2016年1月27日，《自然》刊文报道，谷歌公司开发人工智能程序alpha go(阿尔法围棋）以5：0的战绩完胜欧洲冠军，围棋职业二段樊麾。这是围棋人工智能首次战胜人类职业棋手。这在围棋界掀起了一个不大不小的波澜。之所以不大，是因为樊麾并不能代表人类最高水平。另外当时人们对ALPHA GO知之甚少，仅从棋谱上看，仍有不小的瑕疵。 2016年3月9日至3月15日，ALPHA GO在韩国首尔以4：1的战绩战胜人类顶尖棋手，韩国围棋职业棋手李世石九段。如果说战胜樊麾只是ALPHA GO的小试牛刀，人们对ALPHA
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家，同这些国际大拿同台交流，如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 编者按：近日，前麻省理工学院计算科学和人工智能实验室主管， iRobot和Rethink Robot
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家，同这些国际大拿同台交流，如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 昨天马斯克在Code Conference上又忧心忡忡地宣布了一遍，人类将沦为人工智能的“宠物”——
在20世纪的大部分时间里，国际象棋的博弈都是以人工智能为基准的。 约翰·麦卡锡（John McCarthy）在20世纪50年代早期创造了“人工智能”一词，曾经把国际象棋称为“ 人工智能的果蝇 ”。 在20世纪90年代后期，IBM的Deep Blue开始了对世界冠军Garry Kasparov的一系列国际象棋比赛。 1997年，深蓝最终击败卡斯帕罗夫，标志着一台机器首次在比赛中击败世界冠军。 到了二十一世纪初，技术已经提高到几乎所有的游戏环境中机器都在不停地击败国际象棋大师。 📷 自然，AI开发人员转向其他更
哈萨比斯天天见。这位DeepMind创始人、AlphaGo之父，一直是全球赞颂的当世天才，但每天要到凌晨4点，才能睡下。
（a）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。
译自 Bridging the AI-Human Divide: AI as Your Operations Teammate 。
【新智元导读】AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3
记得在上学的时候有个老师宣称“电脑永远不可能胜过人脑，因为是人类发明了电脑”，不知看到科技发展到现在的阶段之后，他会有何感想。2017年AI在人类设计的游戏里都击败了人类，这使我想起了被《中国象棋》里那个老头支配的恐惧。 在20世纪的大部分时间里，国际象棋是人工智能研究人员的一个基准。早在上世纪50年代初，约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，他曾把国际象棋称为“人工智能领域的果蝇”，这一说法来源于早期对果蝇的研究对遗传学领域的影响。 上世纪90年代末，IBM的“深蓝”与世界冠军加里·卡斯帕罗夫进行了一系列国
谁都没有想到，声称要以5:0击败电脑的韩国围棋天王李世石，会在“人机大战”连续两场比赛败给Alpha Go，尽管失利的主要原因是李世石自身的失误造成的，但不可否认的是，Alpha Go实力上的提升，已经到了可以威胁人类最强围棋选手的地步。 这次比赛引发广泛探讨，机器人工智能是否正在超越人类“脑力”？ 1李世石为什么输？
转自澎湃新闻 “我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗！” 对于5月23日至27日与围棋人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）的对弈，目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放出豪言。然而，AlphaGo（阿尔法狗）之父却说，“我们发明阿尔法狗，并不是为了赢取围棋比赛。” AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性？阿尔
