【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。
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。
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人工智能(AI)系统在许多领域越来越受欢迎。然而，人工智能技术仍处于发展阶段，还有许多问题需要解决。其中，需要证明人工智能系统的可靠性，让公众有信心地使用人工智能系统。 在本文中，我们提供了人工智能系统可靠性的统计视角。与其他考虑不同，人工智能系统的可靠性侧重于时间维度。也就是说，系统可以在预定的时间内执行其设计的功能。 我们回顾了可靠性数据分析和软件可靠性的传统方法，并讨论了如何将现有的方法转化为人工智能系统的可靠性建模和评估。 最后，讨论了人工智能可靠性评估的数据采集和测试计划，以及如何改进系统设计以实现更高的人工智能可靠性。论文以一些结束语结束。 人工智能系统可靠性的统计学展望.pdf
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。
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
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。
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。
老外对SDSAN的概念接受度应该比国内的接受度高得多，JedaNetwork是美国一家专门做SDSAN的创业公司，虽然也是做FcoE的集中式控制，不过估计产品实现上要专业的多。 鉴于这个技术具有足够的前瞻性和未来重要的市场地位，两家的产品都没有具体的技术资料出来，本文会从近年来少数几篇涉及到SDSAN的论文中进行简要的总结，希望对读者能有所启示。 MAC地址的修改），并下发给OF交换机指导storage流量的转发，上述两张表的形成规则以及控制器的处理逻辑如下所示。 3)实现了FCoE的边缘接入，然而对Storage流量的端到端传输并未做集中式的控制。 3）Huawei CSN[3] 相比于FCoE，FC的技术其实更为成熟，其简易的架构如下左图所示。 的处理也是如出一辙的。
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。
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。
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。 ? 将针对特定问题的深度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（HPC）进行融合时面临的几个障碍之一。 该主管在上周发布的博文提出了一个关于人工智能与高性能计算融合的问题：需要怎样才能实现？这篇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，博文中还写道：“雪上加霜的是，传统的高性能计算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，而在超级计算机上训练深度神经网络的典型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。根据博文作者的个人简介，其研究重点是在未来计算环境中能够有效处理新的计算应用与数据密集型应用范式的计算机架构。
随着内核的发展，eBPF 逐步从最初的数据包过滤扩展到了网络、内核、安全、跟踪等，而且它的功能特性还在快速发展中，早期的 BPF 被称为经典 BPF，简称 cBPF，正是这种功能扩展，使得现在的 BPF eBPF 发展展望 eBPF summit 2022 《The future of eBPF in the Linux Kernel》展望了 eBPF 的发展方向，具体的演进方向包括几个方面： 更完备的编程能力 ：当前 eBPF 的编程能力存在一些局限性（比如不支持变量边界的循环，指令数量受限等），演进目标提供图灵完备的编程能力。 更广泛的移植能力：增强 CO-RE，加强 Helper 接口可移植能力，实现跨体系、平台的移植能力。 更强的可编程能力：支持访问/修改内核任意参数、返回值，实现更强的内核编程能力。 更完备的编程能力：当前 eBPF 的编程能力存在一些局限性（比如不支持变量边界的循环，指令数量受限等），演进目标提供图灵完备的编程能力。
网络是静态的、单人的，好像印刷时代的一部分被带到了网络上。虽然我不得不说它有点古怪和有趣。 而当有这么多的钱漂浮在空中时，强调乐趣和终端用户的隐私和最佳利益就不会真正在他们的优先名单上。 因此，网站变得更加令人上瘾。公司开始创建自己的网站。 就像每家公司和他们的狗都有一个登陆页面，如果你眯起眼睛，就会觉得他们都在使用相同的模板，标题都是 "自动化组织协作工作场所远程通信交付的一体化解决方案"，"用100倍的时间提高10倍的生产力！！" 即使是微软的Office应用程序，即 "事实上的 "桌面应用程序，其界面也是在react中重写的，这是一种基于网络的技术。 他们把你的数据抽到他们的数据中心，他们可以控制哪些内容被放在他们的平台上，哪些不被放在他们的平台上，他们可以通过策划你看到的和不看到的内容来影响你的决定，他们可以在你搜索他们的竞争对手时把他们的产品放在上面
近日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加强数字政府建设的指导意见》中指出，网络强国战略指引下，国家十四五规划纲要明确要提高数字政府建设水平，各地数字政府发展良莠不齐，部门、层级、地区烟囱现象严重 ，需要从顶层设计层面进行明确指引，进一步推进数字政府跨部门、跨层级、跨地区的统筹力度，提升协同能治理能力。 结合《关于开展内外贸一体化试点的通知》《专利开放许可试点工作方案》《关于做好政府采购框架协议采购工作有关问题的通知》等文件，我们可以得知，数字化政务改革即将延申到各个层面，也是一块待开发的广阔市场。 政务平台正在朝着全国一体化集约统筹、数据开放共享加速演进，健全标准规范、细化制度规则是一体化发展的先决条件，国务院办公厅、各省政府办是统筹推进数字政府建设的核心枢纽。 加快构建标准统一、布局合理、管理协同、安全可靠的全国一体化政务大数据体系。加快完善线上线下一体化统一身份认证体系。
CORD是将端局重新打造成数据中心的开源项目，考虑到目前的边缘计算驱动力以及自己在创建更简单的统一平台方面的进展，预计2018年将是一个大的部署年。 ? Heavy Reading高级分析师Roz Roseboro表示：“我最近的研究显示了对CORD的强大的支持，其简化接入网络和采用更灵活的云架构的使命正在引起业界共鸣，他们从CSP社区的参与中得到了极大的好处 2018年的一些乐观主义是基于CORD 2017年结束的方式：它宣布了一个新的简化和整合的平台，CORD 4.1，将分离的住宅，移动和企业版本合并成一个版本。 随着CORD 4.1版本的变化，之前的三个不同的R-CORD、M-CORD和E-CORD得以合并，运营商将能够选择个性化的功能。 Timon Sloane表示新的统一的CORD被设计成为简化、易于部署的整体，但它也是模块化的消费品，认识到每个运营商和很多厂商都有自己的传统环境，边缘计算将得到广泛的部署。
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