• 马云全息投影参加世界智能大会:世界不由最高等动物决定
    马云全息投影参加世界智能大会:世界不由最高等动物决定 多人 ☉ 文      2020-07-09

    为活下去而做的创新才是真正最强大和不可阻挡的动力。

  • 陆奇智源大会分享最新思考 提到智能场所等产业生态(多图)
    陆奇智源大会分享最新思考 提到智能场所等产业生态(多图) 陆奇 ☉ 文      2020-07-01

    未来有可能成为主流产业生态的有自动驾驶、智能场所、机器人、个人助手和城市大脑。谈到当前AI创业创新最活跃的前沿领域,陆奇从AI基础前沿技术、AI交互、AI前端、垂直行业应用等七个维度详细拆解了创业最活跃的领域和创新模式,并指出了当下创业者可以长期参与的机会。

  • 李开复:资本不再看好豪赌模式 疫情中AI表现可打75分
    李开复:资本不再看好豪赌模式 疫情中AI表现可打75分 杨雪梅 ☉ 文      2020-06-29

    用户习惯形成之后,会逼着企业自动化、AI化、数字化、软件化、线上化其工作流程,从而形成数据,AI就能产生价值。

  • 英特尔宋继强:AI可以像人类大脑,通过小数据自我学习
    英特尔宋继强:AI可以像人类大脑,通过小数据自我学习 朱琳 ☉ 文      2020-06-25

    神经拟态计算最有可能开辟出一条从AI 2.0到AI 3.0的崭新赛道。神经拟态计算,是在传统半导体工艺和芯片架构上的一种尝试和突破。它通过模拟人脑神经元的构造和神经元之间互联的机制,能在低功耗以及少量训练数据的条件下持续不断自我学习,大幅提高了能效比。

  • 对话三位图灵奖得主:过去是人学计算机 AI是计算机学人
    对话三位图灵奖得主:过去是人学计算机 AI是计算机学人 陈建强 刘茜 焦德芳 ☉ 文      2020-06-20

    当前,我们正在从一个人类必须理解计算机的世界,迈向一个计算机必须理解人类的世界。亚里士多德曾说过,如果机器能干很多活,岂不能让人类解放出来,或许这一解放的起点就是——“理解”。

  • 外文荐读:五月值得阅读的15篇人工智能文章
    外文荐读:五月值得阅读的15篇人工智能文章 多人 ☉ 文      2020-06-10

    训练人工智能系统需要大量的处理能力,而大量的处理能力等于大量的能量消耗,这反过来又对环境有害。这就是为什么来自麻省理工学院的天才们开发了一种新的自动化人工智能系统,该系统不仅提高了计算效率,还减少了AI系统的碳足迹。

  • 李开复分享AI最新预判(多图)
    李开复分享AI最新预判(多图) 郭一璞 ☉ 文      2020-06-06

    深度学习打破了从“不可用”到“可用”的界限,把人工智能推进应用期。此后的Transformer、强化学习、迁移学习、GAN等技术虽然有很大的贡献,但不会像深度学习一样有如此革命性的进展。传统行业中的管理者和工程师学会运用AI的难度,要远远低于懂AI的人学会他们的行业然后颠覆他们的几率。李开复认为,可能在制

  • 美国首个AI本科主任里德:解决真实世界中定义不清的问题
    美国首个AI本科主任里德:解决真实世界中定义不清的问题 张唯 ☉ 文      2020-05-27

    卡耐基梅隆大学也是人工智能教育领域的领导者,在1958年开设了第一门大学计算机编程课程,此后推出第一个机器人学博士项目,也创建了世界上第一个机器学习系。

  • 中科院自动化所余山:对大脑的未知并不阻碍借鉴大脑成就智能
    中科院自动化所余山:对大脑的未知并不阻碍借鉴大脑成就智能 蒋宝尚 ☉ 文      2020-05-26

    在中国图象图形学学会主办的讲堂上,中国科学院自动化研究所余山研究员作了“从脑网络到类脑网络计算”主题报告。余山研究员借鉴Marr对视觉体系的划分,将类脑计算的研究分为四个层面:硬件、算法、计算、学习。针对每一层面,余山研究员做了或简或详的介绍,颇有启发。

  • 高文 黄铁军:人工智能带领人类——从信息社会迈向智能社会
    高文 黄铁军:人工智能带领人类——从信息社会迈向智能社会 高文 黄铁军 ☉ 文      2020-02-18

    在深度学习浪潮推动下,人工智能其他研究方向也在加速发展,包括机器感知、模式识别与数据挖掘、自然语言处理、知识表示与处理、智能芯片与系统、认知与神经科学启发的人工智能、人工智能和其他学科的交叉等。

  • 专访凯文·凯利:未来很多事情,都将发生在中国
    专访凯文·凯利:未来很多事情,都将发生在中国 陈璐 ☉ 文      2019-12-21

    智能眼镜能向我们展示从远处看到的东西,同时还会有接入耳朵的设备能够让我们听到......相信你可以拥有一个在各方面都很优越的人工智能只是一个幻想。这就像宗教一样。这其实是一个工程问题,与未来发明无关。工程不能优化所有的东西,总是需要权衡,包括智能。

  • 斯坦福大学教授Newsome:神经科学和AI交汇是个开放问题
    斯坦福大学教授Newsome:神经科学和AI交汇是个开放问题 佚名 ☉ 文      2019-12-14

    纽瑟姆教授表示,目前,能够植入到大脑里的电极信号非常简单,接受到的信号也很简单,而大脑的信号系统是极其复杂的。除此之外,还有很多大问题需要解决,其中一个是,现在植入到大脑里的电极能够使用的时间是有限的,意味着过一段时间后要取出,大脑对这些电极的材料也不能完全兼容。

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