Luis Perez-Breva是麻省理工学院（MIT）的教授，也是麻省理工学院或工程学院创新团队的主任。他致力于了解我们如何使用技术来改善生活，并探讨如何努力将新技术推向世界。 2020-02-25 14:10:23 AI 数据人工智能 12种自然语言处理的开源工具 在过去的几年里，自然语言处理（NLP）推动了聊天机器人、语音助手、文本预测等这些渗透到我们的日常生活中的语音或文本应用程技术的发展。目前有着各种各样开源的 NLP 工具，所以我决定调查一下当前开源的 NLP 工具来帮助你制定开发下一个基于语音或文本的应用程序的计划。 2020-02-25 12:00:53 自然语言开源工具 古有照妖镜，今有换脸识别机，微软CVPR 2020力作，让伪造人脸无处遁形 前些日子，Deepfake技术现身印度选举，被候选人用在了竞选拉票的宣传材料上。虽然此候选人以惨败而收场，但这意味着Deepfake点燃的AI换脸之火有逐渐升温的迹象。 2020-02-25 10:19:47 AI 数据人工智能 一文读懂即将引爆的TinyML：在边缘侧实现超低功耗机器学习 人工智能AI正在加快速度从“云端”走向“边缘”，进入到越来越小的物联网设备中。在终端和边缘侧的微处理器上，实现的机器学习过程，被称为微型机器学习，即TinyML。 2020-02-25 08:00:44 机器学习人工智能计算机 谷歌大脑重磅研究：快速可微分排序算法，速度快出一个数量级 在机器学习中，排序也经常用于统计数据、信息检索等领域。那么问题来了，排序算法在函数角度上是分段线性的，也就是说，在几个分段的“节点”处是不可微的。
Luis Perez-Breva是麻省理工学院（MIT）的教授，也是麻省理工学院或工程学院创新团队的主任。他致力于了解我们如何使用技术来改善生活，并探讨如何努力将新技术推向世界。
Luis Perez-Breva是麻省理工学院（MIT）的教授，也是麻省理工学院或工程学院创新团队的主任。他致力于了解我们如何使用技术来改善生活，并探讨如何努力将新技术推向世界。
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最近，他接受了AI Today播客的采访，他认为关于AI我们完全错了：对数据的过度关注正在误导机器学习和AI的目标，我们所做的一切就是创建了大型的概率系统，而非智能系统。
以下是福布斯报道的采访
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