【导读】本文是工程师Narasimha Prasanna HN撰写的技术博文，主要介绍人工智能的概念，当前人工智能的水平，以及什么是强人工智能，当前实现强人工智能的方向。 真正AI和现有AI系统之间的区别： 如前所述，人工智能并不是一个新领域，许多哲学家和科学家自从人类社会以来都有对于AI的想象，但他们都受到他们时代技术的限制。 深度学习帮助很多科技巨头（如谷歌和苹果）经济地改善它们的产品，通过实施如脸部识别，语言理解，图像理解等众多新兴技术。但是，所谓的深度学习不是真正的智能。 ---- ---- AGI（强人工智能）是一个用于描述真正智能系统的术语。真正的智能系统具有普遍思考的能力，可以在不考虑任何以前的训练的情况下做出决定，这里的决策是基于他们自己学到的。 他们的工作代表了有史以来第一位能够在不需要任何人为干预的情况下不断调整行为的通用人工智能体，这是寻求强AI的主要技术步骤。
人工智能(AI)是机器人在相关领域能够更独立和更有效地工作的各种技术子集的总称。从语音模式识别到无人驾驶，人工智能的目标是让机器从大量数据流中收集的知识学习并对其进行应用，使其更加智能化。 ? 为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。 案例：用于医疗保健的以人工智能为中心的区块链技术，这种方案提高了流程的透明度和灵活性。 上图展示人了几个人工智能和区块链具有相同特点的例子，现在，我们可以继续了解区块链如何改变人工智能。 开放的数据市场 如前所述，人工智能技术的进步取决于各种来源数据的可用性。 对数据和模型使用的控制 这是整合区块链和人工智能的一个非常重要的方面。例如，当你登录Facebook和Twitter时，你将会放弃将资源上传到其平台上的权利。当歌手签署唱片协议时也会发生同样的事情。 但是，首先，必须设计一个基于区块链的框架，以允许人工智能代理人之间以及和外部用户进行交互。下图为高级网络架构图。 ? 有了这个，你可以控制数据在任何数据集上的使用。
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2025《中国制造》中都有两个热火朝天的话题：工业机器人or人工智能，But有的人貌似把两者混为一谈了。注意！请注意！两者是有区别的 ? 由原来的人工产线更迭为机器人自动化生产线，不仅管理更方便，效率也大大提高。 工智能，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 属于宏观概念的，并不是一种运作的机器，它是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 我们要注意一点人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟，但人工智能不是人的智能，虽然它但像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能更偏向于数字化，科学化，可能不同于人那么多情感思绪。 所以，人工智能和工业机器人完全两个概念，别混为一谈了。一个是技术科学，一个是数字化机械设备。
image.png 目前，研究人员正在深入研究更深层次的领域，试图将区块链纳入更复杂的技术领域，如大数据，物联网，以及最重要的人工智能领域。 什么是人工智能？ 对于人工智能，机器的自主特性还需要高水平的安全性，以降低灾难性发生的可能性。 III.信任 对于任何被广泛接受的技术的进步来说，没有比缺乏信任更大的威胁了，人工智能和区块链也没有被排除在外。 为了促进机器到机器的通信，存在预期的信任级别。要在区块链网络上执行某些事务，还需要信任。 使用案例： 针对医疗保健的以AI为中心的区块链技术，这种解决方案为流程带来了透明度和灵活性。 image.png 通过几个例子显示了人工智能和区块链共享的相似特征，我们现在可以继续了解区块链技术如何改变人工智能。 数据开放市场 如前所述，人工智能技术的进步取决于能否从各种来源获得数据。 对数据和模型的使用的控制 这是整合区块链技术和人工智能的一个非常重要的方面。例如，当你登录Facebook和Twitter时，你放弃上传到其平台上的任何内容的权限。
