作者： Matthew U. Scherer 译者： 曹建峰 腾讯研究院法律研究中心研究员 李金磊 腾讯研究院法律研究中心助理研究员 来源： Harvard journal of law and technology 引言 智能机器时代，人工智能正在全方位侵入我们的生活。人工智能（artificial intelligence，简称AI）正在替代那些以前只能由具有专业知识或者获得政府颁发的许可证的人员才能完成的任务。美国一些州以
在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。
打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来。
其中，第二种定义被作者明确否决，因为目前人类自己对自己大脑的工作机理认知尚浅；第四种定义则反应了当前的AI技术趋势——机器学习。我个人更喜欢最后一个定义：根据对环境的感知，作出合理的行动，并获得最大收益，这个定义也可用于日常生活中，当然，合理的行动要在法律和道德允许的范围内。
一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来。 适应人群： 想要转型做人工智能的传统产品经理； RD想要转型做AIPM的人群； 一切想从事或了解人工智能产品经理工作的人； 屏蔽人群：希望通过本课程学习编码能力的人。 二、正文 2.1 章节目标 了解是什么是人工智能？ 了解人工智能核心概念？ 了解人工智能发展简史？ 了解人工智能当前的市场格局？ 2.
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
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
一、前言 打算面向想从事人工智能产品经理职位的人，写一个系列的专题，对人工智能产品经理做一个全面的介绍，初步计划写21个专题，每天一篇，算是对自己的一种鞭策，每天的任务定性，定量，希望自己能够坚持下来
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。
选择正确的项目管理方法对于您的项目开发至关重要。它将帮助您避免错误，加速整个过程，并支持发现目标群体的问题。只有在深入了解目标群体的需求后，您才能制定解决他们问题的解决方案。
“人工智能”一词最早是在1956被提出，曾经是那么遥不可及，如今这一概念已经火遍全球。百度董事长李彦宏就曾表示：“我认为未来的机会在于人工智能。” 在全球科技巨头们的热情追捧下，人工智能的关注度一路高歌猛进。谷歌、Facebook、微软、亚马逊等国外科技巨头都已进军人工智能领域。国内以BAT(百度、阿里巴巴和腾讯)为代表的互联网企业也不落其后，纷纷抢滩。 毫无疑问，现在“人工智能”已经成为了科技界最时髦的词汇。我们可以看到AI这个词出现在各种你所能想象得到的电子产品上，从牙刷到电视无所不具。但是，请不要
Defining intelligence: Bridging the gap between human and artificial perspectives
本文讨论了人工智能（AI）的真假问题，作者认为真正的AI应该能够自主思考，而不仅仅是根据人类编写的脚本工作。作者认为，通用人工智能（AGI）这一愿景值得怀疑，因为如果机器能够自主思考，那么他们也应该享有权利。此外，作者还提到了对抗网络等新兴技术，这些技术可能会使AI之间的智慧较量变得更为复杂。
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。
作者 | Tobi Bamidele 编译 | 聂震坤 现如今，人工智能与机器学习受到了各行各业的广泛关注，大众对其态度不一。但是人工智能与机器学习对不同的人来说其代表的东西并不相同。通常人工智能与机器学习会引起人们的恐惧与不确定性，因此一些专家对这两个术语相关的风险表示担忧。 事实上，人工智能与机器学习已经成为了我们日常生活中不可分割的一部分，即使在有些方面并没有多少人察觉到。这些科技极大的影响了人与人之间的交流。多亏了 Siri 和 Cortana，现在人们只需要对设备说话便可以搜索网页。另外，Face
