作者：霍金 著名科学家霍金，被誉为“宇宙之王”，他认为：人类迄今为止最为深刻的影响就是人工智能的崛起，对于人工智能，他有以下十点深刻的思考： 01 在我的一生中，我见证了很多社会深刻的变化。其中最深刻
著名科学家霍金，被誉为“宇宙之王”，他认为：人类迄今为止最为深刻的影响就是人工智能的崛起，对于人工智能，他有以下十点深刻的思考： 1 在我的一生中，我见证了很多社会深刻的变化。其中最深刻，同时也是对人类影响与日俱增的变化就是人工智能的崛起。人工智能可能是人类文明史上最伟大的事件，它要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。如果我们不能学会如何避免风险，那么我们会把自己置于绝境。 如果有人设计计算机病毒，那么就有人设计不断自我完善、直到最终超越人类的人工智能，其结果将是一种新的生命形式。 人工智能的真正风险
著名科学家霍金，被誉为“宇宙之王”，他认为：人类迄今为止最为深刻的影响就是人工智能的崛起，对于人工智能，他有以下十点深刻的思考：
要想人工智能和机器学习的水平“更上一层楼”，诸如破解最佳加密算法等重大挑战，仍需要进一步发展——有更大的规模和更复杂的符号模型。 人工智能会变得更加智能吗？足以颠覆计算机安全吗？人工智能已经可以根据人们的要求制作任何风格的艺术作品，而这让艺术界感到非常惊讶。AI能够写诗，能够利用庞大的存储数据库。既然AI能够像诗人一样写诗，又可以提供综合搜索的最佳结果，那么试想一下，为什么它们不能破除安全协议呢？ 没有人能给出这个答案，因为对于这个问题，答案是复杂的、极具变化的，且让人捉摸不透的。可以利用人工智能更轻易地
3月14日。据英国天空新闻等多家媒体的报道，史蒂芬霍金去世，享年76岁。生于伽利略祭日，卒于爱因斯坦诞辰，世间再无霍金，时间永留简史。 斯蒂芬·威廉·霍金（Stephen William Hawkin
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.08641.pdf
本周，AI业界又有哪些新鲜事？ ChatGPT 国内版ChatGPT首发被复旦“抢注”，但非常不成熟？ 虽然各大厂如火如荼地备战国内版“GPT”，但谁也没抢到这个“首发”：2 月 20 日晚，复旦大学自然语言处理实验室发布了国内首个类 ChatGPT 模型 MOSS，并邀请公众参与内测（https://moss.fastnlp.top/#/）。 从 MOSS 项目主页来看，其定位是“一个类似 ChatGPT 的对话式语言模型”，能按照用户指示执行各种自然语言任务，包括回答问题、生成文本、总结文本和生
美国国家标准与技术研究院 (NIST) 近日发布了有关对抗性机器学习 (AML) 攻击和缓解措施指南， 呼吁人们再度关注近年来人工智能 (AI) 系统部署增加所带来的隐私和安全挑战，并表示这类系统目前没有万无一失的方法进行保护。
Cylance是一家利用人工智能和机器学习来打击网络攻击的网络安全初创公司，在E轮融资中已经筹集了1.2亿美元，由Blackstone Tactical Opportunities领导。
随着数字化时代的发展，信息技术已经深刻渗透到我们的生活和工作中。然而，这也伴随着各种网络安全威胁和漏洞风险。为了确保系统和应用的安全性，漏洞挖掘和安全审计成为了至关重要的环节。本文将深入探讨漏洞挖掘和安全审计的技巧与策略，为网络安全提供有效保障。
今天下午谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石的第一场比赛结束，AlphaGo获得今日比赛的胜利。双方在较量3个半小时后，李世石宣布认输。今日比赛结束后，双方还将分别在3月10日(周四)、12日(周六)、13日(周日)、15日 (周二)的北京时间中午12点进行剩余4场比赛。 本次比赛用时每方2小时，1分钟读秒三次。比赛采用中国规则，黑贴3又3/4子(黑贴7目半)。采用中国规则是因Alpha GO以中国规则为基础开发。 比赛采用5局3胜制，最终比赛获胜方将获得奖金100万美元。如果AlphaGo获胜，奖金
