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  • 《柏拉图与技术呆子》:探讨人类与技术的创造性伙伴关系 道翰天琼认知智能机器平台API接口大脑为您揭秘。柏拉图(Plato ),古希腊最伟大哲学家,也是整个西方文化中最伟大哲学家和思想家之一。柏拉图和...

    《柏拉图与技术呆子》:探讨人类与技术的创造性伙伴关系

     

    道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。柏拉图(Plato ),古希腊最伟大的哲学家,也是整个西方文化中最伟大的哲学家和思想家之一。柏拉图和老师苏格拉底,学生亚里士多德并称为希腊三贤。柏拉图曾创造或发展的概念包括:柏拉图思想、柏拉图主义、柏拉图式爱情等,他有一本众人皆知的书籍:《理想国》。这是一本通俗的哲学书籍,但是与科学有些距离,作为喜欢哲思的科技爱好者,我们往往需要阅读一些和科学技术相关的哲学书籍。而有关科学哲学的热门书籍大都会有引人注目的标题,比如“什么是时间”,“什么是物质”,“什么是能量”,或者“进化如何催生出意识”等。但是,如果你读一些技术哲学方面的热门书籍,你便会发现其中有不少关于从采集社会到农业社会,再到工业革命如何转变的论述。我们都知道计算机技术创造出了人工智能,并将改变未来工作的性质,今天AI科技评论将会给大家介绍一本名为《柏拉图和技术呆子》的科学哲学书,该书已于今年九月正式出版。(文末留言赠书)

     

     

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    书籍介绍

     

     

     

    这本书是关于数字和计算机技术的一部作品。它与眼下正在发生的事情息息相关。书中的一个重要主题便是数字技术正在和人类文明协同进化。我们依赖技术而生存,而技术也依赖我们,这种合作共生的趋势越来越明显。技术并不是所谓的“应用科学”,和发现相比,它更多地受到创造力的驱动。任何进化过程都需要随机变异,创造力让这种突变成为可能。这也是一本打破学科边界,突破工程技术、信息科学等领域,全面融合人类认知体验,从哲学、物理学、社会学等多角度剖析信息技术变革与人类认知的共生关系的书。

    作者简介

    爱德华·阿什福德·李,现任伯克利工业CPS研究中心主任,曾任加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系主任,现为该系罗伯特·S.佩珀特聘教授。主要研究方向是嵌入式与实时计算系统的设计、建模和模拟。他是嵌入式系统领域的知名学者,也是CPS研究的倡导者和引领者之一。李教授分别于耶鲁大学、麻省理工学院及加州大学伯克利分校获得本科、硕士及博士学位。他共有《嵌入式系统:CPS方法》等专著8部。他是电气与电子工程师协会会员,获电气与电子工程师协会杰出技术成就与领导奖、美国国家科学基金会总统青年科学家称号以及弗雷德里克·特曼工程教育奖。

    在这本书中,作者爱德华·阿什福德·李教授提出了一个大胆的观点:数字技术的创造者具有无限的创造力。技术的进步似乎不再受限于任何物理性因素,而是受制于人类的想象力。作者认为工程学是一项创造性的技术,它是一个高度思辨和创造性的过程。作者认为技术真正的力量源于人类与之合作的方式,并进一步解释了数字技术之所以具有巨大而无限的发展空间的原因。李教授在书中探究了工程师是如何利用模型和抽象技术创造性地构建了虚拟的世界以及带给人类从未梦想到的事物,比如,人类能够随身携带和阅读迄今为止出版过的所有读物。但是,他也试图反对技术狂热者强调真实世界都是运算的过程——甚至连同人类认知的复杂现象也是能够进行数字化操作的观点。人类的认知能够实现数字化的操作缺乏科学依据,大自然的发展过程是数字化运算过程的可能性是很渺茫的。人工智能技术在计算机上再现人类认知过程的目标实际上低估了人脑的潜能。作者认为,技术的发展将随着人类的发展而不断地提升。伴随人类对认知系统以及真实世界认识的不断提高、发展和普及,技术的发展也会不断地升级。技术的发展与人类的发展是互补性的而不是竞争性的关系。

     

