现在的人工智能完全由数据来驱动，我们所见到的数据，比方说一张图片有三个通道，分为R（红）、G（绿）、B（蓝），每个通道是一个图层，相当于有三张图层，比如每一张图片是50*50像素，50*50*3就是整个数据的大小。这种数据在人工智能使用时，会被变成一个矩阵，相当于有一个50行50列高度3的矩阵，矩阵里面每一个小单元是一个数字，这个数字就是像素。从0到255反映颜色的色阶从少到多，三通道反映了点的颜色从而绘制了整个画面，这样的数据我们把它叫做原数据，把原数据送进我们的人工智能系统，学习完特征后，把结果读出来，“结果”其实是一个概率。
△ 来源：Bloomberg 量子位 李林 | 整理编译 认猫，是人工智能技术发展的第一推动力。 2012年，吴恩达和Jeff Dean带领的Google Brain研究小组用16000个处理器，建造了一个由10亿多个连接点构成的神经网络。随后，他们用1000万张从YouTube视频中截取的图片对这个神经网络进行训练，让它认出了猫。 昨天，创业公司Gamalon也以认猫为例展示了他们的AI，不过，这个AI不需要大量训练数据，只需要几张图片做例子。 说到这里，你大概能够猜到，他们用的一定不是深度学习。 这
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 对于不少铲屎官来讲，家里的主子一开始都是有名字的。 但奈何每次叫它们也不搭理咱。 最后干脆都只管它们叫“喵”或者“咪咪”。 不过，最近日本京都大学的一项研究发现：其实，它们不但听得懂，还能识别出其他猫，甚至家里的人类的名字。 怎么说？它们果然就是装作不懂罢了？？ 听声看脸，对不上时很“困惑” 实验一：猫与同类 首先，为了验证猫是否听得懂其他猫的名字，科学家找来48只猫（60%为公），其中29只来自五家猫咖，平均年龄3.59岁；剩余19只为家猫，平均年
柯洁被AlphaGo虐哭的场景，想必大家历历在目： 输到没脾气的柯洁，承认人类在计算力和认知上确实有极限，他是这样说的：“我不会再跟它去下棋了，真的是太残酷，太难以接受。从头到尾，我都看不到明显的胜机
李根 若朴 李林 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人类第一次发现猫的记录已无从查证，但机器第一次“发现”猫是在5年前的今天。 当是时，谷歌大脑(Google Brain)团队成员
【编者按】随着人工智能的发展，机器已经可以完成更多的操作，然而让机器人如人脑一样的思考仍遥遥无期。同时，业内对“深度学习有帮助机器人大脑进化的可能”已达成共识。这里我们看Derrick Harris对“Robotics: Science and Systems”会议内容的总结。 以下为译文： 下次你看到机器人给人递咖啡，问简单的问题，甚至开车，千万不要大惊小怪。 是的，很多所谓的智能或学习机器人仍然只能做简单的事情，它们不能按照人的大脑的方式工作。然而机器学习确实很难，大多数人工智能事实上非常工程化。发现人
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。
网红脸的标准：大眼睛、尖下巴、高鼻梁，面对上百张的网红照片，你能正确进行匹对吗？事实证明，这不仅是个眼力活儿，还是一个脑力活儿。 近日，蚂蚁金服的官方微博发布消息称，其研发的人工智能生物识别机器人“蚂
Lady我在整理一些关于Deep learning方面的学习资料，看到好文章总是忍不住想跟各位分享。这次将系统地介绍深度学习的前世今生，文章很有趣，但也很长，将分几天发布给各位，请耐心看哟！ 从Google Alphago到Chatbot聊天机器人、智慧理专、精准医疗、机器翻译… 近年来时而听到人工智能、机器学习的相关消息，一夕之间这项技术攻占了各大媒体版面。不但Google、Facebook、微软、百度、IBM等巨头纷纷进军该领域，NVIDIA执行长黄仁勋亦宣称将由显示卡转型成人工智慧运算公司，强调人工智
