在2023年《华尔街日报》（WSJ）的科技新闻发布会上，OpenAI的首席执行官Sam Altman和首席技术官Mira Murati讨论了人工通用智能（AGI）、未来GPT模型的发展，以及人工智能对人类的影响。
工业革命迄今，人类在数百年间逐渐习惯与机器朝夕相处，从最初的惊慌失措到现在的视若无睹，而今媒介成为身体的延伸，手机成为媒介的集成，机器甚至成为人身体的一部分，除了广泛应用于医疗的机械手臂、机械腿等，赛博格（Cyborg）、“脑机结合”也正在慢慢地从科幻故事变成现实……人类与机器的关系逐渐亲密，机器不再仅是客体和死物。人类在恐惧中萌生幻想，对机器拥有智能、甚至成为伴侣/朋友的想象不绝如缕，不少人希冀机器拥有真正的智能和情感，进而拥有独立思考能力和自主性，与人类发生深层次的情感交流。
C位是近年网络上一个比较热门的词，最早来源于DOTA等游戏领域，是核心位置（Carry位）的简称，代表的是能够在游戏前中期打钱发育并在游戏后期带领队伍力挽狂澜的角色。现在C位一词逐渐扩大到了娱乐圈乃至我们的生活中，在社交、表演、比赛以及各种日常活动场景中，只要当某一个人在人群中处于中心位置，即最重要的人，大家便称呼他是C位（Center位）。
作者简介：李翔，国内某互联网大厂AI民工，前携程酒店图像技术负责人，计算机视觉和深度学习重度爱好者。
导读：在这篇文章中，我们将介绍如何利用计算机视觉和深度学习技术构建一个性能优异的C位检测器，从而快速准确地在一群人中发现真正站C位的那个最重要的人。
曾经如日中天的互联网行业如今身处“寒冬”之中，还在努力寻找自救的方式。但人们的注意力总是有限的，大家早已不再关注互联网赛道，取而代之的，是芯片制造，人工智能等新兴赛道。特别是人工智能，在今年因为ChatGPT的强势出圈而成为了备受瞩目的当红炸子鸡。
AI视频生成这块儿，最近可真是火得不得了。这几个月以来，好几个视频生成模型相继亮相。各个高校实验室、互联网巨头AI Lab、创业公司纷纷加入了AI视频生成的赛道。Pika、Gen-2、Show-1、VideoCrafter、ModelScope、SEINE、LaVie、VideoLDM等视频生成模型让人眼前一亮。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是模仿生物神经网络（如大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于估计或逼近那些无法用传统算法精确表示的复杂函数关系。ANN是由大量互联互通的人工神经元组成，通过学习过程调整神经元间的连接权重，以实现特定的信号处理或行为模式。
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。
但知名AI学者冯雁有自己的思考。她既有科技的一面，也站在人文的立场，不止于思，也用实际研究成果不断探索。
从有益的到极具破坏性的、从小型到巨大，以及或是善良或是邪恶的那些拥有类人特质的机器。
人工智能与人类认知世界的维度一致，即主要通过图像、文本和声音三个维度进行感知和交互。图像、文本和声音分别对应计算机视觉CV、自然语言处理NLP、自动语音识别ASR三个重点应用领域
日本总务省于2016年2月起召开了一系列的“人工智能（AI）网络化研讨会”，并于4月15日发布了相应的中期报告。2016年6月20日，总务省再次发布了题为《AI网络化的影响与风险：实现智慧网络社会（WINS）需解决的问题》的2016年报告，总结了最新的研讨结果。下面将简要介绍该报告的内容。 （1）与AI网络化相关的最新动态 根据安倍首相“要在年中制定AI的研发目标与产业化路线图”的指示，日本总务省、文部科学省和经济产业省于4月18日设立了“人工智能技术战略会议”，作为人工智能研发的中枢，其下还设立了研究协作
而这一切都离不开由数十亿细胞构成的大脑，这个器官主导人类接触和感受这个世界的万千变化。
AI 视频生成，是最近最热门的领域之一。各个高校实验室、互联网巨头 AI Lab、创业公司纷纷加入了 AI 视频生成的赛道。Pika、Gen-2、Show-1、VideoCrafter、ModelScope、SEINE、LaVie、VideoLDM 等视频生成模型的发布，更是让人眼前一亮。v⁽ⁱ⁾
