以机器学习为代表的人工智能技术是当下最为热门的技术研究方向之一，其被认为对经济、社会、科学等都会有颠覆性的重大影响。 该报告对机器学习进行了较为全面的概述，其中涉及到机器学习的基本概念、发展历程、应用、创造价值的方式和研究前沿等。 、 本文对其中机器学习和人工智能的发展历史、机器学习的典型问题及现有方法的局限性进行了翻译，带领读者对机器学习和人工智能进行初步认识，感兴趣的读者也可下载报告： 机器学习和人工智能的发展 ? ? 例如，一些机器学习的方法依靠大量标签数据，而这些数据的创建和管理需要大量的资源和时间。 赋予系统理解上下文的能力或者常识，较为困难。 从数据中学习的系统 · 1.2皇家学会的机器学习项目 · 1.3什么是机器学习 · 1.4日常生活中的机器学习 · 1.5机器学习、统计、数据科学、机器人和人工智能
背景 高级逻辑项目（The High Level Logic Project）始于20世纪80年代早期的思想实验，它是因第一次大规模人工智能商业化努力中的瓶颈和性能问题诞生的。 和许多现代项目一样，XML也用于分布式系统之间的通信。 AI和XML 人工智能处理通常涉及将逻辑视为数据。这可以让程序“思考”它正在做什么，并在运行中进行更改。 这样我们就有XML和XPL这两者的几乎所有优点。我们可以将源代码存储在XML结构中，而不会面临项目致命性的不便。 瞬间预处理！ 性能问题已经成为更广泛使用人工智能技术的严重负担。 人工智能的额外复杂性可能会严重减慢速度。商业级AI需要兼容通用系统开发并具有竞争力。处理速度是一个不变的问题。XPL给我们提供了我们需要的数据表格，但这是以额外的处理时间为代价。
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人工智能（AI）好像也是用这种方式运转着，为人工智能研究人员创造了岗位，并逐步取代了所有其它种类的知识型工作。或许一个世纪以后，通往那里的 道路和人们所想象的方式大相径庭。 我们能够看到，根据 AI 设计模式，我们会去往何方，Google、Facebook 和其它公司在人工智能投入了大量资金。在最普通的设计模式里，AI 实际上能够增加目前正在自动化的这种工作的需求。 目前应用在业务里的、最普通的人工智能被称作监督式机器学习注1。「监督式」部分比较重要：这代表算法要根据训练数据学习。算法仍然无法使用与人类接近的效率学习任何东西，但是它们能够处理更多的数据。 它们用算法来处理意图清晰的、邮件和日程方面的问题，把更复杂的消息和请求传递给人类。 这种设计模式已经远远超出了人们的期望。 受人工智能的影响，大部分知识型工作已经被省去了，因为从历史角度看，建立一套机器学习算法的先期成本过高。和软件不一样，每一个机器学习模型不得 不针对每一种单个应用程序做个性化开发。
大数据和人工智能这两个词语想必大家都听说过，但二者的概念还是会有人混淆，它们有什么相似之处和不同之处呢？有什么联系和区别？ 大数据 大数据定义了非常大的数据集，也可以是极其多样的数据。 人工智能 人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。 人工智能和大数据能够很好地协同工作，人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。 区别 大数据与人工智能一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。 人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。
作者 | 李开复、王咏刚 人工智能时代刚刚到来，该领域的各种创业机会还处在相对早期的发展阶段。未来四五年对于人工智能时代的意义，和二十世纪七八十年代年代对于PC时代的意义相比，绝对毫不逊色。 因为资本、人才和市场三位一体的优势，美国的人工智能初创企业不仅数量最多，而且质量最高,类型最为齐全。 2017年1月，我（李开复）和伦敦市长Sadiq Aman Khan讨论英国人工智能创业氛围时了解到，英国之所以在人工智能创业领域独具特色，主要是因为英国有足够优秀的人工智能科学家，在科研领域处于世界顶尖水平 Yoshua Bengio说，“我将努力在蒙特利尔大学建立一个‘人工智能’生态。” ? 图1 按季度统计的AI初创公司被收购和并购的数量 中国的人工智能创业几乎与世界同步。 各垂直领域的从业者从商业利益出发，也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界。此外，许多传统行业的数据积累在规范程度和流转效率上还远未达到可充分发挥人工智能技术潜能的程度。
