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
人工智能是当前最具颠覆性的技术之一，各国政府、研究机构和企业已积极行动，制定技术战略、密切跟踪最新技术发展。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将人工智能提升到国家战略层面。8月，国家电网公司启动人工智能相关工作，形成《国家电网公司人工智能专项规划》。为探讨人工智能技术在电力领域的应用前景和方向，寻找人工智能在电力领域的着力点和突破点，中国电科院于12月6日召开主题为“人工智能在电力领域的研究应用方向和关键技术”的二零八科学会议，中国科学院院士周孝信、中国电科院总工程师汤涌、副总经理（副院
智能化需求体现在两个方面 随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： 一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智
随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： ●一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 ●另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发
人工智能（AI）和物联网（IoT）的加速融合引发了人们对物联网人工智能（AIoT）的兴趣。
这些年人工智能技术已经全面深入到人们日常生活中去，为人们日常生活提供了各种便利条件。计算机应用，人工智能现象， 已经成为当前计算机市场的常态。本篇文章主要分析计算机网络应用人工智能的重要性。简要阐释人工智能技术基本理论，然后分析计算机应用过程中，人工技能技术存在的问题。分析当前市场计算机网络哪些方面应用了人工智能技术。这些在计算机网络中的应用的人工智能技术又为人们的生活带来了怎样的便利。
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。
最近对于人工智能的讨论非常火热，但是作为一个普通的it者如何参与其中并体验人工智能的魅力呢，那么就需要来研究一番，就人工智能是什么、有哪些应用、怎么学等话题展开。
近年来，人工智能(AI)开始起步，并在科技行业取得重大进展。从挑选人们想去的餐厅开始，Siri、谷歌Assistant、微软Cortana、亚马逊Alexa等人工智能助手帮助我们日常生活。我们每天都在不知不觉中习惯了使用人工智能。例如，智能手机键盘上的自动更正功能和Facebook上的自动标签功能都是由人工智能控制的。简而言之，人工智能产业正试图让电脑模仿人类的智能，而通过神经网络，他们已经成功了一半。在神经网络中，他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分)，它基于数据表示而不是基于任务的算法。虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。
随着越来越多的企业采用云计算技术，企业的业务结构出现了显著差异，工作流程变得更加精简。人工智能提供了全新的层面来优化工作系统，并通过形成的模式进行数据分析，为客户提供更好的服务质量的解决方案。人工智能系统能够监控和管理出现的问题并自行解决，这反过来又会让技术开发人员将注意力集中在提高企业的战略价值上，而不是系统维护上。
人工智能技术在近年来得到飞跃性地发展，在自主识别、分析、判断、规划等功能方面都进步显著，也已经应用于越来越多的行业产业。
近年来，人工智能(AI)在科技领域取得了长足的进步。从挑选人们想去的餐厅开始，他们让Siri、谷歌助理、微软Cortana、AmazonAlexa等人工智能来控制局面。我们甚至没有意识到，我们已经习惯于人工智能。例如，智能手机键盘上的自动校正功能和Facebook上的自动标记功能都是由人工智能控制的。
前 言 随着行业发展环境的趋好，人工智能芯片企业间的竞争将不断加剧，行业内企业间并购整合与资本运作将日趋频繁，优秀的人工智能芯片企业必须重视对行业市场的研究，特别是对企业发展环境和客户需求趋势变化的深入研究。 中国人工智能芯片行业 发展综述 1. 人工智能芯片行业概述 人工智能芯片的概念分析 芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同。在
