选自xenonstack 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲 近日，Xenonstack 上推出了一篇名为《Overview of Artificial Intelligence and Role of Natural Language Processing in Big Data》文章，作者为 Jagreet Kaur，其全面概述了人工智能及其各个细分领域的状况，并着重介绍了大数据和自然语言处理的发展，对自然语言处理在大数据中扮演的角色作了探讨。机器之心对文章进行了编译，原文链接附于文末。 人工智能概
AI 指代「人工智能」，是让机器能够像人类一样完成智能任务的技术。AI 使用智能完成自动化任务。
本文介绍了人工智能的发展和应用，以及其在中国的迅猛发展。重点包括：1. 人工智能被认为是产业互联网换道超车的历史性机遇；2. 中国人工智能从“互联网+”走向“人工智能+”时代；3. 人工智能在自动驾驶、城市大脑、医疗影像、语音识别等领域取得突破；4. 搜狗输入法等工具帮助用户更好地获取和表达信息；5. 预计2018年全球人工智能市场规模超千亿美元。
近几年，媒体和普通百姓对人工智能（AI）的兴趣激增，与此同时，媒体对AI的报道良莠不齐，一部分小杂志社和标题党对AI的报道更像是在描述科幻小说，而不是现实。
人类一思考，上帝就发笑。 人工智能一思考，人类还笑得出来吗？ 关于人工智能是否会带来“人类末日”的争论由来已久。科技圈一直以来都分为“末日派”和“务实派”两个对立的派别。 埃隆马斯克是“末日派”的代表人物，早在2014年，埃隆马斯克就抛出了“AI威胁论”，此后，他又在不同场合多次重提旧论，甚至还与Facebook创始人扎克伯格正面互怼。另外，比尔盖茨和史蒂芬霍金也是“末日论”的坚定支持者。 📷 “务实派”包括众多在人工智能技术领域工作的专家，他们的观点和扎克伯格接近，认为人工智能还处于发展初期，不必杞人忧天
报告信息 Artificial intelligence:opportunities and implications for the future of decision making（人工智能：未来决策制定的机遇与影响） 学习翻译者：徐金海 倪红福 时间：2017年12月28日 全文约14000字编辑:Jessie 该文是英国政府发布的第一份人工智能报告，为了继续保持英国在人工智能领域的世界领先地位，发挥人工智能对英国经济的促进作用，报告中定义了何为人工智能，并探讨了其在英国政府部门中的应用，对劳动
选自TEDx 机器之心编译 参与：李亚洲、吴攀 在 2016 年 9 月 24 日举办的 TEDxMontreal 2016 上，深度学习领域的著名学者 Yoshua Bengio 发表了主题为《使用深度学习的人工智能的崛起（The Rise of Artificial Intelligence through Deep Learning）》的演讲。近日，TEDx Talks 官方在 YouTube 上发布了该演讲的视频。机器之心在本文中对该演讲的主要内容进行了整理介绍。 演讲主题：在深度学习进步的推动下，
人工智能是一门新兴的技术学科，它研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统。人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务，这些任务需要聪明的人来完成。也就是说，我们希望机器可以代替我们来解决一些复杂的任务，不仅仅是重复的机械活动，而是一些需要人类智慧才能参与的任务。在本文中，我将解释人工智能技术的三个主要方向，即语音识别，计算机视觉和自然语言处理。
Layer 8 和现有的应用程序交付基础设施将为更智能、更具上下文感知能力的网络铺平道路，这些网络可以适应人工智能驱动的应用程序。
哲学在人工智能领域发挥着重要的作用，它可以为人工智能的发展和应用提供深刻的思考和指导。以下是哲学在人工智能领域的几个方面：
虽然人工智能一直在帮助人们在世界上导航已有一段时间，但最近，它开始影响翻译行业。几年来，围绕人工智能翻译有很多炒作。