本次峰会，下午的最后一个环节是主题为“人工智能如何赋能亚太区产业发展”的圆桌对话。 简单的介绍下阿拉伯的人口，语言是比较统一的，阿拉伯地区一个男人可以娶四个老婆，互联网的情况会落后中国五年，国内有很多的技术经验和驱动往那边发展，我是来自福州，现在整个阿拉伯语市场游戏的份额是占50%，这个地方蛮有意思的 另外我们通过人工智能去结合，利用硬件创造出人机交互，我们是需要把AI技术和泛娱乐结合起来，可以通过人工智能和虚拟世界结合起来去创造出和人类最紧密的生命，通过这样的虚拟生命，能够为人服务，包括时间管理、教育管理等等这样的服务 陈金敦：目前泰国主要在工业领域，在自动化领域包括生产流程工业机器人，也包括库存管理物流方面，在智能识别筛选方面应用的比较多，但是我可以相信的是，在AI行业的推广过程会比互联网+快，在国际化跨境电商比我们国内发展慢十年 但是人工智能的推广会快，大家看微笑曲线三个阶段，我们中国基本上占有了两个阶段，一个是中间的制造行业，我们中国一直是世界工厂，制造能力是比较强的，创新和研发最近两年比较快。
如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？ 三、Python与人工智能 如果要从科技领域找出最大的变化和革新，那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。 短短几年时间，图片自动归类、人脸识别已经成为非常通用的功能，自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用，无人车驾驶突飞猛进，AlphaGo战胜围棋冠军，仿生机器人的技术迭代，未来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变 Python作为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持， 四、程序员转人工智能 如今程序员转人工智能的优势就在于具备行业基础，既然不敢直接了当转去别的行业，为何不奋勇向前，继续IT之路?
人工智能和机器学习通常似乎可以互换使用，但这二者并不完全一样。因此需要解释这二者之间的区别。当大数据、数据分析，以及更广泛的技术变革浪潮席卷全球时，这两个术语都会频繁出现。 人工智能领域的工作不是日益复杂的计算，而是集中于模仿人类决策过程和以更具人性化的方式执行任务。 人工智能设备被设计成为具有智能行为的设备通常被分为两个基本群体之一——应用型或通用型。 应用人工智能则是更为常见的，例如，智能地交易股票和股票的系统，或操纵自主车辆的系统将属于这一类。 自然语言处理应用程序尝试了解人类通信，无论是书面的还是口头的，并且使用类似的自然语言与人们进行交流。这里使用机器学习来帮助机器了解人类语言的巨大细微差别，并学习以特定受众可能理解的方式进行回应。 近年来所取得的令人振奋的进展是由于人们如何设想人工智能工作的根本变化，这是由机器学习带来的。
使用该系统，FACS专家只需分析一张照片就能判断一个人的微笑是否真诚。人工情感智能就是学习以类似方法解读面部表情。 Affectiva和互曼这两家公司的算法都至少部分基于FACS系统。 开发出FACS的保罗•艾克曼目前经营一家培训情感识别专家的公司，保罗艾克曼集团(Paul Ekman Group)。他说，根据他的方法开发出可靠的人工情感智能是可能的。 HireVue没有开发人工智能算法，但他们使用Affectiva的情感数据库，后者是一家将情感识别用于市场研究和广告的行业领先公司。 Affectiva首席营销官盖比•齐德维尔德(Gabi Zijderveld)表示，雇主可以以多种方式使用人工情感智能。其中一例是对希望提升演示效果或推销艺术的员工进行辅导。 这些人工智能公司都表示，雇主应该对如何使用他们的技术、以及他们收集的数据保持透明。但没有人检查他们是否做到了这一点。齐德维尔德说：“这个决定不取决于我们。我们只负责开发这项技术。”
