近日，Zendesk公司发现了一种人工智能的新用法。人工智能可以被用来理解客户对话，在人工智能的帮助下，该公司服务人员的工作效率提升了十倍不止。新方法极有利于公司产品的介绍，以及销售。 中国的购物或服务平台大都有评论区，相信很多人对给个好评这句话都不陌生。 Zendesk公司也一样，他们有一个专门用来让客户评论留言的论坛，在这个论坛上，客户会留下自己的意见或建议，然而事实上，和国内许多评论区一样，不是每条留言都有用。 Zendesk公司使用了人工智能来深入研究那些留言文本，并尝试用人工智能理解留言者当时的情绪，结果是喜人的。 人工智能帮助这家从个人反馈中了解到人们关注的普遍性问题，知道了客户们喜欢什么，不喜欢什么，这对他们开发未来产品具有极大导向作用。 ?
把这本书作为人工智能方面的阅读考虑，是因为，如果不能从生命进化的宏大视角去观察人工智能的演化发展，在众说纷纭的氛围中，对人工智能的本身及未来会莫衷一是。 基因能够变异，更可以“不朽”。如果认可进化论或者愿意从进化视角去观察人工智能的发展，机遇、选择和时间，将给予人类进化一个更为宏大、意想不到的未来。 《科学的极致：漫谈人工智能》 作者：集智俱乐部 人民邮电出版社，北京，2015年8月 简评：集智俱乐部是国内一个围绕人工智能进行学习讨论的研究者共同体，出版了一些值得拥读的著述。 本书由多位作者单篇论述构成，从人工智能的起源一直谈到人工智能的应用。 所以，你看，讨论人工智能，不能光看那些技术及其影响的本身，更要把人工智能置于整个生命进化过程之中。
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20 世纪三大科学技术成就： 空间技术 原子能技术 人工智能 1.1人工智能的基本概念 1.1.1 智能的概念 自然界的四大奥秘： 物质的本质 宇宙的起源 生命的本质 智能的发生 对智能还没有确切的定义 ， 主要流派有： 思维理论 ： 智能的核心是思维 知识理论：智能取决于知识的数量以及一般化程度 。 行为能力–信息的输入 1.1.3 人工智能 人工智能 ：用人工的方法 在机器上实现的 智能 ； 人工智能学科 ： 一门研究如何构造智能机器或智能系统，使他能够模拟，延伸，扩展 人类智能的学科 。 1.1.4 人工智能的主要研究领域 自动定理证明 定理证明的实质是证明由前提 P 得到结论 Q 的永真性。 数据挖掘过程：数据预处理，建模，模型评估及模型应用。 专家系统 专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解邻域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。
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 ? ? ? ? ?
其实以机器学习为代表的人工智能技术在苹果一直都有应用，但是苹果并没有做过多宣传。 但是，在看完了Steven 的介绍后，苹果的人工智能并没有很令人兴奋，他们甚至都没有一个专门的一个单独集中负责机器学习技术的部门。 MIT科技评论人工智能资深编辑 Will Knight 还发文说，在AI上，苹果仍然落后于谷歌和Facebook太多，并且有被淘汰的风险。 MIT科技评论人工智能资深编辑 Will Knight 8月24日 发表文章 《在AI 上，苹果落后于谷歌和Facebook》。 “人工智能与以往改变人机交互的各种媒介并无本质区别”，苹果的高管Eddy Cue 说。苹果对于机器是否将取代人类这样老生常谈的讨论也并无兴趣。
人工智能时代教师角色需要改变 人工智能的飞速发展，将给未来教育带来哪些变革？这是当下社会热烈讨论的话题。“未来人才培养和人工智能的崛起是密切相关的。 未来是更加智能化的时代，一定要高度重视新科技，高度重视人工智能的教育。我们的学生生活在当代社会，必须为未来的发展做好准备。” 在近日结束的2017今日头条未来教育峰会上，中国人民大学附属中学校长翟小宁指出，学校教育必须跟上人工智能的步伐，教师也必须作出重大的改变。 “互联网、人工智能最大的特点是开放性、互动性、全球性、个性化。它改变着教育的概念、教育的生态环境，改变着教育形态、教育方式、师生关系、家庭关系等方方面面。” 在著名教育学家顾明远看来，尽管人工智能给教育带来了巨大变革，但学校和教师的地位依旧无可撼动。
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
科技资讯网Tech Insider邀请19位人工智能领域的专家谈论了一些常见的误解。 另一种常见的误解是，当我们想象未来具有人类智力水平的人工智能的时候，我们会将人工智能过度拟人化，即我们会想象人工智能具有与人类相似的行为、情绪与感觉。 在机器人科学中，有一个莫拉维克（Moravec）悖论：在考试或下棋时，让计算机具有成年人水平的表现是相对容易的。而让计算机具有一个一岁儿童的感知和行为能力是困难的，甚至是不可能的。 这是被机器人和人工智能领域的研究者广泛接受的结论，但对不熟悉这些领域的人来说，是有悖于直觉的。 例如，我们过度强调了人工智能可能给劳动力市场带来的影响。 20多年前，当我开始人工智能研究工作时，人们总是议论人工智能将会夺去我们所有人的工作。