8月5日，“FMI人工智能&大数据高峰论坛”在北京国家会议中心召开。大会围绕着“大数据”和“人工智能”两大主题展开，20余位来自京东、搜狗、eBay、中兴、科大讯飞、第四范式等知名企业的AI践行者带着自己的实践案例与经验为现场近2000+技术开发者们带来了精彩演讲。
万维刚老师在其专栏里介绍一篇关于人工智能和婴儿的文章，非常有启发性，今天跟大家分享一下。
人工智能使用代码和数据，这种结合对开源来说仍然是一个挑战，联合国OSPOs for Good大会的专家表示。
通过前两章关于人工智能的阅读，让我对于人工智能的历史、人工智能的概念与分类、与人工智能的算法有了详细地了解与认知，在上节的学习中，通过对于人工智能在图像识别中的具体应用与问题解决，让我对于人工智能的算法之一——卷积神经网络算法有了进一步的学习。顺着不断解决图像识别中所存在的问题，不断发展与创新的思路给我展示了真实的技术进步过程，与提高的图像物体检测和事件区分的精度和效率的算法创新。在这个过程中，我也看到了与已经学习过的基础学科的联系，例如在评估物体检测算法的性能中引入的衡量物体识别的两个核心指标，即精确率和召回率，与概率论中的置信度概念息息相关。上一章的学习围绕着图像处理，即计算机视觉中的部分展开的。那人工智能在自然语言处理方面的作用是怎样的？本章就人工智能的在自然语言处理的应用技术进行了分析与讲解，也对人工智能的挑战与未来发展进行了讨论。同时本章讨论的课题如下：
据国外媒体报道，日本国立情报学研究所（NII）的研究人员宣布，放弃让人工智能系统“Torobo-kun”参加东京大学入学考试的计划。作为NII开发的人工智能机器人，Torobo-kun的终极目标是通过
人工智能这个概念是英国数学家阿兰·图灵在1950年提出的，这一年他发表了一篇划时代的论文——《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）。
I科技评论消息，7月7日，为期三天的「CCF - GAIR」大会，在深圳大中华喜来登酒店开幕。今天的第三位讲者是Subbarao Kambhampati教授，他现在是AAAI（美国人工智能学会）的主席，同时他也是亚利桑拿州立大学的教授，他主要的研究是在自动化的决策机制，特别是在人工感知的人工智能领域。 同时他也是一个非常知名的教授，他花了很多的时间，同时特别提到了关于人工智能对于人类感知以及社会的影响，同时他自己本人也是AAAI的成员，他也在很多的国际机构任职。他在2016年的大会的项目，以及2016—20
也许你已经注意到，人工智能目前是一个“热门话题”：关于人工智能的媒体报道和公众讨论几乎是不可避免的。但是，你也许也会注意到，它对不同的人意味着不同的东西。对于有些人来说，人工智能是可以超越人类智能的人造生命，而对于另一些人来说，几乎所有的数据处理技术都可以称为人工智能。
中兴智能视觉大数据报道：人工智能春天刚刚开始。提出这一观点是因为人类社会经历了机械化、电气化、信息化的时代以后，正在向智能化时代迈进。人工智能有望引领新一轮科技革命。认为有八个宏观发展趋势值得关注。
作者 | Henny Jones 译者 | 平川 策划 | 刘燕 本文最初发布于 HData Systems 博客，经 InfoQ 翻译。 我们每个人都知道谷歌是做什么的。你可能就是在谷歌的帮助下找到这篇博文的。真的，谷歌搜索结果的准确性令人折服。谷歌搜索实际上是一个搜索引擎。虽然它是我们生活中不可分割的一部分，但对于搜索引擎，我们大多数人了解得并不多。 搜索引擎有许多，如雅虎、必应和 Ask.com，但我们甚至不知道或从未使用过，因为我们对 Google.com 如此习惯。我们迷上谷歌的原因之一是，我们认
随着深度学习等技术诞生，人工智能行业又一次蓬勃发展。李开复在题为《人工智能的黄金时代》的万字演讲中提到，深度学习有四点挑战，分别是平台化、数据、计算及可解释性。人工智能的黄金时代已经到来，深度学习已经在图像，语音，大数据，自动驾驶等诸多领域占绝对优势。相较而言，模型可解释性的研究还处于起步阶段。特别是，随着波音MCAS系统导致的空难频繁，人们对于技术的信赖感也会急速降低，特别是涉及到安全、操作、控制方面的技术应用。人工智能目前的黑盒化并不能让人信服得出的结论，充满了疑问和焦虑。
