2015年10月，美国人工智能发展联盟（Association for theAdvancement of Artificial Intelligence，AAAI）主席Tom Dietterich和副主席Eric Horvitz在美国计算机学会通讯（CACM）刊发联合文章，对人工智能的崛起阐述了自己的观点。 他们讨论了近年来公众和媒体对人工智能日益增加的焦虑，分析了人工智能的进展并慎重地阐述了各种风险，强调了与人工智能和其他计算机科学相关的研究，包括人机交互、验证和安全性，并呼吁更多的投资，以更好地了解和
人工智能作为时下比较前沿的科技方向，它们的出现以及发展相应地渗透到了许多领域当中。而融合着人工智能这类科技元素的小说作品，相信广大读者朋友也会有着不少的阅读喜爱以及兴趣。这类小说，由于融进了高科技的内容，往往可以给故事本身增添不少新奇、有趣甚至是创意。
AI与IA字母顺序互换，却不是“智能人工”，而是增强智能。至于它具体是什么，这里先卖个关子，你只需知道它经常出现在科幻电影中即可。
最近关于人工智能威胁的讨论越来越多，斯蒂芬·霍金、比尔·盖茨、伊隆·马斯克、史蒂夫·沃兹尼亚克等世界各地名人已经敲响了警钟，称人类可能会失去对人工智能技术的控制，因为人工智能技术创造的是具有自主思想的
《计算机世界》网站2016年3月报道，根据Evans Data公司的一项调查，一些软件开发人员担心人工智能系统会取代他们的工作。 Evans Data公司在一项面向550名软件开发人员的调查中询问了他们在职业生涯中最担心的事，其中选择人数最多（29%）的答案是担心被人工智能取代。 软件开发人员的工作平台将会被淘汰（选择此项的人数比例为23%）或跟不上人工智能的发展（选择此项的人数比例为14%）分别为第二和第三担心的事。 目前已有关于“人工智能取代软件开发人员”这一担心的学术研究支持。牛津大学的一项名为“未来
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。
文|孟永辉 继阿里、百度宣布开始进入人工智能领域后，传统科技巨头联想同样宣布进入人工智能AI领域。人工智能从之前的不切实际逐步落地到现实当中。与此同时，在这些科技公司宣布进入人工智能领域之后，有关其将会如何应用，应用到哪些领域的讨论同样开始展开。金融行业作为一个与人们日常生活息息相关的行业，自然成为一个必然与人工智能发生联系的门类。 其实，早在国内的科技公司开始觊觎人工智能之前，国外的老牌投行们早已开始了有关人工智能与金融行业融合的相关尝试，并在一些领域进行了实验，华尔街的摩根大通、高盛等投行开始通过将智
人工智能获得洞察力和做出决策的方式通常是神秘的，这引发了人们对机器学习的可信度的担忧。现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。
大多数讨论都将人工智能的未来描述为像终结者那样的启示录或像Wall-E那样的乌托邦。
来源：ScienceAI本文约1800字，建议阅读5分钟潜在的研究领域可能是自动估计 AI 结果中的不确定性。 人工智能获得洞察力和做出决策的方式通常是神秘的，这引发了人们对机器学习的可信度的担忧。现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。 随着机器学习越来越多地在现实世界中得到应用，了解它如何得出结论以及它是否正确变得至关重要。例如，人工智能程序可能似乎准确地预测了皮肤病变是癌性的，但它可能是通过关注临床图像背景中不相关的印迹来做