授权转自公众号AI早餐汇 ID：AImorningshow 作者：Jack 本文为你分享中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美。 在首届世界智能大会上，中国科学院院士张钹发表了题为《基于大数据的人工智能》演讲，分享了中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美等话题的见解。 本文根据速记整理而成，在不改变讲者原意的情况下做了编辑和缩略。 张钹：CCF会士，2014CCF终身成就奖获得者，中国科学院院士，计算
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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。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”。
近日，新创AI公司Netail获得500万美元种子轮投资。虽然融资额度在业界算不上大新闻，但它背后的一位AI大牛和一家公司却是该事件的主角。
翻译/海霞 责编/仲浩,摘自CSDN 下次你看到机器人给人递咖啡，问简单的问题，甚至开车，千万不要大惊小怪。 是的，很多所谓的智能或学习机器人仍然只能做简单的事情，它们不能按照人的大脑的方式工作。然而机器学习确实很难，大多数人工智能事实上非常工程化。发现人类与机器人之间的正确的交互方式可能更难。 然而，深度学习（当今人工智能研究员的常用手段）可能成为机器人大脑的进化途径。本月早些时候，我参加了Robotics: Science and Systems会议，对研究机器人技术的数量印象深刻，机器人技术似乎都可
【新智元导读】AI是一个非常重要和复杂的领域。在这篇文章里，我们将AI的发展缩小到10个里程碑式的事件，一文看全AI发展过程中最重要的事件。 神经网络的诞生 你可能听说过神经网络，这是当今最前沿的人工
在首届世界智能大会上，中国科学院院士张钹发表了题为《基于大数据的人工智能》演讲，分享了中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美等话题的见解。
导读：2017年1月15日，李飞飞教授出席未来论坛2017年会暨首届未来科学颁奖典礼，发表名为《视觉智能的探索》 （The Quest for Visual Intelligent）演讲。李飞
大数据文摘转载自AI科技大本营 整理：杨阳 近日，新创AI公司Netail获得500万美元种子轮投资。虽然融资额度在业界算不上大新闻，但它背后的一位AI大牛和一家公司却是该事件的主角。 当研究型学者投入到产业界，还要自己AI创业 说起吴恩达，你首先想到是他在谷歌用“Google Brain”训练认猫，还是曾在百度担任首席科学家？ 深度学三巨头：YannLeCun、GeoffreyHinton、YoshuaBengio和吴恩达（从左到右） 实际上，这位横跨产、学、研各界的AI大牛，既是斯坦福大学计算机科学系
编者：T 客汇 杨丽 张苏月 关键词：人工智能，机器学习，深度学习 网址：www.tikehui.com 有人说，人工智能（Artificial Intelligence）是未来。人工智能是科幻小说。人工智能已经是我们日常生活的一部分。所有这些陈述都 ok，这主要取决于你所设想的人工智能是哪一类。 例如，今年早些时候，Google DeepMind 的 Alphago 程序击败了韩国围棋大师李世乭九段。人工智能、机器学习和深度学习这些词成为媒体热词，用来描述 DeepMind 是如何获得成功的。尽管三者
去年谷歌AlphaGO与人类的挑战赛成了当时的热门话题，同时也是人工智能的一个标志性事件。再加上最近又发布重磅消息：IBM Watson与Salesforce在人工智能领域达成深度合作，这让很多科技以及CRM业内相关的人士都对人工智能有了极大的兴趣。什么是人工智能？人工智能又能为CRM带来什么？我们会有两篇文章和大家一同探讨。