5G作为更高、更快、更强的通信协议，人工智能与高级分析技术对海量数据进行分析，区块链为数字资产交换保驾护航，语音技术打破各种人机交互界面的界限，自动化完全改变我们的生产与生活方式……这些技术的发展、应用和融合将构建出一个日新月异的新世界。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。那么人工智能，现在的那些技术是很前沿的呢？ 📷 人工智能 1，自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。 2，语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。 3，虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相
许多科技界人士正在通过人工智能造神，或追求永生让自己成为神，他们可能不会思考这些项目在精神层面的含义。 硅谷是一个痴迷于未来的地方，但往往忘掉过去。今年早些时候，硅谷最具争议性的人物之一将这种对
你听过瑞文氏标准推理测试（Raven’s Progressive MatriCES）么？上面这张图就是一道标准的瑞文氏测试题目，是不是很眼熟？在公务员考试、一般的智力测试中我们经常看到它。 那么问题来了，你知道图中这道题的答案么？如果不知道，也用不着沮丧，因为有75%的美国人大概也不知道。但坏消息是：计算机可能知道。 近日，美国西北大学的科研团队研发了一个全新的计算模型，在瑞文氏标准推理测试中达到或超越了75%美国普通大众的表现。被媒体誉为人工智能史上的又一里程碑。 要知道，根据2016年的数据显示，一
本文内容选自加拿大约克大学数学统计系终身教授王晓刚于近期在清华大数据“技术·前沿”系列讲座所做的题为《统计学概论和医疗临床大数据分析》的演讲。
外界普遍在“炒作”人工智能时，爱尔兰国立戈尔韦大学的Noel Carroll博士提出了另一种看法，即无代码开发者怎么享受AI技术的红利。
1） 逻辑思维 ： 思维过程是串行的，具有严密性，可靠性，容易形式化 。 2） 形象思维 ： 依靠直觉，思维过程并行协同式，形式化困难，但在信息变形或者缺少的情况下仍有可能得到比较满足的结果 。 3） 顿悟思维 ： 不定期，非线性，穿插于形象思维 与 逻辑思维之中 。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。 为了帮助大家更好地理解人工智能，这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义，理清它们之间的关系，希望对刚入门的同行有所帮
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 很多科幻电影里都讲过这样的故事：人类制造出来的机器人，因为有了自己的意识，反
小伙伴都知道熵是代表某个系统的混乱程度，而熵值本身是没有啥可以进行衡量的。本文所说的二阶熵仅是一个定义，方便后续我的吹水，用来表示一个混乱的等级
由于缺少从一种语言到另一种语言的很多翻译示例——例如从英语到乌尔都语（Urdu），Facebook（脸书）公司已经开始使用无监督的机器学习来翻译其平台上的内容。
https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/124441772
本文探讨了人工智能的发展及其对工作的影响，认为虽然人工智能可以取代一些简单重复性工作，但在情感交流、创造新事物等方面仍存在局限。未来，人工智能将从专业性较强的领域逐步拓展到生活的各个领域，推动新一轮的产业革命。然而，人工智能在理解人类情感和创造新事物等方面仍存在不足，需要进一步发展。
机器之心报道 参与：李亚洲、李泽南 据南京大学官网信息，南大宣布成立人工智能学院，将致力于建设一流的人工智能基础研究基地和人才培养基地。 据机器之心了解，南京大学昨日晚上已经发布通知，宣布成立南京大学
I.人们对于人工智能这个热点话题仍说法各异。 像史蒂芬·霍金、伊隆·马斯克、比尔·盖茨这样的专家，最近越发看重它的潜力和威胁。在读完尼克·博斯特伦《超级人工智能》一书后，马斯克大声质问，人工智能是否是”我们现在最大的威胁”。 我们对于人工智能流行的说法被人类伦理所扭曲了。人们对于人工智能的分歧不仅仅体现在它的威胁上，对于强人工智能是否会出现也有不同的看法。一些人认为具备人类相当水平的“强人工智能”（hard A.I.）永远不可能存在，但也有人认为这种趋势将势不可挡。但在很多情况下，这些争论可能偏离了真正的含
