岗位的破坏和创造通常同时发生，人工智能在改变工作和技能的方式上是否会不同于过去的技术？OECD论坛近期发表文章探讨了这些问题。 岗位的破坏和创造通常相伴而来… 新技术往往会改变工作和技能。新技术带来了新的产品，改变了不同职业的岗位。随着汽车的出现，经济需要更多的装配线工人和更少的铁匠。新技术也带来了新的工作流程，从而改变了工作中的技能。随着复印机的出现，办公室工作人员需要更换墨盒，不再使用复写纸。经济史上有许多新技术引起这种转变的例子。 劳动者们常常担心新技术会破坏旧的工作，而不会创造新的工作。然而，经济
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
“物理世界”（以制造业设备所代表）和“数字世界”（由人工智能、传感器等技术代表）的碰撞催生了制造业的巨大的转变。两个世界的融合将为下一轮经济发展注入新的动能。以人工智能为代表的新技术正在对生产流程、生
职业招聘信息网站Indeed.com近日发布报告称，自2015年6月到2018年6月，与人工智能或机器学习有关的工作岗位数量增长了99.8％。
作为一名技术人员，跟上前沿技术的发展是非常重要的。在这篇博客中，我将分享一些最近的前沿技术，它们将对未来的发展产生巨大的影响。
石泽：吴恩达离开百度后，将创业项目聚焦在制造业，希望通过为制造业转型提供技术、培训、运营流程管理等解决方案，成为这一领域的AI服务提供商。 “物理世界”（以制造业设备所代表）和“数字世界”（由人工智能
李杉 编译自 PwC 人工智能(AI)非常复杂，而且发展迅速。任何人都不可能对未来几年的发展做出准确的预测。 然而，我们却有可能对今年的人工智能趋势做出具体的预测，然后分享它对商业、政府和社会产生的
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的科学。我对人工智能产生兴趣是因为我对技术和创新的热爱，以及对人工智能的好奇心。在我看来，人工智能是当今世界最具前沿和潜力的领域之一，它的发展不仅可以改变我们的生活方式，还可以推动整个社会的进步。人工智能让我意识到它不仅仅是一种技术，更是一种思维方式和方法论。它涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，这些技术的融合和应用可以帮助解决许多现实世界中的难题，包括医疗保健、交通运输、金融服务等各个领域。我希望能够了解它的基本概念和原理，掌握相关的技术和工具，从而为未来的学习和探索打下坚实的基础。
网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然或恶意原因而遭受破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。
想必你也听说了，在一票难求的Yann LeCun清华演讲当天上午，LeCun本人现身中国科学院自动化研究所，参与了一个“限制级”的高端私享会。CSDN拿到一手音频及影像资料，以下为三条重要摘要。
一个世纪以来，数字科技的演进推动了人类的技术进步与产业发展。我们当前正在经历数字科技最快发展的阶段，数字化、网络化、智能化让数字世界与物理世界的融合与协同更加紧密。
麦肯锡发布了其对人工智能业内专家的访谈记录，多位专家就以下五个问题分享了自己的观点。 Q:当前推动人工智能发展的动力有哪些？ 全球对冲基金巨头城堡公司（Citadel）人工智能总监邓力:现在存在一些因素真正将人工智能推到了目前的状态，许多人称之为“第三次浪潮”。第一次浪潮消逝可能是因为人们太过天真。他们高估了未来。当然，在那个时候，即使进入第二次浪潮，计算能力还没达到，甚至没有大数据的概念。因此，可能在20年前当人工智能发展到机器学习的时候，数据成为人工智能的关键，这是一个巨大的进步——人们明白
谷歌（Google）、优步（Uber）等公司正在构建能自我怀疑的人工智能系统，人工智能将会通过接受不确定性来做出更好的决定。 深度学习作为人工智能中最强大的方法，正在获得一种新的能力：一种不确定感。优步(Uber)和谷歌(Google)的研究人员正在对这两个最受欢迎的深度学习框架进行修改，使它们能够处理概率问题。这将为最聪明的AI程序提供一种方法来衡量他们对预测或决策的信心——从根本上说，就是让他们知道什么时候应该怀疑自己。 深度学习涉及到向一个强大的神经网络提供实例数据，这在过去的几年中取得了巨大
