【AI100 导读】我们的未来将不可避免的与人工智能绑在一起，那么人工智能将朝向哪个方向发展呢？对于人工智能未来的发展，我们最好的猜想有哪些（近期和远期）？...上周，我们讨论了人工智能的过去及其现状——关于当代人工智能，弱人工智能与强人工智能和通用人工智能（以下简称 AGI）三者的差异，还有一些有关意识构成的哲学思想。...弱人工智能早已渗透在我们的生活中，主要以专门用来智能地执行特定任务的软件的形式。强人工智能则是最终目标，而真正的强人工智能甚至更像是我们从一些虚构小说中所熟悉的那样。...有更多的公司会看到人工智能进步的潜力。实际上，对人工智能的持续而努力的研究最终的结果就是 AGI。...Asimov 的三个机器人定律也能在这里发挥作用，虽然对于人工智能是否能改变这种实现方式仍然是充满疑问的。那么人工智能的前景呢？ 人工智能的权利 大家争论的另一面是人工智能是否应该被保护以及享有权利。
开源与人工智能：现状与展望 摘要 本文探讨了开源在人工智能（AI）领域中的重要性、现状以及未来展望。开源技术在加速AI研究和应用方面发挥着关键作用。...通过深入分析开源AI项目、算法和工具，以及社区协作的重要性，本文揭示了开源对于促进人工智能创新的贡献。 引言 人工智能作为一项前沿技术，已经深刻影响着各行各业。...然而，要将人工智能应用于实际场景中，需要强大的算法、模型和工具支持。这就是开源的力量展现出色的地方。开源技术以其自由、透明和协作的特性，为人工智能的研究和应用提供了强大的基础。...对未来的展望 随着人工智能领域的不断发展，开源在其中的地位将变得更加重要。预计未来会涌现出更多的开源AI项目，涵盖更广泛的应用领域，如医疗、交通、金融等。...总结 开源技术在人工智能领域中扮演着不可或缺的角色。通过开源框架、算法和模型，以及社区协作，开发者和研究人员能够共同推动人工智能技术的发展和应用。未来，开源将继续引领人工智能创新的道路。
在当今的科技领域，Chat GPT 无疑是一颗耀眼的明星。它以其强大的语言处理能力和广泛的应用场景，引起了各界的广泛关注和热议。本文将深入探讨 Chat GPT 的特点、优势以及它对未来的影响。...广泛的知识覆盖：具备丰富的知识储备，可以回答各种领域的问题。 高度的灵活性：可以根据用户的需求和语境进行动态调整，提供个性化的服务。...开拓创新领域：为人工智能的发展开辟了新的方向和可能性。 在实际应用中，Chat GPT 已经展现出了巨大的潜力： 在线客服：为用户提供实时、准确的解答。...深度学习技术的不断进步：提高模型的性能和准确性。 应用领域的不断拓展：涉足更多的行业和领域，为人类社会带来更大的变革。...总之，Chat GPT 作为人工智能领域的重要成果，已经展现出了巨大的潜力和价值。它将为我们的生活和工作带来更多的便利和创新，成为推动人类社会发展的重要力量。
引言 随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为推动这一领域进步的关键力量。它们不仅改变了我们对于机器学习的理解，还深刻地影响着我们的日常生活。...1956年的达特茅斯会议标志着人工智能作为一门学科正式成立，该会议汇集了包括约翰·麦卡锡、马文·明斯基在内的多位先驱者。他们提出了许多至今仍然影响深远的思想，比如符号主义和连接主义。...早期的人工智能研究主要集中在专家系统和规则基础上，直到1958年弗兰克·罗森布拉特发明了感知器（Perceptron），这是第一个能够通过学习调整权重来分类数据的算法模型。...为了应对这些问题，学术界和工业界正在共同努力制定相应的标准和规范，以促进AI技术的健康发展。 未来展望 未来，AI大模型将继续向着更加高效、通用的方向发展。...结论 AI大模型的发展是一段激动人心的旅程，它见证了人类智慧与创造力的结晶。站在当下，我们既要庆祝已经取得的成绩，也要正视面临的挑战，共同迎接一个充满无限可能的未来。
2017已经进入了最后的倒计时，2018即将到来，在这个辞旧迎新的时刻，我们是时候来做一下盘点和展望。...今年，国家陆续提出多个人工智能相关的国家级战略规划，将人工智能的发展提高到了一个前所未有的高度，在即将到来的2018年，人工智能的发展热潮还会不会继续下去？...人工智能火爆的2017 投资 随着人工智能的再次爆发，投资界也开始高度关注人工智能企业，在整个2017年，我们几乎持续不断地被AI公司的融资信息刷屏，融资金额从从2千万到1亿美金不等，PitchBook...场景创新 2017年，人工智能逐渐离开实验室走向产业化。如果说2016年是人工智能的新纪元，人们对于人工智能的探讨还是基于概念的探讨和前景的展望上，那么2017年则是人工智能如何落地的关键一年。...场景创新是人工智能发展的催化剂，当人工智能技术发展到一定的程度后，如何让更多的人工智能技术走向前台转变为用户服务，如何激发商业化应用需求，通过需求创造供给将是未来人工智能发展的重要方向。
