人工智能顶级学术会议 AAAI 2020 （第 34 届 AAAI）已在美国纽约开幕，会议从 2 月 7 日到 2 月 12 日持续6天。
先来了解下什么是PISA：PISA全名“国际学生评估项目”(the Programme for International Student Assessment)，由国际经合组织(OECD)举办，每三年一次，针对全世界多个国家和地区(包括但不仅OECD成员)的15岁中学生，主要是评估学生进入社会的知识储备和技能，重点考察学生在阅读、数学、科学和创新领域的熟练程度，以及学生的幸福感指数。
导语：针对目前 AI 分类笼统的问题，美国学者 Arend Hintze 和 AI 工程师Carlos Perez 分别提出了两种对 AI 能力按级别分类的全新方法。 目前 AI 被笼统划分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超人工智能”三个类别。甚至在很多业内专家（比如洪小文）眼中，只有“强”、“弱”AI 的区别，因为“超人工智能”离我们实在还很远，难以捉摸。这样的笼统分类显然不利于大众对于各项 AI 技术进行认识和理解。因此，一些专家开始提出基于技术难度和 AI 智能水平的分类、分级方法。其中，美国学
摘要 机器翻译伴随着世界上第一台计算机的诞生而出现，随后成为人工智能领域最具挑战性的研究课题之一。70 多年来，以机器翻译、人机对话系统、文本自动分类、自动文摘和信息抽取等为代表性应用的人类语言技术所走过的曲折发展历程，从不同的侧面折射出人工智能领域的荣禄兴衰。本文在简要回顾人类语言技术发展历程的基础上，重点介绍当前该技术面临的主要挑战和研究现状，并对未来发展的趋势进行展望。 关键词
朱教授这篇正本清源的综述性文章，建立在大师深厚的数学功底和长期从事机器视觉、机器人等领域研究基础上，将人工智能领域面临的本质问题进行了深入剖析：梳理了目前六大主流方向和其统一化的发展趋势判断，提出了小数据、大任务的认知范式，总结了人工智能走向智能学科所面临的物理学与生物学的统一化问题。
Joint Commonsense and Relation Reasoning for Image and Video Captioning（联合常识和关系推理用于图像和视频描述）
链接：https://arxiv.org/pdf/1906.05317v1.pdf
一堆木柴加上一根火柴，能得到什么？人类会自然而然地得出答案：火。然而对于机器而言，这并不容易，因而它们缺乏这种常识推理能力。
在人工智能领域，模型的性能和能力一直是人们关注的焦点。本周，Anthropic公司的最新力作--Claude3 AI模型的发布，无疑成为了业界的热点。其中Claude3系列最强模型Opus在领域知识理解、数学知识推理、常识推理、文本段落推理、阅读理解、代码生成、多任务推理等个方面都完虐业界标杆GPT-4，同时碾压谷歌的Gemini 1.0 Ultra。
【新智元导读】机器会拥有常识吗？Hinton说，Yes，并且会在10多年内变成现实。两位从经济学的视角观察AI问题的学者为此打了一个赌，支持者对反对者的赔率为50：1。本文作者也支持机器会有常识，认为这是一种不可阻挡的趋势，他还提出了一种用来衡量机器是否具有常识的方法——玩游戏。 【简介】作者 Daniel Lemire 是魁北克大学的计算机科学教授。他的研究主要集中在软件性能和索引，参与过多个数据科学的开源项目。他是一个技术乐观主义者。 许多人都希望基于人类智能来判断机器智能。这个观念最早可以追溯到图灵
本届百度奖学金吸引了世界范围内顶尖AI英才们的关注，不少高校的有志青年纷纷报名。历经了专家团队的初审、复审、终审等层层考核后，来自清华大学、斯坦福大学、加州大学洛杉矶分校等国内外顶尖学府的10位 AI 领域中国学霸们通过层层选拔脱颖而出，他们分别是：
国际语义评测研讨会（International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval）是由ACL下属的SIGLEX主办，是全球范围内影响力最强、规模最大、参赛人数最多的自然语言语义评测竞赛。
【新智元导读】机器会拥有常识吗？Hinton说，Yes，并且会在10多年内变成现实。两位从经济学的视角观察AI问题的学者为此打了一个赌，支持者对反对者的赔率为50：1。本文作者也支持机器会有常识，认为这是一种不可阻挡的趋势，他还提出了一种用来衡量机器是否具有常识的方法——玩游戏。
