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          發稿時間:2019-03-01 03:11 來源:幸运飞艇直播

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          報告首先揭示了人工智能研究在全球范圍內的“熱度”。2013年至2017年,全球范圍內所有學科領域的科研產出每年增長約為0.8%,而人工智能的年均增長速度接近13%。

          “通過對人工智能科研表現的全面研究,我們希望明確該領域的動態、趨勢和相關因素,并為其提供一些研究思路和見解?!睈鬯嘉柗治龇崭呒壐笨偛矛旣悂啞さ隆た巳R恩表示,這是他們首次對全球范圍內人工智能研究趨勢進行解讀,重點關注中國、歐洲與美國三大地區。

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          在人才引入方面,我們考慮的是“剛性人才引進”和“柔性人才引進”兩種模式相結合的辦法。比如,碩士博士人才、海外留學生等人才采取剛性直接引進方式,像院士、國外專家這些,我們將采取柔性人才引進方式。比如三個月在綿、大半年在京或國外。又比如,科研階段在綿陽,科研完成后回京回國等等。還有以養帶研的方式。就是帶著科研課題來療養的方式。

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          報告首先揭示了人工智能研究在全球范圍內的“熱度”。2013年至2017年,全球范圍內所有學科領域的科研產出每年增長約為0.8%,而人工智能的年均增長速度接近13%。

            中新社記者 張興龍 攝">  資料圖:海淀公園變身全球首個AI科技主題公園。中新社記者 張興龍 攝  中新網北京1月11日電 (記者 張素)信息分析公司愛思唯爾11日在北京舉辦人工智能科研發展趨勢媒體論壇。其中,最新發布的研究報告《人工智能:知識的創造、轉移與應用》顯示,中國在人工智能領域的重要性日益凸顯。   報告數據來自愛思唯爾旗下的數據庫及平臺,包括Scopus數據庫、Fingerprint引擎、PlumX平臺及律商聯訊的TotalPatent數據庫等。報告還參考了一些公共數據信息,如斯坦福大學人工智能指數報告、kamishima.net及中國科學院自動化研究所提供的數據集等。   “通過對人工智能科研表現的全面研究,我們希望明確該領域的動態、趨勢和相關因素,并為其提供一些研究思路和見解?!睈鬯嘉柗治龇崭呒壐笨偛矛旣悂?middot;德·克萊恩表示,這是他們首次對全球范圍內人工智能研究趨勢進行解讀,重點關注中國、歐洲與美國三大地區。   報告首先揭示了人工智能研究在全球范圍內的“熱度”。2013年至2017年,全球范圍內所有學科領域的科研產出每年增長約為0.8%,而人工智能的年均增長速度接近13%。   報告發現,中國學術界吸引人工智能人才的數量遠遠多于流失的數量,表明中國正在朝著人工智能研究領跑者的目標大步邁進。2004年,中國在人工智能領域的研究成果數量就已超過美國,如果保持當前的勢頭,中國有望在4年內趕超歐洲,成為全球人工智能研究成果最多的地區。   報告同時指出,國際性流動與合作的模式表明,中國在人工智能領域的研究工作相對孤立。2017年,印度是僅次于中國和美國的第三大人工智能科研產出國。   在檢索分析了研究、教育、技術與媒體四個領域的共計60萬份文檔和700多個領域特定的關鍵詞后,報告還揭示出人工智能關注的七個不同研究領域。其中,機器學習與概率推理、神經網絡和計算機視覺的科研產出最高,增長速度也最快。   報告還提醒,盡管人工智能對社會發展的影響越來越深,媒體對人工智能在道德層面可能產生的影響也有關注,但是關于人工智能道德層面的學術研究還很有限。   這份報告引起不少中國學者的興趣。中國科學院自動化研究所研究員孫哲南認為,報告本身就是人工智能時代的新成果,“從愛思唯爾海量文獻數據資源中實現了人工智能概念的多視角定義、主要技術方向的聚類分析、世界各國人工智能的趨勢研究、人工智能相關的道德倫理問題梳理等”。   “這份報告基于更為廣泛的視角挖掘了全球人工智能發展的現狀、研判未來的趨勢,包括科學、技術、大眾媒體以及教育等,讓身處人工智能時代的各人群都能得到一些啟示?!敝袊萍疾繃倚乱淮斯ぶ悄馨l展研究中心主任趙志耘說。(完)  

