新型基础建设，简称“新基建”，包括七大领域：5G、工业互联网、特高压、城际高铁和轨道交通、新能源汽车、大数据中心以及人工智能。 顶层设计会对股市有怎样的影响，我想任何一个股民都能比我讲得更清楚，而我和很多技术趋势的观潮者一样，最感兴趣的是一个问题： 人工智能为什么也被纳入新基建？ 看来基建对经济发展很重要，但这和人工智能又有什么关系呢？ 一下确实不好理解。基建总给人一种尘土飞扬的感觉，股民应该最清楚，以前一说发展基建，首先利好的就是水泥相关的股票。 为什么高？这需要仔细调研然后深入思考一个问题： 到底什么才是“基建”？ 水泥工程吗？ 太表面。 建厂房的配套设施？ 太局限。 究竟是什么？ 人工智能就是这么一种基础库。都知道现在是互联网+的时代，我想，下一个时代，该轮到人工智能+的时代了。
给了这么多例子，那么，为什么这些AI 技术会繁荣起来呢？ 我们不可否认的是，“计算能力”是这AI发展中的中坚力量。虽说如此，但还有其他很多要素，多多少少也激发了AI和相关领域的潜能。 数据，人工智能的能量来源 ? 此外，近年来存储硬件的改进，与NoSQL[8]等非关系型数据库管理技术的惊人进步相关，这就允许拥有庞大的数据集来培训人工智能模型。 到目前为止，人工智能主要是亚马逊，百度，谷歌或微软等大型科技公司的玩具，以及一些拥有这些能力的新公司。对于许多其他业务和经济领域而言，人工智能系统迄今为止过于昂贵，难以完全使用所需的硬件和软件。 此外，云提供商现在提供所谓的作为服务的人工智能算法（AI-as-a-Service），通过云实现的人工智能服务，可以通过基于API的简单协议与公司的内部应用程序协同工作REST[38]。
领8888元新春采购礼包，抢爆款2核2G云服务器95元/年起，个人开发者加享折上折
为什么物联网需要智能？ 大家可以想象物联网与互联网的区别。 互联网将信息传递给人，人是有智能的，看到信息后，可以通过获得的信息，作出判断然后指导下一步做什么。 其中机器学习，神经网络就是人工智能的方式。 而且机理模型相对于由人工智能创造的智能的比例是非常小的，未来的人工智能将帮助人类找到未来很多未知的模型。 人工智能增强物联网的感知能力 大家都知道物联网分三层架构：感知、连接、智能。 刚刚介绍的物联网需要智能，主要指的是智能层。 而在感知层，人工智能帮助提升感知能力。 例如现在通过图像、视频的人工智能处理，可以实现一些传感功能，比如视频的虚拟磁钉，图像的3坐标检测，都是通过通用的非接触式的图像人工处理实现通用的检测功能。 而在人机交互这层，传统的菜单模式，要求人有计算机习惯，而通过人工智能的交互，与人交互模式类似，可以让没有任何计算机操作经验的人，使用物联网设备，促进物联网的发展。
目前的人工智能缺失的是：对人感性层面的仿生不够完善，因此无法完全了解人做决策的生理与心理机制。 言下之意，只有人工智能做到像人一样去感受外部的世界，并用处理器做人一样的理性思考，从内至外地模拟和学习人类，这样的人工智能才是完善的。 概念就是一种界限、约束、条件，在不同的情境下，这些界限、约束、条件会发生许多变化，甚至会走向它的对立面……这也是为什么智能难以定义，有人参与的活动里会出现各种意外的原因吧！ 目前主流人工智能理论丧失优势的原因在于，它所基于的理性选择假定暗示着决策个体或群体具有行为的同质性。 反应时与准确率是人机融合智能好坏的重要指标 人工智能相对是硬智，人的智能相对是软智，人机智能的融合则是软硬智。
旧金山：今年，人工智能进入了主流业务，至少，已经成为了一个市场度很高的卖点。 周日，出售在线软件的公司Salesforce.com将人工智能加入到他们的产品中。 人工智能在农业，制造业，航空和经济的几乎所有其他的部门都有涉及。 这一切都非常令人兴奋，充满了无限可能。充满了伟大的口号。但是这些公司清楚这其中的价值吗，知道人工智能能给他们带来什么吗？ Benioff并不是在推销自家产品，而是在讲人工智能的长期价值——一项全新的科技，大家都高看了它的能力，而且起步比较难。 隐藏在其中的是深度学习和机器智能，人工智能只是基于一系列的统计数据，回顾过去，预测未来，通过目前顾客的选择分析出哪些更有价值。 也许对于高级数据分析来说，“为什么是现在”这个问题比“价值在哪里”更好，因为它反映了机遇和挑战。 今天的AI之热可以追溯到2006年亚马逊开始在网络上销售廉价的计算机芯片的时候。
