问题导读 1.哪些问题阻碍了人工智能的发展？ 2.这些问题出现的原因是什么？ 导读 当今科学虽然非常发达了，但还是没能很好的理解和解释我们的世界。三个基本问题仍然困扰着我们：最小的是什么，最大的是什么和意识是什么。所谓最小，即最小的物质是什么。虽然我们证明了上帝粒子，快要证明各种粒子的统一和完备性了。但再往小了看呢，这些基本粒子又是什么组成的？这一层一层分析下去，是否有尽头？我们还要不断的了解更小粒子、逼近真理。所谓最大，我们可视的宇宙之外是什么？我们可视的宇宙之内，看不见的暗物质、暗能量是什么
9 月 21 日至 22 日，为期两天的 CCAI 2019 正在秋意浓浓的中国青岛胶州隆重举行。本次会议选址室外体育馆召开，为原本严肃的学术会议增添了几分活泼、惬意的色彩。
读MBA时候的授业导师是周教授，周教授有一门颇受学生们欢迎的课程是“企业伦理学”。时隔多年，课本的内容已经还给了学校，但周老师课上的一些话还隐约记得。
人工智能是当今社会科技发展的趋势之一，所以对AI的投资也是不容忽视。根据麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)最近的估计，2016年，人工智能的投资将在260亿美元到3
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用－－机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。 需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。 需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
📷 中国香港智能金融科技有限公司联合创始人兼CEO柳崎峰 文/CSDN周翔 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，中国香港智能金融科技有限公司(FDT-AI)联合创始人兼CEO柳崎峰发表了题为《金融机构的市场机遇与实践》的演讲。 从移动时代步入智能时代，柳崎峰认为存
谷歌 AI 研究员 Francois Chollet 的一番言论又一次引发了人工智能领域的激烈讨论。
香港智能金融科技有限公司联合创始人兼CEO柳崎峰 文/CSDN周翔 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，香港智能金融科技有限公司(FDT-AI)联合创始人兼CEO柳崎峰发表了题为《金融机构的市场机遇与实践》的演讲。 从移动时代步入智能时代，柳崎峰认为存在三个重要转型： 券商转型，从
无人超市、自动驾驶、机器“诗人”……不知不觉间，这些颇具科技感的事物正褪去神秘色彩，进入现实生活。 忽如一夜春风来。2018年，人工智能厚积薄发，在全球多个领域同时掀起一场“智慧革命”，势不可当。技术突破给社会发展提供新的动能，也引发新的思考。 新机遇：“人工智能＋”时代到来 这是人工智能的春天，这时播下的种子更可能产生深远影响。中国人民大学附属中学校长翟小宁说，该校不仅在利用人工智能部署“智慧校园系统”，“００后”学生也表现出了对数据挖掘和建模、计算机视觉等人工智能相关课程的深深喜爱。 “未来的教
11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节在合肥拉开序幕。开幕式上，中国科学院院士鄂维南发表了《下一代人工智能》的主题演讲，分享对未来的思考与展望。
国外媒体报道，在最近机器人设计师戴维·汉森（David Hanson）的测试中，与人类极为相似的类人机器人索菲亚（Sophia）自曝愿望，称想去上学，成立家庭，并毁灭人类。 索菲亚看起来就像人类女性，拥有橡胶皮肤，能够使用很多自然的面部表情。索菲亚“大脑”中的计算机算法能够识别面部，并与人进行眼神接触。索菲亚的皮肤使用名为Frubber的延展性材料制作，下面有很多电机，让她可以做出微笑等动作。 此外，索菲亚还能理解语言和记住与人类的互动，包括面部。随着时间推移，她会变得越来越聪明。汉森说：“她的目标就是像任
人工智能的飞速发展对于教育而言的确是现实版的“狼来了”，其应对良策绝不是陷于生存焦虑中而自怨自艾，而应是基于危机意识的不断反思，并逐步走向自我完善，让人工智能成为促进教育进化的一剂良药。 人工智能作为国际竞争的新焦点与经济发展的新引擎，正在对越来越多的行业产生冲击。在教育领域，伴随着人工智能所蓄积力量的释放，人们不可避免地会问，教育本质会不会改变？学校是否会消失？教师是否会被机器人替代？这些问题体现了人们面对人工智能的危机意识以及危机意识背后的焦虑。而危机意识的出现，往往会是引发变革的前奏，笔者认为，之于教
