根据麦肯锡的数据，从现在到2030年这十几年间，人工智能将会为美国新创造大约13万亿美元的国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿美元。
在以模型为中心的AI开发中，数据集通常是固定的和给定的，重点是迭代模型结构或训练程序以提高性能。这推动了建模方面的大量研究进展，而现在在许多任务中，改进模型的增量收益正在减少。
据麦肯锡估计，从现在到2030年，人工智能将创造约13万亿美元的美国国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿。人工智能已经成为第四次工业革命， 人工智能无疑是数字化转型的核心，它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。 越来越多的人希望投入这场人工智能革命，但他们不知道AI能做什么，AI是一种什么样的技术。 因此本文将介绍什么是AI。
我国早在2017年就将人工智能发展上升到国家战略层面，把人工智能定为新的重要经济增长点让人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力立志打造智能制造、智慧城市、智慧金融、智慧农业等，使得智能社会建设取得积极进展。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
近年来，由于人工智能技术的一些飞跃，计算机已经学会了更清晰地观察世界。但业内人士都清楚，这些人工智能算法的缺陷。最近一项实验表明，最好的人工智能视觉系统可能会在看到一张照片吐出种族污蔑、性别刻板印象，或者一个诋毁对方性格的词汇。
前言： 刚上大学的时候，每每学习一个新的课程，总觉得学习“概论”、“分类”这种东西很无聊。后来发现，学习具体的实现细节才是最无聊的……因为永远 记 不 住。 所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的：
作者：Melissa Heikkilä 翻译：付雯欣校对：赵茹萱 本文约2500字，建议阅读5分钟工具名为 Nightshade，它会扰乱训练数据，从而可能对图像生成人工智能模型造成严重损害。
随着科技的飞速进步，人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶汽车，再到医疗和金融等领域，AI算法的应用正日益广泛。本文将带你深入了解人工智能算法的魅力、种类以及未来趋势，探讨它们如何推动我们进入一个全新的时代。
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
自上世纪 50 年代以来，人类对人工智能前景的想象从未停止过，计算机科学家创造出更加复杂的新技术，也为普通消费者打造出一个令人向往的未来。虽然对人工智能的理解几十年来一直在变化，但我们也有理由相信人工智能时代最终会到来。那么想要成为一名人工智能开发者，怎样才能踏入这一领域呢？
人类反馈强化学习(RLHF)可以有效地将大型语言模型(LLM)与人类偏好对齐，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。论文进行了一场RLHF与来自人工智能反馈的RL的比较(RLAIF) -一种由现成的LLM代替人类标记偏好的技术，论文发现它们能带来相似的改善。在总结任务中，人类评估者在70%的情况下更喜欢来自RLAIF和RLHF的生成，而不是基线监督微调模型。此外，当被要求对RLAIF和RLHF总结进行评分时，人们倾向于两者评分相等。这些结果表明，RLAIF可以产生人类水平的性能，为RLHF的可扩展性限制提供了一个潜在的解决方案。
数字科技正逐渐渗透到经济、商业、社会生活方式等方方面面，人们对于数据智能时代充满了期待。数据的力量究竟该如何激发？带着这样的疑惑，我们把视角对准了人工智能竞赛这一载体，目前人工智能竞赛已经作为一种科技创新的新模式、新业态，蓬勃发展。
人工智能系统中存在着偏见，但是有偏见的算法系统并不是一个新现象。随着包括司法和健康等领域在内的各种组织都在采用人工智能技术，人们开始关注对基于人工智能的决策缺乏问责制和偏见。从人工智能研究人员和软件工程师到产品领导者和消费者，各种各样的利益相关者都参与到人工智能流水线中。在人工智能、数据集以及政策和权利领域的必要专业知识，可以共同揭示偏见，但是，这些利益相关者之间并不是统一可用的。因此，人工智能系统中的偏见会在不明显的情况下复合。