作者： Narrative Science 译者：机器之心 人工智能并非新鲜事，它数十年前就已经存在了。但人工智能技术由于数据的扩增以及在存储、追踪以及分析技术上的投资，近来才有所进展。例如，仅 2014 - 2015 年间，部署或者使用数据驱动项目的公司增加了 125%，企业花费在此的金额平均为 1380 万美金。市场情报公司 IDC 也表示，到 2019 年，大数据技术与服务市场将达到 486 亿美元。 越来越容易获取的大量丰富数据结合与“智能机器”
从呼叫中心部署基于AI的聊天机器人到使用深度学习在数秒内分析无数数据点并检测欺诈的银行，当今的企业在很多方面都利用了AI的力量。
随着技术的改进，视频监控领域在过去十年迅速发展。与此同时，该行业正在通过先进创新技术（如人工智能和云计算等技术）的积极商业化，获得了新的增长机会。视频监控系统不再仅仅用于记录图像，而是已经成为全球企业改善运营、提高生产力和增强安全性的重要工具。
技术进步呈现出翻天覆地的变化。昨天的热门科技转眼间就成了明天的旧新闻。我们生活在一个人工智能飞速发展的时代。就像是每一周，人工智能领域都会出现重大突破，而且都会创造新的记录。如果你还不知道物联网，人工
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
译自 Bridging the AI-Human Divide: AI as Your Operations Teammate 。
人工智能是一种独特的技术，能够处理不断增长的数据量，并从中提取有用的信息。随着人工智能技术不断发展和成熟，它在未来有着广泛的应用前景。以下是人工智能未来可能的应用领域：
据国家市场监督管理总局消息，8月5日，国家标准化管理委员、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部等五个国家部门联合印发了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》（以下简称《标准指南》）。旨在加强人工智能领域标准化顶层设计，推动人工智能产业技术研发和标准制定。
本文从人工智能发展的历史开始，深入分析人工智能近十年的发展，阐述了人工智能在感知方面取得的重要成果。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴技术，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着科技的不断发展和应用，人工智能的应用场景也日益丰富。在人工智能来临的时代，我们可以做很多事情，以下是一些可能的应用领域。
捷通华声作为国内领先的金融智能客服、智能外呼等人工智能产品及解决方案供应商 ，受邀出席了此次大会，并展示了包含智能语音导航、全智能客服、智能外呼系统、智能语音分析系统等在内的灵云人工智能联络中心（AICC） 在行业内的落地应用，成为大会焦点。
机器之心报道 演讲者：徐飞玉 参与：微胖、黄小天 面向开发者的世界上最大的人工智能主题在线演讲与对话大会 AI WITH THE BEST（AIWTB）于 2017 年 4 月 29-30 日在 AIWTB 官网上通过在线直播的方式举办。昨日，机器之心报道了 Ian Goodfellow 线上分享的有关对抗样本与安全隐私的精彩内容。 在本文中，机器之心对这次大会上 AI 专家徐飞玉的演讲进行了梳理，并附有大会演讲视频和 PPT。今年 3 月 23 日，联想宣布成立人工智能实验室，同时宣布徐飞玉博士加盟联想，
尽管"数据科学"、人工智能 （AI） 和机器学习属于同一领域，彼此相互联系，但是它们也有特定的应用背景和意义。它们有时也会有重叠，但基本上它们都有自己的特定的用途。
人工智能在网络安全中的应用主要可分为五个核心功能，分别是“识别、保护、检测、响应和恢复”。从预测安全攻击到更复杂的主动寻找新安全威胁和反击机制，这些功能体现在应对网络安全攻击生命周期的不同环节。
