选自pwc.com 机器之心编译 机器之心编辑部 不久之前，普华永道发布报告《2018 AI predictions：8 insights to shape business strategy》，对 2018 年的 AI 趋势进行了预测，并介绍其对商业、政府和社会的影响。机器之心对该报告的重点内容进行了编译，全文详见报告地址。 报告地址：https://www.pwc.com/us/en/advisory-services/assets/ai-predictions-2018-report.pdf 人工智
机器之心编译 机器之心编辑部 不久之前，普华永道发布报告《2018 AI predictions：8 insights to shape business strategy》，对 2018 年的 AI 趋势进行了预测，并介绍其对商业、政府和社会的影响。机器之心对该报告的重点内容进行了编译。 人工智能非常复杂，且发展迅速。AI 在一些领域做了很多，在另一些领域做得较少，这是任何人十年前都无法预测的。今天，任何人都几乎不可能预测未来 5 到 10 年人工智能将会给大家呈现什么。但这不代表我们不可以大胆地预测
2016年3月，在韩国首尔四季酒店举行的谷歌 DeepMind围棋挑战赛，人工智能围棋软件AlphaGo以4∶1战胜了韩国棋手李世乭九段。本次比赛后，关于人工智能和机器学习的话题迅速升温，引起社会各界的关心。然而，除了在本领域工作的一线科研人员，其他人士对人工智能和机器学习的发展现状和前景了解的却不多，甚至存在不少误解。在此，本文希望能跟读者探讨一下人工智能和机器学习，谈谈其发展现状与未来趋势。 1 什么是机器学习？ 机器学习是人工智能的一个分支学科，主要研究的是让机器从过去的经历中学习经验，对数
引言 点击查看活动精彩集锦 技术日新月异，人类生活方式正在快速转变，这一切给人类历史带来了一系列不可思议的奇点。我们曾经熟悉的一切，都开始变得陌生。”约翰·冯·诺依曼的这句话恰如其分地揭示了人工智能这一领域的革命性意义。AI 作为一种新兴的破坏性技术，正在释放巨大的科技革命和产业变革能量，深刻地改变着人类的生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等各个方面都产生了重大而深远的影响。 ChatGPT 爆火更是将 AI 带到前所未有的高度，腾讯云 TVP 举办的第七期读书分享会，汇集 4 位AI领域技术大咖
（1）运算智能。这一阶段更多依赖计算资源来获得智能。包括现在的大数据、云计算都属于广义上的运算智能。从应用场景来看，早期IBM推出的深蓝战胜人类象棋选手，背后也是采用暴力搜索的方式。
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
人工智能 (AI)是计算机科学和软件工程中发展最快的领域之一。它有可能通过自动化流程、做出预测和提供见解来改变众多行业。人工智能也是一个快速发展的领域，新趋势和新技术不断涌现。在本文中，我们将探讨AI 当前和未来的一些趋势、它们对软件工程师以及该领域一些领先专家的影响。
随着 ChatGPT 掀起人工智能的发展狂潮，大模型时代悄然来临。大模型的出现让人们看到了人工智能在某些方面几乎接近人类智能的“威力”，也由此使人们产生了关于 AGI 的期盼与隐忧。其中，关于大模型是否是人工智能发展的拐点、科技从业者又该如何把握这一新机遇等话题备受关注。
舒石 发自 LZYY 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今日BAT三巨头：李彦宏、马云、马化腾，齐聚深圳IT领袖峰会，围绕人工智能这个主题展开激辩，高潮迭起。 李彦宏：强人工智能不会到来 李彦宏作为最懂人工智能的大佬，在今日大会中表示，在人类社会的发展变化中，互联网只是开胃菜，人工智能才是主菜。而且李彦宏强调，人工智能不是互联网的一部分，而是一个堪比历次工业革命级别的推动力。 谈到人工智能的现状，李彦宏表示目前机器学习的算法还在初级阶段，未来还有很多的提升空间，不过李彦宏随即抛出一个爆炸性的观