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
在20世纪的大部分时间里，国际象棋是人工智能研究人员的一个基准。早在上世纪50年代初，约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，他曾把国际象棋称为“人工智能领域的果蝇”，这一说法来源于早期对果蝇的研究对遗传学领域的影响。 上世纪90年代末，IBM的“深蓝”与世界冠军加里·卡斯帕罗夫进行了一系列国际象棋比赛。 在1997年，深蓝最终击败了卡斯帕罗夫，这是机器第一次在比赛中击败世界冠军。到本世纪早中期，这项技术已经进步到了一定程度，在几乎所有不同玩法的游戏中，机器都在不断地打败国际象棋大师。 自然而然地，人工智能开发
△ 1996年2月卡斯帕罗夫与深蓝的首场对决 量子位 | 若朴 编译整理 二十一年前的2月，国际象棋人机大战上演。 IBM的超级电脑深蓝，因与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的对阵而名声大噪。虽然深蓝最终没有赢下比赛，但在这个过程中仍然赢下的两局比赛。这也被认为是此后人工智能(AI)与人类的一系列博弈游戏中，一长串胜利的开端。 然而，深蓝其实并不是在博弈游戏中击败人类的第一个人工智能。这不重要。重要的是从第一次获胜迄今，AI已经在众多人机大战中击败人类，例如围棋和扑克。 人机大战似乎不像一个测试AI的正经方式
在20世纪的大部分时间里，国际象棋是人工智能研究人员的一个基准。早在上世纪50年代初，约翰?麦卡锡提出了“人工智能”一词，他曾把国际象棋称为“人工智能领域的果蝇”，这一说法来源于早期对果蝇的研究对遗传
人工智能、机器学习、深度学习这些名词经常会在各种场合听到，那具体有哪些区别呢？在业内来说，这几个概念还是有区别的，如果混用就会让人觉得是个门外汉。为了避免露馅成为外行，下面就来具体介绍一下每个概念以及它们之间的区别。
小编看到了一个很有趣的访问--Alpla Go之父Demis Hassabis与前国际象棋棋王卡斯帕罗夫一起讨论关于人工智是否能取代人类棋手的话题，于是特地翻译成中文，让大家围观一下两个天才之间的对话。 他们之间还有个小插曲。 早在20多年前他们就见过面，不过当时Demis还是个十几岁的毛头小伙，还有点狂妄自大，没想到一转眼他成了万众瞩目的人工智能界新星。所以，千万不要小看你身边不起眼的年轻人哦~ 📷 1 20年前有一个自大的小伙子 很多年前卡斯帕罗夫在伦敦举办了一个小型家庭聚会, 晚饭时曾偶然和一个小伙子
在20世纪的大部分时间里，国际象棋博弈都是人工智能研究人员的基准。约翰·麦卡锡（John McCarthy）在20世纪50年代早期创造了“人工智能”一词，曾经把国际象棋称为“人工智能界的果蝇”，可见国际象棋对于人工智能研究的重要性。 在20世纪90年代后期，IBM的Deep Blue展开与世界冠军Garry Kasparov的一系列国际象棋比赛。于1997年最终击败卡斯帕罗夫，这标志着一台机器首次在比赛中击败了世界冠军。到了二十一世纪初，这项技术已经提高到无论在什么样的游戏环境中机器都能够击败国际象棋大师。
现如今，人工智能已经被炒的非常火热，似乎不管是不是科技圈的人士，都要在嘴边聊上几句人工智能，以显示自己多么与时俱进。 当然一方面人工智能的确是未来的方向，而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下
作者：常丽君 摘自：网易科技、科技日报 自上世纪五十年代第一个博弈类计算机程序诞生以来，人机之间的博弈从未终止。60多年的博弈和反复超越，成为反映人类智慧的一面镜子，也引发许多人对人工智能发展的担忧。 ◆ ◆ ◆ 从“陪练”到“赢家” 1952年，英国计算机科学家克里斯托弗·斯特拉奇编写出第一个西洋跳棋程序。在50年代中期和60年代初，IBM的亚瑟·塞缪尔开发出了第一个能够“学习”的西洋跳棋程序，已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者，并在1963年击败了美国康涅狄格州的跳棋大师罗伯特·尼尔利。1989年加
谷歌旗下人工智能研究部门DeepMind联合创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在英国《金融时报》上撰文，全面阐述了人工智能如何帮助人类在理解未知世界方面取得当前难以想象
