人工智能和机器学习正在取代大多数人类交互。目前，我们有聊天机器人和人工智能小助手的例子。但是，人工智能和机器学习的使用增加了人际互动的需求，而不是减少了它。大家在与机器打交道后，往往会感到不满足，渴望与人互动。人类互动的减少和机器人通信的增加也导致了许多社会和心理问题。
本文探讨了开源在人工智能（AI）领域中的重要性、现状以及未来展望。开源技术在加速AI研究和应用方面发挥着关键作用。通过深入分析开源AI项目、算法和工具，以及社区协作的重要性，本文揭示了开源对于促进人工智能创新的贡献。
典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。 一般来说，人工智能语言应具备如下特点： ·具有符号处理能力（即非数值处理能力）； ·适合于结构化程序设计，编程容易； ·具有递归功能和回溯功能； ·具有人机交互能力； ·适合于推理； ·既有把过程与说明式数据结构混合起来的能力，又有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。 在人工智能手册中介绍了七种人工智能语言： LISP,PLANNER,CINNIVER,QLISP,POP-2,SAIL,FUZZY。近百种人工智能语言中，只有LIS
译自 Bridging the AI-Human Divide: AI as Your Operations Teammate 。
人工智能技术的迅猛发展为社会带来了许多便利，其中ChatGPT作为自然语言处理领域的代表性技术，其功能与应用也日益广泛。然而，随着人工智能的普及，我们不得不面对一系列伦理挑战，这些挑战涉及人类的隐私保护、算法偏见、人类失业等问题。本文旨在探讨ChatGPT及其他人工智能系统所面临的伦理挑战，以及对应的权利与责任问题。通过道德设计与监管措施的引入，以及社会参与与教育的推动，我们希望能够为人工智能的合理使用和治理找到平衡点。
随着最近的神经科学发现展示了做梦对记忆巩固的重要性，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind率先研发了一项可让机器人做梦的新技术，以便提高它们的学习效率。这些人工智能的梦境主要由雅达利公司（Atari）的电子游戏场景构成，考虑到在背后为这个项目提供支持的公司，这一点也不奇怪。DeepMind取得的早期成果包括教人工智能玩早期的电子游戏，例如打砖块（Breakout）和爆破彗星（Asteroids）。但最终目的是让机器人能够和人类一样做梦，这是极具挑战性的真实世界任务，在学习和记忆形成中扮演重要角色。 要了解做
机器之心报道 作者：杜夏德 6 月 25 日下午，由机器之心承办、华院数据协办，阿里云 PAI、美团云、讯飞开放平台、DeepBelief.ai、和竹间智能提供支持的全球人工智能黑客马拉松大赛·北京站圆满结束。经过紧张的 28 小时奋战，由乐得金融战队获得「Business Challenge（MICROSOFT NOW）」题组冠军、天网战队获得「Social Challenge（眼见为实）」题组，X-LYTE 战队获得「Media Challenge（知人知面不知心）」题组冠军。三支获胜队伍将会获得参加全
不是那种你希望在人工智能技术上加速的人。但美国科技公司上周到白宫朝圣，告诉他这很重要。《AI政策峰会》呼吁工业、学术界和政府合作，在人工智能领域与其他国家展开竞争。
当地时间1月23日，执掌Facebook人工智能实验室（FAIR）的杨立昆（Yann LeCun）在自己的个人Facebook账号上宣布，他将不再担任Facebook 人工智能实验室主任一职，改任Facebook首席人工智能科学家，从而能更加专注于带领科学研究与AI策略。 📷 同时，Facebook人工智能实验室迎来了一位新“大牛”——Jérôme Pesenti。在加入Facebook前，他是英国人工智能初创公司Benevolent的首席执行官，前IBM首席数据科学家，曾在IBM Watson工作。 📷
