美国研制能思考在机器人

<正>谷歌公司正与牛津大学的两支人工智能研究小组合作,研制先进的类人机器人。第一支研究小组的任务是帮助机器人更好地了解用户的想法和意图,第二支研究小组的任务是通过深度学习技术提高机器人的视觉识别能力。据国外媒体报道称,谷歌正在研制一种模拟人类大脑的超快量子芯片,这让搜索和软件更加直观。被谷歌收购的人工智能创业公司Deep Mind联合创始人、谷歌工程部副总裁杰米斯·哈萨比斯在博客中表示:"对于当前的人工智能研究来说,这无疑是一个非常令人兴奋的时刻。我们在很多方面不断取得进步,其中包括图像识别和语言理解能力。我们很高兴地宣布与牛津大学展     

人工智能新算法可预测死亡时间

正据美国侨报网报道,日前,谷歌新出炉的一项研究报告称,该公司已开发出一种新人工智能(AI)算法,可预测人的死亡时间,且准确率高达95%。最近,谷歌的这项研究发表在了《自然》杂志上。据报道,这项AI技术对医院患者面临的一系列临床问题进行了测试。在研究中,谷歌对来自两个医疗中心至少21.6万名成人患者,应用了这一AI技术,测试时间至     

人工智能

<正>人工智能(artificial intelligence,AI)是解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的学科,主要任务是建立智能信息处理理论,进而设计可展现近似于人类智能行为的计算机系统。人工智能被认为是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科技、人工智能)之一。人工智能一词最初是在1956年达特茅斯会议上,由约翰·麦卡锡提出的。在之后的60多年里,人工智能取得了一连串里程碑式的突破:1997年"深蓝计算机"(Deep Blue)击败了当时的世界象棋冠军卡斯帕罗夫(Garry Kasparov); 2011年超级电脑"沃森"(Watson)     

中国早期教会医院中的眼病与治疗

根据1835～1876年间中国主要通商口岸各个教会医院编写的医院报告,归纳了这些医院治疗眼科疾病的情况。为了获得全面的认识,尽量利用医院报告中的疾病统计数据结合有关史料进行了分析。结果表明：在大部分医院创建的初期,眼科病人的比例很高,随后其他科的病人日益增加;各地病人罹患的眼疾均以感染性疾病为主,其中“眼炎”、结膜炎、沙眼、角膜混浊和角膜白斑最为常见;生活水平低下和缺医少药致使眼病盛行;致盲的主要原因是沙眼以及天花、梅毒、结核和淋病等几种严重传染病的眼部表现;教会医院的常用治疗手段有睑内翻手术矫治、白内障拔除和摘除、人工瞳孔手术以及各种药物治疗。最后分析了传教士医生倾向于建立眼科医院的医学和社会动因。     

人工智能对伦理提出挑战

<正>几年来,人工智能的崛起己成了必然趋势。人工智能初创公司收到了大笔投资。许多现有的科技公司,如亚马逊、Facebook和微软等巨头都已创建了研究实验室。有些人预言,人工智能将掀起一场比因特网更加猛烈的变革。而至于机器带来的迅速变化将对人类产生怎样的影响,几乎所有科技人员都将道德伦理视为关注重点。对于谷歌研究带头人和机器学习的领军人物皮特·诺维格而言,虽然由数据驱动的人工智能技术近期取得了一系列成功,但     

2023十大颠覆性技术趋势 每个人都必须做好准备

<正>我们应该为哪些最重要的趋势做好准备？以下就是每个人在2023年最应该关注的十大颠覆性科技趋势。人工智能无处不在——2023年,人工智能将在企业界成为现实。无代码的人工智能,以及其简单的拖放界面,将使任何企业都能利用其力量创造更智能的产品和服务。我们已经在零售市场看到了这种趋势,例如提供个性化造型服务的服装零售公司Stitch Fix,已经在使用人工智能算法向客户推荐最符合他们尺寸和品位的服装。     

“刷脸”会不会刷走安全

正随着数据的积累、计算机算力的跃升和算法的优化,人工智能正在让生活变得高效。语音识别、图像识别使身份认证更可信赖,短短几秒就能证明"你就是你";智能诊疗和自动驾驶,更让人们看到了战胜疾病、减少事故的新机会;人工智能还可以轻松战胜围棋高手,写出优美的诗句……其自主性和创造性正在模糊     

专题：人工智能技术的伦理规范

正编者按:人工智能是本刊持续关注的重大理论问题,伴随人工智能的兴起,有许多新的伦理问题需要得到有效的理论处置。本次专栏推出四篇从不同角度讨论人工智能相关伦理问题的文章。李建中的文章从科学研究的偶然性出发,反思了在决定论的人工智能语境中,人类解放何以可能的问题。郭林生、李小燕的文章讨论了算法的伦理属性和伦理功能,并提出了算法伦理可能实     

建构友好人工智能

在人工智能得到高度重视并飞速发展的时代背景中,我们应该努力建构一种友好人工智能,使其更好地为人类服务,避免或减少负面影响。从政府管理层面看,需要加大人工智能社会影响研究,实现智能社会的公平正义,加强对人工智能科技的监管与调控。从技术层面上,需要保证人工智能技术的安全性、可控性、稳健性与人性化,实现人工智能算法的公正性与透明性。从公众层面上看,需要积极应对人工智能对就业的影响,正确认识人工智能威胁论,克服人工智能技术恐惧思想。从关系层面看,需要完善相关法律法规,加强对人工智能的国际治理。人工智能研究应该以"友好人工智能"为出发点与落脚点,建构友好人工智能应该成为全社会的非常明确的努力目标。     

