能的發展始于在我們發現并在人類中高度重視的機器中創造類似的智能。人工智能的起源發展“人工智能”一詞初在1956年美國的達特茅斯（Dartmouth）大學舉此凳喊辦的一場長達兩個月的研討會中被提出，從粗碧那以后，人工智能作為新鮮事物開始進入人們的視野中，研究人員不斷探索發展了眾多相關的理論和技術，人工智能的概念也隨之擴展。在提出人工智能的概念之后，一些重要的理論結果也層出不窮。但是由森野于消化方法的推理能力有限，機器翻譯技術也不夠成熟，在兩者的共同作用下導致了終的失敗。人工智能技術逐漸進入了它的瓶頸期。1976年，斯坦福大學的研究人員耗時五六年開發了一種使用了人工智能的早期模擬決策系統，用來進行嚴重時的菌診斷，以及給藥的推薦系統——MYCIN系統。 蘇州人工智能領域人工智能要多少錢

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