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    AI軟件初的測試，就是看它有沒有學(xué)習(xí)能力，本質(zhì)上，就是算法的驗(yàn)證，即對啟發(fā)式算法（heuristicalgorithm）、啟發(fā)式搜索算法（heuristicsearchalgorithm）、元搜索算法（Meta-heuristicalgorithm）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)或具體的算法（如遺傳算法、模擬退火算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、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(jìn)行驗(yàn)證。算法的驗(yàn)證，主要是通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行（雖然也可以通過數(shù)學(xué)、模型等演化進(jìn)行證明），借助大量數(shù)據(jù)進(jìn)行普適性驗(yàn)證。例如，比較有名的圖像識別算法驗(yàn)證，就借助ImageNet提供的大量圖片進(jìn)行驗(yàn)證。說起這個(gè)，還有一個(gè)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(jié)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(jì)算機(jī)科學(xué)家發(fā)表聲明指出，百度在測試中存在違規(guī)行為，百度采用了密集測試的方法以提高成績。按照規(guī)定，ImageNet只允許參與者每周向測試服務(wù)器提交2次測試結(jié)果?？墒窃?月份的5天時(shí)間內(nèi)，百度卻提交了40次結(jié)果。ImageNet表示，百度還使用了30個(gè)不同的賬號，在過去6個(gè)月中提交了約200次測試結(jié)果。在ImageNet測試中。

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    而人工智能現(xiàn)在正經(jīng)歷熟悉的階段——一個(gè)新奇的技術(shù)常會被夸大功能，因?yàn)樵缙诤茈y準(zhǔn)確預(yù)測它的實(shí)用價(jià)值。像深度學(xué)習(xí)和機(jī)器智能一樣，人工智能本質(zhì)上是一系列先進(jìn)的基于統(tǒng)計(jì)的練習(xí)，通過回顧過去然后預(yù)測未來，或者根據(jù)目前客戶的選擇找出哪里應(yīng)該投入更多哪里投入應(yīng)減少。也許對于先進(jìn)統(tǒng)計(jì)的激增來說，比“價(jià)值是什么？”更好的問題是“為什么是現(xiàn)在？”。這個(gè)問題不僅表明了現(xiàn)有的機(jī)遇，還表明了為什么許多公司都害怕錯過這個(gè)機(jī)遇。人工智能的繁榮發(fā)展要追溯到2006年，當(dāng)時(shí)亞馬遜開始在網(wǎng)上售賣廉價(jià)計(jì)算機(jī)。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(jìn)行共享。同年，谷歌和雅虎發(fā)布了統(tǒng)計(jì)方法來處理那些在線營銷平臺Unruly的數(shù)據(jù)。在2007年，蘋果發(fā)布了代iPhone，在各地開啟了在線營銷平臺Unruly的數(shù)據(jù)收集熱潮。突然間，人工智能實(shí)驗(yàn)可以相互關(guān)聯(lián)，我們可以用錢和廉價(jià)數(shù)據(jù)資源來建立新的算法。十年后，計(jì)算比以往任何時(shí)候都便宜，公司可以在網(wǎng)頁和手機(jī)app中開發(fā)產(chǎn)品，傳感器可以從更多地方帶來更多在線營銷平臺Unruly的數(shù)據(jù)。亞馬遜、谷歌還有其他公司把他們的人工智能資源進(jìn)行出售，但很多大公司都不放心把他們的數(shù)據(jù)放在這些新興產(chǎn)品上。

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    隨著類似的人工智能技術(shù)漸漸地融入人們的生活，我們開始相信未來是人與機(jī)器共存的時(shí)代，我們每個(gè)人的身份也已經(jīng)開始被機(jī)器所定義。沒有手機(jī)，你不僅無法正常生活，甚至也難以證明你就是你自己——你沒有辦法接收短信認(rèn)證，聯(lián)系不上家人和朋友，也無法點(diǎn)餐和支付。而人們的生活中如果沒有了計(jì)算機(jī)，工程師將無法做技術(shù)實(shí)現(xiàn)，音樂人無法使用幫助他們編曲的軟件，老師無法準(zhǔn)備上課用的PPT，會計(jì)師無法方便快捷地做報(bào)表……這充分說明，現(xiàn)在我們每個(gè)人的部分能力都是由機(jī)器所決定的，而且這個(gè)趨勢仍在繼續(xù)。前述提到的種種互動中，一個(gè)很重要的層面就是機(jī)器變得越來越強(qiáng)大，能做到更多以前只有人類才能完成，甚至人類都無法完成的工作。因此，我們需要更多地了解人工智能這項(xiàng)新技術(shù)。無論是青少年還是成年人，我們每一個(gè)人都不妨多懂一些人工智能。人工智能不是那種自省式地去了解我們?nèi)祟惐旧淼闹悄?，我們需要跳出人類感知的局限，用科學(xué)的語言（數(shù)學(xué)語言與程序代碼）來描述與實(shí)現(xiàn)人工智能的技術(shù)原理。的人工智能主要研究如何用算法來解決很多復(fù)雜的信息處理與決策的問題，而萬事萬物在機(jī)器的眼中，是用不同信息來表達(dá)的。我們需要建立數(shù)學(xué)模型。

