随着科技的进步，人工智能(Artificial Intelligence，AI)正逐渐渗透到各个行业中，其中包括金融领域。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 人工智能技术与系统已经开始频繁地出现在人们的工作和生活中，智能财务系统、智能招聘系统和智能推荐系统等不一而足——这些智能系统正在逐步改变社会生活的方方面面，影响甚至决定人的命运。 似乎在我们还没弄明白人工智能到底是怎么一回事的时候，人工智能的实际应用就已经跑得很远了。 然而，我们真的了解人工智能吗？到底什么是人工智能？人工智能的决策机制到底是怎样工作的？它今后将朝着怎样的方向发展？ 这些问题都与人工智能系统的可解释性（Explainability）息息
技术进步呈现出翻天覆地的变化。昨天的热门科技转眼间就成了明天的旧新闻。我们生活在一个人工智能飞速发展的时代。就像是每一周，人工智能领域都会出现重大突破，而且都会创造新的记录。如果你还不知道物联网，人工
📷 翻译|翁建曙 田桂英 校对|卞峥 ◆ ◆ ◆ 导 读 中国香港破旧的观塘区里一座灰色的工业大厦，它看上去外表肮脏，远处金融中心高大上的摩天大楼和它形成极大反差。但就在这座大厦的九楼一间甚至没有任何指示牌的办公室里，一个智能投资者正在慢慢成型。 它是一个由一些学术界的机器人研究人员、数学家以及前银行家组成的团队开发出来的自动交易机器人。它是一家新兴对冲基金Aidyia的心血之作。设立Aidyia的种子资金由风险投资家EmanuelBreiter所投资。 Aidyia的联合创始
《21世纪资本论》通过详实的数据研究，提出了一个观点：20世纪70年代以来，在全球范围内投资增长率高于经济增长率。 全球范围内贫富差距扩大，富有者越发富有，而贫穷者愈发贫穷。 钱本身代表了赚钱能力，而
据《连线》杂志2016年8月报道，受埃隆·马斯克（Elon Musk）支持的OpenAI研究所（开放人工智能研究所）计划公开其人工智能研究成果，并且希望确保人工智能不被用于非法目的。而也是因为这个原因，该研究所希望创造一种新的警力：人工智能警察。 OpenAI所担心在人工智能技术的发展过程中，有人会悄然取得突破，并将之用于违法的目。因此，OpenAI呼吁其他顶级研究人员加入其行动，一同开发新技术来检测人工智能领域取得的突破。 特斯拉首席执行官埃隆·马斯克和Y C
作为中国人工智能技术和产业领域规模最大、影响力最强的专业会议之一，2017全球人工智能技术大会汇聚了全球人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英，在48小时的议程中，立体剖析了技术大牛与产业明星眼中的人工智能，硕果累累。 在首日精彩纷呈的主题报告与尖峰对话后，大会的第二天为主题分论坛专属，围绕人工智能技术、投资、创新和行业应用多个维度进行探讨，带来了大量超规格干货内容。多达12场的分论坛，涵盖了智能驾驶、机器人、深度学习、脑科学、智能金融和智能投资等领域，解读人工智能产业落地的正确姿势。堪称人工智
Designing explainable artificial intelligence with active inference: A framework for transparent introspection and decision-making https://arxiv.org/abs/2306.04025
艾伦·图灵是英国数学家、逻辑学家、密码学家，对计算机科学的发展具有重大影响。他于1936 年提出了抽象计算“图灵机”，使算法的概念得以形式化，至今仍在许多理论和实践研究中得到应用。世人公认，图灵的科学成就为计算机科学，尤其是人工智能理论奠定了基础。于1950年发表了论文《计算机器与智能》，表明机器能够模拟人类行为并进行逻辑演算，如下棋。
近年来，人工智能(AI)开始起步，并在科技行业取得重大进展。从挑选人们想去的餐厅开始，Siri、谷歌Assistant、微软Cortana、亚马逊Alexa等人工智能助手帮助我们日常生活。我们每天都在不知不觉中习惯了使用人工智能。例如，智能手机键盘上的自动更正功能和Facebook上的自动标签功能都是由人工智能控制的。简而言之，人工智能产业正试图让电脑模仿人类的智能，而通过神经网络，他们已经成功了一半。在神经网络中，他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分)，它基于数据表示而不是基于任务的算法。虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。
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
