最近不管到哪里，大家都大谈人工智能技术，畅想着美好的未来。而回到仓储物流行业里，尤其做设备的生产厂家或者是系统集成商，也都时刻提及智能物流和智慧物流等概念。目前的仓储物流系统里究竟哪些方面做到了智能化了呢，不妨一起来分析一下。
AI 科技评论按：OpenAI 近日的一篇新文章简述了如何通过辩论使 AI 系统矫正自身的问题来保证系统的安全，人类是辩论的最终评价者。由于人类直接决定辩论胜负，所以人类可以让 AI 系统的价值取向始终与人类保持一致，作者认为这种方法可以保证 AI 系统的安全。AI 科技评论全文翻译如下。
前言 年关将至，诸事缠身，今晚难得闲暇，可以静下心来继续我们的人工智能验证之旅。 就让我们先从性别识别开始吧。 困惑 雄兔脚扑朔， 雌兔眼迷离； 双兔傍地走， 安能辨我是雄雌？ 这是《木兰辞》中的结尾，大家都耳熟能详。其实，如何判断一个人是男人还是女儿，我们人类自己恐怕都没有搞清楚。男如武英女似文华，男儿刚强女儿柔美，这些都是寻常说法，如山铮铁骨不是男儿专利，似水绕指柔也并非女人独有，我们每个人其实都有两面性和双重性格。人工智能如何去判断性别，它依靠什么样的特征和气质，有没有明确的判断规则，是基于人脸的物理
以太坊智能合约是以太坊概念中非常重要的一个概念，以太坊实现了基于solidity语言的以太坊虚拟机（Ethereum Virtual Machine），它允许用户在链上部署智能合约代码，通过智能合约可以完成人们想要的合约。
这种辩论方法可视化为一个游戏树，类似于围棋这样的游戏，只是针对的对象变成了在叶节点上辩手举措和人类判断之间的句子。在辩论和围棋中，真解取决于整个树，但是强大的智能体选择的树的单一路径是整体的证明。例如，虽然业余围棋玩家不能直接评估职业移动的强度，但他们可以通过评估游戏结果来判断专家级玩家的技能。
在知道创宇404区块链安全研究团队整理输出的《知道创宇以太坊合约审计CheckList》中，把“地址初始化问题”、“判断函数问题”、“余额判断问题”、“转账函数问题”、“代码外部调用设计问题”、“错误处理”、“弱随机数问题”等问题统一归类为“以太坊智能合约编码设计问题”。
石泽：这一波人工智能浪潮类似互联网初期，无论企业规模大小，任何时候拥抱AI都不嫌早。企业最终将由于人工智能的应用而大幅提升生产效率。 每一波技术浪潮都会大幅提高社会生产力。与20年前相比，互联网使社会
【新智元导读】华为诺亚方舟实验室主任李航博士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《对于AI，我们应该期待什么？》。作为华为 AI 带头人，李航在演讲中指出了当前机器学习的优势及局限，并表示推理和机器学习的结合是未来 AI 发展大方向。李航还披露了华为诺亚方舟实验室如何使用人工智能改革通信网络，同时详细介绍了华为的深度强化学习软件及其控制网络、帮助工程师排除网络故障的案例。演讲结束后，李航博士接受新智元专访，进一步阐述了他对强人工智能的理解，以及
我们可以将辩论的方式可视化为一个游戏树。它同围棋等游戏类似，但是这里的叶节点由辩论者之间论点和人类判决的句子构成。不论是在辩论还是在围棋中，真正的答案取决于整个树，但是由强智能体选择出的单一路径可以一定程度上揭示整体的情况。例如，尽管业余棋手不能直接对专业棋手的某一步的优劣性做出评价，但他们可以根据游戏的结果来对职业棋手的水平做出评估。
区块链技术的出现到现在，已经接近10年了。区块链本质上是一个分布式数据库，伴随其诞生的数字货币比特币也成为炙手可热的高价值数字资产。从一开始的数字货币，发展到现在的未来互联网底层基层，也经历了不少的迭代。
2015年5月19日，国务院发布《中国制造2025》，以人工智能、绿色工业为主要突破点的第四次工业革命已在酝酿发展之中。智能工厂、智能生产、智能物流作为工业4.0时代的三大主题携时代之风般席卷而来，给中国乃至全世界的制造业一针创新发展再出发的强心剂。
