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【新智元导读】不久前，由IBM研发的AI辩论系统Project Dabater与人类辩论冠军进行了一场辩论，AI的表现令人印象深刻。从Project Debater身上，我们见证了人工智能在更高维度上对我们的大脑的思维和运行方式的一次形象的模拟。这是否意味着，人的大脑的许多能力都可以用AI重现？
马明良 编译 辩论，向别人表达我们理性思考的能力是人类独有的特征之一。 论证与辩论构成了文明社会、人类精神世界的基石。辩论过程也广泛应用于政府治理、科学研究、宗教信仰中。随着人工智能的发展，我们是否应担心人工智能使电脑也拥有辩论的能力从而超越人类呢？ 科技改变了我们的生活，我们正在适应全新的工作和交往方式。千禧一代只知道互联网。政府和法官也意识到了科技在促进公民参与民主与法治方面可发挥的巨大潜力，一些政客也认识到了社交媒体在选举中能发挥的巨大作用。然而，更深层的挑战依然存在。 其中一个挑战便是Upworth
本周一，IBM开发的人工智能Project Debater与人类辩手的两场辩论中，均取得了胜利。研究人员称，开发这款机器视为了帮助人类建立充分知情的论点并做出更好的决策。随着人工智能的进步发展，人类可能连最擅长的辩论也比不过它们了。
转眼间《奇葩说》第六季已经进入主场赛了，话说文摘菌最喜欢的环节就是看嘉宾们打辩论！因为真的好嗨哟，而且常被嘉宾们声情并茂的表达所动容。
前段时间，谷歌前 CEO 埃里克 · 施密特与亨利 · 基辛格联合发表了一本名为《The Age of AI: And Our Human Future》的新书，书中警告称，AI 系统的危险性正在迅速增加。
文 | 阑夕 早在上世纪中叶，人类对于人工智能的探索就已经开始了，但近年来伴随着芯片技术的突破及云计算服务的创新，人工智能技术老树发新芽，取得了迅猛发展，从谷歌的AlphaGo战胜李世石，到化名为Master的神秘「网络棋手」在网络上连续取得对包括朴廷桓和井山裕太在内中韩日顶级高手的快棋60胜，再到后来升级版的AlphaGo让柯洁无奈投子认输，短短两年的时间，人工智能的迅猛发展让人类开始由欣喜转为无限的忧虑，对于人工智能威胁论的讨论也甚嚣尘上。 关于人工智能的讨论，核心问题是人工智能觉醒后会不会和人类共
IBM的人工智能系统Project Debater近日分别和以色列国家辩论冠军、以色列国际辩论协会主席分别进行了人机辩论比赛，并全部获胜。
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
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。
最近在「风口浪尖上」的 Gary Marcus 是一名成功的科学家、畅销书作家、企业家，以及 Geometric Intelligence (被优步收购的机器学习初创公司) 的首席执行官和创始人。作为一名作家，他经常为《纽约客》和《纽约时报》撰稿，并且是四本书的作者。作为纽约大学心理学和神经科学教授，他在人类和动物行为、神经科学、遗传学和人工智能等领域发表了大量文章，并经常刊登在 Science 和 Nature 等期刊上。
IBM的计算机在1997年国际象棋比赛中计算机击败了人类，如今计算机在一场更加微妙的竞争中取得了胜利，那就是辩论。
整理 | 熊宇轩、琰琰、维克多 编辑 | 青暮 作为粤港澳大湾区的第一AI盛会，GAIR大会已成功举办五届，留下众多精彩、经典和令人惊叹的瞬间。GAIR 2021则延续以往豪华阵容，以1场主旨论坛、2场行业峰会、9场高峰论坛，涵盖自动驾驶、安防、集成电路、医疗、元宇宙、碳中和、隐私计算、新消费等热门领域。 滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。上世纪80年代末，以符号逻辑为基础的传统人工智能遭遇理论危机，新的人工智能理论陆续被提出，人工智能研究也进入了一个“百家争鸣”的新时代，联结主义、行为主义等学说迅速兴起。
---- 新智元报道 编辑：昕朋 好困 【新智元导读】2019年，马库斯和图灵奖得主Bengio就AI技术发展方向展开了一场现场辩论。2022年，这场世界人工智能交流盛宴的规模再度升级。马库斯、LSTM之父、麦克阿瑟奖得主等16名学者，从不同方向，共同探讨通用人工智能的未来。 中断一年后，由Montreal.AI和纽约大学名誉教授Gary Marcus组织的年度人工智能辩论于上周五晚上回归，与2020年一样再次以线上会议形式召开。 今年的辩论——AI辩论3：AGI 辩论——重点关注通用人工智能的概