“人工智能前沿讲习班”(AIDL)由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者，预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。
2023年AI大模型快速迭代发展，渗透到人类生活的方方面面。面对超级AI的逐渐涌现，人类社会也呈现出不同程度的担忧，这其中逐渐分成了有效加速和超级对齐两个阵营。两大阵营的分歧最终在OpenAI高层人事变动中被投射到人们面前。有效加速与超级对齐分别代表了什么立场？这两种理念对我国AI发展有什么影响和启示？除了有效加速和超级对齐这两条路线，还有没有第三条？
AI 科技评论按：是否为了简单的抠图功能，还在苦苦修炼 Photoshop 大法？即使修炼成功了，是否觉得在抠图这件事情上花费的时间依然太多？如今一个名叫 remove.bg 的工具可以免除你的这种烦恼，只要上传照片后点击确认，5 秒钟后即可获得一张透明无背景的主体照，而且在使用上完全免费。
---- 新智元报道 作者：AI科技评论 编辑：桃子 【新智元导读】与人类互动23万次后，AI的视觉识别能力提高了112%。 人类从与他人的互动中学习，而目前的人工智能却常常只能在与社会隔离的环境中学习。所以当我们把一个智能体放到真实世界中时，它会不可避免地在遇到大量新的数据，无法应对不断变化的新需求。 如何将智能体从只有一堆书的房间里「解放」出来，让它在广阔的社会情境中学习，是一个新的挑战。 最近，斯坦福大学计算机系的 Ranjay Krishna、Donsuk Lee、李飞飞、Michael
7 月 12 日，中国科学家发布世界首套单细胞分辨率的猕猴大脑皮层细胞空间分布图谱，研究成果在国际知名学术期刊 Cell（《细胞》）刊登。该研究为系统的分析大脑皮层中不同层面和区域的细胞类型分布及其基因表达特征，提供了目前最完整的灵长类大脑数据。
周末在讲课的时候，临时给学生讲解了一些技术前沿的思维方式，从“人机协作”---“文本挖掘”---“正态分布”---“考试成绩”---“反欺诈”---“机器学习预测”---“分类问题”---“聚类算法”，进行了一次跨领域的讲解。有几个要点，总结一下，包括：
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。
2020年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2020，简称“CCAI 2020”）将于8月29日-30日在南京召开。CCAI 2020以“智周万物”为主题，探讨人工智能作为引领未来的战略性技术，如何以周知万物的学术境界赋能未来，带动时代发展，实现互联世界的远大理想。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】与人类互动23万次后，AI的视觉识别能力提高了112%。 人类从与他人的互动中学习，而目前的人工智能却常常只能在与社会隔离的环境中学习。所以当我们把一个智能体放到真实世界中时，它会不可避免地在遇到大量新的数据，无法应对不断变化的新需求。 如何将智能体从只有一堆书的房间里「解放」出来，让它在广阔的社会情境中学习，是一个新的挑战。 最近，斯坦福大学计算机系的 Ranjay Krishna、Donsuk Lee、李飞飞、Mi
如今这个时代，不管是有意还是不经意，我们都在接触或使用人工智能。在我们的日常生活和商业实践中，各种在线的设备、云计算和边缘计算以及各种API 将人工智能带入了实践。
【新智元导读】愈来愈热的人工智能的下一步将走向哪里？见仁见智。不过，最好的莫过于在近期美国加州长滩举行的NIPS 2017上寻找答案。这次大会上展示的基于机器深度学习的Demo，比如可以随意与人类沟通互动的MILABOT聊天机器人以及可以学习并预测人类动作的伯克利大学带来的机器人，可以一叶知秋。 AI的下一步在哪里？可能没有比这周在美国加州长滩举办的NIPS 2017上大会和专题论坛能给到更好的答案了。 蒙特利尔大学团队在展台上展示的MILABOT机器人聊天非常有趣。这台机器人的特点是：可以和用户随意对话，