AI科技评论按：2017年1月15日，李飞飞教授出席未来论坛2017年会暨首届未来科学颁奖典礼，发表名为《视觉智能的探索》 （The Quest for Visual Intelligent）
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 实验室窗外 上海人工智能实验室是我国人工智能领域新型科研机构，开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关，目标建成国际一流的人工智能实验室，成为享誉全球的人工智能原创理论和技术的策源地。 实验室网址： www.shlab.org.cn 研究方向 人工智能基础理论、人工智能基础软件和基础硬件系统、人工智能核心技术、人工智能开放平台、人工智能应用、人工智能伦理与政策 我们的优势 全球顶尖的AI科研团队 由汤晓鸥、姚期智、陈杰领衔，通过全职、全时双聘等灵活合作方式，
近几年，从亚马逊， Facebook，到谷歌，微软，再到国内的BAT，全球最具影响力的技术公司都将目光转向了人工智能（ AI ）。2016年 AlphaGo 战胜李世石，把公众的目光也聚集到了人工智能。创新氛围最活跃的中国，已将人工智能定位国家战略，2017年11月15日，中国新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会在京召开，公布我国第一批国家人工智能开放创新平台，包括：百度-自动驾驶工智能开放创新平台；阿里云-城市大脑人工智能开放创新平台；腾讯-医疗影像-人工智能开放创新平台；科大讯飞-智能语音人工智能开放创新平台。现在中国的所有互联网公司，不论大小都在布局人工智能，似乎产品中没有人工智能的元素都不好意思找投资人，大量的科技巨头和专家预测人工智能将带来第四次革命，继农业革命，工业革命，信息革命后从底层改变我们的工作和生活，也有很多专家认为人工智能是中国超越美国的一次千载难逢的机会。
本文介绍了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，以及它们在数据挖掘和数据分析方面的应用。同时，作者还探讨了这些技术在未来可能的发展趋势。
人工智能是什么？人工智能为何重要？我们应该畏惧人工智能吗？为什么突然之间所有人都在谈论人工智能？ 虽然关于那一年被定义为人工智能的元年，网上有各种说法，其中大多数人会愿意把2016年定义为人工智能元年
说起人工智能，大家想到的都是各种科幻电影、漫画中各种像人一样有自我意识、能思考复杂问题的机器人。它们除了没有血肉之躯，不容易感情用事，记忆力和计算能力特别出色之外，简直跟我们人类没有什么区别。
古有困扰欧洲多年的黑死病，还有成就牛顿的"鼠疫"，以及清朝康熙皇帝的"天花"事件等等，但无疑最后都是人类靠着智慧战胜了疫情。
译者：吴攀 摘自：雷锋网（http://www.leiphone.com/） 到目前为止，人类还没能设计出一个有知觉的人工智能，至少就我们所知还没有。但是人类在人工智能之路上从未停下脚步，我们正在帮助机器逐渐看见、看懂、理解这个世界。上个月，Google展示了其开发的Deep Dream眼中的世界，这些抽象的图片看起来甚是诡异。而斯坦福大学的一个科学家团队也有一个类似的项目：NeutralTalk，这个程序能够通过对图像进行分析，然后用语言对图像中的信息进行描述。 该项目去年就公布了，主要的开发者是斯坦福大
Root 编译整理自 Wired 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上回的美图头像神器，大家有推荐给女票嘛？ 把好看的照骗玩了一圈之后，可能她心里想问，感觉还挺好玩的，但是什么是AI啊。 今晚带她出门吃圣诞大餐的时候，到你装✘的时候到了。 下面给大家一些可能出现的问题和参考答案；P 除了美图换漫画风格的头像，AI出现在哪些地方呢？ 比如，女生逛了之后心情大好的淘宝啦，首页就是根据个人消费习惯生成的。 还有爱听歌的人用的网易云音乐，里面的今日推荐，也是根据听歌记录和相关算法预测的。 但AI到底是什么呢？