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。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】呼吁暂停GPT-5的公开信发出后，沉默许久的Bengio发了长文，解释自己签字的原因，而LeCun继续强调，现在的担忧根本是杞人忧天，与AI末日论者辩论毫无意义。 呼吁暂停比GPT-4更强AI训练的公开信，把超强AI的种种争议，更加激烈地推到了公开的台面上。 这几日，后续激辩不断，几方立场愈发两极分化。 而公开信的签名人数，也从最初的1000出头，猛增到了近1.6万。 面对接踵而至的指责和质疑的声浪，OpenAI匆忙在凌晨发文回应：我们会坚决保障
2018年11月20日，美国国会研究服务处（CRS）发布题为《美国地面部队机器人和自主系统及人工智能：国会应考虑的问题》的报告，探讨“机器人、自主系统和人工智能之间的融合”，概述美国地面部队采用自主系统和人工智能带来的一些潜在影响和军事应用，并指出国会需要考虑的一系列问题。
夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 一辆AI驱动的无人车可能在模拟环境中撞树5万次才知道这是错误行为，对比之下，悬崖上攀爬的野山羊可没有多少试错机会，孩童无需数百万次练习就学
比如图灵奖三巨头 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun 就出现了两种观点。Hinton、Bengio 为一队，他们强烈呼吁加强对 AI 的监管，否则可能引发「AI 灭绝人类」的风险。LeCun 与他们的观点并不相同，他认为 AI 强监管必将带来巨头垄断，结果是只有少数公司控制 AI 的研发。
【新智元导读】人工智能和心理学领域的两位顶尖研究者，纽约大学 Yann LeCun 和 Gary Marcus 就 AI 是否需要类似人类和动物的内置的认知机制，以实现类似人类的智能这一问题，展开了激烈的辩论。辩论的关键在于无监督学习算法最终是否需要内置的认知结构，如果在不需要这类结构的情况下取得成功，那么 LeCun 将被证明是正确的。 一辆由AI技术驱动的自动驾驶汽车，可能需要在虚拟仿真环境中撞到树上5万次，然后才会学到这不是个明智的选择。但是，一只幼年野山羊在陡峭的山坡上学习攀爬，并不需要摔死几百万次
关于「AI灭绝论」引发的一系列争论，各路大佬们又吵起来了。这次加入争吵的是著名人工智能学者、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达。
去年10月14日，圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）的教授Melanie Mitchell和David C. Krakauer在arXiv发布了一篇综述，全面调研了所有关于「大规模预训练语言模型是否可以理解语言」的相关争论，文中描述了「正方」和「反方」的论点，以及根据这些论点衍生的更广泛的智力科学的关键问题。
Facebook研究人员使用35亿公众Instagram照片来训练算法，以便为自己分类图像。拥有如此多的培训图像帮助Facebook的团队创造了一项测试的新纪录，该测试挑战软件将照片分配到1,000种类别，包括猫，汽车轮子和圣诞袜。 Facebook表示，在10亿Instagram图像上训练的算法正确识别出测试中85.4％的照片。随着顶级机器学习研究人员雇用的成本很高，他们可以更快地运行他们的实验，工作效率就会提高。（via Wired）
我们的文化常常推崇自力更生、坚韧不拔的个体，不轻易受他人意见左右，但实际上，我们知道团队合作和在一群人中建立共识同样对于启动项目至关重要。
原文标题：A Complete Overview of GPT-3 — The Largest Neural Network Ever Created
人工智能会让更多人失业，还是会带来更多的就业机会？听多了AI技术研究者的论调，让我们听听经济学家的观点。昨天，MIT在一次人工智能的会议上，请来了一批经济学家，让他们就AI对就业的影响进行了一场辩论。 《你的xx工作要被机器人取代了！》 《xxx万xx员因为人工智能面临下岗！》 是不是已经被这样的媒体头条刷屏到审美疲劳？听多了这样的恐怖论调，我们应该担心自己的饭碗被AI取代吗？ 昨天，MIT请来了一批经济学家，来探讨AI技术的发展给经济带来的影响。不同于技术咖们的视角，这些经济学家从历史上经济的发展和其他行
选自venturebeat 作者：Sharon Goldman 机器之心编译 编辑：蛋酱、杜伟 深度学习未来会更好还是走下坡路？AI 圈先驱们展开了设想。 自 2012 年，以 AlexNet 为代表的深度学习技术突破开始，至今已有 10 年。 10 年后，如今已经成为图灵奖得主的 Geoffrey Hinton、Yann LeCun，ImageNet 挑战赛的主要发起人与推动者李飞飞如何看待过去十年的 AI 技术突破？又对接下来十年的技术发展有什么判断？ 近日，海外媒体 VentureBeat 的一篇专访
