随着人工智能系统越来越先进，智能体「钻空子」的能力也越来越强，虽然能完美执行训练集中的任务，但在没有捷径的测试集，表现却一塌糊涂。
整理 | 晶晶 西周的印纸造文、三国的木牛流马、希腊古城的黄金机器女仆……吴飞的演讲，一下子将人工智能的历史拉到了2000年前……原来用机器替代劳动的想法古已有之，不得不说古代人民如此智慧！ 那么智慧的古代劳动人民究竟是如何定义人工智能的呢？我们翻出国学经典，在荀子《正名》中就提出了“知有所合者谓之智、人知在人者谓之能、人有所合者谓之本正”，形象生动地将人工智能的精髓表达了出来。 俗话说，不识庐山真面目，只缘生在此山中。很多时候，我们过多沉溺技术，只是通过五花八门的资讯让头脑装满了人工智能的碎片，却忘了
在过去的五年中，美国食品和药物管理局已经批准了40多种不同的人工智能产品。然而，据《科学美国人》报道，所有在美国销售的产品都没有经过随机对照临床试验的性能评估。
随着像Jasper这样的公司开始放缓脚步，为经历数年低迷的风险投资创业生态带来一波复兴的预期似乎难以实现。目前明确的赢家不多，失败者也就那么几家，还有一小部分前景看好的公司充满不确定性。
近年来，人工智能（AI）是生物医药产业关注的热点。许多产业资深人士期待利用人工智能和机器学习等技术，能加速药物开发的流程，提高产业的研发产率。但在热情之下，一些人也产生了对人工智能不切实际的幻想，仿佛只需要简单按下一个按钮，等上几年，就可以获得一款新药。
2015年8月14日，由中国科协、中国科学院指导，中国人工智能学会主办的第五届中国智能产业高峰论坛在上海长荣桂冠酒店顺利召开。 下面是中国人工智能学会副理事长、 2015国际人工智能大会IJCAI -15 程序委员会主席、香港科技大学教授杨强的发言。杨强在报告中总结：互联网+为我们带来了大数据，而大数据又为我们带来了智能的可能性。 通过“群体智能”，“终生学习”和“特征工程”，大数据让传统的服务变成又智能的服务。 这也是我们所倡导的“＋智能”的精髓。这种“深度+”是通过大数据来产生的，具有领域知识的、 有群
最近OpenAI发布了一个火爆全球的问答AI产品——ChatGPT，其中最令人印象深刻的就是它的「保护机制」，比如它不会为暴力行动提供建议、也不会为世界杯结果进行预测等等。
在上篇文章末尾，我发起了一项投票，调查读者对于人工智能的兴趣程度。调查结果如图所示：
今天下午和朋友闲聊，聊到人工智能泡沫的问题。晚上写这篇博客，表达下自己对这个问题的见解。 1. 泡沫进行时 互联网行业自诞生以来，相关产业要么泡沫要么冷寂，并不存在不是泡沫又不冷寂的状态。
人工智能正在迅速融入各行各业，IEEE Spectrum 总结了 2021 年 10 篇最受读者欢迎的 AI 文章，按时间排名，其中部分文章来自 2021 年 10 月的 AI 特刊 The Great AI Reckoning 。
选自arXiv 作者：Deepak Pathak等 机器之心编译 参与：李泽南 无监督学习一直被认为是让人工智能在真实世界中有效工作的研究方向，此前大多数研究都会在训练时为人工智能加入奖励机制以明确目标。UC Berkeley 最近发表的论文提出了一种更为先进的方式，研究人员称这种「好奇心驱动」的人工智能算法不需要奖励机制就能学会如何进行《超级马里奥兄弟》和《Doom》两种游戏，并能达到超越以前方法的表现。该论文已被将于 8 月 6 日召开的 ICML 2017 大会接收。 论文链接：https://arx
2022年1月22日，来自TARA Biosystems公司的Misti Ushio和来自VantAI公司的Zachary Carpenter在Drug Discov Today杂志发表文章，文章认为AI药物发现的发展需要来自高保真和功能丰富的体外模型的支持。衡量成功的最终标准不是快速发现新的候选药物，而是极大地提高临床成功的机会。为了获得成功，数据生成过程和算法开发必须同步进行。
一切技术的出现都是为了解决现实问题，而现实问题分为简单问题和复杂问题。简单问题，需要简单分析，我们使用数据分析。复杂问题，需要复杂分析，我们使用机器学习。
经典人工智能方法在未来会得到关注吗？经典方法和深度学习的关系将如何发展？新的突破点又在哪里？
2021年11月30日，美国纽约/中国香港---由端到端人工智能（AI）驱动的药物研发公司英矽智能（Insilico Medicine）今天宣布，在ISM001-055的首次微剂量人体试验中，已完成第一例健康志愿者的临床给药。