人工智能开源发展对于拓展人工智能产业应用，充分发挥人工智能对产业的赋能起着重要支撑作用，这一点正在成为全球人工智能行业的共识。在海外，TensorFlow、PyTorch 等人工智能框架，在借助开源建设社区生态，吸纳全球开发者、推进人工智能创新的同时，还拓展了人工智能在产业界和学界的应用。 在中国，也有越来越多的开发者和企业意识到了人工智能开源发展的重要性，中国人工智能领域开源项目不断涌现。经 InfoQ 研究中心统计，目前人工智能领域国内开源项目已经超过 100 个，其中高度活跃开源项目占比超过 40%。
在深度学习领域，模型解释和可解释性人工智能（XAI）正变得越来越重要。理解深度学习模型的决策过程对于提高模型的透明度和可信度至关重要。本文将详细介绍如何使用Python实现模型解释和可解释性人工智能，包括基本概念、常用方法、代码实现和示例应用。
语言生成是指使用计算机程序来生成符合人类自然语言规范的文本的过程。它是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要分支，涉及到语言学、计算机科学和人工智能等领域的交叉应用。语言生成技术可以被广泛地应用于自动问答系统、聊天机器人、智能客服系统以及内容自动生成等领域。 语言生成的重要性主要体现在以下几个方面：
随着2024年的到来，人工智能领域正迎来前所未有的变革和发展。从深度学习到自然语言处理，AI技术的每一个分支都在经历着快速的进步。在这个关键的时刻，业界专家们提出了对未来趋势的深刻洞察，预测了将形成AI发展主流的关键方向。智哪儿整合了这些专家的观点，旨在为我们勾勒出2024年AI技术可能达到的新高度和其潜在的社会影响。
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的公司和组织开始关注AI领域的研究和应用。其中，OpenAI作为一家领先的人工智能技术公司，一直备受瞩目。本文将详细介绍OpenAI的基本构成、模型原理、背景、大数据在OpenAI的重要性以及如何复刻OpenAI的成功道路。
在今天的数字时代，城市化进程不断加速，城市面临着前所未有的挑战，包括交通拥堵、资源管理、环境保护等。为了更好地解决这些挑战，智慧城市的概念应运而生。智慧城市利用大数据和人工智能（AI）等先进技术来提高城市的运行效率和生活质量。本文将深入探讨大数据和AI在智慧城市中的关键作用，以及它们是如何成为城市幕后的英雄的。
本文探讨了人工智能创造产物是否应当纳入知识产权法律保护的问题。作者认为，如果这些作品是由人工智能机器人创作的，那么应该考虑将其纳入版权保护范围。虽然机器人所做的事情只是在执行人类程序员编写的一种程序或算法，但是它们已经变得越来越人性化，并且未来将拥有更强的学习能力、更复杂而且更擅长于提供复杂的解决方案和生产。因此，作者认为我们应该赋予人工智能机器人特殊的法律地位，以保护智慧的价值。
人工智能的大模型训练是一个复杂且资源密集的过程，其中一个关键环节是向量召回。向量召回是指在给定查询的情况下，从海量数据中快速有效地检索出最相关的信息或项目的技术。这一概念在信息检索、推荐系统、自然语言处理等领域有着广泛的应用。接下来，我们将深入探讨向量召回的基本原理、应用场景以及它在人工智能模型训练中的重要性。
Layer 8 和现有的应用程序交付基础设施将为更智能、更具上下文感知能力的网络铺平道路，这些网络可以适应人工智能驱动的应用程序。
李杉 编译自 福布斯等 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 当Matt Zeiler 2013年在纽约大学完成机器学习博士学位时，科技巨头蜂拥而至。 虽然才刚刚毕业，但这位年轻的人工智能研究人员已
人工智能技术自成熟以来就被网络犯罪分子盯上了，作为一种强大技术手段，威胁攻击者可以利用其构造出更复杂的网络攻击策略，从而规避受害者的网络防御检测机制，窃密敏感数据信息。
人工智能的未来——谁来塑造它，谁最终从中受益——正处于一个关键时刻，需要我们立即关注。
翻译自 AI Has Become Integral to the Software Delivery Lifecycle 。
人工智能的出现争议不仅仅是在编程领域，在别的领域也已经出现了很多讨论，包括很多工厂现在也在慢慢引入一些机器人，去做一些重复性很强，工作强度很大的工作，类似这种在人工智能出现之前已经有很多人去做了，这是科技进步的结果。