全名叫做《爱，死亡和机器人》（Love， Death&Robots），每一集都是独立的动画短片，平均时长只有15分钟，我特别喜欢其中几集关于机器人的科幻短片。 套用这部剧的名称，让我们来聊一个现实话题：AI、隐私和机器人。 ? AI的燃料 AI技术与隐私保护是近年来越来越倍受关注的话题。 汽车发动机必须在动力与节能之间寻找更高的平衡点，AI也必须在应用潜能和隐私数据保护（涉及数据的利用效率）之间寻找更适合的平衡点。 随着时代发展和进步，特别是人工智能技术的迭代演进，隐私的关注点也变得更为复杂。 ? 天天带着一张身份认证和支付用的脸出门不觉得不安全么？隐私数据关乎的是你的个体信息，因为你是独一无二的。 ? 那么，具体有哪些隐私数据呢？
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大型组织、小型企业和个人越来越依赖数据来执行日常任务。 被称为大数据的海量数据集由人工智能系统分析以提供洞察力。 这些见解可以是趋势、模式或预测。 结合起来，大数据和人工智能将成为一股强大的力量。 大数据和人工智能影响商业世界的方式 数据和人工智能产生了广泛的影响。 各种规模和行业的企业都热情地接受了这两种技术，并以不同的方式利用它们来获得优势。 以下是大数据和人工智能为商业世界带来的一些好处。 快速提高商业智能。 由于数据和人工智能，企业不得不猜测或盲目预测客户需求的时代已经结束。 使用从人工智能系统获得的信息，公司现在可以做出准确的预测、预测情况并做出合理的决策。 以客户为导向的服务。 使用数据和人工智能，现代企业现在可以告诉客户想要什么和期望什么。 数据和人工智能还可以帮助解决组织的复杂性并提高效率。 未来趋势 数据和人工智能将继续在企业和消费者领域发挥更大的作用。 要采用最新技术并建立您的业务以取得成功，您需要注意以下一些趋势。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能 AI 不断爆发热潮，是与基础设施的进步和科技的更新分不开的，从 70 年代 personal 计算机的兴起到 2010 年 GPU、异构计算等硬件设施的发展，都为人工智能复兴奠定了基础。 ? 2011 年之后，深度学习的兴起，带动了现今人工智能发展的高潮。 其次，AI 有哪些研究领域和分支？ 人工智能研究的领域主要有五层，最底层是基础设施建设，包含数据和计算能力两部分，数据越大，人工智能的能力越强。 最顶端为行业的解决方案，如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用，这是我们所关心它能带来的价值。 ?
但您最近可能还听说过其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，有时它们与“人工智能”交替使用。结果，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不明确。 接下来，我将简单介绍人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的实际意义以及它们的不同之处。 那么AI、ML和DL有什么区别？ ? 我们可以将人工智能分为两大类：广义和狭义。广义AI将具有人类智能的所有特征，包括上面提到的能力。 狭义的AI则展现人类智慧的一些方面，并且可以很好地完成这一特征，但在其他领域缺乏相关能力。 本质上机器学习只是实现人工智能的一种途径。 亚瑟.塞缪尔(Arthur Samuel)在1959年创造人工智能后不久就创造了这个短语，将其定义为“无需明确编程就能具备的学习能力”。 你可以在不使用机器学习的情况下获得人工智能，但是这需要建立数百万行具有复杂规则和决策树的代码。 因此，机器学习不是硬编码特定指令来完成特定任务的软件程序，而是一种“训练”算法的方式，以便学习如何做。