原文作者：Johannes Schneider, Frank Breitinger 原文地址：http://arxiv.org/abs/2005.13635 人工智能取证：人工智能系统做到了吗 为什么
在所有担心人工智能，杀手机器人和技术带来的世界末日的人中，Bostrom想到的是最极端的情景。在他的想像中，人类灭绝只是开始。 文章署名作者还包括诺贝尔奖得主物理学家Frank Wilczek，人工智能专业Stuart Russell和霍金。文章中写道，人工智能是“人类面临的最好也最坏的事”。 ? 离Tegmark的办公室不远的地方就是MIT的计算机科学与人工智能实验室。实验室主管Daniela Rus认为，“我没想过这些事”。她正在开发绝不会发生碰撞的汽车。 Bostrom也认为，如果开发不出超级智能，那会是件很遗憾的事，因为人工智能可为人类带来更多的可能性，甚至帮我们实现星际殖民，以及思维上传到计算机这种事。
似乎在我们还没弄明白人工智能到底是怎么一回事的时候，人工智能的实际应用就已经跑得很远了。 然而，我们真的了解人工智能吗？到底什么是人工智能？人工智能的决策机制到底是怎样工作的？ 这些问题都与人工智能系统的可解释性（Explainability）息息相关。 为什么人工智能需要可解释性？ 从这个简单的实验可以看出，了解人工智能模型的正确决策机制，是提升人类对人工智能模型信任度的重要方法。 问责制度 中国新一代人工智能治理专业委员会在2019年6月发布的《新一代人工智能治理原 则——发展负责任的人工智能》政策文件中指出，要突出发展负责任的人工智能，强调公平公正、尊重隐私、安全可控等八条原则 [11] 人工智能治理专业委员会. 新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能 [Z]. 2019. [12] 中国人民银行.
作者：Melissa Heikkilä 原文地址：为什么检测人工智能生成的文本如此困难 导读：自从ChatGPT推出以来，AI圈里已经掀起了很大的浪潮，各种使用ChatGPT的尝试层出不穷，与此同时，AI OpenAI表示，其人工智能文本检测器正确识别出26%的人工智能文本“可能是人工智能写的” 虽然OpenAI为了完善这个工具还有很多工作要做，但它能做到的程度有限。 这些水印可以让我们几乎完全确定地判断何时使用了人工智能生成的文本。 问题在于，这种方法要求AI公司从一开始就在聊天机器人中嵌入水印。OpenAI正在开发这些系统，但尚未在其任何产品中推出。为什么延迟？ 但在所有人工智能生成的文本上加水印会自动标记这些输出，并可能导致错误指控。 OpenAI推出的人工智能文本检测器只是众多工具中的一个，未来我们可能不得不使用它们的组合来识别人工智能生成的文本。 为什么这很重要：这些人工智能模型在多大程度上从其数据库中记忆和回放图像，是人工智能公司和艺术家之间多次诉讼的根源。这一发现可能会强化艺术家的观点。从我这里了解更多信息。
（另，文中的人工智能大多指机器学习。） ---- 01·人工智能建筑设计现在能做什么？ 我所看见的人工智能建筑设计主要有三个方向，一是住区规划，二是平面生成，三是风格迁移。 住区规划 最早的人工智能建筑设计的热度应该就是来源于小库科技了，他们开发了一套非常方便的住区规划系统，人机交互和汇报PPT生成什么的我觉得都不错，能够大大节省建筑师初期方案试验的时间，但说实话，这能不能叫人工智能我是怀疑的 ---- 02·人工智能建筑设计做不到什么？ 这里说的做不到，是指当下，更严格地讲，是我所认识的当下。 实际建构 我尚未见到能较好地与现实的建构相联系的人工智能建筑设计，人工智能所给出的答案往往需要经过有经验的建筑师或工匠的处理才能真正地被实现，但反过来说，如果我们有了这些有实际经验的建筑师或工匠，让他们使用这些程序就好了 当然，当未来的运算能力进一步提升，数据集进一步扩大的时候，人工智能或许能做到创新，但不是现在。
