这篇作文乍一看很好写，但实际上对那些信息渠道比较少、不经常接触互联网的高中生来说，写起来会比较吃力。
图灵这些在1950年就被记录在册的观点，囊括的概念远超如今在技术上的应用，这也在彰显着图灵的天才式智慧。
上海交通大学密西根学院助理教授贺玉莲课题组，针对确定决定 Eads 的关键物理量提出了一种新方法，即基于自动机器学习 (AutoML) 的特征删除实验，从高通量密度泛函理论 ( density functional theory, DFT) 数据库中实现了知识的自动提取。
这位Jürgen Schmidhuber，几乎每隔一段时间就出来回顾AI历史，抛出一些极具争议的观点，这次也不例外。
长期以来，人们一直在质疑人工智能模型是否会在某天变得像人类一样具有改变人们想法的说服力。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不得不说，科学家们最近都在痴迷给AI补数学课了。 这不，脸书团队也来凑热闹，提出了一种新模型，能完全自动化论证定理，并显著优于SOTA。 要知道，随着数学定理愈加复杂，之后再仅凭人力来论证定理只会变得更加困难。 因此，用计算机论证数学定理已经成为一个研究焦点。 此前OpenAI也提出过专攻这一方向的模型GPT-f，它能论证Metamath中56%的问题。 而这次提出的最新方法，能将这一数字提升到82.6%。 与此同时，研究人员表示该方法使用的时间还更短
ChatGPT掀起了一股「生成式AI」的浪潮，所有任务都可以通过对话的方式生成答案，实现了接口、模型架构的统一。
大数据文摘作品 编译：Zoe Zuo、HAPPEN、丁慧、小鱼 正如题图所示，仿生人会梦见电子羊吗？ （译者注：Do Androids Dream of Electric Sheep?是Philip
机器学习的成功促进了人工智能应用的新潮流，这些应用为各个领域提供了广泛的好处。但是，许多AI系统无法向人类用户解释其自主决策和行动。对于某些AI应用程序，解释可能不是必需的，并且一些AI研究人员认为，对解释的强调是放错了位置，太难实现甚至可能是不必要的。然而，在国防、医药、金融、法律等许多关键应用，解释是必要的，便于用户理解，信任，并有效地管理这些新的人工智能伙伴。
符号主义和连接主义是人工智能领域中的两大流派。符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义 (Logicism)、心理学派 (Psychlogism) 或计算机学派 (Computerism)，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认知（智能）的基本元素是符号（symbol)，认知过程是符号表示上的一种运算。连接主义 (connectionism)，又称为仿生学派 (bionicsism) 或生理学派 (physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
翻译了一篇博文，原文pdf可后台回复“最小二乘”下载。 当面试时问到最小二乘损失函数的基础数学知识时，你会怎么回答？ Q: 为什么在回归中将误差求平方？ A：因为可以把所有误差转化为正数。 Q：为什么
“人工智能某些领域已走入法律的无人区，甚至还出现了挑战传统伦理的现象，技术的发展和制度、伦理的冲突愈加剧烈。因此，加快人工智能相关行业的立法研究，制定符合我国基本国情的法律法规是当务之急。”全国人大代表、湖北得伟君尚律师事务所首席执行合伙人蔡学恩说。 截至目前，经过多年的持续积累，我国在人工智能领域及相关领域已取得重要进展，语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，人工智能创新创业日益活跃。 蔡学恩认为，面对飞速发展的人工智能技术，相较于
IBM的人工智能系统Project Debater近日分别和以色列国家辩论冠军、以色列国际辩论协会主席分别进行了人机辩论比赛，并全部获胜。
Sora 发布至今，虽然仍未正式对外开放，但对其技术细节、切实影响的讨论从未停歇。讨论的背后，是为了探索人工智能的更本质问题。
