Defining intelligence: Bridging the gap between human and artificial perspectives
在人工智能领域尤是如此，随着AI应用的不断落地，人们越来越意识到人工智能系统所带来的风险，并认识到现有法律与业界、学界规范仍不足以保证人工 智能的可靠研发。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
【导读】人工智能（AI）已经从一个科幻小说式的探索领域发展到一个蓬勃发展的科技领域，在这个领域里，不可能的事情正在成为可能。为了确保人工智能发展的未来仍然具有伦理和社会意识，美国电气和电子工程师协会（
数据猿报道，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京早在2017年时就宣称，领导人工智能发展的国家将“成为世界的统治者”。这种观点显然在全球全面铺开，因为截至目前，已经有十几个国家宣布了本国的人工智能计划。2017年，中国发布《新一代人工智能发展规划》，制订了“到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础”的目标。2019年早些时候，美国白宫发布了《美国人工智能计划》，美国国防部推出了人工智能战略。
机器之心发布 机器之心编辑部、今日头条 由斯坦福大学人工智能百年研究（AI100）推出的「人工智能指数」（AI Index）是一个追踪 人工智能行业动态与发展的非营利性项目，其研究覆盖了百年以来人工智能的总体情况， 目标是基于数据来推动人工智能的广泛交流和有效对话。2017 年，AI Index 推出了首份年度报告，从多个角度观察和解读了人工智能领域的动态和进展。 经「人工智能指数」项目委员会授权，今日头条联合机器之心对此报告做了中文翻译（译文错误由翻译方负责），官方中文版报告近期正式发布。 请点击阅读原文
机器之心发布 机器之心编辑部、今日头条 由斯坦福大学人工智能百年研究（AI100）推出的「人工智能指数」（AI Index）是一个追踪 人工智能行业动态与发展的非营利性项目，其研究覆盖了百年以来人工智能的总体情况， 目标是基于数据来推动人工智能的广泛交流和有效对话。2017 年，AI Index 推出了首份年度报告，从多个角度观察和解读了人工智能领域的动态和进展。 经「人工智能指数」项目委员会授权，今日头条联合机器之心对此报告做了中文翻译（译文错误由翻译方负责），官方中文版报告近期正式发布。 查看完整报告：
Designing explainable artificial intelligence with active inference: A framework for transparent introspection and decision-making https://arxiv.org/abs/2306.04025
人工智能逐渐开始消失于无形中，可以是由外到内，反过来由内到外也正经历这一过程。人工智能技术的影响和作用对于人类来说越来越难以理解，难以感知。即便是专家们也不能完全理解一套人工智能系统是如何运作的。 实
【新智元导读】不远的未来，人工智能将无处不在，即使是人类专家也无法分辨，不能理解。这对人意味着什么，对人工智能又意味着什么呢？ （文／Jarno M. Koponen）人工智能正在开始变得从外面看不见里面，从里面也看不见外面。对人类在来说，对人工智能技术的运作和后果的感知和理解正在变得更加困难。即便专家也并不总是能完全理解一个人工智能系统是如何运转的。 实际上，随着人工智能技术的影响日益增加，我们对这些影响的理解能力正在变得越来越有限。这对人类的能动性意味着什么，对人工智能的未来意味着什么呢？ 人工智能正
人工智能（AI）的发展带来了巨大的变革，但也引发了一系列的伦理和社会问题。在人工智能应用的过程中，我们需要思考如何确保其责任、公平性和可解释性，以保障社会的发展和稳定。本文将深入探讨这些问题，并提出解决方案。
《人工智能伦理建议书》明确了规范人工智能技术的10大原则和11个行动领域，是迄今为止全世界在政府层面达成的最广泛的共识，是全球人工智能发展的共同纲领，并将为进一步形成人工智能有关的国际标准、国际法等提供强有力的参考。
机器之心发布 机器之心编辑部 在 2022 WAIC 世界人工智能大会 “亚洲科技伦理治理与可持续发展论坛” 上，商汤科技正式发布《“平衡发展”的人工智能治理白皮书——商汤人工智能伦理与治理年度报告（2022 年）》（以下简称“报告”，点击此处下载报告全文），深入探讨并分享了商汤在推动 AI 治理落地进程中的洞察、思考、目标与实践。商汤科技智能产业研究院院长田丰受邀出席并就白皮书的重点内容作了解读。 报告指出，当前，人工智能治理已经进入了以技术验证为主的落地实践阶段。今年以来，新加坡、欧盟、美国、中国等国家
