陈桦 编译自 WSJ 作者 Ken Goldberg 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今天，加州大学伯克利分校工程教授、“人类与机器人行动”主任Ken Goldberg在《华尔街日报》上发表评论文章《The Robot-Human Alliance》。 他从上个月棋手在乌镇与AlphaGo合作对局谈起，提出了思考未来AI时代的另一种方式：“机器取代人类”被过分夸大，人类的反馈循环是人工智能系统优化的关键，多样化的人类与机器配合，共同解决问题，才是我们更应该思考的方向。 斯坦福教授李飞飞在Twitte
【新智元导读】在德国柏林的博世“互联世界”物联网大会上，地平线机器人创始人兼CEO余凯发表演讲。余凯说：“自动驾驶技术的关键是收集、处理人类历史上从未产生过的，大量的复杂的数据，而中国是这场“数据”与“计算”战役的关键战场。” 3月15-16日，2017年博世“互联世界”物联网大会在德国柏林举行。自动驾驶汽车概念和相关人工智能技术成为本次大会的热门话题之一。大会上，英伟达和博世便宣布联合开发一款整合了英伟达深度学习软件和DrivePX处理器的计算机，并将量产投放到无人驾驶汽车的大众市场。 本次大会是博世面向
Insilico Medicine是AI药物研发领域的领先公司之一，今年来颇受关注。
在很长一段时间内，我们对于人工智能的印象和认识都来源于科幻电影，每当提起人工智能，我们的大脑总会浮现出未来感，科技感的画面或者词语。但是短短几十年的风云际会，当我们真正处于发达的互联网技术的环境之时，我们对于正在接触的人工智能却依旧没有真实感。以至于我们并不明白什么是人工智能，却对它唯恐避之不及。 📷 人工智能是什么？ 人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能的实力将其分成三大类。弱人工智能、强人工智能和超人工智能。 弱人工智能Artificial Narrow Intelligence
怎样合理地储存、分析和使用数据信息，视觉系统行业将变成安全性公司下一步提升智能发展趋势的主要方式。燧机科技人工智能视频个人行为识别监控系统软件是一种智能监控系统，可以全自动识别和分析出现异常个人行为，并根据监控监控摄像头拍照的视频监控显示屏开展预警信息。
李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 根据埃森哲的最新报告，成功应用人工智能的企业能够将盈利能力平均提升38%。人工智能的引入可以给12个经济体的16个行业额外带来14万亿美元的总增
随着第四次工业革命（人工智能）的到来，几乎所有的大公司都在AI领域布局自己的版块。在日常生活中，我们每天都能感受到人工智能带给我们的便利，比如智能手机、智能穿戴、智能机器人、互联网大数据搜索等等。
本文主要讲述了人工智能在2017年的飞速发展，以及在未来2018年将在医疗、日常消费、交通等领域的影响。作者认为，到2018年，人工智能将应用于医学，并且越来越多的产品将使用深度学习技术。此外，人工智能将逐渐融入日常生活的各个方面，比如在金融、医疗、教育、零售、交通等领域。
当我们在谈论人工智能的时候，我们究竟在谈论什么？是“机器人超越人类阅读水平，令数百万人面临失业风向“还是“计算机的阅读能力正在赶超人类？”
李根 发自 清华科技园 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 明略数据创始人吴明辉 人工智能的几次潮涨潮落，是每一个人工智能从业者最常用于开场的话题。 毕业于北大人工智能实验室的吴明辉，也没例外
疑惑一 C++在哪种编译器上运行比较好？ c++学习编译器入门级别的可以采用dev c++ 或者codeblocks 都可以，等差不多可以换vs系列，先易后难，循序渐进。不懂的可以在公众号留言问，继续为难小编 疑惑二 人工智能这个方向咋样？ 人工智能是未来大风口，现在很多大公司都在这方面做布局，目前的百度做的最好，在智能机器人方面，方向是没有任何问题的，不懂的可以在公众号继续问 疑惑三 游戏开发有哪些方向？ 2D页面游戏：ActionScript3.0,JavaScript,html,css 3D页面游戏：
今日谷歌 DeepMind 使用深度强化学习发现更快的排序算法，相关论文[1]成果已经发表在Nature上。据报道：该算法可以提速 70％，相比之下，快了3倍之多。