记者 | 周翔 AI科技大本营1月28日消息，《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China在北京召开，营长也受邀参加，会上有多位人工智能领域的重磅大佬出没，Tomoso Poggio 教授就是其中一位。 说起 Tomoso Poggio ，也许很多人不太熟悉，但他的几个学生都已经名满天下。比如：DeepMind 创始人、Alpha Go 之父 Demis Hassabis；艾伦人工智能研究所首席科学家 Christof Koch；Mobileye 创始人兼 CTO Amnon Shashua
4月10日，“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典在北京举办。
被誉为深度学习三巨头之一的Yann LeCun一直是乐天派，他不止在一个场合表达他对人工智能（AI）发展的乐观预期。例如：“AI是人类智慧的放大器，AI越强大，人类就越聪明，更快乐和更有经济效率。”
虽然每个人都担忧人工智能（AI）正在取代自己的工作，但不可否认的是这项技术让我们的生活变得更加简单。 目前想象中所能勾勒的最佳场景应用 在完美的乌托邦种，你的日常生活是从家庭AI系统（具体可以参考钢铁侠的Jarvis）开始的。打开百叶窗，系统会告诉你当前的天气，热点新闻等信息。 你可以享用由机器人批量生产并采摘下来的水果作为早餐，根据天气信息能够为你穿上最适合的衣服。当你坐进无人驾驶汽车之后就会将刚刚泡好的咖啡送到你的手里，自动定航前往足球场观看孩子的比赛。此外你不在需要工作，全球的基本收入已经足以让你
在过去的10年里，人工智能领域经历了深刻的变革，在这一切中，FAIR一直是许多人工智能研究突破的来源，也是以开放和负责任的方式进行研究的灯塔。
人工智能学科的核心目标是，有朝一日我们能够建造像人类一样聪明的机器。这样的系统通常被称为通用人工智能系统（AGI）。
中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅 文/CSDN睢岭 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在本次大会上，中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅为所有参会者带来了主题为《L3 的挑战与量产》的报告。从“L3 难在哪里？”、“如何突破 L2 的天花板？”、“量产 L3 的策略”三个方面出发，重
自 ChatGPT 问世，OpenAI 使用的训练方法人类反馈强化学习（RLHF）就备受关注，已经成为微调大型语言模型（LLM）的核心方法。RLHF 方法在训练中使用人类反馈，以最小化无益、失真或偏见的输出，使 AI 模型与人类价值观对齐。
艾伦·图灵（1912-1954）是英国数学家和逻辑学家。他被认为是计算机科学之父。图灵对智力和思维着迷，并用机器模拟它们的可能性。图灵对人工智能最突出的贡献是他的模仿游戏—图灵测试。
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】谷歌前CEO施密特宣布成立基金「AI 2050」，首批砸下1.25亿美元，专门资助AI研究。施密特表示，这是为了确保AI技术能够真正造福社会。 谷歌前CEO埃里克·施密特宣布，将发起规模达1.25亿美元的公益基金，用于资助AI研究。 据英国《金融时报》报道，这个基金名为「AI 2050」，将给学者提供5年资助。该基金将由谷歌新上任的技术与社会部门主管James Manyika以个人身份联合掌管。 据报道，AI2050 将颁发奖项以支持来自全
机器之心原创 作者：李泽南 9 月 26 日，英伟达 GTC 大会中国站在北京开幕。在大会第一天上午的 Keynote 中，英伟达 CEO 黄仁勋介绍了 TensorRT 3.0、全新机器智能芯片 Xavier 等新产品（详见：英伟达 GTC 中国站开幕：宣布 TensorRT3、自动机器处理器 Xavier）。随着计算机硬件和人工智能技术的发展，整个科技产业的基础正在被颠覆，大数据和深度学习正在影响着我们。在大会上，黄仁勋也为我们介绍了英伟达近期的发展战略。 📷 黄仁勋认为，即将到来的
谷歌与普林斯顿大学合作的AI实验室将于本月启用，实验室将通过建立一个合作项目来推进人工智能的研究，从而扩大新泽西州蓬勃发展的创新生态系统。
当前的时代背景下，理解怀念过去是可以理解的，但我们正处在这样的环境里，因此，可观测性永远不会和从前一样了。