导读：自然语言处理的发展进化带来了新的热潮与研究问题，研究者们在许多不同的任务中推动机器推理（Machine Reasoning）能力的提升。基于一系列领先的科研成果，微软亚洲研究院自然语言计算组将陆续推出一组文章，介绍机器推理在常识问答、事实检测、自然语言推理、视觉常识推理、视觉问答、文档级问答、多轮语义分析和问答等任务上的最新方法和进展。
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。
在自然语言处理和计算机视觉领域，已经有工作开始探索基于常识的阅读理解和视觉问答问题。这类问题要求算法需要额外的常识才能给出答案。但现有的常识视觉问答数据集大多是人工标注的，并没有基于合适的知识或情感表达进行构建。这不仅导致常识的分布相当稀疏，容易产生解释的二义性，同时还容易引入标注者偏差，使得相关算法仍在关注于增加神经网络的表达能力以拟合问题和答案之间的表面联系。
此前，谷歌憋出的重磅复仇神器Gemini Pro，被发现在常识推理任务中落后于OpenAI的GPT模型。
这些计算机并没有灵魂，它们只是具备了人类世界如何运作的知识，熟悉我们的惯例。它们知道炉子是热的，知道人们通常不会买12台烤箱等等。
本届 AAAI 大会共收到了 8800 篇提交的论文，评审了 7737 篇，并最终接收了 1591 篇，接收率为 20.6％。
编者按：自然语言处理的发展进化带来了新的热潮与研究问题，研究者们在许多不同的任务中推动机器推理（Machine Reasoning）能力的提升。基于一系列领先的科研成果，微软亚洲研究院自然语言计算组将陆续推出一组文章，介绍机器推理在常识问答、事实检测、自然语言推理、视觉常识推理、视觉问答、文档级问答、多轮语义分析和问答等任务上的最新方法和进展。
常识是人工智能研究的重要内容，机器常识或机器对开放世界的理解和推理能力一直被认为是人工智能和自然语言理解的重要组成部分。常识问答则是机器推理上的一个重要的应用方向，目的是帮助计算机通过已有的知识推理判断未见过的输入信息，从而使计算机更自然地理解人们的表达。
从规则方法、统计方法到目前的深度学习方法，自然语言处理（NLP）研究一直处于不断发展和进化的状态之中，并在过去五年取得了令人瞩目的成果。对于一个拥有充分标注语料的 NLP 任务（例如机器翻译和自动问答），现有的深度学习方法能够很好地对输入和输出之间的关系进行建模，并在分布相同或类似的测试数据上取得令人满意的效果。然而，一旦测试数据所涉及的知识和领域超出训练数据的范畴之外，大多数模型的效果都会一落千丈。这一现象其实不难理解：人类在从小到大的成长过程中，已经通过各式各样的学习过程掌握了大量的通用知识（例如数学知识、物理知识、世界知识、常识知识等）。这些知识能够帮助人类在学习新技能或遇到新问题时进行推理并举一反三。然而，绝大多数 NLP 模型都不具备这样的知识模型，因此就不能很好地理解和解决新的问题。
近日，《泰晤士报》报道，英国政府将于 2 月 15 日宣布：限制中国人在 44 个敏感领域学习或工作；已在这些领域学习或工作的人员，一旦被视为“构成风险”，将注销签证！
编者按：最近，国外一名小姐姐分享了自己的编程学习经验，引起了不少关注。她名为Keri Savoca，小时候就学了HTML并开发了网站。之后又学习了SQL语言以及JavaScript和Ruby等。在这个过程中，她也积累了不少感悟与经验，并分享了出来。有人阅读了之后称，文章里面的确有比较扎实的干货。希望能够给你带来启发。
---- 新智元报道 编辑：David 好困 【新智元导读】大热天的，别整天抱着单词本不放了，找个新朋友陪读陪聊陪作业，它不香么？ 大家先来猜猜，这个「赛马场巨头」是什么？ 没错，是「The Lord of the Rings」指环王。 显然，「赛马场巨头」主要是错误地理解了「Ring」的含义。其实，稍有常识的人都知道，Ring是指拳击台，所以「正确」的译名是：拳皇。（开个玩笑） 不过讲道理，你不太能苛求一个上世纪90年代的翻译。 但是在互联网发达的现在……烧烤「丈夫」就不太合适了吧。 以及，
不知道你有没有遇到过，因为 TCP 队头阻塞，没有预备方案，导致分布式集群中部分服务发生延迟，导致系统雪崩
据路透社、《纽约时报》等媒体援引多名知情人士本周四的消息，美国白宫已提出了一项计划，旨在取消数千名唐纳德·特朗普政府认为可能从事敏感领域研究的中国留学生签证。
