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(fā)式算法（heuristicalgorithm）、啟發(fā)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(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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    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(tǒng)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(tǒng)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(fā)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(fā)布了統(tǒng)計方法來處理那些在線營銷平臺Unruly的數據。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(fā)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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    隨著類似的人工智能技術漸漸地融入人們的生活，我們開始相信未來是人與機器共存的時代，我們每個人的身份也已經開始被機器所定義。沒有手機，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證，聯系不上家人和朋友，也無法點餐和支付。而人們的生活中如果沒有了計算機，工程師將無法做技術實現，音樂人無法使用幫助他們編曲的軟件，老師無法準備上課用的PPT，會計師無法方便快捷地做報表……這充分說明，現在我們每個人的部分能力都是由機器所決定的，而且這個趨勢仍在繼續(xù)。前述提到的種種互動中，一個很重要的層面就是機器變得越來越強大，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新技術。無論是青少年還是成年人，我們每一個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人類本身的智能，我們需要跳出人類感知的局限，用科學的語言（數學語言與程序代碼）來描述與實現人工智能的技術原理。的人工智能主要研究如何用算法來解決很多復雜的信息處理與決策的問題，而萬事萬物在機器的眼中，是用不同信息來表達的。我們需要建立數學模型。

如果用戶在物品上添加的文本標簽與實際不符，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聯的算法如果在接受訓練時被展示的是一張?zhí)O果的圖片和寫著“披薩”的文字標簽，那么它可能會將圖片誤認為是披薩。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聯合創(chuàng)始人兼首席科學家伊利亞·薩茨克爾表示，DALL-E2是OpenAI實現創(chuàng)建通用人工智能（AGI）這一目標的重要一步。通用人工智能軟件在多類任務中可以有不亞于人類甚至勝過人類的表現。薩茨克爾表示，通用人工智能需要處理“多模態(tài)”概念理解，能夠將一個詞與圖片或一組圖片相互關聯。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)產品是支持其他公司訪問GPT-3的編程界面。GPT-3是一個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。當然，DALL-E2并不完美。該系統(tǒng)有時候無法生成復雜場景下的細節(jié)。某些光影效果可能會有偏差。杭州人工智能價格哪家好，歡迎咨詢南通華恩網絡科技有限公司。

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(tǒng)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(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。

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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(yōu)勢。……百度拒絕回答相關問題，但在ImageNet網站發(fā)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，不少專家就期望：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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