          很多人問人工智能究竟是讓人丟掉工作還是幫助人更好的工作?其實無論說是替代人還是幫助人,我覺得無法改變的現實就是人工智能確實在改變我們的生活方式,可能真的會出現有被替代的人,但同樣也會有被幫助的職業和群體,就看我們怎么去衡量了,甚至看到有人拋出了這個:

          我想莫不是因為這兩年各種影視節目、科技產物輪番轟炸,加上國內外科技公司各種“ALL in AI”的口號,很多朋友都快被AI砸暈了。但仔細想想,現在的人工智能技術真的有希望達到能替代人類的地步了嗎?或者換個問法,現在的AI技術發展到什么樣了?小編在這里隨便舉幾個現在國內大家比較熟悉的AI產物。
          現在應用到的AI相關技術主要有兩方面,自動駕駛和交通管理。自動駕駛主要借助于多通過視覺識別、語音識別、AR成像和路況感知等等技術,形成一個車、路全方位的監控和協同,以期日后能真正達到“無人駕駛”的地步。這方面比較有代表性的是阿里的斑馬AliOS系統和百度的無人車,前者裝機量已近百萬,后者剛上線了L4級別自動行駛巴士。至于交通管理,如果有闖過紅燈就自動收到罰單的朋友應該深有體會,沒錯,這也只是AI技術能夠用在交通中一個很小的部分。
          我們經常接觸的搜索、相機、交互式APP,再加上虹膜、指紋、人臉各種智能識別,其實都是AI技術很好的集中體現,里面用到了大量的機器視覺、智能搜索、智能控制相關的技術,只是很多朋友都容易忽略掉這一點。
          很多東西都因為冠上了智能二字變得更為強大了起來,但仔細看看我們也很容易發現,絕大部分產品依然有一個共同點,需要人類監管、控制以及決策,甚至我們可以換句話說,目前所有已出現的人工智能其核心價值都是“為人而生”的——減少長時駕駛的疲憊,提高挖掘、采購、收集數據、分析數據的效率,減少周期性的活動、等待,都是為了減少重復性的勞動,讓人有更多的精力和時間投入到更有意義的事情上去。我相信,這也是AI能夠給人帶來的最直觀的作用。未來已來,我們不妨“把理性都交于AI,只留感性給自己”,想想也是件有趣的事情。

            根據英國《自然·醫學》雜志8日在線發表的一篇論文,一款人工智能在接受上萬張真實患者面部圖像訓練后,能夠以高準確率識別罕見的遺傳綜合征??茖W家同時強調,由于個人面部圖像是敏感但易得的數據,因此必須小心處理,以防該技術的歧視性濫用。   各種遺傳綜合征會表現出獨特的面部特征,它們可以幫助臨床醫生進行診斷。但是,可能的綜合征數量巨大,要正確識別并非易事。利用人工智能或能幫助診斷遺傳綜合征,但是早期關于這種可能性的研究所采用的訓練數據集規模不大,僅能識別少量綜合征。   此次,美國FDNA分析技術公司研究人員雅龍·古羅維奇及其同事使用17000多張患者的面部圖像,訓練了一款深度學習算法,所有這些患者被確診的遺傳綜合征總計達幾百種。研究中所使用的圖像來自一個社區平臺,臨床醫生會把患者的面部圖像傳上去。研究團隊利用兩個獨立的測試數據集測試人工智能的表現,每一個數據集都包含數百張之前經過臨床專家分析的患者面部圖像。對于每一張測試圖像,人工智能按照一定順序列出各種潛在的綜合征。   在兩組測試中,在90%左右的情況下,人工智能提出的前10條建議中都包括了正確的綜合征,這超過了臨床專家在另外三個實驗中的表現。雖然這項研究采用的測試數據集規模相對較小,而且沒有和其他已有的識別方法或人類專家進行直接比較,但是研究結果表明,人工智能有望在臨床實踐中,輔助罕見遺傳綜合征的優先級劃分與診斷。   研究人員表示,目前還需要開展進一步的研究來優化人工智能的識別能力,并且與其他診斷方法做對比。

