整理 | 熊宇轩、琰琰、维克多 编辑 | 青暮 作为粤港澳大湾区的第一AI盛会，GAIR大会已成功举办五届，留下众多精彩、经典和令人惊叹的瞬间。GAIR 2021则延续以往豪华阵容，以1场主旨论坛、2场行业峰会、9场高峰论坛，涵盖自动驾驶、安防、集成电路、医疗、元宇宙、碳中和、隐私计算、新消费等热门领域。 滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。上世纪80年代末，以符号逻辑为基础的传统人工智能遭遇理论危机，新的人工智能理论陆续被提出，人工智能研究也进入了一个“百家争鸣”的新时代，联结主义、行为主义等学说迅速兴起。
目前人工智能的主要学派有下列三家： (1) 符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理
在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。
🙋♂️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
在介绍人工智能之前，我们要先了解智能到底是什么？智能，其实就是智力和能力的总称。世界著名教育心理学家霍华德·加德纳提出了著名的“多元智能理论”，他认为人类个体都独立存在着八种智能，分别如下：
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？ 一、人工智能三大主义能为我们创造什么工作？ 作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能并不是什么新技术。早在计算机被发明伊始，科学家们就在考虑用计算机技术实现人工智能了。1946
雷锋网授权转载 作者：晓桦 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 1955年，斯坦福大学计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？
这一天，我们追溯历史、致敬传奇、展望远方。 作者 | 徐晓飞 杏花 莓酊 海涛 琰琰 维克多 编辑 | 周蕾 2021年12月9日，中国深圳。 由粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会、雷峰网联合主办，深圳市人工智能与机器人研究院、深圳市机器人协会、深圳市人工智能学会支持的第六届GAIR全球人工智能与机器人大会，于上午9:30在中洲万豪酒店正式拉开序幕。 作为粤港澳大湾区的第一AI盛会，GAIR大会已成功举办五届，留下众多精彩、经典和令人惊叹的瞬间。GAIR 2021则延续以往豪华阵容，以1场主旨论坛、2场行
科学只认第一，不认第二。既然都想争第一，必然有纷争。当然，学术界其实既有纷争，也有合作，但是互相合作的故事不吸引人，纷争的故事才有戏剧性。这里，讲一下人工智能领域学派纷争的故事(主要参考自文献[9-11])。
本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习和大数据等概念及其相关技术，并探讨了这些技术对经济活动和社会生活的影响。文章还介绍了相关技术的工作职位及其对经济活动的影响。
伊藤穰一，是世界最顶级跨学科实验室MIT Media LAB的前主任。《时代》周刊曾这样描述他：“退学三次，无学位，做过DJ，喜爱游戏魔兽世界。”
强化学习已经成为智能技术领域言必称的一种方法了，几乎与深度学习同日而语，无论是在下棋、打牌还是打游戏方面，强化学习以其显著优势已经成为主流技术路线。其实强化学习的起源非常早，大概可以追溯到近百年前，而且是来源于心理学和脑神经科学的启发，作者本来想试着梳理一下发展脉络，没想到知识储备差距比较大，补了不少课，还是不太满意，暂且勉力抛砖引玉，希望对大家有用。
本文报告首先回顾了人机智能技术的发展历程，并分析了当前的重点研究方向。之后阐述了人机智能康复这一领域的潜力，将其发展方向总结为数字、互连、可视与智能。最后，分享了研究团队在外骨骼方向上的研究成果和众多突破。
就人类而言，我们其实还不知道“意识”是如何产生的，意识产生的过程对于我们而言实际上是一个黑箱。要让机器产生“意识”从而成为真正意义上的人工智能，其难度可想而知。
作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能大数据等名词被讨论很多遍。这些新技术会带来什么工作机会呢？
【新智元导读】从笛卡尔的身心二元论到波普尔《科学发现的逻辑》；从帕斯卡尝试建造机械计算机到ENIAC诞生；从达特茅斯会议召开到AlphaGo击败李世石......回顾过去，对自身认知的探问和创造人工智能是人类一直以来的前行方向。北邮人机交互与认知工程实验室主任刘伟及其研究生赵璐梳理人工智能发展里程碑事件，提醒我们不要忘记，现在和未来的成就都建立在前人的历史积累之上。 时间人物事件意义1633Rene Descartes发表著作《论人》提出灵魂存在于大脑的松果体中1714Gottfried Wilhelm L