90年代初期，我在学校就开始从事人工智能（AI）和机器学习领域的科研工作，那时，我曾使用神经网络和模式识别技术对应用程序进行预测、协调和控制应用。 这些被忽视的环节包括（1）共识（2）不变性（3）在不可靠环境中的操作能力。Maxim Orlovsky博士指出： “区块链将给予多智能体AI认知进化的方式，一种相当于书面语言给予人类的东西”。 正如网上所描述的，一个基于Hashgraph技术建立的没有服务器的分布式平台，将使区块链的运行具有以下特征： •超快速交易：正在进行中的正式结果 •公平：用数学通过一致的时间节点确保公平运用数学理论通过一致性时间戳证明得到的公平意味着任何人都不能操纵交易的秩序 虽然就目前而言，Hashgraph被部署为为一个私有的、基于许可的网络，但是它正被应用并定位于商业可行性解决方案中，以及诸如微支付、分布式资本市场、实时协作应用、分布式MMO等小额支付案例中。 通过Hashgraph，我们真正具备了一项能够弥补人工智能、区块链技术和工业4.0之间的差距的技术的所有特征。
幸好，恰恰是人工智能技术的发展，使得人们有了更加强大的武器，来应对海量论文奔涌而来的困局。 本文为你介绍一款基于人工智能的arXiv论文检索与推荐引擎，来帮助你处理论文查找和筛选问题。 这套论文检索系统充分利用了人类用户的群体智慧（crowd wisdom），即观察和分析他人的行为，来帮你找到可能感兴趣的论文。 尝试一下，点击屏幕上方的“top recent”按钮。 ? 计算语言学； cs.LG：Learning 机器学习（计算机科学）； cs.AI：Artificial Intelligence 人工智能； cs.NE：Neural and Evolutionary 目前人工智能领域的最优秀作者，论文写作后首发平台都是arXiv。这样一来，arXiv-sanity便可以立即检索到这篇文章。 如果你研究相关领域，可以在有鱼的地方钓鱼，不轻易放过好文献。 正因为Andrej Karpathy这种超强技术实力，和长期不断的内容输出，人们对他开发的论文智能检索系统，才会有如此高的信任度。 讨论 你之前是如何检索文献的？使用过哪些好工具？
LeCun也认为，“在特定的领域，机器的确有超人的表现，但就通用智能而言，我们的人工智能甚至还不如老鼠聪明。” SRI International（斯坦福国际研究所）的科学家Raymond Perrault告诉纽约时报，公众认为科学家知道如何让人工智能变得更好。 研究人员还发现，AI机器可以做得比人还要好，有时甚至更好，比如图像和语音识别、动作捕捉、理解和回答问题以及将皮肤癌细胞照片分类等等。 LeCun告诉Verge，“在特定的领域，机器的确有超人的表现，但就通用智能而言，我们的人工智能甚至还不如老鼠聪明。” 到目前为止，人工智能在现实世界中无法与人类竞争，因为没有人找到一种方法来教导机器如何建立一个真实世界的模型，并且能够让人工智能以比实时更快的速度运行。
研究小组通过人工智能技术，利用安装在读者眼睛上的摄像机生成的数据发现，眼球的运动模式——特别是人们眼睛停留在某些单词上的时间——与作为第二语言的英语标准化测试的表现密切相关。 事实上，研究人员甚至认为这种新方法作为一种测试工具有潜在的用途。“它有真正的潜在应用，”罗杰·利维说，他是麻省理工学院脑与认知科学系的副教授，也是该研究的另一位合作者。 作者是麻省理工学院脑与认知科学系计算心理语言学组的博扎克，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的首席研究科学家和信息实验室小组负责人鲍里斯·卡茨，以及BCS计算心理语言学实验室的主任利维 人工智能如何通过眼球运动测量语言能力.jpg 连续性的错觉 这项研究深入探讨了一种我们可能永远不会注意到的阅读现象，不管我们读了多少：我们的眼睛不会沿着一系列文本连续移动，而是固定在特定的单词上长达200 正如卡茨所说，“更大的问题是，语言如何影响你的大脑？他指出，鉴于我们在过去几千年内才开始处理书面文本，我们的阅读能力就是大脑“惊人的可塑性”的实证。