导读：上一期介绍了深度学习和机器学习的不同实践和运用，今天我们来了解一下人工智能时代，五大最具潜力的职业（文末更多往期译文推荐） “人工智能”这个词经常让人感到恐惧和忧虑。人工智能的未知可能性，害怕未
人工智能（AI）一词没有严格的定义。广义上说，人工智能指的是旨在模仿人类智能的计算机系统，其目标是执行人类可以完成的任何任务（图1）。人工智能通常被认为是计算机科学的一个子领域，但它与其他几个研究领域密切相关，包括数据科学和机器学习，以及统计学。人工智能在科学领域的大部分前景来自于它在大型数据集中发现（或“学习”）结构的能力，以及使用这种结构来做出预测甚至执行任务的能力。这种人工智能系统的优势可以补充人类的优势。例如，人工智能系统能够在非常高维的数据中看到模式，因此可以作为一个强大的工具来帮助而不是取代人类研究人员。几乎所有的现代人工智能系统都依赖于人工神经网络（ANN）的变化，这是受到神经系统组织的启发。
上海2018年“创客中国”高峰论坛上，数据科学50人成员、SAP硅谷创新中心首席数据科学家邬学宁以“大数据驱动人工智能的应用和展望”为主题发表了演讲。随着物联网、云计算和移动互联网等技术的发展成熟，大数据驱动的人工智能进行“双创”的风口，已经到来。DT君整理出了数据侠邬学宁的演讲实录，一起来看看用大数据当燃料，能“燃”起人工智能怎样的未来吧~
嘉宾 | 张晴晴 编辑 | 李忠良 人工智能有两个重要的部分，数据与算法。作为一家人工智能数据服务提供商，爱数智慧在语音数据的采集与处理上有其独到的价值，在今年的 11 月 5 日与 6 日 AICon 全球人工智能与机器学习大会（北京站）2021 上，我们邀请了爱数智慧创始人兼 CEO 张晴晴来分享他们在人工智能方面的前沿研究。在正式分享前，我们采访了张晴晴，以下为采访整理，希望对你有所启发。 InfoQ：是否可以简述一下您在人工智能方面的研究历程？ 张晴晴：我是在 2005 年开始接触人
刚刚，斯坦福大学教授、人工智能实验室（SAIL）负责人、HAI 副主任 Christopher Manning 用一页纸的篇幅定义了 AI 领域的核心术语。他表示希望这些定义能够帮助非专业人员理解 AI。
现如今，人工智能已经被炒的非常火热，似乎不管是不是科技圈的人士，都要在嘴边聊上几句人工智能，以显示自己多么与时俱进。 当然一方面人工智能的确是未来的方向，而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下
Lady我在整理一些关于Deep learning方面的学习资料，看到好文章总是忍不住想跟各位分享。这次将系统地介绍深度学习的前世今生，文章很有趣，但也很长，将分几天发布给各位，请耐心看哟！ 从Google Alphago到Chatbot聊天机器人、智慧理专、精准医疗、机器翻译… 近年来时而听到人工智能、机器学习的相关消息，一夕之间这项技术攻占了各大媒体版面。不但Google、Facebook、微软、百度、IBM等巨头纷纷进军该领域，NVIDIA执行长黄仁勋亦宣称将由显示卡转型成人工智慧运算公司，强调人工智
本文描述了我理解的智能的DIKW结构（数据层Data->信息层Information->知识层Knowledge->智慧层Wisdom），希望凭借这个框架解释智能的来源和本质。
该文介绍了16岁的高中生Mikel Bober-Irizar在Kaggle数据科学竞赛中取得优异成绩，展现了他在人工智能和机器学习方面的才能。Mikel通过自学机器学习和人工智能方面的编程技能，参加了39次Kaggle竞赛，其中在视频广告投放和为视频贴标签的竞赛中获得了第二名。Mikel的梦想是进入MIT、Berkeley和Cambridge等大学学习人工智能和机器学习。尽管Mikel在人工智能领域有很多不懂的地方，但他已经展示出了惊人的潜力和才华，未来在人工智能领域有很大的发展前景。
他是顶级的人工智能高手，仅过去一年，就参加了39次Kaggle举办的数据竞赛，其中他设计的能够探索同一平台上重复广告的算法和为视频贴标签的算法均在相关竞赛中获得第二名。他有技术，有激情，是人工智能界一颗冉冉升起的新星 这么牛逼的他，你肯定想不到还是一个高中生，16岁！他还是个孩子呀！作为92年老阿姨的我……感觉自己的智商受到了来自宇宙万物一万吨的嘲笑！！ 今天我们就来一起膜拜大神是怎么养成的，跟大神一起飞啦！ 翻译 | 周科 编辑 | 焦燕 我们的主人公叫Mikel Bober-Irizar，16
