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     

AI早期试验场:寻找新粒子

<正>20世纪80年代末,正值"神经网络"一词极大地激发了公众的想象力之时,粒子物理学家就开始了对人工智能(AI)的研究。粒子物理学家的研究领域导致他们要向人工智能和机器学习算法发展,高能物理学家要利用机器学习的能力筛选粒子碰撞产生的碎片,因为几乎每一个实验中心都致力于在粒子探测器产生的数不尽的相似数据中发现微妙     

人工智能60周年:看智能时代的博弈与重生

正1956年夏天,一场在美国达特茅斯大学召开的会议上,以约翰·麦卡锡和明斯基为代表的一批人工智能探索者聚集起来,希望将"人工智能"作为一门独立学科来研究。达特茅斯会议正式确立了人工智能(Artificial Intelligence,简写AI)这一术语,也因此被认为是人工智能诞生的标志。2016年,已经历了60年浮沉的人工智能,将引领一个怎样的智能时代到来?     

人工智能的过去与未来

<正>有办法摆脱人工智能的兴衰周期吗?1956年夏天,一群数学家和计算机科学家占用了达特茅斯学院数学系所在大楼的顶层。在大约八周的时间里,他们想象着是否存在对一个全新领域进行研究的可能性。当时作为达特茅斯学院的一名年轻教授,约翰·麦卡锡(John McCarthy)在为研讨会写提案时创造了"人工智能"(AI)一词。他说,研讨会将要探索这样的假设:"从原则上来讲,     

我们即将见证:有史以来最不平等的社会?

<正>尤瓦尔·赫拉利认为:生物技术和人工智能的兴起可能会把人类分成两部分———只占一小部分的是精英阶层,而占据了大部分的是处于社会底层的"毫无用处"之人。一旦民众失去了经济和政治权利,社会不平等的程度可能会急剧上升。不平等可追溯到石器时代。3万年前的俄罗斯,采集狩猎者的社群中,一些人死后埋葬在奢侈的墓     

五角大楼的赌注:寻找一切可行的途径

<正>美国国防部高级研究计划局(DARPA)正在大力推进诸如脑移植、仿生义肢等生物学领域内的研究,但一些科学家对这类研究的高风险存有疑虑。杰弗里·林(Geoffrey Ling)在谈论未来技术时,他的种种构想就像似旋风一般在房间里飞旋。在他的世界里,人们将活得比自然寿命更长;大脑意识可以下载到硬盘上,然后通过人工智能加以强化;机器人和飞行器可以通过人的思想加以控制……"这些情景可能都会发生。未来20年的科技会让我们眼花缭乱、目不暇接,因为我们已经开始在向这一令人难以置信的领域迈进。"他说。     

中国人工智能发展迅速

<正>在研究人工智能与产业化方面,中国的大学和大型科技公司正在超越美国同行。每年冬季,来自世界各地的人工智能研究人员都会聚集在人工智能协会(AAAI)举办的年会上。2016年,在会议计划上出现一个小问题——当时AAAI宣布2017年年会将于1月底在新奥尔良举行,地点很不错,可是举办日期正好跟中国的春节相冲突。若是在过去,中国春节不可能影响年会会期。但是现在,中国的研究人员已经成为这个会议不可     

论人工智能空间分析

空间分析是对空间现象进行定量分析的一种方法,成为支撑地理信息系统(geographic information system,GIS)发展的核心竞争力。LBS(location based service)的非专业化应用,给空间分析带来了空前的挑战。尤其是智能手机、移动支付系统、共享单车等的快速发展,在短短几年时间内将空间分析带入到一个全新的人工智能阶段。为了给正在到来的人工智能空间分析(artificial intelligence spatial analysis,AISA)绘制一个蓝图,首先简要梳理了空间分析发展的关键节点：从0到1的计算机化工作模式、全球视野的可视化计算、隐LBS与智慧应用、云GIS与人工智能时空决策。其次梳理和总结了机器学习的五大流派、主导算法与空间分析对应的演进特点。再次,提出了人工智能空间分析的定义和建模原理、技术框架。最后,预测了未来人工智能空间分析的热点研究方向：智能空间计算、超参数空间优化、智能空间规划机器人、全样本时空预测和空间神经网络分析等。通过梳理、分析、总结及预测人工智能空间分析的发展历史及发展趋势,旨在为人工智能空间分析提供系统性的理论及应用研究参考。     

黑客可以轻松愚弄人工智能算法

正2018年6月,在国际机器学习大会(ICML)上,一组研究人员展示了他们用3D打印出来的海龟。大多数人都说它看起来就像一只海龟,但人工智能(AI)却不这么认为。很多时候,人工智能把海龟当成步枪。类似的,它将3D打印的棒球视为浓缩咖啡。这些是"对抗性攻击"的例子——巧妙地改变图像、物体或声音,愚弄人工智能,却没有引起人类的警觉。人工智能领域一些重大进步——尤其是机器学习算法,它可以在消化训练数据集以后     

神经科学引入AI得到的启示

<正>深度思维(DeepMind)创始人丹米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)曾经指出,对于构建智能水平与人类相当的人工智能(AI)来说,人类大脑就是一个至高无上的灵感来源。持这种观点的不止他一个。深度学习的成功向人们展示了如何把来自神经科学的启迪(记忆、学习、决策、视觉)转换成各类算法,并以此把我们人类强大认知能力赋予人工智能的硅大脑。不过,人工智能又会对神经科学的发展有何启示呢?2019     