TLDR：最后一英里的问题是实现人工智能承诺价值的最后障碍。要获得人工智能系统的好处，需要的不仅仅是可靠的商业案例、执行良好的人工智能实现和强大的技术堆栈。它通常需要人工智能和人们的合作，以提供正确的体验给客户。但是，企业通常很难做好这一点。
作者： Matthew U. Scherer 译者： 曹建峰 腾讯研究院法律研究中心研究员 李金磊 腾讯研究院法律研究中心助理研究员 来源： Harvard journal of law and technology 引言 智能机器时代，人工智能正在全方位侵入我们的生活。人工智能（artificial intelligence，简称AI）正在替代那些以前只能由具有专业知识或者获得政府颁发的许可证的人员才能完成的任务。美国一些州以
导读：人工智能已经正式走入主流。美国市场研究公司Gartner已经连续第二年将人工智能列为第一大战略性技术。 谷歌 ( 微博 ) 、 IBM 、Salesforce和苹果等公司对私有人工智能公司的收购也在不断升温——2016年就有40笔与人工智能相关的收购交易。我们的研究也发现，62%的大企业将在2018年前使用人工智能技术。本文将带来5个对于2017年人工智能的预测。 1、加速向对话界面转型 许多具有创新精神的科技巨头最近采取的措施表明，今后一年，通过语音与科技展开互动将成为常态。但对话界面真的那么重要
陈桦 编译自 DeepMind Blog 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人类，可以在行动之前预想到后果，这是我们认知能力中一种强大的工具。 举例来说，当我们将玻璃杯放在桌子边缘时，我们很可能
当代人工智能技术在给人类带来多方面福利的同时，面临黑箱、鲁棒性和可解释性等问题，发展值得信赖的可解释人工智能已成为人工智能领域的核心关切。论文在论证可解释人工智能为什么重要的基础上，对可解释人工智能的内涵进行界定，进而提出发展可解释人工智能需遵循的一些原则，它们也可看作可解释人工智能需达致的目标和要求。论文最后提出了两点关于实现可解释人工智能途径的构想。
---- 新智元报道 编辑：Britta 【新智元导读】Anthropic对于人工智能发展的安全性研究以及推论表明，人工智能系统的计算量将呈指数型增长，预计未来5年训练AI模型的计算量将增加1000倍。 自从发现缩放定律以来，人们认为人工智能的发展会像坐火箭一样迅速。 2019年的时候，多模态、逻辑推理、学习速度、跨任务转移学习和长期记忆还是会有减缓或停止人工智能进展的 「墙」。在此后的几年里，多模态和逻辑推理的「墙」都已经倒下了。 鉴于此，大多数人已经越来越相信，人工智能的快速进展将继续下去，而
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
美国计算机社区联盟（CCC）发布《人工智能的进步需要所有计算机科学的共同进步》白皮书，指出人工智能与更广泛的计算机科学之间相互影响的六大潜力领域的研发机遇，以支持人工智能的进一步发展。 1 计算机系统和硬件 开发人工智能系统中采用的核心计算程序的加速方法，例如用于训练和使用卷积神经网络执行感知任务分类的方法；开发并行性、智能缓存、使用FPGA等专用硬件等新方法，降低人工智能应用的计算成本，满足其需求和鲁棒性。 2 理论计算机科学 开发算法分析领域中的工具和技术，包括组合学、计算复杂性理论、可计算性研究。 3
美国白宫发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》。该计划为联邦政府资助的人工智能研究确立了一系列目标。这些研究不仅包括政府进行的研究，还包括由联邦政府资助的、在政府之外进行的研究，例如学术研究。研究的最终目标是创造人工智能的新知识和新技术，为社会带来多种好处，并降低负面影响。要实现这一目标，该计划为联邦政府资助的人工智能研究确定了如下重点任务： 战略1：对人工智能研究进行长期投入 优先资助那些能推动发现和了解、保持美国在人工智能领域世界领先地位的下一代人工智能，包括：改进关于知识发现的数据方法；提高人工智能
本文探讨了人工智能在商业和日常生活中的影响，以及人们对其产生的误解。文章指出，人工智能并非如人们所想的那样强大和无处不在，事实上，它仍然依赖于人类的指导和监督。虽然基于人工智能的系统可以处理大量数据并快速学习，但它们仍然受到设计它们的价值观和假设的限制。因此，人们需要对人工智能技术有一个现实的认识，并探索其在商业和日常生活中的应用，而不是被流行文化中的错误预测所误导。