AI系统的决策过程往往是一个复杂的“黑箱”过程，即使是设计这些系统的工程师也很难完全理解其中的逻辑。这种不透明性导致了两个问题：一是人们对AI的决策缺乏信任，担心其可能带来的潜在风险；二是AI系统本身可能存在的伦理和偏见问题。
目录· · · · · · 推荐序 前言 第一章 表现不俗的传统人工智能怎么了 未来已来 人工智能的三位卓越先驱 达特茅斯会议 传统人工智能的黄金时期 太空机器人沙基 “中文房间”实验 莫拉维克悖论 转变目标 专家系统 谷歌诞生 第二章 以自主学习的方式创建新的人工智能 自主学习的重要性 神经科学之父 以神经元模型为基础的感知器 关于感知器的争论 霍普菲尔德网的兴起 神经网络的守护神 联结主义者 欢迎来到深度学习领域 人工智能新主流 第三章 万物互联的智能时代已经来临 智能设备成为现代生活的必需品 会思考
外界普遍在“炒作”人工智能时，爱尔兰国立戈尔韦大学的Noel Carroll博士提出了另一种看法，即无代码开发者怎么享受AI技术的红利。
2021年12月10日，Nature Medicine杂志发表文章，对医疗人工智能中偏见产生的原因和解决方法进行了分析。
作者：牛津大学 来自牛津大学人类未来研究所的Katja Grace及其研究小组以《人工智能何时超越人类》为题，发布了一篇研究报告，该报告涵盖：人工智能在未来将具备的技能、实际应用，将在哪些领域实现人类工作的自动化，以及人工智能带来的社会与伦理影响等问题。 据研究小组介绍，该项研究在人工智能领域是一个具有更大样本，更具代表性的研究。该项研究调查了全球1634名机器学习与人工智能领域的相关专家（这些专家均在机器学习领域的两大顶级会议：2015国际机器学习大会与2015神经信息处理系统大会上发布过论文），并收到3
虽然公布的数据不如电影有力，但人工智能的发展一直是世界上科幻小说的一种技术。谈到人工智能的重要性，根据笔者的理解，它已被誉为未来领先的战略技术，而且将成为新一轮经济发展中产业变革的核心动力。随着通信网络的不断升级和计算能力的不断提升，新一轮人工智能技术应运而生。近年来，随着越来越多的力量进入这个市场，人工智能技术的发展显著加快，包括语音助理、同声传译、无人驾驶和其他应用如雨后春笋。更重要的是，人工智能正在加速与实体经济的融合，帮助更多的产业升级，智能交通、智能医疗、智能治安、智能农业……这些不仅成为我们熟悉的术语，也给我们的生产和生活带来了便利。
中国科学技术大学博士袁岚峰在不久前的文章中把中国科技在世界的地位大致分为五类。本文中只引用第四类。
编辑 | 宋慧 供稿 | Gartner 全球信息技术研究和顾问公司Gartner 2021年人工智能技术成熟度曲线（Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021）中的四个趋势正在推动近期人工智能创新。这四个趋势是：负责任的人工智能、小而宽数据策略、人工智能平台的操作化，以及数据、模型和计算资源的有效利用。 Gartner高级首席研究分析师Shubhangi Vashisth表示：“人工智能的创新速度飞快，技术成熟度曲线中一半以上的技术将在二到五年内成为主流技术。
最近在「风口浪尖上」的 Gary Marcus 是一名成功的科学家、畅销书作家、企业家，以及 Geometric Intelligence (被优步收购的机器学习初创公司) 的首席执行官和创始人。作为一名作家，他经常为《纽约客》和《纽约时报》撰稿，并且是四本书的作者。作为纽约大学心理学和神经科学教授，他在人类和动物行为、神经科学、遗传学和人工智能等领域发表了大量文章，并经常刊登在 Science 和 Nature 等期刊上。
深度学习算法是人工智能的前沿，也是自主驾驶的主要组成部分之一。但尽管深度学习近年来推动了人工智能领域的发展，但它本身及其基础技术，如深神经网络，仍面临着一些根本性的问题，使它们无法复制人脑的一些最基本的功能。这些挑战是众所周知的，越来越多的科学家承认，这些问题可能会对人工智能的未来造成严重障碍。
人工智能就像孩子一样，需要合适的教育来激发他们的潜能，也需要合适健康的饮食——高质量的数据。 业务的快速增长亟需人工智能加快判断能力，但是在人工智能的黑盒子里，要考虑的东西很多。人工智能所做出决策的质量和数据质量息息相关。有一句老生常谈的话——“废料只能出废品”，对人工智能来说再合适不过。 为什么呢？比较一下下面两种方式的区别就知道了。一般的分析方案会提供一个特定顺序的结果关系图表。如果你问一个分析程序，为什么北方的销售业绩变差了，你就会得到一系列可能因素的列表：供应链问题、人口变动、社会媒体倾向等。然后需
