该报告中提出的23条官方建议可被归纳为以下七大任务，这对于人工智能领域的任何人都有良好的引导作用。 这七项任务将对美国的技术发展产生巨大影响，人工智能行业的每个人都应深刻理解这些内容，充分利用由此带来的新发展机遇（及改变）。 关于发展所需采取的具体措施，政府建议私人机构和公共机构都投资人工智能研究，看看具体业务或行业将如何受益于人工智能发展。 美国政府还计划创建一个开源的人工智能培训数据库，确保人人都有机会接触必要的人工智能技术，跟上新时代的脚步。 2 政府机构应引入人工智能 人工智能通常能够提高办事效率，各政府机构都应采用这项技术。 美国政府在该报告中还提出了监测其他国家的计划，制定针对国际人工智能事务的政府战略并列出目前需要国际参与和监测的人工智能领域。报告中还将日本、韩国、德国、波兰、英国和意大利列为美国的监测合作伙伴。
人工智能任务的分类 邓范鑫 为了实现AI-Complete(AI-Hard，AI完全)问题，我们需要一些测量方法，最著名的测量方法当属图灵测试。 一个可以解决AI完全问题的机器应该在必要辅助的设备帮助下，可以完成人类能够完全的所有任务，亦即它像人类一样的智能(Intelligent)，我们便称其为强人工智能（True AI或Strong AI）。 这些人类可以完成的任务，我们称之为人工智能任务，简称AI任务，AI任务有不同的难易程度，所谓难易是基于所需要的智力资源的多少，一般呈现到科学技术领域，表现出来的是越容易模拟实现的AI任务越简单，越难于模拟实现的任务越困难 在人工智能学科的讨论中，一般的研究者会大家的研究领域专注各子类任务上，而这些分类，有的是关于的智能实现的机制，有的是智能行为的表现，不一而足，如运动与控制、自然语言处理、感知（语音识别、面部识别、对象识别 一、资料整理 为了完成本次分类，我从四个方面进行了借鉴和梳理：从动物到人类的智力演化和差别（进化角度），人类从婴儿到成人的智力发育过程（发育角度）， 人类活动和人工智能研究目标分类。
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广泛的监督和无监督学习算法。 Scikit-learn专门研究机器学习算法。库的任务不包括加载、处理、数据操作和可视化。 大型社区和详细的文档。 3. PyTorch PyTorch是处理神经网络的最佳选择之一，神经网络是TensorFlow的长期竞争对手。主要由Facebook的人工智能小组开发。 所有数据都以数据帧表的形式表示。 8. SciPy SciPy对于科学和工程计算是必不可少的，包括机器学习任务。 NLTK NLTK是一套用于自然语言的符号和统计处理的库和程序。它附带了大量的文档，包括一本书，解释了可以用这个包执行的自然语言处理任务背后的概念。 11. 有许多过滤工具可以用于计算机视觉任务。 ·END·
文章目录 弱人工智能（Weak AI） 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读： Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能（Strong AI） 又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力： 存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能（Super Intelligence，缩写 ASI） 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 ? 智能体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互，举个例子，机器人的摄像头是他的感知器，马达是他的执行器。 感知，是关于时间的输入序列，对应的会有一个输出的执行动作。 智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。 总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 它是研究、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 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器， 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。 ?
先简单总结一下使用笔记1-3： 基础部分介绍了一些常用功能，比如运动控制、LED显示和扬声器交互等 人机接口显示部分--输出，cozmo面部显示屏输出一些基本信息 人机接口视觉部分--输入，cozmo 摄像头获取环境信息并处理等 接着，就自然过渡到第四部分----立方体和物体任务部分，共有13个项目专题，非常有趣。 Cozmo环顾四周，找寻充电底座图标，然后行驶到附近，任务完成。 ---- 1. go to pose 给定Cozmo目标位置和角度，然后行驶到对应位置和角度。 print("Completed action: result = %s" % action) print("Done.") ---- 4. stack or roll 让Cozmo依据找到的立方体的数量执行不同的任务 机器人等待直到找到3个立方体，然后尝试拿起最远的一个。