2017年9月，我以前一个同事问我能不能教他小孩Theo学习编程，因为以前在同一家公司时，我那同事经常带Theo去公司，我和Theo也认识，所以我答应了。
软件对国家的全球竞争力、创新和国家安全至关重要。它还确保了我们的现代生活水平，并使国防、基础设施、医疗保健、商业、教育和娱乐不断进步。卡内基梅隆大学软件工程研究所领导社区创建了这样一个多年研发愿景和路线图，用于设计下一代软件系统。
AI 研习社按：2017 年高考刚刚结束，据相关媒体报道，7 日下午，在没有网络和题库支持的情况下，一个名为 Al-Maths 的机器人在 22 分钟内完成了文科数学北京卷，并取得了 105 分的成绩（满分 150 分），一时引发了公众的普遍关注和讨论。本文将试着从数学解题思维的角度出发，对比机器学习的一般性认知逻辑，为大家揭秘高考机器人的内部工作原理。原文作者怒放的生命，原载于芥末堆，AI研习社已获授权。 最近频繁看到机器人参加高考的消息，学校教育培养的人才还不如一个机器的报道甚嚣，且尘上矣。笔者不才，从
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。
6月8日，教育部教育奋进之笔“1+1”系列发布会第四场在浙江召开，现场解读了《高等学校人工智能创新行动计划》，并介绍有关工作开展情况。 “新工科”中布局57个人工智能类项目 在发布会上，教育部科学技术司司长雷朝滋表示，党中央、国务院高度重视人工智能发展。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对我国人工智能发展做出总体部署；2018年政府工作报告也明确提出“加强新一代人工智能研发应用”。而今年4月，教育部组织高校、专家研讨后，研究起草并由部内12个司局共同会签后，印发了《行动计划》。 “可
科研工作是围绕一个科学问题展开的探索，只要是探索就有成功，有失败。而人工智能的科研探索，永远是以失败为主旋律。再详尽的计划，再强大的开发能力，都无法保证实验不出现问题。和数学条理清晰的证明不一样，人工智能深度学习的黑盒性质，使科研工作的展开注定磕磕绊绊。
只有确定了x是某类事物中的具体个体，或对x使用量词进行量化之后才能得到命题。（如：存在整数x,使 x是5的倍数）
从概念上讲，悖论是一种基于问题的原始前提得出明显自相矛盾的结论的陈述。即使是最著名的悖论也经常愚弄领域专家，因为它们从根本上违背了常识。
AI 是新的电力——前百度首席科学家，Coursera联合创始人 Andrew Ng
近几年，人工智能步入黄金发展期，舆论风暴更是一波接着一波。“人工智能距离威胁人类还有多远？”“八大现象论证人工智能威胁论真的存在”“AI警告！科技大佬为何纷纷站队AI威胁论”······
寻找人工智能中的常识（common sense）是比关注语言更重要的任务。 整理 | 李梅、王玥 编辑 | 陈彩娴 前段时间，谷歌工程师声称自家的 AI 聊天机器人 LaMDA 具有了意识，引发了一片混乱。 LaMDA 是一种大型语言模型（LLM），能够基于任何给定文本预测出可能出现的下一个单词。许多对话在某种程度上都很容易预测，所以这种系统可以推动并保持对话流畅地进行。LaMDA 在这一点上表现非常出色，以至于这位叫 Blake Lemoine 的工程师开始怀疑它产生了类人的知觉。 随着 LLM 越来越
以上是数据分析师们写报告的时候最怕的四大场景。之前已经分享了前俩，今天来分享第三个。作为消费者，我们是最喜欢各大APP做活动了，有优惠呀！很多数据分析新人也喜欢，因为比起日报月报，活动分析看起来是个大活，真开心。然而，不小心的话，基于活动数据分析出的结论，经常被打脸，不信，马上试一试。
人工智能的大数据训练和应试教育的刷题训练，在训练模式上具有高度相似性。但在算力和大数据处理上，人工智能具有人脑无法企及的天然优势。人工智能正逐渐替代流程化和重复性的工作岗位，堵住了应试教育的华容道。人工智能将从就业市场倒逼教育转型发展，进而从各个环节挤压应试教育的空间。
随着计算机产业发展带来的计算性能与处理能力的大幅提高，人工智能在音视频识别、自然语言处理和博弈论等领域得到了广泛应用。在此背景下，确保人工智能的核心——深度学习算法具有可靠的安全性和鲁棒性至关重要。