制造业一直是全球经济中的重要支柱，而人工智能（AI）的涌现为制造业带来了全新的机遇和挑战。本文将探讨人工智能对制造业的积极影响以及可能存在的风险，以揭示这种技术革新在制造业发展中的重要性。
【编者按】 2017年的脚步正在离我们远去。回望这一年，国际舞台风云变幻，新闻大事件层出不穷。过去一年里哪一件事最具全球重要性？哪一种技术、观念或是趋势深刻影响着世界？又有哪个人物改变着世界格局？ 澎湃新闻（www.thepaper.cn）推出年终盘点——“国际2017”系列，邀请国际“大人物”谈一谈他们心中的2017年之“最”。 大竹晓（Satoru Ohtake） 资料图 日本文部科学省下属科学技术振兴机构(JST) 理事大竹晓（Satoru Ohtake）不久前接受了澎湃新闻（www.thepaper
金融服务领域一直在迅速发展，而人工智能（AI）的引入正在彻底改变着金融服务行业的运作方式。本文将探讨人工智能对金融服务带来的积极影响以及可能存在的风险，以探讨这种技术变革对金融服务领域的重要性。
---- 新智元报道 编辑：桃子 Aeneas 【新智元导读】眼看AI的进化速度越来越快，白宫终于出手了。拜登会见了Sam Altman、劈柴、纳德拉这些顶级科技公司的CEO，紧急应对AI引发的巨大担忧。 美国终于出手了！ 当地时间周四，拜登会见了顶级AI公司的CEO们，告诉他们：你们有道德义务，保证AI产品的安全。 Sam Altman、谷歌劈柴、微软纳德拉、Anthropic的Dario Amodei参加了这场不同寻常的会议。 拜登开场非常直白，「你们正在做的事不仅有巨大的影响力，还将带来巨
DeepMind团队称，其最新研发出的一个人工智能程序具有类似哺乳动物一样的寻路能力。
随着智能手机，智能汽车，智能家居等创新技术的迅速发展，科技正在迅速将我们的世界变成一个“智能”世界。 物联网（IoT）是这里的主要贡献者之一。 IoT的核心是所有配备传感器和微芯片的连接设备基于集中式平台通过互联网传输数据，从而提高效率和性能。 据估计，到2020年，全球连接设备的数量将接近500亿。
当超级智能真的被实现出来以后，它会不会真的威胁人类。如果它会，它的目的是什么，我们的结局是否注定是悲剧？
这些年人工智能技术已经全面深入到人们日常生活中去，为人们日常生活提供了各种便利条件。计算机应用，人工智能现象， 已经成为当前计算机市场的常态。本篇文章主要分析计算机网络应用人工智能的重要性。简要阐释人工智能技术基本理论，然后分析计算机应用过程中，人工技能技术存在的问题。分析当前市场计算机网络哪些方面应用了人工智能技术。这些在计算机网络中的应用的人工智能技术又为人们的生活带来了怎样的便利。
本文探讨了人工智能3.0时代的到来，以及在这个时代，谁将是赢家。作者认为，在人工智能3.0时代，算力将成为首要因素，而目前华尔街投资者对于英伟达和AMD有着乐观的看法。然而，人工智能3.0时代的到来尚不确定，这给许多无法采集和拥有数据的企业带来了挑战。
人工智能技术的突飞猛进，为诸多领域带来的全新改变。如今，人工智能的应用范围正不断拓宽，此前被认为最不受“威胁”的艺术领域现在也“难逃宿命”。人工智能不仅开始涉及艺术作品的创作，还参与起了艺术品的鉴定工作。 📷 随着科技变革加速，人工智能迎来了全面爆发。从技术层面上讲，人工智能将科学和技术变得同人一样智能化，而人工智能的持续发展将必然会给我们的日常生活带来巨大改变，影响更多领域的未来进程。 人工智能向艺术领域渗透 技术与艺术一向被视为光谱的两端。技术意味着可量化、可复现、可批量产出，艺术则截然相反。清华大学计