机器之心原创 作者：Joni 编译参与：马亚雄、黄小天 2 月 16 日，星期四，我参加了在东京举办的第五届意识俱乐部 (consciousness club)。这是一个由 Araya 脑成像公司 (Araya Brain Imaging) 的 CEO Ryota Kanai 博士组织的每周活动，这次的演讲嘉宾是 Youichiro Miyake。他是一个因为在游戏人工智能（Game AI）方面的工作而闻名的设计师，曾提出在游戏人工智能和其他先进系统中创造人工意识的初始概念。 以下是 Youichiro
由于Python越来越流行，现在咨询我python的也多起来了。很多是刚毕业，或者跨行步入IT，学Python很吃力。现在写一篇入门教程，希望能对大家有帮助。
由于缺少从一种语言到另一种语言的很多翻译示例——例如从英语到乌尔都语（Urdu），Facebook（脸书）公司已经开始使用无监督的机器学习来翻译其平台上的内容。
小编邀请您，先思考： 人工智能对您所在行业有影响吗？如何影响？ 如何利用好人工智能？ 在世界智能制造大会现场，凯文·凯利发表了主旨演讲。在接近一个小时的演讲里，畅谈了他对未来25年重要的科技趋势的看法。 在这一个小时的未来趋势分析里面，人工智能成了重头戏，占去了将近30分钟的时间。实际上，从今年AlphaGo战胜人类顶尖围棋选手李世石至今，人工智能虽然大火，但这项技术早已融入我们的日常生活而不被发觉。 “我来中国坐的飞机大部分时间是由人工智能系统，而不是飞行员在控制。”凯文·凯利用了身边发生的事情解释。他
当我们在谈论人工智能的时候，我们究竟在谈论什么？是“机器人超越人类阅读水平，令数百万人面临失业风向“还是“计算机的阅读能力正在赶超人类？”
近日，凯文·凯利在成都进行了一个名为《回到未来》的 主题演讲，主要分享了对 AI 等前沿科技的看法。 KK 提到：“要预测未来是非常困难的。但是我们有我们的优势，因为技术都是有偏见的。通过技术的物理的特性，我们能够预见、能了解未来技术会到哪里去，未来技术很长一段时间会是怎样……” 以下是凯文·凯利的演讲内容： 今天我想预测一下未来25年的技术发展趋势：什么即将到来，哪些是不可阻挡之势。很多未来会出现的事物其实无法预测，因为技术是一种趋势，会侧重某些方向，任何一门科学的发展都有其规律，包括数字技术。技术
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
在之前关于人工智能伦理主题的前一篇博客文章中，我们介绍了人工智能（AI）在提高各行业企业的速度，准确性和运营方面所做的承诺。
【新智元导读】 上周在世界智能制造大会现场，凯文·凯利发表了主旨演讲。人工智能成为他此次演讲的绝对主角，同时，他也带来了一些新鲜的观点，在此与大家分享。 上周在世界智能制造大会现场，凯文·凯利发表了主旨演讲。在接近一个小时的演讲里，畅谈了他对未来25年重要的科技趋势的看法。 在这一个小时的未来趋势分析里面，人工智能成了重头戏，占去了将近30分钟的时间。实际上，从今年AlphaGo战胜人类顶尖围棋选手李世石至今，人工智能虽然大火，但这项技术早已融入我们的日常生活而不被发觉。 “我来中国坐的飞机大部分时间是由
下面这些问题，可能在我们不久的将来（一年或者两年？）就会出现在我们身边： 1.目前人工智能正逐渐大规模地应用于医疗行业，许多疾病的诊断已经可以通过机器学习的方法来完成。但是我们设想，如果人工智能诊断出现医疗误判，最终导致医疗事故，那么谁将来承担事故责任呢？是提供技术的公司，还是医院，或者医生个人？ 2.自动驾驶正逐渐上路，据各方估计在2020年之前自动驾驶汽车将进入消费市场。不可避免的，自动驾驶汽车在不熟悉的环境中可能会导致交通事故（例如2016年的特斯拉自动驾驶汽车事故），那么在这种情况下谁将承担法律
本文是 futureoflife 公开信，原文地址 https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/ 目前已经有 1127 名 AI 学者参与签署。
人工智能已经改变了很多行业，军方更是在加速采用人工智能。 对于教育领域的人工智能，你能想象出什么样的应用场景呢？ AI 专家 Joseph Qualls 认为，随着人工智能系统的进一步发展，教师将被淘汰。 接下来的内容，你将具体了解到：人工智能如何来理解学生的想法，如何更具针对性地提供个性化教育，教育过程如何变得更快、更丰富。 编译 | AI100 面对EDTECH主编的采访，人工智能专家Joseph Qualls相信，人工智能可以解决高等教育面临的一些重大挑战——人工智能确确实实正在改变着教
今天，我们将为大家介绍一些真正高效而实用的网站，让我们一起来探索这些宝藏网站，相信它们绝对值得你珍藏起来！