最近参观过纽约证券交易所的人都知道技术已经对华尔街上金融精英们的就业产生了严重的负面影响。 而且这种影响随着人工智能产业的发展将会持续。 到2025年，人工智能技术在全球范围内将会减少资本市场就业的数字高达23万，这是Opimas上周发布的报告中提供的数据。而同时金融机构的成本占总收入的比重将降低28个百分点。 此外，Opimas的报告还预计金融机构今年在人工智能方面的支出将超过15亿美元，到2021年前每年支出近28亿美元，这还没有包括金融机构对人工智能创业企业的投资。 很明显人工智能技术将会改变华尔街
美国白宫不久前发布关于人工智能的两份报告，其中详细阐述了人工智能的发展现状、规划、影响以及具体对策。美国财经网站Quartz对此发表评论文章称，这两份报告显示出白宫不急于对人工智能的研发进行广泛的监管
各行各业的领导者，无论是在商业、教育还是政府领域，都应该关注当前正在发生的变革，并思考如何最好地使他们的组织适应未来。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
摘要： 探索人工智能系统类别：专家系统、机器学习、神经网络、进化算法与混合智能的多重视角，解读人工智能认知观：符号主义、连接主义与行为主义的理论与实践。文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
今天十年程序员给大家汇总了国内能使用ChatGPT的方法，解锁更多ChatGPT新玩法，避开官方检测账号异常，无法注册等问题。
AI系统的决策过程往往是一个复杂的“黑箱”过程，即使是设计这些系统的工程师也很难完全理解其中的逻辑。这种不透明性导致了两个问题：一是人们对AI的决策缺乏信任，担心其可能带来的潜在风险；二是AI系统本身可能存在的伦理和偏见问题。
据《商业内幕》网站2017年8月报道，摩根大通（(JPMorgan)）正在测试一个人工智能系统。 长期以来，主要金融服务公司一直在利用算法来提高股票交易效率。现在，摩根大通表示已经开发出一套人工智能系统，将这种自动化提升到新的高度。 自2017年第一季度以来，该银行一直在欧洲测试它的人工智能程序LOXM，并计划测试成功之后，第四季度将其推广到亚洲和美国的业务。LOXM接受了数十亿笔历史交易的训练，使其能够以最大速度和最优价格执行股票交易，并在不造成市场波动的情况下出售大量股权。据摩根大通表示，L
作为人类，我们认为时间是理所当然的。我们生来就有对事件的理解，因为这对我们的生存至关重要。但人工智能却没不这样，机器人不理解时间的概念。
近年来，人工智能(AI)在科技领域取得了长足的进步。从挑选人们想去的餐厅开始，他们让Siri、谷歌助理、微软Cortana、AmazonAlexa等人工智能来控制局面。我们甚至没有意识到，我们已经习惯于人工智能。例如，智能手机键盘上的自动校正功能和Facebook上的自动标记功能都是由人工智能控制的。
人工智能技术的迅猛发展为社会带来了许多便利，其中ChatGPT作为自然语言处理领域的代表性技术，其功能与应用也日益广泛。然而，随着人工智能的普及，我们不得不面对一系列伦理挑战，这些挑战涉及人类的隐私保护、算法偏见、人类失业等问题。本文旨在探讨ChatGPT及其他人工智能系统所面临的伦理挑战，以及对应的权利与责任问题。通过道德设计与监管措施的引入，以及社会参与与教育的推动，我们希望能够为人工智能的合理使用和治理找到平衡点。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | yawei，大饼，知常曰明 引言 “机器智能是人类需要做出的最后一样发明。” ——Nick Bostrom （译者注: Nick Bostrom是著名人工智能专家，担任牛津大学人类未来研究院院长、哲学教授） 今天，人工智能（“Artificial intelligence”，或“AI”）已经成为现实，它比我们想象的更快地影响着我们的生活。从手机里的Siri语音助手到智能电视里面Netflix个性化推荐的影片，AI已经无处不在。可以说AI带来的革命将会是历史上最大的
当代人工智能技术在给人类带来多方面福利的同时，面临黑箱、鲁棒性和可解释性等问题，发展值得信赖的可解释人工智能已成为人工智能领域的核心关切。论文在论证可解释人工智能为什么重要的基础上，对可解释人工智能的内涵进行界定，进而提出发展可解释人工智能需遵循的一些原则，它们也可看作可解释人工智能需达致的目标和要求。论文最后提出了两点关于实现可解释人工智能途径的构想。
这篇综述探讨了生成式人工智能不断发展的前景，重点关注混合专家（MoE）、多模态学习的变革性影响，以及对通用人工智能（AGI）发展的猜测。它批判性地审视了生成式 AI 的现状和未来轨迹，探讨了谷歌的 Gemini 和预期的 OpenAI Q* 项目等创新如何重塑各个领域的研究重点和应用，包括对生成式 AI 研究分类法的影响分析。
Facebook人工智能研究人员创建了一对人工智能系统，能够使用360度图像，自然语言以及包含银行和餐馆等当地标志的地图在纽约市的街道上进行导航。名为Talk the Walk的研究任务和数据集是开源的，同时也开放了在Arxiv上发布的现实世界训练的初步结果。这项研究包括人工智能系统如何定位自己并比人类更好地传达观测数据。
