欢迎大家来到新系列文章的首篇，我们每个月将会在这里讨论这个行业目前面临的一些重大问题。我们将向行业内专家和我们公司内部的专家提问一些问题。第一个问题很简单：“AI被过度炒作了吗？” 最近Imagination宣布推出神经网络加速器（NNA）： PowerVR Series2NX而进入AI相关行业的世界。这为神经网络的硬件加速提供了前所未有的性能，并使未来的嵌入式和移动设备能够利用神经网络驱动的AI应用。 但是AI是不是被赋予的太多了？毫无疑问你会注意到AI正占据各大媒体的头条，纷纷表示AI会重新组织、振
作者：王宇豪、趋势研析与前瞻规划团队 人类对自主智慧的风险预想，大多集中在较可情境想象的“强人工智能”，如拥有高度智能的机器人上；随物联网/人工智能时代来临，“弱人工智能”已先渗入人类生活，各界不得不更早审视所有可能影响人工智能范畴，及其所产生风险。 资源分配极度不均：人工智能已经开始改变很多人的工作型态，2016年全球经济论坛预测，人工智能与机器学习将于未来几年造成约700万个工作机会消失，同时创造出200万个新创工作机会。英国物理学家霍金认为，人工智能的崛起，可能重创中产阶级而留下少数特定的工作，导
人类对自主智慧的风险预想，大多集中在较可情境想象的「强人工智能」，如拥有高度智能的机器人上；随IoT/AI世代来临，「弱人工智能」已先渗入人类生活，各界不得不更早审视所有可能影响人工智能范畴，及其所产生风险。 资源分配极度不均 人工智能已经开始改变很多人的工作型态，2016年全球经济论坛预测，人工智能与机器学习将于未来几年造成约700万个工作机会消失，同时创造出200万个新创工作机会。英国物理学家霍金认为，人工智能的崛起，可能重创中产阶级而留下少数特定的工作，导致严重经济失衡。 这些推论都认为人类的「既有专
关于「AI灭绝论」引发的一系列争论，各路大佬们又吵起来了。这次加入争吵的是著名人工智能学者、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达。
当前，在云计算、大数据、物联网、互联网、智能识别、知识管理等新技术新理念快速发展和经济社会需求的双重驱动下，信息技术疾步迈入智能化阶段。国内外高科技公司纷纷布局人工智能、国务院出台《新一代人工智能发展规划》等表明，人工智能发展迎来了新纪元。
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
欢迎来到《ChatGPT：好的、坏的和丑陋的》。在本书中，我们踏上了探索 ChatGPT 多面世界的旅程，这是由 OpenAI 开发的先进自然语言处理模型。随着 ChatGPT 和类似的人工智能技术不断发展并影响我们生活的各个方面，了解它们的潜力、局限性和道德影响至关重要。本书旨在全面探讨 ChatGPT 的好的、坏的和丑陋的方面，揭示其革命性进展、潜在陷阱以及它所带来的复杂挑战。
人工智能的春天和寒冬交替轮回，本文脱离枯燥的技术语言，从感性的角度为你揭示AI兴衰起伏背后的根本原因。
人工智能已经从根本上改变了世界。它不是要来，而是就在这里。恨它或爱它，AI已到处都是。它像一颗刚刚发芽的种子，但是从这颗种子中会生长出一片森林。
Gary Marcus，他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。
---- 新智元报道 来源：学术头条 编辑：好困 【新智元导读】机器能像人类一样思考吗？如果可以，人类应该如何教育机器？ 1950 年，Alan Turing 提出，我们应该「以教育孩子的方式来教育机器」「为机器提供金钱可以买到的最好的感觉器官，然后再教育它……」；1959 年，John McCarthy 提出了一个如此系统的最早迭代，描述了一个「建议接受者」，它可以通过常识推理进行学习，从任何一组作为命令性语句发布给系统的前提中得出逻辑性的结论。 20 世纪 80 年代，Hayes-Roth 等
