Bragi Lovetrue是Demiurge Technologies 的联合创始人，该公司位于瑞士，旨在推进服务于人类的深度学习、类脑工程和智能机器人领域的科技突破与应用转化。 我对上述事项的观察结论是，问题的症结在于人工智能和脑科学领域用于引导渐进式发展的基准并不适用于启发革命性突破。 但是工程师思维的盛行令人工智能与脑科学的发展更加受制于对反向工程致命缺陷的忽视，正在阻碍着革命性突破的到来。 正在极速增长的对人工智能普世应用的庞大需求， 使人工智能学术界与产业界正在以过去无法想象的速度融合，令人工智能的科学价值与应用价值正在以前所未有的方式统一。 因此，神经网络计算模型的突破将会为全人类的生活来带来质的飞跃。我们虽然无法预测何时何地会出现下一个「图灵」，但我们一定能够共创最优的生态系统来吸引下一个「图灵」。
人工智能在经过了5年突破性的发展，2015年是人工智能发展的一个里程碑。计算机已经变得更加的精巧并且学习速度比以前更快。 谷歌的高级研究员Jeff Dean说，AI领域可以说确实处于加速发展中。 为了庆祝他们的成就和制定关于人工智能领域的发展计划，这周Dean和许多其他AI领域的顶级人物聚集在蒙特利尔召开的神经信息处理系统会议。 关于人工智能领域有许多可以讨论话题。今年人工领域之所以会有前所未有的进步这要归功于一些令人厌烦的因素的积聚。例如，带有处理复杂信息能力的云计算基础建设，是一项附有巨大能量并且可以负担得起的工程。 人工智能研究的主要聚焦点在于学会自行思考，并且对于一些普遍问题能够提供临时的解决方法。 但是人工智能技术的巨大潜力已经远远超出了在谷歌利用人工智能技术开发游戏所展现出的能力。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
AI 科技评论按，4 月 25 日，在由涂鸦智能联合知名财经媒体《新财富》、人工智能领域知名媒体《全球智能化商业》共同举办的「全球智能化商业峰会」上，斯坦福大学荣誉教授、新西兰皇家学会荣誉成员、世界级算法专家 Michael Saunders 教授的研究领域包括人工智能、大规模科学计算、大数据分析、系统优化、稀疏矩阵解法、软件工程、AIoT 等。 AI 科技评论：您是如何看待人工智能、IoT 与系统优化之间的关系？ AI 科技评论：现在人工智能技术在中国特别火热，作为这方面的专家，您觉得人工智能技术未来突破点在哪里，这一技术的走向如何？ Michael Saunders：这是一个很好的问题，人工智能技术已经发展很久了，1967 年，当我还在斯坦福大学念 PhD 的时候，人工智能就已经是一个计算机科学的研究主题了，如果 AI 是泡沫的话，
4 月 25 日，在由涂鸦智能联合知名财经媒体《新财富》、人工智能领域知名媒体《全球智能化商业》共同举办的「全球智能化商业峰会」上，斯坦福大学荣誉教授、新西兰皇家学会荣誉成员、世界级算法专家 Michael Michael Saunders 教授的研究领域包括人工智能、大规模科学计算、大数据分析、系统优化、稀疏矩阵解法、软件工程、AIoT 等。 AI 科技评论：您是如何看待人工智能、IoT 与系统优化之间的关系？ AI 科技评论：现在人工智能技术在中国特别火热，作为这方面的专家，您觉得人工智能技术未来突破点在哪里，这一技术的走向如何？ Michael Saunders：这是一个很好的问题，人工智能技术已经发展很久了，1967 年，当我还在斯坦福大学念 PhD 的时候，人工智能就已经是一个计算机科学的研究主题了，如果 AI 是泡沫的话，
今年在人工智能和机器学习领域取得的进展令人印象深刻。这些领域中受到认可的进展一年比一年多，但我们仍然能够赶上这速度。 2015年人工智能重大的突破分为5类：跨环境抽象（abstracting across environments），直觉概念理解（intuitive concept understanding），创造性抽象思维 我会突出讲述一些重要的事件，它们推动了今年人工智能的发展。 跨环境抽象（Abstracting Across Environments） 人工智能领域的一个长期目标是实现人工通用智能，一个单一的学习程序可以同时在完全不同的领域进行学习和行动，可以转换一些学习到的技巧和知识 Rajendran等人则使用联合嵌入，以不同方式和不同语言，一次性支持多种有意义相关映射的聚集。随着这些嵌入变得更加复杂和详细，它们就可以成为更多复杂人工智能广为使用的技术。
