关于博客人工智能和机器学习将从根本上改变我们的工作和生活方式。机器学习涵盖了AI中最引人注目的新闻，因此您将为未来做好准备。频率约为每月2个帖子。Facebook粉丝n / a。 关于博客 DeepMind是人工智能研究的世界领导者，也是其积极影响的应用。他们的科学使命是推动人工智能的界限，开发可以学习解决任何复杂问题的程序而无需如何教授。频率约为每月2个帖子。 关于Blog Sentient以前所未有的规模运行分布式人工智能，定期在数百万个AI处理节点上运行多个分布式AI作业，从而在大型和复杂数据集上生成可操作的结果。频率约为每月1个帖子。 AI ML MarketPlace关于博客 AI ML MarketPlace是与不同品牌和行业的人工智能初创公司/ AI ML技术公司，从业者和研究人员建立联系的平台。 关于博客主题Tracer™信息博客由互联网专家，作者，主题演讲人和顾问Marcus P. Zillman，MS，AMHA开发和创建，用于监控互联网上的人工智能资源和站点。频率约为每月1个帖子。
人工智能（AI）好像也是用这种方式运转着，为人工智能研究人员创造了岗位，并逐步取代了所有其它种类的知识型工作。或许一个世纪以后，通往那里的 道路和人们所想象的方式大相径庭。 我们能够看到，根据 AI 设计模式，我们会去往何方，Google、Facebook 和其它公司在人工智能投入了大量资金。在最普通的设计模式里，AI 实际上能够增加目前正在自动化的这种工作的需求。 目前应用在业务里的、最普通的人工智能被称作监督式机器学习注1。「监督式」部分比较重要：这代表算法要根据训练数据学习。算法仍然无法使用与人类接近的效率学习任何东西，但是它们能够处理更多的数据。 机器学习不是每次只取代一个工作职能，实际上，它会取代每一项工作职能。这让人们能够越来越有效地工作。 受人工智能的影响，大部分知识型工作已经被省去了，因为从历史角度看，建立一套机器学习算法的先期成本过高。和软件不一样，每一个机器学习模型不得 不针对每一种单个应用程序做个性化开发。
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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
人工智能的飞速发展导致工作岗位的减少，从而引发社会矛盾，是人们普遍的想法。但是另一方面，人工智能也创造了另外一些工作。这些新的工作职位都是做什么的呢？都有哪些渊源呢？ 近年来人工智能大火，人工智能、机器学习、深度学习和大数据等概念频频出现。这些概念和这些工作职位又有什么关系呢？ 1.人工智能三大主义 人工智能最近大火，但人工智能并不是最近的发明。 这些理念和想法后来归结为人工智能三大主义。 1.1 符号主义 符合主义者认为人工智能源于数理逻辑, 可以通过在计算机上实现逻辑演绎的方式实现人工智能。 现在很多人误认为人工智能就是机器学习。 人工智能工程师做的东西大部分和机器学习相关。比如下图工作职位的称呼是人工智能，但绝对不是让你去做专家系统, 而是让你做学习相关的事。 ? 前者的工作职责将机器学习算法应用在现有业务上，后者的工作职责则是建设和维护分布式机器学习平台。 ? 还有一个相关职位是算法工程师。
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。 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。 这里要注意一点，我们以最终期望达到的效果来做为衡量的标准，而不要以智能体的行为本身作为标准。 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。
