今天安智客来看看人工智能发展过程中的那些人和物（资料整理自网络）： 早起人工智能的文字记载，西方一般认为是： 1308年，雷蒙·卢尔（Ramon Llull）出版了《The Ultimate General 1973年，James Lighthill在给英国科学研究委员会所做的报告中称：“迄今为止，人工智能的研究没有带来任何重要影响。”结果政府大幅度削减了对AI研究的资金支持。 这一概念指导下的递归神经网络在今日手写识别和语音识别中得到应用。 ASIMO能像人一样快速行走，在餐厅中为顾客上菜。 ? 2001年，斯皮尔伯格的电影《人工智能》上映。电影讲述了一个儿童机器人企图融入人类世界的故事。 2016年3月，谷歌DeepMind研发的AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世石。 ? 当前人工智能进入大发展、大繁荣阶段！我们每个人都将见证！
这是一部「用户注意力」简史 用户注意力缩减，减到极限；互联网产品从抢占流量，到争夺有限注意力； 2000年，微软加拿大公司报告称，普通人的注意力幅度仅为12秒； 2013年，普通人注意力为8秒； 2017 年，争夺用户有限的注意力； 这还是一部「娱乐至死」全球化简史 美国实施对中国的「奶头乐战略」，中国短视频产品出海。 而互联网的出现，让我们可以在网络上，克服「社交恐惧」，比现实中更倾向于表达自己。 ，被称为中国的Facebook； 2010-2015年 社交产品百家争鸣，短视频市场孕育，抢占流量的时代；今日头条成立。 手机通讯方面,中兴宣布2019年上半年实现「5G商用」，还有传闻中的「5G手机」，也许会对整个短视频社交局面产生影响。 未完待续……
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导读：在这段简史里，人工智能的起源可以追溯到哲学、虚构和想象。电子、工程和其他许多领域里的早期发明都影响了人工智能的发展。 这一点是显而易见的，例如，一个行动中的机器人却无法分辨阴影中的楼梯丼（就会产生问题）。尽管如此，一些最卓越的人工智能方案和认知方法依然来自于 NASA 的太空机器人。 如何有效使用启发法进行搜索依然是潜在的制约条件，但它已不是人们关注和思考的重点，我们沉浸在对更精巧细小问题的探索中，比如，对已有方案的表示和修改。” 比如，费根鲍姆于 1959 年完成的 EPAM，在程序中探索了组合记忆和遗忘，模拟了心理学实验中的行为（1963 年费根鲍姆和费尔德曼）。 生产系统，以及其后的基于规则的系统，都诞生于模仿人脑在长期和短期记忆中操纵符号的过程。
今日简史 尤瓦尔·赫拉利（Yuval Harari）新作《今日简史》延续了《人类简史》《未来简史》的风格，可以说，这三本书一本比一本揭示的更加深刻，完全颠覆每个人的人生观、世界观、价值观。 有人说尤瓦尔可能就是当代的马克思或者柏拉图。 为了生存，人们需要意义，需要故事 这三本书从人类从哪里来《人类简史》，到哪里去《未来简史》，再到人类当今需要关注的“大问题”《今日简史》。 人类对未来的思考 当今时代是一个信息爆炸的时代，清晰的见解已然成为人类生存的重要力量。虽然从表面上看来，似乎人人都能够参与到关于人类命运的讨论中来，但是想要在其中保持清晰的认识是一件非常困难的事情。 算法VS人类意志 人工智能的兴起可能会让大多数人类不再拥有经济价值和社会力量。人工智能不仅能在机械性的工作中取代人类，而且很有可能在创造性的工作中同样取代人类。 但随着大数据和人工智能的发展，人类越来越依赖人工智能进行决策，未来决定这个世界的，可能不再是我们的意志而是算法，这可能会摧毁我们赖以生存的伦理道德和社会制度。
7月9日，“未来已来”全球人工智能高峰论坛在浙江杭州举行，耶路撒冷希伯来大学历史系教授、《未来简史》和《人类简史》作者尤瓦尔.赫拉利在论坛上用独特的视角阐述了他对人工智能的看法。 在他看来，以人工智能为代表的技术革命对经济、政治，对人类会有很大影响。而最明显的或者说最快速的影响就是在就业市场。因为随着人工智能的发展，它会在很多任务上有超过人类的表现。 现在一些科学的教条，尤其是生命科学的教条中，他们解释了大脑、意识，意识其实是从大脑中得出的，大脑产生了意识。它也解释了大脑是一个生物化学的载体，是让我们能够处理数据，做出决策。 可以总结一下，在过去150年的生物化学研究中，从达尔文开始，他们只是用了三个字来总结，生物体就是算法，这是一个最大的理论结果，进化论的精髓。生物体，比如说人类、哺乳动物，都是算法。 他们是机器，处理数据的机器，做出决定。这个机器，我们的感受，我们的感官是这个大算法中的一部分。