Targeted Dropout不再像原有的Dropout那样按照设定的比例随机丢弃部分节点，而是对现有的神经元进行排序，按照神经元的权重重要性来丢弃节点。这种方式比随机丢弃的方式更智能，效果更好。 其中的技术也逐渐成为AI发展的知识体系。有必要看一下。或许会对自己的工作有所启发。 No7 DenseNet论文： 这个模型使我想到了“一根筋”，再次证明了只有轴的人才能成大事！ 谷歌的工程师真实中外通吃啊！搞出来了一个只用注意力就能做事的模型，连卷积都不要了！你所好玩不好玩！至简不至简！刺激不刺激！ 这本书名叫《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》主要由李金洪编写，出至代码医生工作室。同时该工作室也为读者提供免费的技术问答。只要你肯学！有问必有答！ 如果想快速掌握这些，读书！
原文题目：On the Morality of Artificial Intelligence 关于人工智能的社会和伦理影响的现有研究大多集中于定义机器学习(ML)和其他人工智能(AI)算法的伦理原则和指导方针 虽然这对于帮助定义适当的AI社会规范非常有用，但我们认为讨论ML的潜在和风险并鼓励社区将ML用于有益的目标同样重要。 在这篇专门针对ML从业者的文章中，我们因此更关注后者，对现有的高级伦理框架和指导原则进行了概述，但最重要的是提出了ML研究和部署的概念和实践原则和指导原则，坚持从业者可以采取的具体行动，以追求ML更符合伦理和道德的实践 ，旨在利用人工智能造福社会。
Polanyi悖论不仅限制了我们能告诉别人的东西，而且对我们赋予机器智能的能力是一个根本性的限制。很长一段时间，这限制了机器在经济中能够有效发挥作用的活动。 机器学习正在克服这些限制。 这是否意味着人工智能和机器学习能做到一切事情？感知和认知涵盖了大量的领域——从驾驶汽车到预测销售，再到决定雇佣谁或提拔谁。我们相信，人工智能在大多数或所有领域的性能将很快达到超人水平。 那么什么是AI和ML做不到的呢? 我们有时会听到“人工智能永远不会擅长评估感性、狡诈、善变的人类，它太死板、太没人情味了”等类似的抱怨。但我们不以为然。 讨论人工智能的极限可以从毕加索对计算机的观察出发：“但它们是无用的，只能给你答案。”它们当然不是一无是处，正如机器学习最近的胜利所彰显的那样，但毕加索的观察仍然提供了参考。 因此，成功的策略是愿意尝试并快速学习。如果职业经理人们没有在机器学习领域增加实验，他们就没有在做他们的工作。未来十年，人工智能不会取代管理人员，但使用人工智能的经理将取代那些不使用人工智能的人。
AiTechYun 编辑：chux 我们（OpenAI）提出了一种人工智能安全技术，它可以训练智能体相互辩论话题，用人做法官来判断谁赢了。 例如，虽然业余围棋玩家不能直接评估职业移动的强度，但他们可以通过评估游戏结果来判断专家级玩家的技能。 比如，具有非常大的、无法可视化观察空间的环境 – 在计算机安全相关环境中运行的智能体程序，或者协调大量工业机器人的智能体程序。 我们怎样才能增强人类的能力，使他们能够有效地监督先进的AI系统？ 一种方法是利用AI本身来帮助监督，要求AI（或使用某个独立的AI）指出任何提议的行动中的缺陷。为了达到这个目的，我们将学习问题重新定义为两个智能体之间的博弈，智能体之间有争论，人们对其交流进行评判。 这些问题大多是我们希望调查的实证的问题。 如果辩论或类似的方法奏效，它会通过将人工智能与人类的目标和价值观保持一致的办法，让未来的人工智能系统更安全，即使这个人工智能强大到无法直接进行人类监督。
则原无向图变成有向图 需要注意的是，有向图中的E是笛卡尔积V×V的有穷多重子集。 如果存在e1={v1,v2},e2={v2,v3}，则称e1和e2相邻 度 顶点v作为边的端点的次数称为v的度，记作d(v) 在有向图中，v作为边的起点的次数之和为v的出度，作为边的终点的次数之和为v的入度 设G=<V,E>是n阶m条边的无向图，那么下面的命题都是等价的，也就是说只要知道其中一个就能推出别的所有命题 G是树 G中任意两个顶点存在唯一路径 G中无回路且m=n-1 G中是连通的且m=n-1 G 中没有回路，但是在任意两个不同的顶点之间加一条边后所得的图中有唯一的一个含新边的圈 森林 如果一个无向图G的所有连通分支都是树，则称G为森林。 v>，则称u为v的父亲，v为u的儿子，如果u可达v(u≠v)，则称u为v的祖先，v为u的后代 每个顶点都是一个分支点，如果每个分支点至多有n个儿子，则称这个根树为n叉树 二叉树 二叉树的概念 二叉树是根树中的一个重要结构
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 ? 智能体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互，举个例子，机器人的摄像头是他的感知器，马达是他的执行器。 感知，是关于时间的输入序列，对应的会有一个输出的执行动作。 智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。 总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 它是研究、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 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器， 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。 ?