如果AI在复杂的环境中，学会和人一样实时感知、分析、理解、推理、决策并行动，那么就可能在多变、复杂的现实环境中发挥更大的作用。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 人类从与他人的互动中学习，而目前的人工智能却常常只能在与社会隔离的环境中学习。所以当我们把一个智能体放到真实世界中时，它会不可避免地在遇到大量新的数据，无法应对不断变化的新需求。 如何将智能体从只有一堆书的房间里“解放”出来，让它在广阔的社会情境中学习，是一个新的挑战。 最近，斯坦福大学计算机系的 Ranjay Krishna、Donsuk Lee、李飞飞、Michael Bernstein 等人针对此问题提出了一种新的研究框架：社会化人工智能（socially situa
译自 Bridging the AI-Human Divide: AI as Your Operations Teammate 。
AI与IA字母顺序互换，却不是“智能人工”，而是增强智能。至于它具体是什么，这里先卖个关子，你只需知道它经常出现在科幻电影中即可。
信息大爆炸的时代，社交平台启用人工智能算法去检测平台上海量的内容，除了检测内容，类似于微软小冰这样的人工智能虚拟社交也变得非常普遍，连韩星崔雪莉都通过个人社交网晒出了自己与人工智能对话的截图，还有新兴创业公司ObEN在研究将个人数据上链，通过人工智能技术，打造一种新的社交体验的区块链平台。
大数据文摘出品 假如你是一名地铁安检，你的眼前以每秒三次的频率闪现这样的图像，你能发现其中一个行李里面携带了枪支吗？ 不是很难，对吧？ 不过，现实中的工作不是这么简单，一眼看到还不够，后续还要进行一些操作，比如按下暂停按钮或者人工上报，这些往往更耽误时间。 这时候你可能会想，能不能用AI呢？ 的确，AI识别危险物品现在也能做到又快又准，不过，哪怕是最先进的AI，准确率也不能达到100%，对于一些不是很重要的任务，AI或许可以独立完成，但是对于安检这样的重要任务，往往只能依靠人工检测。 人脑本身处理图像的速
来自：oschina 链接：www.oschina.net/news/91955/2017-going-ai 如果说 2016 年是人工智能刚萌发新芽的一年，那么2017年就是它蓬勃发展的一年，因为很多组织将人工智能技术变成了现实。 📷 今天，很多设备都可以自动作出回应，开发人员也可以通过自动化测试和自动化构建来监视，检测和修复错误，以此来加速软件软件开发的生命周期。随着互联网的发展，人们拥有多种设备的设备，是否能有人工智能管理这些数据，对业务作出明智的决策？ 在几年前这可能是一个想法，或者只有少些科技巨头
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，当天同步开放11个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 2017年CDAS第4届中国数据分析师行业峰会大数据与人工智能分论坛中，来自IBM、猎聘网、智众互动、智库等6位专家与资深行业领军人物分享了大数据时代，大数据如和驱动
就像每个人眼中都有一个自己的哈姆雷特一样，每一个看AI 都是不一样的。作为一个老程序员，也只是一个工作时间长一些的程序员而已，本没有什么资格定义AI，但是面对这样的问题， 还是强作镇定，从一个工程师角度阐述一下，“什么是AI？”以及AI 和 大数据，机器学习，神经网络，自然语言处理等诸多名词到底有什么关系呢？
Stable Diffusion、ChatGPT等生成式AI技术（Generative AI）在2023年上半年吸引了IT创投圈的最多注意力。当我们稍稍从波澜壮阔的新技术浪潮中回过神来，开始认真思考到底什么样的应用场景才是生成式AI的最佳落地方向时，很多人还是会发现，科技与市场之间的关系错综复杂，很难梳理出生成式AI落地的最佳路径：
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。