AI 科技评论按：自己的工作会不会被越来越强大的人工智能取代，这种担心一直盘踞在人类的心中。人脸识别、医学图像诊断，包括曾经被认为不可能被人工智能攻破的围棋，现在人类都已经败给了人工智能。 来自UC伯克利大学工业工程与运营研究部的机器人学教授Ken Goldberg日前撰文表达了他的看法。在他看来，人类未来更应该、也更可能形成联盟而不是对手。谷歌的人工智能首席科学家李飞飞博士表示对文章观点非常认同，她也认为未来AI驱动的世界中，人与机器的协作是关键。 那么， AI 科技评论就带你一起了解一下他们对人类和人工
设计是一个创造的过程，目前大部分的设计类产品大多是基于模版的，外加一些图像匹配的处理，做出来的设计，缺少创造的成分，更多的是预设的结果。 基于深度学习算法，是否可能满足设计创造性的要求？像图像分类可以很方便的通过 CNN 来实现，通过 apple 开源的 turicreate 库来实现更加简便。而图像与图像之间的转换（称为图像翻译），目前较好的通用方法是 pix2pix ，基于 GAN 的算法。GAN 带来了生成设计的可能性。最近我也终于抽到点空跑了下 pix2pix 的算法，有点体会，写成文章分享给大家。
2016年1月1日，一批支持“人类计算”（human computation）的学者在《科学》杂志发文呼吁人们“忘掉人工智能，因为解决世界难题的关键是人机协作”。这批学者宣称，结合了人类和计算机优点的“人类计算”系统最终会解决诸如气候变化、地缘政治冲突等世界性问题，并且不会有人工智能和技术奇点所带来的威胁。 文章的作者Pietro Michelucci和Janis Dickinson提出了“人类计算”系统，人们可以不断地分享、分析和修正自己的想法，至到形成最好的想法为止。Michelucci是总部位于美国的
11月21日，由腾讯牵头构建的AI多智能体与复杂决策开放研究平台“开悟”正式宣布扩大开放，于官网发布“王者荣耀 AI 开放研究环境”申请及下载，提供用于人工智能研究的验证场景，以便开发者能够快速便捷地测试自己的新算法和模型。这标志着开悟平台迈向了开放拥抱科研的新征程。
8月26-27日，由中国人工智能学会（CAAI）发起并主办、中科院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会（CCAI 2016）将于在北京·辽宁大厦盛大召开，汇聚全球顶级人工智能专家共论前沿技术与产业实践。除了重磅主题报告，大会设置了“人工智能驱动的人机交互”、“机器学习的明天”、“人工智能青年论坛”和“人工智能产业论坛”等四大专题论坛，邀请来自知名院校及创新企业的专家担任论坛主席，就当前人工智能领域的核心问题展开讨论。 大会前夕，“机器学习的明天”联席主席、滴滴研究院副院长叶杰平接受CSD
国务院近期印发的《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国第一代AI发展的指导思想、战略目标、重点任务以及保障措施，部署构筑我国AI发展的先发优势，加快建设创新型国家以及世界科技强国。这使AI一次大热。 许多人在谈及AI时，脑海中浮现的通常是好莱坞商业电影中的场景：大量机器人经过人类的培训，学会了思考，拥有了智慧，最终想要占领我们的地球……但是这只是电影编剧的想象。目前为止，AI的发展距离电影中的情节还非常遥远，但是其发展速度，就好像是高速奔驰的列车，当人们想要端详其真实模样时，它却以人类来不
【新智元导读】Meta Learning是实现通用人工智能的关键，已经成为继Reinforcement Learning 增强学习之后又一个重要的研究分支。 前言 Meta Learning 元学习或者叫做 Learning to Learn 学会学习，已经成为继Reinforcement Learning 增强学习之后又一个重要的研究分支（以后仅称为Meta Learning）。对于人工智能的理论研究，呈现出了这样的趋势： Artificial Intelligence --> Machine Learn
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】近日，Science合作期刊Intelligent Computing（《智能计算》）创刊后首期论文正式发表。 之江实验室主任朱世强教授和中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所学术所长孙凝晖教授作为期刊主编向海内外共同发表了发刊词（Inaugural Editorial）。 发刊词重点阐明了期刊的使命、愿景和定位，即：Intelligent Computing将以面向智能的计算、智能驱动的计算以及智能、数据与计算驱动的科学发现为核心主题，展现全球智
这不是“PPT 芯片”，依图科技 CEO 朱珑直截了当地表示，这是一款直接投入商用的芯片。