【新智元导读】Nature日前发表社论，认为人工智能威胁论并非无稽之谈。 社论指出，人工智能的发展有可能威胁隐私权和异议权，过于依赖人工智能将产生网络安全隐患，目前无人机等自主进攻武器尚存伦理问题，最重要的是机械取代人之后生产力提高的收益不一定能全社会共享，因此可能导致不平等现象加深 随着人工智能与机器人技术、云计算和精准制造逐渐融合，未来将会出现引爆点，届时重大技术改变极有可能迅速发生。至关重要的是，机器人视觉和听觉的发展，加上人工智能，使得机器人能更好地感知周围的环境。 这可能导致智能机器人应用激增，包括那些机器人将与人密切配合的应用。 就连学界对人工智能的讨论都倾向于呈两极分化：怀疑论者和异想天开的未来学家。 人工智能可能使这样的监视变得更为普遍、更加强大。 再来是智能城市、基础设施和工业变得过于依赖人工智能而出现的网络安全问题，更不用说无人机和其他自主进攻武器系统能让机器自己做出攸关人命决定的威胁。
来源：AI前线 本文长度为4000字，建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 然而不幸的是，网络罪犯同样也利用人工智能创建自己的合成身份，产生的结果也足够真实，足以愚弄发现异常行为的人工智能。 这场人工智能之战——也是打击网络安全欺诈者，正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 Johnston 说：“欺诈者可以购买这些验证卡的清单，并通过任意数量的在线计划从中获利。“这些犯罪分子大量使用人工智能，他们也像合法开发者一样，在互联网论坛上分享软件工具和技巧。” Deepfake 是一场打地鼠游戏，因为每一种人工智能（无论是好的还是坏的）都会暂时占据上风。
业内顶尖人工智能专家推荐哪些研究文章？找出具体文章以及原因，然后一定要把每一篇都加入到阅读清单中去。 Gregory Piatetsky-Shapiro，数据科学家，KDnuggets总裁 当我们联系到Gregory，他的论文选择建议是基于试图理解人工智能和机器学习的大趋势。 《人工智能领域的下一个十年：稳健人工智能的四步走》（2020）——Gary Marcus 本文介绍了人工智能和机器学习领域的最新研究成果，主要强调了通用学习（general-purpose learning 本文总结并批判性地评价了智能测量的定义和评估方法，同时阐明了指导它们的隐含的两个智能历史概念。 “这篇论文发表于几年前的，并不是特别具有技术性，但它涵盖了一个人在运营环境中部署一个人工智能算法之前、期间和之后必须思考的、测试和验证的大量基础问题、商业决策、算法特性、度量和数据特征。
大多数人对人工智能的认识来自于科幻小说，而非现实生活。但是，如果对机器人和人工智能的了解都来自于电影和书籍，那么当机器人出现的时候，人们必定会感到害怕和失望。这其中存在着许多对人工智能的误解。 科技资讯网Tech Insider邀请19位人工智能领域的专家谈论了一些常见的误解。 最常见的误解是人们认为科学家研究的人工智能具有意识，而这正是人们所畏惧的。这实际上是对人工智能的一种误解。Russell表示，在人工智能关键领域发表论文的人没有一个致力于创造意识的工作。 它们的代码中没有定义这些行为，这种行为也与人类目前编程的方式不一致。 （5）诶过布朗大学的计算机科学家Michael Littman的评论：仅仅因为一个系统拥有学习能力，不能说明它有潜在危险。 有的争论认为当计算机超越了人类智能，它们会寻找并执行使它们变得更聪明的任务，这将使它们的智能迅速超过人类。
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