---- 新智元报道 来源：WSJ 编辑：好困 【新智元导读】DeepMind在算法伦理上的「自治」梦宣告破灭，谷歌企图进一步加强对人工智能的控制。技术上没有偏见的世界是不是越来越远了？ 谷歌的人工智能部门DeepMind多年来一直在与母公司Alphabet谈判，希望获得更多自主权，为人工智能的研究寻求一个独立的法律架构。 然而DeepMind在上月末告诉员工，谷歌取消了相关谈判。 这些旷日持久的谈判并没有被报道过，而谈判的结束，也印证了谷歌等科技巨头要加强对人工智能研究和发展控制的意图。 巨头
本文探讨了人工智能的发展趋势，包括自主驾驶、虚拟个人助理、机器人、医疗和工业等领域的应用。作者认为，虽然人工智能已经存在了许多年，但它仍然处于起步阶段，未来几年将会有更广泛的应用。然而，人工智能的普及和广泛应用也面临着许多挑战，如安全和隐私问题、伦理和道德问题等。
2023年的国际机器学习大会（International Conferenceon Machine Learning，简称ICML）在夏威夷檀香山举办。
7 月 10 日，Google AI 负责人、「程序员大神」Jeff Dean，以及谷歌几位研究人员在日本东京与人们分享了如何运用 AI 解决当下众多社会问题，包括医疗、环境保护和灾难预防等领域问题的方法。
【新智元导读】本文综合了IDC和Gartner等机构的预测，对2018 AI领域的发展进行预测，包括大公司、算法、兼并等多个方面。 计算分析大数据绝不是一时性的。随着数据量的不断增长，分析大数据的方式也将改善。涉及到预测性分析（Predictive Analytics）的应用时，我们只看到冰山一角。它通过数据挖掘、机器学习、AI技术帮助组织机构分析现有数据，比如预测销售额、优化营销活动等。这些人工智能技术都在深刻地改变着我们的生活。 以下是AI世界、大数据、预测分析、机器学习的关键数据： 2018年，75%
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟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。
《合理授权数据使用，与区块链携手推动人工智能发展》一文探讨了人工智能和区块链技术的现状、发展趋势，以及二者的融合可能带来的影响。文章强调，区块链技术可以为人工智能提供更加安全、可靠的数据存储和共享平台，同时也可以为人工智能提供更加高效、灵活的数据处理和分析能力。因此，合理授权数据使用，与区块链携手推动人工智能发展，将有助于人工智能行业的健康、快速发展，同时也可以为人类社会带来更多的便利和机遇。
一年前，谷歌创建了一个名为人工智能实验（A.I. Experiments）的网站，它既有趣味性，还兼顾市场导向。与此同时，这个网站还提醒着人们，目前人工智能仍处于初级阶段。 你还记得AutoDraw或者Thing Translator吗？谷歌通过那些有趣、甚至有点呆萌的实验，让普通人和开发者更容易理解其技术，更好地理解人工智能这个华丽的新世界。 AutoDraw是怎么诞生的呢？ 这要从谷歌创意实验室（Creative Lab）的成员Jonas Jongejan说起。 在谷歌内部的黑客马拉松上落后之后，Jon
本文探讨了人工智能3.0时代的到来，以及在这个时代，谁将是赢家。作者认为，在人工智能3.0时代，算力将成为首要因素，而目前华尔街投资者对于英伟达和AMD有着乐观的看法。然而，人工智能3.0时代的到来尚不确定，这给许多无法采集和拥有数据的企业带来了挑战。
作者：TOM SIMONITE 机器之心编译 参与：张倩、李泽南 上个月，听闻谷歌正在参与美国国防部「Project Maven」AI 军事计划，该公司很多员工发起了抵制。如今，五角大楼正计划创建一个新的联合人工智能中心，服务于所有美国军事和情报机构，这可能又是一个翻版的 Maven 项目。随着该项目不断扩展至新的领域，谷歌内部抗议也愈演愈烈。 在加州山景城的谷歌园区里，高管们正试图安抚数千名抗议公司与五角大楼顶级人工智能项目 Maven 签订合同的员工。千里之外，在 Maven 项目（包括谷歌以外的公司
从计算上来讲，大数据分析这股潮流并不会像流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据分析的改进也不会停止。对于预测分析方面的应用，我们只看到了冰山一角。 一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前的数据以求更好地开展业务（例如预测销售情况、优化营销活动等）。所有这些不同类型的人工智能技术已紧密地结合在一起，改变了我们的日常生活，而且这种改变仍将持续。 以下是人工智能、大数据、预测分析和机器学习方面主要的统计数据： 到2018年，75％的开发人员将在一个或多个业务应用或服务中采用人工智能技