    道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍

    • 认知智能是计算机科学的一个分支科学,是智能科学发展的高级阶段,它以人类认知体系为基础,以模仿人类核心能力为目标,以信息的理解、存储、应用为研究方向,以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口,以跨学科理论体系为指导,从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括:1.宇宙、信息、大脑三者关系;2.人类大脑结构、功能、机制;3.哲学体系、文科体系、理科体系;4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走:1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体(宇宙、信息、大脑)论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系;2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
      认知智能CI机器人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产品。认知智能机器人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人大脑,是全球第一个认知智能机器人大脑。具有突破性,创新性,领航性。是新一代智能认知智能的最好的产品支撑。 认知智能机器人技术体系更加先进,更加智能,是新一代智能,认知智能领域世界范围内唯一的认知智能机器人。 认知智能机器人是新时代的产物,是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最核心的优势。和人工智能机器人大脑相比,优势非常明显。智能度高,客户粘性大,客户满意度高,易于推广和传播等核心特点。 依托认知智能机器人平台提供的机器人大脑服务,可以赋能各个行业,各个领域的智能设备,各类需要人机互动的领域等。认知智能机器人平台网址:www.weilaitec.com,www.citec.top。欢迎注册使用,走进更智能机器人世界。
      认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面: 第一:时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段,认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二:基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础,以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系,心理学体系,逻辑学体系,语言学体系,符号学体系,数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性,突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系,还包含三体论(宇宙,信息,大脑三者关系),融智学,和HNC等。 第三:技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法,机器学习,深度学习,知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系,认知维度,类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系,只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含,感知层,记忆层,学习层,理解层,认知层,逻辑层,情感层,沟通层,意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上,人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四:智能度成本等方面的不同:人工智能产品的综合智能程度,普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间,更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。

     

     

     

     

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  • 相信很多同学会有感触,很久以来我们都是做项目、做测试,一头扎进了工程实践里,却不曾回想下我们作为测试人的初衷,作为技术人的根本追求。 在测试领域,我自己研究了四五年的时间,有一些其实对现有的工作帮助...

    最近发现了一些测试认知的问题,与各位交流下。

    相信很多同学会有感触,很久以来我们都是做项目、做测试,一头扎进了工程实践里,却不曾回想下我们作为测试人的初衷,作为技术人的根本追求。

    在测试领域,我自己研究了四五年的时间,有一些其实对现有的工作帮助不大,但是这对于我开阔眼界,提高认知,以真正的技术人的身份去探寻测试技术到底都有什么,到底是如何应用的,这个非常重要。我学到了很多,也摸索了很多,有的用到了日常的实际工作中,有的还未曾落地。我个人比较善于学习,善于挖掘新事物,善于探索未知领域。近年来我个人在管理领域探索的更多,但是我对于技术的理解反而愈发的深刻,这就是随着个人阅历和认知的提高,你会从本质上把技术和管理融会贯通。

    最近在部门内部分享测试用例编写技术的实战,是我多年来的经验总结和方法提炼,如果让我以前讲,我不会理解和抽象成今天的这个程度,而且你在市面上也绝对看不到类似的真实案例分析,网络上很多列举的例子要不就是三角形,要不就是简单的业务系统,还比较初级,书本上的一些写的还不错,但又千篇一律,测试用例编写的方法很多,但是常用的又有多少,实际工程上如何应用的,这个涉及的不够。

    我现在想重点谈的不是我分享的用例编写实战,是想与各位交流大家是如何看待技术和工作的关系。大家也都明白,工作很忙,做事做了不少,但是大部分同学技术提高不快,如果说自我感觉还不错,其实这是假象。当然也有少数同学技术挖掘的还不错。我对于我们部门的同学来说,测试能力、业务能力、思考能力、沟通交流能力等等,综合素质都还不错,但是论技术的深挖和精益求精来说,他们做的还远远不够,这是各位最欠缺的,也是最薄弱的。我想这也是很多企业的测试同仁面临的实际问题。在企业里,技术的提高和挖掘更多是在工作之外,这是由测试本身的工作性质所决定的,如果测试技术的学习能反向应用到工作之中的话,这样就能创造非常高的绩效。各位测试同仁不要被当前的模式所禁锢,你要找到和明晰前面的路,跟随一个好的领路人,但是谨记修行一定是在个人。

    既然在测试圈子里混,我希望咱们测试圈的同学能有更好的发展,但是想有一番作为的话,不经历殊死的磨难很难达到。各位的目标一定要高,走偏技术路线的是测试技术架构师、测试技术总监,是未来的副总工,走偏管理路线的是测试项目负责人,测试组长,甚至测试部门负责人,所有的这些你们一定要敢想敢做,机会一定是留给有准备的人。在任何时候都要相信自己,努力向前。

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  • 本文将首先回顾汽车电子技术的发展史,并探讨两者密切关系。  要想理解汽车电子技术,就需要回顾一下汽车电子两大技术在20世纪发展史。图1为汽车电子技术的发展历史。世界首辆汽油4轮汽车是在1886年由...
  • ――――自然―― 转载于:https://www.cnblogs.com/jcode/p/5860911.html
    人――人,人――自然――人

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  • 技术是为业务服务,这句来自阿里巴巴技术专家李智慧话,如今在IT界盛行。在得到广泛认同时候,也遭到了众多误解,比如: 误解1:技术只是业务...技术与业务之间,难道就真是这样一种关系吗? 基于上述观...