如今的AI机器人发展速度有点快，快得让人担心我们最聪明的人类会不会被自己创造的机器人替代。 的确，人工智能由人创造，在某些方面已经超越人类，但终究难以取代人类。二者不能简单的说谁比谁更聪明，需要从不同维度进行考量。 📷 在数据提炼、分析、处理能力上，似乎人工智能更胜一筹。腾讯财经推出的自动化新闻写作机器人，能利用算法编写稿件，在一分钟内将重要资讯和解读送达用户；阿里推出的人工智能机器人店小蜜，工作量堪比3.3万人工客服；摩根大通开发的金融合同解析软件，只需要几秒就能完成原来律师和信贷人员每年需要36万小时才
新智元推荐 人工智能所能企及的高度即使存在争论，这个时代所面临的危机也不可避免。作为一本科学与人文、学术与科普之功兼具的人工智能著作，该书并未拘泥于每一秒都在变化的人工智能技术细节，而是从“道”而论，围绕“意识”与“智能”，提供这个时代的破局思维。读完众多大师级专家推荐的新书《机器崛起前传—自我意识与人类智慧的开端》，可以在这个复杂的人工智能时代开端中掌握一种新思想的力量。最好的评语恐怕是拿破仑所讲的：“世上只有两种力量：利剑和思想。从长而论，利剑总是败在思想。” 随着技术水平的进步，越来越多的研究者
2017年11月17日晚，中华医学会北京风湿病学分会在温都水城召开学术年会，肖飞教授做了《人工智能与医学应用》的主题演讲。 在演讲中，肖教授围绕着“智能与人工智能，人工智能的分类、发展史与模型架构，人
如今这个时代，不管是有意还是不经意，我们都在接触或使用人工智能。在我们的日常生活和商业实践中，各种在线的设备、云计算和边缘计算以及各种API 将人工智能带入了实践。
我们现在面对人工智能的责任。我们将负责任地行事，还是让它成为我们因其对人性的影响而深深遗憾的东西?
本文观点出自爱啃萝卜机器人CEO佘元博在知乎上的讨论，佘元博的团队曾在Lamda实验室做出了实验室级别的智能移动机器人，他们目前的创业项目是以视觉应用为主的智能移动机器人，解决机器人的眼睛+移动的机能需求，正在往商业化的方向努力。 佘元博：我并不认同“没多大进展”这个观点。 人类研发机器人已有几十年之久，而为什么在大家看来却没多大长进？原因在于，大家对这个问题的评判角度都不尽相同，而作为一个机器人行业的从业者以及多年的爱好者，我并不认同这个问题中的说法，相反，经过几十年的研究，机器人有着非常大的进步，以下是
在过去几年中，人工智能和机器学习这两个术语已经开始在技术新闻和网站中频繁出现。通常这两者被用作同义词，但许多专家认为它们具有微妙但真正的差异。
如果说今天的人工智能是互联网，乃至整个信息技术领域的皇冠，那么安全无疑是皇冠的基座。就像任何新技术一样，人工智能的安全与否很大程度上影响着其未来的发展和应用。符合什么标准的人工智能才算是安全的？或者人工智能的安全主要包括哪些方面？本文拟通过对美国和英国人工智能发展战略的简要分析，介绍当下人工智能安全问题的几个主要维度。 美、英两国人工智能发展战略简介 美 国 2016年10月，美国相继发布了两份与人工智能发展相关的战略文件，《美国国家人工智能研究和发展战略计划》（The National Artifi
导读：在过去几年，人工智能和机器学习频繁出现在技术新闻和各种网站上。两者常常被用作同义词，但许多专家认为它们存在微妙且重大的区别。第一，人工智能 (AI)这个术语的历史比 机器学习 (ML)更早;第二，大多数人认为机器学习是人工智能的一个子集。本文带你详细了解人工智能和机器学习之间的区别。 人工智能VS机器学习――首先，什么是人工智能 计算机科学家对人工智能有诸多不同的定义，但究其核心，人工智能包括像人类那样来思考的机器。当然，很难确定机器是不是在“思考”。因此实际上，建造人工智能需要建造擅长处理
大数据，云计算，物联网，这些听着耳熟吗？你知道这些新兴产业各自的特点吗？今天，咱们就从最基本的概念着手，给大家科普一下！
在过去几年，人工智能和机器学习频繁出现在技术新闻和各种网站上。两者常常被用作同义词，但许多专家认为它们存在微妙且重大的区别。 当然，专家们自己有时对于那些区别到底是什么也意见不一。 然而一般来说，有两