选自Gary Marcus博客 机器之心编译 作者：Gary Marcus 编辑：张倩、泽南 Gary Marcus：你们的模型根本分不清「骑着马的宇航员」和「骑着宇航员的马」，还敢说大模型是AGI终结者？ 最近一段时间，人工智能技术在大模型方面有了突破性进展，昨天谷歌提出的 Imagen 再次引发了人们对于 AI 能力的讨论。通过大量数据的预训练学习，算法已经有了前所未有的逼真图像构建和语言理解能力。 在很多人看来，我们距离通用人工智能已经近了，不过知名学者、纽约大学教授 Gary Marcus 不是这样
【新智元导读】杨强教授认为，DeepMind把端到端的深度学习应用在强化学习上，使得强化学习能够应付大数据，因此能在围棋上把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习、自我修炼、自我改正，然后一个一个迭代。杨强还指出，搜索和学习的结合才是人工智能的发展方向。我们不能完全依靠机器去全部自动化自我学习，机器学习的弊端是自我偏差，目前仍需要人为干预。未来，迁移学习会是这个问题的解决途径。迁移学习还能让人工智能得以摆脱对大数据的严重依赖，从而让人工智能不再只是“富人的游戏”。 “2016全球人工智能技术大会（GA
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。
这些是关于未来人工智能的话语。现在你可能在想，人工智能将如何影响我们，我们将如何处理它？
先把数据分析，机器学习，人工智能等这些概念搞清楚，就知道要学什么，以及从哪开始学起了。
本周四，英国皇家航空学会一次未来空战主题会议上透露出的消息引起了轩然大波。《卫报》等媒体报道称，在一次模拟演练中，美军的 AI 系统选择抗命，为达成目标竟「干掉」了自己的无人机操控员。
2022 年 1 月 17 日，剑桥——人工智能 (AI) 正在为语音和图像识别铺平道路，AlphaFold DB的推出彻底改变了蛋白质结构预测。然而，当涉及到其他领域，包括转化为药物发现时，该技术似乎落后了。尽管有大量媒体关注其加速这一领域的潜力，但人工智能尚未被证明是一种有效的解决方案。人工智能需要改变什么来推动药物发现？
在WISE独角兽大会上，创新工场董事长兼CEO李开复表示，未来十年，出现最多的独角兽公司，肯定是人工智能公司。 李开复还提到，人工智能要做出特别有价值的产品，有五个条件：海量的数据、顶尖的科学家、清晰领域界限、自动标注数据、超大计算量。 他举例称，银行、保险、券商、智能投库、AI量化基金，这些领域是能最快产生价值的。李开复认为，中国的人工智能有一些特殊的机会，世界上的人工智能论文，43%都是中国人写的。 今天，似乎成城的安排是个接力赛，从40后到50后，我作为60后代表是下个演讲者。今天既然是独角兽论坛，我
原文标题：A Complete Overview of GPT-3 — The Largest Neural Network Ever Created
本文介绍了2017年人工智能领域出现的10个失败案例，包括破解苹果Face ID、Amazon Echo被用于犯罪、自动驾驶汽车被愚弄等。这些案例提醒我们，人工智能技术仍然处于发展阶段，需要更好地理解其局限性和风险，以确保其安全、可靠地应用于各个领域。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书旨在提供大数据、人工智能和ML在整个药物研发领域的新兴应用的单一信息来源，并建立一个强大的数据科学组织，推动药物发现、开发和交付的新方法。 大数据、人工智能(AI)和机器学习(ML)的融合导致了创新药物开发和医疗健康提供的范式转变。为了充分利用这些技术进步，必须系统地利用来自不同来源的数据，并利用数字技术和先进的分析技术，以实现数据驱动的决策。数据科学正处于引领这种变革性变革的独特机会时刻。数据科学、人工智能和药物开发中的机器学习旨在成为单一的信息来源，涵盖了药
李根 发自 清华FIT 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 「我们要造新灯塔，照亮新航道。」 这是清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹教授，对任正非把基础研究比喻为灯塔的回应。 也是张钹教授给当前人工智能发展提出的新思路，因为新灯塔和新航道，正是他反复强调的第三代人工智能。 在纪念《中国科学》创刊70周年的专刊中，张钹教授以通信作者发出《迈向第三代人工智能》文章，指出是时候把第一代的知识驱动和第二代的数据驱动结合起来，通过利用知识、数据、算法和算力等 4 个要素，构造更强大的人工智能。 而
当前深度学习技术主要是data driven的，即对一个特定任务来说，只要增加训练数据的规模，深度学习模型的表现就可以得到提高。但是发展到今天，这种思路面临很多挑战。主要面临下面几个问题：