Margaret Boden教授。图片来源：JAY WILLIAMS 一名人工智能教授发出这样的警告：老人家的机器人陪伴“在情感上很危险”，永远无法代替真实人类的陪伴。 在12月，新加坡大学推出了全球与真人最为相像的机器人“Nadine”，其开发者称，Nadine最终将提供儿童看护服务，并为孤独老人提供陪伴。市面上还有很多比Nadine更为基础的护理机器人，在一个计算机屏幕一样的脸上显示图像，只要3000英镑就能购得。 但是英国苏塞克斯大学的认知科学教授Maggie Boden警告说，机器永远无法理解抽
2024年4月23日，来自印度德里大学的Aaftaab Sethi、Brijesh Rathi在Drug Discovery Today上发表社论Artificial intelligence in drug discovery: A mirage or an oasis?，探讨了人工智能在彻底改变药物发现方面的挑战和前景。
从几十年前计算机技术与自然科学在“大脑机器”中火花迸射的碰撞，再到人工智能Alphago打败李世石掀起AI热潮，到如今AI大步迈进我们的日常生活，正如李彦宏高呼着“人工智能正在唤醒万物，催生万千产业的智能化”一样，人工智能，似乎正成为人类科技历史上最重要的里程碑之一。
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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。
以ChatGPT为代表AI大语言模型（LLMs）是一项具有革命性的技术。它不仅可以像之前的人工智能一样进行分类或预测，还可以通过自然语言与人类对话，生成文本、图像、视频、可执行代码等各种形式的内容，这将对人们的生产生活和社会发展产生深远影响。但是人工智能开发和应用阶段的任何错误都可能是灾难性的。[1]现在大语言模型已经面临诸多信任挑战，比如人们越来越无法分辨区分出ChatGPT生成的内容与人类生成的内容；大语言模型存在幻觉问题，会生成错误、具有诱导性的内容，那么人们该如何分辨并信任大语言模型生成的内容；大语言模型还存在偏见、歧视、隐私侵犯、有害言论等多方面伦理风险，继而带来一系列信任危机，甚至遭到业界的抵制和封杀。信任是人工智能发展的一个核心问题，人与技术之间信任关系更是技术发展趋势与人类未来的一个核心问题。[2]DeepMind首席运营官Lila Ibrahim表示，AI大模型是一种变革性技术，但它只有在得到信任的情况下才能充分发挥潜力。
采访嘉宾：Peter Lee 微软全球资深副总裁，美国计算机协会院士 采访视频：http://www.csdn.net/article/2015-12-21/2826528/6 采访文字实录 CSDN：您为何选择计算机研究作为自己的职业，并潜心研究这么多年？其中最有乐趣和最困难的部分都是什么？有没有什么故事能够与我们分享？ Peter Lee：我走上计算机科学的道路，并非顺理成章。我父亲是物理学教授，我母亲是化学教授。你可以想象，在我的成长过程中，他们一直希望我学习关于物理世界的科学，例如物理和化学—
人工智能在前几年突然在国内大热，互联网高效连接了人与信息，你会发现不管是一二线还是三四线，不论是18岁还是38岁，大众都在谈论人工智能，除了给人们生活带来便利，解放部分生产力之外，更多的谈论是围绕“人工智能是否会完全取代部分人的工作”而展开
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。上期快报摘译了其中10位专家的看法，本期介绍其余9为专家的看法，如下： 11、帝国理工大学的计算机科学家Murray Shanahan：具有人类智力水平的人工智能仍然是科学幻想，至少在目前还是。 有一种误解是具有人类智力水平的人工智能已