一、人工智能 人工智能成为2016年互联网行业的最大热点，阿尔法狗与李世石的对战让大众认识到人工智能原来已经离我们这么近。人工智能所引发的不仅是产业层面公司之间的竞争，美欧等国也在国家层面纷纷推出各自的人工智能战略，这一背景下，中国将如何应对？又将如何参与这场竞争？ 在今年的两会上，这一话题有望成为产业和政府方面讨论的焦点之一。当然，人工智能带来的不仅仅是生产力水平的提高，还有新的伦理、法律与社会问题，同样需要公众与政府共同应对。 【相关阅读】 《人工智能各国战略解读系列之美国篇》 《人工智能伦理
这些领域目前还比较散，正在交叉发展，走向统一的过程中。最终目标是形成一个完整的科学体系，从目前闹哄哄的工程实践变成一门真正的科学Science ofIntelligence。
日立制作所计划将2016年度之后的研发费用较2015年度预期增加约30%，增至每年5000亿日元左右。规模将与在世界市场上竞争的美国通用（GM）和德国西门子相匹敌，资金将集中投向传感器、人工智能和机器
2021年12月9日，由粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会、雷峰网合办的第六届全球人工智能与机器人大会（GAIR 2021）在深圳正式启幕，140余位产学领袖、30位Fellow聚首，从AI技术、产品、行业、人文、组织等维度切入，以理性分析与感性洞察为轴，共同攀登人工智能与数字化的浪潮之巅。
随着互联网与信息技术的快速发展，各行各业产生的数据量呈指数级态势增长，数据逐渐发展成为重要的生产要素。企业已有的信息系统已经无法有效挖掘数据中蕴藏的商业价值。依托更先进的技术实现自身商业模式升级和敏捷应对市场变化，成为企业用户关键的发展诉求。越来越多的企业开始依托新技术探索转型路径，由信息化向数字化的跃升正进入加速发展时期。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是模仿生物神经网络（如大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于估计或逼近那些无法用传统算法精确表示的复杂函数关系。ANN是由大量互联互通的人工神经元组成，通过学习过程调整神经元间的连接权重，以实现特定的信号处理或行为模式。
【导读】英国著名的MMC Ventures风险投资公司发布关于人工智能领域的125页行业报告，详细展示人工智能发展现状与投资机会。 ▌MMC Ventures机构简介 ---- 成立于2000年，M
📷 文 | 王艺 AAAI前主席Thomas G. Dietterich教授曾说：“我一点也不担心人工智能会超过人类并控制人类。因为智能软件的主要风险不在于‘智能’，而在于‘软件’。像所有的软件一样，它会包含错误。如果将其用于包括自驾车在内的高风险应用，则这些错误有可能危及人的生命和财产。” 作为通用机器学习技术奠基人之一，Thomas G. Dietterich的研究贡献主要包括将纠错输出编码应用于多类分类问题，他发明了多示例学习、层次强化学习MAXQ框架及将非参数回归树整合到概率图模型中的
序言部分讲到在人工智能界一直有一个说法，认为机器学习是人工智能领域最能够体现智能的一个分支。
技术有所不为，而后有所为。 作者 | 陈彩娴 编辑 | 岑峰 在中国的交通历史上，有两个看似荒诞、却极有启示意义的著名事件： 1865年，清朝同治四年，英国商人杜兰德在北京宣武门外铺设了一条长约500米的小型铁路。这是中国的第一条铁路，很快引来了围观人群的惊呼声。人们看到一个庞大无比的蒸汽机头带着几节车厢缓缓驶来，无需人力拉动，着实神奇。 但对蒸汽机头的一无所知还是使人们心怀恐惧，清廷官员更是吓得一身冷汗，跑去向慈禧告状，言杜兰德所修的庞然大物乃是一条铁龙，能上天入地，破坏大清朝的龙脉！慈禧一听，也吓得不轻
去年，机器之心启动了首届「Synced Machine Intelligence Awards」年度奖项评选活动，通过四大奖项记录了 2017 年人工智能产业的蓬勃发展。
数据猿导读 人机大战可以激发目前的创业者、学习者去了解更多全面的人工智能。比如在深度学习之外，学习蒙特卡洛等算法模型进行补充。AlphaGo给大家最大启发，不是赢棋，而是如何构建一个智商超过300的机