最近在学习人工智能方面的东西，先从简单通俗的人文开始，以后再决定是否学习硬核的算法和程序实现。前两周看了一本《智能时代》，感觉还想再多了解一下，于是就又买了这本书。
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Artificial Intelligence (AI)，是在1956年的达特茅斯会议上提出来的，标志着人工智能这一学科的诞生。
二、人工智能发展大事记 时间 人物 事件 意义 1633 Rene Descartes 发表著作《论人》 提出灵魂存在于大脑的松果体中 1714 Gottfried Wilhelm Leibniz
众所周知，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的研究大致有三个派别：符号主义、联结主义和行为主义。
人们在关注AI，企业在拥抱AI，资本在追逐AI。凡是和AI有关的概念，都会吸引大量的目光。
导读：本文选自近期清华大学计算机系60周年系庆之产业论坛上，日本工程院院士、欧盟科学院院士、中国人工智能学会副理事长任福继教授所做的题为“人工智能的未来”的演讲。
（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。
AI 科技评论按：由清华大学 AI 研究院张钹院士和清华大学唐杰教授联合发起的「AI Time」science debate 第一期，于 5 月 31 日圆满落幕。出席嘉宾还包括中国人民大学高瓴人工智能学院院长文继荣和搜狐网产品技术总监杨田等人，就主题「AI 安全与伦理」展开了激烈的辩论。近来，由 AI 人脸合成技术带来的一系列问题已引起了社会的广泛关注，而 AI 究竟应该如何发展？AI 革命应做出怎样的贡献？对于这些问题进行深入探讨，刻不容缓。
本文源自中科信息&中国科学院成都计算所研究员、中国科学院大学教授、四川省委省政府决策咨询委员会科技委员、成都市科学技术顾问团前资深顾问、四川省计算机学会前副理事长王晓京老师为《与AI对话：ChatGPT提示工程揭秘》一书所作序言！
上海2018年“创客中国”高峰论坛上，数据科学50人成员、SAP硅谷创新中心首席数据科学家邬学宁以“大数据驱动人工智能的应用和展望”为主题发表了演讲。随着物联网、云计算和移动互联网等技术的发展成熟，大数据驱动的人工智能进行“双创”的风口，已经到来。DT君整理出了数据侠邬学宁的演讲实录，一起来看看用大数据当燃料，能“燃”起人工智能怎样的未来吧~
(1) 符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
中科院计算所的处理器芯片全国重点实验室及其合作单位，用AI技术设计出了世界上首个无人工干预、全自动生成的CPU芯片——启蒙1号。
探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成，是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题与解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方
4月10日，“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典在北京举办。
在发明计算机之前，大部分的实验心理学家都认为大脑是一个不可知的黑盒子。你可以分析一个实验对象的行为，例如，一旦听到铃铛想起，狗便会分泌唾液。但是思想、记忆和情绪这些东西该如何分析呢？这些东西比较神秘莫
机器之心报道 编辑：张倩 1 月 11 日，上海交通大学教授卢策吾在机器之心 AI 科技年会上，发表了主题演讲 ——《具身智能》。在演讲中，他主要介绍了具身智能概况、他们团队提出的 PIE 方案、具身智能与通用人工智能以及具身智能的脑认知。 以下为卢策吾在机器之心 AI 科技年会上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 大家好，我是来自上海交通大学的卢策吾，非常荣幸能够跟大家分享一些关于具身智能 (Embodied Intelligences) 的研究。 首先，具身智能是智能科学的一个基础问
【新智元导读】过去，大概有四种方法来实现某些人工智能：符号主义，联结主义，行为主义和统计学， 这四种方法在不同的角度抓住了智能的一些特点。北京大学计算机系主任黄铁军提出：“仿真主义”可谓人工智能方法中第五流派。 在人工智能过去的六十年，大概有四种方法来实现某些人工智能：符号主义，连接主义，行为主义和统计学。 这四种方法在不同的角度抓住了智能的一些特点，在人工智能中取得了划时代的成就。近年来，深入学习在全球崛起，特别是在图像和语音识别方面取得了显着的成功，将AI推向第三次革命。 近期，在刊物IJAC（Inte
1 月 11 日，上海交通大学教授卢策吾在机器之心 AI 科技年会上，发表了主题演讲 ——《具身智能》。在演讲中，他主要介绍了具身智能概况、他们团队提出的 PIE 方案、具身智能与通用人工智能以及具身智能的脑认知。