机器之心报道 编辑：小舟、力元 当提供更多数据时，人们不会做出更好的决定，那么为什么假设 AI 会呢？ 随着人工智能技术的兴起，AI 中存在的问题也被逐步暴露出来。AI 做出的决策与人类最佳决策仍然存在差异，并且往往包含一些偏见。那么问题出在哪里呢？近日在一篇文章中，作者 Marianne Bellotti 阐明了相关原因，并提出了自己对 AI 设计原则的看法。我们来看一下文章的具体内容。 越来越多的数据 据专家指出，数据科学家花费大约 80％的时间来清洗数据，实现由人工智能驱动的集中式决策的关键是打破各
大家好，今天我们将深入探讨人工智能如何彻底改变我们的生活方式，领略未来的无限可能性。
作者 | Alberto Romero 译者 | 王强 策划 | 刘燕 这一天迟早会到来，符号 AI 的结局又会重现 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 机器学习和深度学习的地位将日渐衰退，一直退回到它们的本来面目：花哨的统计技术。 至少二十年来，人工智能领域一直被连接主义人工智能——也就是基于神经网络的人工智能所主导。从识别手写数字到掌握人类语言，人工智能行业每天都有新的突破。人工智能技术发展如此之快，世界甚至都跟不上它的节奏。尽管这个领域大受欢迎，但神经网
许多高管问我人工智能能够做什么？ 这些人想知道 AI 是如何颠覆他们从处的行业，以及他们该如何利用 AI 重塑自己的公司。这段日子，有媒体在描述人工智能时总是夹杂着一些不切实际的观点：如人工智能很快就会接管全世界！ 是的，人工智能确实在改变着搜索、广告、电商、金融、物流、媒体等行业，但作为曾经 Google Brain 的负责人、斯坦福大学人工智能实验室前主任以及百度 1200 多人的 AI 团队领导者；以及培育出许多世界领先的人工智能小组，并创造出许多服务上亿用户的人工智能产品的人，在谈及人工智能对世
ChatGPT曾因其先进的对话能力而声名鹊起，然而有一些用户发现了能够绕过其系统内置的安全措施的弱点。如果有人可以操纵聊天机器人提示系统，那就能发布一些未经审查和监管的内容，这引发了道德问题。
这张 Cloud-Native 微服务的图, 是来自世界十大架构师之一；Chris Richardson ; 的书中。
全球顶尖人工智能专家、百度首席科学家吴恩达在《哈佛商业评论》撰文讨论了当前人工智能的能力与不足。吴恩达谈到： 许多企业高管问我人工智能够做些什么，他们想要知道人工智能会如何颠覆其所在的行业以及他们可以如何利用人工智能来重塑自己的公司。但最近的一些媒体报道对人工智能能力的描绘有点不切实际，如人工智能会统治整个世界。人工智能现在已经改变了网络搜索、广告、电子商务、金融、物流、媒体等领域。作为谷歌大脑（Google Brain）团队创办人、斯坦福人工智能实验室（Stanford Artificial Intell
虽然英伟达的股价从本周早些时候的峰值回落，但其股价在过去一年中飙升了262%，从每股近242美元飙升至收盘时的875美元。
2022 年 1 月 17 日，剑桥——人工智能 (AI) 正在为语音和图像识别铺平道路，AlphaFold DB的推出彻底改变了蛋白质结构预测。然而，当涉及到其他领域，包括转化为药物发现时，该技术似乎落后了。尽管有大量媒体关注其加速这一领域的潜力，但人工智能尚未被证明是一种有效的解决方案。人工智能需要改变什么来推动药物发现？
AI科技评论消息，经过四个多小时的对弈，柯洁以四分之一子之差败给了AlphaGo。 比赛后，曾参与训练AlphaGo的棋手樊麾，与围棋九段常昊一同回顾了整个对弈过程。柯洁也与Deepmind创始人Demis Hassabis，以及AlphaGo的主程序员David Silver一同接受了媒体采访，谈及对比赛的感想。 AlphaGo注重整体局势的发展 樊麾提到，在经过年初Master的60局比赛后，很多棋手也在尝试用点三三这种下法。而柯洁也模仿了这种开局。 常昊在分析中表示，对整个棋局印象最深的，是白棋在