在这个飞速发展的科技时代，数字化已经深刻地改变了我们的生活和商业方式。信息技术的迅猛发展使得数据成为现代社会最宝贵的资源之一。数字化已经不再是可选项，而是企业持续发展的必由之路。背靠着数据的强大引擎，企业可以更加高效地运营，更灵活地应对市场变化，更全面地理解客户需求。
艾伦·图灵是英国数学家、逻辑学家、密码学家，对计算机科学的发展具有重大影响。他于1936 年提出了抽象计算“图灵机”，使算法的概念得以形式化，至今仍在许多理论和实践研究中得到应用。世人公认，图灵的科学成就为计算机科学，尤其是人工智能理论奠定了基础。于1950年发表了论文《计算机器与智能》，表明机器能够模拟人类行为并进行逻辑演算，如下棋。
AI科技评论按：2017年7月20日，国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》。 这期规划重点描述了AI+传统行业的展望和规划。报告指出，为推动人工智能与各行业融合创新，国家将在制造、农业、物流、金融
【导读】1月18日，召开国家人工智能标准化总体组、专家咨询组成立大会，在会上，国家标准化管理委员会宣布成立国家人工智能标准化总体组、专家咨询组，负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作。会议贯
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者 | Kate Crawford& Ryan Calo 选文|Aileen 翻译 | 陈思瑞 王婷 校对 | 周冲 Kate Crawford 和Ryan Calo认为：研究员担忧人工智能未来所带来的影响，会使得他们部署系统时分心。 芝加哥警察使用算法系统预测可能卷入射击案的人，但这些试验被证明很大程度上是无效的 上周，白宫发表了一份关于人工智能未来的报告- 是2016年5月至7月在西雅图，匹兹堡，华盛顿和纽约召开的四个研讨会的讨论结果。（点击查看） 在这些活动中
相信每个人者可能都经历过这样一种挫败感——当你拿起手机调出语音转文字功能口述一封邮件时，却发现手机并未联网，无法使用这一功能。现在，随着新一代边缘人工智能芯片的问世，人工智能可直接嵌入各类设备当中，将大大减少这种令人挫败的情况发生。
人工智能（简称：AI）对于很多人来说是一个很模糊的概念，只是知道这是很高大上的东西，其实我们现阶段已经经常和它在打交道了，下面我们一起来看一下我们生活中无时无刻不在的人工智能吧！
随着科技的迅猛发展，大数据和人工智能（AI）已经成为当今科技领域的两大热门话题。它们不仅在各自领域内取得了重大突破，还在不断地交汇和融合，开创了数据大帝国的时代。本文将深入探讨大数据和人工智能的融合，分析其在不同领域中的应用，以及这一趋势对未来的影响。
尽管AI（人工智能）为改善人类生活做出了巨大贡献，但它也存在可信度和可靠性的问题。然而，区块链技术可以大大提高人类对基于人工智能的系统的信任。
人工智能(AI)以及物联网(IoT)等技术的发展已向人们展示：未来就是现在。联网设备的数量逐年增加，并且产生大量的数据。人工智能的加入，能够帮助企业从物联网提供的海量数据中提取有意义的见解。但是如何才
人工智能（AI）一词没有严格的定义。广义上说，人工智能指的是旨在模仿人类智能的计算机系统，其目标是执行人类可以完成的任何任务（图1）。人工智能通常被认为是计算机科学的一个子领域，但它与其他几个研究领域密切相关，包括数据科学和机器学习，以及统计学。人工智能在科学领域的大部分前景来自于它在大型数据集中发现（或“学习”）结构的能力，以及使用这种结构来做出预测甚至执行任务的能力。这种人工智能系统的优势可以补充人类的优势。例如，人工智能系统能够在非常高维的数据中看到模式，因此可以作为一个强大的工具来帮助而不是取代人类研究人员。几乎所有的现代人工智能系统都依赖于人工神经网络（ANN）的变化，这是受到神经系统组织的启发。
数据是推动当今数字经济的燃料。 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。 它们是我们今天目睹的创新背后的力量。