这一天，我们追溯历史、致敬传奇、展望远方。 作者 | 徐晓飞 杏花 莓酊 海涛 琰琰 维克多 编辑 | 周蕾 2021年12月9日，中国深圳。 由粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会、雷峰网联合主办，深圳市人工智能与机器人研究院、深圳市机器人协会、深圳市人工智能学会支持的第六届GAIR全球人工智能与机器人大会，于上午9:30在中洲万豪酒店正式拉开序幕。 作为粤港澳大湾区的第一AI盛会，GAIR大会已成功举办五届，留下众多精彩、经典和令人惊叹的瞬间。GAIR 2021则延续以往豪华阵容，以1场主旨论坛、2场行
Gary Marcus，他是一名成功的科学家、畅销书作家、企业家，以及 Geometric Intelligence (被优步收购的机器学习初创公司) 的首席执行官和创始人。作为一名作家，他经常为「纽约客」和「纽约时报」撰稿，并且是四本书的作者。作为纽约大学心理学和神经科学教授，他在人类和动物行为、神经科学、遗传学和人工智能等领域发表了大量文章，并经常刊登在 Science 和 Nature 等期刊上。
川普任上，对人工智能对国家未来经济和安全的战略意义看得非常重，并在2020年2月发布了有史以来首个国家人工智能战略，努力使人工智能研究的投资翻倍。
AI 科技评论按：由清华大学 AI 研究院张钹院士和清华大学唐杰教授联合发起的「AI Time」science debate 第一期，于 5 月 31 日圆满落幕。出席嘉宾还包括中国人民大学高瓴人工智能学院院长文继荣和搜狐网产品技术总监杨田等人，就主题「AI 安全与伦理」展开了激烈的辩论。近来，由 AI 人脸合成技术带来的一系列问题已引起了社会的广泛关注，而 AI 究竟应该如何发展？AI 革命应做出怎样的贡献？对于这些问题进行深入探讨，刻不容缓。
【新智元导读】早在70年前，艾伦·图灵在一场演讲中预测了机器学习和“有智能的机器”的工作方式，并预期到今天的有关人工智能对人类工作的影响之争论。那么，图灵的观点是哪一派的呢？ 📷 2015年3月19日，在中国香港举行的一场拍卖会预览上，英国数学家、计算机科学的先驱艾伦·图灵的笔记本内页被摆在他本人的画像前展示。(AP Photo/Kin Cheung) 1947年2月20日，艾伦·图灵在伦敦数学学会发表演讲，提出“我们想要的是一台可以从经验中学习的机器”。图灵预期到今天机器学习和深度学习的热潮
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。
大多数讨论都将人工智能的未来描述为像终结者那样的启示录或像Wall-E那样的乌托邦。
如今的AI机器人发展速度有点快，快得让人担心我们最聪明的人类会不会被自己创造的机器人替代。 的确，人工智能由人创造，在某些方面已经超越人类，但终究难以取代人类。二者不能简单的说谁比谁更聪明，需要从不同维度进行考量。 📷 在数据提炼、分析、处理能力上，似乎人工智能更胜一筹。腾讯财经推出的自动化新闻写作机器人，能利用算法编写稿件，在一分钟内将重要资讯和解读送达用户；阿里推出的人工智能机器人店小蜜，工作量堪比3.3万人工客服；摩根大通开发的金融合同解析软件，只需要几秒就能完成原来律师和信贷人员每年需要36万小时才
据北青报消息，北京已首次将AI用于戒毒领域，利用机器学习和大数据交互信息，帮助戒毒人员进行心理健康评估、精神卫生诊疗等。该项目核心是基于一项千人样本的毒瘾渴求度评估测试，运用人工智能技术针对戒毒人员毒瘾渴求度的量化动态评估方向，进行了一系列的研究和探索，“在初步的机器学习模型中，已可达到较高准确度的客观毒瘾渴求度动态评估。” (via 量子位)
下面这些问题，可能在我们不久的将来（一年或者两年？）就会出现在我们身边： 1.目前人工智能正逐渐大规模地应用于医疗行业，许多疾病的诊断已经可以通过机器学习的方法来完成。但是我们设想，如果人工智能诊断出现医疗误判，最终导致医疗事故，那么谁将来承担事故责任呢？是提供技术的公司，还是医院，或者医生个人？ 2.自动驾驶正逐渐上路，据各方估计在2020年之前自动驾驶汽车将进入消费市场。不可避免的，自动驾驶汽车在不熟悉的环境中可能会导致交通事故（例如2016年的特斯拉自动驾驶汽车事故），那么在这种情况下谁将承担法律
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，百度研究院量子计算研究所所长段润尧发表主题演讲《量子人工智能：从理论到实践》。在演讲中，段润尧讲述了量子计算的理论基础，对量子人工智能的发展现状和发展趋势进行了探讨和展望，并介绍了百度在量子人工智能方向的理论与实践探索和所取得的成果。 以下为段润尧在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 各位亲爱的开发者朋友，大家下午好！今天非常高兴有这个机会和大家相会在上海，一起聊聊量子人工智能
