奇点先生

<正>在人工智能研究突飞猛进的年代里,我们不得不开始考虑人工智能是否会匹敌人类,乃至超越人类的问题。人工智能要怎样才能被认为是个独立的意识实体呢?科幻作家诺曼·史宾拉德在以下这篇作品中抛出了这个问题。"就45分钟,不能更多了。"自从最初的能够自我迭代的奇点先生2.0版本诞生起,我就在     

深度模型水印

深度神经网络模型凝结了设计者的智慧,需要消耗大量数据和计算资源,是人工智能技术的重要产出物,已被广泛应用于生产和生活当中。然而,作为一种数字产品,如何保护深度神经网络模型免于被非法复制、分发或滥用(即知识产权保护)是人工智能产业化进程中必须面临和解决的难题。文章主要介绍基于数字水印的深度模型产权保护技术,通过总结深度模型水印的发展现状,对深度模型水印的研究趋势进行展望。     

危地马拉的“重生歌”之谜

<正>如果说一首歌能让死去的人获得重生,很多人会认为这只是在神话、小说或电影里才会出现的事情。但是,在危地马拉北部的雨林里,生活着一群与世隔绝的土著人,几百年来,族中一直流传着一首被人们称作"重生歌"的古老歌曲,因意外或疾病而死亡的人,只要听到那首"重生歌"就会奇迹般地死而复生。世界上真的有这种让人死而复生的歌吗?     

深度模型水印

深度神经网络模型凝结了设计者的智慧，需要消耗大量数据和计算资源，是人工智能技术的重要产出物，已被广泛应用于生产和生活当中。然而，作为一种数字产品，如何保护深度神经网络模型免于被非法复制、分发或滥用(即知识产权保护)是人工智能产业化进程中必须面临和解决的难题。文章主要介绍基于数字水印的深度模型产权保护技术，通过总结深度模型水印的发展现状，对深度模型水印的研究趋势进行展望。     

AI侦探:探索“黑匣子”秘密

<正>随着神经网络在科学领域内的强力推进,研究人员开始回过头来探索其"黑匣子"内的秘密。詹森·尤辛斯基(Jason Yosinski)坐在美国加州旧金山优步(Uber)总部的一个小型玻璃办公室里,思索着一个问题:人工智能的大脑。作为优步公司的一名研究科学家,尤辛斯基正在为在他笔记本电脑上运行的人工智能做"脑外科手术"。许多人工智能     

生成式AI如何帮助想象更好的机器人模样

<正>AI没有给出图解,但它确实激发了创造力。2023年大概会被铭记为生成式人工智能（GAI）之年。生成式AI是否会把我们的生活改变得更好,这依然是个未知的问题。然而,有一点是确定的：最新的AI工具正在被迅速推出,而且在未来的一段时间里都会继续这种势头。工程师用AI做实验,将AI融入设计过程,能从中收益良多。     

人工智能术语简介

<正>人工智能(AI)一词究竟是什么意思?这个词从来没有明确的界限。1956年在达特茅斯学院一次具有开创性意义的研讨会上引入这个词语时,人们普遍认为它是指让机器拥有人类的智慧,并拥有按人类的行为方式做事的能力。人工智能最近取得的一个重要进展是机器学习,AI在从拼写检查到自动驾驶等新技术中大显身手,这些都是由被称为神经网络的计算机系统进行的。关于人工智能的讨论可能还包括以下术语:     

请求死亡与判断死亡：两个无解的方程？

当死亡真的来临 ,大多数要求安乐死者会回心转意 ;当脑死亡夹杂了种种功利的东西还不被大多数人承认时 ,不能据此认为是不相信科学或愚昧     

为何技术会促成专制

正人工智能会消除民主的许多实际优势,并侵蚀自由和平等的理想。如果我们不采取措施阻止它,它会进一步将权力集中在一小部分精英手中。对被边缘化日益加深的恐惧民主并非是必要的。由于民主国家在过去一个世纪或更长时间里取得了很大的成功,因此它们成为历史上的亮点。然而,君主制、寡头制和其他形式的威权统治是更为普遍的人类治理模式。自由民主的出现与自由和平等的理     

胎动

胎儿在母亲的子宫里会不会活动?这个问题人们都早已熟知。每一个做过妈妈的人都知道,约在妊娠17或18周后,自己可以感觉到胎儿的活动。这时医师也可在母亲的腹部看到和触到胎动或听到胎动的声音。因妊娠时羊膜囊内有代谢物的产生,胎动和母体子宫的收缩都可使羊膜囊内容物能有一定的混和,     

人工智能何时开始飞速发展?