1956年，“人工智能”一词诞生，也标志着人工智能这门新兴科学的诞生。直到40多年后，人工智能这项技术才开始在世界上引起巨大的轰动，让世人产生深刻的印象。
英国媒体《卫报》今日发表评论文章指出，人工智能已经开始出现了种族和性别偏见，但是这种偏见并非来自机器本身，而是计算机在学习人类语言时吸收了人类文化中根深蒂固的观念。科学家呼吁，应当建立一个监管机构，去纠正机器的这种行为。以下是文章主要内容： 让计算机具备理解人类语言的人工智能（AI）工具已经出现了明显的种族和性别偏见。 这些发现令人担忧现有的社会不平等和偏见正在以新的、不可预知的方式得到强化，因为影响人们日常生活的大量决策正越来越多地由机器人做出。 在过去的几年里，谷歌翻译等程序的语言翻译能力有了显著提高。
---- 新智元报道 来源：智源社区 作者：熊宇轩 编辑：好困 【新智元导读】ChatGPT、GPT-4无疑是2023年年初人工智能界最大的「爆款」。3月26日，OpenAI CEO、ChatGPT之父Sam Altman接受了著名学者与科技播客、麻省理工大学研究员Lex Fridman的专访，Sam分享了从OpenAI内部视角如何看待ChatGPT和GPT-4的里程碑式意义。 · 我无法知晓历史书会对 GPT 的各个版本怎么评价。但如果非要我挑出一个至今看到的关键节点，我认为仍然是ChatGPT
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
1/在过去的几年里，嵌入式计算机视觉以及更广泛的感知人工智能取得了巨大的增长：使用传感器和嵌入式人工智能来帮助机器感知和理解周围的现实世界。嵌入式视觉和感知 AI 使系统比以往更强大、更易于使用、更高效、更有能力。是什么推动了这一趋势？正在解决什么问题？通过调研专注相关领域上百家公司，我们将一些洞察总结下来。
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
玩玩具的熊蜂、检验我们对现实感知的「量子戏法」，还有保护你不受其他人工智能影响的人工智能。
在本文中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。
在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。这些概念的区别也一直是人工智能领域热烈讨论的一个话题，Quora、多个技术博客都曾有过解答。机器之心之前编译的一篇文章《人工智能、机器学习、深度学习，三者之间的同心圆关系》也对此问题进行了探讨，但似乎业内还未能给出一个权威的、令所有人信服的回答。如果对这篇文章中的观点不认同，欢迎大家留言讨论。
来自：oschina 链接：www.oschina.net/news/91955/2017-going-ai 如果说 2016 年是人工智能刚萌发新芽的一年，那么2017年就是它蓬勃发展的一年，因为很多组织将人工智能技术变成了现实。 📷 今天，很多设备都可以自动作出回应，开发人员也可以通过自动化测试和自动化构建来监视，检测和修复错误，以此来加速软件软件开发的生命周期。随着互联网的发展，人们拥有多种设备的设备，是否能有人工智能管理这些数据，对业务作出明智的决策？ 在几年前这可能是一个想法，或者只有少些科技巨头
来源：机器之心 作者： Vincent Granville 编译： 机器之心 参与：吴攀 、李亚洲 校对：李君 编辑：胡蝶 原文链接：http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/difference-between-machine-learning-data-science-ai-deep-learning 本文共3967字，建议阅读14分钟 本文明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习
2018年，Yann LeCun：人工智能缺乏对世界的基本认识，甚至还不如家猫认知水平。
近日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，普林斯顿大学运筹与金融工程系助理教授王梦迪女士分享了增强学习在金融研究上的最新进展。 王梦迪表示，增强学习是人工智能的未来，应当同古老的控制论思想结合起来，用大数据的方法来探索一个复杂系统的动态过程。 以下是王梦迪的演讲实录，AI科技大本营做了不改变原意的整理： 非常