机器之心原创 机器之心编辑部 全球机器智能峰会（GMIS 2017），是全球人工智能产业信息服务平台机器之心举办的首届大会，邀请了来自美国、欧洲、加拿大及国内的众多顶级专家参会演讲。本次大会共计 47 位嘉宾、5 个 Session、32 场演讲、4 场圆桌论坛、1 场人机大战，兼顾学界与产业、科技巨头与创业公司，以专业化、全球化的视角为人工智能从业者和爱好者奉上一场机器智能盛宴。 5 月 28 日，机器之心主办的为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）进入第二天，全天议程中最受关注的是多位重要嘉宾
本文讨论了人工智能（AI）的真假问题，作者认为真正的AI应该能够自主思考，而不仅仅是根据人类编写的脚本工作。作者认为，通用人工智能（AGI）这一愿景值得怀疑，因为如果机器能够自主思考，那么他们也应该享有权利。此外，作者还提到了对抗网络等新兴技术，这些技术可能会使AI之间的智慧较量变得更为复杂。
人工智能技术快速发展，到目前为止，从工厂生产线到写字楼，从医院手术室到家庭，好像没有什么事情是人工智能机器人干不了，但是，最近居然有专家说，人工智能将帮人类解决“低生育率陷阱”的传统人口问题，难道人工智能还能管人类生不生孩子？ 所谓“低生育率陷阱”就是说当一个国家的总和生育率低于1.5时，会引发低生育率的自我强化机制，从而进一步降低生育率，提高生育率将会变得更加困难，即陷入低生育率陷阱。有人认为中国已经不可救药地掉进了“低生育率陷阱”。之所以会出现“低生育率陷阱”，据说是其“幕后真凶”是工业化。工业化
“过度的宣传和错误的信息将导致AI寒冬再来”，纽约大学心理学与认知科学教授、畅销书作家加里 · 马库斯 (Gary Marcus) 最近在The Gradient上撰文，批评媒体在报道AI进展时常常倾向于将每一个微小的新进展描述为将从根本上改变我们的世界的巨大的胜利。
没有接触过机器学习的同学，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。
我们需要学会和人工智能共处，让它为我们服务，成为我们的工具和帮手，改变我们的工作方式，就像历史上出现过的那些生产力提升手段一样。
当人们问我是干什么的，我常常对回答的深度感到困惑。说“人工智能”我很满意，但太宽泛，而说“图像处理”可能又太具体。然而，一听到接下的来的毫不相干的问题我总是气不打一处来。
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
图灵奖得主Yoshua Bengio，联合19人团队跨界发表了一篇88页巨作，得出结论：
在由中国人工智能学会举办的第一期AIDL《人工智能前沿讲习班》上，国内著名人脸识别专家、中科院计算所山世光研究员畅谈了从人脸识别看深度学习对计算机视觉的推动及挑战。值得注意的是，山研究员指出近期人脸识别进展的最大特点，“人脸识别不再搞特殊化了”。此外，他还简要的介绍了由他带领的中科视拓的主打产品SeetaFace人脸识别引擎的框架及技术。并对媒体追捧AI表达了很理性的看法：“切勿过度承诺，避免第三次AI寒冬”。关注公众号，回复“AIDL山世光”即获取77页PPT全文下载。
本次报道的论文来自于Pranav Rajpurkar，Eric J. Topol等人发表在nature medicine在上的AI in health and medicine。
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：
本文作者亨利·基辛格（Henry Alfred Kissinger）为原美国国家安全顾问，先后担任尼克松与福特政府的国务卿。他因为促成了中美关系正常化为中国人民熟知。本文出自《大西洋月刊》（The Atlantic）。
【导读】1月25日，放射学家和临床学者Hugh Harvey发布一篇博客，就近两年AI在放射医疗领域过度炒作的现象给出评价和分析。作者以2016年神经网络的教父Geoffrey Hinton关于AI将取代放射科医师的言论，引出当前布道者和媒体对AI的过于炒作现象。作者首先对这种炒作现象进行批判，然后引出自己的观点，认为AI在短期内并不会取代放射科医师，并列举原因支撑自己的观点。诚然，AI的影响是有目共睹的！但需要保持冷静的头脑，致力于通过AI技术造福社会，而不是心浮气躁过于吹嘘，这才是我们所有AI从业者的正