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          李杉 夏乙 編譯整理
          量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
          人們說,人工智能會帶來風險,人工智能產業要促進,人工智能需要監管,人工智能軍備競賽愈發激烈。
          他們還說,人工智能人才非常非常短缺,年輕人,如果你想入行……
          深度學習教父Geoffrey Hinton的建議,值得一看。在一份訪談中,他面向想做人工智能研究的年輕人,給出了一些忠告。當然,前邊所說的風險、監管、產業等等問題也都有談及。
          這份訪談,來自馬丁·福特(Martin Ford)新書,《智能締造者:人工智能開發者口述真相》(Architects of Intelligence: The Truth About AI from the People Building It)。
          Hinton認為,年輕人如果讀個碩士然后就直接進入工業界,對研究是不利的。這樣的人提不出全新的想法,學界應該留住那些受過良好教育的研究生,他們需要坐下來,思考幾年才行。
          他也鼓勵年輕人批判地看待基礎理論、挑戰基本假設,也要在認為大家想法都錯了的時候,堅持自己的直覺。
          以下,是《智能締造者》中節選出來的這段訪談:
          福特:我們來談談人工智能的潛在風險。有一個具體挑戰是對就業市場和經濟的潛在影響。你是否認為所有這些都可能引發新的工業革命并徹底改變就業市場?如果是這樣,我們真的需要為此擔憂,還是說這可能又被夸大其詞了?
          Hinton:如果你能夠大幅提高生產力并提供更多好處,那應該是一件好事。
          它是否是一件好事完全取決于社會制度,根本不取決于技術。人們卻在研究技術,就像把技術進步是一個問題一樣。
          問題在于社會制度,在于我們是否會建立一個公平分享的社會制度,或者說,我們的社會制度會是公平的,還是會讓所有進步集中體現在1%的人群身上,然后把剩下的人看得一文不值。
          這與技術無關。
          福特:那么問題就來了,因為很多工作都會消失——特別是可以預測,而且易于自動化的工作。社會對此作出的反應是為這類人提供基本收入。你同意這種做法嗎?
          Hinton:是的,我認為基本收入是一個非常明智的想法。
          福特:那么,你認為需要通過政策來解決此事嗎?有些人認為我們應該讓事情自然發展,但那似乎不負責任。
          Hinton: 我搬到加拿大是因為這里稅率較高,因為我認為正確的稅收是好事。政府應該做的是建立各種機制,以便當人們出于自身利益行事時,也會幫助到每個人。高稅收是一種這樣的機制:當人們致富時,其他人都會獲得稅收的幫助。
          想要確保人工智能讓每所有人都受益,還有很多工作要做。我當然認同這種觀點。
          福特:你對其他一些跟人工智能有關的風險怎么看?比如武器化?
          Hinton:是的,我對普京總統最近所說的一些事情感到擔憂。
          我認為人們現在應該采取非常積極的措施,努力讓國際社會以對待化學武器和大規模殺傷性武器的態度,來對待那些不需要人類參與就能殺死人類的武器。
          福特:你是否贊成暫停某種類型的研發?
          Hinton:這種類型的研發不會暫停,就像神經毒劑的發展也沒有暫停一樣,但的確有一套國際機制來阻止它們被廣泛使用。
          福特:除軍事武器外,你怎么看待其他風險?是否有其他問題,比如隱私和透明度?
          Hinton:我認為有,用它來操縱選舉和選民非常令人擔憂。劍橋分析由Bob Mercer成立,他是一名機器學習研究人員,你已經看到劍橋分析造成了很大的破壞。我們不得不認真對待。
          福特:你認為有監管空間嗎?
          Hinton:是的,需要很多監管。這是一個非常有趣的問題,但我不是這方面的專家,所以談不了太多。
          福特:你怎么看一般的全球軍備競賽?你認為不應該讓一個國家遙遙領先領先其他國家嗎?
          Hinton:你所談論的是全球政治問題。
          很長一段時間,英國是一個占主導地位的國家,但他們表現得不是很好。
          然后就是美國,他們表現得也不是很好。
          換一個國家主導,我也不指望他們會有很好的表現。
          福特:你認為我們應該采取某種形式的產業政策嗎?美國和其他西方政府是否應該關注人工智能,并將其作為國家重要發展方向?
          Hinton:技術將迎來巨大的發展,如果一個國家不努力追趕潮流,它肯定是瘋了。所以很明顯,我認為應該有很多投資。這在我看來似乎是常識。