近日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，普林斯顿大学运筹与金融工程系助理教授王梦迪女士分享了增强学习在金融研究上的最新进展。 王梦迪表示，增强学习是人工智能的未来，应当同古老的控制论思想结合起来，用大数据的方法来探索一个复杂系统的动态过程。 以下是王梦迪的演讲实录，AI科技大本营做了不改变原意的整理： 非常感谢
AI 科技评论按：我们默认包括人工智能在内的各种科学技术都是全球性的，深度学习圈开放、开源的做法更让我们相信同样的双向 LSTM 可以运行在中国的实验室服务器里、可以运行在越南的云服务商数据中心里、也可以运行在硅谷创业公司的笔记本上。
上月初，谷歌宣布其正收购科学数据平台kaggle。其中，kaggle平台的许多评论家以及新闻报道者也以吸收人才的方式一并被收购。与此同时，kaggle平台目前也在大量招聘数据科学家和工程师。 在谷歌宣布收购kaggle平台后，其首席科学家李飞飞在一份声明中以引人关注的模糊术语解释了该收购项目： 在谷歌Next’17大会的主题演讲中，我强调了人工智能民主化的重要性。我们必须降低大家进入人工智能的门槛，使人工智能能够普遍适用于规模较大的开发商、用户和企业社区，以便他们能够将其应用于自己的特定的需求。随着Kag
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
原作者 Hope Reese 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 担心机器人会比你更胜任你的工作吗？人工智能专家预测这种情况很可能发生——而且来的比你想象的要早。 随着人工智能和自动化以闪电般的速度发展着，许多人都担心这将对我们的工作造成怎样的影响。 麻省理工学院数字经济 (IDE) 项目负责人 Erik Brynjolfsson ，以及麻省理工学院的首席研究科学家、IDE 项目联合负责人 Andrew McAfee 表示，我们已经进入了“第二个机器时代”， 即如今
GMIC 2017 北京大会于4月27日在国家会议中心拉开帷幕。大会以“天·工·开·悟”为主题，上午领袖论坛首场Keynote由霍金带来。霍金先生通过视频的方式给现场观众做了题为《让人工智能造福人类及其赖以生存的家园》的演讲，他对未来人工智能过度发展可能带来的负面影响表达了担忧，同时也和与会者探讨了关于未来是否要为人工智能赋予“人格”以期限定其权利责任问题。视频最后，霍金回答了李开复和傅盛等业内领袖与网友的问题。
GMIC 2017 北京大会于4月27日在国家会议中心拉开帷幕。大会以“天·工·开·悟”为主题，上午领袖论坛首场Keynote由霍金带来。霍金先生通过视频的方式对现场观众做了题为《让人工智能造福人类及其赖以生存的家园》的演讲，他对未来人工智能过度发展可能带来的负面影响表达了担忧，同时也和与会者探讨了关于未来是否要为人工智能赋予“人格”以期限定其权利责任问题。视频最后，霍金回答了李开复和傅盛等业内领袖与网友的问题。 早先，霍金老爷子也难得地在微博发文，为自己的Keynote预热。 演讲中霍金被问及如果
GMIC 2017 北京大会于4月27日在国家会议中心拉开帷幕。大会以“天·工·开·悟”为主题，上午领袖论坛首场Keynote由霍金带来。 霍金先生通过视频的方式对现场观众做了题为《让人工智能造福人类
2017年12月30日晚，“预见2018”吴晓波年终秀在无锡灵山梵宫举行。在本届年终秀的下半场，IBM全球副总裁、IBM大中华区首席技术官沈晓卫，预测了未来3-5年人工智能将对商业世界造成的影响。
内容来源：UniCareer 4月28日，全球第一本人工智能教材 《人工智能基础》（高中版） 在上海正式发布 清华大学附属中学、上海交通大学附中等 全国40所高校开始推行课程 在不久的将来 人工智能将
人工智能的大数据训练和应试教育的刷题训练，在训练模式上具有高度相似性。但在算力和大数据处理上，人工智能具有人脑无法企及的天然优势。人工智能正逐渐替代流程化和重复性的工作岗位，堵住了应试教育的华容道。人工智能将从就业市场倒逼教育转型发展，进而从各个环节挤压应试教育的空间。
近日，一些来自网络安全行业内的知名企业：Palo Alto Networks、CrowdStrike、思科、微软和Trellix等公司的高管汇聚一堂，就安全领域当前的一些关键问题在2023年RSAC大会上发表了主题演讲。演讲内容涉及网络威胁和对手战术，网络安全人才短缺、生成性人工智能（RSAC 2023的非官方主题）等。 Trellix首席执行官Bryan Palma就网络安全团队如何在攻击者面前占上风发表了自己的看法，他表示，勒索软件集团正试图摧毁我们的企业，但我们目前能做的只是防御性战术。他认为企业应该