本文为CDA数据分析原创作品，转载需授权 “随着人工智能的逐步发展，未来30年人类每天只需要工作4小时，每周只工作4天。 有更多工作被抢走，一些能顺应潮流的人将变得愈发富有和成功，而那些被时代甩在身后的人则会越来越痛苦。”这是马云对于人工智能的见解和预想。 ? 未来，人工智能会抢走人类的工作吗？ 很多事情由人工智能来做以后，人类能做什么呢？ 未来一半工作被取代？ 随着越来越多人工智能成果的出现，一些重复性高、繁琐枯燥、大量使用人工的不经济的工作将被智能机器人取代。 未来10年内，人工智能机器人将取代美国1500万个工作岗位，相当于美国就业市场的10%。 我们应该积极拥抱新变革代？ 专家认为，人类工作者如果把人工智能机器人当做合作伙伴，将能获得很大福利。 现在人们要做的是为劳动力的教育和培训进行投资，以便当这些新机遇到来之时，人类劳动者可以把握住。 其次，人类的生活品质会极大提高。人工智能的进步将带来许多社会利益。
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。 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。 ? 作为中小型企业，可以采取世面上流行的人工智能产品快速的实现刷脸登录需求。
人工智能最根本的影响就是对生产力效率的大幅提高。 中国的人口红利消失，需要大幅提高生产力才能维持经济。所以，人工智能大大规模普及是大势所趋，大部分行业会大量采用自动化。但是代价是收入差距的扩大。 人工智能时代，数字技能会越来越重要 重复性、可预测的工作都容易被替代。 效率提高带来的成本大幅节约 对于中等工作冲击最大，低等工作由于成本原因长期存在，高端的工作内容改变。 通过改进现有技术实现全自动化的职业只占极小比例，但几乎所有职业涉及的 工作内容都可自动化，部分工作内容的自动化可能 改变工作流程，彼时人类只需完成机器无法胜任的工作(反之亦然) 目前人们对自动化的关注多聚焦于它可能造成劳动力供大于求以及由此出现的大规模失业 人工智能的未来可能盛行的四类工作： 使用人工智能系统完成复杂任务的协作性工作（如护士使用人工智能应用常规查房）； 开发人工智能科技和应用的研发性工作（如数据科学家和软件研发人员）； 监测、授权或修理人工智能系统的监测性工作 （如人工智能机器人的修理师）； 适应人工智能时代的工作（如建立人工智能相关法律框架的律师或设计适合自动汽车行驶环境的城市规划师）
当前的人工智能分析工具支持预测分析或使用数据来解读未来的见解。然而，这是基于用行为和历史数据来猜测概率的“最佳猜测”。 规范分析将在不久的将来接管所有工作。 许多建议也可以自动执行，由智能机器根据可用的输入确定最佳操作过程。 人工智能将语音和面部识别带到了舞台中央 由人工智能驱动的声控数字个人助理已经极大地吸引了千禧一代。 未来，由AI驱动的系统可以根据普通语音命令自动识别用户甚至用户的情绪，从而做出非常精确的建议，或者在真正的个人层面上与用户进行互动。 下一波由人工智能驱动的助手将能够实时分析大数据，以快速掌握客户的需求和优先级，并执行所需的工作。人工智能将使超个性化成为默认标准，而不是像现在这样的高级服务。 未来的商业智能必将由人工智能系统驱动。
因此平台为了杜绝这些负面视频的产生，就会进行各种审核，其中就包括人工智能视频审核。 人工智能视频审核有什么好处 人工智能视频审核有什么好处？ 因此人工智能审核视频的最大好处就是能提高工作效率，即使面对大量的视频审核也不会感觉到疲惫，减少出错率，审核精准度高。 总的来说，使用人工智能技术进行初步审核也是很不错的事情，审核不出的视频就返回给工作人员审核，这样就能更加精准以及更加全面的展示精彩且优质的内容。 人工智能审核视频的工作原理是什么 人工智能对视频的审核原理其实很简单，利用互联网的视觉技术，对视频的内容进行一帧一帧审核以及识别。 上面就是关于人工智能视频审核的相关内容分享。现在人工智能技术越来越成熟，面对一些违规视频也能快速识别出来，这给很多公司降低了很大的人工成本，以前审核视频需要上百个工作人员，如今只需要几个即可。
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。” 用于欺诈检测的“大铜铃”是一种验证器，可以及时识别并实时标注“Fake”。但不幸的是，其结果很可能招来欺诈者的人工智能报复，旨在实时愚弄验证者。 作者介绍： R.