今日分享15个自动写稿、AI文章的写文章神器，还有文案素材，以后文章写作、素材寻找，都不愁了。不过要提醒大家两点：
如我预料，Google AlphaGo又赢了一局，并且我坚信它会赢得余下三局——人机大战的本质是一场计算比赛，计算机早已胜出，Google AlphaGo将这一点显性化了。正是因为此，将AlphaGo推上神坛是没有任何道理的。事实上，理论上来说，能够研发出AlphaGo的科技公司绝不止Google一家，AlphaGo的胜出亦不能全归功于Google。 如果真正理解人工智能，了解各大科技公司在这一领域的作为，就不会对AlphaGo的胜出大惊小怪。说这是人工智能领域的“登月事件”，抑或说机器从公元2016年3
机器之心报道 编辑：泽南 完成相同任务，功耗比英伟达 AI 芯片低一半。 一场猫捉老鼠的机器人游戏，展示了受生物大脑启发的神经形态芯片，是如何让小型机器人在使用极少能量的情况下就能做出正确决策的。 本周四，清华大学类脑芯片的最新研究成果登上了《Science》子刊。 由清华大学施路平等人开发的「天机猫」机器人搭载自研的天机芯 X（TianjicX）类脑计算芯片，这种神经形态芯片可以以节能的方式同时运行跨计算范式的多种 AI 算法，并处理多种机器人协调方式。这是神经形态系统应用的一个重要案例，可以让小型机器
1月4日下午1点多，一场关注度空前的围棋比赛在野狐网上展开，64岁的聂卫平对阵Master，“棋圣”最终以7目半的较大劣势落败。聂老是近一周内，又一位被Master斩落马下的职业棋手。 自从2016年12月29日在围棋网络对战平台现身之后，截至1月4日晚，Master在弈城网和野狐网取得了59胜1和的战绩，手下败将不乏柯洁、朴廷桓、古力等世界顶尖名将，唯一的和棋还是因为对手陈耀烨对战时掉线。在和古力最后一战前，Master承认自己就是“阿尔法狗”。 “阿尔法狗”重出江湖，这是此前外界对于Master的身份比
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 小区底层面馆旁新开了家幼儿ChatGPT培训班。ChatGPT的火热，又拱起了一波关于AI学习的焦虑。 AI 2.0时代，不想掉队的人，不只自己狠狠恶补，还从AI Native的娃娃开始抓起。 不妨一起以小见大一下：世界读书日前后，关于AI的儿童科普读物，“人工智能思维课”系列丛书《AI我知道》登上了畅销榜，还是套入选了2023国家出版基金项目的书籍。 这或许是对丛书内容质量的最好证明，但也和背后作者——AI大牛王咏刚息息相关。 面向少儿的AI教育类书
本文探讨了人工智能的发展、影响以及未来挑战。作者认为，人工智能的发展将给人类带来巨大的便利，但同时也存在一定的风险和不确定性。随着人工智能技术的不断进步，人类需要面对一系列问题，如机器是否会取代人类的工作，是否会带来大规模失业等。作者指出，当前的人工智能技术并没有道德规范，也没有相应的法律约束。因此，人们需要对人工智能的发展进行规划和规范，以避免出现不可控的情况。同时，作者认为，人工智能的发展需要全人类的共同努力，而不是一个企业或组织能够单独完成的。因此，我们需要全社会共同参与，才能推动人工智能技术的健康发展。
TechWeb报道，7月8日消息，据国外媒体报道，当一家由美国中央情报局支持的风险投资基金表示对拉纳·埃尔·卡利乌比(Rana el Kaliouby)的面部扫描技术感兴趣时，这位计算机科学家和她的同事进行了一些反思——然后拒绝了这笔投资。
英国人工智能办公室宣布，聘用了多名业界AI专家作为顾问，包括DeepMind的CEO Demis Hassabis、CognitionX的联合创始人Tabitha Goldstaub。
据《科学美国人》报道，机器学习能帮助分析数据，提高气候预测水平。随着地球观测卫星更多、气候模型变得更强大，全球变暖问题的研究人员正面对着浩瀚的数据。如今，一些研究人员在人工智能最新发展的帮助下对所有信息进行拉网式搜索，希望发现新的气候模式，提高预测水平。 “气候问题现在是个数据问题了。”美国乔治·华盛顿大学（The George Washington University）计算机科学家表示，她参与了机器学习技术与气候科学结合的开创性工作。在机器学习领域，随着人工智能系统分析的数据量不断增长，其表现不断提升。