本文介绍了DeepMind在围棋、国际象棋和将棋三个棋类上实现超人智能的AlphaZero程序，该程序在一天内自学成才，并在8小时内击败了之前最强的围棋程序AlphaGo Zero。AlphaZero使用了80个TPU和12个CPU，训练了70万步，并在30分钟内完成了对围棋、国际象棋和将棋的自学。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习来评估游戏状态，并尝试不同的策略以找到最佳动作。尽管AlphaZero在三种游戏中表现出色，但它仅关注棋类游戏，而不涉及其他领域，并且目前还无法像人类那样在多种领域灵活运用。AlphaZero在人工智能领域取得了重要突破，但仍需进一步研究以解决其局限性。"
今年，Deepmind的“AlphaGo”在围棋领域的胜利让不少人了解到人工智能的强大。当时有人还认为没有人类棋手的经验，人工智能很难快速达到如今的成绩，但后来推出的AlphaGo Zero却是从0开始，自己学习围棋，又取得超越AlphaGo的成绩。如今Deepmind再次将这种强大的算法泛化，提出了AlphaZero：一种可以从零开始，在多种不同的任务中通过自我对弈，达到超越人类水平的新算法。这种算法可以通过24小时的对弈训练后，就可以在日本将棋和国际象棋领域击败目前业内顶尖的计算机程序（这些程序早就战胜
大数据文摘作品 作者：姜范波、Aileen、Yawei Xia、龙牧雪、魏子敏 距离阿尔法狗元版本刷屏一个多月时间，阿尔法狗又进化了，这次不光可以玩围棋，不再是“狗”了。我一点也不惊讶。 在用阿尔法狗（AlphaGo）和阿尔法狗元（AlphaGo Zero）称霸围棋世界后，当地时间周二晚，DeepMind的研究组宣布已经开发出一个更为广泛的阿尔法元（AlphaZero）系统，它可以训练自己在棋盘，将棋和其他规则化游戏中实现“超人”技能，所有这些都在一天之内完成，并且无需其他干预，战绩斐然： 4个小时成为了世
本文介绍了DeepMind在AI领域的最新成果——AlphaZero，它可以在一天内自主学会下国际象棋、将棋和围棋，且超越了所有旧版AI。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习，在每种游戏中挖掘数千万种走法，迅速成为专家。尽管AlphaZero在3种游戏中表现卓越，但离真正的人类智能还有很长的路要走。
如果将人工智能按照用途进行简单分类的话，人工智能可以划分为决策式AI以及生成式AI两类。所谓决策式AI就是通过学习训练数据的中的条件概率分布情况来进行判断决策，判断样本属于指定目标的概率，比如人脸识别就是典型的决策式AI，终端设备根据摄像头获取到的人脸图像来进行特征信息匹配，和后台系统中的人脸特征库进行对比来判断当前人脸信息是否在系统人脸特征库中或者是否有权限执行操作。而以ChatGPT为代表的生成式AI通过对大量数据的联合概率进行学习，对已有的数据和知识进行归纳总结，同时结合深度学习技术，自动生成新的内容，而新生成的内容可以是文字、图片甚至是视频等多模态内容。本文主要简要介绍深度学习以及大模型基础内容，后续文章中将会继续深入分析这两方面的技术原理。
谷歌旗下人工智能公司DeepMind将围棋AI转战国际象棋和日本将棋领域——无须人类智慧加持，已胜券在握。 AlphaZero是由谷歌旗下DeepMind研发的通用棋类AI，以不到四小时的自学击败了世界最强的国际象棋程序。 重新改进的人工智能程序AlphaZero曾多次击败世界顶级围棋选手，并扩大到学习其他棋类项目。它从零开始学习国际象棋，仅用4小时，就在100盘比赛中击败了世界顶级国际象棋程序 Stockfish 8。 据在康奈尔大学图书馆的arXiv上发表的一篇未经同行评审的研究论文称，在这100场
李开复曾经说过，人工智能在金融领域是最好的应用场景。有三个场景体现在：人工智能投顾，反欺诈和智能风控，以及信用评估和信用风险管理。以后的金融行业，将是人类与AI共生的行业，你能想象那种场景吗？ 今天火线资本的合伙人张然做客《私募早餐会》，作为一家致力于人工智能技术应用金融领域的机构，火线资本带来了他们对AI金融落地的可能性解读。从AI战胜围棋冠军为AI金融带来的曙光，到AI金融落地需要突破的三大难关，张然断定，金融领域一定是人工智能一颗最璀璨的明珠。 1 战胜围棋冠军后 AI离金融应用不远了 很多朋友听说过