最近，随着比特币的涨跌起伏，区块链技术大火，势头已经压过了前几个月AlphaGo阶段的人工智能，而如今也鲜有人提及前两年大热的物联网技术了，技术的风口看起来飘得是越来越快，人们热情冷却的速度也越来越快。
有人认为LLM只是通过大量的文本训练得到了一种普适的近似检索，并不具备真正的推理能力。
我肯定你说对了。对于我们这些早期数学发烧友来说，电影《美丽心灵》(A Beautiful Mind)已经深深地印在了我们的记忆中。Russell Crowe在电影中扮演John Nash，一位诺贝尔经济学奖得主(上图左侧)。
【新智元导读】AAAI 前主席 Thomas Dietterich 10 月 18 日 在自动化学会与新智元携手举办的首届世界人工智能大会 AI WORLD 2016 发表主旨演讲《人工智能：发展与前景》。Dietterich 将人工智能定义为软件，介绍了 AI 在感知、机器翻译、个人助理等领域的成果，并指出了当前 AI 发展的四大挑战——应该什么时候信任 AI 系统；下一代人机界面怎么设计；常识问题；如何创造一套不需要人类监控，就能够自己完成任务的 AI 系统？ AI WORLD 2016 世界人工智能大
当今时代，我们需要很多的机器，比如汽车、飞机、电脑还有手机等等。为什么需要这些机器呢？
---- 新智元报道 来源：OpenAI 编译：小潘 【新智元导读】OpenAI在利用增强学习训练人工智能系统任务上不断地取得进步。他们发布的新平台显示，可以允许人工智能系统从错误中吸取教训，并将错误视为系统的目标而非失败。 失败是成功之母：HER有自我审视能力 最近几个月，OpenAI的研究人员集中精力于构建具有更强的学习能力的人工智能。得益于他们的增强学习系统OpenAI baselines，机器学习算法可以进行自主学习。目前，这个新的算法保证人工智能可以像人类一样从自己的错误中汲取教训。
大数据文摘作品 编译：新知之路、Niki、笪洁琼、Aileen 截至2017年12月，全球完成AI领域的合并与收购额高达213亿美元，比2015年多出26次交易。充斥着万众期待、大肆宣传与激烈竞争的AI领域，如同当年加州淘金热潮般蓬勃爆发。 无论是在好莱坞电影或是新闻，2017年都充斥着无数人工智能（AI）与人类思维博弈的热议。而摆在眼前的竞争并不只是在人与电脑间，而更多存在于不断疯狂烧钱、投资并寄期望于成为全球AI领导者的科技大佬之间。 世界上最大的科技公司，无论国内或者国外，比如Alphabet（谷歌的
【导读】7月16日凌晨，2018 年俄罗斯世界杯在法国与克罗地亚间一场精彩的对决后落下帷幕。法国队时隔20年再次托起大力神杯，克罗地亚队获得亚军，创造了一个又一个奇迹，虽败犹荣。在过去的一个月里，无论是球迷经验与期望的预测，还是各路研究人员通过各种机器学习方法的预测，都没有人预测出这样的结果，FIFA 的结果无疑使这些预测有些尴尬。更是谁都没有预测到历经附加赛，三场加时赛，平均年龄近三十的格子军团凭借着钢铁般的意志，顽强拼搏的精神进入了决赛，而这些奇迹和促使奇迹发生背后的因素在我们的算法和模型中又该如何利用？这篇文章虽然不是在彻底解决这一些问题，但是对预测失败的案例分析让我们知道，不仅在 AI 技术应用过程中会受到很多限制，我们还有很长的路要走。
今年，人工智能程序AlphaGo和Libratus分别击败了世界上最优秀的围棋选手和扑克玩家。尽管这些里程碑表明了人工智能在近年来的发展程度，但许多人仍对新兴技术的全面成熟持怀疑态度——尤其是在过去1
2016年9月10下午，在“正和岛全球创新大集”的闭幕论坛上，《连线》杂志主编、《失控》作者凯文·凯利在演讲时再次作出预言，他认为，未来人类可以借用人工智能的力量击败机器人，未来“我们将会和机器人并肩作战，而不是相互斗争。真正强有力的是人类和人工智能的结合而产生的更强大的力量。”以下是演讲实录。
编者按：知名的互联网预言家、《连线》杂志主编、《失控》作者凯文·凯利相信大家都很熟悉，在2016年9月10下午的“正和岛全球创新大集”的闭幕论坛上，他再次预言，未来五年人机互动将进入VR时代。以下是他的演讲整理。 中国在过去的20年里所发生的变化比过去100年还要大，我相信在未来的20年大家将亲眼目睹更大的变化。很多技术很难预测，但技术当中有一部分是可以预测的，我个人认为在未来的20-30年，有两大技术变化趋势，这是大方向、大趋势，并不是具体的技术。 所有的技术其实都在向某一个方向偏移，因为它是一些具体的
说些你可能会感到失望的话，我们不是巫师，不会有一个水晶球可以向我们展示未来世界会是什么样子，以及AI如何改变我们的生活。
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