来源：AI前线 本文长度为4000字，建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 然而不幸的是，网络罪犯同样也利用人工智能创建自己的合成身份，产生的结果也足够真实，足以愚弄发现异常行为的人工智能。 这场人工智能之战——也是打击网络安全欺诈者，正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 Johnston 说：“欺诈者可以购买这些验证卡的清单，并通过任意数量的在线计划从中获利。“这些犯罪分子大量使用人工智能，他们也像合法开发者一样，在互联网论坛上分享软件工具和技巧。” 同时，根据 Doermann 的说法，好人需要教育公众，对互联网上的一切要持保留态度；如果听起来太好（或太坏）而不像是真的，那么它可能就是真的。Doermann 说，“这并不是一项不可能完成的任务。
配备有最先进的人工智能（AI）技术的现代无人机正在向众多新颖有趣的应用开放。 尽管该领域受到AI的最新突破的强烈影响，但大多数提供的解决方案要么完全依赖于商业软件，要么提供了一个弱集成接口，从而拒绝开发其他技术。这使我们提出了一种新颖，有效的无人机-AI联合技术框架。 智能无人机系统在没有人为控制的情况下将面临复杂的挑战。这些复杂的挑战之一是能够在实时用例中执行计算机视觉任务。 为了展示其功能和优势，我们实现并评估了不同的基于视觉的现代深度学习模型，用于对象检测，目标跟踪和目标切换。 Togootogtokh,Christian Micheloni,Gian Luca Foresti,Niki Martinel 原文地址：https://arxiv.org/abs/2004.06154 基于UAV的高效人工智能实时视觉任务框架
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的历史 1.2 人工智能的诞生 人工智能是最近才有的吗？ 其实人工智能很早就有了，都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河，一起沿着时间的足迹探究人工智能。 对于人工智能的研究者来说，这个会议是一场划时代的会议，会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”，于是“人工智能”这个词，诞生了！ ? 好多人在问我IBM深蓝和AlphaGo的区别，我的回答是深蓝用的是演算法，目的是证明IBM大型服务器的能力，而AlphaGo用的是深度强化学习，证明机器可以有智能（我们在后续的文章会解释）。 ? 从人工智能诞生到现在的历史，可以整理为下图： ? 当我们介绍人工智能浪潮的时候，总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗？
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的基本概念 1.1 啥是人工智能 ? 究竟啥是人工之智能？ 接下来，我会带大家一一解惑。 1.1.1 人的智慧和人工智能 究竟什么是人工智能，什么是AI，接下来，由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和人工智能的词汇，总给人一种深奥神秘的感觉。人工智能顾名思义就是人类制造的智慧，英文叫Artificial Intelligence（AI），所以人工智能=AI。 对于人工智能的研究人员来说，目标并不是研究人类智慧的来源，而是以工程技术手段制造出类似人类智慧的 产品。 人类和人工智能最大的差异是，肉体的有无。 ? 人类可以通过身体获得外界资讯。 这种方法就是大名鼎鼎的图灵测试。 ? 只要三成以上的研究员将人工智能误以为是人类，就算通过图灵测试。 但是由于计算机很难做到与人类接近的对话，所以很长一段时间都没有任何人工智能通过图灵测试。
我们已经开始毫不犹豫地信任 Spotify 提供的音乐推荐，开始向 Siri 或 Alexa 说话，仿佛它们是召唤出的精灵、是不具有形体的智能。 这意味着人工智能技术将很快超越克拉克的第三定律，即所谓“任何先进的技术，初看都与魔法无异”。实际上，我们已经不再有机会去弄清楚人工智能系统用了什么把戏，甚至无法发现人工智能系统是不是耍了把戏。 最终，人工智能系统将会成为自己行为的首要专家，将能够比任何人类都更好地预测它自己的未来。 由此，复杂的人工智能技术将会基于一系列甚至人类中的专家也无法理解的复杂互动，而向我们提供合理而正确的洞见。 人工智能不“人工” 正如任何重要技术创新及其获得主流应用的过程一样，人工智能也正在从一种朦胧的好奇演化为一种强大的功能。所以，将来世界上最有价值的财富将是一个无人能完全理解或控制的智能系统。 人工智能中的“人工”二字正在失去其意义。 今天，人类智能正在塑造人工智能，而人工智能也已开始越来越多地塑造人类的智能。当人工智能系统的影响增加之后，将有更多的人需要能够理解人工智能的运作和后果。
摆脱人工智能 在不久的将来，你将看不到，感觉不到人工智能，而且你也将无法理解人工智能。 首先，人工智能并不是一定需要一个有形的实体。 人工智能可以通过很多不同的媒介来表现自己，比如图形用户端口或者是声音端口。我们不需要看一下Siri和Alexa或者与其对话就相信Spotify（全球最大的正版流媒体服务平台）的推荐。 目前人工智能发展的趋势下，即便是资深的人工智能专家也无法跟上人工智能发展的步伐。 这意味着人工智能技术不久就会超越克拉克第三法则，该法则认为“任何非常先进的技术，初看都与魔法无异”。 如果是这样，没有人工智能的帮助，我们还能得出确切科学的结论或者是制定周详的决策吗？ 相互交织的智能 就像任何重大的技术创新以及后来成为主流技术一样，人工智能正逐渐从朦胧的好奇发展演变成为强有力的工具。 在人工智能系统中，“人工”正在失去其应有的意义。 今天，人类智能正在塑造人工智能，以后人工智能将逐渐塑造人类智能。当人工智能系统的影响越来越大时，更多的人需要理解其运作原理和影响。