机器之心整理 机器之心编辑部 今日，国外媒体网站 The Information 报道，2016 年谷歌合并的搜索与人工智能部门再次分裂为两个部门。而在至关重要的新 AI 部门中，谷歌大脑负责人 Jeff Dean 将担当领导者。 谷歌母公司 Alphabet 曾在 2016 年 2 月合并了谷歌的搜索与人工智能部门，并将其交由资深科学家 John Giannandrea 掌舵。本周一谷歌放出消息：这位高管已经离开，谷歌两年以后再次分裂为两大部门。这家互联网巨头一直被认为是搜索与人工智能领域的领军者，但近年
谷歌旗下的Medical Brian团队开发了一种新的人工智能算法，可以帮助医院预测病人的死亡时间，并有望在医疗领域展开更广泛的应用。
2014年，人工智能得到了前所未有的关注， Eron Musk和霍金的“人工智能恶魔论”在学术界和产业界引发了激烈争论；资本对这个方向也是趋之若鹜，截止到2004年，有超过20亿美元的风险投资流入到基
随着人工智能尤其是机器学习应用大量涌现，处理器市场群雄争霸。各厂商纷纷推出新的芯片产品，都想领跑智能时。但问题是，谁会担当这个角色呢？
生老病死是自然规律，死亡更是人类不可避免的过程。那么，死亡是不是可以被预测呢？随着科技越来越发达，目前正火热的人工智能或许可以做到这一点。
谷歌在周一宣布，它将允许其他公司通过其云计算服务使用他们的新型芯片。 几年前，谷歌开发了一种新型的电脑芯片，以为其巨大的人工智能系统供电。这些芯片被设计用来处理复杂的过程，一些人认为这将是计算机行业未
谷歌与普林斯顿大学合作的AI实验室将于本月启用，实验室将通过建立一个合作项目来推进人工智能的研究，从而扩大新泽西州蓬勃发展的创新生态系统。
人工智能（AI）在执行任务时，由于其基于算法和数据的特性，有时会产出一些出人意料或者带有幽默感的结果。
大数据文摘作品 作者：Rich Haridy 编译：Niki、笪洁琼、刘涵 20世纪90年代后期，IBM深蓝（Deep Blue）研究了一系列的国际象棋算法，期望于打败当时的世界冠军加里•卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。 终于，在1997年深蓝成功打败了卡斯帕罗夫，这是历史上计算机第一次在一对一的比赛中打败人类的世界冠军，此事在当时引起了众人极大的恐慌，由此也产生了许多在至今来看也不过时的科幻电影。 而到了2017年，当阿尔法狗打败柯洁的消息传出来之后，众人却安心当起了吃瓜群众，并没有掀起多大的
hello，大家好，我是依然熬周末为大家写总结的小ai妹。我们来简单回顾下这周有哪些热门事件。 TensorFlow1.2.0版发布，新增14大新功能，热不热？ 让人工智能学会谈判，Facebook开
新智元报道 来源：综合NYT、Gizmodo、Wired等 编辑：克雷格、肖琴 【新智元导读】谷歌与五角大楼Maven项目合作的项目价值仅900万美元，但在内部引发了一场大讨论，媒体报道谷歌最近正
【新智元导读】想在谷歌或百度等搜索结果中排名靠前，除了广告（给钱），你还可以选择SEO（搜索引擎优化）：让网站符合算法的规则，提升在搜索引擎内的自然排名。但去年开始，谷歌使用以深度学习为基础的人工智能核心搜索算法RankBrain，本文认为这种越来越“类人化”的算法个性定制每个搜索结果，每个网站的排名都变得看似更加随机，在搜索引擎中“钻空子”难度将越来越大，SEO将持续极端技术化，只有把握好分析和大数据做SEO，才有望获得巨大收益。 RankBrain还是一种弱人工智能 如今，每个人都听说过谷歌的 Ran
导读：从市场披露的投资数据分析，在2011年到2015年的五年时间，人工智能领域的并购资金从2.82亿美元增长到2015年的23.88亿美元，而并购数量也从67起增长到397起。以谷歌、苹果、IBM、
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 Google DeepMind：汇集两个世界级的 AI 团队。 在 AI 竞争的白热化阶段，谷歌又出大招，宣布将 Google Brain 和 DeepMind 进行合并，成立名为 Google DeepMind 的新部门。新部门将在保持道德标准的同时，引领突破性的 AI 产品研究和进步。 领导层，DeepMind CEO Demis Hassabis 将担任 Google DeepMind 的 CEO；Google Brain 联合创始人之一 Jeff Dean
懒人阅读：人工智能芯片是人工智能的“大脑”，可以分为终端和云端两个应用方向。目前主流CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构。人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力；二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。
近日，波士顿咨询公司（BCG）发布了一份名为《产业智能化——中国特色AI平台模式》的报告，其中提到，人工智能技术作为建设现代经济体系的新引擎，已经成为改善民生的新途径、提升效率的新基础及经济增长的新支点。在这场中美领跑的变局中，百度和谷歌凭借着各自所倡导的AI平台模式，分别成为两国乃至全球在人工智能领域的领军企业。