总结一下个人认为2020年人工智能领域称得上突破的一些工作，涉及到DETR、ViT、BYOL、NeRF、GPT-3和AlphaFold2六个王炸。 DETR ? DETR是首个将完整的Transformer架构应用于计算机视觉领域的工作，开辟了计算机视觉大规模使用Transformer的新纪元。 这是什么概念，这就是Self-Supervised的周伯通啊，左手和右手互博，不需要和别人实战就能练成绝世神功。 NeRF ? NeRF，只需要输入少量静态图片，就能做到多视角的逼真3D效果。 AlphaFold2 蛋白质结构预测问题是结构生物学一个里程碑式的问题，每两年，人类会组织一场蛋白质结构预测大赛。CASP14届Alphafold2血虐其他算法。 ? 这个图什么概念？ 最后 前4个工作对于后面Transformer、Self-Supervised和3D视觉领域有着深远的影响，会一定程度上指引NLP和CV领域的发展。后两个工作可能属于行业颠覆型的工作，经久不衰。
AI的瓶颈突破在于实体人工智能 近几十年，人类的生活方式发生了非常重大的变化，这凸显了对远程和自动化过程的需求。 大脑与机体的适当平衡是创造行为更自然和全集成的智能机器人的先决条件。 因此，未来十年内，机器人学领域的一大主要缺口是：为机器人机体以及机体形态与智能控制系统和基于学习的方法的共同进化开发新材料和新结构。 为了填补这一缺口，机器人学社区的一大重要发展趋势是实现机体、控制、形态、动作执行和感知的协同进化。这里将其称为实体人工智能（PAI）。 因此，PAI与机体变化方法无关，并且有别于具身智能（embodiedintelligence）。PAI 合成的要义在于从材料层面到形态层面再到机器人系统层面将多种不同的功能特性成功地组合到一起。
2018年人工智能技术已在多方面实现突破进展，国内外的科技公司都在不断尝试将人工智能应用于更多领域，不论科技巨头还是初创企业，都在致力于不断创新，推动技术进步，接下来我们就来看看十项中外人工智能领域富有突破性的技术 ，在智能机器人领域内取得了突破性进展。 技术突破：店铺安装摄像头已经是一件非常普遍的行为，但普通的摄像头只能纪录店铺内人们的行为，如果发现盗窃需要通过观看监控记录人工排查，耗时费力。 技术突破：机器人流程自动化（RPA）是通过使用高性能认知技术实现业务的自动化和工作的效率。人类只需在操作界面上编写需要人工完成的工作流程，即可处理各种业务，如浏览器，云，以及各种软件。 技术突破：在进行音乐编辑时，一般是利用均衡器将音乐中的低音部分调出来，而麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员发现了更好的解决方案。他们所研发的新系统PixelPlayer。
[AI：RPA的智能突破口] RPA尚处于发展的初级阶段 与其他技术一样，RPA也正在从单一功能向多功能、智能化发展。 从发展阶段来看，RPA的发展可划分为辅助人工、解放人工、增强智能和自主智能四大阶段。 目前，RPA仍处于发展的初级（辅助人工、解放人工）阶段，只能应对基于规则的、机械性、重复性的任务。 不少企业部署RPA后，随着各类业务的发展，对RPA提出了更高的要求，希望RPA能拓展边界，处理更为复杂的场景。于是，AI成了RPA的“智能”突破口。 结合了机器学习和深度学习的AI，可通过计算机视觉、语音识别、自然语音处理等技术拥有认知能力，适合处理RPA无法理解的非结构化数据，以帮助RPA提高应用范围和工作效率。 此外，通过借助AI-OCR技术，RPA还可以轻松识别编号、日期、金额，并自动输入Excel表格中，比传统人工录入更为准确、快捷、高效。
量子位 | 李林编译 微软首席执行官Satya Nadella昨天在印度的公开活动上发表讲话时，强调人工智能（AI）的巨大潜力，并称之为技术的“终极突破”。 “如果宽泛的讨论包括机器学习在内的人工智能，过去五年来最令人兴奋的事情是深度神经网络的发展，让机器具备犹如人类一样感知语音或图像的能力”，Nadella说。 不过尽管对人工智能非常看好，他仍然经过说不应“过度炒作”。 不能说通用人工智能AGI即将到来，Nadella表示，真正的挑战是对人类语言的理解，然而现在的人工智能还不能完美的做到这一点，我们需要继续向上攀爬。