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 从电信网络到社交网络，从经济网络到生物医学网络……图结构的数据无处不在。 如何提取图的特征，表示或编码图的结构，基于图数据进行学习、推理和归纳变得越来越重要。 因为无论是进行数据挖掘、分析社交网络，还是优化推荐系统、问答系统，乃至未来破解AI黑盒、增强AI可解释性与鲁棒性，实现认知智能甚至通用人工智能，图都极有可能是其中必不可少的一环。 近年来，关于图表示学习（Graph Representation Learning，GRL）的研究激增，其中既包括用
在人工智能时代，每一个关于道德的问题似乎都在引发另一个问题。利兹培根教授是英国格林尼治大学建筑、计算和人文学科的副校长，她还拥有人工智能博士学位，是英国计算机协会的前任主席。上周在墨尔本举行的国际人工智能联合会议上培根教授表示，那些关于AI的法律的辩论仍面临着大量复杂的问题亟待解决。 在汽车中输入的程序需要取代人类在同样情况下所做的思考。“现在作为一名司机，你必须做出一个瞬间的决定，但对于自动驾驶汽车，你必须通过编程来判断其后果。”在没有选择的情况下，你会怎么做？ “你可以直接用数字来解决。”汽车可能会说，
人工智能价值对齐（AI alignment）是关涉AI控制与AI安全的重要问题，随着人工智能的飞速发展和广泛应用，人工智能可能带来的风险和挑战也日益凸显，由此，“价值对齐”问题开始被广泛讨论和提及。针对当下AI价值对齐领域的重要问题和研究进展，本文将围绕以下四部分内容展开：首先介绍什么是AI价值对齐问题；其次探讨AI价值对齐存在哪些风险模型；继而展示价值对齐问题的可能解决思路或解决方案；最后将提及在价值对齐领域存在的讨论和争议，并展望人工智能价值对齐的未来。
摘要： 2017年注定是机器学习快速发展的一年，特别是机器学习商业化的成功是的更多的人积极的投入到机器学习的学习当中。机器学习一定会成为未来的技术，让我们看看这项未来的技术现在发展到何种程度。 很难
Element AI公司研究表明，全球只有2.2万人拥有正确的技能。 每个人都知道，雇佣那些知道如何构建人工智能系统的人的竞争非常激烈。它将一度僵化的学术会议变成了疯狂的企业招聘市场，并将顶尖研究人员
①在2015年, 马斯克44岁生日派对上，他与谷歌联合创始人佩奇曾就AI产生严重分歧，甚至终结了十多年的友谊。佩奇认为人类最终将与AI机器融合，将会有许多种智能争夺资源, 马斯克则担心机器可能会毁灭人类。
2018年5月，美国特朗普政府成立了一个“人工智能特别委员会”，以协调政府和产业界在人工智能领域的工作。
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 十天前，硅谷钢铁侠、特斯拉CEO伊隆·马斯克在几十位美国州长面前，声称AI是对人类存在的最大威胁，并且呼吁加强对AI的监管。 虽然马斯克鼓吹这一论调已经多年，但这次整个AI界似乎都站到了他的对面，对他的批评声不绝于耳，直到Facebook创始人扎克伯格出手，事件到达了高潮。 “我认为那些对AI持否定态度或者鼓吹末日论的人，其实根本没理解什么是AI。他们的看法太消极了，甚至有些不负责任”，扎克伯格谈到马斯克时如是说。他还补充道“未来5-10年内，AI
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。
2016年9月6日，斯坦福大学发布了一份名为《2030年的人工智能与生活》的研究报告，展望了人工智能的研究趋势以及2030年的人工智能与生活，主要内容如下： 1. 人工智能研究趋势 推动人工智能革命的研究工作正在快速发生变化，其中最重要的是机器学习技术的成熟，部分刺激来自于数字经济的崛起，因为它同时提供和利用了大量的数据。其他因素包括云计算资源的崛起和消费者对广泛接入服务的需求，如语音识别和导航支持。机器学习得到了来自人工神经网络的极大推动，而后者取得了令人印象深刻的成功经验，现在已经可以利用巨大的数据集和
科技信使 记住这个名字，索菲亚（Sophia）！它是第一个获得人类公民身份的机器人！ 据商业新闻网站[http://www.businessnews.cn/]报道，利雅得未来投资倡议论坛（Future Investment Initiative）发布的新闻稿中透露，沙特阿拉伯成为世界上首个为机器人授予国籍的国家。 看完之后感觉好恐怖。史上第一个拥有合法公民身份的机器人来了。你尝试一下跟你iPhone的Siri对话，你就会发现，他们每天都在进步....... 在这场发布会上，主持人问它人工智能会不会威胁人类，
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