本周三，OpenAI 的「宫斗」随着山姆・奥特曼回归 CEO 大位而告于段落，不过此次事件的余波还在震撼着关心 AI 的每一个人。我们都想知道，是什么让 OpenAI 前董事会不计任何代价也要开除奥特曼的。
作者 | Matt Coatney 翻译 | 言午二二、Amanda沈 来源 | 可译网 📷 “ 本文为美国著名数据分析网站DZone分析师Tom Smith与Exaptive的副总裁Matt Coatney的专访对话，对人工智能和机器学习的未来做了深度的探讨。Exaptive是一家美国俄克拉荷马州以提供大数据分析产品及服务为主的初创企业。 ” 📷 Exaptive的副总裁Matt Coatney Tom Smith：感谢Exaptive的副总裁Matt Coatney抽空与我谈人工智能和机器知识的现状，以
李根 发自 清华FIT 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 「我们要造新灯塔，照亮新航道。」 这是清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹教授，对任正非把基础研究比喻为灯塔的回应。 也是张钹教授给当前人工智能发展提出的新思路，因为新灯塔和新航道，正是他反复强调的第三代人工智能。 在纪念《中国科学》创刊70周年的专刊中，张钹教授以通信作者发出《迈向第三代人工智能》文章，指出是时候把第一代的知识驱动和第二代的数据驱动结合起来，通过利用知识、数据、算法和算力等 4 个要素，构造更强大的人工智能。 而
如今我们身处海量信息时代，大量时间被用来处理电子邮件、文章或社交媒体的帖子等信息，有预计称，这种消耗状态会超过半天时间，甚至更多。
8月3日，首届全球数字经济大会在京召开。在人工智能产业治理论坛上，来自我国人工智能领域的顶尖科学家，围绕主题“探索创新、共举担当”展开前沿对话。
人们对于“智能”的定义的争论从没停止过，在物流领域也如此。自从人工智能和AI这几年被广泛的谈及起，众多的物流自动化公司开始变身智能物流公司，其中有多方面的因素，有的是为了以光线的名称更容易拿到项目，有的是为了融入更大的智能制造的范畴，有的是不得不随大流，称之为顺势而为。不管是物流自动化还是智能物流系统，毋庸置疑的是，技术加持下的物流系统确实为生产制造企业或商业流通企业带来了巨大的价值。
1 前言 Meta Learning（元学习）或者叫做 Learning to Learn（学会学习）已经成为继Reinforcement Learning（增强学习）之后又一个重要的研究分支（以后仅称为Meta Learning）。对于人工智能的理论研究，呈现出了 Artificial Intelligence --> Machine Learning --> Deep Learning --> Deep Reinforcement Learning --> Deep Meta Learning 这样的
近年来，人们对智能系统的关注在各个领域都出现惊人的增长，从客户支持到治疗癌症。 只要简单地将“AI”一词放到创新企业的宣传介绍里似乎就能增加获得资金的可能性。媒体不断地报道“人工智能会偷走我们的工作”，美国政府似乎担心有关超级智能机器人杀手的可能， 相较而言，关于什么是人工智能以及我们应该期望它如何影响商业的讨论声比较小。 当人们谈论人工智能、机器学习、自动化、大数据、认知计算或深度学习时，他们谈论的是机器学习基于数据和推理来实现目标的能力。这是非常重要的，已经在几乎每个行业开始改变我们的商业。 尽管想法都
编辑 | 胡永波 2018年1月16日，全球最大中文 IT 社区CSDN在北京蔓兰酒店举办了“ AI 生态赋能2018论坛暨 CSDN AI 新战略发布会”。本次发布会上，CSDN重磅推出了企业智能化升级指南——《2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0》，该路线图首次提出了AIMM——企业智能化成熟度模型，希望能为中国企业的AI转型提供有益参考。 发布会现场，美团点评技术学院院长刘江主持了题为“企业如何驾着AI起飞？”的圆桌论坛，圆桌嘉宾有代表视觉领域的旷视科技联合创始人唐文斌，代表语音领
首先禅师跟大家说个事儿。因为周六的推送，审核不严，导致文章有错字。平时很多粉丝只是看一看，点个赞，转发一下就完事了。结果一旦文章里出现错字，就都出来评论了！
“大兴楚，川普王。” 川普当选前后，美国社会割裂为两派，双方嘴上功夫了得，一边竭尽所能描黑对方，一边又想尽全力让人们只看自身闪闪发光的那一面。 所以，时至今日，到底是川普通俄还是克林顿通俄，各大媒体依