作者：@王威廉，美国卡内基梅隆大学计算机学院。授权转载。 最近微信朋友圈和微博上有一篇特火的奇葩文章[13]，叫做《人工智能达到奇点 - 最强论证文》，里面引用了不少Ray Kurzweil的理论，充满了各种科学臆想，各种没有来源的手绘图表，还包括如“时空穿梭”、“未来预测”、“吓尿单位”、”超人工智能“等吓人的名词，把许多不明真相的群众吓得一愣一愣的。如果是科幻文也就罢了，但是居然还说是论证。请问主要依据在哪？既然原文作者和中文小编硬要和人工智能扯上关系，我就只好帮大家科普一下Ray Kurzweil的其
【新智元导读】2016全球青年大会（GYL）“人工智能的未来”平行论坛7月31日在北京空管科技交流中心举行。本次论坛由新智元创始人杨静主持，出门问问CEO李志飞、碳云智能科技创始人王俊、驭势科技创始人兼CEO、前英特尔中国研究院院长吴甘沙、搜狗公司CTO杨洪涛担任对话嘉宾。杨洪涛表达了对人工智能的未来开源趋势的肯定，他坚信智能医疗等应用将成为产业刚需和创业热点。李志飞认为，随着深度学习平台的开源，创业者也可以很方便地运用到最先进的算法和大数据，这对各领域人工智能应用的垂直拓展提供了更多机会。吴甘沙也表达了类
好未来“用科技推动教育”轻课业务被曝数据造假；AI伴学的明兮语文在疫情流量的大风口下无奈关店；宣称“AI赋能”的优胜教育长沙一校区突然跑路……
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书为表示提供了简明而全面的指南，这是机器学习(ML)的核心。 本书为表示提供了简明而全面的指南，这是机器学习(ML)的核心。最先进的实际应用涉及许多高维数据分析的挑战。不幸的是，许多流行的机器学习算法在面对庞大的基础数据时，在理论和实践中都无法执行。本书恰当地介绍了这个问题的解决方案。 此外，这本书涵盖了广泛的表示技术，对学者和ML从业者都很重要，如局部敏感哈希(LSH)，距离度量和分数范数，主成分(PCs)，随机投影和自动编码器。书中提供了几个实验结果来证明所讨
来源：AI科技评论本文约4100字，建议阅读7分钟寻找人工智能中的常识（common sense）是比关注语言更重要的任务。 前段时间，谷歌工程师声称自家的 AI 聊天机器人 LaMDA 具有了意识，引发了一片混乱。 LaMDA 是一种大型语言模型（LLM），能够基于任何给定文本预测出可能出现的下一个单词。许多对话在某种程度上都很容易预测，所以这种系统可以推动并保持对话流畅地进行。LaMDA 在这一点上表现非常出色，以至于这位叫 Blake Lemoine 的工程师开始怀疑它产生了类人的知觉。 随着 L
导读：「深度赋智」斩获了NeurIPS-AutoDL 2019系列竞赛总决赛世界冠军，在图像/音频/视频/文本/表格不同场景的十个数据集上稳定获得八项第一和均分第一。为共同推动AutoDL技术的快速发展，冠军方案的技术细节于近日首次公开，最新相关论文已被人工智能顶刊IEEE TPAMI接收。
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI学数学，确实有点火。 且不论这两大领域的大拿纷纷为其站台，就是每次相关进展一出炉，就受到众多关注，比如AI求解偏微分方程。 △每年相关论文估计数量 既然如此，AI学数学到底学得怎么样了。 现在有团队专门梳理了十年发展历程，回顾了关键任务、数据集、以及数学推理与深度学习交叉领域的方法，评估现有的基准和方法，并讨论该领域未来的研究方向。 值得一提的是，他们还很贴心的整理了相关资源，在Github上放上了阅读清单以供食用。 接下来，就带你一文看尽。 一文
成立大会邀请众多国内外相关领域权威领袖、专家学者、行业先锋、企业代表出席。上海对外经贸大学副校长陈洁主持大会，校长朱国宏致欢迎辞。工业与信息化部前副部长杨学山教授，美国管理学会组织沟通与信息系统分会（AOM OCIS）主席、加拿大麦基尔大学Emmanuelle Vaast教授，SAP硅谷创新创意中心首席数据科学家邬学宁，工业4.0协会会长汪清跃，SAP中国研究院研发总监米凯，上海知言网络科技有限公司CEO张杰，清华大学吴及教授，江苏华信区块链研究院常务副院长吴旭、华东政法大学政治学研究院院长高奇琦等嘉宾莅临