人工智能，能做什么？ 对于一般用户来说，人工智能更多的只是在智能音箱、手机上的“智能助手”中出现。他们最大的用途，也只是为你打打电话、设置日程和管理家中的智能家电。做的，应该都是一些简单且琐碎的事。 📷 但在AlphaGO出现后，相信很多人也了解到“人工智能”的潜力，他们理应承担更多任务，为人类创造更多的价值。而IBM推出的人工智能Watson，已经能够完成音乐创作和文字写作任务。拥有创作力的它，更加像人类了。 话虽如此，现在已经有部分人工智能产品具备创作能力，但要它们去就作品的好坏做判断，还有些难度。要让
人工智能，能做什么？ 对于一般用户来说，人工智能更多的只是在智能音箱、手机上的“智能助手”中出现。他们最大的用途，也只是为你打打电话、设置日程和管理家中的智能家电。做的，应该都是一些简单且琐碎的事。 但在 AlphaGO 出现后，相信很多人也了解到“人工智能”的潜力，他们理应承担更多任务，为人类创造更多的价值。而 IBM 推出的人工智能 Watson，已经能够完成音乐创作和文字写作任务。拥有创作力的它，更加像人类了。 话虽如此，现在已经有部分人工智能产品具备创作能力，但要它们去就作品的好坏做判断，还
选自OpenAI 作者：GEOFFREY IRVING & DARIO AMODEI 机器之心编译 参与：Pedro、晓坤 近日，OpenAI 提出了一种人工智能安全技术，它可以训练两个智能体对同一个话题进行辩论，最终由人类来评定输赢。OpenAI 认为，这种方法或类似方法最终可以帮助我们训练人工智能系统在保持同人类一致喜好的同时，执行超越人类能力的认知任务。本文将概述这种方法，并对初步的概念性验证实验进行介绍。同时，OpenAI 也发布了一个网页端界面，以让人们方便地尝试这种技术。 相关论文地址：htt
创新工场董事长李开复曾说，最懂人工智能的公司绝对是谷歌。 📷 谷歌在人工智能研发方面一直领先其它巨头公司，我们现在生活中、工业上以及科学领域所听到的、用到的许多产品均由谷歌公司提出。而在全球进入人工智能时代，谷歌的每一次新发现都可以引领世界科技走向热点，所以人们对于谷歌的创意以及想法格外关注，不仅仅是他们拥有全球最具专业的团队和顶尖人才，还在于其实力和创造能力。 近期，谷歌公司提出一种新想法，让人工智能像人一样具有主观判断意识。虽然这是人工智能公司所普遍追求的境界，但是就现在的技术来说，还不足以完成这一艰难
近日《Nature》在一篇文章中称，ChatGPT 已经攻破了图灵测试，是时候要启用其他新的方法来评估人工智能技术了。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 给你两句话，来品一下它们所蕴含的情感： “我真的会谢。” “听我说谢谢你，因为有你，温暖了四季······” 或许你会说，这很简单啊，不就是最近经常被玩的梗吗？ 但如果问问长辈，他们可能就是一副“地铁老人看手机”的模样了。 不过与流行文化之间有代沟这事，可不仅限于长辈们，还有AI。 这不，一位博主最近就po出了一篇分析谷歌数据集的文章，发现它对Reddit评论的情绪判别中，错误率竟高达30%。 就比如这个例子： 我要向朋友怒表达对他的爱意。 谷歌
“四浪”叠加，创新发展面临新动能机遇，未来10年，低阶感知智能将向高阶决策智能跃迁。
在C++中，内存的分配和释放都是由开发者手动实现的。这种方式虽然很灵活，但也十分容易出错，比如忘记释放内存或释放了已经释放的内存等。为了避免这些问题，C++引入了智能指针这一概念。智能指针是一种类，它在析构时自动释放所管理的对象所占用的内存。这样，程序员就不需要手动管理内存，减少了出错的可能性。智能指针是一种RAII（Resource Acquisition Is Initialization）技术的应用。