据财联社消息，瑞银（UBS）在最新发布的一份报告中表示，科技行业刚刚开始大规模增长周期，预计到2027年，随着人工智能在各经济体中的广泛应用，AI模型及应用程序将成为一个2250亿美元的细分市场。2022年的22亿美元，将成为这一数字的零头。
今年阅兵的两个大杀器——DF-17和DF-41被广泛关注，然而文摘菌却从三个无人作战方队中，看到了一丝不寻常。
【05期】我的数据心经：从数据到智能 更新时间20170204 个人体会：单一的数据是完全没有意义的，只有在特定的背景下，才变成信息；对信息进行挖掘，发现其中的规律，成为了
TLDR：最后一英里的问题是实现人工智能承诺价值的最后障碍。要获得人工智能系统的好处，需要的不仅仅是可靠的商业案例、执行良好的人工智能实现和强大的技术堆栈。它通常需要人工智能和人们的合作，以提供正确的体验给客户。但是，企业通常很难做好这一点。
前段时间，吴恩达连续给业界人士写了两篇公开信，为各行各业普及了人工智能在行业中的应用。而在最近，谷歌大脑负责人 Jeff Dean 和 Yann LeCun 也频繁在公众场合露脸，为大众解读机器学习、
选自《智能Web算法》（第二版） 达观数据编译 机器学习是人工智能研究领域的重要方向，在大数据时代里，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目，并越来越创造出巨大的价值。 那么在人工智能和大数据的
人工智能是近年来科技发展的重要方向，在大数据时代，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点人工智能领域的算法大师、华盛顿大学教授Pedro Domingos对此进行了深入思考。 在我们新近翻译的《智能Web算法》(第2版)中，对Pedro Domingos教授的观点进行了高度的概括，提炼出12个注意点，为行业开发实践提供了重要参考： 注意点1：你的数据未必可靠 在实际应用中，有很多各种各样的原因会导致你的数据是不可靠的。因此，当你将数据用于
演讲人：肖风（中国万向控股有限公司副董事长兼执行董事） 【新智元导读】区块链是今年以来最火的概念。从算法上来讲，人工智能和区块链的背后都有一整套算法，所以在算法这个层面来看，AI 和区块链实际上是一回事。在3月29日新智元产业·跃迁AI技术峰会上，中国万向控股有限公司副董事长兼执行董事肖风出席并发表演讲，详解如何从区块链的角度来看AI，再从AI的角度来看算法世界。本文带来精彩实录。 肖风：用一句话来介绍区块链，即“区块链：信任的机器”。所谓信任的机器就是用机器人帮助我们建立信任关系。人和人之间的经济交易活动
人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。历史从推理为重点，到以知识为重点，再到以学习为重点的清晰脉络。1950年代明确提出来人工智能。
机器人时代，你，我，我们大家都应该拥有那些和我们竞争的以及资本市场的印钞机的机器人的实质拥有权。我们必须争取我们收入的大部分来自于资本投资而不是劳动。 许多人工智能(AI)和机器人的专家表示，他们工作的方向是“次AI”，更关注制造帮助人们工作的工具，而不是取代他们。像机器人制造商Rethink Robotics和Universal Robots均有这样的愿景。然而“次AI”或者其辅助技术，机器学习等正成为自动化不可或缺的一部分，而这种自动化，或许可以解释发达国家在这个约4年的复苏进程中的高失业率现象。 是的
【04期】我的数据心经：人工智能、机器学习和深度学习的关系 更新时间20161129 三者是包含的关系； 人工智能（Artificial Intelligence）为机器赋
2022年3月29日，波士顿咨询公司网站发表文章，讨论了AI在药物发现中的价值，建议制药公司在五个战略和操作轨道上采取长期行动。
Google 曾训练出一台智能计算机，打败了围棋世界冠军李世石。 这对今天的商业有什么样的指导意义呢？ 目前，研究人员正在借助机器学习（ML）来挖掘计算机让人不可思议的潜力。 这项研究非常激动人心，
随着人工智能创新的最新进展和媒体报道，".ai"关键字在.xyz注册中的普及率迅速上升。从2022年到2023年，“ai”已经成为.xyz新注册中排名第一的关键字，如.xyz的每月域名报告所示。"ai"关键字被创新的终端用户使用，如解决方案开发商UnrealAI.xyz和广告活动平台PeachlyAI.xyz。
2021年12月10日，Nature Medicine杂志发表文章，对医疗人工智能中偏见产生的原因和解决方法进行了分析。
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