作者介绍：杨剑勇 传感物联网创建人、物联网资深人士、百强科技名人，著有多篇文章被上千媒体转载，著有《物联网为何萎靡不振：不接地气》、《可穿戴设备出路：设计与科技如何完美融合》，长期关注物联网、人工智能
在大家意识到之前，第四次工业革命 ― 人工智能革命已悄悄掀起，渗入日常。搜寻人工智能，或 Artificial intelligence，马上冒出一堆新闻，标题耸动得吓死人:「人工智能时代下人类所剩的最后价值……」、「霍金再警告人 工智能将毁灭人类」、「透过 A.I. 与死人对话」……充斥怪奇、《智能叛变》式的论调，彷彿人类将在一夕之间被大规模淘 汰。风声鹤唳，渲染恐惧，无日无之。
近几年，媒体和普通百姓对人工智能（AI）的兴趣激增，与此同时，媒体对AI的报道良莠不齐，一部分小杂志社和标题党对AI的报道更像是在描述科幻小说，而不是现实。
可用于开发人工智能项目的程序编程语言列表，包括Python，POP-11，C ++，MATLAB，Java，Lisp和Wolfram语言。在本文中，你会了解Java程序编程如何与人工智能配合使用。
最近几个月，我们已经见识到 ChatGPT、GPT-4 等大模型的持续爆火。在此期间，各大科技公司为了在 AI 角逐中不被拉开差距，都在不遗余力地研发自己的多模态大模型，这也带动了科技大厂对高性能 AI 芯片的需求。 随之而来的是 AI 芯片制造商开始水涨船高，今年英伟达的市值已翻了一番，这主要得益于英伟达等芯片公司提供的强大算力。ChatGPT 的背后则是微软投入数亿美元，打造的由数万个 A100 GPU 组成的大型 AI 超级计算机，只为给 ChatGPT 和新必应提供更好的算力。 大模型的诞生给算
【AI100 导读】我们的未来将不可避免的与人工智能绑在一起，那么人工智能将朝向哪个方向发展呢？对于人工智能未来的发展，我们最好的猜想有哪些（近期和远期）？如果真的创造出一个有意识的人工智能，又会有哪
近日，斯坦福全球AI报告正式发布。报告显示，近几年，社会需要的AI相关人才大幅度增加，目前对有ML技能的人才需求最大，其次是深度学习。2017年，全球ML人才需求是2015年的35倍，从2016年到2017年的增幅尤为明显。全球对AI人才的需求在2016年骤增。
随着人工智能（AI）的迅速普及和广泛应用，软件开发领域也在经历着前所未有的变革。在这个人工智能时代，低代码（Low-Code）开发平台正成为满足快速交付、促进创新的重要解决方案。本文将探讨低代码在人工智能时代的发展空间，着重分析其与人工智能技术的结合带来的多重前景。
本文介绍了海云数据推出的图易AI能力服务平台，该平台将赋能各行业领域，通过大数据、人工智能等技术手段，为各行业提供标准化、模块化、可快速迭代的支撑能力，以满足各行业快速响应、快速部署、快速应用的需求。同时，平台还提供新共享、新服务、新能力，将行业应用与合作伙伴、开发者、客户之间形成一个有机的生态系统，以实现共同掘金AI市场的目标。
人工智能在过去十年左右的巨大成功通常归功于大量的数据和计算能力，但是「基准测试」在推动进步方面也发挥着至关重要的作用。
其中，第二种定义被作者明确否决，因为目前人类自己对自己大脑的工作机理认知尚浅；第四种定义则反应了当前的AI技术趋势——机器学习。我个人更喜欢最后一个定义：根据对环境的感知，作出合理的行动，并获得最大收益，这个定义也可用于日常生活中，当然，合理的行动要在法律和道德允许的范围内。
作者｜Cynthia Harvey 选文｜Aileen 翻译｜蒋晔 校对｜汤人懿 ◆ ◆ ◆ 简介 2016年马上要迎来它的最后一个月了，这一年人工智能（AI）的热度急剧增加，并且这种趋势似乎要持续到2017年。 IDC在其《全球半年度认知/人工智能系统支出指南》（Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence Systems Spending Guide）中预测，人工智能的收入将从今年的80亿美元增长到2020年的470亿美元，复合年增长