《麻省理工技术评论》称针对近日频发的恐怖袭击事件，政界人士批评社交网络是滋生极端主义的温床。目前，Facebook宣布正在开发人工智能并成立了由150个专家组成的团队共同打击网络恐怖主义活动。 马克·
在2017年，“人工智能”这个词得到了公众前所未有的关注，究其原因我认为与两方面有关，一方面人工智能学术领域自身产生了一些进步，另一方面则更多与媒体和业界噱头式的鼓吹有关，两相叠加促使“人工智能”一词被滥用，进而导致其含义变得模糊和广义，偏离了人工智能的初衷。这篇文章就结合我的理解从以下几个方面来讨论下这个热词。公众号文章篇幅不宜冗长，故斟字酌句力求无赘述，如有错谬之处，敬请不吝告知。 人类期待的人工智能 谈到人工智能的科幻色彩，有几部非常经典的影视作品：2001太空漫游(1968)、银翼杀手(1982
百分点技术副总裁兼首席架构师刘译璟博士认为，在产业数字化逐步深入的趋势下，以自然语言处理（NLP）、知识图谱为代表的认知智能技术将会以场景为切入点，通过以点带面、从局部到整体、层层推进的方式实现突破，从而为数字世界的交互与决策带来颠覆性改变。
中国的购物或服务平台大都有评论区，相信很多人对给个好评这句话都不陌生。Zendesk公司也一样，他们有一个专门用来让客户评论留言的论坛，在这个论坛上，客户会留下自己的意见或建议，然而事实上，和国内许多评论区一样，不是每条留言都有用。
硅谷最新的军备竞赛是建造最好的人造大脑。脸谱（Facebook）、谷歌以及其他技术巨头们都使出浑身解数，希望能将人工智能领域的顶级科学家招致麾下，与此同时，这些公司也砸下重金，这么大手笔的最终目的只有
想象一下，您的公司可以使用强大的 AI 工具，该工具可以处理大量数据并提取重要结论、识别关键信息并有效地总结它。这些功能可以显着提高员工的工作效率，使他们能够专注于工作中最有价值的方面，而不是耗时的数据处理。在这种情况下，检索增强生成 （RAG） 开辟了新的视角。RAG 允许将 AI 模型与公司的特定内部数据集成，不仅可以进行处理，还可以对这些知识进行智能解释和利用。在本文中，我们将探讨如何实现这一点。
决定我们的社会如何适应人工智能带来的变化的最重要的决定并不是技术性的。他们是政治性的。
人工智能的历史其实正好与计算机的历史差不多一样长，但两者的发展进度却大相径庭。一个很像一帆风顺的富二代，一个则起起落落很像白手起家的创业者。
前几天马斯克在发布会上发表了neuralink最新的成果，他们成功地将芯片植入进了猪脑子（真的是猪脑子）当中，捕捉到了猪脑的电信号。这个消息一出，朋友圈直接沸腾了，很多公众号疯狂转发表示人工智能的时代要来了，还有很多人发出担忧，未来人工智能会不会真的统治人类，威胁到人类的生存呢？
机器之心专栏 机器之心编辑部 2023 年 2 月 13 日 AAAI SafeAI 研讨会上，加州大学伯克利分校教授 Stuart Russell 和北京通用人工智能研究院(BIGAI)朱松纯教授针对 “通用人工智能、人工智能安全” 等问题进行了一场精彩对话，本场对话由加州大学伯克利分校人类兼容人工智能中心（CHAI）执行主任 Mark Nitzberg 博士主持。 Mark Nitzberg：今天我们很荣幸邀请到两位人工智能的顶级专家来参与本次 SafeAI 研讨会。 他们分别是：Stuart Rus
关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科？我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地
这是一篇人工智能科普贴，听大佬讲人工智能的一点儿事儿。 人工智能是当今特别热门的领域，那它的现状和未来需要解决的问题以及能够解决的问题是什么呢？“得到”订阅专栏《硅谷来信》的主理人吴军，在美国拜访了世界著名人工智能专家迈克尔·乔丹（他和篮球巨星乔丹同名同姓）。乔丹是加州大学伯克利分校的教授，在人工智能领域名气非常大。今天我们就跟随这两位大佬，一起来看看什么是人工智能。 人工智能是什么？ 首先，乔丹教授谈了自己对人工智能发展的看法。 人工智能之一 乔丹教授觉得，人工智能是一种智能的放大。他认为，今天所谓的
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