          福特:總的來說,你對這一切感到樂觀嗎?你認為人工智能是利大于弊嗎?
          Hinton:我希望利大于弊,但我不知道最終能否如愿。這是一個社會制度問題,而不是技術問題。
          福特: 人工智能人才短缺,大家都在招聘。對于想要進入這個領域的年輕人,你有沒有什么建議?你能否再提一些建議來吸引更多人,讓他們成為人工智能和深度學習方面的專家?
          Hinton:我擔心為基礎理論挑毛病的人不夠多。
          我提出的“Capsules”(膠囊網絡)的想法就是想說,也許我們現在做事的一些基本方法并不是最好的,我們應該拋出一張更大的網。我們應該思考一些非?;镜募僭O有沒有替代品。
          我給人們的一條建議是,如果你的直覺告訴你,人們在做的事情并不對,而且可能有更好的方法,你應該遵循你的直覺。
          你很可能是錯的,但是除非人們在思考如何徹底改變事物時遵循直覺,否則就會深陷其中。
          還有一點擔憂,是我認為新思想最富饒的來源是在大學中接受過良好教育的研究生。他們可以自由地提出真正的新想法,他們學到的東西足以讓他們不再單純重復歷史,我們應該留住這些人。
          獲得碩士學位然后直接進入工業界的人不會提出全新的想法。我認為你需要坐下來思考幾年。
          福特:加拿大似乎成了深度學習中心。這是偶然事件,還是說加拿大有什么特別的地方起到了幫助?
          Hinton:加拿大高級研究院(CIFAR)為高風險領域的基礎研究提供資金,這非常重要。
          還有很多事情有運氣成分,比如Yann LeCun(他曾經短暫當過我的博士后)和Yoshua Bengio也都在加拿大。我們三個人可以形成非常富有成果的協作,CIFAR為這種合作提供了資助。
          那時,我們身處一個充滿敵意的環境中感覺有點孤立——深度學習的環境直到最近才變得友好起來——所以獲得這筆資金給我們很大幫助,讓我們可以用很多時間召開小型會議,展開相互交流。在那里,我們可以真正分享尚未發表的想法。
          One More Thing
          在《智能締造者》這本書里,還有很多AI領域名人的訪談。
          比如和Hinton并稱三巨頭的Yoshua Bengio、Yann LeCun,著有人工智能經典教材的伯克利教授Stuart Russell,讓馬斯克對人工智能產生興趣和恐懼的牛津大學哲學教授Nick Bostrom,還有我們熟悉的李飛飛、吳恩達、DeepMind創始人Demis Hassabis等等,共23人。
          中文版目前 目前人工智能已經成為了全球關注的焦點,很多企業已經開始涉足到這個領域當中,所有人都想要趕上這波潮流,成為最先領到那桶金的人之一。于是乎,可以看到這個技術,在很多方面都開出了花。最主要的就是無人化,超市已經開始不再用店員,而是全自動的智能管理。你刷卡進去以后,可以隨意拿任何想要的東西,會有設備自動記錄下來,然后自動幫你結賬,全程你不需要任何人的幫助,也幾乎看不到店員。那么無人駕駛,更是成為了其中的重點。自動化的超市已經發展出來,跟車輛結合,只要你在家點了APP,想要購物。那么會有無人駕駛的汽車,帶著超市里的各種商品,自己開到你家門口,讓你挑選。對很多司機來說,夜間駕駛,不僅讓人疲勞,還會增加很大的風險,那么一旦貨運卡車等開始使用無人駕駛,設定好一切即可,再也不必擔心出現任何的交通危險。已經有卡車公司,公布了自己的發明,并且已經有十一輛車,在過去很好地完成了人物。他們每天安全地行駛在三條固定的運輸線路上,為客戶做出了良好的服務。他們也表示將會繼續開拓線路,在今年增加車隊的容量,提高到四十臺。因為過去的優質運營,客戶也增加了,還多了一條新的路線。而北京的公交集團,也跟英特爾的子公司mobileye和北太智能簽訂了合作協議,或許會從明年開始,逐漸實現公交沒有司機。北京公交集團,屬于目前全球最大的公交公司,主要負責的就是首都的客運服務等各方面業務。而北太智能,在公共交通、人工智能、大數據等方面,有著豐富的處理經驗。至于mobileye,則更不必擔心,它已經是比較成熟的公司了,在自動駕駛方面,已經做過好多年。在硬件上,它們的自動駕駛套件,可以讓車輛實現完全的自動駕駛,從攝像頭到方方面面都可以。不僅能夠讓系統擁有堪比人類的反應能力,機器的敏感度也很高,避免任何事故的發生。當然了,合作不過是開始,徹底推廣開來還需要很長的時間。很多人對于新事物的接受能力不是特別強,會擔心這種沒有人駕駛的汽車,能不能保證安全。不過隨著人口的減少,將來很多地方,減少人力的使用,更多的讓智能取代人工,是一種全世界的大趨勢。很多國家在司機上面,都有著巨大的缺口,這個缺口如果只想等著人類來填補,已經是不可能的了。那么為了減輕負擔,增加為百姓服務的設施,使用無人駕駛,是一個必要的過程。對于環境的保護,也是一種巨大的進步。也許現在還有人在排斥,不過等到幾年以后,當AI成為人們生活中必須的一部分,那么我們登上沒有司機的汽車,并且當成很平常的事,也不會是遠的。

