硅谷最新的军备竞赛是建造最好的人造大脑。 各大公司向人工智能挺进 著名人工智能学者、深度学习领域的专家、纽约大学的燕乐存（音译）教授近日接受物理学家组织网采访时表示：“未来十年内，在这个市场占据一席之地非常重要。 IBM在人工智能领域的投入也不容小觑，该公司朝其“沃森（Watson）”计算机系统投入了10亿美元，这个系统在美国最受欢迎的智力竞赛节目《危险边缘》上使用了人工智能。 多伦多大学的人工智能专家阿卜杜勒-拉赫曼·默罕默德表示：“苹果公司正在网罗这一领域最聪明的研究人员。”默罕默德已经使用一种名为“深度学习”的人工智能形式来改善语音识别程序的性能。 背景知识：人工智能 人工智能是一个非常宽泛的术语，涵盖了很多技术目标和方法。以下是技术公司目前正专注于解决的问题。 语音识别—能将讲话翻译成计算机命令。 图像识别—能从直观的图片中识别出物体。
专注于数据、技术与公共政策的美国科技智库数据创新中心的高级政策分析师Joshua New撰文表示，由于美国采取的一些错误建议，美国有可能在当前的全球人工智能竞赛中落后于他国。该文主要内容如下： ? 在全球人工智能竞赛中赢得主导地位的国家必将获得巨大经济利益，包括经济增长率到2035年可能翻一番。不幸的是，美国在如何竞争方面得到了一些错误建议。 同时，这还会给美国在全球人工智能竞赛中的主要竞争对手提供帮助，并减少对美国公司投资开发人工智能的激励。 其他人则提议应用算法可解释性原则。 如果美国想要成为全球人工智能竞赛中的有力竞争者，那么政策制定者最不应该做的就是通过效率低下、损害经济利益的监管对人工智能进行束缚。 现在想要专注于不公平或不安全人工智能的政策制定者应改为应用算法问责制原则解决自己关切的问题，而不要在美国加入全球人工智能竞赛的过程中加以妨碍。
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政府认识到这一问题并采取行动支持人工智能的发展，其认识程度和行动力度将在决定其未来经济竞争力和国民生活质量方面起着重要的作用。 德国仍在制定国家人工智能战略，采取的方法与中国截然不同，选择利用现有优势聚焦具体短板，提升竞争力，而不是致力于成为人工智能领域的全球领导者。 Mishra还指出，德国计划发展人工智能所需的人力资本，包括提高学术界人工智能研究的机会，将人工智能技能整合到大学学位教育，且专业范围不仅仅局限于科学、技术、工程和数学（STEM）。 所有专家都认为谨慎监管人工智能相关的消费者保护问题很重要，但他们都表示各自国家对此的应对方法各有不同。陆并非中国的官方代表，解释说一开始中国可能不会过多强调伦理和隐私问题。 美国还没有国家人工智能战略，所以专家都是基于所代表国家的做法经验提供意见。陆和Mishra建议美国专注于继续让私营部门发展人工智能，利用其在创新方面长期以来的主要优势，避免采用中国的中央计划式方法。
为了帮助更多竞赛选手入门进阶比赛，通过数据竞赛提升理论实践能力和团队协作能力。 DataFountain 和 Datawhale 联合邀请了数据挖掘，CV，NLP领域多位竞赛大咖，将从赛题理解、数据探索、数据预处理、特征工程、模型建立与参数调优、模型融合六个方面完整解析数据竞赛知识体系 我这里的建议是结合业务，由自身理解出发，假设如果没有模型，一个智慧的人，会得出那些和结果相关的基本事实和推理。然后再去考虑如何将你的结论转化为具体的特征，输入给模型。 ? 那么我们便可以从三个方面进行思考特征工程。 1. 人是怎么样的人？ 2. 物是怎么样的物？ 3. 人跟物是怎么样的一种关系？ 那么，我们就可以从这三个问题或者三个方面进行特征构建。 特征工程最主要的是要考虑到工程上，由于工程的基础上，通过专业背景知识和技巧处理数据，改善特征或者构建新的特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。 下面这张图，归纳和总结了特征工程的方式。 ?