情感共鸣即在对话中能体现出来两个人的感情，它在心理咨询中被广泛应用，同时也是人类日常对话的一个关键特征。在深度学习这一大背景下，如何生成具有情感的对话回复呢？今天给大家分享的这篇文章，来自中科院，他们提出了一种串行编码和情感-知识交互(SEEK)的共鸣对话生成方法，该方法考虑到了知识与情感之间的相互关系，能够产生具有情感的对话回复，同时这也是第一个对情感动态建模的研究。
西班牙语的等级考试在我国发展比较晚，自2004年起我国教育部才开始组织。而且国内的西班牙语等级考试的对象仅为在校西班牙语专业的本科生，每年5月左右考试。水平测试相当于英语四级。另外职称外语考试中有西班牙语的考试，外国学生进入公立大学须通过西班牙语国家等级考试和大学入学考试。
机器能够像人类一样阅读文档并回答问题，确定某一给定的语句是否在语义上蕴含另一给定的语句，还能处理翻译任务。更重要的是，机器的表现甚至优于人类。
AI可以在几分之一秒内识别物体，模仿人类的声音并推荐新的音乐，但大多数机器智能缺乏对日常物品和动作的最基本的理解，即常识。DARPA 正在与总部位于西雅图的艾伦AI研究所合作，以了解如何改变它。
（本文来源于凤凰网、中华网等媒体报道） 在12月15日举行的“2020中国学习与发展供应商价值大奖”颁奖典礼上，腾讯乐享凭借专业的服务、优质的品牌口碑和影响力，荣获“2020中国学习与发展供应商价值大奖·2020中国在线移动学习技术和平台·HR臻选供应商”，凸显了腾讯乐享在人力资源学习与发展服务领域的优势地位。 “中国学习与发展供应商价值大奖”评选由中国高端、专业的人力资源会员组织——智享会（HREC）主办，是其倾力打造多年的“价值大奖”系列评选的分支之一。凭借对权威、严谨、公平、公正、公开、公益的坚
疫情之下生活节奏放缓，但学习节奏不停。 3月25日，腾讯课堂宣布向全国发放免费学习卡——“15天畅学卡”，助力全国网友通过学习提升职业技能，丰富“宅”家生活。即日起至4月30日，用户扫描下方二维码，或者打开腾讯课堂官方公众号点击“站内福利”栏的“领畅学卡”菜单，即可获得领取学习卡的入口。 扫码领取腾讯课堂免费学习卡 领卡后15天内，畅学卡内课程均可免费学习。卡内精选了腾讯课堂平台上优质的热门学习课程，包含英语、日语、韩语、电商运营、平面设计、绘画创作、工业设计、前端开发及编程语言等，充分满足不同人群的个性
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
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 AI 科技评论获悉，中国机器翻译事业的开创者之一、原中国社科院语言研究所研究员刘倬老师与世长辞，享年 89 岁。沉痛悼念刘倬老师！ 刘倬，1933 年 4 月 4 日生于河北省大成县。1949 年从北京市立一中毕业后，他进入华北大学学习，同年11月被分配到哈尔滨外专学习俄语，1951 年毕业后留校任助教。1953 年，他被调入北京高等教育部，在综合大学司任科员。1954 年至 1960 年间，他在北京俄语学院任语言学讲师。 自 1960 年11月起，刘倬加入中国社会科学院
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
导读：10 月 31 日，北京创建全球人工智能学术和创新最优生态的标志性学术活动“智源大会”在国家会议中心召开。会上，自然语言处理领域国际领军人物、清华大学教授、智源首席科学家孙茂松接受了 InfoQ 等媒体的采访，他向记者表示：当前，大数据驱动的自然语言处理已经做得不错，但大知识或者比较丰富的知识驱动的自然语言处理才刚刚起步，智源的目标是实现大数据和大知识双轮驱动的自然语言处理。实现这一目标的前提是构建一个全世界通用的人类知识库，这也是智源“自然语言处理”研究方向科学家们现阶段要重点攻克的难题。
10 月 31 日，北京创建全球人工智能学术和创新最优生态的标志性学术活动“智源大会”在国家会议中心召开。
---- 新智元报道 编辑：好困 桃子 【新智元导读】让机器像人一样思考又迈进了一步？ 最近，第十六届国际语义评测大赛（SemEval 2022）落下帷幕。 科大讯飞认知智能国家重点实验室率队杀出重围，连夺3个主要竞赛项目的冠军。 就在几天之前，实验室还以76.06%的准确率，刷新了常识推理挑战赛CommonsenseQA 2.0的世界纪录，比第二名领先了近3个百分点。 那么，这些所谓的挑战，到底难度如何呢？ 刷新常识推理世界纪录 故名思义，常识推理就是利用自身了解的知识，比如科学事实、社会惯例