马克思主义新认识论与人工智能——人工智能不是威胁人类文明的科技之火

针对"人工智能是威胁人类文明的科技之火"等观点,学界有多种回应。本文基于马克思主义新认识论尝试论证:人工智能无法直接威胁人类文明,无法发展出超越人类的文明。马克思主义新认识论,是吸收默会知识理论等现代知识论成果的认识论。根据这一新认识论,可知:人工智能本质上是人造机器运用人类喂给它的知识,是人类已有明述知识的转移、利用;人工智能难以产生默会知识,也无法创造新的明述知识或命题性知识;人工智能的学习能力基于算法而不是社会交往。     

20世纪医学十大亮点

抗生素 许多学者认为这是20世纪的一个最重大的医学成就.在20世纪20年代,当亚历山大·弗莱明在伦敦的圣玛丽医院一个实验器皿中发现了盘尼西林时,许多以前无法医治的疾病,如白喉、结核病、肺炎、梅毒、破伤风等,都不再成为不治之症.     

给智能机器嵌入道德算法

正前不久,包括特斯拉首席执行官马斯克在内的多位全球人工智能顶尖专家签署承诺书,呼吁不要开发"人工智能自主武器"。这已经不是业界第一次警告人工智能的潜在风险了。尽管当前"弱人工智能"自主性还很低,人们却不能因此忽视新技术应用的潜在隐患。高效、聪明的人工智能并不完美。比如,人工智能存在算法缺陷。     

我在伦敦教骑车,两年赚百万英镑

发现了一个赚钱的点子今年我才24岁,2004年6月,我所在的公司向伦敦市商贸管理局出售了一套大型软件,买方要求我公司派人前往伦敦,帮他们安装和检测。6月23     

神經学和認識論——W.R布兰的《精神、知觉和科学》評介

英国皇家医学会会員、伦敦皇家医学会会长布兰(W.Russell Brain)在1951年发表了一本从神經学的角度探討认識論基本問题的书,书名叫《精神、知觉和科学》(《Mind, Perceptien and Science》, Blackwell, 1951),全书分七章:知觉問题的神經学研究,語言和思想,意識的大脑基础,两个“世界”,符号和模式,精神的地位,讀者和作者之間的一場对話;前面有一簡短的序。     

未来已来 群雄逐鹿

正AI现在是个无人不知的热词,我们把时间往前翻到人工智能破土萌芽的60多年前,那是1950年,图灵在论文《计算机机械与智能》中第一次提出"人工智能"的概念。当时的人们根本不曾想到,人工智能会如此深入地影响我们的生活,改变着这个世界。时至今日,各大科技巨头公司如何在人工智能上发力?中美人工智能的差异何在?中国能否实现弯道超车?这里将会给出答案。     

新神经算法芯片有了嗅觉

正英国《自然·机器智能》杂志3月16日发表了一项人工智能研究,英特尔神经形态计算实验室以及康奈尔大学的联合团队报告称,他们实现了一种设计用来模拟生物嗅觉的神经算法。这项成果意味着一种强大方法的出现,在此基础上,未来可开发出超越当前人工智能趋势的新算法。神经形态计算能够大幅提升数据处理能力和机器学习能力,能耗和体积都非常理想,被认为是高性能计算的下一发展阶段。而神经形态芯片的设计,是使用受大脑启发而形成的计算机器,即通过创造由人工神经元和突触组成的网络来实     

性爱机器人会存在泄露风险

正伦敦大学金匠学院计算机院的凯特·戴福林博士在伦敦举行的“与机器人谈性说爱”大会上警告称,性爱玩具中会存储大量个人信息,可能成为黑客攻击的目标,因此人们应当更加关注未来性爱玩具的使用方式。戴福林博士还提到了一起案例:一位女性用户在今年早些时候起诉了性玩具制造商斯坦福创新公司,声称该公司通过其生产的假阴茎和对应的App收集用户的隐私数据,并对这些数据予以保留。这一案     

人工智能中的形式化问题

形式化在人工智能研究中处于方法论的地位。为了模拟人的智能，人工智能的形式化突破了逻辑的限定，在表述和算法上发展出自成特色的模式，但是与自然语言和日常推理相比仍有很大局限性。由于人工智能对形式化的依赖，形式化事实上成为人工智能不可逾越的界限。     

推出昇腾910后华为下一步的挑战是什么

<正>8月23日,华为在深圳坂田基地正式商用发布了最新款AI芯片"昇腾910",与之配套的全场景AI计算框架Mind Spore也同时亮相。在预告了10个月之后,"昇腾910"终于正式亮相。8月23日,华为在深圳坂田基地正式商用发布了最新款AI芯片"昇腾910",与之配套的全场景AI计算框架Mind Spore也同时亮相。     

符号主义与联结主义人工智能的融合路径分析

人工智能的演化形成了符号主义与联结主义人工智能两条代表性进路.符号主义人工智能的优点在于推理过程透明、可解释,但存在不完备、框架问题和知识接收瓶颈等问题.联结主义人工智能的泛化能力和可移植能力强,但缺陷是算法不可解释性、过拟合等问题.符号主义与联结主义人工智能有着显著的融合可能性,在新一代人工智能背景下,两条进路的融合...