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OpenAI开发的软件名为DALL-E2，是其2021年初发布的DALL-E系统的升级版。（首字母缩写较为复杂，它会让人们想起皮克斯（Pixar）动画电影中的机器人瓦力（WALL-E），然后用超现实主义艺术家萨尔瓦多·达利的名字玩了一个文字游戏，而该系统生成的图片确实是超现实的，因此这个名字很有意义。）初版DALL-E只能生成卡通图片，通常使用简单背景。新版DALL-E2可以在复杂背景下生成照片品质的高分辨率图像，有景深效果、真实的光线、阴影和倒影等。虽然之前使用计算机渲染图像也可以达到这种逼真的效果，但这需要具备高深的艺术技能。而通过这款软件，用户只需要输入命令，比如“戴贝雷帽和穿黑色高领衫的柴犬”，然后DALL-E2就会生成几十张符合这个主题的逼真图片。OpenAI的DALL-E2图像生成软件创作的柴犬图片。图片由OpenAIDALL-E2提供。DALL-E2让图片编辑变得更容易。用户可以用方框圈出图片中希望修改的部分，然后用自然语言指令说明其希望进行哪些修改。例如，你可以框住柴犬的贝雷帽，然后输入命令“将贝雷帽变成红色”，它就会自动变色，但不会改动图片的其他部分。此外，DALL-E2还可以生成同一张图片的不同风格。

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    人工智能需要扫描拥有100多万张图片的数据库，然后将它们分为1000个不同类别。大多数研究人员通常使用数据库中的部分图片，对软件进行图像识别测试。而通过密集测试，百度工程师可以通过调整他们的软件熟悉这些图片的信息，从而获得优势。……百度拒绝回答相关问题，但在ImageNet网站发表声明称，百度科学家吴韧已经为他所谓的“失误”道歉。（来源：）AI软件的测试，更多的是靠“试验”进行验证，这和“Test”倒是更吻合，Test本质上就是“样本性的试验验证活动”。AI软件的测试还依赖大数据，基于大数据自动产生、分析、呈现等技术，更有效地验证AI软件的合理性。比赛是对AI软件的测试的手段之一，虽然代价比较大。除了时间维度（纵向）外，还可以从其它维度进行测试或验证，如横向——同时和不同能力的人类棋手进行比赛，人类棋手水平越低，阿法狗花时越少；或者做让子测试，人类棋手水平越低，阿法狗能够让子越多。也可以对“算法深度”这个维度进行测试，算法深度越深，阿法狗的能力越强（虽然会更耗时），而且阿法狗能够根据剩余时间调整算法深度。昨天比赛，不少**就期望：小李子能再坚持一下，让阿法狗耗时用完，进入读秒阶段。

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    AI软件初的测试，就是看它有没有学习能力，本质上，就是算法的验证，即对启发式算法（heuristicalgorithm）、启发式搜索算法（heuristicsearchalgorithm）、元搜索算法（Meta-heuristicalgorithm）、强化学习和深度强化学习或具体的算法（如遗传算法、模拟退火算法、神经网络、深度神经网络、禁忌搜索、演化算法、蚁群算法）等中某些算法或算法的组合进行验证。算法的验证，主要是通过实验进行（虽然也可以通过数学、模型等演化进行证明），借助大量数据进行普适性验证。例如，比较有名的图像识别算法验证，就借助ImageNet提供的大量图片进行验证。说起这个，还有一个故事：2015年5月份，百度宣称其在ImageNet测试中取得了全球比较好结果，其图像识别错误率为，而微软是，谷歌为。在这种测试中，人类辨识ImageNet照片的错误率为5%左右。可是，周二，ImageNet的计算机科学家发表声明指出，百度在测试中存在违规行为，百度采用了密集测试的方法以提高成绩。按照规定，ImageNet只允许参与者每周向测试服务器提交2次测试结果。可是在3月份的5天时间内，百度却提交了40次结果。ImageNet表示，百度还使用了30个不同的账号，在过去6个月中提交了约200次测试结果。在ImageNet测试中。

    而人工智能现在正经历熟悉的阶段——一个新奇的技术常会被夸大功能，因为早期很难准确预测它的实用价值。像深度学习和机器智能一样，人工智能本质上是一系列先进的基于统计的练习，通过回顾过去然后预测未来，或者根据目前客户的选择找出哪里应该投入更多哪里投入应减少。也许对于先进统计的激增来说，比“价值是什么？”更好的问题是“为什么是现在？”。这个问题不仅表明了现有的机遇，还表明了为什么许多公司都害怕错过这个机遇。人工智能的繁荣发展要追溯到2006年，当时亚马逊开始在网上售卖廉价计算机。因此，亚马逊、谷歌、IBM和微软建立了公有云，在公有云上人们可以与他人进行共享。同年，谷歌和雅虎发布了统计方法来处理那些在线营销平台Unruly的数据。在2007年，苹果发布了代iPhone，在各地开启了在线营销平台Unruly的数据收集热潮。突然间，人工智能实验可以相互关联，我们可以用钱和廉价数据资源来建立新的算法。十年后，计算比以往任何时候都便宜，公司可以在网页和手机app中开发产品，传感器可以从更多地方带来更多在线营销平台Unruly的数据。亚马逊、谷歌还有其他公司把他们的人工智能资源进行出售，但很多大公司都不放心把他们的数据放在这些新兴产品上。

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    旧金山人工智能公司OpenAI宣布，其开发的一款人工智能系统可以根据对物品或场景的描述，自动生成高度逼真的图片。该公司与微软（Microsoft）关系密切。通过该系统还可以使用简单的工具编辑图片和修改文字，不需要用户精通Photoshop或数字艺术技能。参与该项目的OpenAI研究员亚历克斯·尼克尔表示：“我们希望这类工具能让所有人都有能力创作自己想要的图片。”他表示，该工具对于产品设计师、杂志封面设计师和艺术家都有很大帮助，可以用来启发灵感和进行头脑风暴，或者直接用于创作终作品。他还表示，电脑游戏公司也可以使用该场景和角色，尽管它目前只能生成静态图片，无法生成动画或视频。这款软件更容易被用于生成种族主义梗图或者创作虚假图片，作为宣传材料或传播虚假信息，甚至被用于制作图片，因此OpenAI表示已经采取措施限制该软件在这方面的能力，首先是从人工智能培训数据中删除这些图片，并对人工智能生成的图片进行基于规则的筛查和人工内容审查。OpenAI也在非常慎重地控制新人工智能的发布，该公司表示该软件目前只是一个研究项目，并不是一款商业产品。该公司目前向经过精心筛选的试用版测试人员分享该软件。但OpenAI之前基于自然语言处理开发的突破性技术。

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    工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。人工智能的起源发展“人工智能”一词初在1956年美国的达特茅斯（Dartmouth）大学举此凳喊办的一场长达两个月的研讨会中被提出，从粗碧那以后，人工智能作为新鲜事物开始进入人们的视野中，研究人员不断探索发展了众多相关的理论和技术，人工智能的概念也随之扩展。在提出人工智能的概念之后，一些重要的理论结果也层出不穷。但是由森野于消化方法的推理能力有限，机器翻译技术也不够成熟，在两者的共同作用下导致了终的失败。人工智能技术逐渐进入了它的瓶颈期。1976年，斯坦福大学的研究人员耗时五六年开发了一种使用了人工智能的早期模拟决策系统，用来进行严重时的菌诊断，以及给药的推荐系统——MYCIN系统。 无锡开发人工智能市面价

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