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 今天，QIML为大家分享几道有关Two Sigma面试的真题系列，分为上下两期。本期为第一篇。 Q1: Let 𝑋,𝑌 be iid uniform random variables in [0,1]. Find the
软件工程领域顶级会议 34th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2019) 将于 2019 年 11 月 10 日至 15 日在美国圣地亚哥举办，本次会议共收到 445 篇提交论文，最终接收 86 篇，接收率为 19.3%。本文介绍天津大学强化学习实验室同网易伏羲人工智能实验室、NTU 合作的 ASE 2019 论文《Wuji: Automatic Online Combat Game Testing Using Evolutionary Deep Reinforcement Learning》。
与创新奇智、艺赛旗、云从科技、浪潮集团等企业代表一起，共同探讨智能制造产业的技术发展、应用现状及未来。
导读：伴随着人工智能时代的到来，“第四次工业革命”正在走向我们，未来的人口与就业问题成为人们关注的焦点。其中备受关注的就是人工智能是否会抢走人类的工作。
到现在，智能音箱还是没能摆脱“智障”的魔咒。或许，人工智能需要一种全新的方法学习语言。
ChatGPT的主要用途是开放式对话，但人们很快就找到了使用它的创造性方法，比如：
近日《Nature》在一篇文章中称，ChatGPT 已经攻破了图灵测试，是时候要启用其他新的方法来评估人工智能技术了。
用语言、符合或式子表达的，可以判断真假的陈述句叫做命题。命题分为真命题和假命题。判断为真的命题叫真命题，判断为假的命题叫假命题。如“3大于2”就是命题，因为“3大于2'是正确的,所以这是一个真命题。
1月2日，国内领先的人工智能企业云知声在京召开新闻发布会，正式公布了其多模态AI 芯片战略与规划。会上同步曝光了其正在研发中的多款定位不同场景的AI芯片，包括第二代物联网语音AI 芯片雨燕Lite、面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态AI 芯片海豚（Dolphin），以及面向智慧出行的车规级多模态AI 芯片雪豹（Leopard）。
全新时代背景下，你是否感觉焦虑和迷茫，满世界都是人工智能和大数据，到底什么才是人工智能和大数据?为了不让大家被虚假的宣传所蒙蔽，今天小编分享这篇数据处理的全流程，希望能让大家少走不必要的路! 在大数据
来源：科学网 http://blog.sciencenet.cn/blog-290937-1088590.html 最近看了朱松纯教授2017/9/24在中科院自动化研究所举办的《人工智能前沿讲习班—人机交互》报告的互动记录（修改整理版）（见附件）浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一 | 正本清源。学习了很多，有不少感触。结合自己的一些想法，和大家分享，欢迎批评指正。 1．最近人工智能为什么这么火？ 最近人工智能火到什么程度？政府、企业、技术开发者、科研人员都在宣传人工智能、开发人工智能应用、抢占人工
隐私计算这一新兴的技术赛道，正吸引不少企业的大力布局。 作者 | 李扬霞 编辑 | 王亚峰 自疫情以来，全球数字经济迎来爆发式增长机遇。数字经济成为促进中国经济发展的关键力量，数据也成为我国第五大生产要素。 在大力推进数字经济建设的背景下，我们究竟该如何平衡隐私安全监管和数据产业发展之间的关系？在这个问题上，隐私计算正被政策界、产业界、投资界寄予厚望。 实际上，已经有不少互联网平台因数据安全和隐私泄露问题频频上话题热搜。各国政府对隐私和数据安全问题越来越重视。 在经历了2019年技术普及和市场教育、202
人工智能芯片是专门设计来处理与人工智能（AI）相关的任务的集成电路。这些芯片针对AI应用的高计算需求进行了优化，以提升处理速度和效率，同时降低能耗。它们在AI领域，如深度学习、机器学习和数据分析中发挥着关键作用。
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