MALUUBA是一家深度学习公司，位于加拿大魁北克省蒙特利尔市，致力于从事促进机器人像人类一样思考、推理和交流的事业。该公司今天宣布即将公开发行两个复杂的自然语言理解数据集。在资源的可利用化过程中，MALUUBA公司旨在进一步推动和促进人工智能领域的研究，以取得突破性创新成果。 Maluuba公司的新数据集是自然产生的，而不是人工生成的，它探索了人类在读写和对话方面的基本能力。这些数据集具有一定的复杂性，目前已经应用于开发机器的阅读理解能力、面向目标的对话系统和对话接口领域的研究。 “我们相信，语言的理解
人机交互的时代就要来了！在不久的将来，旅客过海关的时候，面对的将是一台人工智能自动通关机——AVATAR，通过安检与测谎的结合，将重塑安检新型态；此外，这项技术的成熟，还能在面试、人力资源等应用领域有更大的作为。
摘要： 2017年注定是机器学习快速发展的一年，特别是机器学习商业化的成功是的更多的人积极的投入到机器学习的学习当中。机器学习一定会成为未来的技术，让我们看看这项未来的技术现在发展到何种程度。 很难
作者 | Matthew S. Smith 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 导读：本文讨论了人工智能在特定行业中的应用和限制，特别是在受到严格监管的领域中。文章提到，在这些领域中，人工智能可能会面临数据隐私和监管要求等方面的挑战，因此需要更加精确和可靠。此外，本文还强调了使用人工智能工具的有效专业知识和人工智能承诺提供的效率之间存在的摩擦。最后，本文还探讨了大型语言模型的使用，以及它们在保证精度和准确性方面面临的挑战。 人工智能不会很快接管所有人的工作（即使有可能），因为模型的
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立8个技术方向，35项研究命题 申报截止时间为2020年6月15日24:00(北京时间) 申报链接：https://withzz.com/project/detail/73（请在
美国国家科学基金会（NSF）发布人-技关系前沿项目指南，旨在通过支持融合研究来应对不断变化的工作环境带来的机遇和挑战，包括：理解和发展人与技术的关系；设计新技术来增强人的表现；阐述新兴社会技术格局并了解新技术的风险和收益；利用技术普及终生教育机制。
白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 千呼万唤始出来，马毅教授的AI综述论文终于出炉！ 耗时三个多月，联合神经科学家曹颖、计算机大牛沈向洋，协作完成。 据本人描述，这篇论文是将他“过去五年的工作以及智能七十多年的发展有机结合起来”，并且还表示： 一生从未在一篇文章上花这么多精力和时间。 具体而言，就是“理出了智能的起源以及计算原理的基本轮廓和框架，能让大家认识到这种理论联系实践的可能性。” 此前在社交网络上预告时，许多网友都期待十足。 结果今天刚发不久，就有学者表示，正好要设计新的生成
我写过几篇关于人工神经网络的文章，但都是关于随机概念的随机文章。本系列文章将向您详细介绍人工神经网络及其相关概念。所有内容的参考资料和参考资料将在本系列的最后提到，以便您可以深入研究所有的概念。
一分钟AI 华为确认P20系列即将登陆巴黎，AI加成拍照功能更出色 张朝阳：在研究区块链，但相信AI的力量 Waymo无人车新专利，根据乘客身体状况选择合适的路线，可为易晕车乘客选择平坦路线 新款
2017年关于AI发生了很多事情，很难几个段落描述清楚。在这里我尝试进行总结。 很难相信自从我上一次年终总结以来到现在只有一年的时间。2017年AI世界里发生了很多事情，很难几段话说清楚。这是我的尝试
稍微有点想法的公司不是已经部署了AI项目就是在部署AI项目的路上。确实，在全面商业化的今天，这种激情促进了人工智能的普及，也在一定程度上降低了企业的成本，提高效率。
---- 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
选自IEEE 机器之心编译 编辑：王楷 ChatGPT 等大模型的相继发布，让很多人倍感压力，害怕 AI 会很快接管他们的工作。对此，OpenAI 也曾发表过一项研究，表明 ChatGPT 的影响涵盖所有收入阶层，且高收入工作可能面临更大的风险。事实到底如何呢？本文表明，人工智能不能很快取代所有人的工作，因为模型仍然运行昂贵，难以使用，而且经常出错。 我们应该将所有的工作，即使是那些令人满意的工作都实现自动智能化吗？ 这是未来生命研究所 (Future of Life Institute) 最近提出的几个
原文： 7 AI trends to watch in 2017 | O’Reilly Media 作者： Ben Lorica，O’Reilly首席数据科学家 译者： 张扬，哆巴安电子商务公司创始人和CEO 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 从工具到研究及伦理，本-罗瑞卡预测2017年AI大事件。 在2016年我们看到巨头和创业公司，都做了大量的AI方面的创新和投资，炒得火热。2017年，趋势会如何？ 平民化的工具将使得更多公司可以尝试AI技术 最近