在2025年的预测季中，一项关于新兴人工智能驱动的药物发现领域的调研引起了广泛关注。...人工智能驱动的药物发现被分为四个不同的发展浪潮，为了解这项技术的进展提供了一个清晰的框架。...鉴于这种高度动态的格局，人工智能药物发现领域需要在法律/风险管理框架方面进行相应的创新，以确保：1）人工智能技术的价值得到保护和实现；2）对关键数据和技术进行适当的管理；3）这些目标与该领域最根本的目标同步推进...这种框架的主要支柱包括： 知识产权 我们早前对人工智能药物发现专利的审查发现，该领域的前景十分广阔。...FDA和其他监管考虑因素 FDA预计将发布有关在药物开发中使用人工智能的指南草案（最初预计在2024年底发布）。早前的一份出版物强调要根据具体的使用环境来评估人工智能在药物开发中的风险。
引言通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）是人工智能领域的终极目标，代表着一种能够执行人类所有智力任务的系统。...与当前的任务导向型人工智能（Artificial Narrow Intelligence, ANI）不同，AGI具备跨领域学习、自我适应和抽象推理的能力，标志着智能系统从“专才”向“通才”的转变。...常识推理：AGI具备理解和应用日常知识的能力，能够在复杂、模糊的场景中进行决策。与ANI的单一任务导向性不同，AGI的泛化能力使其能够在多样化场景中自主运作，成为真正意义上的“智能体”。...如何确保AGI的决策透明、可解释，是亟待解决的问题。结语AGI代表了人工智能发展的关键里程碑，其实现将开启新的技术时代，深刻影响人类社会的方方面面。...然而，通往AGI的道路充满挑战，需要跨学科的持续努力，融合计算机科学、神经科学、心理学和哲学的最新进展。理解AGI的本质、挑战及其与ASI的区别，有助于我们为未来的智能社会做好准备。
人工智能市场格局 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延 申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思维过程的模拟。...基础层是人工智能产业的基础，主要提 供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心， 以模拟人的智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智 能语音...“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。...未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。 展望：乘风破浪，探寻弯道超车之路 国内人工智能追赶速度迅猛，但基础薄弱问题突出。...在强有力的战略引领和政策支持下、 依托庞大的数据体量、丰富的应用场景和高度的互联网普及率，中国人工智能产业持续保 持蓬勃发展态势，并跻身全球人工智能第一梯队。
原文题目：A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Towards Medical XAI 摘要：近年来，人工智能尤其是机器学习在从图像处理到自然语言处理等多项任务中表现出了显著的效果...，尤其是随着深度学习的到来。...随着研究的进步，机器学习已经渗透到许多不同的领域和学科。其中一些问题，如医疗领域，需要高度的问责性和透明度，这意味着我们需要能够解释机器的决定、预测和证明它们的可靠性。...这需要更好的可解释性，这通常意味着我们需要理解算法背后的机制。不幸的是，深入学习的黑匣子性质仍未解决，许多机器决策仍然很难理解。...我们对不同的研究作品所建议的可解释性进行了回顾，并对它们进行了分类，目的是为将来采用可解释性标准提供更易于接受的替代视角。我们进一步探讨了可解释性在医学领域的应用，说明了可解释性问题的复杂性。
1 人工智能的再度崛起 2016年世界围棋冠军李世石在与Alpha Go的比赛中投子认输，让人们惊觉人工智能的力量已经不容忽视。...在今年的“两会”上，“人工智能”第一次出现在政府工作报告上。随后，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，标志着人工智能的发展成为国家战略。...2 六大领域助力实体经济 人工智能不是一个遥远的概念，新一代人工智能的繁荣，衍生出了众多应用型的技术。...根据人工智能当前的技术能力和应用热度，我们展望了人工智能将如何助力以下六大实体经济领域。 01 健康医疗，从辅诊到精准医疗 历史上，重大技术进步都会催生医疗保健水平的飞跃。...同时，人工智能的发展也为开发者和政府对于数据治理提出了新的问题，在数据开放和隐私保护之间取得平衡，从而增强人工智能领域的信任。 03 加深实体经济领域的场景探索 人工智能的发力需要深度和广度。