应用连续三步共振激光激发过程分离铀同位素

激光分离铀同位素是激光在近期内可能获得大规模工业应用的一个重要研究领域.目前已经研究过多种激光分离铀同位素方法,例如铀原子蒸气的光电离法(AVLIS)和六氟化铀分子离解法(MOLIS).在这些方法中实际上都需要有一个多步激发的过程,但激光的选择性激发作用却仅限于其中的第一步激发步骤,其它激发步骤对整个过程的选择性均无贡献,     

人工智能新纪元(上)

正"机器能思考吗?"能够模仿人类智慧的计算机曾经只是一个遥远的梦想,人工智能研究几经跌宕起伏,最终取得了意料之外的成功。如今,人工智能已神奇地进入我们生活的各个方面,但却是以与当年预言者所想象不到的方式……60年前科学家的预想1956年夏天,一群科学家和工程师在美国达特茅斯学院聚集一堂,其中包括计算机科学家马文·明斯基,信息理论家克劳德·香农,以及后来的两位诺贝尔得主赫伯特·西蒙和约翰·纳什。他们聚在一起的任务是要创建一个被称为"人工智能(AI)"的新     

人工智能:是福还是祸?

<正>近年来,"人工智能"已成为人们口中的热词。人工智能飞速发展,似乎已经超出了人们的想象。事实上,人工智能并不是近些年才出现的稀罕物。早在1962年,当时就职于IBM的阿瑟·萨缪尔在IBM 7090晶体管计算机上(内存仅为32k)研制出了西洋跳棋AI程序,并击败了当时全美最强的西洋跳棋选手之一的罗伯特·尼雷,引起了轰     

如何引导孩子面向未来的工作?

正人工智能将统治未来的工作,因此学习如何使用它将是关键,但所需的技能跟你所期望的可能不一样。《预测机器:人工智能的简单经济学》(Prediction Machines:The Simple Economics of Artificial Intelligence)一书的合著者阿维·戈德法布(Avi Goldfarb)说:"未来有三种工作机会。"从事这三种工作的人分别是:创造人工智能的人,告诉机器该做什么并决定如何处理其产出的人,最后是知名人士。这其中最后一个类别包括演员、体育运动员、艺     

约翰·麦卡锡谈人工智能的探索

R.G.霍夫曼(Reid G.Hoffman)是斯坦福大学的一名学生,一九九○年五月再次会见约翰·麦卡锡(JohnMoCarthy)先生,就人工智能领域的广泛问题进行了交谈.约翰·麦卡锡是计算理论杰出的先行者,也是人工智能研究的发起者(“人工智能”这一术语就是约翰·麦卡锡发明的).他的许多见解耐人寻味,富有启发,特译出以飨读者及人工智能领域同好.——译者注     

长江下游第四纪冰缘沉积的发现和研究

在极地寒冷地区或冰流边缘,以冰雪作用(Frost-action)与融冻泥流(Solifluction)为主要的剥蚀营力,这种地面发育的营力及其沉积,目前限于极地及高山地区,但在第四纪冰期中影响范围较为广大,为第四纪地层、古地理提供了有力的论证,对于地貌发育过程也有显著的影响。1909年波兰的洛辛斯基研究喀尔巴阡山特殊气候条件下所进行的风化作用提出“冰缘”这个名词。它     

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     

科学家谈人工智能

<正>对未来机器人可能存在的风险和担忧,四位机器人学领域的专家谈及了他们的观点和解决之道。他们分别是伯克利加州大学计算机科学教授斯图尔特·拉塞尔(Stuart Russell),英国布里斯托尔大学机器人学讲师萨宾·赫尔特(Sabine Hauert),斯坦福大学生物医学和计算机科学教授拉斯·奥尔特曼(Russ Altman)和卡内基一梅隆大学计算机科学教授曼努拉·维罗索(Manuela Veloso)。对人工智能武器要表明立场人工智能(AI)和机器人领域面临一个重要的伦理抉择:对于致命性自主式武器系统(LAWS),我们应该持支持还是反对态度?要不了几十年,或在未来几年里,人工智能和     

踏踏实实地研究人工智能

今天人工智能的巨大成就表现在机器学习上取得了突破性的发展及"智能+"推动了人工智能的普适应用。人工智能成为世界科技发展的一个新高地,各国对此都作出战略布局。同时,人工智能的发展也向我们提出了新的挑战,在伦理、社会治理等方面引入了新的课题。在展望人工智能光明前景的同时,我们也要清楚地认识到:人工智能,特别是机器学习,它基本的方法、基本的思路还是比较简单和粗糙的。现在的人工智能是着重于智能外延的人工智能,也就是说着重于模拟人的智能的外在功能,而人工智能的发展还有待于在智能内涵的理解上的不断进展。本文就此对人工智能的发展作一个抛砖引玉的讨论,也对机器学习的研究方向作探讨。     

量子人工智能科学技术研究中心简介

<正>上海大学理学院量子人工智能科学技术研究中心(Quantum Artificial Intelligence for Science and Technology,QuArtist)于2019年5月31日正式挂牌成立,网址www.quartist.shu.edu.cn。QuArtist中心由国际著名物理学家Enrique Solano担任主任。QuArtist中心致力于量子计算和人工智能的基础和应用的前沿研究。目标是在量子软件和量子硬件方面做出开创性的研究。量子软件将包括用于人工智能的跨学科量子算法