但是究竟为什么在众多的编程语言中选择Python作为人工智能的首选语言呢我一直不得而知，今天就来以我的理解来梳理下吧。 这个时候，许多人说人工智能的时代又一次到来... 在上面所说的是人工智能在游戏领域的应用，其实人工智能的应用还有很多，比如计算机视觉、语音识别、无人驾驶、自然语言处理、推荐系统等，在接下来，我们就重点讲讲我们本文的核心话题：Python为什么成为人工智能的首选语言吧 二、Python成为人工智能的首选编程语言？ 首先我们需要明白一点，人工智能所有的核心算法，都是依赖C或者C++完成的，这些算法跑起来非常复杂，属于计算密集型任务，需要榨干硬件的每一分性能。 为什么不学习其他的低成本的编程语言呢？
人工智能2.0时代，我们将期待哪些改变。 9月6日，2018中国人工智能峰会（CAIS 2018）在南京国际博览会议中心举行。 在当天上午举行的高峰论坛中，国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、中国人工智能产业发展联盟理事长潘云鹤发表了题为“人工智能走向2.0”的主题演讲。 ? 以下为潘院长的演讲实录： 今天我想和各位讨论的题目是人工智能走向2.0。讲三个方面的内容，先讲第一个方面：人工智能走向2.0。 2016年9月，美国的谷歌、Facebook、IBM、亚马逊等五大科技巨头宣布成立人工智能联盟。今天的主办方之一—中国人工智能联盟也是在中国进行的人工智能产业联盟。 中国工程院为什么认为人工智能走向2.0，当时主要是从三方面考虑： 第一，社会产生了新的需求。
最近几年，随着人工智能概念的火爆，Python迅速升温，成为众多AI从业者的首选语言。 根据数据平台 Kaggle发布的2017年机器学习及数据科学调查报告，在工具语言使用方面，Python是数据科学家和人工智能从业者使用最多的语言（见下图）。 ? 为什么？ 由图可见，2012年之后，对于Python相关问题的浏览量迅速增长，从时间上看，这一趋势正好和近几年人工智能的发展重合。 技术的普及推广就像滚雪球，早期的积累相对缓慢，一旦过了临界点，就是大爆发。
为何学人工智能首推Python？需要学习哪些知识？简单地讲，人工智能就是图像处理，数据处理，语言处理等多技术融合，在我们生活中经常可见。 比如，人脸扫码付款，就是运用人工智能图像处理技术，机器人语言识别，常见的案例为第1个击败人类职业围棋选手的狗，包括在超市购物的扫码付款，都属于人工智能领域。 ? 其实一个人工智能系统的分工很多，并不是一门单纯的语言就能解决的。当然了，如果你只是感兴趣，只是想要了解一下，那么学一门Python也足够了。 接下来给大家推荐3本自学人工智能需要用到的书，供大家参考： 1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、《人工智能与知识工程》。这两本买一本就可以了。感觉这本简单并且全面点。 人工智能、的发展自然不可限量，将来也会越来真好。总之，想学习一门语言，选择Python是不错的选择。Python简单好学，而且功能强大。
所以，真正强大的，每个人都应该为此感到兴奋并不是所谓的人工智能。 另一方面，人工智能确实为一些好玩的段子提供了特别棒的素材。所以，戴上你的质疑之帽，是时候来一场人工智能版的“揭秘之旅”了! ? 那些支持人工智能有无限可能的人，包括比尔盖茨和埃隆马斯克，都有同样的假设：人工智能的发展是一条单行道。他们表示，技术的进步推动着我们沿着这条单行道发展，直到计算机达到人类级别的智能。 人工智能作为一个领域，只是一个被幻想存在的东西而已。作为一个假定的领域，人工智能有许多矛盾的定义，其中大部分可以归结为“智能计算机”。 相信人工智能的必然性的谬论 事实是，“人工智能”本身就是一个谎言。只要使用这个流行语，就像在说技术的进步正在向人们预料的方向发展。 索菲亚：人工智能最臭名昭着的欺诈性宣传特技 这部童话故事的明星——“公主”的主角，由索菲亚饰演，这是汉森机器人的产物，也是人工智能最臭名昭着的欺诈性宣传噱头。
所以，真正强大的，每个人都应该为此感到兴奋并不是所谓的人工智能。 另一方面，人工智能确实为一些好玩的段子提供了特别棒的素材。所以，戴上你的质疑之帽，是时候来一场人工智能版的“揭秘之旅”了！ 那些支持人工智能有无限可能的人，包括比尔盖茨和埃隆马斯克，都有同样的假设：人工智能的发展是一条单行道。他们表示，技术的进步推动着我们沿着这条单行道发展，直到计算机达到人类级别的智能。 人工智能作为一个领域，只是一个被幻想存在的东西而已。 作为一个假定的领域，人工智能有许多矛盾的定义，其中大部分可以归结为“智能计算机”。 05 相信人工智能的必然性的谬论 事实是，“人工智能”本身就是一个谎言。只要使用这个流行语，就像在说技术的进步正在向人们预料的方向发展。 《卫报》报道了一篇文章《人工智能：我们就像孩子们玩炸弹》，《新闻周刊》也报道了《人工智能即将到来，它可以淘汰人类》，这两个标题都乖乖地引用了博斯特罗姆本人的话。
