怎么看pixel是不是工程机
1、后盖:工程机后盖的二维码标是火车头标,而零售机后盖是谷歌标志 。
2、面容:工程机基本不可使用面容功能,少部分证书未过期暂时可用,零售版则可以正常使用,其主要作用是面容解锁和面容支付 。
Pixel是指谷歌2016年10月5日正式推出的Pixel系列手机,该机最大特色是首款搭载谷歌助理的手机,并跟云计算做深度结合 。工程机是机型推放市场之前,在预研企划、研发设计、全面测试等诸多环节中改善中,厂家做出的成品、半成品的机型 。
像素p是什么意思p是Progressive,逐行的意思 。
1、720p是美国电影电视工程师协会(SMPTE)制定的高等级高清数字电视的格式标准,有效显示格式为:1280×720 。SMPTE(美国电影电视工程协会)将数字高清信号数字电视扫描线的不同分为1080P、1080I、720P(i是interlace,隔行的意思,p是Progressive,逐行的意思) 。
720P是一种在逐行扫描下达到1280×720的分辨率的显示格式 。是数字电影成像技术和计算机技术的融合 。
2、1080i和720p同是国际认可的数字高清晰度电视标准 。原NTSC国家采用的是1080i/60Hz格式,与NTSC模拟电视场频相同 。
人工智能是怎么做出判断的最近一段时间,AI(人工智能)被炒得神乎其神,似乎它无所不能 。但事实上,据社交网站“脸谱”披露,要想欺骗AI把某个不存在的东西当作真实存在,比你想象的要容易得多 。
譬如,在一张高清晰度的图片中 , 随机地降低某些地方的像素 。这么一点微不足道的变化,人眼根本难以觉察,也不会影响我们的判断;但AI却能觉察出来其中的差异 , 并因此严重干扰了判断,比如说把图中的猫误认作了狗 。
再比如,据说现在谷歌的语音识别AI功能已经非常强大,能一边听语音,一边笔录成文字 。但一位AI工程师略施小计,就把它给耍弄了:他在语音文件中掺入少量数码噪声,这点噪声对于我们是不会有什么影响的,但让谷歌的AI去识别,结果却是笔录下来的文字已跟原意大不一样 。
这些低级错误揭示出当前AI的一个重大缺陷:太拘泥于细节,“只见树木,不见森林”,让无谓的细节影响了对整体的判断 。如果这个弱点被黑客利用 , 后果将不堪设想 。他们将能够操纵无人驾驶汽车狂奔,无视红绿灯;或者让犯罪嫌疑人轻易躲过AI控制的监控摄像头 。
AI的决策规则不易被人知
为了解决这个问题 , 这就需要我们先去了解AI是如何自我学习,如何做决策的,但这一直是个难题 。因为AI在自我学习过程中,经过海量的数据训练之后,会自创一套决策规则 , 但它最后创立的规则到底是什么 , 这对于AI的设计者有时候都是一个谜 。这一点其实跟人也是相似的 。譬如,老师在课堂上向你传授知识 , 但你是如何把这些知识点组织起来的,他也不见得清楚 。
最近,美国布朗大学的克里斯·格林和他的同事开发了一个系统,有望突破这个困难 。
这个系统能够分析,当AI对一个图像做判断时 , 它是根据图像的哪一部分做出判断的;与此类似的 , 对于给文件自动归档的AI,这个系统也能够分析 , AI是根据文档里的哪个词对文档进行归类的 。
为开发这个工具,研究小组用数码噪声依次替换图片的一部分(相当于给这部分图片打马赛克,以便看看这样替换之后 , 是否会对AI的判断产生影响 。如果更换部分的图片改变AI最终的判断,那说明图片的这块区域可能正是影响AI判断的关键所在) 。
一窥AI的决策过程
格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统 。这个AI被训练把图片分成10个类,包括飞机、鸟、鹿和马等 。格林的系统能够暗中查看 , 当AI对图片进行分类时,什么是它所倚重的,什么是被它忽略不计的 。
结果表明,AI先是将图片上的物体分解成不同的元素,然后搜索图片中的每一个元素以确定把图片归到哪一类 。
举个例子 。当AI观察马的图片时,它首先关注的是其腿部,然后 , 寻找它的头部 。在观察鹿的图片时,它也采用类似的办法,不过在关注了鹿的腿部之后,它接下去搜寻的不是头,而是鹿角 , 因为鹿角是最能把鹿跟其他动物区别开来的,所以鹿角被置于优先的地位 。至于图片的其他地方,则被AI完全忽略了 。
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