如果人工智能是人类智能的模拟，那么它模拟的是谁，它有性别吗？ 从事某一职业的机会，我们的汽车导航系统是否识别或忽略我们的语音命令，性别都占据着一定的影响。在人工智能研究领域，女性化身最常用来扮演虚拟助手。这使得一种观点永久化，即帮助类角色最好由女性来扮演。 由此，可以得出一个结论，根据他的经验，他的操作数据集是有偏见的。同样地，人工智能的偏见是由于我们这个世界固有的偏见。 ? 在人工智能研究中，这一比例接近10%。 政府、大学、行业和更广泛的社会需要共同努力，制定一个伦理框架，在不忽视认知退化、对自主权的威胁、问责制、隐私、安全、歧视、社会影响和经济影响等问题的情况下，利用人工智能的好处。
自从人脱离了动物，产生智能以来，人就不断地试图理解我们的智能本身。以我有限的认识来看，以目前的科技我们还远远未能理解自身的智能的行为和产生的原理。 但是，这不妨碍我们发展人工智能（AI）。 根据《人工智能：一种现代方法》作者的定义，目前的关于人工智能研究可分为四类。 ：通过认知科学研究人的心理模型，用计算机模型尝试去模拟人的心理模型，属于人工智能的认知科学流派。 虽然这看起来好像没什么意义，但是也涉及到了自然语言处理、知识表示、自动推理等等值得研究的方向。 合理的思考：尝试运用逻辑学的严格定义来定义万物对象和对象之间的关系，进而创建智能系统，属于人工智能的逻辑主义流派。缺点就是，有些知识难以用逻辑表示，如“爱”之类的。
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在过去十年中，研究人员已经从单独研究RTS游戏的不同人工智能技术，转变为更加复杂的游戏中的合作与竞争，不同的技术进行了对比。 2003年 作为人工智能测试平台提出的RTS游戏 Michael Buro和Timothy Furtak 在2003年发表了一篇文章，声称RTS游戏提出了许多需要解决的新问题，以构建人类智能体。 该系统的目标之一是使研究人员能够为一款游戏构建人工智能，并将所学知识转移到新游戏中。例如，Wargus中学到的领域知识可能适用于其他RTS游戏。 2007年 ICCUP推出 的国际网络杯是一个第三方托管服务器梯星际。这个服务器对于人工智能的研究很重要，因为你可以在这个服务器上运行机器人，但不是官方的暴雪服务器。 2008年 第一次“星际争霸AI研究” 虽然之前在“星际争霸”上发表过一篇文章，但是我知道的第一篇关注于为“星际争霸”开发人工智能的文章发表于2008年。
然而却没有一致的方法来评估这种应用对人类群体的持续影响。 近年来，人工智能技术领域取得了非凡的进步。伴随着这些进步，各个学科的设计师和研究人员都需要对人工智能进行所谓的社会系统分析。 由于人工智能研究人员的热情，这样的系统已经被医生用来指导诊断。律师事务用来预测客户案例获胜的可能性，被金融机构用来帮助决定谁获得贷款，被雇主用来指导招聘。 分析人士预计对人工智能系统的使用会迅速增加。 谷歌还提出了在人工智能系统中引入 “红色按钮”， 系统失控时研究人员可以通过按红色按钮控制系统。 公开地进行人工智能系统现场测试的合作是相对自由的，没有在中期甚至是短期影响上进行持续的研究，担忧仍然存在。 还必须考虑它对社会，政治和文化价值的影响以及技术变革和科学研究对它的影响。 只有更广泛询问关于人工智能影响的问题，才能比仅仅通过计算机科学或犯罪学分析来得更全面更综合。 更有前景的迹象。
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原文题目：On the Semantic Interpretability of Artificial Intelligence Models 摘要：人工智能模型正变得越来越强大和准确，支持甚至取代人类的决策 但是，随着功能和准确性的提高，也带来了更高的复杂性，使得用户很难理解该模型是如何工作的，以及其预测背后的原因是什么。 人类必须解释和证明他们的决定，在这个过程中支持他们的人工智能模型也是如此，使语义解释成为一个新兴的研究领域。 在本工作中，我们从更广泛的角度来看待可解释性，超越了机器学习的范围，涵盖了分布语义和模糊逻辑等不同的人工智能领域。 我们根据模型的性质对模型进行检查和分类，并根据它们如何引入可解释特性，分析每种方法如何影响最终用户，并指出仍然需要解决的差距，以提供更多以人为中心的可解释性解决方案。