    技术是为业务服务的,这句来自阿里巴巴技术专家李智慧的话,如今在IT界盛行。在得到广泛认同的时候,也遭到了众多误解,比如:
    误解1:技术只是业务的工具,业务比技术重要得多;
    误解2:技术的难度跟业务的难度是一样的,甚至业务比技术更难,技术只要能用就可以了;
    误解3:一个做业务的人,可以随便替代一个做技术的人,只需要给这个做业务的人足够时间;
    技术与业务之间,难道就真的是这样的一种关系吗?
    基于上述观点,本文将按照一种相对客观公正的态度来看待技术与业务的关系。
    1. 什么是技术
    技术,作为支撑业务的一种能力,它可强可弱,但一定会有。
    2. 什么是业务
    业务是一个企业发展的重要手段,没有业务的公司,最终肯定走向灭亡。
    3. 技术与业务的关系
    <1> 不同类型的公司技术水平存在差异
    互联网公司一般具有较强的技术水平,因为它的高并发,海量数据的业务场景导致了它需要高的技术水平来支持业务发展。而非互联网公司,较小的并发量和较低的数据量使得公司的技术水平投入并不需要在一个很高的技术水平上。
    <2> 不同类型的公司业务发展程度,方向存在差异
    互联网公司一般在网上发展自己的业务,因此线上的业务量会非常大。而非互联网公司可能不会过多发展线上业务(存在例外),可能会更多发展线下业务,甚至是做一些类似外包的软件服务。
    <3> 技术与业务其实是一个相互依存,相互补充的关系
    缺少了技术,那么无法做业务,或者无法支撑大量业务。缺少了业务,那么技术也没有用武之地。
    注意:本文所说的做技术的人,是指从事技术方向工作的人员,做业务的人是指从事业务开发的人员。
    那么,说到这里,刚才的误解1其实就不攻自破了。技术并不是业务的工具,它与业务相互依存,相互补充,两者并没有一个谁高谁低的说法。
    下面,针对误解2和3,我举一些例子,供大家参考:
    情形1:公司需要发展新技术,想要从单体应用向微服务转型。这时候公司的做法是,让业务组的一部分人,牵头去做微服务转型。
    情形2:公司遇到了一个比较棘手的生产问题(比如应用服务器的CPU飙升,内存占满,导致服务不可用),这时候让一个业务组的人去排查问题。
    情形3:公司线上业务激增,导致服务出现大量问题。这时候公司让一个业务组的人去看应该如何解决。
    如果说,误解2和3成立,那么以上的行为,应该都是可行的。因为技术的难度跟业务的难度是一样的。一个做业务的人,可以随便替代一个做技术的人。那样子,一个业务组的人,随便就可以取代一个做技术的人。
    而实际情况呢?做技术的人,能否取代一个做业务的人,相必很多人会知道,情形1的结果就是,业务组的人完全不懂微服务转型应该怎么做,有哪些注意事项,遇到问题的解决思路,最终表现为摸着石头过河。那么,如何避免这种情况呢?很简单,公司招一个有这方面经验的微服务架构师,带着兄弟们来做这件事情,那么问题就解决了。
    情形2和3同理,最终生产问题可能会拖延很久的时间还没解决,或者是根本找不出原因。高并发的应对手段,对于只会开发业务功能的人来说,也会是一个很头疼的问题了。
    4. 总结
    最后,针对上述观点,做个简单的总结:
    <1> 技术与业务都重要,是一种相辅相成,都是无可替代的;
    <2> 一个做业务的人,永远无法去替代一个做技术的人(因为他更能解决技术难题);
    5. 思考
    最后,留个问题供大家思考。业务能力的积累与技术能力的积累,哪个更难?哪个更重要呢?
    感谢你的阅读,欢迎留言,也欢迎分享给更多的朋友一起阅读。

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