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    机器人小冰用4秒作40行长诗

    机器人小冰用4秒作40行长诗

    分类:
    新闻资讯
    作者:
    升拓检测
    发布时间:
    2018/12/07

    梦乡里岛屿镌刻磐石似的爱情

    浇灌时间的种子

    喜悦水里柔嫩的宇宙

    遥远之星辉闪耀着希望

    我将感谢生命的漂泊

    时光匆匆归来时笑语嫣然

    你是我的生命的生命

    —微软AI机器人小冰《致十年后》

      小冰,女,人工智能聊天机器人,生于2014年5月。虽然还不满5岁,但已经过5次迭代,并推广到日本、美国等地。

      小冰团队训练小冰作诗,经历了两个阶段。第一:通过技术模仿人类,进行表象创造,并使创造结果接近人类,进行百万次自我学习和训练。第二:学习诗歌的内涵创造,即所使用的诗歌语言,让读者在阅读过程中形成更生动、形象或深刻的意境。

      可以确定的是:小冰正式创作这首40行《致十年后》长诗时,只用了不到4秒的时间。并且,通过不断调整和测试,这个“成稿”速度已趋于稳定。世界上大概没有哪个诗人,可以在这一点与小冰相比。可见,人工智能的发展如火如荼。

    John McCarty 人工智能之父▲

      早在1956年,麦卡锡召集哈佛大学、麻省理工学院、IBM公司、贝尔实验室的研究人员召开达特茅斯会议,正式提出“人工智能”。

      中国,于2015年5月提出《中国制造2025》,2016年5月提出《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。

      当前,以Internet+、AR(增强现实)/VR(虚拟现实)、Big Data(大数据)和AI(人工智能)/Deep Learning(深度学习)等为代表的技术革新浪潮已经扑面而来。

      在传统无损检测中,检测精度高度依赖于操作人员的判断水平,为检测结果的客观性、一致性等带来不利影响,也增加了操作人员的负担。

      为此,升拓检测研究开发了基于AI(机器学习)的辅助判定手段,以提高检测精度和降低作业难度。

      AI辅助检测判断时,升拓检测采用贝叶斯网络,集合贝叶斯、神经元网络和集合神经元网络的2次集合学习模型,按照各模型的预测结果,以训练模型的精度加权后的综合结果作为AI预测的结果。

    贝叶斯网络模型▲

    神经元网络模型▲

      目前,升拓检测已在装配式结构套筒灌浆、预应力桥梁孔道灌浆等方面,经过大量模型试验与工程现场验证,在训练数据所覆盖的类型条件下,综合识别精度准确率可达80%-85%。

      升拓检测将持续集结天量检测及监测数据,并进行训练和识别,进一步提高测试精度,降低人为因素造成的误差,为保障国家基础设施建设质量提供技术支持。

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