在接受 The Verge 的邮件访谈中，Keras 之父、谷歌软件工程师 François Chollet 对这些问题进行了解答。
授权转自公众号AI早餐汇 ID：AImorningshow 作者：Jack 本文为你分享中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美。 在首届世界智能大会上，中国科学院院士张钹发表了题为《基于大数据的人工智能》演讲，分享了中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美等话题的见解。 本文根据速记整理而成，在不改变讲者原意的情况下做了编辑和缩略。 张钹：CCF会士，2014CCF终身成就奖获得者，中国科学院院士，计算
在首届世界智能大会上，中国科学院院士张钹发表了题为《基于大数据的人工智能》演讲，分享了中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美等话题的见解。
Alpha Go人工智能系统与世界围棋冠军李世石的“世纪对决”第一幕结束，李世石输了第一局。在这场比赛开始之前，我就在朋友圈说，机器胜出，毫无悬念。我坚信，Alpha Go将会胜出余下四局。 为什么我对Alpha Go如此乐观？ 一个简单却错误的逻辑是，如果Google对于这场比赛没有胜算，就不会煞费苦心来运作这个事情。如果机器输了，这个“世纪大战”就没有什么标志性意义。相反，如果机器赢了，不禁会奠定Google在人工智能领域老大的地位，还有望掀起新一轮人工智能投资研发热潮——用AI来赢得棋局并不是目的，
“棋圣”聂卫平：“‘阿法狗’看不懂没法学”聂卫平表示，人工智能对围棋职业棋手绝对有好处，但“阿法狗”的水平远超过去的软件，令职业棋手望尘莫及。围棋软件的开发者可以收集到很多高手的棋谱，但人工智能的水平还很低，对顶尖高手只能让两子。聂卫平说，人工智能对围棋界绝对有好处，但“阿法狗”的水平远超过去的软件，令职业棋手望尘莫及。围棋软件的开发者可以收集到很多高手的棋谱，但人工智能的水平还很低，对顶尖高手只能让两子。聂卫平说，人工智能对围棋界绝对有好处，但“阿法狗”的水平远超过去的软件，令职业棋手望尘莫及。围棋软件的开发者可以收集到很多高手的棋谱，但人工智能的水平还很低，对顶尖高手只能让两子。
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）。
机器做到人类可以做到的事，这种模拟人的智能的能力，被称为人工智能。 上节课我们说了，它包含理解语言、自主运动、聊天社交等，还能进行各种学习，能够进行推理演绎归纳。今天的课程里，我们将继续为大家讲讲人工智能，今天要和大家聊聊两个重要概念：一个是强人工智能，另一个是弱人工智能。 1 强人工智能 在人工智能的早期，人们当时特别推崇强人工智能。 什么是强人工智能？ 如果我们设计出的机器人，能和人类具有同等智慧，甚至超越人类，这样的智能就是强人工智能。你可以把强人工智能看做一个机器人，而他具有人的一切技能。 📷 可以
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 如果不知道更高级的AI 智版本，你可能会认为Siri、Cortana和Google Now这类虚拟个人助理（Virtual Personal Assistants简称VPAs
以你现在的速度你只能逗留原地。如果你要抵达另一个地方，你必须以双倍于现在的速度奔跑！ --卡罗尔
2016年，阿尔法狗与李世石的人机大战，引爆人们对AI的关注。无数棋艺爱好者，在目睹了阿尔法狗战胜李世石之后，无不想与之对弈，亲自感受来自人工智能的神秘力量。
自2015年以来，国内外人工智能产业呈现出如火如荼的景象，机器在搜索、计算、存储、优化等方面展现出人类无法比拟的优势，然而在感知、推理、归纳、学习等方面尚无法与人类相比。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 “深蓝”在1997年的一场历史性的人机大战中战胜了人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫。 图/Peter Morgan 1996年，许峰雄博士（右，现为微软亚洲研究院高级研究