11月6日，京东举行 JDD京东金融全球数据探索者大会，在全球范围内寻求志同道合的伙伴共同探索大数据和人工智能在金融领域的最佳实践 。中国工程程院院士、北京大学教授高文应邀做会议演讲，演讲主题为“探索大数据，迎接人工智能时代”。演讲中，高文院士不仅介绍了大数据和人工智能的联系与区别，也仔细讲解了他认为的人工智能走到了哪里、还要走多远。
产业里很多人都受到来自商业AI热炒的影响，对AI抱有巨大的期望，甚至认为人工智能+制造，即是智能制造，这个说法有些片面。首先要澄清的是，以诺伯特.维纳博士在1948年的《控制论-动物与机器的通信与控制》这一著作为代表的控制论（图1），本身也是人工智能三大学派之一的行为主义学派，事实上，对于工业而言，智能是一直在路上，只是限于算力和成本，人工智能并未在工业有广泛的应用突破，今天，人工智能由于消费类的应用，使得规模效应出来了，算力具有了经济性的趋势，人们开始又关注这一方法来解决工业问题。
人工智能：从科幻到现实 1956年在美国举行的达特茅斯会议，探讨了人工智能的发展。在这次会议中，人工智能（AI）的概念被正式提出：“让机器能像人那样认知、思考和学习，即用计算机模拟人的智能”。参加这次会议的科学家开始在科研领域致力于人工智能的发展，但受制于计算机技术的水平，当时人工智能的进展有限。 在20世纪60年代，美国科幻小说家阿西莫夫在《纽约时报》开设专栏，对人类半个世纪后的科技生活进行预测。他预言：“到2014年，机器人有了自己存在的意义：把人类从琐碎的家务中解放出来，人们只需头一天晚上对机器做
AI科技评论报道，11月6日，京东举行 JDD京东金融全球数据探索者大会，在全球范围内寻求志同道合的伙伴共同探索大数据和人工智能在金融领域的最佳实践 。中国工程程院院士、北京大学教授高文应邀做会议演讲，演讲主题为“探索大数据，迎接人工智能时代”。演讲中，高文院士不仅介绍了大数据和人工智能的联系与区别，也仔细讲解了他认为的人工智能走到了哪里、还要走多远。 根据AI科技评论前方记者报道与现场速记整理如下： 高文：各位嘉宾早上好，我和杨强教授是多年的朋友，从1991年我们一起参加世界人工智能联合会，相识了
知识图谱是实现机器人之智能的基础，也是一门应用广泛的工程学科。其具体方法大都来自计算机或人工智能的其他领域，比如自然语言处理、机器学习、知识工程等。面对如此庞杂的知识，初学者应该如何着手？
【新智元导读】4月27至28日，新智元与中信证券联合举办的人工智能研讨会在北京召开。一边是具有深远战略眼光的国内最大券商，一边是人工智能领域最具影响力的专业平台，双方的合作会当下人工智能行业的发展带来哪些启示？ 下文是2016年4月27日研讨会的精华摘要，分享嘉宾包括中信证券全球首席经济学家彭文生，新智元创始人杨静，微软亚洲研究院常务副院长芮勇，驭势科技创始人兼CEO、前英特尔中国研究院院长吴甘沙，IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军，科大讯飞高级副总裁江涛等重量级嘉宾。 彭文生：人工智能对经济的影响分
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 ChatGPT如今已经无人不知无人不晓，相关话题大家也都非常关注。 无论是它给我们工作生活带来的影响和变革、AI生成式产品未来的发展方向，还是为了应对其带来的挑战，深扒其背后的技术，让自己更有竞争力，都是大家所想要了解和关心的内容~~ 针对这个话题，博文视点“怎么看”栏目邀请到领域内非常权威的王文广老师和鲍捷老师做客直播间，从ChatGPT产品影响、技术使用及投资前景、个人学习路线等多个角度为我们带来了精彩解读！ 王文广：达观数据副总裁，《知识图谱：认
计算机尚未出现之前，大多数经验丰富的心理学家都以为大脑就像个不可知的黑匣子。我们可以分析对象的行为——比如著名的巴普洛夫实验：摇响铃铛会让狗分泌唾液，但思维、记忆与情感这些又如何分析呢？这些东西太过模糊、难以了解，远超科学知识的理解范畴。因此这些自称“行为学家”的科学家们将自己的工作范围限定在对刺激和反应、反馈与强化、铃铛与唾液之类的研究上，他们放弃了理解思维内部运作方式的尝试，而这样的时日长达40年之久。 之后到了20世纪50年代中期，一群叛逆的心理学家、语言学家、信息理论学家以及早期的人工智能研究学家们
---- 新智元报道 编辑：如願 【新智元导读】本文介绍了基于模型的和无模型的两种强化学习。用人类和动物的学习方式进行举例，讲述了两种强化学习类型的起源、区别以及结合。 谈到强化学习，很多研究人员的肾上腺素便不受控制地飙升！它在游戏AI系统、现代机器人、芯片设计系统和其他应用中发挥着十分重要的作用。 强化学习算法有很多不同的类型，但主要分为两类：「基于模型的」和「无模型的」。 在与TechTalks的对话中，神经科学家、 「智能的诞生」一书的作者Daeyeol Lee分别讨论了人类和动物强化学习的
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