由于第二个人工智能在鉴别图像真假上十分卖力，第一个人工智能可从其学到通过自学无法学到的方式来仿制逼真图像。在这一过程中，这两个神经网络不断推动人工智能前进直到有一天计算机可以脱离人类的指导而存在。 他们中的一个人正在描述一个新的研究项目，致力于从数学上界定照片中的一切，即把关于照片的统计学数据输入到一台机器从而使其自行创建图片。 现在，研究人员将这一概念应用到从猫到火山再到整个星系等一切事物的图像中。它甚至能协助天文实验的开展和局部物理学的模拟。 但实现还是非常困难。因为这一系统训练的神经网络不是一个，而是同时训练两个。 实际上人类在识别过程中参与很多，这也经常是一个难题，即这一问题是有偏见的还是在训练人工智能时确实需要人工干预。 但不到一年，他又回到了谷歌，因为他的合作者几乎都在那里。Goodfellow 说：“在视频通话中花费一天的时光并不有趣。这并不是完成工作的最佳方法。”
大数据文摘出品 上周，在尤瓦尔赫拉利《今日简史》新书全球首发会上，吴军发布了题为《未来，连接比拥有重要，合作比颠覆重要》的演讲。 大数据文摘对其演讲精华内容摘录如下： 随处可见的超智能机器、每过十年就得换个职业的人生、数据精英一跃成为新的“统治阶层”……这些尤瓦尔赫拉利《今日简史》中做出的预测，吴军老师表示并不担心，他说“对于人类的未来 尤瓦尔赫拉利在《今日简史》书里讲了人工智能很厉害，“数据和算法的威力超乎人的想象。谷歌、脸谱网、百度和腾讯等数据巨头多半靠提供免费信息、服务和娱乐来吸引我们的注意力，再把我们的注意力转卖给广告主。 尤瓦尔赫拉利在新书《今日简史》中讲了人类面临的21个问题，他其实没有给出答案，我看完以后也无法给出答案，但是有一点我知道，有一些事一定会发生不可避免的，未来的国家是非常强连接的，虽然你怕信息威胁，你怕很多事 ， 因为我包孕在人类中， 所以不要再问丧钟为谁而鸣， 它也为你而敲响。
Nuclear fusion using magnetic confinement, in particular in the tokamak configu...
图3：大型综合巡天望远镜 天文 学-人工智能 应用的最好领域 我觉得天文学是人工智能大数据应用的最好领域。 虽然人工智能技术在天体物理领域的应用还处于起步阶段，但人工智能已经开始真正参与人类对自然界新规律的发现。今天我想给大家举一些人工智能在天体物理中应用的例子。 因此，人工智能帮助我们发现了新的吸收体，也刷新了人类对中性氢含量的认识，从蓝色的部分（利用人工智能之前）更新到了红色部分（利用人工智能之后）。 ? 计算机在深度学习大量知识后，能不能也推出像这样有深度的原理或公式呢？ 如果这个对人工智能来说太复杂了，那能不能试着让人工智能找出开普勒第三定律呢？ 最后我来讲一下天文在大家生活中的一些应用吧。
自从AlphaGo赢了之后，人工智能就变得非常热门了。不过，大家在关注“智能”时，却很少把注意力放在“人工”上，似乎感觉上了人工智能之后，一切都能自动化了。 不同的数据训练出来的模型完全不同，数据的质量严重影响模型的效果。 但是，实际的数据五花八门，散落在各个应用系统中。想把它们整理出来供算法使用，并不是一件容易的事。 机器学习需要的常常是比较规整的宽表数据，这还需要把各个应用系统中的关联数据拼接到一起；而各系统的数据编码规则可能不一样，这还需要先统一化；有些数据还是原始的文本（日志）形式，还需要事先从中抽取出结构化的信息 是不是觉得现在的技术还有点low？人工智能的背后原来一点也不智能！ 专栏作者简介 ? 100强”；2016年，荣获中国电子信息产业发展研究院评选的“2016年中国软件和信息服务业十大领军人物”；2017年, 自主创新研发新一代的数据仓库、云数据库等产品即将面世。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。 图像识别技术概述 图像识别技术的含义 图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。 在具体应用实践中，特别识别除了要弄清识别的对象具有是什么样的物体外，还应该明确其所在的的位置和姿态。 物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。 小编相信，通过本次的科普，很多同学都对图像识别有了更深的理解，希望可以拓宽同学们的思路，利用人工智能的图像识别技术解决更多问题，造福社会，造福世界！