作者：吴怀宇 2023年6月14日，欧洲议会全体会议表决通过了《人工智能法案》授权草案，标志着该法案将进入欧盟立法严格监管人工智能技术应用的最终谈判阶段。欧洲议会此前曾发出声明，这部提案如正式获得批准，将成为全世界首部有关人工智能的法规。欧洲议会于当天还投票决定了禁止实时远程生物识别技术，例如不能在公共场合进行实时人脸识别，并对ChatGPT等生成式人工智能工具增加更多安全控制措施，提出新的透明度要求，以确保人工智能的研发和应用符合欧盟权利和价值观。 该法案的一个突出特点是注重基于风险来制定监管制度，以平衡人工智能的创新发展与安全规范。法案将人工智能风险分为四级，“部署潜意识或有目的操纵技术、利用人们弱点或用于社会评分的人工智能系统”因其会对人类安全造成不可接受的风险而被划入严格禁止之列。对于违规操作者，法案设定了最高3000万欧元或全球年营业额6%的罚款。 如何既“管控风险”又“促进创新”？该法案的建议是通过引进监管沙盒机制来实现，即：在人工智能系统入市或投入使用前，对人工智能系统进行开发、测试和验证以降低风险。法案还要求人工智能应用必须遵循透明与可追溯性原则，即能够解释清楚其决策的原因和依据，同时也要记录所有的交互数据和结果，通过对运行过程的透明度和完整性的监管，来保障人工智能应用的可靠性和安全性。 欧盟试图通过建立一个统一的人工智能法律监管框架，来维护其在数字主权和科技领域的领导地位，并通过这样一部综合性立法抢占全球人工智能监管先机。但统一的法律框架的局限性在于：它采用的是横向立法（试图把所有人工智能都纳入监管范围），如果不能针对特定人工智能应用领域（制定具体的法律规范），在执行层面将会面临大量的解释问题（实际的执行效果可能也会“大打折扣”）。此外，“管控风险”和“促进创新”实际上是一个动态平衡问题。 为了给人工智能立法，国外学术界先后出现了蒙特利尔宣言、多伦多宣言等多个人工智能宣言，欧盟《人工智能法案》正是在这些宣言的基础上发展而来。而因为国情的差异，中国当然不可能“在别家的地基上盖自家的房子”。令人欣慰的是，中国学者在这方面的研究成果并不落后，例如，中国科学院吴怀宇博士在北京发起了人类历史上第一个开放协议“人工智能宣言”--OpenDAI（Open Declaration of AI，官方网站http://OpenDAI.org），至今已不断迭代更新了6个版本。 吴怀宇博士认为，“风险”和“创新”之间的界限从来就不是“泾渭分明”的，东西方两大文明体的普世价值观也是“和而不同”，因此对于伦理的标准、隐私的边界等具象问题必须“求同存异”， 以保护绝大多数人类命运共同体的权利和幸福。例如，以伦理标准为例，同样将人类视为AI之父，西方是“弑父情结”（源于古希腊神话，如俄狄浦斯，有些学者认为这种反叛基因是颠覆性创新的根源），所以认为AI最终会弑人，由此产生的担忧导致了欧盟严苛的《人工智能法案》出台（同时，也不难理解特斯拉首席执行官马斯克、苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克等数千名西方科技界人士联署签名，要求现在立即停止训练比GPT-4还要强大的AI系统至少六个月）；而东方是“事父情结”，所以AI必须为人类服务，人为AI纲，且人与AI须和谐相处。
开放原子全球开源峰会是全球开源技术领域的盛会，汇集了来自世界各地的开发者、技术专家和行业领袖，旨在促进开源技术的合作与创新。作为一位参会者，我有幸亲身参与了这场峰会，深深感受到了英特尔在开源技术合作与产品创新方面的重要角色。
可解释性人工智能 PART.01 概述 1 可解释性人工智能（XAI）定义 随着机器学习和人工智能技术在各个领域中的迅速发展和应用，向用户解释算法输出的结果变得至关重要。人工智能的可解释性是指人能够理解人工智能模型在其决策过程中所做出的选择，包括做出决策的原因，方法，以及决策的内容[1]。简单的说，可解释性就是把人工智能从黑盒变成了白盒。 2 研究的作用 可解释性是现在人工智能在实际应用方面面临的最主要的障碍之一。人们无法理解或者解释为何人工智能算法能取得这么好的表现。可解释性人工智能模型的作用
作者 | 费棋 美国时间 4 月 2 日，据 The Information 报道，Google 证实将搜索和人工智能业务分拆为两个独立部门，该公司网络搜索业务主管 John Giannandrea 将卸任，但他仍会在 Google 担任其他职位，专注于技术，很可能与 AI 研究相关。 2016 年 2 月，Google 将搜索和人工智能部门合并，同时任命资深计算机科学家 John Giannandrea 接替 Amit Singhal 担任负责人。当时，它标志着 Google 的重点是将机器学习和人工
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