在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，标记数据是非常重要的一环。它是指对原始数据进行标记和注释，以便机器学习算法可以理解和利用这些数据。标记数据可以提高机器学习模型的准确性、可靠性和可解释性。本文将详细介绍AI人工智能标记数据的技术。
三步完成只有设计师才能做出的效果，依靠的是马卡龙玩图APP背后的类脑人工智能技术。
对于传统的人工智能来说，这不是一件容易事。主流的深度学习神经网络，可能需要设置上亿个参数，训练数十万次，才能辨别出猫和狗的区别，更不用说更为陌生的气味识别领域。但是，即便对于一个几岁的婴孩来说，他们辨认动物、识别气味只需要几次就够了。
数据猿导读 雅虎再曝数据泄露丑闻，涉及用户数量将超15亿人次；GQY视讯与两企业共同收购洲际机器人，将建杭州大数据存储中心；微软公司与乐山市政府达成战略合作，共同建设旅游大数据产业基地……以下为您奉上
前言： 刚上大学的时候，每每学习一个新的课程，总觉得学习“概论”、“分类”这种东西很无聊。后来发现，学习具体的实现细节才是最无聊的……因为永远 记 不 住。 所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的：
日前，中国汽车工程学会理事长付于武在国家智能互联汽车试点示范区封闭测试区开园仪式上表示，国内无人驾驶的技术路线图已经存在，将于两个月之内发布，这是中国无人驾驶领域公布的首个技术标准，也是世界无人驾驶领
近日，震惊全网的“鼠头鸭脖”事件得以落幕，在大家的见证下，官方也做出了处理，仅在2023年就有两起高校“鼠头”事件曝出，以至于让大家对高校食堂产生了心理阴影。虽然事后有关部门进行了严肃处理，但食品安全的监管依然是大家十分关注的。除了人工监管以外，AI智能监控的参与也至关重要。
关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科？我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地
对抗性攻击对于AI来说可能是致命的，最近研究发现，在停车标志上放置一个贴纸实际上可以欺骗AI，使其对标志进行错误分类，这可能会导致自动驾驶汽车不会停下。
2018年，Yann LeCun：人工智能缺乏对世界的基本认识，甚至还不如家猫认知水平。
我们都熟悉“人工智能”这一概念。毕竟，这个词常常在热门电影中出现，如《终结者》、《黑客帝国》、《机械姬》。 但最近你也可能常常听到其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，这些词有时与人工智能交替使用。 首先我将简单介绍一下人工智能（ Artificial Intelligence ），机器学习（ Machine Learning ）和深度学习（ Deep Learning ）三者的区别。 然后，我将分析人工智能和物联网为何是不可分割的，技术的不断进步和融合逐渐为为人工智能和物联网爆炸奠定了基础。 三者的区别
大数据文摘记者 | 魏子敏 谈及计算机视觉领域的青年领袖，应该没有人比李飞飞更有代表性。作为斯坦福大学计算机系终身教授、Google Cloud首席科学家，李飞飞已然引领着学术界和产业界密切结合的探索新方向；而其作为一位女性的角色，又让她在人工智能多样性的探索中有着自己崭新且不同的视角。 在1月15日，未来论坛2017年会暨首届未来科学大奖颁奖典礼上，李飞飞作为人工智能领域的代表，发表了题为《视觉智能探索（The Quest for Visual Intelligent）》的主题演讲。演讲中，李飞
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