AI科技评论按：目前 AI 被笼统划分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超人工智能”三个类别。甚至在很多业内专家眼中，只有“强”、“弱”AI 的区别，因为“超人工智能”离我们实在还很远，难以捉摸。这样的笼统分类显然不利于大众对于各项 AI 技术进行认识和理解。 因此，一些专家开始提出基于技术难度和 AI 智能水平的分类、分级方法。其中，美国学者 Arend Hintze 提出了对 AI 的四级分类， 而最近，Intuition Machine 联合创始人 Carlos Perez 又提出了针对深度学习
【新智元导读】在被称为“进阶版的图灵测试” 的 Winograd Schema 挑战赛上，来自中国科技大学的参赛者获冠军，但是却没能拿到2万5千美元的大奖。为什么？原来，该挑战赛规定，要想获得25，000美元的奖金，正确率至少要达到90%，但是，表现最好的两位选手的正确率也仅有48%。这也说明，让机器理解常识，目前还不是一件容易的事。 首先来看这样一段人类与苹果虚拟助手Siri的对话： User: Siri, call me anambulance. Siri: Okay, from n
在北京金融行业工作的王鑫如，去年女儿出生后就开始规划送她去哪里接受教育，留在北京，还是随着一个工作机会去香港，或者全家移民国外？
【导读】这篇论文提出一种将高层次的概念与CNN-RNN成功结合的方法，并且实验表明这种方法在图像语义生成和视觉问答方面都取得了显着的进步。通过设计一个视觉问答模型，将图像内容的内部表示与从知识库中提取
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了 M3KE 基准数据集，以零样本、少样本形式测试中文大模型对于多级多学科知识的掌握能力。 随着中文大规模语言模型在自然语言理解与自然语言生成方面展现出强大的性能，现有针对特定自然语言处理任务的中文评测基准数据集已经不足以对中文大模型进行有效地评估。传统的中文评测基准主要关注模型对于简单常识（如雨天出门需要带伞）和表层语义（如篮球比赛的报道是体育类还是科技类新闻）的理解能力，而忽略了人类复杂知识的挖掘和利用。目前，针对中文大模型复杂知识评测的数据集十分匮乏，特别是涉及我
大模型的竞赛，真是越来越精彩了。一直以来，这个市场的绝对主角就是OpenAI，它甚至抢走了谷歌、微软这些科技巨头的彩头。但OpenAI的王座并不稳固，一直有不同的挑战者向它发起冲击。
新智元报道 来源：美联社、路透社等 编辑：克雷格 【新智元导读】美联社称，美国国务院规定美国领事官员可以限制签证的有效期限，对于专业在机器人、航空和高科技制造等领域的部分中国学生的签证将仅限于一年
全国青年正在通过在线学习刷新工作、生活等各类技能，让生活变得更美好。 近日，腾讯课堂发布《全国青年在线终身学习需求洞察大数据报告（2022Q1）》（下简称“报告”）。报告显示，2022年度第一季度全国青年在线终身学习的热情持续走高，报告期内腾讯课堂的访问用户数同比增长21%。在省级、市级的学习总人数榜单排名中，广东省位列全国第一，深圳、广州、北京的学习人数分列全国前三，上海、成都分列第四、第五。 报告还显示，学习人数TOP5的课程均为职业技能类课程，与此同时，全国增速最快的课程为面试求职课。居家办公人数的增
“清华北大也没有什么不好，”Jim说：“但我想趁年轻的时候多出去看看世界，多接触一下不同的文化和学术氛围。”
当地时间11月1日消息，美国国家科学基金会（NSF）暂停了一个面向研究生的资助项目，该项目每年派出数百名全美最优秀的研究生与其他国家的专家合作。
访谈伊始，孙茂松首先简单概括了一下人工智能近几年的发展状况。他说道，人工智能这几年的发展，大家接触比较多的是图像方面的成果，包括很多创业公司的人脸识别、刷脸等技术，我们可以看到图像方面的进步非常快。但是，图像只是智能的一部分，人的智能区别于动物其实最主要的特征是语言。人工智能领域有一句话：自然语言理解是人工智能皇冠上的明珠。
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