Horowitz在美国《国外政策》杂志上撰文，讨论了目前主要国家开展人工智能竞赛及其与军事竞争的关系。 人工智能军备竞赛即将来临。然而，它不太可能以主流媒体所暗示的形式出现：即美国和中国之间的对峙。 这是因为人工智能不同于核武器和战列舰等技术，这些技术过去一直是军备竞赛的主题。毕竟，AI是软件而不是硬件。 因为AI是一种通用技术——更像是内燃机或电力，而不是武器——开发这种技术的竞争将是广泛的，民用和军用之间的界限将是模糊的。将不会出现专门的军事AI竞赛。 鉴于人工智能具有许多潜在的军事用途，政策制定者们需要重新思考人工智能军备竞赛的概念及其对国际政治的意义。 专注于人工智能安全是一个很有前途的方向，因为无论防御团队选择采用何种形式的人工智能，它能够帮助确保这些应用程序按预期工作。
2017年8月，国际知名科技媒体The Verge发表文章，称当前中国和美国之间的人工智能竞争犹如20世纪60、70年代美国和苏联之间围绕人造卫星所开展的竞赛。 两位为中国政府提供人工智能政策咨询的专业人士告诉美国的《纽约时报》（New York Times），这些比赛刺激了中国的官员去支持这项技术。 这一切就引发了一个价值万亿美元的问题：在即将到来的人工智能竞赛中，中国真的能击败美国吗？ ? 数字的力量 要构建强大的人工智能，我们需要数据的支撑，而没有什么能像人类一样产生数据。 从人工智能应用到医疗诊断、自动驾驶汽车、金融等来看，研究周期落后(比如12个月 )也没有关系，只要我们仍然能掌握这项技术，并进行高效应用。” 这样看来，人工智能竞赛并不一定是零和博弈。 照此看来，“斯普特尼克时刻”并不一定要引起警示，构建更好的人工智能的这场竞赛仍然能让我们所有人受益。
作者：阿水，北京航空航天大学，Datawhale成员 本文以世界人工智能创新大赛（AIWIN）手写体 OCR 识别竞赛为实践背景，给出了OCR实践的常见思路和流程。 代码地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2612313 赛题背景 银行日常业务中涉及到各类凭证的识别录入，例如身份证录入、支票录入 以往的录入方式主要是以人工录入为主，效率较低，人力成本较高。近几年来，OCR相关技术以其自动执行、人为干预较少等特点正逐步替代传统的人工录入方式。 但OCR技术在实际应用中也存在一些问题，在各类凭证字段的识别中，手写体由于其字体差异性大、字数不固定、语义关联性较低、凭证背景干扰等原因，导致OCR识别率准确率不高，需要大量人工校正，对日常的银行录入业务造成了一定的影响 比赛地址：http://ailab.aiwin.org.cn/competitions/65 赛题任务 本次赛题将提供手写体图像切片数据集，数据集从真实业务场景中，经过切片脱敏得到，参赛队伍通过识别技术
为了帮助更多竞赛选手入门进阶比赛，通过数据竞赛提升理论实践能力和团队协作能力。 2.智能制造预测 ? 正所谓各有千秋，每个人所擅长的方向都各有不同，而我们能做的，一是发挥自己的所长，二，学习别人的长处，争取不断学习在这次竞赛或者下次竞赛中，打败他。 每个人都有每个人的想法，所以每个人参赛的理由也不一样，可能有的人是论文看烦了，想做做比赛看看效果；有的人希望通过竞赛中找到好成绩，找到自己心仪的工作。 对我个人来讲，我就会过滤掉自然语言处理类的比赛，选择自己擅长的领域。 让时间转回两年前，我的第一个参加的比赛—— [飞粤云端2017]广东政务数据创新大赛—智能算法赛，我们从零单排。