捉迷藏的游戏自古已有之，它给无数小孩带来了童年乐趣。如果让一群AI来玩躲猫猫，会发生什么呢？看看下面这个视频：
最近几年，关于人工智能，霍金发表了一些启示录般的警告：“人工智能的全面发展将把人类逼入绝境”， 2014年他对BBC如是说。因此，本周当这位世界最著名的科学家为新的人工智能研究中心开张做演讲时，地球也因数百万人的同时关注颤抖了一下。
作者丨焦李成整理丨维克多 编辑丨青暮 2021年12月17日，西安电子科技大学人工智能学院教授、欧洲科学院外籍院士、IEEE Fellow焦李成受邀参加2021中国计算机大会“下一代演化计算发展趋势”论坛，并做了“进化优化与深度学习的思考”的主旨报告。 在报告中焦李成梳理了“进化”相关的发展渊源与思想起源，指出了当前人工智能的学术缺陷与实际困境，并从类脑的角度给出了解决路径： “神经网络不应该是目前的意义上进行权重调参，它的结构应该具备变化性、可塑性、学习性和动态性；在类脑感知的过程中，脑的奖惩、学习、信
假肢越来越聪明。 编译 | RIK 藤子 来源 | wired 假肢的发展突飞猛进。由于技术在电池、大脑控制机器人和人工智能领域的进步，今天的机械肢已经可以完成从扭转与指向到抓取与抬起的一系列动作。 这不仅有利于被截肢者，「对于炸弹部队来说，他们还可以使用机械臂来处理炸弹。」Darpa 的革命性假肢（Revolutionizing Prosthetics）项目经理 Justin Sanchez 说道。嗯，那肯定很方便。 📷 大脑操控的手臂 能力：伸手触摸 由大脑操控的假肢并不是新鲜玩意，但匹兹堡大学的科学家
机器之心原创 机器之心编辑部 全球机器智能峰会（GMIS 2017），是全球人工智能产业信息服务平台机器之心举办的首届大会，邀请了来自美国、欧洲、加拿大及国内的众多顶级专家参会演讲。本次大会共计 47 位嘉宾、5 个 Session、32 场演讲、4 场圆桌论坛、1 场人机大战，兼顾学界与产业、科技巨头与创业公司，以专业化、全球化的视角为人工智能从业者和爱好者奉上一场机器智能盛宴。 5 月 28 日，机器之心主办的为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）进入第二天，全天议程中最受关注的是多位重要嘉宾
如果说谁有资格谈论目前正在进行的人工智能革命，特伦斯·谢诺夫斯基(Terry Sejnowski)无疑是其中一个，特伦斯是20世纪80年代挑战构建人工智能主流方法的重要研究人员之一。
如果说2017年是人工智能技术爆发的“元年”，那么2018，图像、视频和语音等交互技术的进展会让机器更加懂你。没错，“人工智能”的时代来了，总理在说，科技大佬在说，风投资金在说，连出租车司机都在说，似
众所周知，想必近两年程序开发行情大家都知道，简直可以用惨不忍睹来概括，不仅是因为外部大环境的影响引起的，而且还有人工智能的出现代替了一部分岗位需求，双重原因造成了程序员就业形势的严峻挑战。但是如果还要细分的话，可以从以下几个地方能够体现出来。
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。
经过60多年的演进，人工智能发展进入新阶段，成为国际竞争的新焦点。当今世界，主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。
作为2018年排名第一的科技趋势，人工智能（AI）已越来越多的被人们提起。Gartner最近的一项调查显示，41%的公司已经在试点或采用AI解决方案方面取得了进展，其余的公司也正在收集信息，准备构建自己的AI战略。对于人工智能将给我们带来什么？学术界和企业界有着激烈的争论，目前的主流观点是，人工智能将会极大地提高生产力和经济政治决策水平，推动经济和科技高速发展。随着人工智能技术的广泛应用，将会给世界带来第四次工业革命。 回顾历史，每次新技术的普及，都会带来生产方式的转变，大量的现有工作，将被新的工作取代，这
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。