总结：现在可能距离广泛采用人工智能软件那天还早，但是出现了一些在技术、监管和社会层面上不得不解决的问题。 “技术不好不坏，也不是中性的。” 它主要的意思是技术最终的用途常常与原始发明有很大的不同，有时对人类、社会和环境产生了深远的、无法预料的结果。 今天最热的话题人工智能（AI）更是如此。 但是这种问题更像是社会和哲学上的问题，它应该在政治和社会层面来解决。” 我的看法 虽然现在可能距离广泛采用人工智能软件那天还早，但是举行一场讨论会，来制定一个如何使用、应用和管理AI软件的框架是很明智的行为，这可能会是促发深层社会变革的催化剂。 正如剑桥大学的Rust所说，优生学和二战的过激行为影响了今天医药方面道德框架的形成。所以相比于经历相似的毁灭性考验，通过开明、围绕AI的辩论和讨论来形成相应框架更好。
来源 |人人都是产品经理翻译团队 @李小新 翻译发布 人工智能和区块链是促进各行业创新和转型的主要技术，对这一点各行业已达成共识。 1.引言 大家对人工智能都很熟悉了，但对区块链和加密货币还相对陌生，所以下面将简单介绍下区块链的原理。 （综合数据生成和算法训练平台）、AI Blockchain（多应用人工智能）、BurstIQ（健康数据市场）、AtMatrix（分布式机器人）、OpenMined project（本地训练机器学习的数据市场 对话平台：Green Running（家庭虚拟助手）、Talla（对话机器人）、doc.ai（生物学和医疗数据平台）； 预测平台：Augur（综合人工智能）、Sharpe Capital（群体情绪预测） 4.结论 在区块链和AI的技术谱线中，有两个极端：一个是在封闭的数据平台上建造集中式人工智能，另一个是在开放数据环境下建造分布式人工智能。
我们认为，一个可解释的人工智能必须拥有其决策的基本原理，能够推断观察到的行为的目的，并能够在其受众理解和意图的背景下解释其决策。为了解决这些问题，我们提出了四个新的贡献。 如果人类的话语对主体的目标具有预测价值，那么主体就会根据自己的目标和感知状态赋予这些话语意义。在皮尔斯符号学的语境中，一个主体群体必须分享符号、指称物和解释者的大致近似值，以便进行交流。 意义只存在于意图的语境中，所以与人类交流的主体必须具有可比较的经验和目标。 在某种程度上类似于人类激励因素(如饥饿和痛苦)的目标函数的驱使下，一个学习内涵解决方案的主体可能不仅能够根据自己的意图，还能够根据受众的理解和意图来解释它的基本原理。它形成了人类感知状态的近似。
人工智能学习目录 正则化和特征选择 ? 正则化和特征选择.png 相关代码 Ridge 回归：语法 // 导入包含回归方法的类 from sklearn.linear_model import Ridge // 创建类的实例 RR =
这两个编程语言在机器学习和人工智能的圈子里是最强大的。还有其他语言如java、C++、Julia、SAS、MATLAB、Scala，还有很多。然而，我们讨论的仅限于Python和R这两个语言. 人工智能vs机器学习vs深度学习 人工智能、机器学习和深度学习是经常可以交替使用的概念，这或多或少地加重了与这些概念相关联的已经存在的混淆程度。 让我们领会这些概念，直截了当地理解它们的内涵和之间的细微差别。 人工智能是一个比机器学习更广泛的概念。它是关于将人类的认知智能如何传授给计算机的过程。 任何机器使用算法以智能方式执行任务，这就是展现的人工智能。 机器学习是人工智能的一个子集。它是关于机器从一组数据中学习的能力。通过信息处理的这种学习增强了算法，从而提供更好的评估和对未来的预测。 因此，在某种程度上有必要通过让你很好地了解一个强大的技术平台，如机器学习、人工智能和深度学习，成为这一革命的一个组成部分。一旦你完成了它的来龙去脉，成功就在眼前拥抱你！