【新智元导读】这篇文章是一名 iOS 开发者总结他在硅谷和西雅图的所见所闻，对人工智能和机器学习的思考，以及人工智能给 iOS 开发者带来的机会和挑战。 前言 近几年来人工智能的话题那是炙手可热。在国内很多大佬言必谈机器学习和大数据；在美国刚毕业的人工智能 PHD 也是众人追捧，工资直逼 NFL 四分卫。人工智能甚至成为了互联网领域茶余饭后的话题 —— 仿佛不懂人工智能就是落伍了。 笔者作为一名 iOS 开发者，对于如火如荼的人工智能和机器学习，也保持了密切的追踪和了解。这篇文章就是总结我在硅谷和西雅图的所
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。
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
经过前五章的阅读，让我脑海中从整体上建立了三个世界的基本底层架构，之后逐渐了解到数据的概念，包括定义、形式和度量等做进一步系统和深入的探讨，还讨论关于数据的几个基本科学法则并讨论这些法则在数据科学技术中的应用。而在之后的“信息纽带”“知识升华”以及“自然智能”的章节中，从各个方面对这些主题有了更深一步的认识，例如信息的结构、含义和效用，知识的概念、判断与平衡问题，再如自然智能的概念与模型问题，以及情绪智能的相关知识。在学习的过程中，我也收获了不少与每个主题相关的知识，例如数据的编码规律遵循香农信息论的基本定理，即压缩、纠错与加密；爱因斯坦和丹麦物理学家波尔围绕量子力学的解释所展开的关于物理世界本质的争论；基于生物科学的智能模型等等。基于上一章关于自然智能的学习与探讨，一个与之相关的主题便是“人工智能”。而本次“人工智能”的上半章，从人工智能的历史、概念、算法与技术四个方面进行阐述。同时本章讨论的课题如下：
这些领域确实有很多重合，而且各自都有各自的说法，选择哪一个看起来更像是一个市场问题。但是他们不可互换：这个领域的大部分专业人士，对如何把特定的工作分成数据科学、机器学习、人工智能，都有自己的一套直觉，
【AI100 导读】目前，人工智能的研究和发展仍在继续。那么，对人工智能的研究现在进行到什么程度，我们期望在未来会看到什么样的成果呢？为了回答这个问题，首先我们需要试着定义人工智能是由什么组成的。 人
Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在一份可能改变全球人工智能竞赛排名的令人惊讶的公告中表示，他正着眼于建立可以到达通用人工智能（AGI）的人工智能模型。
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
最近AI的复苏(revival)和流行同时带来的消极面是 - 很多的供应商，企业专业服务和个人纷纷标榜其技术，产品，服务或项目是人工智能的技术，产品，服务或项目。
人工智能和机器学习都是计算机科学领域的术语。本文讨论了一些要点，我们可以根据这些要点来区分这两个术语。
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。
Cowen 公司发布了一份关于人工智能的研究报告，名为“人工智能：数据科学的黄金时期”。该报告分析了 2016~2017 年人工智能在各个领域的应用情况，同时对 AI 科技公司的数量、AI 主流技术在业内使用状况等等进行了统计，其中还包括对未来 AI 市场的预测。本文作者精炼出报告的几大主要观点进行解读，让你用最快捷的方式读懂这份报告。 要点： 81% 的 IT 公司正在或者计划投资人工智能（AI）。 Cowen 预测人工智能将会将人类的生产力提升到一个新的水平，而微软会冲在最前面。 数字化市场或
今年年初，大多数人从未听说过生成式人工智能。现在整个世界都在竞相利用它，而这仅仅是个开始。量子计算、6G、智能基础设施等新市场领域专用处理正在加速对更快、更高效、更多数据的需求。
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直到读了这篇题为《通信人工智能的下一个十年》的论文，我才意识到，原来移动通信和人工智能的交叉领域通信人工智能，确实没那么简单。
在即将过去的 2017 年，深度学习技术蓬勃发展，AlphaZero 从「零」开始在多种棋类竞技上快速发展，DeepStack 与 Libratus 在德州扑克中击败人类高手，GAN 衍生出各种变体，语音合成从实验室走向产品，Vicarious 提出全新概率生成模型并击破人类的 CAPTCHA 验证码。这些令人振奋的进展将智能技术从实验室带到了产业及应用层面，「人工智能」及「深度学习」等概念也进入了大众视野并成为流行词汇。 作为国内首家系统性关注人工智能的科技媒体，机器之心在过去几年的报道工作中见证了深度学