【新智元导读】2016年11月4日，在北京召开的“2016全球创新者大会”（GIC）上，美国通用人工智能大会主席 Ben Goertzel 大胆提出，AGI将在9年后（也就是2025年）要达到人脑智力水平，20年内远超人脑智慧，甚至超越人脑上千倍、上万倍的目标和预判。下面来看看他的说法。 2016年11月4日，在北京召开的“2016全球创新者大会”（GIC）上，这位留着一头长卷发、颇有艺术气质的人工智能大牛，在给大家介绍了AGI的概念、技术发展趋势和最新研发进展的同时，还大胆地提出了AGI将在9年后（也就是
作者：Rahul Sharma 来源：http://techgenix.com/author/rsharma/ 编译：FintechProbe 人工智能不再是科幻小说的东西。这是一个现实，而且你每天都在与AI技术驱动的应用程序互动并受到影响。如今，人工智能似乎成了所有人的口头禅，从自动驾驶卡车的制造商那里，可以行驶数千英里，而不需要对卡车司机进行人工干预，因为这些卡车司机担心，如果这些电动卡车能上路，他们就会失业。 2016年，谷歌的DeepMind AlphaGo计划与韩国棋手李世石Lee se -
前言 最近，关于 Facebook 的两个聊天机器人学会了相互交谈，接着 Facebook 人工智能研究院(FAIR)关停该“失控” AI 项目的新闻满天飞，人们也开始恐慌机器人是否会像电影中那样将主宰世界。 一个网站写道： “ Facebook 的工程师们惊慌失措，在机器人开发出自己的语言之后，将其关停了。” 另一个网站补充到“在 AI 发明了自己的语言之后，Facebook 关闭了它。” “人类刚刚创造了科学怪人吗？” 另一个写道。一家英国小报引用机器人学教授的话说，这一事件显示出“人工智能的危险”，如
12月13日上午，在谷歌开发者大会上，Google Cloud人工智能和机器学习团队的首席科学家李飞飞宣布，谷歌AI中国中心在北京成立。 谷歌AI中国中心将由李飞飞和Google Cloud研发负责人李佳博士共同领导。其中，李飞飞将会负责中心的研究工作，负责统筹Google Cloud AI, Google Brain以及中国本土团队的工作。 此次重磅人物亲自领导，谷歌AI中国中心是铁了要在中国扎下深根，这是要充分利用中国的人才、中国的丰富的场景、中国强劲的市场潜力，充分挖掘中国的潜力。 根据Googl
有人认为LLM只是通过大量的文本训练得到了一种普适的近似检索，并不具备真正的推理能力。
来自：oschina 链接：www.oschina.net/news/91955/2017-going-ai 如果说 2016 年是人工智能刚萌发新芽的一年，那么2017年就是它蓬勃发展的一年，因为很多组织将人工智能技术变成了现实。 📷 今天，很多设备都可以自动作出回应，开发人员也可以通过自动化测试和自动化构建来监视，检测和修复错误，以此来加速软件软件开发的生命周期。随着互联网的发展，人们拥有多种设备的设备，是否能有人工智能管理这些数据，对业务作出明智的决策？ 在几年前这可能是一个想法，或者只有少些科技巨头
机器之心原创 作者：吴攀 人类自开始认识自己以来，大概就一直在梦想着能创造能与自己别无二致的存在（从偃师献给周穆王的歌舞艺伎到弗兰肯斯坦的怪物再到近段时间以来越来越栩栩如生的机器人和越来越智能的软件程序），或者至少让这样的存在无法与其他人类被区分开。人类有能力办到这一点吗？还是说我们已经实现了这一目标，抑或是这仅仅只是一个梦想而已？ 时值愚人节，我们就来看看人工智能在「愚弄」人类上已经走了多远了。 从图灵测试说起 1950 年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意