但现在，科学家希望通过一种新的人工智能（AI）工具为野生动物保护者赢得优势，更有力地打击盗猎者。 PAWS（野生动物安全助理）是一种新开发的人工智能，它收集以往的盗猎活动数据，基于盗猎发生的可能性输出巡逻路线。这些路线会经过随机排列，防止盗猎者了解巡逻模式。 PAWS利用人工智能的分支，即机器学习，随着收集的数据增加，它会不断产生新的洞见。 和其他旨在替代人工的人工智能技术不同的是，PAWS是一款供骑警使用的工具。Tambe表示，虽然PAWS可以考虑所有数据，让巡逻真正随机化，但人脑更擅长于进行其他分析和追踪线索。 他表示：“我们就要结合人工智能和人类智能来打击犯罪。 乌干达野生动物保护局已经体验过如何利用先进技术深入了解盗猎者。例如一个名为SMART的策略，即空间监测和报告工具。
人工智能除了绘画、海报设计、摄影，还能参与到文学作品的创作中。 本文以指南的形式，梳理人工智能写作相关的知识点、产品、技术栈，分享给大家。 百度创作大脑 百度人工智能写作辅助平台“创作大脑”，智能助手可以为人类创作者提供纠错、提取信息等各种辅助工作。 神码AI人工智能写作软件 通过各种各样的关键词，结合文章要求，分析词汇，辅助语句，以及整篇文章的思维逻辑，能够自动智能化的进行写作。 小发猫AI+写作助手 自媒体运营者可轻松获取最热门文章，而不需要自己去编写。 写匠AIWriter 一款基于人工智能与认知科学的中文写作辅助工具，开智团队研发。 算法写作了文章中的每一个字，而作者则决定了整本小说的形式。 10年后， 人们对机器学习/人工智能的看法将与我们今天对Excel、Word的看法一样。 它只是我们用来完成某些任务的工具。
因人工智能（AI）发展而产生的工作替代，我们认为应该从产业角度去做一个理性、客观的分析。 因此，我们得出结论——最后被人工智能替代的工种一定是在现有AI的算法之下人工智能能做得比较不错，且性价比高（人力成本高而使用AI成本很低）的工作。 国际知名信息技术研究和分析公司Gartner指出，2020年将有180万个职位被人工智能取代，不过同时也将创造230万个工作机会，带动整体工作机会正成长；预计到2021年，人工智能结合人脑的工作型态将产生 「人工智能最大的好处在于人工智能的增强功能（AI augmentation），也就是结合人脑与人工智慧，使之相辅相成。」 针对这个结论，我们从三个维度来具体分析。 1、人工成本十分高昂的工作。 比如，现在让人工智能做语音“理解”的事情还很难，所以类似记者这类需要充分理解语义的工种，目前的人工智能技术并无法达成。 此外，从成本角度来说，人工智能的使用成本必然呈现逐渐下降的趋势。
当我们在享受AI技术带来的便捷与高效的同时，是否考虑过技术漏洞带来的严重后果？试想如果有人恶意利用AI技术去干扰IT系统的正常工作，结果会有多可怕呢？ 一份由学术界、社会团体以及行业人士所撰写的报告《人工智能的恶意使用（Malicious Use of Artificial Intelligence）》指出，任何科技都有其双面性，在大力发展AI技术的时候 在这种干扰下，原本精确的人工智能，瞬间就沦为“人工智障”。 试想如果有人恶意制造这样的对抗样本去挑战我们身边的AI系统，结果会有多可怕呢？ 更加令人担忧的是，想要防御对抗样本攻击非常困难，现阶段还没有好的策略和工具能够解决这一问题。 然而，对于攻击者来说，只需要很小的样本量就能干扰AI模型的结果。 因为每一个动作对人类和传统安全工具来说都太小了，研究人员总结发现这类攻击场景主要出现在数据窃取中。
虽然国家、公司和国际组织在人工智能治理中的作用已经被广泛理论化，但工人的作用却很少受到关注。本章着眼于工人在识别和减轻人工智能技术带来的危害方面所发挥的作用。危害是对技术的因果“影响”进行评估。 由于缺乏共识，工人们采取了一系列集体行动，抗议在工作场所如何识别和处理危害。我们将工人在人工智能治理中的作用理论化，并构建了人工智能工作场所伤害报告过程的模型。 回顾过去十年与人工智能相关的工人维权活动，我们可以了解不同类型的工人在生产人工智能系统的工作场所是如何被定位的，他们的位置如何影响他们的主张，以及集体行动在实现他们的主张时所处的位置。 本章认为，工人在识别和减轻人工智能系统造成的危害方面发挥着独特的作用。 牛津人工智能治理手册 工人在人工智能道德和治理中的作用.pdf