背景：焦李成院士受邀在“一带一路”人工智能大会上做了主旨报告(文末可下载)，探讨了下一代深度学习的思考与若干问题
大数据文摘出品 编译：Zoe Zuo、王一丁、蒋宝尚 随着人工智能的不断发展，几十年后，人工智能在人类生活中将扮演何种角色一直是学术界和商业界讨论的焦点。 在未来，AI是帮助人类完成了终极进化，还是给我们带来了毁灭？《终结者》系列以及最近热播的《西部世界》第二季呈现的剧情在一定程度上也反映了人类的思考。 西部世界第二季宣传海报 对于人类的未来究竟如何，学术界百家争鸣，其中最著名的当属美国未来学家雷蒙德·库兹韦尔提出奇点理论。 该理论预言：在2045年电脑智能与人脑智能可以完美的相互兼容，纯人类文明也将将终止
中兴智能视觉大数据报道：自从谷歌的人工智能机器人阿法狗战胜了李世石和二代“阿法狗”Master在腾讯围棋中横扫中国棋手，实现了60连胜的局面，逐渐人工智能这样技术渐渐的走进人类的视野。到底人工智能是什么主要包括哪些核心的技术，这些智能的机器会不会“解放”人类？今天中兴智能视觉大数据逐步给大家揭晓。
人工智能技术快速发展，以 ChatGPT 为代表的新的人工智能语言模型的出现与更迭，引起人们极大的兴奋和关注。越来越多的企业开始将 AI 技术应用到生产流程，以提高工作效率和生产力。AIGC（AI Generated Content）是人工智能生成内容的简称，是指通过 AI 技术自动生成文字、图片、视频等内容。
课题名称建议：“利用人工智能打破应试教育惯性，促进学生思维活化与创新能力培养研究”。
BAT大佬首度合影 导语: 4月2日，2017中国（深圳）IT领袖峰会正式开幕，在高端对话环节，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾、百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏、微软全球执行副总裁沈向阳与神州数码控股有限公司董事局主席郭为围绕“人工智能：中国机遇与挑战”为主题，进行了对话。 马化腾 发展AI，四大要素缺一不可 马化腾介绍，腾讯在业务层面，比如社交网络业务、后台数据分析等都已经用上人工智能，只是大家感受不到，这是在后端，现在腾讯想在前端做出一些产品。对于腾讯是否有可能将业务数据开放出来给创业公司使用
2017年3月28日，哈佛商学院教授大卫·约菲（David B.Yoffie）访问了达观数据。 教授的达观之行意在了解中国大数据发展趋势和达观的大数据产品，以期在未来寻求合作机会。 达观数据CEO陈运文亲自接待了教授一行，并向教授介绍了达观数据产品和大数据技术。 大卫·约菲（David B.Yoffie）教授毕业于哈佛和斯坦佛大学，从20世纪80年代开始在哈佛商学院（HBS）担任教授至今，80年代末加入英特尔董事会，至今仍然是英特尔和HTC的董事会成员。 在过去二十年中，约菲教授曾带领了哈佛商学院战略部
选自arXiv 作者：Peng Peng等 机器之心编译 参与：李泽南 在围棋和德州扑克后，RTS 游戏《星际争霸》已经成为人工智能研究者们征服的下一个目标。近日，来自阿里巴巴和伦敦大学学院（UCL）的研究者们发表了一项新研究，他们宣称人工智能控制的多个游戏单位在无监督学习的情况下已经可以发展出类似于人类玩家的战术。这种协同多个人工智能体新方法或许可以为研究者们带来启示，点击阅读原文可下载该论文。 过去十年里，人工智能技术有了突飞猛进的发展。在有监督学习的情况下，机器已经可以展现达到甚至超越人类认知水平的图
创享帮科技CEO张稷：区块链和人工智能从消费共享到产业共享
数据的重要性在当今已经无需在多言，所有的企业都意识到数据的重要性，都希望利用数据来驱动业务的发展。
Manoj Saxena是CognitiveScale公司的执行总裁和企业家基金（TEF）——一家专注于为认知计算提供种子基金的基金会的创始董事之一。他也是达拉斯的美国联邦储备银行圣安东尼奥分行的主席