在本文中，我们将详细介绍低代码平台的概念、其解决问题的能力、提高生产效率的优势、对企业带来的益处、与传统开发的区别以及与人工智能的联系，全方位呈现出低代码平台的应用前景。 什么是低代码平台？...通过有效的团队协作和合理的资源配置，我们可以充分发挥低代码平台的优势，实现更广泛的应用和创新。 人工智能和低代码 在2023年，ChatGPT引起了极大的热潮，每个人都曾看到过关于它的帖子或视频。...Pega数字自动化和机器人技术副总裁Francis Carden表示：“虽然我们已经看到人工智能在企业中出现，但它只是更广泛转型的一部分，而且往往需要大量数据科学家的支持。...如果以务实的方式部署，人工智能可以为所有员工带来变革。”他还预测到2023年将会出现更加智能化的低代码平台。通过注入人工智能，低代码平台将变得比以往任何时候都更有价值、更安全。...总体而言，2023年或许将成为人工智能注入低代码领域的一年，所有用户都将从人工智能中获益。这将优化流程、提高效率、改善决策，使低代码开发比以往任何时候都更加有益、更安全、更智能。
2015年9月，美国《连线》（WIRED）杂志刊登了六位专家对未来20年人工智能领域可能取得的突破的展望。...如果计算机能够解决数据融合的这个挑战，人工智能将会有更多难以想象的用武之地。...通过帮助我们加快工作和激发思维，人工智能将引领创新的新时代。...对于服务机器人等自治系统，获得足够的道德能力和道德规范将会是至关重要的。 美国艾伦人工智能研究所CEO Oren Etzioni认为，在20年里人工智能将能够读懂科学文本。...美国MetaMind创始人兼首席技术官Richard Socher认为，人工智能未来面临两个主要挑战：一是理解并确定事实与概念之间联系，二是研究高效智能算法。
随着2017年的到来，深度学习技术也迎来了新的一年。深度学习是一门基于多层神经网络的技术，此项技术是许多颠覆性技术（如人工智能、认知计算、实时数据流分析等）的基础。...对数据科学家来说，深度学习技术将成为一门顶级焦点技术，下面我将对2017年深度学习的发展趋势做一些预测： 第一个深度学习的消费级爆款应用上市 在新的一年里，将会出现一款面向大众消费级的深度学习应用，这款应用将会取得巨大的成功...此外，由于新数据的加入、不同数据之间的合并、更加复杂的学习算法等因素都会导致要处理的数据维度增加，因此我们的硬件应该能够处理这种数据维度不断增加的数据集，同时还能够对这些高维数据进行持续处理 深度学习的广泛使用离不开那些可以实现算法加速的低成本硬件...，在2017年，我们将看到新一代神经网络芯片、GPU还有其它高性能深度学习优化架构的大规模上市，越来越多的基于纳米技术的组件也将为这些嵌入到手机、物联网中的深度学习应用提供坚实基础。...同时深度学习中也面临着复杂的设计与优化问题，为了给这一问题提供一个指导方案，我们的数据科学家也需要尝试着构建一个标准的深度学习开发框架
例如，榜单上许多成功的公司，如CytoReason（人工智能疾病建模）或BenchSci（人工智能驱动的科学试剂搜索引擎），都为人工智能在制药和生物技术行业的应用做出了有意义的贡献。...人工智能在药物发现领域的整合自然导致了一批独特的人工智能领跑者的形成--这些公司设法建立了足够的人工智能能力、稳健的商业模式，并赢得了大客户。...表2 表3 展望未来 随着初创公司的进入门槛不断提高，药物发现领域的人工智能正在不断整合，但同时也为那些能够高效创新、筹集资金并利用新技术的新创公司提供了更多机会。...人工智能在临床试验中的验证 随着越来越多的人工智能药物研发公司的候选药物进入临床试验阶段，我们将对人工智能如何真正改变创新质量有更深入的了解。显然，人工智能可以加快研究速度，降低研究成本。...他估计，人工智能已经帮助节省了6-9个月的药物开发时间，这可以转化为显著的资金节省和加速。 数据是人工智能竞赛的新重点 最后，领先的人工智能公司已经认识到，生成和拥有自己独特的生物数据至关重要。
本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（11）---《人工智能领域十大最具成长性技术展望》 人工智能领域十大最具成长性技术展望 1 对抗性神经网络 是指由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构...3 云端人工智能 云端人工智能是指将云计算的运作模式与人工智能深度融合，在云端集中使用和共享机器学习工具的技术。...7 情感智能 是指利用人工智能手段模拟表情、语气、情感等类人化情绪响应，以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术。...参考：装备参考《人工智能领域十大最具成长性技术展望》 文章若有不当和不正确之处，还望理解与指出。由于部分文字、图片等来源于互联网，无法核实真实出处，如涉及相关争议，请联系博主删除。