正我们大多数人都熟悉摩尔定律,这条著名的定律认为:计算能力的发展遵循指数曲线,每18个月性价比就会翻一番。然而,当涉及将摩尔定律应用于不同的商业策略时,即使是有远见的战略家也经常遭受"人工智能盲点"的困扰。捕捉指数曲线人们不理解人工智能发展速度的原因很简单:当我们试图在纸上展现它们时,指数曲线的表现并不好。出于实际原因考虑,在图表或幻灯片这样的狭小空间里,几乎不可能完全描述出指数曲线的陡峭轨迹。直观地描绘指数曲线的早期     

说双语者 大脑灰质多

<正>十几年前科学家以为说双语是一个劣势,因为两种词汇表的存在会导致儿童的语言发展滞后。但随后很快就证明,与只说一种语言的人相比,说双语者在执行要求注意力、抑制力和短期记忆(合称"执行控制")的任务方面表现更好。这一优势被认为源自对两种语言的长期使用。但也有人质疑这样的优势是否真的存在,因为它并未在所有的同类研究中观察到。就算它真的存在,其机制也备受争议。     

多莉之死

克隆人的降生早已被媒体炒得沸沸扬扬,而多莉之死却使那些对克隆寄予厚望的人难免心存疑虑,克隆真的那么容易?克隆动物能健康生存吗?     

拥有你的机器人伙伴

<正>从Netflix的产品推荐到信用卡欺诈检测,人工智能(AI)已经成为我们日常生活的一部分,随着人工智能应用的进一步扩展,我们将会走到哪一步?我们与人工智能的亲密接触又将会达到什么样的程度?英国布里斯托大学的萨宾·哈尔特(Sabine Hauert)是皇家学会工作组的成员之一,以上也是她想要问的问题。作为研究纳米粒子"群体"的工程师,哈尔特在公众访谈中谈了对人工智能的担忧和希     

挖掘大数据

数据是无处不在的,只要人类的活动依旧,且观测行为始终存在,那么数据就会不断产生.一旦数据被记录下来,它就会成为历史的一个投影,被保存在各种各样的信息媒介中.不过在互联网时代,数据早已挣脱了简单的数字束缚,它不仅可以是符号、文字、语音,更可以是图像或视频.     

利用人工智能神经网络和DEM数据进行植被变化探测

适时精确的探测土地利用和覆盖变化是研究其起因、过程和效应的基础.本研究利用人工智能神经网络对两景不同时期的影像(2003和2004年)进行一次性变化探测.并且输入层中增加了DEM和坡度两个额外"波段".在选取训练样区的过程中,共选取了82个亚类型,其中36个为植被变化亚类型,46个为无变化植被亚类型.NDVI差值法被用于探测变化和无变化的区域,该方法为获取精确的和足够的植被变化类型训练样区提供有效的参考.研究结果显示利用人工智能神经网络探测变化技术所产生的植被变化图,其精度明显高于分类后比较法所产生的植被变化图精度.此外将DEM和坡度作为额外波段结合两景影像得的8个主成分作为输入层,能够有效的提高人工智能神经网络进行山区植被变化探测精度.同时在选取训练样区的过程中,将各不同的变化和无变化的植被类型根据其不同的光谱特征分成不同的亚类型进行取样,对提高人工智能神经网络进行山区植被变化探测精度有着非常重要的促进作用,此处理可以降低山区影像的地形效应.     

专家系统

人工智能是计算机科学的分支,它试图用机器模仿人的智能行为。目前,人工智能研究的各领域大都还远远不能同人甚至同动物的智能相提并论。专门用来视图、听声、辨别话音的计算机系统依然处于相当初级的阶段。然而在人工智能的某个领域里,即根据某个限定的范围内的知识或经验做出推理的方面,计算机程序不仅已经接近人的智力,而且在某些情况下甚至还有所超越。这些程序利用所收集到的事实、查找的规则以及有关此范围的其他知识,并且同使用这些规则的方法相配合来做出推理。它们能够解决诸如医疗诊断、矿藏勘探、油井分析这类某些专门领域里的课题。实质上,它们也不同于普通     

人工智能会产生意识吗?

<正>人工智能会产生意识吗?这个问题的答案在一定程度上取决于人工智能技术能做什么,或将来能做什么,还取决于意识到底是什么。未来的人工智能技术将取得什么样的突破性进展呢?我们也许可以想象一下未来各种人工智能机器人的类型,有能够感知自身和周围环境的机器人,也有能够实时接收和处理大量数据的机器人,还有能够进入太空执     

电脑会超越人脑吗

<正>正如宇宙学上存在着一个让所有物理定律都失效的"奇点"一样,信息技术正朝着"超人类智能"的奇点迈进。计算机科学家雷蒙德·库兹韦尔相信,这个信息奇点即将到来,那时,人工智能将超越人脑。这是真的吗?有不少人在记忆知识的时候或许会想,我的大脑要是台电脑就好了,可以一直记住那么多知识且永远都不会忘记。但是,如果真的把你的大脑变成电脑,你会同意吗?或许没有一个人愿意,     

寻找失落世界

当那些长期不为人所知或被认为早已灭绝的生物在世界各地不断地被发现时,难道我们不能希冀:或许有一天会有未亡的“海怪”被发现,就像现在越来越多的科学家已经接受“鸟类是恐龙的后裔”这个观点一样。