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    深脑链:人工智能+区块链的未来物语

    文︱须佐 人工智能、区块链,在过去一年中,犹如辽阔的北欧维京战场上,两大浴血奋战的英雄,给予科技世界进行强势的赋能,令过去、现在、和未来的世界,充满期待。可想而知,这种由人类智慧所创造出来的前沿技术,让创造者、受益者,均表露出溢于言表之惊喜,而在这种强大的科技活力之下,世界公民,已然行走在永远与未来的边缘。所到之处,尽是一片美丽的惊鸿,与一片点燃未来的涟漪。 当然,善于将科技技术进行魔方式的进行组合,相互交织与彼此渗透,所诞生出来的奇幻世界,就更为令人感动,与百感交集。 这就是科技进化的力量。 众所周知

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    科大讯飞胡郁:我所领导的超脑项目,代表了AI的未来

    解密胡郁所领导的“讯飞超脑”项目。 在本周于南京国际博览会议中心举办的“2017 中国人工智能峰会”(CAIS 2017)上,科大讯飞执行总裁、消费者事业群总裁胡郁发表了主题演讲。期间,他再一次提到了“超脑”这一词眼,以及一个名为“讯飞超脑”的计划。 对于“超脑”一词,胡郁将其解释为一个比大脑更优秀的人工智能系统。至于“讯飞超脑”,这是科大讯飞在2014年公布的一个人工智能计划,几年来一直由胡郁所领导研发,也在多次演讲中曾被提及。对于该计划,它的目的是什么?具体是怎样操作的?又将带来什么样的变革?相信很多小

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    北大黄铁军教授:「智能为用,机器为体」,30 年内实现人造大脑

    AI 科技评论按:在去年年底北京大学举办的人工智能前沿论坛上,黄铁军教授做了题为《强人工智能之路》的演讲。 黄铁军教授,北京大学信息科学技术学院教授,计算机科学技术系主任,国家杰出青年科学基金获得者,教育部长江学者特聘教授。 从人工智能的发展史出发,他阐释了强人工智能的意义,以及它会对人类可能所产生的影响,在这一点上,他表示同意霍金和马斯克的威胁论观点。 其次,尽管学界对人工智能是否能拥有「自我意识」存在争议,但他坚持认为这是实现强人工智能不可回避的问题。他提出「智能为用,机器为体」的观点,表示不做机器,只

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    首届「脑科学开放日」举行,张钹等专家论道:下一代AI创新要结合脑科学研究

    机器之心报道 编辑:蛋酱 类似牛顿三大定律般地位的「脑科学底层规律」,正等待被发现。 去年,清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹在「纪念《中国科学》创刊 70 周年专刊」上发表署名文章,全面阐述了「第三代人工智能」的理念,其中提出:第三代人工智能的发展路径是融合第一代的知识驱动和第二代的数据驱动的人工智能, 同时利用知识、数据、算法和算力等 4 个要素, 建立新的可解释和鲁棒的 AI 理论与方法,发展安全、可信、可靠和可扩展的 AI 技术,这是发展 AI 的必经之路。 在向第三代人工智能迈进的过程

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    非计算机专业可以学人工智能吗?

    人工智能显然是当下最火的,薪资和前景是让人向往的,但是有一点却是让很多人望而生畏的。不了解人工智能的人感觉,人工智能是计算机专业的专属。这一点要在本文中阐述一下,非计算机专业是否可以学习人工智能?其实人工智能其余理科专业也是可以学习的,只不过如果要结合自己专业的话其方向有不同之处。 📷 首先是机械工程这个专业。该专业作为传统的工程技术,可以完成人用双手和双目以及双足双耳直接完成和不能直接完成的工作,而且完成得更快、更好。但人类智慧的增长并不减少双手的作用,相反地却要求手作更多、更精巧、更复杂的工作,从而更促

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    人工智能真的会取代人类吗?

    “借助人工智能,我们将召唤出恶魔。在所有故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔,但事实上根本不行。”马斯克的一番话让近来备受业界瞩目的人工智能平添了许多争议。不仅如此,就连科学泰斗霍金亦对此颇有微词。为什么科技、科学界的领军人物频频发出人工智能威胁论,人工智能真的如一些人想象的那样会衍生出机器文明并最终取代人类吗?   人工智能作为计算机科学的一个分支并不神秘,现代科学技术对其应用早已充斥人们的日常生活。稍有常识的人只要翻阅计算机科学发展史并通过理性分析就能得出人工智能威胁论站不住脚的结

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    2017中国人工智能峰会盛大开幕,李开复、胡郁等大咖云集现场

    李开复表示,无人驾驶可能成为核心应用,其中催化的技术可以把机器人等应用推动起来。 12日,由南京市人民政府、中国人工智能产业发展联盟联合举办的2017中国人工智能峰会在南京国际博览会议中心盛大开幕,现场嘉宾云集。 据镁客网记者现场报道,上午期间,中国科技部发展司领导吴向、中国信息通信研究院院长刘多等领导分别就我国、南京市的人工智能的现状和未来的战略计划作了说明。随后科大讯飞执行总裁胡郁、“递归神经网络之父”尤尔根·施米德胡贝、南京大学计算机系教授周志华、创新工场董事长兼CEO李开复等人分别就AI的技术与发展

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    神经网络机制中的脑科学原理

    什么是类脑计算? 一般地说,类脑计算是指借鉴大脑中进行信息处理的基本规律,在硬件实现与软件算法等多个层面,对于现有的计算体系与系统做出本质的变革,从而实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进。过去几十年来通讯与计算机技术的长足发展带来了信息化革命,但现有计算系统仍然面临2个严重的发展瓶颈:一是系统能耗过高,二是对于人脑能轻松胜任的认知任务(比如语言及复杂场景的理解等)处理能力不足,难以支撑高水平的智能。大脑在这两个方面的明显优势使得借鉴大脑成了一个非常有前景的方向。类脑计算是生命科学,特别是脑

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    物理学,心理学,神经科学教授跨界对话:脑科学仍处于“前开普勒时代”

    大数据文摘作品,未经授权禁止转载,转载具体要求见文末。 导读:人工智能正给经济社会带来巨大变化,而它本身尽管风头正盛,依然存在自身发展的瓶颈:机器学习不灵活,需要较多人工干预或大量标记样本;人工智能的不同模态和认知功能之间交互与协同较少;机器的综合智能水平与人脑相差较大…… 要突破这些瓶颈,不少科学家们把期待投在脑科学研究上,认定智能技术可以从脑科学和神经科学获得启发。那么脑科学到底有多重要?它处在一个什么样的发展阶段?人工智能和脑科学之间又到底有多大的关系? 6月26日,伦敦大学学院计算机神经科学教授、北

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