2016年9月6日，斯坦福大学发布了一份名为《2030年的人工智能与生活》的研究报告，展望了人工智能的研究趋势以及2030年的人工智能与生活，主要内容如下： 1....人工智能研究趋势 推动人工智能革命的研究工作正在快速发生变化，其中最重要的是机器学习技术的成熟，部分刺激来自于数字经济的崛起，因为它同时提供和利用了大量的数据。...人工智能与八大生活领域 （1）运输。运输业是与人工智能紧密结合的一个主要领域，其中一些关键技术促使人工智能以惊人的速度被广泛采用。...自动运输将很快普及，而由于大多数人对人工智能系统的第一经验是物理形式的，自动运输将强烈影响公众对人工智能的看法。...人工智能也将降低所有商品和服务的成本，有效地改善每个人的生活。从长远来看，人工智能可能被看成一个完全不同的财富创造机制，每个人都应该有权分享世界上人工智能创造的财富的一部分。
抱怨的背后正体现出中国人工智能厚积薄发，取得了一定成就，尤其是在应用层的发展达到了与美国相近的水平。...展望2018，偌大一个人工智能，优秀项目不够、顶尖人才不足、场景落地缺缺，三大难题横亘眼前，又将如何破解？...为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，提出三步走计划，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平...值得一提的是，规划中还提到了让中小学开设人工智能和编程课程，人工智能教育从娃娃抓起，一时间风头无两，盖过规划。...在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中，AI顶级人才的领军作用尤为重要，他们是推动人工智能发展的关键因素。 然而，中国人工智能领域人才发展极为欠缺。
在这篇文章中，我们将讨论一些有助于我们了解人工智能应用未来的话题，包括一些人工智能的实际应用，然后我们将尝试了解人工智能未来的下一步是什么。让我们从它开始吧。 什么是人工智能技术？...还有一件更有趣的事情，如果我们与其他人谈论人工智能的定义和起源科学家们参加比赛的人数将会增加。 未来人工智能的下一步是什么？...我认为人工智能会扼杀工作，随着时间的推移，人工智能可能会扼杀我们所知道的大多数“工作”。我认为人们对人工智能的经济影响有些沾沾自喜，很可能对我们在不久的将来必须适应的变化准备不足。...但我认为人工智能与机器或在回答这个问题时通常所做的大多数其他类比有着根本的不同，因为人工智能正在增长并且不太可能停止增长。...人工智能的未来 作为人类，我们一直对技术变革和小说着迷，现在，我们生活在历史上最伟大的进步之中。人工智能已经成为技术领域的下一件大事。世界各地的组织都在人工智能和机器学习方面提出突破性创新。
作者：田渊栋 Facebook | 人工智能研究室 量子位 已获授权编辑发布 本文作者田渊栋，毕业于卡耐基梅隆大学机器人系，现就职于Facebook人工智能研究室（FAIR）。...主要研究深度学习的理论和实践、序列决策和计算机视觉。 近日，田渊栋在知乎专栏中发布了题为《一些关于人工智能的讨论》的连载文章，量子位将此系列前两篇整理如下，与大家分享。 一 问：强AI是否会统治世界？...强AI或者弱AI，并非是由一个天才的点子造成的从0到1的突变，而是通过一系列的技术突破达成的循序渐近的渐变过程。 拿计算机视觉来说，现在我们完全解决了”计算机视觉“这个问题么？...人工智能作为一个覆盖面广得多的研究领域，随着进一步发展只会分得更细，到那个时候，我们现在挂在嘴上的强/弱AI的二元称谓，是不是会显得有些可笑呢？...当重复性的物质生产完全自动化了之后，这些可分享的独一无二的经验，就成了真正的稀缺资源和全人类的宝贵财富。
2017年7月31日，高性能计算领域专业媒体HPCwire发表文章，介绍了英特尔研究人员对人工智能与高性能计算结合的技术展望。...将适应于特定问题的深层神经网络扩展到具有数千个节点的大型系统是一项具有挑战性的工作。事实上，这是将人工智能（AI）和高性能计算机（HPC）进行融合时面临的几个障碍之一。...Dubey发布的博文提出了一个关于AI与HPC融合的问题：它会为我们带来什么？该博文让我们认识到前进的道路是不平坦的。...除了上述扩展性问题，Dubey还写道：“更加困难的是，传统的HPC程序员对用于并行编程和分布式编程的低级应用程序接口（API）（如OpenMP或MPI）非常熟悉，而与此不同的是，一个典型的数据科学家可能只熟悉某些基于高级脚本语言的框架...该博文具有很好的阅读价值，并对英特尔的工作与思考进行了简述。根据Dubey的个人简介，他的研究重点是在未来计算环境中能够有效处理新的计算与数据密集型应用范例的计算机架构。
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