人工智能的保险阀——认知安全

0引言2016年初的＂阿尔法狗VS李世石＂围棋世界人机大战,赚足了人们的眼球。随后,微软AI聊天机器人Tay上线后竟然在一天时间内＂学坏＂,在引发人们大笑的同时,更隐约间暴露出一丝人工智能的安全危机。     

中国象棋人机大战 人工智能的里程碑

8月9日,由中国人工智能学会和浪潮集团主办的首届中国象棋“人机大战”在北京开战,超级计算机浪潮天梭与以徐天红、柳大华为代表的多位世界顶级象棋大师展开巅峰对决。人机大战赛事组委会认为,在为数不少的超级计算机中选择浪潮天梭作为机器一方参与比赛是理所当然的。浪潮天梭曾多次打破并刷新TPC-H全球最权威的计算机测试记录,具备领先人工智能水平与超强计算能力,是超级计算机领域的世界冠军。本次顶级水平的人机大战,初衷是“全面检阅中国人工智能的发展水平”,从实际的效果分析,本次人机大战确实大大拓展了人工智能领域的研究方法和…     

炒作之下的务实:科技巨头扎堆人工智能背后

今年年初,Google DeepMind团队在《Nature》上发表论文称,其名为AlphaGo(阿尔法围棋)的人工智能(AI)系统,在没有任何让子的情况下以5比0完胜欧洲围棋冠军、职业围棋二段樊麾.该消息引起了各方高度关注,加之即将到来的AlphaGo与过去10年最佳围棋选手李世石之间的终极挑战,一时间AI不仅引发了科技巨头关注和口水战,也成业内的焦点,例如Facebook声称也具备这样的AI技术.那么问题了,一场人机大战为何会引来巨头的口水战?     

中国象棋人机大战人工智能的里程碑

8月9日，由中国人工智能学会和浪潮集团主办的首届中国象棋“人机大战”在北京开战，超级计算机浪潮天梭与以徐天红、柳大华为代表的多位世界顶级象棋大师展开巅峰对决。人机大战赛事组委会认为，在为数不少的超级计算机中选择浪潮天梭作为机器一方参与比赛是理所当然的。浪潮天梭曾多次打破并刷新TPC-H全球最权威的计算机测试记录，具备领先人工智能水平与超强计算能力，是超级计算机领域的世界冠军。     

向阿尔法狗致敬,向"雷军"们说不

这一周有两场"战斗"引人注目.一是谷歌AlphaGo(阿尔法狗)与李世石的围棋大战全球吸睛,二是雷军和董明珠借两会狠批竞争对手让人瞠目结舌.前者让我们看到人工智能技术的飞速发展,在即将造福人类的同时,是否会给人类带来危机,这已经进入到一个哲学思考的范畴;后者却有公报私仇之嫌,引发业界的口水战,除了说明"贵圈很乱"、一地鸡毛之外,还让神圣的两会代表身份受到质疑——两会代表是来商讨国事的,还是来骂街的?     

AlphaGo背后强大的人工智能技术

计算机博弈是人工智能领域的一个重要分支,计算机围棋在计算机博弈中处于核心的地位.将深度学习方法应用到计算机围棋中是AlphaGo团队的主要方法,AlphaGo利用"价值网络"去计算局面,用"估值网络"去选择下子,这两个不同的神经网络像两个大脑一样合作来改进下棋.除了智能博弈,人工智能凭借其强大的计算能力还运用在方方面面,例如智能穿戴、智能家居、云计算、互联网等领域.本文从AlphaGo讲起,简单剖析了人工智能的方方面面,并对人工智能的未来发展提出了自己的见解.     

沃森机器人给我们的启示

就人机大战超级电脑＂沃森＂（watson）的胜出,讨论了沃森对人工智能研究给我们的启示.和银河相比,沃森的计算能力还较弱.沃森可能进入不了超级计算机的计算能力前100名,但是沃森能把一件事情（智力问答）干到最好.沃森的强项也不在于深蓝系统的国际象棋,但日常知识类的问题的挑战不在国际象棋之下,甚至有过之而无不及.这正是人工智能一个新的里程碑.     

地平线发布中国首款人工智能处理器,照亮智能驾驶和智能摄像头之路

随着AlphaGo与李世石的人机世纪对战,把人工智能浪潮推上了新的高度。2017年人工智能又迎来了更多突破,从概念到落地,从智能语音到自动驾驶,人工智能正逐渐走进我们的生活。2017年临近年末,中国大饭店迎来了一场科技盛宴,这就是由嵌入式人工智能全球领导者地平线举办的'AI芯·时代'发布会。会上地平线CEO余凯博士发布了两款嵌入式人工智能芯片,征程(Journey)1.     

奇点临近:漫谈人工智能

关于人工智能的主题,之前很多朋友求我动笔写一写,但苦于没有找到一个好的角度,所以久未下笔,生怕把这样一个事关人类未来生存的主题写得稀碎.年假期间,思绪稍定,脑子里想了很久的人工智能,终于成文. 关于人工智能,堪称2016年科技领域中的年度主题词,当然,每个领域的“爆红”都需要一个标志性的事件,人工智能的标志性事件就是去年初Alpha Go赢了人类围棋顶尖高手李世石,不仅赢了这一个棋手,还在接下来的几个月横扫了一大批围棋高手,这被认为是人工智能超越人类智慧的一个分水岭,再加上机器的学习进化速度呈指数级演进,一旦战胜人类,恐怕人类在围棋领域就永远都没有翻盘的机会了.     