其中，Landing.ai创始人、CEO，斯坦福大学计算机系客座教授，原百度首席科学家吴恩达发表了《如何用人工智能为商业赋能》的主题演讲。 ? 像电力一样，人工智能也改变了一些行业，特别是在智能交通方面，如自动驾驶。 今天，我将聊聊人工智能的发展现状和未来方向。 第一个问题，如何建立AI团队，建议采取以下几个步骤： 1. 我们需要利用多方的资源，比如说在线上学习一些课程，我们一定要具备这样的知识体系，才能成功的建立打造人工智能团队。 此外，因为数据的支持很重要，所以公司、大学、政府在推进人工智能方面也需要有开源的数据，这样才能使得人工智能提速。因而，政府在之中的促进作用就很重要。 最后在人才的培养，还是应当回归校园。 最后 总的来说，人工智能将会大大的改善我们的生活，很高兴南京能够再次提供这方面的支持，将来我会一如既往支持人工智能的发展。
从本质上说，反响传播算法是梯度下降法中常见的一种方法，运用反响传播算法得出如何改变参数来使系统更好地匹配我们设置的行为。 那么我们应该使用什么系统？令人意外的是，最常用的竟然就是网络神经系统。 我必须说我觉得Wolfram语言图像识别项目还是挺有趣的。在思考和研究这么些年后看见人工智能的真正实现令我感到满足。 图像识别的底层, 当然是代码运行，其中内部运作的方式很简单，很像我在上世纪80年代写的神经网络程序（不同的是我的程序现在已经变成了Wolfram语言函数而不是底层C代码） 这真是人工智能史上不同一般的例子 现在它却帮助我们在人工智能方面取得了很大进展—成功开发出图像识别功能。 但是今天，我希望大家能够喜欢Wolfram语言图像识别项目，把这当成是人工智能技术得以实现的一种庆祝，或是人工智能发展史上起着引导作用的重要事件。
Wolfram语言人工智能：图像识别项目 ? ? ? ?
--- 在这个用过即弃的时代，不要让你的求知欲过期。 今日拔刺： 1、人工智能和自动化有区别吗？ 2、超级计算机的操作系统是什么呢？ 3、为什么许多人都认为科技发展的越块，人类就毁灭的越早？ 本文 | 2001字 阅读时间 | 5分钟 人工智能和自动化有区别吗？ 总体而言，两者最大的区别可能在于算法。 还没有进化出自主意识的人工智能 理论上人工智能技术只是计算机技术的一个分支，不过在设置机械运作编码等方面，人工智能完胜自动化。 人工智能的概念，其实是指它是研究开发，用于模拟和延展人类智能的各种理论方法和技术。就目前而言，人工智能的各种机器人还没有产生自主意识，属于弱人工智能，仅仅是人在某些专业技能上面的延伸。 两者阶段性相似 虽然网上有很多大神从算法测量反馈、执行机构等方面，分析了人工智能和自动化之间的区别。
很多公司已经果断采取措施，开发人工智能、机器学习和深度学习方面的应用。这种商业氛围由来已久，驱动这些公司争先恐后开发新技术的既有担心落后于人的恐惧，也有对技术改变世界的憧憬和希望。 现在的技术进步一部分原因在于学习算法能够在越来越多的数据中发现模型。 那么，我们应该如何区分人工智能、机器学习和深度学习呢？解释这三者之间关系最简单、最直接的方法就是下图这张同心模型。 人工智能：三者中含义最广泛的术语，包括使用逻辑、如果-那么规则、决策树的能够模拟人类智力的所有技术（包含机器学习和深度学习） 机器学习：人工智能的子领域，包括了能够使机器改进任务体验的所有深奥统计技术， 包含了深度学习 深度学习：机器学习的子领域，由多种算法组成，能够让软件的多层级神经网络接受大量数据的“训练”，提高在语音、图像识别等任务上的表现 机器学习是人工智能技术的核心概念，通过模拟人类的决策过程来搭建神经网络 深度学习是机器学习的一部分，在一些应用领域也取得了令人瞩目的发展，如模式识别、图像分类、自然语言处理、自动驾驶等等。
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