通过前四章的学习，我整体了解到三个世界的概念，并由三个世界中的数据世界，引出对于数据的进一步讨论与探索，科学数据三个法则分别从数据的定义，数据的存在与运动，数据的作用三个层面来全面细致地描述了数据。以数据为驱动，使信息的传输速度，传输的信息量相较于工业革命时代有了较大飞跃，大大加速了全球化的进程。在数据的升华与提炼之中，部分数据成为了信息，信息方面则从信息的结构、含义以及效用的主要因素和实现过程进行阐述。以数据为驱动的信息革命使知识的生产成为主要的生产形式，知识成了创造财富的主要资源。知识升华章节中，让我对知识的来源与作用有了更深的探索与收获。而在知识之中，对于客观世界本质与规律的描述的部分进一步发展成为了智慧。处理智慧数据的具有高级功能的系统，则是智能。而本次“自然智能”的课程，从自然智能的概念、法则、模型与情绪智能四个方面进行阐述。同时本章讨论的课题如下：
1.我们正在步入人工智能时代。随着人工智能程序越来越擅长像人类般行事，我们也越来越多地面临这样一个问题：人类的智能是否真有什么特别之处？还是说我们只是另一种类型的机器？有一天，我们所知道和所做的每件事，是否有可能被一个安装在足够复杂的机器人上的复杂计算机程序所复制？
偏门行业，偏偏发展潜力巨大，特别是门锁业正处在从传统门锁到智能门锁转型的关键风口。据有关数据，智能门锁这个行业正在以爆发式速度增长。2016年，市场容量为200万把，今年有望达到600万把，2018年将达到1200-1500万把，五到十年，智能门锁有望形成一个千亿级市场。 📷 在现代化的智能家居的生活中，智能家居逐渐走进人们的视野，各种网络通信、安保安防、自动化控制技术的集成式应用，给人们带来了新颖、方便、新奇的智能家居体验，进而形成智能家居市场新宠，在现在智能家居中，一款能够与用户互动的智能锁，开启门锁硬
RPA与AI相结合，其实等同于智能流程自动化（IPA，Intelligent Process Automation）。
经过前面几篇文章对 Python 的学习，我们已经掌握了一些编程的基础知识。现在我们来完成一篇实战文章。可能有些知识还没有讲到过，但我相信聪明的你一定能够理解，并可以通过查找资料来将知识点牢牢掌握。在本文中，通过两个有趣的案例——“猜数字”和“智能计算”，带您走进计算的奇妙世界。
现代技术中，最让人神往的莫过于人工智能了。机器人不仅能帮人扫地、洗碗，还能在车间里代替人做繁重的体力活。在未来，甚至我们都不用开车了，背后的一套智能系统让车辆实现自动驾驶，确实是很神奇。 在金融方面，
人工智能最大的任务不是分类和识别，而是让机器学会“思考”。 本文展示了MIT在人工智能的最新研究成果，一个新的人工智能系统，它： 1）通过了视觉图灵测试（图灵测试是什么？你试试看最上面的那个图，能不能分别图中每个字符下面，哪一个是机器画的，哪一个是人类画的，如果分别不出来，那么这个机器就通过了）； 2）使用了Bayesian Program Learning，拥有“one-shot learning”的能力 本文来自GIZMODO.com， 原标题：A new AI system passed a vi
1950 年，艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence) 中提出了著名的图灵测试 (Turing test)
上个世纪90年代，法学界曾热议过克隆人对法治的挑战问题。本人时任《法学》杂志总编，和时任副总编、已故的傳鼎生教授曾经热情满怀地在《法学》上开辟专栏予以讨论，我们当时天真地以为克隆人将会在民事法律关系主体、婚姻伦理关系、刑事犯罪和侦查等许多法律领域发生颠覆性的革命作用。但后来的事实却无情地告诉我们，克隆人欺骗了我们，它昙花一现，一场乌龙而去。一个做了多年克隆人实验的日本医学博士告诉我，克隆人不现实，“多利羊”是伪造。我和鼎生兄事后总结办刊教训，觉得今后要坚守法律的保守、求稳性特点，对新出现的、主要是其它专业制造的、我们对它仅仅一知半解的问题，不要自作多情、迫不及待地去拥抱接吻。虽然某个后发、落后地区可以借鉴先进地区而超前立法，但就立法总量而言，它具有滞后性，因为它只调整那些清晰、成熟、稳定的法律关系，它不会因为出现了一个被人拟制的机器人“公民”，就急急忙忙去修改公民的已有法定概念;也不会因为出现一个被拟制的民事主体，就去修改民法关于民事活动主体的基本理论。