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，
专注于数据、技术与公共政策的美国科技智库数据创新中心的高级政策分析师Joshua New撰文表示，由于美国采取的一些错误建议，美国有可能在当前的全球人工智能竞赛中落后于他国。该文主要内容如下：
机器之心报道 编辑：蛋酱、泽南 调参侠？炼丹师？都不对，该工作的学名是人工智能训练师。 从现在开始，「炼丹师」也有了明确的职业技能标准。 近日，国家人力资源社会保障部（以下简称人社部）发布了《人工智能训练师》国家职业技能标准。 人社部发布《人工智能训练师》国家职业技能标准 国家职业技能标准是在职业分类的基础上，根据职业活动内容，对从业人员的理论知识和技能要求提出的综合性水平规定，是开展职业教育培训和人才技能鉴定评价的基本依据。 该标准由国家人社部职业技能鉴定中心、浙江省人社厅指导，阿里巴巴集团牵头，浙
在某些特定的任务上，人工智能已经达到甚至超越人类的水平，我们需要时刻保持关注人工智能最新前沿与实践。 根据斯坦福大学《人工智能指数 2021 年年度报告》显示，人工智能在智能生成、计算机视觉、自然语言处理以及医疗和生物学领域的发展上已经取得了非凡的成就。 人工智能系统现在可以处理文本、音频和图像并生成足够高质量的产品。对于一些限定的技术来说，人类难以判断合成和非合成输出之间的差异。 过去十年，得益于机器学习技术（特别是深度学习技术）的应用，计算机视觉研究取得了巨大进展。新的数据显示，计算机视觉正在实现产业化
经过五天的鏖战，德州扑克人工智能系统Libratus毫无悬念获得最终胜利。在这场德州扑克人机大战中，中国龙之队的六位牌手共与冷扑大师打了36000手牌，共输792327分，AI完胜人类。 比赛的结局并
【导读】1月18日，召开国家人工智能标准化总体组、专家咨询组成立大会，在会上，国家标准化管理委员会宣布成立国家人工智能标准化总体组、专家咨询组，负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作。会议贯
12月8日，欧盟立法机构就《人工智能法案》达成初步政治协议[1]。这意味着尽管法案细节仍会有调整，但规制框架已基本确立。似曾相识的节点不禁让人联想起 2015年12月，当时欧盟就GDPR（欧盟数据保护条例）文本达成一致，并在转年批准通过法案，就此开启GDPR时代。
学术引领，创新为先 人工智能技术风潮正以摧枯拉朽之势席卷全球，所及之处，颠覆行行业业，改变你我的生活。而学术研究中的每一次新理论提出，旧问题攻克，都令这股力量更强大——它是浪潮的原动力，是预知未来的风向标。 7月22-23日，本年度中国人工智能学术会议最强音——2017中国人工智能大会（CCAI 2017）即将在杭州国际会议中心唱响。 由中国科学院院士谭铁牛、阿里巴巴技术委员会主席王坚、中国香港科技大学计算机系主任杨强、蚂蚁金服首席数据科学家漆远、南京大学教授周志华共同甄选本年度海内外最值得关注的学
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者 | Kate Crawford& Ryan Calo 选文|Aileen 翻译 | 陈思瑞 王婷 校对 | 周冲 Kate Crawford 和Ryan Calo认为：研究员担忧人工智能未来所带来的影响，会使得他们部署系统时分心。 芝加哥警察使用算法系统预测可能卷入射击案的人，但这些试验被证明很大程度上是无效的 上周，白宫发表了一份关于人工智能未来的报告- 是2016年5月至7月在西雅图，匹兹堡，华盛顿和纽约召开的四个研讨会的讨论结果。（点击查看） 在这些活动中
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。
就在前几天，Benjio等一批大佬针对人工智能可能危及人类命运的议题，又一次公开签署了一封联名信。
人工智能（AI），即计算机系统能够完成通常与人类心智相关的任务的这类概念，已经从未来派猜想变成了当今世界的现实。麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute，MGI）在中国发展高层论坛2017年年会（2017 China Development Forum）上发布了一份全新报告，探索了人工智能推动中国生产力增长的潜力以及扰乱中国劳动力市场的可能性，并指出了中国发展人工智能应重视的五大优先事项。 麦肯锡报告称，在曾经需要对计算机系统编程才能执行僵化定义任务的领域，现在可以提供通用学习策
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。
“呼死你”软件骚扰债主，一群肌肉男上门围堵进行侮辱和恐吓，送花圈、泼粪等极端手段无所不用其极，甚至使用暴力...