如果用戶在物品上添加的文本標(biāo)簽與實(shí)際不符，這種行為不太容易騙過DALL-E2使用的字幕和圖片分類算法。例如，之前將文字與圖片關(guān)聯(lián)的算法如果在接受訓(xùn)練時(shí)被展示的是一張?zhí)O果的圖片和寫著“披薩”的文字標(biāo)簽，那么它可能會將圖片誤認(rèn)為是披薩。而DALLE-2使用的算法不會犯同樣的錯誤。它依舊會將圖片中的物品識別為蘋果。OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家伊利亞·薩茨克爾表示，DALL-E2是OpenAI實(shí)現(xiàn)創(chuàng)建通用人工智能（AGI）這一目標(biāo)的重要一步。通用人工智能軟件在多類任務(wù)中可以有不亞于人類甚至勝過人類的表現(xiàn)。薩茨克爾表示，通用人工智能需要處理“多模態(tài)”概念理解，能夠?qū)⒁粋€(gè)詞與圖片或一組圖片相互關(guān)聯(lián)。他表示DALL-E2就是創(chuàng)造具備這種理解能力的人工智能的一次嘗試。OpenAI曾嘗試通過自然語言處理創(chuàng)造通用人工智能。該公司開發(fā)的一款商業(yè)產(chǎn)品是支持其他公司訪問GPT-3的編程界面。GPT-3是一個(gè)龐大的自然語言處理系統(tǒng)，可以撰寫大段小說文字，還能執(zhí)行翻譯、匯總等許多自然語言任務(wù)。當(dāng)然，DALL-E2并不完美。該系統(tǒng)有時(shí)候無法生成復(fù)雜場景下的細(xì)節(jié)。某些光影效果可能會有偏差。杭州人工智能價(jià)格哪家好，歡迎咨詢南通華恩網(wǎng)絡(luò)科技有限公司。

OpenAI開發(fā)的軟件名為DALL-E2，是其2021年初發(fā)布的DALL-E系統(tǒng)的升級版。（首字母縮寫較為復(fù)雜，它會讓人們想起皮克斯（Pixar）動畫電影中的機(jī)器人瓦力（WALL-E），然后用超現(xiàn)實(shí)主義藝術(shù)家薩爾瓦多·達(dá)利的名字玩了一個(gè)文字游戲，而該系統(tǒng)生成的圖片確實(shí)是超現(xiàn)實(shí)的，因此這個(gè)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(fù)雜背景下生成照片品質(zhì)的高分辨率圖像，有景深效果、真實(shí)的光線、陰影和倒影等。雖然之前使用計(jì)算機(jī)渲染圖像也可以達(dá)到這種逼真的效果，但這需要具備高深的藝術(shù)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(lǐng)衫的柴犬”，然后DALL-E2就會生成幾十張符合這個(gè)主題的逼真圖片。OpenAI的DALL-E2圖像生成軟件創(chuàng)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(jìn)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(fēng)格。

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    人工智能需要掃描擁有100多萬張圖片的數(shù)據(jù)庫，然后將它們分為1000個(gè)不同類別。大多數(shù)研究人員通常使用數(shù)據(jù)庫中的部分圖片，對軟件進(jìn)行圖像識別測試。而通過密集測試，百度工程師可以通過調(diào)整他們的軟件熟悉這些圖片的信息，從而獲得優(yōu)勢?！俣染芙^回答相關(guān)問題，但在ImageNet網(wǎng)站發(fā)表聲明稱，百度科學(xué)家吳韌已經(jīng)為他所謂的“失誤”道歉。（來源：）AI軟件的測試，更多的是靠“試驗(yàn)”進(jìn)行驗(yàn)證，這和“Test”倒是更吻合，Test本質(zhì)上就是“樣本性的試驗(yàn)驗(yàn)證活動”。AI軟件的測試還依賴大數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)自動產(chǎn)生、分析、呈現(xiàn)等技術(shù)，更有效地驗(yàn)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(jià)比較大。除了時(shí)間維度（縱向）外，還可以從其它維度進(jìn)行測試或驗(yàn)證，如橫向——同時(shí)和不同能力的人類棋手進(jìn)行比賽，人類棋手水平越低，阿法狗花時(shí)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(gè)維度進(jìn)行測試，算法深度越深，阿法狗的能力越強(qiáng)（雖然會更耗時(shí)），而且阿法狗能夠根據(jù)剩余時(shí)間調(diào)整算法深度。昨天比賽，不少**就期望：小李子能再堅(jiān)持一下，讓阿法狗耗時(shí)用完，進(jìn)入讀秒階段。

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