本综述探讨了生成人工智能（AIGC）领域的发展趋势，重点关注了Mixture of Experts（MoE）、多模态学习和人工智能通用性（AGI）在生成AI中的应用。文章分析了Google Gemini和OpenAI Q*等最新技术对AI研究的影响，并讨论了这些技术在医疗、金融和教育等领域的应用潜力。同时，文章指出了当前AI研究面临的挑战，如学术偏见、预印稿的普及对同行评审过程的影响等。
在《人工智能人才数据报告》中显示，北美地区去年人工智能开发的相关职位需求约有10万，而人才市场只有3万名开发者，供求严重失衡。这一现象直接导致全球科技巨头纷纷加入人工智能人才争夺战之中。而在国内，人工智能领域的专业人才供求失衡更严重，供求比例接近1比10。国内企业百度、腾讯、滴滴等以设立研究院的形式，杀入美国高科技中心硅谷，与谷歌、亚马逊、微软等企业掀起人才的激烈争夺战。随着全球各大互联网巨头纷纷推出自己的人工智能产品和技术，2017年也被称为人工智能发展的拐点。基于此，HC3i中国数字医疗网秉持专注、专业
人工智能（AI）的崭新时代已经到来，其影响已经深刻地改变着我们的生活和工作。AI的应用覆盖了医疗、交通、金融等多个领域，为我们带来了便利与创新，但也引发了伦理、社会等多方面的关注。在这个变革时代，我们需审慎对待AI技术的发展，促进人与技术的共生与合作，确保其发展造福于整个社会。
OpenAI、牛津大学、剑桥大学等14家机构和高校联合发布《人工智能恶意使用：预测、预防和缓解》，调查了恶意应用人工智能技术会造成的潜在威胁，以及预测、预防和减少这些威胁的方法。 牛津大学召开了一次为期两天的研讨会。来自人工智能、无人机、网络安全、自主武器系统、反恐等领域的众多专家共同探究了伴随着人工智能的发展可能带来的安全问题。时过一年，OpenAI、牛津大学、剑桥大学等14家机构和高校于2018年2月底联合发布《人工智能恶意使用：预测、预防和缓解》，该报告指出人工智能和机器学习技术正以前所未有的速度
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
7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。
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。
---- 新智元报道 编辑：David Joey 【新智元导读】2800亿美元的「芯片与科学法案」，其实芯片只分走540亿，大头是「科学」。李飞飞任院长的斯坦福HAI分析了一波，看哪些条款与AI有关，AI行业能分多少蛋糕。 昨天，美国2800亿美元「芯片法案」正式签署，立即引发热烈讨论。资本市场给出强烈负面回应，主要芯片大厂股票纷纷大跌。 不过，无论是媒体还是市场，关注焦点全在「芯片」上，大概都忽略了这个法案的全名叫做「芯片和科学法案」。 实际上，2800亿美元中，给「芯片」的补贴加一起540多
《中国人工智能发展报告2018》于7月13日上午10时在清华大学主楼正式发布。报告从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境、以及社会认知和综合影响四个方面描绘中国人工智能的发展面貌，力图综合展现中国乃至全球人工智能发展现状与趋势，以提升公众认知水平、助力产业健康发展、服务国家战略决策。报告具有以下四个突出特征：研究视角综合前瞻、国际国内统筹兼顾、数据来源一手可靠、政策分析深入系统。
12月29日，北京大学法律人工智能实验室/研究中心成立仪式暨第一届北京大学法律与人工智能论坛在北京大学法学院召开。 北京大学法律人工智能实验室/研究中心的成立，旨在建立国际和国内一流的法律与人工智能产学研一体化基地，努力为法律与人工智能行业发展提供智力支持，并致力于高端法律人工智能复合型人才的培养，与国家AI战略规划达成了高度契合。 在论坛演讲环节，来自最高人民法院、北京大学法学院、北京华宇信息技术有限公司的相关专家、学者分享了关于法律人工智能的当下与未来、法律人工智能技术的发展、人工智能的法律与政策等
Yann LeCun（杨立昆）出生于 1960 年，他一直被认为是世界上最重要的人工智能研究者之一。20 世纪 80 年代，LeCun 参与了卷积神经网络的发明，在 AI 领域低潮时期坚持了这一方向，并贡献了工程实践成果，推动了人工智能图像分析技术的突破。
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