当前，国内智能手机出货量持续走低，甚至终止了国内智能手机连续八年的高增长趋势，不少手机厂商将“人工智能”视为此次困境的突破口。 智能手机出货量持续走低 人工智能成“救命丸” 在各家手机厂商抓紧时机部署人工智能产业的时候，智能手机整体态势看来似乎有点不佳。 落地智能手机 “智能语音交互”打响第一炮 从当初苹果的Siri到后来微软的Cortana，再到三星人工智能平台Bixby的语音交互模块，可以说，在智能手机端，人们对这类人工智能的落地方式感受最为直接。 最后 如今，基于人工智能等前沿技术，智能手机的“智能”已远远超越以往人们对它的定义，由一种机械式的智能向着人性化智能的方向进行转变。 从短期来看，智能语音助手以及计算机视觉技术服务将是人工智能技术在智能手机端的应用体现，这将帮助人们认识人工智能，并培养使用人工智能应用的习惯意识。
当然，还有很多具有突破性的论文值得一读，但我们认为这是一个很好的列表，你可以从它开始。 概要总结 艾伦人工智能研究所的团队提出一种新型的深层语境化单词表示——语言模型嵌入(Embeddings from Language Models, ELMo)。 设计了一个卷积架构，它可以作为序列建模任务的一个方便且强大的起点。 AI社区的评价 在使用RNN之前，一定要先尝试CNN。你会惊讶于你能走多远。——特斯拉人工智能主管Andrej Karpathy。 伯克利人工智能研究实验室的研究人员表明，由于某些延迟的结果，使用共同的公平标准实际上可能会损害代表性不足或处境不利的群体。因此，他们鼓励在设计一个“公平”的机器学习系统时考虑长期结果。 AI社区的评价 这篇论文在人工智能社区中得到了广泛的讨论，被认为是一篇利用神经网络在“幻觉”世界中强化学习和训练智能体的杰出作品。
当然，还有很多具有突破性的论文值得一读，但本文作者认为这是一个很好的列表，你可以从它开始。 今天，Reddit上的一条帖子火了： ? 对于初学者来说，在机器学习和人工智能领域必须的论文有哪些？ 概要总结 艾伦人工智能研究所的团队提出一种新型的深层语境化单词表示——语言模型嵌入(Embeddings from Language Models, ELMo)。 设计了一个卷积架构，它可以作为序列建模任务的一个方便且强大的起点。 AI社区的评价 在使用RNN之前，一定要先尝试CNN。你会惊讶于你能走多远。——特斯拉人工智能主管Andrej Karpathy。 伯克利人工智能研究实验室的研究人员表明，由于某些延迟的结果，使用共同的公平标准实际上可能会损害代表性不足或处境不利的群体。因此，他们鼓励在设计一个“公平”的机器学习系统时考虑长期结果。 AI社区的评价 这篇论文在人工智能社区中得到了广泛的讨论，被认为是一篇利用神经网络在“幻觉”世界中强化学习和训练智能体的杰出作品。
2015年5月19日，国务院发布《中国制造2025》，以人工智能、绿色工业为主要突破点的第四次工业革命已在酝酿发展之中。 智能工厂、智能生产、智能物流作为工业4.0时代的三大主题携时代之风般席卷而来，给中国乃至全世界的制造业一针创新发展再出发的强心剂。 水泥作为传统制造业，智能化转型升级已迫在眉睫。 智慧物流是水泥企业真正实现智能化的前提条件之一，水泥企业如何能通过建设智能物流助益水泥企业智能化工厂建设？ 如果是在非指定区域卸货，系统会第一时间自动发出违流警报，管理人员可及时对该订单任务进行复核和判定，平台也会提供客观完整的任务轨迹及重量、区域等信息帮助管理人员进行客观公正的评判是否属于违流事件。 水泥厂智能工厂的建设最重要的一点就是要做到数据精准，数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动，只有数据精准才能有助于企业做出正确的判断。
我听说未来的计算机人工智能会变得比我们还要聪明得多，它们将夺走我们所有的工作和资源，而人类将会灭绝。这是真的吗？ 这是我每次谈论人工智能时最常碰见的问题。 最近，在一个有关人工智能问题的讨论会上，一组由九位最知名的人工智能大师组成的专家小组一致认为，这种超人类智能是不可避免的并且离我们并不遥远，可在这里查看他们的讨论： 然而，超人类人工智能接管人类的情况是有五个假设作为前提的 在下面的段落中，我分别扩展了对这五个反假设的证据，并举例说明，事实上一个超人类人工智能就是一种神话。 一 关于人工智能最常见的误解始于对自然智能的普遍误解。这种误解认为智能是单一维度的。 我询问了很多人工智能专家以求得到人工智能性能在以指数式增加的证据，但是他们所有人都同意我们并没有衡量智能的标准，此外，（即便在特定领域）智能也不是以指数式增长的。 如果没有每一分钟、每一小时、每一天或者每一年的创新发现，也不会出现比人还聪明的人工智能，而人工智能的发展无疑会显著加快其自身的进步速度，部分原因是由于外星人般的人工智能会问出人类不会问及的问题；但是人工智能的强大