无监督学习和其他两种学习方法的主要区别在于无监督学习不需要提前知道标签数据集的类别标签。无监督学习算法使用场景通常为聚类和降维，如使用k-means聚类、系统聚类、密度聚类等算法进行数据聚类，使用主成分分析、流形降维等算法减少数据的特征数量。
AI World 2016世界人工智能大会 ❶ 业界领袖回溯60年AI历史，全球对话人工智能未来挑战，权威发布2016世界人工智能名人堂及中国人工智能产业发展报告；❷ 国际大咖“视频”远程参会， Bengio 和李飞飞联袂寄语中国人工智能；❸ 探秘讯飞超脑及华为诺亚方舟实验室，最强CTO与7大研究院院长交锋；❹ 滴滴CTO与百度首席架构师坐镇智能驾驶论坛，新智元三大圆桌阵容史无前例；❺ 中国“大狗”与"X-Dog"震撼亮相，龙泉寺机器僧“贤二”卖萌。 【新智元导读】继前天发布800万视频数据集之后，今天，谷
如果把AI技术分为「前端的交互技术」和「后端的人工智能技术」。前端的交互技术包括语音识别、图像识别和自然语言处理；后端的人工智能技术就是人工智能的核心算法，包括深度学习算法、记忆预测模型算法等。
导读：每年我们都能看到媒体上人工智能失败案例的报道，背后是否反思了为什么会发生这些啼笑皆非的事儿？本文盘点了人工智能的失败事件，与大众、专家看待人工智能的态度，试图找到所谓“人工智障”的非技术成因。
近几年来，得益于大数据的积累、计算能力的提升，深度学习从学术到工程领域均取得了非常显著的发展与突破，尤其是诸如图像识别、语音识别等实际场景应用。但是，依赖于海量的训练数据、灵活的模型、足够的运算能力以及足以对抗维度灾难的先验经验，从很大程度上来讲妨碍了深度学习技术更为广泛的运用。为此，在全球范围内，众多人工智能领域的学术大师及业界专家上下求索，也由此催生了小数据学习（Learning from limited information），通过更少的数据以及更确定的方法让 AI 学习更加高效。 然而什么是小
本次报道的论文来自于Pranav Rajpurkar，Eric J. Topol等人发表在nature medicine在上的AI in health and medicine。
舒石 发自 LZYY 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今日BAT三巨头：李彦宏、马云、马化腾，齐聚深圳IT领袖峰会，围绕人工智能这个主题展开激辩，高潮迭起。 李彦宏：强人工智能不会到来 李彦宏作为最懂人工智能的大佬，在今日大会中表示，在人类社会的发展变化中，互联网只是开胃菜，人工智能才是主菜。而且李彦宏强调，人工智能不是互联网的一部分，而是一个堪比历次工业革命级别的推动力。 谈到人工智能的现状，李彦宏表示目前机器学习的算法还在初级阶段，未来还有很多的提升空间，不过李彦宏随即抛出一个爆炸性的观
12月29日，北京大学法律人工智能实验室/研究中心成立仪式暨第一届北京大学法律与人工智能论坛在北京大学法学院召开。 北京大学法律人工智能实验室/研究中心的成立，旨在建立国际和国内一流的法律与人工智能产学研一体化基地，努力为法律与人工智能行业发展提供智力支持，并致力于高端法律人工智能复合型人才的培养，与国家AI战略规划达成了高度契合。 📷 在论坛演讲环节，来自最高人民法院、北京大学法学院、北京华宇信息技术有限公司的相关专家、学者分享了关于法律人工智能的当下与未来、法律人工智能技术的发展、人工智能的法律与政策等
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。 另外Python 已经进入山东省小学教材，从小学生学起！ 在编程语言中， Python 长期稳居前五，不仅已经成为数据分析、人工智能领域必不可少的工具，还被越来越多地公司用于网站搭建。Python 方向岗位的薪水在水涨船高，成为目前最有潜力的编程语言之一。 Python 是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言，学会之后无论是想进入数据分析、人工智能、网站开发这些领
3月18日，由IBM和CSDN共同主办，主题为“IBM PowerAI人工智能12小时编程马拉松大赛——我是大侦探！”（http://reg.powerlinux.csdn.net/）活动在北京维景国际大酒店成功举办。本次活动在国内人工智能算法领域引起广泛关注，报名者踊跃，经过严格选拔后由60余位开发者自由组队形成的20个团队参加了现场决赛圈的比赛，10000+以上用户通过映客平台观看了活动直播。 参赛者来自于国内人工智能领域一线实践公司和顶尖的科研机构，包括阿里巴巴、英特尔、美团网、小米、网易、高德、今日