确实是这样，在国际上，IBM、亚马逊等各自展开了对人工智能领域的研究。人工智能程序阿尔法围棋（AlphaGo）在围棋领域的“人机大战”吸引了世界的目光。 人工智能产业技术创新战略联盟理事长、中国工程院院士高文表示，新一轮的人工智能浪潮由企业带动，目前多国已关注到人工智能巨大的发展潜力，加大了对人工智能研究的资助。 面向2030年的人工智能规划即将出台，中国的人工智能研究与开发将进入顶层设计后的系统推进阶段。 中国人工智能论文引用量排名世界第一 作为典型的前瞻性基础研究领域，人工智能得到了我国基础研究最主要的支持渠道——国家自然科学基金委的持续关注和重视。 此外，为推动人工智能研究的拓展与丰富，科学基金将重点支持通信与电子学、计算机科学与技术、自动化科学与技术等分支学科之间的交叉研究，通过交叉研究孕育重大突破。
人工智能的关键技术是深度学习，通过模拟人类大脑的神经网络来读取、处理大数据，并找出其中规律，完成特定任务。以深度学习为关键技术的人工智能现已逐渐成为各国研发投入的重点，目前发展已到应用阶段。 尽管人工智能的发展早已渗透人们生活的方方面面，但你又是否清楚人工智能领域中都有哪些研究方向，它们的“代表作”又有些什么呢？面对琳琅满目的“智能化”产品时，了解人工智能的研究方向在哪里？ 此外，还有百度机器人“小度”——它曾多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利。机器博弈是人工智能的集中体现，它包含机器视觉、专家系统、神经网络、语音识别等技术。 博弈机器学习的思想在很多领域都大有用武之地，比如社交媒体、众包管理、交通疏导等等。 除了上述提到的这几点，人工智能值得我们研究的领域远远不止这些，如果大家感兴趣的话，我们下次再细细探究。 不论是生活还是社会，我们都能感受科技带来的改变，而人类对智能化的追求，就是在各领域真正实现人工智能的广泛应用。
这些算法对复杂函数的表示能力有限，对复杂数据的处理也有限。 深度学习突破人工智能算法瓶颈，未来将就主要的监督学习、非监督学习和增强学习等三个方面的算法展开竞争。 根据《中国人脸识别行业研究及发展趋势预测》，未来五年人脸识别市场规模将保持20-30%区间的高速增长水平。 2、解决之法 1、数据的准确性 依托于被标注的数据利用知识图谱和强化学习来解决认知层面的问题 2、认知层面的算法仍需突破 如关于语义网的研究，自然语言理解、机器学习、人机交互都很重要。 （人工智能结合VR），那么将会有巨大的广告盈利空间。 4、未来机会 1、应用场景创新 目前国内乃至世界都无一款人工智能的落地爆款，人工智能的应用场景落地仍不能更好的结合实际。如智能旅游、智能游戏等。
可解释的人工智能（XAI）工具提供了一种研究原始“黑盒”模型的方法，其中的“解释”提供了对模型特征和预测之间关系的定性理解。 6.9起源、可再现性、可复制性、可重用性 地球人工智能研究四个广泛和相互关联的问题包括： （1） 起源：训练数据、人工智能模型、软件和硬件从哪里来，在报告研究结果之前，这些数据经历了什么变化？ 工程师应该通过与社会科学家、伦理学家和哲学家合作，发展与地球人工智能伦理相关的逻辑，共同研究人工智能在警务、法律、金融领域的社会影响。 这包括为ML研究人员制定一个指导方针，使它不仅是一个哲学项目，而且是一个实用的项目。 6.12运行管理 实施人工智能服务不能简单地由一个科学家或一个小型地球研究小组来实现。 07 总结 本文以地球科学的应用为重点，综述了人工智能研究的前沿技术和进展。地球人工智能理论和基础设施的突破将把地球科学带入下一个阶段：地球人工智能。
人类在1956年就提出了人工智能。 从1956年正式提出人工智能学科算起，经过近60年的发展，人工智能已经成为一门广泛的交叉和前沿科学。 人工智能本质是对人的思维的信息过程的模拟，自人工智能出现以来，弱人工智能已经在个领域不断突破。 80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。随着近几年人工智能热潮的兴起，强人工智能即将突破瓶颈，进入快速发展的时期。 他们将有自己的知觉，自己的意识。 对于强人工智能人类的的观点不一，不少人都认为拥有高智商的机器是对人类的威胁，它们很有可能会反抗人类。也有不少人认为它们会让未来人类生活的更好。 不过随着强人工智能技术的发展，未来的人工智能很有可能有与人类同等的创造性、自我保护性、情感及一些自发行为等。
近日，由中国社会科学院工业经济研究所、腾讯研究院共同研究编制的《“人工智能+制造”产业发展研究报告》在北京发布。公众号后台回复：“制造”，获取本文报告。 报告从概念、现状、影响和对策等方面，对人工智能与制造业融合发展进行了系统性研究。其中重点分析了互联网的资源与能力，为更好发挥互联网的作用指出了方向。 报告认为，对于复杂的制造业来说，互联网的定位更应该在“助力者”而非“颠覆者”，帮助制造企业加快转型升级的步伐。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