AI科技评论按：4月2日，2017中国（深圳）IT领袖峰会正式开幕，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾、百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏、微软全球执行副总裁沈向洋围绕“人工智能”的主题进行了高端对话。 马化腾由“绝艺”谈到腾讯对于人工智能的理解，他用了“恐怖”这个词汇来描述对于AI强大的自我学习能力的感受。李彦宏谈及了百度在非常早的时期布局人工智能的缘由，他还认为，人工智能并不是互联网的一部分，而是颠覆性的技术革命。沈向洋博士谈到现阶段微软在人工智能方面的主要方向，是交互式人工智能。以下分别是马化腾、李彦
在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局。笔者致力于对行业内优秀的AI项目和创意进行调研，在进行知识梳理的同时也能达成对大多数人进行AI知识科普的目的。本文主要介绍一下AI的发展给金融领域带来的一些改变，十分中肯。
DARPA（美国防部高级研究计划局）于 2015 年制定了可解释人工智能 (XAI) 计划，目标是使最终用户能够更好地理解、信任和有效管理人工智能系统。2017年，为期4年的XAI研究计划启动。现在，随着 XAI 在 2021 年结束，本文总结和反思了 XAI 项目的目标、组织和研究进展。 本文转载自丨智源社区 作者丨David Gunning, Eric Vorm, Jennifer Yunyan Wang, Matt Turek 编译丨牛梦琳 摘要： 从项目管理人员和评估人员的角度，对国防高级研究计划局
4月20日，由腾讯教育主办的第二届MEET教育科技创新峰会（简称“MEET教育科技峰会”）在北京举办，在“青少年人工智能教育分论坛”上，腾讯宣布升级“青少年人工智能教育解决方案”，将从产品、内容、工具三个层面加大跨学科融合的深度与广度。目前，腾讯青少年人工智能解决方案已经落地广东、云南、湖北、上海、山东、宁夏等省市多所学校。 分论坛上，腾讯还携手联想、越疆科技、盛思、可可乐博、乐聚机器人、天宏创世、玩创lab、盈飞教育、中孚恒升科技、韩端科技、虚谷教育等合作伙伴，宣布正式成立“人工智能教育合作联盟”，共同
文章《大数据与人工智能在癌症研究中的应用》全面概述了肿瘤学领域的当前状态和未来展望。以下是其关键要点和启示的总结： 1. **大数据与AI在肿瘤学中的整合：** 文章强调了大数据和人工智能在癌症研究中的变革性影响。它突出了AI用于多模态数据融合和分析的作用，促进了从复杂数据中提取信息的新时代。 2. **挑战与解决方案：** 论文讨论了癌症研究中数据整理和利用的挑战，并提供了战略性解决方案。它强调了高效数据整理、深入分析和利用的必要性。 3. **多组学分析及应用：** 作者详细介绍了AI方法在处理癌症大数据中的角色和应用，重点是多组学分析。这包括识别新的生物标志物、理解机制和开发疗法。 4. **智能服务平台：** 文章提出了一个基于机器学习的智能服务平台，旨在整合癌症大数据并使用AI算法进行个性化健康管理。 5. **成功案例：** 文章提供了大数据和AI在发现可修改的风险因素、生物标志物、药物发现和重新定位以及风险预测建模方面成功应用的例子。 6. **未来机遇和挑战：** 它概述了精准肿瘤学中当前的挑战和未来机遇，强调了提高患者结局和深入了解癌症的跨学科合作的必要性。 **启示：** - **精准肿瘤学的进步：** 大数据与AI的整合在精准肿瘤学方面标志着重大飞跃，从早期诊断到个性化治疗。 - **跨学科方法：** 文章强调了研究人员、临床医生和数据科学家之间合作的必要性，以有效利用癌症研究中的大数据。 - **创新方法论：** AI和大数据在肿瘤学研究中的成功应用为创新方法论铺平了道路，这些方法论可能会显著增强癌症的诊断、治疗和管理。 - **挑战即机遇：** 识别的挑战，如数据整理和模型解释，为肿瘤学领域的进一步创新和完善提供了机会。 总之，该文章全面展现了当前在利用大数据和AI进行癌症研究方面的进展和挑战，凸显了在更有效地理解和治疗癌症方面取得重大突破的潜力。
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