大多数人对人工智能的认识来自于科幻小说，而非现实生活。但是，如果对机器人和人工智能的了解都来自于电影和书籍，那么当机器人出现的时候，人们必定会感到害怕和失望。这其中存在着许多对人工智能的误解。 科技资讯网Tech Insider邀请19位人工智能领域的专家谈论了一些常见的误解。本期快报摘译了其中10位专家的看法，如下： （1）加州大学伯克利分校的计算机科学家Stuart Russell：没有人研究有意识的人工智能。 最常见的误解是人们认为科学家研究的人工智能具有意识，而这正是人们所畏惧的。这实际上是对人工智
自1950年阿兰·图灵在其开创性论文——《计算机器与智能》中首次提出“机器能思考吗？”这个问题以来，人工智能的发展并非一帆风顺，也尚未实现其“通用人工智能”的目标。
【新智元导读】 在福布斯的AI系列采访中，Moore发表了对不断演化的人工智能领域的见解，以及AI竞赛中可能的决胜因素。 Andrew Moore于2000年成为卡内基梅隆大学（CMU）的终身教授。2006年，Moore加入谷歌，负责建设一个新的工程团队，作为工程副总裁，Andrew负责公司零售业务部门Google shopping。Moore于2014年回到CMU担任计算机科学学院院长。Moore是计算机科学和人工智能领域最有影响力的人之一。 在福布斯的AI系列采访中，Moore发表了对不断演化的人工智能
【新智元导读】Facebook的AI研究负责人指出，一味模仿人脑开发AI将会阻碍AI的发展。很多业界专家也有类似的论调，他们认为AI研究的重点不应是模仿大脑的工作机制，而应该是探寻智能的根本原则。 有些人认为，造物主是按照自身形象创造出人类。而人工智能可能是人类最伟大的发明，人类也一直试图按照自身来创造AI。最典型的方法是以数字形式再造人类大脑。然而顶尖科学家并不认同这一方式，认为试图完全模拟人类大脑纯属浪费时间。应从别的地方寻找灵感。 巴纳德学院的天文学家Janna Levin说，“我们并未真正理解人类大
如果我们想利用科技，就必须直面恐惧。 ——加里·卡斯帕罗夫 卡斯帕罗夫 生于1963年 前苏联、俄罗斯国际象棋棋手 22岁成为世界上最年轻的国际象棋冠军 接下来的职业生涯里 他获得了一连串冠军头衔 直到2005年退役 但是 幸运也是不幸 让他真正“家喻户晓”的 是历史课本里 1997年5月11日 他作为人类的代表 与IBM计算机“深蓝”的一次对弈 那一次 人类输了 此后的20年 人类好像一直在输 到了2017年 IBM已经有了能赢取智力竞赛节目的Watson 而距离谷歌用AlphaGo震惊世界 也已
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 很多科幻电影里都讲过这样的故事：人类制造出来的机器人，因为有了自己的意识，反
【新智元导读】柯洁誓死战胜 AlphaGo 的豪言壮语言犹在耳， 20 年前第一个被计算机击败的人类冠军、国际象棋大师卡斯帕罗夫却表示，当年和深蓝相遇，既是他的幸运，也是他的诅咒。而20年后的今天，他丝毫不怀疑，每个职业都终将感受到 AI 带来的压力，否则就意味着人类停止发展，而人类劳动逐渐被人类的发明取代，这本身就是文明的历史。 “我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗！”对于5月23日至27日在中国乌镇与围棋人工智能程序 AlphaGo （阿尔法狗）的对弈，目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放
编译 | 阿司匹林 【AI 科技大本营按】2016 年 3 月，AlphaGo 击败世界顶尖职业围棋手李世石，在媒体上掀起巨大的波澜。一年多以后，AlphaGo 的升级版 AlphaGo Zero，在不采用任何人类棋谱作为训练数据的情况下，通过自我对弈，仅用 40 天就超越了所有旧版本。一时间，人们将所有最好的溢美之词纷纷送给了 AlphaGo Zero. 然而，AlphaGo Zero 真有那么伟大吗？来自斯坦福大学的计算机科学研究生 Andrey Kurenkov 从辩证的角度发表了自己对 Alp
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