作者：马仁敏，周焕 来源：华泰证券、格灵深瞳 人工智能相关文章 院士李德毅：大数据认知(演讲全文) [重磅]百度研究院副院长余凯：大数据与人工智能(41PPT) 技术不足导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式 从以上的描述中不难看出，工业4.0对智能化的要求涵盖更广，涉及机器感知、规划、决策以及人机交互等方面，而这些领域都是人工智能技术的重点研究方向。 2. 从学科定义上来说，人工智能（ArtificialIntelligence）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。 2013年3月，谷歌以重金收购DNNresearch的方式请到了Geoffrey Hinton教授（上文提到的深度学习技术的发明者）；2013年12月，Facebook成立了人工智能实验室，聘请了卷积神经网络最负盛名的研究者 IBM就该芯片的底层设计与纽约康奈尔大学（Cornell University）纽约校区的研究人员进行了合作。自2008年以来，这一项目获得了美国五角大楼高级计划研究局的5300万美元注资。
随着现代计算技术和社会科学的发展，社会计算的理论研究和实际应用都在不断扩展。特别是随着人工智能（AI）的蓬勃发展，社交计算受到AI的显着影响。 然而，人工智能的传统技术在处理更复杂和动态的问题方面具有缺点。这种缺陷可以通过混合人为人工智能（H-AI）加以纠正，该技术将人类智能和AI整合为一个统一体，从而形成了一种新的增强型智能。 H-AI在处理社会问题方面显示出AI无法超越的优势。本文首先介绍了H-AI的概念。人工智能是H-AI过渡阶段的智能，因此对AI在社交计算领域的最新研究进展进行了综述。 其次，它总结了人工智能在社交计算中面临的典型挑战，并使得引入H-AI来解决这些挑战成为可能。最后，本文提出了一种结合H-AI的社交计算的整体框架，该框架由对象层，基础层，分析层和应用层四层组成。 面向社会计算的混合人-人工智能研究.pdf
2 人工智能的概念 ? ? 3 人工智能的发展史 ? ? ? 4 人工智能研究的基本内容 ? ? ? ? ?
Facebook研究人员发现，当前的人工智能可被“障眼法”欺骗，即认为自己“看到了”一些不存在的物体。 ? ? 对人工智能（AI）来说，眼见不一定为实。 虽然没有证据表明在现实世界中已经存在这类攻击，但牛津大学的研究人员表示，这只是一个时间问题，我们迟早会看到它们的出现。 该研究人员表示：目前我们没有任何防护手段，尽管易遭受这些攻击的系统已经被用于闭路电视摄像机。 我们需要更多的研究来发明新的机器学习技术，以便能够将其用于防御。 一个花招 Cissé发现，无人驾驶汽车中使用的图像分类算法有可能忽略行人或停放的车辆。 他说：“我认为我们应该考虑如何确保用于汽车的神经网络是安全的。” Facebook的研究表明，这种方法也可以扩展到语音识别系统。
7 月 22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。 Dietterich、澳大利亚新南威尔士大学教授、AAAI 执行委员会成员 Toby Walsh、德国人工智能研究中心（DFKI） 科技总监 Hans Uszkoreit 之后，今天，我们特别为大家带来国家级人工智能领域权威人物 交互认知的内涵，语言是对交互认知的语义标注，图像是对交互认知的情感标注，体觉可称之为肢体语言，图像是交互认知的主体。他认为，交互认知的本质是协商和学习，聊天是交互认知研究的突破口。 要研究聊天机器人的形式化约束，研究双人聊天、群聊和复杂系统涌现中的交互认知。 在今年的大会上，李德毅院士将再次为所有与会者带来他在人工智能领域的最新思考及研究成果，敬请期待。
人工智能专家的薪水令人瞠目。包括签约奖金，OpenAI支付了其首席研究员Ilya Sutskever, 2016年超过190万美元。 但也有一个警告:OpenAI的补偿可能会低估这些研究人员的能力，因为作为一个非营利组织，它不能提供股票期权。 顶级人工智能研究人员的薪水飙升，因为了解这项技术的人并不多，而成千上万的公司都想与之合作。 加拿大独立实验室Element AI估计，全球有2.2万人拥有从事专业人工智能研究所需的技能，大约是一年前的两倍。 他们招募了几位在谷歌和Facebook上有经验的研究人员，其中两家公司在全行业范围内推动了人工智能的发展。 从智能手机的数字助手到自动驾驶汽车，它们都被用于各种领域。 一些研究人员可能会要求更高的工资，因为他们的名字在人工智能社区中很重要，他们可以帮助招募其他研究人员。
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