去年4月发布的《人工智能》（李开复、王咏刚著），以科普视角、列举了大量案例，完整介绍了人工智能的前世今生，对深度学习等核心技术也有形象化阐述，只为每一个读者都能“在这里读懂人工智能”。
南华早报报道，中国的一些学校已开始使用人工智能批改作业。每四所学校或大约六万所院校都有一所正在悄然测试一种机器学习动力系统，可以自动为学生的作业评分，甚至在适当的时候提供建议。
作者 李开复 量子位 转载自 创新工场 昨天，创新工场创始人兼CEO、人工智能工程院院长李开复博士在美国知名科技媒体《连线》（Wired）官网的Backchannel板块发表文章《人类与人工智能共存的一幅蓝图》（A Blueprint for Coexistence with Artificial Intelligence）。 近几年，人工智能接连出现突破性进展，人们对技术、对机器的认识再一次被颠覆。随之而来的是许多耸人听闻的预言：“奇点”即将来临、人类最终会与机器结合，如此种种不一而足。 基于自己在人工智
【新智元导读】 不可多得的好文，谢丹老师在这篇观点鲜明的文章中，从历史发展的角度阐述了人工智能的发展。有非常多独特的思考，比如人脑智能简单说来还是三个部分：硬件、软件和大数据，人类智能的发展大致是二十万年前硬件ready（大脑的基因），2万年前软件ready（复杂语言的行成），5千年前开始大数据驱动（文字的形成）。此外，他认为，约束人工智能大规模布置的原因其实已经基本不是硬件而是成本了。 “在人工智能一片叫好的合唱中，总偶尔有两三个不和谐的声音。这不和谐的代表在名人界是霍金，在企业界是伊隆·马斯克。人工智能
人工智能正在变得越来越普遍，影响着社会的各个方面。当然，每次在人工智能领域出现新的创新时，人们都会担心其取代人类工作。虽然这是科技驱动的社会的现实，但这些担忧中往往会忽视人工智能未来的人机协作和创造就业机会的属性。
在近期结束的CVPR2016（2016年国际计算机视觉与模式识别会议）上，机器学习无疑是最大的主角，谷歌以及与其合作的斯坦福大学、爱丁堡大学、UCLA、牛津大学、约翰霍普金斯大学的论文都涉及到了深度学
全球人工智能(Artificial Intelligence, AI)在药物发现中的应用，按应用（候选新药、药物优化和再利用、临床前试验和批准、药物监测、寻找新的疾病相关靶标和通路、了解疾病机制、聚集和综合信息、形成和鉴定假设、新药设计、寻找旧药的药物靶标和其他）、技术（机器学习、深度学习、自然语言处理和其他）、药物类型（小分子和大分子）、服务（软件和服务）、适应症（免疫肿瘤学、神经变性疾病、心脏病和其他疾病）。最终用途（合同研究组织 (CRO)、制药和生物技术公司、研究中心和学术机构等）行业趋势和到 2029 年的预测。
丹妮拉·鲁斯，她头顶数不清的光环：她是美国工程院院士；她曾经一手创办了达特茅斯学院机器人实验室；她是全球最大的校园实验室——麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的掌门人；她开创的可编程物质和分布式机器人的研究让其成为全球人工智能领域地位最高的女性——她是人工智能界的奇女子。
人工智能的大数据训练和应试教育的刷题训练，在训练模式上具有高度相似性。但在算力和大数据处理上，人工智能具有人脑无法企及的天然优势。人工智能正逐渐替代流程化和重复性的工作岗位，堵住了应试教育的华容道。人工智能将从就业市场倒逼教育转型发展，进而从各个环节挤压应试教育的空间。
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