【新智元导读】《纽约客》8月26日发表文章《人工智能的炒作和希望》，将AI分为三个阶段。第一个阶段是识别智能，在更加强大的计算机里运行的算法能从大量文本中识别模式和获取主题，甚至能从几个句子获取整个文章的意义。第二个阶段是认知智能，机器已经超越模式识别，而且开始从数据中做出推论。第三个阶段的实现要等到我们能创建像人类一样思考、行动的虚拟人类才行。作者认为，我们现在只处于第一阶段，“识别智能”。 Om Malik是一名科技作家，还是科技新闻网站GigaOm的创始人和创业基金TrueVentures的合伙人。
我们周围关于人工智能的炒作正在逐步降温，接下来我们要关注是将以人为中心的机器学习技术应用于重要问题的大丰收！
人工智能和人类抢饭碗是近几年人工智能界，乃至整个社会层面都在讨论的问题。于是日本经济新闻和英国金融时报在实施了共同研究调查以后，他们给出了这样一个答案：全部 820 种职业、2,069 项业务（工作）
【编者按】2015年ICML的深度学习研讨会，压轴大戏是关于深度学习未来的讨论。基于平衡考虑，组织方分别邀请了来自工业界和学术界的六位专家开展这次圆桌讨论。组织者之一Kyunghyun Cho（Bengio的博士后）在飞机上凭记忆写下本文总结了讨论的内容，他谨慎地表示一些转述不够准确，欢迎大家评论补充。但这篇总结仍然不失借鉴意义。 六位专家包括：Yoshua Bengio（蒙特利尔大学），Neil Lawrence（谢菲尔德大学），Juergen Schmidhuber（IDSIA），Demis Hassa
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很多AI从业人员对他很反感，认为他在危言耸听，但因为他自己的名人身份，对AI的过度警惕和反对给实际研究工作带来了困难。
“人工智能的下一波浪潮是机器人技术，这是一个‘0亿美元市场’，但未来将价值数十亿美元，就像Nvidia刚起步时的GPU加速计算一样……”这是英伟达CEO黄仁勋对加州理工2024届毕业生的劝勉。
面对一个越来越智能的社会时，大多数人在享受其带来的便捷与高效外，很少考虑这一切背后是否隐藏着隐患与危机。 智能的发展是把双刃剑，对我们社会各个层面带来了什么样的变革和影响？在6月24日的“智能社会与人类未来”腾讯夏季思享会上，一众学术界、行业界的领头人物们在讨论期间就产生了两种声音。 这场讨论的参加者包括南开大学教授吴功宜，北京大学新媒体研究院副院长刘德寰，中山大学人机互联实验室主任、哲学系教授翟振明，中科院自动化研究所复杂系统智能控制与管理国家重点实验室主任王飞跃，社会学者、知名IT评论人谢文先生等。
文章主要探讨了通用人工智能、自然语言处理技术和认知心理学等多个方面的内容，提出了关于通用人工智能未来发展的思考。
一方面人工智能被越来越多的科技企业列为重点研发项目，另一方面“人工智能是对人类生存最大的威胁”的论调盛行。人工智能真会对人类带来这么大威胁？看来，是这样的，否则也不会有一堆科学家聚集在一起，开了一天的
北京冬奥会期间，在央视持证上岗的虚拟播报员一直活跃在大众视野之中，“他”流畅的动作，细腻的表情和真假难辨的生动形象令人印象深刻。虚拟播报员的成功出镜，离不开人工智能技术的支持，而人工智能技术之所以能逐渐落地、开花结果，则得益于多方面因素的推动。 人工智能概念早已问世多年，早在上世纪50年代，便有科学玩家设想借助计算机构造出拥有人类相似智慧特性的复杂机器。如此超前甚至略带疯狂的技术概念没有被时间所遗忘，在之后几十年中，它始终在科学家的培育中逐渐孵化、茁壮成长。 小数据应运而生，照亮人工智能发展之路 作为研究
最近OpenAI首席执行官 Sam Altman 在达沃斯论坛接受媒体采访时表示，他现在的首要任务就是推出下一代大模型，这款模型可能被称为GPT-5，与现有模型相比，GPT-5 “能做更多、更多的事情”。
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