两款处理器都专注于图像识别。 IBM正在开发专门的人工智能处理器，该公司还从英伟达获得了NVLink的许可，以便提供专门用于人工智能和机器学习技术的高速数据吞吐量。 智能手机中的人工智能必须将功耗保持在1瓦以下。所以问题在于，‘原生处理器的哪方面不够好以至于用户需要辅助芯片？’” 毕竟，如果想在智能手机或增强现实头戴设备中使用人工智能，那么功耗会是个问题。 （3）这场芯片竞赛的未来 尽管目前有很多家潜在的人工智能芯片开发公司，但围绕所有这些举措提出的最大问题之一是，有多少芯片将会推向市场、有多少芯片将会专属于供应商以及有多少芯片将被彻底淘汰。 人工智能芯片的发展在某些方面可能与过去的芯片演变过程相似：一切从高度专业化和众多竞争对手开始，但最终一些产品会越来越受欢迎，且少数市场领导者会提供多种功能。 有一天，这可能意味着这一新型芯片领域看起来会和过往的芯片领域并无两样：x86、英伟达GPU、ARM世界之类的。但就目前而言，这场人工智能芯片竞赛只是刚刚开始，并且众多参赛者都打算继续奋勇向前。
此次大赛历时90天，发布了来自领军企业和创新企业的12道高质量大数据与计算智能赛题，涉及精准营销、语义识别、图像识别、气候预测、舆情监测、金融风控、城市管理等诸多热门方向。 [图片] 2017 CCF大数据与计算智能大赛（BDCI）决赛 在颁奖典礼暨决赛嘉年华上，各赛题分别决出了企业单项一等奖、二等奖和三等奖；揭晓了CCF综合特等奖、CCF最佳算法能力奖、CCF最佳创新探索奖和 ，要想得到人的面试机会先要过机器的综合评定关；联通研究院院长张云勇指出，在人人通信趋于饱和的时代，从万人互联到万物互联是“上善若水，大有可为”；国防科大彭绍亮教授展现了其研究团队在医疗大数据与人工智能领域振奋人心的进展 一些企业级参赛队伍在参赛获奖后，也获得了政府端赛题提供方后续的项目承接，这也让工业界越来越看重竞赛平台的优势。 DF已汇聚上千所高校、上千家大数据和人工智能创新创业企业、数万名数据科学家，以比赛为核心，提供招聘、教育、培训、社群活动等多类服务，为中国十万亿元大数据与人工智能产业赋能。
如果希望推动创新，那么举办比赛是个好主意。这就是NIPS（神经信息处理系统）大会提出的设想。在今年的大会上，人工智能系统将参与多种任务的角逐。 目前，参赛团队已开始进行开发，模拟人类行走时肌肉的运动，回答智力问题，以及对图像进行微调。 这是NIPS大会的新项目，最初提议中的23项竞赛已经缩小至5项。 这或许是看起来最有趣的比赛。这要求人工智能系统模拟在人类行走时大脑控制肌肉和骨骼的方式。对生理学和物理学的模拟，以及各种障碍（例如很滑的地板、台阶、肌肉虚弱）增加了挑战性。 会话智能挑战 与以往的会话人工智能挑战类似，在这个比赛中，目标是让人工智能的行为尽可能与人类类似。这些人工智能系统被分配给随机的人类评价者，同时被给予近期的新闻或维基百科文章，随后展开讨论。 这些人工智能系统将被给予许多问题，例如谁是罗马帝国的第四任皇帝。问题将逐个单词地呈现，而最快完成回答（或使用最少单词进行回答）的系统将得分。当然，如果回答错误，那么也会扣分。 5.