抓取36kr网站数据 爬虫代码和数据sql脚本在下方链接,抓取过程主要是抓包找到url递归解析的规律,三个主要的函数 以及 表结构脚本如下： #建表语句(写爬虫时候忘记添加user_url 后续数据处理时候update补全了这个字段)CREATE TABLE `36kr` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id', `column_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '专题id', `tag` varc
📷 量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2
詹士 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 马库斯又开炮了，直指LeCun最新一篇采访。 「LeCun所说的一切，我之前几乎逐字逐句都说过。」 「大部分内容就在2018年一篇论文中，而LeCun当时还嘲笑，大部分内容是错误的」。 同样在Twitter上，马库斯也发布数十条相关主题推文，还是针对LeCun的这篇内容，引发不少业内人关注。 目前，相关媒体ZDNet已注意到马库斯的声音，并在原报道中刊出相关争议—— 但目前LeCun尚未回应。 所以，这究竟是怎样一篇采访？LeCun又说了什
很高兴可以和大家分享深度学习在短视频视觉内容分析中的应用，分享包括四个方面，首先回顾深度学习的发展历程和讲述深度学习在短视频领域进行自动化视频内容分析的意义和必要性，再结合美拍短视频业务分享我们将深度学习应用到视频内容理解中遇到的问题和解决思路，最后从产品、数据以及技术层面展望后续的一些优化方向。
近年来，元学习领域，或者说“学会学习的学习”，引起了人们极大的兴趣。与传统的人工智能方法(使用固定的学习算法从头开始解决给定的任务)不同，元学习的目的是改进学习算法本身，考虑到多次学习的经验。这个范例提供了一个机会来解决深度学习的许多传统挑战，包括数据和计算瓶颈，以及泛化的基本问题。在这项综述中，我们描述了当代元学习的景观。我们首先讨论元学习的定义，并将其定位于相关领域，如迁移学习、多任务学习和超参数优化。然后，我们提出了一个新的分类法，对元学习方法的空间进行了更全面的细分。我们综述了元学习的一些有前途的应用和成功案例，包括小样本学习、强化学习和体系架构搜索。最后，我们讨论了突出的挑战和未来研究的有希望的领域。
机器之心原创 作者：吴欣 不断攀升的融资额背后，是正大幅抬高的创业门槛，人工智能创业还有小玩家的机会吗？ 2017 年 10 月 31 日，中国人工智能创业公司旷视科技 Face++ （下简称旷视）宣布正式完成 C 轮 4.6 亿美金融资，本轮由中国国有资本风险投资基金（简称「国风投」）领投，蚂蚁金服、富士康集团联合领投。本轮融资由 C1、C2 两轮构成，同时引入包括中俄战略投资基金、阳光保险集团、SK 集团等新的重要投资者，腾达资本作为本轮融资独家财务顾问。 在宣传稿中提到，这一数字打破了国际范围内
---- 新智元报道 来源：sciencedirect 编辑：Emil 好困 【新智元导读】DeepMind最近研究了一下大自然，于是决定把「达尔文主义」应用在AI上面。首先给AI设定一个奖励，等AI学会如何把奖励做到最大化，它就是个出色的人工智能代理了。 人工智能发展了这么久，终于产生了包括卷积，注意力，全连接等各种机制。 有趣的是，最近的研究反而搞起了「这些机制我们都不需要」的创新。 例如苹果发表的一篇论文表示Transformer不需要注意力机制。 在这个方面，DeepMind也不甘落后，发
自从5月份Piekniewski博客的一篇“AI Winter Is Well On Its Way”引起轩然大波之后，关于AI寒冬的论调就没有停止过。
一、如果百度3年前就用所有服务器挖比特币的话，现在市值能超阿里吗？ 7年前，比特币仅值6美分，今年初还不及1000美元，目前已突破19000美元。今年以来，其累计涨幅超1800%，抢尽了眼球。 今年以
孩子们对玩具的品味会一代一代地变化，但有一件事永远不会过时：纸板。这种想法是The Crafty Robot的Smartibot背后的推动力，Smartibot是一种基于人工智能的纸板机器人工具包，可教孩子们电路，电机和代码的基本原理。
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