机器之心现场报道 记者：CZ 当地时间 3 月 8-10 日，Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行，机器之心作为受邀媒体进行了现场报道。 大会首日，谷歌云高级副总裁 Diane Greene、谷歌 CEO Sundar Pichai、Alphabet 执行主席 Eric Schmidt 、谷歌云机器学习与人工智能首席科学家李飞飞分别做了 Keynote 演讲。 去年 11 月份李飞飞加入谷歌引起了业内极大关注，此番首次亮相谷歌云大会自然也是大会首日的重头戏。在 Keynote 演
早在20世纪70年代以来，人们就已经设想出，将人类大脑的功能映射到硬件上，就是直接用硬件“模拟”人类大脑的结构。这种方法称为「神经形态计算」，目前终于开始走向商业化，被称为神经形态芯片（neuromorphic chips）。
【导读】本文是机器学习爱好者Aditya Ananthram撰写的关于机器学习领域中几个大牛的介绍文章，对于今天AI的火热程度而言他们功不可没，因为如果没有这些人，AI时代或将推迟若干年才能到来。本文
【新智元导读】2016全球青年大会（GYL）“人工智能的未来”平行论坛7月31日在北京空管科技交流中心举行。本次论坛由新智元创始人杨静主持，出门问问CEO李志飞、碳云智能科技创始人王俊、驭势科技创始人兼CEO、前英特尔中国研究院院长吴甘沙、搜狗公司CTO杨洪涛担任对话嘉宾。杨洪涛表达了对人工智能的未来开源趋势的肯定，他坚信智能医疗等应用将成为产业刚需和创业热点。李志飞认为，随着深度学习平台的开源，创业者也可以很方便地运用到最先进的算法和大数据，这对各领域人工智能应用的垂直拓展提供了更多机会。吴甘沙也表达了类
本文展望了人工智能未来一年的发展趋势，希望能给相关从业者一点参考。以下是译文。 从计算上来讲，大数据分析这股潮流并不会像是流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据分析的改进也不会停止。 对于预测分析方面的应用，我们只看到了冰山一角。 一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前的数据以求更好地开展业务（例如预测销售情况、优化营销活动等）。 所有这些不同类型的人工智能技术已紧密地结合了在一起，改变了我们的日常生活，而且这种改变仍将持续。 以下是人工智能、大数据、预测分析和机器学习方面
微软和谷歌都相信，未来将是人工智能的世界。这两家公司有不同的传统，也有差异化的竞争优势。而新一轮的人工智能产业竞赛，有一个显著的特点是各公司不再在同一个切入口角逐，而是基于自身在此前的发展中积累的优势，选择一个入口进军人工智能行业。那么微软和谷歌，它们到底打算怎么做？ 未来，机器人就是应用程序，人工智能将会进入我们的生活，微软现任CEO萨蒂亚·纳德拉在今年的微软Build世界开发者大会上说。 这不由得让人想到微软对家用电脑的颠覆。微软在20世纪80年代凭借MS-DOS在家用电脑操作系统上崭露头角，成
十四行诗、小说和音乐专辑创作也许只是AI成为文艺青年的第一步，在此之后人工智能会充满创造力，从而替代我们人类神圣的艺术吗? 艺术范儿十足的AI作品 自人工智能这个领域开辟以来，研究者们就一直在试着捣
【新智元导读】Twitter 昨日宣布收购机器学习公司 Magic Pony，除了增强其图像和视频处理能力，还隐藏着让自己对 Alphabet 更有吸引力的动机。投资公司 CML 认为，近来表现一直欠佳的 Twitter 被 Alphabet 收购能挽留投资者，对 Alphabet 来说，Magic Pony 的技术也有产品可以落地。 2016 年 6 月20 日晚，Twitter 联合创始人兼 CEO Jack Dorsey 在公司博客发文，宣布收购英国机器学习新创公司 Magic Pony Techn
继2017年底在人工智能大会上批评机器学习已成为“炼金术”后，谷歌科研人员Ali Rahimi与其他科研人员一起在“国际学习表征大会”（International Conference on Learning Representations）上发文，列举了机器学习“炼金术”的案例。
人工智能图像识别技术已经取得了一些令人惊叹的进步，但正如一项新的研究表明的那样，这些系统仍然可以被那些愚弄的例子所绊倒。 一群麻省理工学院的学生最近愚弄了谷歌开发的一种图像分类器，这群学生周三发布的一篇论文详细描述了一种可以更快地欺骗系统的技术。这种欺骗谷歌系统的方法提供了一个真实的例子，说明基于人工智能的图像识别系统是如何被黑客入侵的。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.07113.pdf 视频地址：http://imgcdn.atyun.com/2017/12/jqyqrd
微软、谷歌等巨头争相追逐，芯片成AI的重要战场