          報告首先揭示了人工智能研究在全球范圍內的“熱度”。2013年至2017年,全球范圍內所有學科領域的科研產出每年增長約為0.8%,而人工智能的年均增長速度接近13%。

          據雷鋒網新智駕的調查了解,探維創始團隊成員均出自清華大學精密測試技術及儀器國家重點實驗室,在光電技術、激光探測領域有很深入的研究。創始人王世瑋自己就在清華大學精密儀器系學習深造達 9 年,擁有多年的激光測量和系統研究經驗;公司聯合創始人吳冠豪副教授是清華大學精儀系博導,激光雷達領域的專家。此外,探維還聚集了來自浙大、中科院的博士和技術人才,他們曾在國防軍工、消費電子、儀器儀表、汽車零配件等領域工作,在產品開發方面擁有豐富經驗。因為智能駕駛愿景,因為車載激光雷達需求,他們最終匯合到一起,聚集在探維科技。從 2017 年 8 月創立,探維科技現在已經發展成近 20 人的團隊。

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          齊向東:網絡安全是人與人的對抗、人與機器的對抗,以及人工智能的對抗。人工智能時代,再聰明的機器也替代不了人,因為人工智能是對已有經驗的學習,而安全是逆向思維、不走尋常路。但是,網絡安全領域也離不開人工智能,我們已經將人工智能應用到了反病毒、防火墻、行為數據分析等方方面面,及時告警、快速響應都需要采用“人+機器”的方法,未來的網絡安全是“人+機器”的共同努

          元旦前夜,羅振宇用一場跨年演講,針對人工智能孰強孰弱的話題來了一場強強PK。過去200年,我們從哪獲取力量,完成蛻變。答案無疑是靠工具,靠機器,今天靠人工智能。似乎人工智能越厲害,就反襯得我們人類越無能。但別忘了,人工智能背后也是人,它所有超人的地方都是人的能力延伸,而有些東西,它未必能學會。他舉了一個簡單的例子, 李大媽網購一個東西,她就想,趙大媽跟我情況差不多,肯定也需要,咱倆一起還便宜5塊錢,所以就說服趙大媽跟自己一起拼單。再比如順豐速運,為什么它做的好,去年順豐花了1個億為員工定制耐克工作服。很多人感慨“順豐對員工真好啊”,兩年前,一位順豐小哥挨打,順豐老板王衛為他出頭。就這兩個簡單的例子,張大媽對李大媽的信任,員工對順豐的信任是人工智能無法代替的。人工智能雖然是無比聰明和強大的工具。但是另一方面,人與人之間的感知和判斷能力確是AI無法計算的,勝過千萬條冰冷冷的數據。說到這里,羅振宇還拿拼多多為例。他認為,拼多多之所以能夠成長這么快,它一定是被一個忽略的東西驅動著。而這個東西就是拼多多創始人黃崢所說的“拼多多是人的邏輯,而不是AI?!辈还蹵I多么聰明和強大,但也只是一種工具而已。人類要相信自己,別忘了身上蘊藏著的那份感知能力,這可是經過幾十億年進化出來的“本能”。未來,這個世界絕不會只變成機器的世界、算法的世界、代碼的世界。這個世界仍然是一個人推動人的世界。

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