人工智能的大模型训练是一个复杂且资源密集的过程，其中一个关键环节是向量召回。向量召回是指在给定查询的情况下，从海量数据中快速有效地检索出最相关的信息或项目的技术。这一概念在信息检索、推荐系统、自然语言处理等领域有着广泛的应用。接下来，我们将深入探讨向量召回的基本原理、应用场景以及它在人工智能模型训练中的重要性。
01 了解强化学习 新闻报道中很少将强化学 习与机器学习、深度学习、人工智能这些关键词区分开来，所以我们要先介绍什么是强化学习，再讲解其基本机制。 强化学习与机器学习、人工智能这些关键词之间的关系； 强化学习相对于其他机器学习方法的优点和弱点； 那么，下面就正式开始学习之旅吧。 1.强化学习与各关键词之间的关系 图 1-1 所示为与强化学习相关的关键词之间的关系。 图 1-1 各关键词之间的关系 首先，机器学习是实现人工智能的一种技术。不同的人对人工智能的定义有不同的理解，这里不进行深入说明。不过，对于“
---- 新智元报道 编辑：好困 昕朋 【新智元导读】时隔7年，人类围棋选手首次「大胜」顶尖AI棋手！是什么策略，让李世石都甘拜下风的人工智能铩羽而归呢？ 2016年，是人工智能的崛起之年。 自从AlphaGo完胜围棋世界冠军李世石之后，代表围棋顶尖水平的玩家再也不是人类。 然而，今天金融时报的一篇文章让围棋重回人们的视野：人类找到了战胜AI的方法！ 蛰伏7年，人类棋手要卷土重来了吗？ 围棋逆风翻盘，人类战胜AI？ FT报道称，来自美国的业余四段棋手Kellin Pelrine，一举击败了顶级的
今年1月，人工智能(AI)巨头DeepMind宣布，它在构建类似人类认知的人工智能系统的道路上取得了一个重要里程碑。AlphaStar是DeepMind利用强化学习技术设计的一款代理程序，能够在《星际争霸2》(StarCraft II)中击败两名职业玩家。《星际争霸2》是有史以来最复杂的实时战略游戏之一。在第一个版本之后DeepMind继续进化AlphaStar，现在这名人工智能玩家能够以大师级别进行完整的《星际争霸2》的比赛并宣称超过了99.8%的人类玩家。研究结果最近发表在《自然》杂志上，展示了现代人工智能系统中使用的一些最先进的自我学习技术。
大多数人会对智能机器人可能背叛人类而心怀恐惧。但谁又能保护它们，防止它们自相残杀呢？一位学者问道。 在不那么遥远的未来，人工智能（大概是以机器人的形式存在）很有可能将具备自己的意识。无论何种
OpenAI、牛津大学、剑桥大学等14家机构和高校联合发布《人工智能恶意使用：预测、预防和缓解》，调查了恶意应用人工智能技术会造成的潜在威胁，以及预测、预防和减少这些威胁的方法。 牛津大学召开了一次为期两天的研讨会。来自人工智能、无人机、网络安全、自主武器系统、反恐等领域的众多专家共同探究了伴随着人工智能的发展可能带来的安全问题。时过一年，OpenAI、牛津大学、剑桥大学等14家机构和高校于2018年2月底联合发布《人工智能恶意使用：预测、预防和缓解》，该报告指出人工智能和机器学习技术正以前所未有的速度
数据是构建人工智能系统必需的关键基础设施。数据在很大程度上决定了AI系统的性能、公平性、稳健性、安全性和可扩展性。
美国公司英伟达(NVIDIA)发文公开了其自动驾驶汽车的深度学习机制。 深度神经网络的自主学习能力是它的一个强项，因为随着经验的增加，机器变得越来越好；该能力也是一个弱点，因为它没有代码可以让工程师来
本文来自NVIDIA GTC21的一次技术分享视频，演讲者是Gary Marcus，他是Robust.AI的创建者和CEO，演讲的主题是“The Next Decade in AI: Four Steps Toward Robust Artificial Intelligence”，即“人工智能的下一个十年：迈向强大人工智能的四个步骤”。