【新智元导读】日前，艾伦人工智能实验室 CEO Oren Etzioni，谷歌研究总监、前搜索部门负责人 Peter Norvig 和百度首席科学家吴恩达在由 MIT Technology Review 举办的会议 EmThec Digital 发表演讲并进行讨论。其中，Norvig 指出，由机器学习驱动的软件更复杂，因此程序员要找到软件中的Bug也十分困难，目前谷歌也没有办法解决这个问题。 5 月 23 日，在由 MIT Technology Review 举办的会议“EmThec Digital”上，艾
新智元报道 来源：连线 编译：克雷格 【新智元导读】人工智能也成为了法国的国家战略，上周，法国总统马克龙宣布投入15亿欧元，试图赶超美国和中国。马克龙能否重振法兰西雄风，实现欧洲大陆的AI复兴呢？《连线》杂志对他做了一次专访。 “难道败局已定，胜利无望？不！对于法兰西来说，总有一天，我们会转败为胜！” 二战时戴高乐将军的这句著名的演讲，现在让马克龙再说一遍，并不为过。 上周，法国总统马克龙发表演讲，为人工智能制定了一项新的国家战略：法国政府将在五年内投入15亿欧元来支持AI研究、鼓励创业和收集数据。其
据英国《卫报》报道，美国Google公司的杰夫•辛顿教授宣称，谷歌正在开发一种新型人工智能算法，该算法具有逻辑、自然对话甚至调情的能力。 辛顿教授表示谷歌正在研究的这种新型人工智能算法可以将认知编码为一系列数字，他称之为“认知向量”。他提到虽然研发工作还处于早期阶段，但现在已找到一种方法使当前的软件变得更加高级，使之具备类似人类的推理逻辑能力。他表示，该软件将具备基本常识。 辛顿认为，“认知向量”的方法将有助于人工智能技术攻破两个主要挑战：掌控自然、会话语言和逻辑跳跃能力。在过去的20年间，科学家已经为了克
整个操作过程，从导入数据到标记和训练模型，都只需要用鼠标拖放界面即可完成。 人工智能和深度学习首席科学家李飞飞本周在某个新闻发布会上表示，人工智能和机器学习仍然是一个进入门槛高的领域，需要专业知识和资源，很少有公司自己能雇佣起机器学习和数据科学家。 兵贵神速，在今天的凌晨，谷歌就发布了用机器学习来训练机器学习的神器：Cloud AutoML Vision。 AI训练AI 谷歌的Cloud AutoML到底是什么？ Cloud AutoML是一套机器学习产品，其背后的逻辑是用AI制作AI。它能够使具有有限机
李杉 编译自 福布斯等 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 当Matt Zeiler 2013年在纽约大学完成机器学习博士学位时，科技巨头蜂拥而至。 虽然才刚刚毕业，但这位年轻的人工智能研究人员已
导读：搜索引擎、Android、DeepMind……Alphabet希望通过理解数据与现实世界事件之间的关系来改变整个世界。他们正通过自动驾驶汽车、生物技术、家庭自动化和互联互通技术，挑战人工智能的极限。
作者：Manish Saraswat 翻译：张巨岩 摘自：微信公号新智元（AI_era） 原文：Analytics Vidhya 导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生
澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章，称谷歌的研究者们正在利用人工智能开发更强大的人工智能。 谷歌已经宣布了人工智能的另一项重大进展，即一种新的机器学习方法，能够
导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生等等很多公司都在大规模采用机器学习技术并提高其产品和服务质量。 此外，这也不仅仅是关于大公司，创业公司也在这场革命中占同等地位。创
导读 “机器学习是一种核心的，具有革命性的技术，并且因为它，我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中，如搜索，广告，视频或者游戏。”——SundarPichai，谷歌CEO 2015年是机器学习年，这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素（通过写和读这篇文章，我们就创造了一些数据）。不只有谷歌，如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生等等很多公司都在大规模采用机器学习技术并提高其产品和服务质量。 此外，这也不仅仅是关于大公司，创业公司也在这场革命中占同等地位。
人工智能发端于上世纪五十年代，经历了几次繁荣与低谷，到2016年谷歌所收购的DeepMind公司的人工智能AlphaGo赢得与世界围棋冠军的比赛，大众对人工智能的热情被重新点燃，并且持续升温。催生这波人工智能热潮的原因是产业发展的三个重要因素：超大规模的计算能力、大数据、机器学习尤其是深度学习算法都取得了进展。
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