随着新一轮工业革命的发展，工业转型的呼声日渐高涨。面对信息技术和工业技术的革新浪潮，德国人提出了工业4.0战略，美国人出台了先进制造业回流计划，中国加紧推进两化深度融合，并于今年发布了中国制造2025战略。这些战略的核心都是利用新兴信息化技术来提升工业的智能化应用水平，进而提升工业在全球市场的竞争力。而早在这些战略发布之前，包括数字化工厂、智能工厂以及智能制造等概念早已为业界所熟知。但不可忽视的是，往往很多企业在提及这些概念时，容易将这些概念混为一谈，数字化工厂、智能工厂以及智能制造之间到底是否可以互相替
上次说到好用的智能技术，今天具体说说其中的安全性问题，在自动驾驶等领域，智能技术的安全性已经成为业界的焦点，如何从方法本身或系统整体来保证安全，接下来将成为整个行业集智攻关的方向。总体来说，一个自动驾驶系统的安全包括功能安全（系统设计功能）、预期功能安全（预期使用场景下保证安全）和网络安全等方面。今天先说说其中比较有特色的一种安全，预期功能安全。
能源行业在全球范围都扮演着国家层面经济命脉的战略产业。近年来，以人工智能、物联网、大数据技术发展所推动的能源技术正成为引领能源产业变革的源动力。包括石油、煤炭、天然气等资源的开采工作，电力的生产、设施部署、销售工作乃至综合性的电网运营工作在内，人工智能及其在各方面的泛化应用已逐步用于优化能源行业的生产、管理以及预测工作。截止2019 年3 月，全球500 强能源行业公司中已有75% 开始实施或落地人工智能技术应用，并开始在多维度优化固有流程，重塑核心价值链。在此之上，针对电力综合运维的“智能电网”概念也正在吸引行业的诸多关注。
唐木 发自 浙江杭州 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “少年，我看你骨骼精奇，是个练武奇才，这里有一本《如来神掌》……” 现在，AI就能判断你是否骨骼精奇了。 而且这还不是概念或实验室技术
Kotlin被Google官方认为是Android开发的一级编程语言。今天，我将主要讲解，关于Kotlin的一些实用语法糖，主要包括：
前言 这个名字起的非常大，但是本文只能从一些概念和我自己的理解上介绍一下什么是人工智能。本文只是给从未接触过此块的人一个大致的印象和思路，其余人请直接略过。 一、什么是人工智能 人工智能这个概念最近非常火，其实什么是人工智能，无非是想让电脑拥有像人一样的智慧。以前电脑做事比较222，从来都是0和1两个数，你让电脑干什么电脑就干什么，像一个听话的奴隶一样，没有自己的思想，没有自己的创新，不会有多余的想法。看上去挺好，但是随着时代的发展，人们对这种电脑的表现已经完全不满意了，现在我们想让电脑不光完成我们交予他的
在约翰格雷的《男人来自火星，女人来自金星》中就已经说过，男人和女人无论是在生理上还是心理上，无论是在语言还是情感上，都是大不相同。男女吵架本就是每天都在上演的日常，无论谁对谁错，然而通常情况下最后都是男人主动去哄女人。当然，正所谓清官难断家务事，连人类自己都搞不清弄不懂的事情如果要交给人工智能来判断，那么它们又会得到怎样的结论？ 📷 现在，微软却有个叫小冰的人工智能搞了一个噱头，小冰说，即将与一款智能设备，进入千万家庭，对于“介入复杂的人类家庭关系，感到危机四伏，微妙重重”，小冰启动了“30天紧急调教计划”
本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的基本概念