今日说“法”：让FPGA设计中的亚稳态“无处可逃” 欢迎大侠来到FPGA技术江湖新栏目今日说“法”，当然，在这里我们肯定不是去研究讨论法律法规知识，那我们讨论什么呢，在这里我们讨论的是产品研发以及技术学习时一些小细节小方法等 接下来主要讨论在异步时钟域之间数据传输所产生的亚稳态现象，以及如何降低亚稳态现象发生的概率（只能降低，不能消除），这在FPGA设计（尤其是大工程中）是非常重要的。 背景 1、亚稳态发生原因 在FPGA系统中，如果数据传输中不满足触发器的Tsu和Th不满足，或者复位过程中复位信号的释放相对于有效时钟沿的恢复时间（recovery time）不满足，就可能产生亚稳态， 怎么降低亚稳态发生的概率成了FPGA设计需要重视的一个注意事项。 理论分析 1、信号传输中的亚稳态 在同步系统中，输入信号总是系统时钟同步，能够达到寄存器的时序要求，所以亚稳态不会发生。 减少亚稳态的产生。 通过上述对亚稳态的分析以及各种模式的处理，相信各位大侠应该有所收获，今日说"法"到此结束，下篇再见，欢迎各位大侠投稿，交流学习，共同进步，祝一切安好！
欢迎大侠来到FPGA技术江湖新栏目今日说“法”，当然，在这里我们肯定不是去研究讨论法律法规知识，那我们讨论什么呢，在这里我们讨论的是产品研发以及技术学习时一些小细节小方法等，欢迎大家一起学习交流，有好的灵感以及文章随笔 接下来主要讨论在异步时钟域之间数据传输所产生的亚稳态现象，以及如何降低亚稳态现象发生的概率（只能降低，不能消除），这在FPGA设计（尤其是大工程中）是非常重要的。 背景 1、亚稳态发生原因 在FPGA系统中，如果数据传输中不满足触发器的Tsu和Th不满足，或者复位过程中复位信号的释放相对于有效时钟沿的恢复时间（recovery time）不满足，就可能产生亚稳态， 怎么降低亚稳态发生的概率成了FPGA设计需要重视的一个注意事项。 理论分析 1、信号传输中的亚稳态 在同步系统中，输入信号总是系统时钟同步，能够达到寄存器的时序要求，所以亚稳态不会发生。 减少亚稳态的产生。 通过上述对亚稳态的分析以及各种模式的处理，相信各位大侠应该有所收获，今日说"法"到此结束，下篇再见，欢迎各位大侠投稿，交流学习，共同进步，祝一切安好！
一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来 适应人群：1.想要转型做人工智能的传统产品经理；2.RD想要转型做AIPM的人群；3.一切想从事或了解人工智能产品经理工作的人； 屏蔽人群：希望通过本课程学习编码能力的人。 二、正文 2.1 章节目标 了解是什么是人工智能？ 了解人工智能核心概念？ 了解人工智能发展简史？ 了解人工智能当前的市场格局？ 2.2 内容 2.2.1 人工智能的概念定义 ? 人工智能的概念定义 2.2.2 人工智能、机器学习和深度学习的关系 ? 人工智能相关概念的关系 2.2.3 人工智能的主要特征：自动化+智能化 ? 人工智能两大主要特征 2.2.4 人工智能的行业格局 ? 中国人工智能市场生态图谱 2.2.5 人工智能发展简史 ? 人工智能发展简史 三、未完待续 下期预告：人工智能产品经理能力的概念定义和能力模型
我相信以色列历史学家尤瓦尔·赫拉利新著《未来简史》，在很多人春节书单上排名是靠前的。 《未来简史》是其名著《人类简史》的续篇。 在这个模型里，“认知革命、农业革命、科技革命”这三大革命是历史发展的主脉络， “对于虚构事物的想象能力”在人类历史中具有极其重要的意义。这个模型对大多数人来说是全新的。 书中花了大量的篇幅来介绍今天正在进展中的科技将怎样把智人中幸运的一小部分变成健康长寿、俊美睿智、从不生病、永不衰老的神人。 今天很多职场人士，包括很多职级较高的人，因为不具备数据科学的基本常识，却在“大数据”的集体念经中自以为悟道了，无法真正尊重和理解数据。 虽然很多人都口口声声宣称工作中要“一切凭数据说话”，但实际上根本做不到。