【新智元导读】白宫昨日发文，预计接下来２个月在全美举办４场知识讲座，讨论与人工智能相关的法律政策、社会福利、安全控制及经济应用问题，加深公众对人工智能和机器学习的理解。公告还指出，将于下周成立“人工智能和机器学习委员会”，用于协调全美各界在人工智能领域的行动，并将在奥巴马任期结束前多用人工智能提高政府办公效率。 眼看任期结束在即、大部分人的目光都被 Trump 和希拉里（尤其是 Trump）吸引过去的时候，奥巴马政府决定接下来的两个月里在华盛顿特区、纽约等全美４大城市举办４场免费公开讲座及讨论会，并将成果集
【新智元导读】美国圣母大学、哈佛大学等研究人员挑战为没有真实数据，只有可衡量行为的问题建模，他们设计了设计了一个基于回归框架的卷积神经网络，纯粹基于视觉判断得出的面部主观特征，让计算机据此预测其他人对这张脸的“第一印象”。对此，杜克大学 AI 研究者、计算机科学和哲学教授 Vincent Conitzer 撰文表示，纵使人工智能已经能够“预测”人类某些活动，但哪怕最简单的工作也需要一定技巧性，现有 AI 仍无法彻底取代人工。 论文：用深度学习预测第一印象 作者：Mel McCurrie, Fernando
目前已有吉林大学、天津大学、哈尔滨工业大学等15所中国高校建立了人工智能学院，本文将带你了解一下这些学院的概况。
今年 6 月，由 AI 青年科学家联盟 · 梧桐汇牵头，联盟学术委员会主席、中国工程院院士潘云鹤作为通讯作者，15 名来自中国学界和 AI 产业界的领军人物联手，在 Nature Machine Intelligence 上发表了论文《Towards a new generation of artificial intelligence in China》。
12月9日，以“数智金融-大数据的创新与应用”为主题的第二届中欧大数据金融论坛在深圳举行，国家千人计划金融领域特聘专家、北京大学汇丰商学院金融实验室主任朱晓天教授，国家千人计划金融领域特聘专家、平安科
堪比福尔摩斯的人工智能，明略数据加码企业级服务
（微信公众号 点滴科技资讯） 尽管银行业对新技术感到兴奋，但仍采取比较谨慎的方式。 德意志银行首席执行官约翰•克莱恩（John Cryan）曾经提出将其98000名员工中的一半用机器人代替。上个周末他戏剧性的下台意味着他将无法兑现这一承诺，但对于金融危机以来的十年间还在为盈利苦苦挣扎的银行业来说，投资者经常会听到其他人在多个场合谈论人工智能对银行业带来革命性影响的潜力。 前花旗集团首席执行官VikramPandit--作为金融科技的布道者 - 预计五年内30％的银行职位可能会被人工智能取代。日本的瑞穗金融集
本文介绍了AI技术在医疗、教育、金融、零售、安全、自动驾驶等多个领域的应用，以及AI创企融资情况、产品发布和收购情况。此外，文章还介绍了AI技术的未来发展趋势，包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术在医疗、教育、金融等领域的应用，以及AI技术对传统行业的冲击和改变。
---- 新智元报道 编辑：David Joey 【新智元导读】2800亿美元的「芯片与科学法案」，其实芯片只分走540亿，大头是「科学」。李飞飞任院长的斯坦福HAI分析了一波，看哪些条款与AI有关，AI行业能分多少蛋糕。 昨天，美国2800亿美元「芯片法案」正式签署，立即引发热烈讨论。资本市场给出强烈负面回应，主要芯片大厂股票纷纷大跌。 不过，无论是媒体还是市场，关注焦点全在「芯片」上，大概都忽略了这个法案的全名叫做「芯片和科学法案」。 实际上，2800亿美元中，给「芯片」的补贴加一起540多
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在，金融领域出现了很多机器学习的应用场景，这主要是由计算能力的提高以及机器学习技术方法的普及推动的（比如谷歌的Tensorflow）。 今天，机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在每天的日常金融应用中有多少应用模式。 TechEme
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