微博是很多人最常使用的社交平台。吐槽、追星、发自拍、看视频、开直播等，如今微博的内容和互动形式越来越多元化。由此累积下来的庞大数据和复杂的用户互动场景，也让人工智能在微博有了用武之地。微博团队是如何玩转人工智能的？如何对明星进行图像识别？近期的线上数据侠实验室中，DT君邀请了微博机器学习团队资深算法工程师杨士新，分享了微博在人工智能方面的典型应用。
随着各大互联网公司在人工智能领域的竞争开始进入白热化阶段，人们对人工智能的讨论也随之变得激烈。有越来越多的人开始担心，人工智能将来会不会抢走自己的工作？由中国顶尖数据科学领域专家组成的「数据科学50人」的成员们，在接受专访时，大多对人与人工智能的未来给出了自己的洞见。
持续关注我们公众号的人可能会留心到我们在移动平台和人工智能的结合上进行过多方面的尝试，也发布过两篇专题文章。分别是《智能化的Conversational UI是移动发展的一个趋势》和《使用TensorFlow搭建智能开发系统，自动生成App UI代码》
每年我们都能看到媒体上人工智能失败案例的报道，背后是否反思了为什么会发生这些啼笑皆非的事儿？本文盘点了人工智能的失败事件，与大众与专家看待人工智能的态度，试图找到所谓“人工智障”的非技术成因。
据 VentureBeat 报道，Google AI 利用人工智能系统，借助数千个带有高质量标签的数据库，精准解读胸部 X 射线图像。论文已发表在《自然》杂志。
过去一年，以「预测下一个 Token」为本质的大模型已经横扫人类世界的多项任务，展现了人工智能的巨大潜力。
GitHub上，大型开源项目需要解决的问题多得吓人。为了更容易地发现最紧迫的问题，GitHub最近引入了“好问题优先”的功能，将贡献者与可能符合他们兴趣的问题进行匹配。最初的版本于2019年5月发布，可以根据项目维护者对问题应用的标签提出建议。上个月发布了更新版本，该版本包含一个人工智能算法。GitHub指出，这是GitHub.com上推出的第一款支持深度学习的产品。
以时间为尺，丈量 AI 价值 。「AI中国」机器之心 2022 年度评选结果公布，腾讯云智能媒体AI中台入选最具创新价值落地案例榜单！ 以实践树立标杆。最具创新价值落地案例榜单的评选，关注以人工智能技术帮助客户实现价值提升的实践及成果，从智能化场景、成果指标、客户竞争力提升等维度出发，最终评选出 TOP30 智能技术应用案例。 腾讯云智能，通过自身媒体AI中台的智能编目应用与客户侧创新业务系统深度结合，实现了智能化一键四层编目，输出全面、完整、细粒度的视频结构化结果。做到了输出给到上层的Xnews统一调度
已经没有什么能够阻挡Python了。根据最近火爆朋友圈的一则消息，Python已经进入山东省小学教材。Python这几年的火热，离不开人工智能和机器学习。
人工智能（AI）是现在科技领域的热门话题，它不仅改变了我们的生活方式，也催生了许多创新的工具和应用。AI工具可以帮助我们完成各种任务，如绘画、编程、视频制作、语音合成等，让我们的工作和娱乐更加高效和有趣。
你是否厌倦了每次打开浏览器都看到同样的新标签页？你是否想要让你的新标签页更有个性，更有趣，更有用？如果是的话，那么你一定要试试 WeTab！
没有接触过机器学习的同学，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。
本文探讨了人工智能发展对于未来工作岗位的影响，认为虽然人工智能可能会取代一些工作，但也同时会创造新的就业机会。文章提到，随着人工智能技术的发展，将会出现对于数据科学家、AI/机器学习工程师、数据标签专业人员等新兴工作岗位的需求。同时，文章也强调人类在创造、实施和保护人工智能方面的作用将变得更为重要，因此需要培训工作人员转向这些新职位。
导读：人工智能与人类工作是当下许多人津津乐道的一个话题，而讨论的重点大多是围绕在“未来人工智能会不会抢走我们的工作”这个方面。
量子位(QbitAI) | 牧北 发自 Tonlifornia 声势日隆，连全国两会都在热议人工智能。 李彦宏委员，三个提案全部与人工智能有关。雷军代表，也首次在建议中谈到人工智能。虽然人工智能还没有
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