在过去的一年中，人工智能受到了资本、企业、媒体等各界的热烈追捧。然而，对于逐渐成为新一代计算中不可或缺的重要组成部分的“认知计算”正在同步崛起。比起人工智能的热潮，大众对什么是“认知计算”显然相当模糊，也不清楚它与人工智能、机器学习等相关的内容有什么区别。
DeepMind联合创始人，首席AGI科学家Shane Legg在不久前的访谈中认为，2028年，人类有50%的概率开发出第一个AGI。
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
他们或详细地报告了最新的学术进展，或幽默地展示了自己最新的研究，演讲涉及到机器人、智能城市、AI 应用、类脑计算、视频编解码等多个领域。
采访嘉宾：Demetri Terzopoulos 加利福尼亚大学洛杉矶分校计算机科学系杰出教授，美国计算机协会、电气电子工程师学会、伦敦及加拿大皇家学会院士 采访视频：http://www.csdn.net/article/2015-12-21/2826528/8 采访文字实录 CSDN：听说您的演讲非常精彩，学生们都很喜欢，他们提出了不少问题。我的第一个问题是您为何选择计算机研究作为自己的职业，并潜心研究这么多年？其中最有乐趣和最困难的部分都是什么？有没有什么故事能够与我们分享？ Demetri
人工智能的腾空出世，让许多人心存疑惑，这究竟对人类来说，是机遇，是挑战，还是某种未知的危险？成为了一个饱受争议的问题。人工智能作为一门交叉科学，涉及到社会学、信息学、控制学、仿生学等众多领域，既是生命科学的精髓，更是信息科学的核心。在新一代信息技术接力式创新的驱动下，万物互联和智能化趋势越发明显，也更有力的证明人工智能的机遇远远大于危险。
在人工智能，人们早在上个世纪40年代至50年代就开始了对它的研究，至今为止，人工智能也历经了多次的兴起和低谷，而今年人工智能的大爆发则归功于谷歌DeepMind团队旗下的机器人AlphaGo与韩国九段棋手李世石的那一场人机大战。在这场大战中，谷歌向人们展示了人工智能的神奇之处，也向人们展示了目前的人工智能与此前的不同，以及它的完全可实现性。 虽然还有一些人恐惧人工智能所带来的变化，但是，随着人工智能带来更多的良性变化，人们更多的是怀着敬畏的心情去研发它，而人工智能时代已然成了未来的趋势和必然走向。 众多大咖
人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，应该是怎样一回事？ 我假定题主是想得到一个清晰的图，上面有各个领域清晰的分界线。因此，在这里我尝试用我最简单的方式来解释这个问题。 机器学习是一门涉及自学习算法发展的科学。这类算法本质上是通用的，可以应用到众多相关问题的领域。 数据挖掘是一类实用的应用算法（大多是机器学习算法），利用各个领域产出的数据来解决各个领域相关的问题。 统计学是一
4月25日，镁客网将在苏州举办M-TECH主题论坛“AI创新带来的智能革命”，共同探讨中国人工智能的未来。 人工智能被认为是第四次工业革命重要的一部分。在过去的2017年，人工智能产品惊艳了人们。在围棋天才柯洁与AlphaGo的对决中，AlphaGo以3:0的成绩中战胜了这位代表人类的棋手。 AlphaGo将人工智能的强大能力展示到人们眼前。越来越多的人开始了解人工智能，越来越多的企业投身如人工智能领域的研发。人们都相信，人工智能将会颠覆人类未来的生活。为了跟住这股热潮，2017年7月国务院印发了《新一代人
本文介绍一篇来自于加拿大多伦多大学人工智能Vector研究所的Mario Krenn等人发表在Nature Reviews Physics上的综述——《On Scientific Understanding with Artificial Intelligence》。
10月31日，由北京智源人工智能研究院主办的2019北京智源大会在国家会议中心开幕，本次大会吸引到了国内外人工智能领域的顶级专家学者参与，他们围绕人工智能基础研究现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题，展开了深入研讨。
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