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
摘要： 探索人工智能系统类别：专家系统、机器学习、神经网络、进化算法与混合智能的多重视角，解读人工智能认知观：符号主义、连接主义与行为主义的理论与实践。文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
AI 科技评论按：2018 年围绕着人工智能的一连串技术丑闻的核心只有一个：问责制。当 AI 系统对我们的身体造成伤害时，谁应该为此负起责任？我们应该如何定义这些危害，一旦伤害造成后又该如何进行补救？假设想对此进行干预，干预的重点应该是什么？我们还需要哪些额外的研究和监管活动来保证干预效果？目前看来，这些问题都没有完善的答案，当下存在的人工智能管理框架也不足以支撑问责制的执行。然而随着系统的普遍性、复杂性和规模的逐渐增长，缺乏有意义的问责和监督机制（包括责任、担当和正当程序的基本保障）已经成为一项日益紧迫的问题。
在 GANs 的余温逐渐冷却，基于深度学习设计的解决方案仍然在信息与计算机领域之外的问题上苦苦挣扎，机器学习理论研究相比于单个方法和任务更关注不同方法和任务之间关系的大画卷，强化学习一面在前所未有的算力的支撑下不断斩获新的成绩、一面仍然因为学习范式固有的不稳定和低样本效率广为诟病的这个 2018 年夏天，突然有人想起六十多年前的、1955 年的那个夏天。
在网络安全专家能够发现并修复计算机软件的“零日”漏洞之前，黑客可对这些漏洞利用的平均时长长达312天。美国国防部高级研究计划局（DARPA）正在致力于开发新的人工智能技术，希望能够在数秒或数分钟内发现并修复此类漏洞。 在2016年夏季由DARPA主办的Cyber Grand挑战赛中成功入围决赛的七支团队将展示各自的人工智能系统，这些系统可自动扫描对手的网络服务器是否存在漏洞利用程序，并通过主动发现和修复软件漏洞来保护自己的服务器。前三名获胜团队将直接获得200万美元、100万美元、75万美元的奖励。但从长远
上周的世界智能制造大会上，在全球互联网行业都颇负盛名的“预言帝”凯文·凯利又开尊口，面向未来25年，对人工智能、虚拟现实以及智能制造等当下热门科技/工业话题畅谈了他的看法。比起预言，小编更倾向于将这番演讲看作是畅想和漫谈，因为去除了“预言”的玄学外衣，或许他对于科技趋势的研判才更显得权威和靠谱。 “想象一下，山谷里飘来一阵雨，每一个雨滴的路径是不可预测的，但是他们运动的方向是可以预测的，都是向下的。”由此可见，大咖本人也确实是本着实事求是的态度来对话的，这样可以避免日后陷入“找后账”的麻烦。然而话又说回来
“ 微软公司发表新书《未来计算:人工智能及其社会角色》。在序言中，微软回顾了过去20多年来，科技对生活的改变，并思考了未来20年，科技即将对生活带来的影响。主要观点如下： ” 在微软，我们对人工智能为所有人创造更美好未来的机会感到乐观。为了确保我们实现这一未来，各国政府、企业、学术界和民间社会必须共同努力，创建值得信赖的人工智能系统，并使人们能够为不断变化的世界做好准备，在这个世界上，我们需要的技能将不断变化。这将需要以“以人为本”的方式发展人工智能，并确保在我们共同前进时，能够广泛和公平地获得其利益。
随着科技的进步，人工智能(Artificial Intelligence，AI)正逐渐渗透到各个行业中，其中包括金融领域。
各行各业的领导者，无论是在商业、教育还是政府领域，都应该关注当前正在发生的变革，并思考如何最好地使他们的组织适应未来。
据外媒报道，约瑟夫·夸尔斯（Joseph Qualls）是美国爱达荷州立大学工程学院（University of Idaho’s College of Engineering）的临床助理教授，也是人工智能专家、研发公司创始人。该公司利用人工智能为美国军工业提供问题解决方案。夸尔斯认为，在未来人工智能会让医疗服务、娱乐、战争、高等教育发生翻天覆地的变化。最近，他与美国知名杂志《教育科技》(EdTech)总编谈到了自己对未来的展望。 教育科技：人工智能技术发展有多快？ 夸尔斯：人工智能的发展甚至比我预测的还要
当今世界正在迅速变化，以数字化为标志、以智能化为特征的新一代商业变革已然到来。在数字化、自动化、智能化的趋势下，机器人流程自动化（RPA）将与人工智能、大数据和云计算等新技术融合，将企业财务流程提高到一个全新水平，重塑企业未来。
现阶段，人工智能的发展速度已经超出了人们最初的预想，用 AI 工具写文章、编代码、生成图片、甚至是生成一段电影级别的视频…… 这些在以前看似非常艰难的任务，现在只需用户输入一句提示就可以了。
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