人工智能蓬勃发展的今天，智能语音是普通用户最常感受到的人工智能应用之一。作为国内智能语音领域的实力玩家，科大讯飞是如何挖掘人工智能背后的价值的？又如何通过精准营销实现数据价值变现？在12月13日的数据侠线上实验室中，科大讯飞大数据研究院执行院长谭昶，为我们分享了科大讯飞的实践。
【新智元导读】 不可多得的好文，谢丹老师在这篇观点鲜明的文章中，从历史发展的角度阐述了人工智能的发展。有非常多独特的思考，比如人脑智能简单说来还是三个部分：硬件、软件和大数据，人类智能的发展大致是二十万年前硬件ready（大脑的基因），2万年前软件ready（复杂语言的行成），5千年前开始大数据驱动（文字的形成）。此外，他认为，约束人工智能大规模布置的原因其实已经基本不是硬件而是成本了。 “在人工智能一片叫好的合唱中，总偶尔有两三个不和谐的声音。这不和谐的代表在名人界是霍金，在企业界是伊隆·马斯克。人工智能
GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型。
导读：近日，清华大学社科学院社会学系副教授何晓斌在“创新，无界——中国AI创新者论坛”上。做了《AI背景下的文科人才培养》主题报告。
导读：Loup Ventures近日发布了“年度数字助理智商测试”，跟踪智能手机上四大AI助手的表现。该公司表示，Google的Assistant，Apple的Siri和微软的Cortana在过去一年中都有所改善，但Siri则是令人惊奇地有了很大改善，另外Cortana远远落后于亚马逊的Alexa。
经过五天的鏖战，德州扑克人工智能系统Libratus毫无悬念获得最终胜利。在这场德州扑克人机大战中，中国龙之队的六位牌手共与冷扑大师打了36000手牌，共输792327分，AI完胜人类。 比赛的结局并
自1950年阿兰·图灵在其开创性论文——《计算机器与智能》中首次提出“机器能思考吗？”这个问题以来，人工智能的发展并非一帆风顺，也尚未实现其“通用人工智能”的目标。
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟本文我们将聚焦 AI 加速器的解决方案及行业前景等内容。 谁的 AI 加速器解决方案最好？ 显然，这个问题非常复杂。未来 5-10 年的事情很难预测。此外，如果你想知道整个产业将走向何方，不要问工程师。我们了解技术，但技术上做得好的产品未必就能大规模铺开。 在过去的五年里，很多优秀的想法得以实现，但它们也只是学术论文中 AI 加速器设计和想法的一小部分，剩下的部分还有很多可以渗透到业界中。这些东西非常随机，有可能在未来的某个时间，一项新的研究将提出一个「突破性
【新智元发自中国乌镇】乌镇人工智能峰会进入第二天，哈萨比斯、David Silver和Jeff Dean等谷歌高管纷纷发表演讲。他们对AlphaGo 2.0的新技术进行了详细解读。几位“谷歌人”纷纷提到一个关键词——TPU。Jeff Dean 甚至直接放出了与GPU的性能对比图。从昨天的赛后采访到今天的主旨演讲，哈萨比斯等人一直在强调TPU对新版本的AlphaGo的巨大提升。看来，TPU将会成为接下来一段时间内谷歌的战略重点，GPU要小心了。本文带来哈萨比斯、David Silver现场演讲报道（附PPT）
本文由大数据文摘和数据派（datapi）联合发布，转载请后台申请授权 文图|大数据文摘记者袁璐 音频|瞳瞳 导语：2016年，整个人工智能产业呈现出爆炸式的发展，它给人类生活带来各种各样的可能，更给了人类想象力足够发挥的空间。未来，人工智能的发展趋势究竟是什么？人工智能热潮下，研究和产业能够碰撞出怎样的火花？ 6月6日下午，大数据文摘记者有幸在清华大学人工智能论坛专访清华大学计算机系教授、中国科学院院士张钹。针对人工智能领域的产业和创业，年过八旬张院士给出了自己的见解和意见。 人物简介：张钹，清华大学计算