当时在NIPS大会上提出的乌托邦式的想法，已经成为AI领域女性的一个广受尊重的重要组织和支持系统。 ? 当创始人最初设想WiML时，她们认为这将是Grace Hopper大会上的一个一次性的、独立的分会。Grace Hopper大会是计算机行业的女性一年一度的庆祝活动。 最近彭博社的一篇文章指出，现在计算机专业的毕业生只有17%是女性，较几年前显著下降。 这是一个系统性问题，文化是很大一个因素。正如彭博社这篇文章指出的那样，机器学习和人工智能的一个大问题来源于数据集。 当计算机被输入反映周围世界的数据时，它们开始学习。鉴于男性在该行业中占据主导地位，因此是他们决定计算机分析的数据集的信息。这可能会使智能机器在男性研究员准备的问题上具有先天偏见。 她的大部分研究都注重机器学习的“公平、问责制和透明度”，这种方法能把在大数据处理中被忽视的少数事件考虑进来。“我会主张优先考虑重要的社会问题，其次才是数据可用性，”她在一篇文章中这样解释这个问题。
该网站提供“可供选择的”手的照片，内容创作者可以在线使用，以填补搜索引擎得到的结果的不平衡。 每年，一些科技巨头公司都会发布多样性报告（diversity report），报告显示的情况相当令人沮丧： Google 最新数据（2016年1月）显示，公司技术人员中19%是女性，只有1%是黑人。 有偏见的审美 去年，在一场由算法评价的选美比赛中，有来自100多个不同国家的6000多张自拍照片，获胜的44人里只有一位是黑人，少数是亚洲人。 “换句话说，决策中的偏见或偏差将从我们认为是人类偏见的事情转变为我们不再这样认为的事情，因此也无法检查到——因为我们已经将 AI 的决策视为理所当然。” ? 她说：“我们创造的任何技术都将同时体现我们的愿望和我们的限制，如果我们在包容性方面受到限制，这也将反映在我们开发的机器人或机器人内部的技术中。”
例如，国外的谷歌搜索引擎和国内的百度搜索引擎，这类通用领域知识图谱是最先被大家熟知的应用；而场景的不断丰富、需求不断增多、用户对体验与品质的要求不断提高，各行各业都亟需构建领域知识图谱。 知识推理，最近两年有不少混合式推理的方法出现，也就是混合机器学习和符号推理的方法，这些方法的提出对于解决某些机器学习技术的不可解释性，以及提升知识图谱的推理能力都有作用。 与此同时，这些关键技术的应用也有一些突破性的进展，尤其是在知识抽取和知识融合方面：一是人机交互的商业化系统的出现，二是关于人机交互的信息抽取和知识融合的学术论文也开始。 2006年，漆教授获得英国贝尔法斯特女皇大学计算机博士学位，导师为人工智能界著名专家 Weiru Liu 教授。 关于杭州 CTA 核心技术大会·知识图谱论坛的准备工作 作为本次杭州 CTA 大会知识图谱论坛的出品人，漆桂林表示：“我希望跟各位嘉宾交流他们在知识图谱产业化落地过程中遇到的主要技术挑战有哪些，这些技术挑战可以为高校的研究带来什么好的课题
人工智能商业智能软件使企业能够将数据分解为可管理的见解，并理解大数据。 人工智能也有可能改变分析的动态。传统的数据分析侧重于描述性分析或分析数据来报告发生了什么。 语音识别界面等以深度学习为动力的应用的激增、它在企业中的广泛应用，以及苹果Siri、亚马逊Alexa和谷歌Assistant等数字语音助手的巨大流行，都预示着未来的发展。 下一波由人工智能驱动的助手将能够实时分析大数据，以快速掌握客户的需求和优先级，并执行所需的工作。人工智能将使超个性化成为默认标准，而不是像现在这样的高级服务。 例如，企业可以从客户与公司的互动，社交媒体帖子和其他数据中收集实时数据，以了解他们对产品的思考过程和情感反应，并进行实时干预以强化或改变这种看法。 人工智能将入侵更多领域 人工智能已经在大力帮助金融服务、医疗保健、证券交易和生命科学等行业。例如，人工智能正在取代临床助理的角色，帮助医生做出更快、更可靠的诊断。
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