当人工智能成为各行各业数字化转型的“加速引擎”后，关于底层算法创新的需求也随之增加。想要解决这个问题，AI大赛似乎是一个不错的解题思路。 响铃借着最近风头正盛的“华为云杯”人工智能应用创新大赛，来尝试回答这个关键问题。 在本届“华为云杯”人工智能应用创新大赛中，就邀请了华为行业专家、投融资嘉宾、科研院所等作为评审嘉宾。其中创客赛道的赛题更是与中国科学院上海药物研究所有着深度合作。 ? 创客赛道的赛题则聚焦生物医药研发的前沿领域，面向虚拟筛选场景，推动大数据、人工智能等技术与生物医药行业融合。 以“华为云杯”2021人工智能应用创新大赛企业赛道一等奖为例，“智能+医药”、“智能+制造”、“智能+城市”三个场景分别决出一个第一名，它们将获得价值100万元华为人工智能云资源、华为专家资源支持、园区具有竞争力的政策支持以及优先
ICCAD 的 CAD 竞赛是一项具有挑战性的、为期数月的研发竞赛，重点关注电子设计自动化 (EDA) 领域中的高级现实问题。它对世界范围内的多人团队开放。 吕志鹏，华中科技大学计算机学院教授，博士生导师，现任人工智能与优化研究所所长、智能决策与系统优化实验室主任。2007年于华中科技大学计算机软件与理论专业获博士学位，师从黄文奇教授。 主要研究方向为智能决策与优化、EDA算法、计算智能、强化学习、人工智能应用、复杂系统建模、启发式优化、调度与规划、应用优化、NP难问题求解等。 此前，吕志鹏及其团队一直在优化算法领域硕果颇丰。 在人工智能、智能优化、组合优化、工业工程、交通优化等领域的国际著名期刊和会议上共发表学术论文80余篇，其中顶会论文和SCI期刊论文60余篇。 他介绍说，从实验室创始人黄文奇教授开始，就格外注重对学生在精神和专业上的引导。从成立至今，实验室多次获得国际算法竞赛全球前三名。
杭电的人工智能班说起来确实算个例，因为这个专业18年首次招生，今年才出第一届毕业生。 但如果把范围扩大到全部计算机、电子相关专业，杭电就业也是出了名的好。 本科毕业生中，自动化学院（人工智能学院）的就业情况最好，为97.3%。 研究生中，网络安全学院、管理学院、自动化学院（人工智能学院）、通信工程学院、机械工程学院的就业率均为100%。 像这次火了的人工智能学霸班里，大部分同学都参加了ACM。 那位年薪百万的同学，高中就是信息奥赛选手，在大一就拿了ACM亚洲区域赛金牌和浙江省金牌。 浓厚的竞赛氛围吸引了全国有志于此的优秀生源，再加上浙江省本身就是信息奥赛大省，很多考生报考杭电就是专为竞赛而来。 说到杭电ACM，还有一个不得不提的灵魂人物，金牌教练刘春英。 欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。
主办方：中国计算机学会、中国中文信息学会 人工智能是让机器像人一样感知和认识世界，而理解和运用自然语言是人工智能的核心问题之一，语言智能的发展将推动人工智能技术加快落地。 该竞赛由中国计算机学会（CCF）和中国中文信息学会（CIPS）联合主办，百度公司、中国计算机学会自然语言处理专委会和中国中文信息学会评测工作委员会承办。 届时，论坛还将邀请国内外学术界、工业界知名专家学者，面向社会公众介绍语言与智能及相关领域的发展趋势和创新成果。 ? 这些都是自然语言处理和人工智能领域极具挑战性的重要前沿课题，其研究对于智能搜索、智能推荐、智能交互等人工智能应用具有重要意义。 此次竞赛希望为研究者提供学术交流平台，进一步推动语言理解和人工智能领域技术研究和应用的发展。
其中，金奖、银奖、铜奖的奖金均提升一倍，就连优秀奖也能获得奖金。 来看看今年的竞赛究竟如何。 题目公开征集，奖金接近400万元 与往届不同的是，今年还新增了向全球征题环节。 最后在经由专业命题组逐一筛选、修改、测试、验证和打磨后，大众赛题中有2道题入选预赛、2道题进入决赛。 专业命题组由北大在全球召集的33位青年数学家组成，来自浙江大学、中科院数学所、耶鲁大学、普林斯顿大学、加州理工学院等，还有多位北大数学“黄金一代”代表人物。 选手横跨各个年龄层 阿里巴巴全球数学竞赛今年举行的是第四届，大赛不设报名门槛，无论任何专业、学历、职业、国籍都可以线上报名参加。 lang=zh — 完 — 「人工智能」、「智能汽车」微信社群邀你加入！ 欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。