WISE-750是集成机器学习功能的以太网高速同步采集模块，通过采集电压信号和与WISE-750一起打包的加速度传感器PCL-M10测量振动信号。测量完成后，由AI芯片进行机器学习建模并得到特征值，告诉产品是否合格、机器是否健康等。特征值信息可以通过以太网或数字报警信号发送，也可以将原始数据上传进行后续分析。WISE-750提供数据采集、数据处理、振动传感器和以太网连接，可用于分布式高速采集、产品质量检测和旋转机械，如机床、泵和电梯等电机驱动设备的PHM等。
有关人工智能的话题吵吵嚷嚷了很长一段时间。虽然在资本的加持、巨头的拥趸之下，人工智能俨然已经成为后互联网时代的全新热门领域，但是，在一片热闹之后，人们似乎并未特别明显地感受到所谓的人工智能给人们的生活带来的些许改变。
一些专家认为 AI 的下一个重大进步是发展其社会智能，这将帮助它改进与人类的交互方式。
提到大数据搜索，作为全球最大的搜索引擎google，同时也是我们公认的大数据的鼻祖。储着全球万亿网页数据，发明了GFS分布式文件系统，也是因为他抓取几乎所有能访问的网页 以及采用pageRank做网页排名发明了MapReduce分布式计算框架，有了谷歌的探索才有了后来大数据搜索应用的百花齐放。
问句匹配是自然语言处理的最基本任务之一，是自动问答，聊天机器人，信息检索，机器翻译等各种自然语言处理任务基础。问句匹配的主要目的是判断两个问句之间的语义是否等价。判别标准主要根据主句（即提问者）所蕴含的意图来判断两个语句是否等价，而不直接判断两个语句是否表达相同的语义。因此，其核心是语句的意图匹配。由于来源于真实问答语料库，该任务更加接近于智能医疗助手等自然语言处理任务的实际需求。
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：
随着人工智能技术的普遍应用，越来越多的行业也融入了AI智能检测分析技术，开启智能化时代。TSINGSEE青犀视频也积极在旗下视频平台中融入AI技术，比如人脸识别、车辆识别、车牌识别、行为分析等。目前我们正在基于EasyCVR平台研发AI人脸识别与视频监控技术的融合，今天来和大家分享一下开发中的小技巧。
随着人们生活水平变得越来越好，很多娱乐项目都逐渐走进人们的日常生活中，尤其是现在最火爆的视频，这也导致很多视频平台现世。这些视频平台都有自己的一套审核机制，会对视频创作者发布的视频进行一系列的审核，审核通过才会展现给各位看。那么人工智能审核短视频的什么方面？
2019年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019，简称“CCAI 2019”）将于在9月21日-22日在青岛胶州召开。字节跳动人工智能实验室（ByteDance AI Lab）总监李磊博士将出席大会，并担任人工智能创新应用论坛共同主席。
在P1阶段，智能体必须在没有即时奖励的情况下探索一个环境以获取信息； 在P2阶段，智能体在很长一段时间内从事一项不相关的干扰任务，并获得了许多附带的奖励； 在P3阶段，智能体必须利用P1中获取的信息获取远端奖励(distal reward)。
上世纪60年代，曾由麻省理工团队开发了史上第一个基于规则的聊天机器人ELIZA，在这场测试中失败了。
【新智元导读】预测对经济和社会极其重要。金融、医疗、政治以及反恐、自然灾害预防等等领域，预测都有着不可替代的作用。然而，此前的研究表明，即便是最顶级的专家，在预测能力上也不一定比随机概率更好。德勤7月26日发表最新报告，认为大数据和AI会从根本上改变人类的预测规则，带来更好的预测能力，从而为企业带来丰厚的利润。文章也强调，人工智能时代下的预测呼唤新的人机合作方式，也更需要“群体智能”。 智能机器时代，人类的判断力 时下，商业和知识体系中的两大主要趋势为在复杂且快速变化的世界中进行预测提供了互补性的洞见。一
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