在很长一段时间内，我们对于人工智能的印象和认识都来源于科幻电影，每当提起人工智能，我们的大脑总会浮现出未来感，科技感的画面或者词语。但是短短几十年的风云际会，当我们真正处于发达的互联网技术的环境之时，我们对于正在接触的人工智能却依旧没有真实感。以至于我们并不明白什么是人工智能，却对它唯恐避之不及。 人工智能是什么？ 人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能的实力将其分成三大类。弱人工智能、强人工智能和超人工智能。 弱人工智能Artificial Narrow Intelligence
导读：在过去几年，人工智能和机器学习频繁出现在技术新闻和各种网站上。两者常常被用作同义词，但许多专家认为它们存在微妙且重大的区别。第一，人工智能 (AI)这个术语的历史比 机器学习 (ML)更早;第二，大多数人认为机器学习是人工智能的一个子集。本文带你详细了解人工智能和机器学习之间的区别。 人工智能VS机器学习――首先，什么是人工智能 计算机科学家对人工智能有诸多不同的定义，但究其核心，人工智能包括像人类那样来思考的机器。当然，很难确定机器是不是在“思考”。因此实际上，建造人工智能需要建造擅长处理
【AI100 导读】我们的未来将不可避免的与人工智能绑在一起，那么人工智能将朝向哪个方向发展呢？对于人工智能未来的发展，我们最好的猜想有哪些（近期和远期）？如果真的创造出一个有意识的人工智能，又会有哪
基于此，中国专利保护协会联合人工智能领域的业内技术专家和专利分析专家组成课题组，对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了科学统计和深入分析，最终形成一份数据翔实、分析客观的《人工智能技术专利深度分析报告》（下称《报告》）。
目前，灵活性、人才短缺问题、竞争、销售周期不可预测性、机器学习的复杂性、算力等六大重大障碍阻止着人工智能实现更爆炸性的增长。 乍一看，人工智能产业似乎正如火如荼，消费者需求巨大，投资者兴趣浓厚。事实上，风险投资公司对人工智能初创企业的投资从2014年的32亿美元上升到了2017年前5个月的95亿美元以上。人工智能的发展有无数令人兴奋的前景，包括在医疗、农业和其他技术领域的应用，但人工智能产业还不是一辆失控的列车。 目前，人工智能有足够的热情支持它，但有几个重要的障碍阻止了它实现更爆炸性的增长，包括： （1）
人工智能是否已经成为一个营销工具，一个引起关注的流行词，让公司看起来像是前沿公司? 具体来说，是什么定义了人工智能?人工智能只是你在电影《终结者》和《机器人总动员》中看到的机器人的名字吗?是什么让机器
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：
中兴智能视觉大数据报道：人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效的比较吗? 有人认为将人工
2023年，ChatGPT引爆了全球对人工智能的广泛关注。科技界、知识界和产业界，围绕着AI（人工智能）的发展前景、影响冲击等展开激烈争论。ChatGPT本身正引发一系列深刻的连锁反应，席卷各个行业、企业、国家乃至个人。
欧阳晔1, 王立磊1, 杨爱东1, 马利克·萨哈2, 大卫·贝兰格3,4, 高同庆5, 韦乐平6, 张亚勤7
作者 | Anzhela Sychyk 译者 | 风车云马 责编 | 徐威龙 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 如今有关人工智能的炒作多得令人眼花缭乱。各个行业都极力采用这种技术，
近几年，随着人工智能的发展， 各国、各行业都在积极展开对该领域的探索，谁都不想输在起跑线。
有人可能会说，人工智能已经能够捕捉到结晶智能，但却无法捕捉到流体智能。但从最近 ChatGPT 和 Dall-E 的例子来看，人工智能显然已经掌握了结晶智能和流体智能，因此也掌握了一般（人类）智能。
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