1.2人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 因此，人工神经网络的研究由此进入低潮时期，而人工智能、专家系统的研究进入高潮。 70年代以后 ◆70年代，人工智能开始从理论走向实践，解决一些实际问题。 应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。 ◆80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。87,89年世界大会有6－7千人参加。硬件公司有上千个。
这意味着在某种程度上，你不仅要考虑本国的人工智能产量，以权衡进口其他各国人工智能技术，同时，你还要思考该如何任何不同国家之间的安全标准和认证，必要的时候，你是否还需要遵守未来可能出现的国际条约或公约，等等 所有这一切，远比我们想象的要复杂得多。 因此，当我们沿着人工智能研发的道路上前行，围绕人工智能构建规章制度是必须要去做的事情，不要当一切都来不及时再后悔莫及。 二、人工智能犯了事，就没人担责任吗？ 上面关于人工智能的监管的分析，但是现在我们要谈谈责任问题。人工智能的监管与责任，和安全与公共福利一样，都像是硬币的正反面。 监管的目的，是为了确保人工智能系统尽可能的安全；而责任，其实就是为了当人工智能系统出错时，我们可以找到可以追究问题的人，或者再说的准确一点儿，就是找谁可以获得法律上的赔偿。 由上面一连串的分析，也许你会想为什么我们不干脆去责怪机器人呢？毕竟，关于人工智能人格也有过讨论，而且人工智能系统本身也有担负刑事责任的可能。 但是，这种方法在实际应用时又有什么不一样呢？
前段时间读了李开复的《人工智能》，对于有关什么是AI，李开复给出了五种定义，我更加认可第四种： AI 就是会学习的计算机程序 AI终究还是程序，而程序能干什么，干的怎么样是取决于不同的算法的。 算法 Algorithm，是AI的第一个要素。 这一轮的人工智能的复兴离不开“机器学习”，尤其是“深度学习”。接下来，让我们看看，计算机程序是怎么“学习”的。 当拥有了不同的“模型”，计算机程序就可以下棋、看病、开车、认脸了。 为了让计算机学的更好，需要大量的“训练数据集”，这不就是“大数据”么？因此，这一轮的人工智能复兴，和大数据是紧密关联的。 不同类型的任务需要水管以不同类型的方式进行安装和连接。 所以，深度学习需要大量的计算能力。这种能力，被称为计算力。 计算力，capacity of Calculation，是AI的最后一个要素。
---- 新智元推荐 来源：中国新闻网 编辑整理：元子 【新智元导读】中国国家新一代人工智能治理专业委员会17日在北京发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，明确提出和谐友好 中国国家新一代人工智能治理专业委员会17日在北京发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，明确提出和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理等八项原则。 共担责任 人工智能研发者、使用者及其他相关方应具有高度的社会责任感和自律意识，严格遵守法律法规、伦理道德和标准规范。建立人工智能问责机制，明确研发者、使用者和受用者等的责任。 不断提升智能化技术手段，优化管理机制，完善治理体系，推动治理原则贯穿人工智能产品和服务的全生命周期。对未来更高级人工智能的潜在风险持续开展研究和预判，确保人工智能始终朝着有利于人类的方向发展。 ，经过网上建议征集、专家反复研讨、多方征求意见等环节，最终在凝聚广泛共识的基础上形成并发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》。
全书共分为6个章节，6个主题： 人工智能现状 人工智能发展历程 人工智能对人类有威胁吗 人工智能目前的典型应用场景 人工智能带来的创新创业机遇 人工智能时代教育与个人发展 用第一章中提到的Primsa软件 人工智能会威胁到人类吗 先科普三个概念： 弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，也是当前人工智能所处的阶段。 强人工智能 又称通用型人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 我们必须确保我们设计制造的产品和服务符合我们的愿望和预期。你知道，这件事与桥梁工程师们使用一整套质量保障方案来确保他们建造的桥梁不会坍塌没有什么两样。 若AI可以胜任绝大多数人类工作，那么人还有存在的意义吗？答案是，不要停止思考。
在智慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功能。人脸识别是其中最常用的算法，基本是每个项目标配。今天就从人脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 聚个例子，有个项目中给客户安装人脸识别门禁机，放在客户公司门口，但因为是在办公楼内，光照条件不是很好，识别效果不如人意。 训练成本的窘境。 接着上面的例子，人工智能的杀手锏说到底还是训练，打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可能有差异。比如化妆女性，阿拉伯人，这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了，能不能为客户在特定的环境训练算法？技术上是可以，但成本谁来承担。 基本上，每个客户到最后都会问一句：我买你们的AI产品能干啥。客户不关心你的算法有多牛逼，准确率多少个9，只关注这个产品能为他带来什么效益。单卖AI没有市场，帮客户实现业务闭环才是王道。 接触到不同的客户遇到不同的现场环境。要做有口碑的交付团队，任重而道远。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
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