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
据《科学》(Science)杂志2017年10月报道，一家名为Vicarious的人工智能公司开发的人工智能算法攻破了被人们广泛使用的CAPTCHAs验证码。 有很多种方法可以将字母呈现并混合在一起，人们通常可以很直观的读出来，但对计算机来说却很难。破解验证码的能力已经成为评判人工智能研究人员的一个重要基准。 许多人尝试过并获得了一些成功。 但人工智能公司Vicarious的联合创始人迪利普·乔治(Dileep George)说道，之前的一些尝试只是利用了一种特殊的验证码弱项，而程序的细微变化就可以很容易地对它进行防御。 乔治说，以前的模型试图让机器能像人类一样学习，这在很大程度上依赖于一种叫做深度学习的主流人工智能技术。“深度学习是这样一种技术，你有多层神经元，然后你训练这些神经元按照你的方式做出反应。”他说。 目前还不清楚这项研究对信息安全的影响有多大。乔治指出，谷歌已经从文本验证码转移到了更高级的测试。随着人工智能变得越来越智能，证明用户是人的测试也将变得更加智能。
特别是在这项技术有突破和进展的时候，人们会产生 “这项技术明天就能进入生活” 的希望或者错觉。大家为了抢占先机，便一拥而生。泡沫由此产生。 比如之前的 P2P ，现在已经死得差不多了。再比如之前的 O2O ，现在也很少人谈起了。如果人工智能的泡沫破灭了，会不会像 P2P 和 O2O 一样一地鸡毛。人工智能前几次泡沫破灭，可是很惨淡的。 在那人工智能破灭期，搞人工智能的人门可罗雀很惨的。 但我个人观点：如果这次人工智能几个新点全部失败，大家对人工智能的未来失去信心，也不会一地鸡毛。 如果人工智能的泡沫破灭，人工智能社区只能退回广告系统和推荐系统，重新回到 “世界上最聪明的一群人，每天研究的是如何让人更多的点广告” 的时代，怀抱这两大金主在寒冬蛰伏。 ? 等风云变幻学术界又有新的突破，再搞一波泡沫或者真正地把人类社会推入人工智能时代。 4. 总结 ---- 看了上面的描述，不要觉得“这次人工智能浪潮终将完全退去，所有新的点都要失败”。
而人工智能技术公司没有这方面的知识积累，但拥有先进的人工智能技术储备。通过业务公司与技术公司的合作，基金经理可以在人工智能的帮助下更好的分析市场。 中美人工智能应用的不同发展路径 人工智能在不同国家的发展，与当地的产业发展特点相关，取决于技术与当地产业的结合。 如何判断人工智能领域的技术创新是否能落地？ 如何判断目前正在进行的人工智能技术开发是否有落地的可能？比如，是否能够将语音识别技术应用在会议在线翻译的场景？ 人工智能在围棋界能够成为第一名是否意味着人工智能比任何人都聪明？很多人都能学会开车，但让电脑安全的开车要比赢一盘围棋困难得多。围棋是有限的变量，而开车涉及到更多的判断。 传统行业尤其是企业的最高领导需要对人工智能有更客观的认识，尽可能去接触和理解人工智能能做什么，哪些还不能做，不应有过高的期待。毕竟有些技术还没到成熟的阶段。
《信息安全杂志》(Infosecurity Magazine)发表文章称，谷歌利用人工智能技术成功开发出了人工智能难以破解的加密技术。 谷歌大脑团队创造了两个人工智能，它们能够进化自己的加密算法，保护信息免受第三个人工智能的攻击，而后者试图进化其算法来破解由人工智能生成的加密算法。 该研究取得了成功：前两个人工智能从零开始学会了如何安全地进行沟通。 谷歌大脑团队开始使用了三个相当普通的神经网络，名字分别是爱丽丝（Alice）、鲍勃（Bob）和夏娃(Eve)。 重要的是，上述人工智能没有被告知如何进行加密，或使用什么加密技术：只给了它们一个损失函数（失败条件），它们就开始进行工作。 然而，对密码学来说，其意义不仅仅在于对数据的对称加密，研究人员指出，未来的工作可能会考虑数据隐藏（在其他媒体内隐藏数据）和非对称（公钥）加密。
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