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。 当然，专家们有时也不同意这些差异是什么。 它为理解人工智能和机器学习之间的差异提供了一个很好的起点。 人工智能与机器学习 - 首先，什么是人工智能？ 有关IBM Watson AI赢得游戏节目的故事显示，Jeopardy和谷歌的人工智能在Go游戏中击败人类冠军，将人工智能带回公众意识的最前沿。 人工智能和机器学习前沿：深度学习，神经网络和认知计算 当然，“机器学习”和“人工智能”并不是与计算机科学领域相关的唯一术语。 IBM经常使用术语“认知计算”，它或多或少是AI的同义词。 随着公司继续向人工智能和机器学习研究投入资金，可能会出现更多的术语，为问题增加更多的复杂性。
开放式协议与开源控制器相结合，现已在许多展示中得到证明，突出了多供应商和多运营商网络中资源抽象和控制的优势。 ML和AI的力量 有很多证据证明了深度学习和（狭义）人工智能的力量。当谷歌DeepMind的AlphaGo战胜了最好的围棋手时，专家群体对这种前所未有的游戏方式感到困惑。 在诊断和治疗方面，IBM Watson的表现始终优于癌症专家。显然，在复杂程度很高和大量多样信息的情况下，人工智能可以在速度和效率上与人类竞争。 各种复杂的攻击模式和零日攻击显然是人工智能的一个有趣应用。但是期望最高的领域是网络优化。 ? 供应商在改进业务方面寄予厚望，主要是为了提高资源利用的效率。 用例 在我们的网络中引入人工智能是一个重大举措，它影响到网络技术，但也以一种破坏性的方式影响着运营流程。有针对性的解决已有明确定义的应用程序领域的问题是一个明智的选择。
人工智能成为产品优劣的唯一划分器 目前，Siri，Google Now和Cortana非常相似，以至于用户都无法从质上区分它们。 谷歌光纤、Loon和Chrome都旨在引导更多人使用因特网并因此提供更多的数据。Nest、Waze和Dropcam都是用来产生各式大量数据的服务。此外，谷歌拥有世界顶尖的人工智能专家。 面对人工智能的威胁苹果正在觉醒 在过去六个月里，苹果通过收购3家顶尖机器学习公司：VocallQ，Emotient和Perceptio来尝试应对人工智能的威胁。 Emotient和Perceptio会基于本地的人工智能技术应用到FaceTime，photos和苹果TV上。本地化视角是最重要的，主要因为苹果的核心商业模式在于设备研发而非类似谷歌的云端技术。 撇开已有产品对目前苹果产品的适用性不说，能够在如此短的时间内收购这三家掌握专业的深度学习技术的人工智能公司，证实了苹果在拓展人工智能领域的激励政策和措施。
个人网站:【海拥】【摸鱼小游戏】【开发文档导航】 风趣幽默的人工智能学习网站：人工智能 免费且实用的计算机相关知识题库：进来逛逛 人工智能和机器学习都是计算机科学领域的术语。 人工智能 AI（人工智能）：人工智能一词由“人工”和“智能”两个词组成。人工是指由人类或非自然事物制造的东西，智能是指有理解或思考的能力。 博弈论、决策论等概念要求智能体能够检测和模拟人类情绪。 很多时候，学生们对机器学习和人工智能感到困惑，但机器学习是人工智能研究的一个基本概念，自该领域成立以来，它就是研究通过经验自动改进的计算机算法。 它是人工智能的一种应用，它为系统提供了从经验中自动学习和改进的能力。在这里，我们可以通过整合该程序的输入和输出来生成一个程序。 AI代表人工智能，其中智能被定义为知识获取智能被定义为获取和应用知识的能力。
人工智能(AI)是美国和中国之间的一场竞争。在本章中，作者将研究欧盟(EU)如何融入这一组合，以及它作为管理人工智能的“第三种方式”能提供什么。 本章通过探讨欧盟人工智能治理的过去、现在和未来阐述这一点。第1节旨在探索和证明欧盟在人工智能治理方面的连贯和全面的方法。简而言之，欧盟确保并鼓励合乎道德、值得信赖和可靠的技术开发。 这将涵盖一系列关键文件和政策工具，导致欧盟迄今最关键的努力:监管人工智能。第二部分通过监管和基础设施的镜头描绘了欧盟对数字主权的推动。这涵盖了人工智能系统、云、计算和外国直接投资的可信度等主题。 在第3节中，本章总结了在欧盟实现良好人工智能治理的几个考虑因素。 过去、现在和未来人工智能治理的幽灵 欧盟的人工智能治理.pdf
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