但现在的问题是，面对人工智能的突飞猛进，从经济到产业，从政策到法律，从社会到伦理，我们真的已经做好准备了吗？ 1 人工智能的发展，与人类社会对它的预期，其实已经偏离。 到底什么是人工智能？ 但在普通人眼中，或许"终结者"那样拥有自己思想甚至情感的机器人，才是人工智能的典型代表。 而业界更普遍的观点，是把人工智能分为三种：弱人工智能、强人工智能，以及超人工智能。 而强人工智能，将具有智能思考能力，在某些领域的智能表现，接近甚至达到人类水平；超人工智能则将有可能形成对人类的智能碾压。 这两者，也正是人工智能产业努力的方向。 但现在，各种黑科技的井喷，正在告诉我们，从弱人工智能到强人工智能之间，或许并没有一道森严的壁垒。在一些领域，人工智能将达到，甚至已经悄然越过那条看不见的分界线。 2 2015年3月，谷歌人工智能AlphaGo以4比1战绩，击败韩国围棋选手李世石，是刺激全球进入人工智能竞速狂潮的标志事件。 人工智能概念由来已久，但最近几年，这个产业才迎来井喷式的大繁荣。
尽管深度学习前景光明也取得一些初步的成功，但它实际上可能会阻碍真正的人工智能的发展。 ? 人工智能是一个包含许多概念和开发方法的强有力的保护伞。 深度学习是人工智能平台采用的一种推理方式。深度学习，作为人工智能这一概念的代表，正备受瞩目，大量的研究工作，投资，甚至媒体都关注其动向和发展。 ? 深度学习是通向人工智能的真正的道路吗？ 一些专家认为，深度学习并不是赋予机器近似人类智能的真正途径，它可能阻碍了真正的人工智能的发展。 目前正在使用的所有深度学习系统都是受监督的，这意味着数据都是预先确定好的，深度学习系统会对占用大量资源的数据进行分类，要不然这些资源将会被用于开发人工智能，并被称为无监督人工智能。 除了一些谨慎的初期发展(比如谷歌的人工大脑)，没有一个无人监督的人工智能大项目取得进展了。
——阿兰·图灵 机器能跟我们人类交流吗，能像我们人类一样理解文本吗，这是大家对人工智能最初的幻想。如今，它已成为人工智能的核心领域——自然语言处理（简称：NLP）。 自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、人工智能于一体的科学，解决的是“让机器可以理解自然语言”——这一到目前为止都还只是人类独有的特权，因此，被誉为人工智能皇冠上的明珠。 国务院《新一代人工智能发展规划》，明确指出建立新一代人工智能关键共性技术体系，自然语言处理技术作为八大共性技术之一，被重点强调和扶持。 自然语言处理技术更广泛使用，可见下面的案例： 机器翻译 去年秋天，谷歌翻译推出了一个全新升级的人工智能翻译引擎。 图四 知名招聘网站岗位图 作为人工智能的一大热门研究领域，如何从基础开始入门，并学习到最新的技术呢？
人工智能在经过了5年突破性的发展，2015年是人工智能发展的一个里程碑。计算机已经变得更加的精巧并且学习速度比以前更快。 谷歌的高级研究员Jeff Dean说，AI领域可以说确实处于加速发展中。 并且人工智能领域也被技术产业的巨头诸如Google、Facebook、Microsoft等公司的发展快速带动起来。 人工智能在谷歌手中腾飞 谷歌使用了深度学习的软件工程数量。 ? 人工智能研究的主要聚焦点在于学会自行思考，并且对于一些普遍问题能够提供临时的解决方法。 但是人工智能技术的巨大潜力已经远远超出了在谷歌利用人工智能技术开发游戏所展现出的能力。
腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术，提供综合性图像理解、图像处理、图像质量评估等服务，包含图像标签、logo识别、动漫人物识别、植物识别等，可以用于智能相册、视频理解、AI营销等场景…..
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
网站备案
对象存储
云直播
实时音视频