人工智能时代新闻写作研究

针对"人工智能能否能取代记者"这一问题,人工智能在新闻写作领域中的介入对新闻工作者来说既分担了许多重复性、机械化的工作,也压缩了生存环境,所以要更准确、更深入地了解人工智能及新闻写作,充分发挥其特点和优势,也要认识到其不足,并就其不足之处加强自身能力和修养,如此才能达到理想的人机合作的形式和状态,促进新闻产业结构的优化和发展。     

Human experience in artificial intelligence

When computers were yet in their infancy, some experts fancied them to be?much as they fancied humans were?structurable to develop intelligence on their own. It has since been learned that the mind is not developed with the spontaneity originally conjectured and that computers are not wont to ``bootstrap' their way to higher levels of intelligence. The computer, if it is to adapt to new situations, must be given a ``helping human hand'. There are various ways of programming a computer to ``acclimate': One is based on a logic of syntax; another uses semantics; still a third, dwelled upon here at length, is based on repeated human intervention and computer interplay.     

浅谈人工智能在计算机中的应用

随着社会经济的不断发展与进步,科学技术的不断改革与创新,人工智能技术发展得到了质的飞跃,社会各界人士开始高度关注和重视到人工智能的应用。人工智能作为计算机运行过程的重中之重,是一个必不可缺的关键环节,它能够有效提高计算机的工作质量和效率,最大化满足现代社会对于智能化和人性化的服务需求,推动社会和谐稳定的发展,文章将进一步对人工智能在计算机中的应用展开分析与探讨。     

Some recent work in artificial intelligence

This paper will review certain approaches to artifical intelligence research--mainly work done since 1960. An important area of research involves designing a machine that can adequately improve its own performance as well as solve other problems normally requiring human intelligence. Work in heuristic programming that seems most relevant to this goal will be discussed at length. Important subproblems are devising techniques for self-improvement, the general problem of deciding what task to best work on next in a network of tasks, and the general problem of how to mechanize learning or inductive inference. Some work in linguistics and pattern recognition is directly concerned with the induction problem. Another area of research that will be treated is simulation of organic evolution.     

通信人工智能的下一个十年

移动通信技术走过了37年的发展历程,人工智能技术也已走过了64年的发展历程。从早期的各自独立演进,到5G与人工智能开始深度融合发展,“5G与人工智能”已被业界视为一组最新的通用目的技术组合,对垂直行业的发展起到提振生产力与赋能的作用。首先介绍了早期移动通信和人工智能各自的发展路线,并重点回顾了人工智能与通信技术在3G到5G阶段开始融合发展。针对通信人工智能,详细阐述了当前人工智能技术在移动通信生态系统中各领域的发展情况,包括通信网络基础设施、网络管理与运营、电信业务管理、跨领域融合智能化、垂直行业与专网等,并总结了通信国际标准组织对人工智能技术在移动通信系统中的分级定义与演进路线。面向下一个十年,展望了通信人工智能未来的发展路线与演进趋势,并结合3GPP与ITU-R的5G/6G时间表,前瞻性探索了基于3GPP和O-RAN路线的网络智能化、基于体验感知与意图的网络管理与运营系统的发展、网络AI信令体系、面向智慧中台演进的电信业务与支撑体系、跨领域融合的智能化体验管理与策略管理、从SLA向ELA的演进以及面向垂直行业的智能专网等。最后建议行业达成共识,在下一个十年中全面加速推进人工智能在通信生态领域的发展。     

Modern artificial intelligence for human-robot interaction

Interaction between humans and traditional robotic systems can be problematic, as the traditional robotic systems often perform repetitive actions in a restricted environment, whereas human interaction is often characterized by novel ways of interactions, which creates an ever-changing environment. Therefore, traditional robotic system methods and technologies are often difficult to apply in situations and applications where the interaction plays a major role. So we developed a new kind of user-guided behavior-based robotics and applied this method to both mobile and humanoid robots, in order to investigate how nonexpert users could develop their own complex robot behaviors within a very short time (e.g., 30-60 min) with no prior knowledge of the robot technology. In the development of the team of humanoid robots, Viki, we used a modern approach to artificial intelligence that puts emphasis on the balance between control, electronic hardware, material, sensory system, and energy. It is possible to develop simple user interfaces with the user-guided behavior-based approach, in order to allow any user to design performances with the humanoid robots. However, we should not only look at the control of robots when designing human-robot interactions, but also on the physical aspects of the robotic system. Therefore, the novel concept of "programming by building" is introduced and exemplified with the creation of a prototype system consisting of building blocks with individual processing and communication capabilities. By assembling such building blocks, the user develops both the physical aspects and the functionality of the robotic system in an easy manner with no need to use a host computer or a traditional programming language. The approach is further exemplified with the implementation of neural building blocks that can later be trained by the user.     

浅谈人工智能与职业教育

人工智能技术的发展,推动着社会生产力的提高,同时也融入到职业教育中.主要介绍了目前与职业教育有关的人工智能的研究领域,并论述了人工智能与职业教育的结合点.