【新智元导读】谷歌昨天宣布启动新的研究计划 People + AI Research（PAIR），旨在改善人与人工智能系统的交互体验。谷歌同时宣布开源两个数据可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive，针对 AI 工程师，便于后者开发机器学习系统。 Alphabet 周一宣布启动一项新的研究计划 People + AI Research（PAIR），旨在改善人与人工智能系统的交互。 People + AI Research（PAIR）计划目前有十几名成员，他们将与谷歌公司的各种产品
「每次她试图说话，我就会斥责她，而且持续好几个小时。」另一名Replika用户说。
AI潮流引起各行各业的革命，可以说自成熟而来，主宰了各个行业，手机要人工智能化，家居要人工智能化，语音助手也要人工智能化，当然有些领域人工智能头铁进去被各种吊打出来，比如教育行业被班主任压制，进军销售行业发现真不是销售小哥的对手，但不可否认的是，各个行业不论是新兴行业还是传统行业都在热烈的引进人工智能，历史很明显，谁不紧跟潮流，适应先进科技导致落后，不论你多厚实的家底，等待你的就是一个死字，而率先适应新科技的往往会借着科技东风扶摇而上，化鲲化鹏。不久前，人工智能的触角又伸向了分析师的position。 📷
AI 科技评论消息，腾讯副总裁、腾讯 AI Lab 负责人姚星在开场致辞中阐述了腾讯 AI Lab 的发展战略，并宣布了与施普林格•自然集团（Springer Nature）旗下的自然科研（Nature Research）达成长期战略合作伙伴关系。双方将展开一系列合作，共同助力人工智能前沿研究。 据 AI 科技评论了解，双方将共同推动「AI+医疗」领域的跨学科研究，促进 AI 产学研一体化。双方将着眼于医疗领域的实际痛点，探讨通过学术奖金、产学研交流等多种形式，整合全球科研资源，支持医疗行业与人工智能研
作者 | 周剑铭 柳渝 李红萍 本文系投稿作品，仅代表作者观点 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 面对AI的咄咄逼人的发展，AI的伦理学问题成为了时代的焦点，本文重点在于强调“中西文化”和“科学与人文”的不同视角。 一、AI的伦理学问题成为了时代的焦点 今天的AI已经把过去一些认为是耸人听闻的话题变成了无法回避的严肃研究，不仅传统的科学理论与技术实践以及两者的关系正在重构，而且在“科学”与“人文”两大分别的领域之间产生了挑战性的融合问题，面对AI的咄咄逼人的
人工智能可谓当下最火的词，人们对它的认识已经不仅仅停留在阿法狗的印象上了。越来越多的行业正在被机器学习、 VR 、人工智能这样的前沿技术颠覆，科技的发展进步使人工智能离我们的生活越来越近，AI的智能化和人性化会影响每一个人未来的生活和工作。 那么一起来听听美国专家关于2018年人工智能发展的最新观点吧！ 📷 1 AI的情感会使机器人更加拟人化，增强人们的同情心和同理心 近年来，人们在手机、机器人和一些智能设备上花了太多时间，这会造成人与社会脱节，甚至逐渐丧失面对面的沟通能力。例如发生打斗等社会事件时，一些年
因为它要求玩家掌握、理解他人的观点以及背后的动机，制定复杂的计划并及时调整，然后应用语言与他人达成合作，最后说服他们建立伙伴关系和联盟等。
本周二，Meta 提出的人工智能 Cicero 成为了 AI 领域的热门新闻，通过和人玩在线版「外交」游戏，它锻炼了自己的技能成为高手，在玩过的不止一场游戏中排名前 10%。
近期，市场研究公司Nova One Advisor发布调研报告，报告称，全球基于AI的临床试验患者匹配市场规模预计会从2022年的3.609亿美元，发展到2030年的19亿美元，复合年增长率为27.7%。
选自Meta AI Blog 机器之心编译 编辑：陈萍、蛋酱 AI 学会了「揣度人心」，这本来是世界上最难的事情之一。 长期以来，游戏一直是 AI 进步的试验场——从深蓝战胜国际象棋大师 Garry
随着机器学习，尤其是深度学习在许多复杂问题中大获成功，大量企业开始把机器学习技术用在自己的业务中，相关专业的学生和教授在用人市场上变得分外吃香。
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。
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