选自Piekniewski's blog 作者：FILIP PIEKNIEWSKI 机器之心编译 参与：高璇、王淑婷 AI 寒冬论作者旧调重弹，从硅谷的起落讲述 AI 寒冬原理，声称人工智能和区块链终将走入死胡同 人工智能大约在 2012 年出现在硅谷的世界，当时一位不知名的加拿大人 Geoff Hinton 与他的学生一起在连接模型和神经网络的秘密空间中工作了 30 年，使用在 GPU 上实现的深度神经网络吊打了 曾经，即使是上面提到的那些政府资助机构也会成为 AI 承诺下的受害者，然后每次都会导致资金冻结，所以称为「AI 寒冬」。 但是硅谷买下了这个故事，并创造了有史以来最大的人工智能夏季盛宴。 但这些改进似乎都不足以获胜，无法证明硅谷的大赌注。它们看起来都不像 90 年代疯狂的计算机热潮一样，那么有利可图。 至于人工智能，这种炒作周期与之前并没有太大差别。 也许就像谷歌和 Facebook 等互联网公司崩溃之后出现的情况一样，当前炒作周期的结束将会在区块链或所谓的人工智能产生类似的累积奖金。但就像曾经一样，只有极少数人会赢，大多数人会满盘皆输。
我们沉迷于令AI在游戏中超越人类（以及其他受限且定义明确的话语领域，如数据集），将其作为智能的指标，作为一种与图灵测试一致的标准。 我们完全忽略这样一个事实：对智能的最终判断由现实本身，而不是由一个人类组成的委员会作出。 3. 我们的模型甚至可能起作用，但往往是出于错误的原因。 对于用图灵测试精神欺骗人类的人来说，这可能并不重要。但对于关注人工智能体处理非预期（域外）现实的能力的人来说，这是至关重要的。 4. 现实不是游戏。 在我们未来的发展中，我确信我们会使用两者的结合。 2. 学习特征还是人工构建的特征？这是一个相关的问题。 在某些情况下，学习的特征可能明显优于人工构建的特征（这是深度学习的卖点所在），但在许多应用中，人工精心制作和开发的特征绝对、毫无疑问优于任何学习的东西。总的来说，我认为这是一个伪命题。 3.
做人工智能领域先行者、担当者、推动者 ——专访IEEE Fellow、西电人工智能学院焦李成教授 记者 付一枫 受访人简介：焦李成，男，教授、博士生导师。 ▌抓住时机，做人工智能领域的先行者 ---- ---- 记者：请您介绍一下人工智能领域的发展现状。 焦李成：2017年是中国人工智能领域发展的关键之年。 无论是《政府工作报告》还是十九大报告，都将人工智能作为一项发展内容明确提出，这意味着人工智能上升至国家战略层面。《新一代人工智能发展规划》的出台，更意味着我国人工智能的发展有了明确的时间表和路线图。 记者：您因在人工智能领域人工神经网络及进化计算方向做出的杰出贡献成功当选IEEE Fellow，请您介绍一下您在这方面开展的工作。 记者：您是如何进入人工智能领域开展研究的？ 焦李成：我从1982年开始进入非线性和人工智能领域开展研究，硕士、博士期间都开展的是人工智能领域分支之一——神经网络的相关研究工作。
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 ? 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。 透过感觉器官，我们可以感觉到声音、外观、触感、气味等，让我们觉得舒服或者讨厌，进而产生感情。 不过人工智能并没有人类的身体，因此无法像人类一样通过肉体感觉器官来积累感觉经验，也无法借此获得知识。 除了这部电影之外，《黑客帝国》、《终结者》、《全面进化》等描述人工智能的电影中，大多提到人工智能会威胁到人类生活，而不是给人类带来幸福，这让很多人谈到人工智能都会感到恐慌。 例如：训练好的人工智能在图片识别过程中，效率远远高于人类，给他们10万张图片，他们会很快的为人类做好分类工作，无怨无悔，而且在工作过程中，人工智能本来的"智慧”也在提升。 ?
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