1月19日，ASC世界大学生超级计算机竞赛(ASC22)启动会在北京、合肥两地及线上同步举行。多位中国科学院院士、中国工程院院士、超算与人工智能领域专家及参赛队师生代表等参加了会议。 （ASC竞赛发起人、中国工程院院士王恩东在启动会上致辞） 据了解，ASC竞赛发轫于2012年，今年正是竞赛十周年。 与赛题一不提供参考代码不同，赛题二 DeepMD-Kit 则是基于2020 年戈登·贝尔奖的获奖应用，引导大学生进行一场人工智能+科学研究（AI+Science）的前沿探索。 来自世界知名学术机构、高科技企业的HPC及AI专家将详解竞赛规则、集群搭建及优化、赛题等内容，进行参赛指导。 而在ASC总决赛期间，大赛也将举办“HPC Connection Workshop国际高峰论坛”、“人工智能与超算创新研讨会”等系列学术活动。
如果你用谷歌搜索“AI+农业”或者“人工智能+农业”，就会发现与AI在其他领域的应用相比，农业依旧是未经广泛开垦的“蛮荒之地”。 “收集农业数据，需要有一定的专业知识，农作物病虫害是有程度的，只有专业的技术人员才能准确地标注出来，”刘新农说。“而且，农作物成长是有规律的，数据收集只能顺应这个过程。” 竞赛的发起方创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚表示，目前人工智能在图像识别领域已经非常成熟了，有了相应的数据，将其应用到农业病虫害检测中难度不大。 竞赛官网： https://challenger.ai/ 关于AI Challenger “AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，致力于满足AI 人才成长对高质量丰富数据集的需求，推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。
五大赛道冠军出炉，获奖团队共同分享超200万人民币奖金 “AI Challenger 全球AI挑战赛”由中关村管委会指导，创新工场、搜狗和今日头条三家国内人工智能领域领军企业共同发起的竞赛活动，面向全球人工智能领域科研人才 本次比赛中获奖的选手，除了获得丰厚奖金外，还将有机会获得进入三家主办方工作、实习或获得投资，以及在国际顶级学术会议上分享获奖心得，得到如上海科技大学教授马毅、旷视科技首席科学家孙剑、前Google研究院高级管理科学家林德康等十余位人工智能领域顶级专家评委的指导和评价 针对首届竞赛引发全球性的热烈回响，三个主办方对于AI Challenger的未来更给予远大的期望，期许AI Challenger在三年内成为全球最具影响力的人工智能竞赛平台。 未来，希望每年都能通过大赛聚集优秀人才，在AI领域取得更多突破，推动中国人工智能更快更好地发展 。 今日头条创始人张一鸣表示，AI Challenger面向全球人工智能领域顶尖科研人才。 据了解，未来三年，主办方将投入数千万基金，解决数据集缺失的问题，为人工智能科研提供海量数据及算法竞赛、人才交流平台，辅以强大的学术界和产业界专家指导，全力支持与帮助国内外的高校、研究机构、产业界的研发团队
根据教育部公示的保送生拟录取名单的信息，清华大学姚班/智班2020年已拟定录取31名应届生，他们都是来自各省的顶级奥赛竞赛选手。 其中有不少人，成名已久。 有获得诺奖风向标“斯隆奖”的鬲融等学界精英，也有创办人工智能独角兽的印奇3人、小马智行的楼天城楼教主等业界大牛。 ? 他详细介绍了自己作为清华智班首届学生的直接体验： 在大一的第一个学期，人工智能入门这一门课给我留下了深刻的印象。虽说是“入门”，内容却十分“硬核”，都是全球顶尖的学者做的专题讲座。 在以后的两年里面，我们会更注重让他们能够有机会和其他院系老师合作，能够把人工智能做一个有意义的应用，同时这也是促进清华大学整个交叉学科发展的非常好的方式。 未来智班会怎样？ 姚期智说，要好好把这个班办起来，让人工智能方面的培养能够办得和以前培养“姚班”一样的好。 — 完 — 本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【量子位】原创内容，未经账号授权，禁止随意转载。
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