我们生活在一个由软件驱动的变革时代。软件以及所有软件工程的过程、实践、技术和支持它的科学领域，使我们的医疗、国防、商业、通信、教育和能源系统成为可能。它也是几乎所有研究领域的关键赋能组件，如智能基础设施（纳米技术）、人类增强（生物技术）和自主交通。然而，对软件的依赖使我们容易受到其自身弱点的影响。软件的弱点直接反映了软件工程的现状和实践中的不足之处，它们可以毫无预警地影响数百万人。2021年，软件问题导致了美国历史上最大规模的输油管道关闭，并导致了数百家企业的瘫痪。软件质量问题还导致了飞机和汽车坠毁中的生命损失，以及航空飞行的昂贵故障。
大数据文摘作品 转载具体要求见文明 作者 | Aileen 魏子敏 视频团队 | 陈啸明 王子君 田晋阳 takeshiluan 没错！大数据文摘字幕组成立啦！！！ 我们专注一切炫酷的科技、技术前沿类视频 如果你热爱和志同道合的小伙伴一起做一些有趣的事 如果你的英文不错，又懂一点视频 快加入我们吧～ 在大数据文摘后台回复“志愿者” 了解如何加入大数据文摘字幕组！ 经过20日的赛程，Brain vs.AI的德州扑克人机大战在卡耐基梅隆大学(CMU)落幕，由4名人类职业玩家 Jason Les、Dong Ki
【新智元导读】世界上最有影响力的国际时事刊物之一《外交政策》（Foreign Policy）撰文称，美国若再不采取行动，将输掉人工智能竞赛，丧失全球霸主的地位。文章分析了相较于俄中两国，美国在人工智能领域的劣势和应采取何种应对措施。 大约60年前，当时的参议院多数党领袖Lyndon B. Johnson曾警告，谁赢得太空竞赛，谁就会获得对世界的绝对控制。 无独有偶，最近俄罗斯总统普京表示，“谁成为人工智能领域的领导者，谁就将成为世界的统治者。” Johnson和普京或许会被指责为过于夸张。 但是他们对技术力
在教育部高等教育司的指导下，Wiztalk在2020年发布了一批教育部产学协同育人项目，面向有计算机科普工作经验的高校老师开放，将应用型的信息技术领域成果形成系列信息技术通识课程。 接下来内容为王元卓老师作品，希望对各位读者有所助益。 ---- 本期内容 视频作者： 中科院计算技术研究所 王元卓 本期题目： 《科幻电影中的人工智能—知识图谱》 内容简介： 复仇者联盟2中奥创机器人是如何分析出各位英雄的弱点然后击败他们的呢？这背后一个很可能的原因便是它那强大的知识计算能力，而支持知识计算的重要基础便是知
【导读】11月10日，黄士杰应台湾人工智能年会之邀来台演讲，演讲主题是「AlphaGo——深度学习与强化学习的胜利」，也是他首次公开演讲。不久前，在DeepMind发表了《Mastering the game of Go without humanknowledge》的最新论文后，黄士杰曾在Facebook写下：AlphaGo Zero是完全脱离人类知识的AlphaGo版本。在演讲上，他强调，DeepMind的目标是要做出一个通用人工智能，也就是强人工智能，但他也认为，对DeepMind来说，强人工智能还是
在对 OpenAl 开发的新型大型语言模型 AI 支持的 ChatGPT 的独家采访中，我们讨论了该聊天机器人解决方案的开发、银行可以从对话式 AI 中受益的方式，以及 2023 年及以后银行业的趋势和机遇。
△人工智能机器人在无限制下注 扑克中击败顶级职业扑克选手 王新民 编译自Nature 量子位·QbitAI 出品 人类发明的那些智力游戏，快要全面沦陷了。 人工智能已经在国际象棋、跳棋、围棋和西洋双路棋上击败了人类，最近它又占领了扑克领域。 两个不同团队开发的两个机器人，先后在一对一无限制下注的德州扑克上征服了多位职业扑克玩家。 第一个打败职业玩家的算法，是DeepStack，由加拿大阿尔伯塔大学的计算机科学家与查尔斯大学和捷克技术大学的合作者共同开发的。一个月后，在美国宾夕法尼亚州匹兹堡的Rivers
在最近一次由科技杂志《Ada》举办的季度会议上，有人问她是否认为机器人应当拥有权利，她回答说：“你的意思是用电的权利？还是定期维护的权利？”
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