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。     

人工智能模拟大脑导航密码

正一种称为深度学习的人工智能技术目前正在用来模拟空间导航,这种人工智能系统建立了一种空间的表现,类似于在哺乳动物大脑内发现的网格细胞。深度学习是一种人工智能方法,它的灵感来自大脑神经网络。由于这种技术的贡献,催生了一系列的技术,从自动化视频分析到语言翻译。在《自然》杂志的一篇在线论文中,巴尼诺(Banino)等人使用这种框架获得了关于真实生命神经网络的新认识,尤其是关于空间的几     

AI预测蛋白质结构，哈萨比斯认为这一切只是开始

正"借助人工智能,或许能揭开有关生命运作方式的部分奥秘。"戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)是人工智能公司Deep Mind的联合创始人。他领衔的团队近期解决了生物学的一大艰深问题。比赛前的媒体造势阶段,李世石很是自信。他即将和一位特殊的选手对弈——人工智能围棋程序Alpha Go。不过,身为人类顶尖棋手之一的李世石认为自己会轻松获胜。"我觉得,Alpha Go的基本机制是概率计算,只不过是一台机器而已。"李世石当时这么说。即便是在输掉第一场比赛之后,     

人工智能再现大脑细胞导航的活动模式

正深度学习算法可自发模拟特殊神经元的活动,这种神经元活动可以告诉我们在空间的位置。科学家已经使用人工智能来再现大脑用以空间导航的复杂神经密码。这一成功之举论证了强有力的人工智能算法可以辅助传统的神经科学研究来检测大脑的工作原理,但是研究人员说,这一方法到目前为止不能代替神经科学家的工作。这套计算机程序发表在2018年5月9日的《自然》杂志上,由英国伦敦大学学院的神经科学家和伦敦谷歌公司的Deep Mind公司的人工智能     

智能无法用计算技术实现

正按照学习能力排名的人工智能计算机分级制度体现了这些机器的能力和局限。人工智能领域的终极目标是建造在特定任务上至少与人类同样聪慧的机器。目前,人工智能已经成功开发了各类机器,它们可以学习如何识别语音、在巡天项目中寻找新种类恒星、在国际象棋比赛中战胜特级大师、识别人脸、分类图像、诊断疾病、打车、开车、导航绕过障碍物,等等。然而,现在的这些机器一点都不聪明。     

科幻作家眼中的“阿尔法围棋”和“人工智能”

正近期的"围棋人机大战"引发网民高度关注。由谷歌公司开发的围棋人工智能程序"Alpha Go"(阿尔法围棋,网民戏称"阿狗")以3:0完胜围棋世界冠军李世石。比赛胜负已分,但带给人的思考却未就此停止。该如何看待"阿狗"与李世石的巅峰对决?成熟的人工智能技术离我们还远吗?人工智能技术成熟后人类生活将会发生哪些变化?带着诸多疑问,记者专访科幻小说《三体》的作者刘慈欣,告诉你一个科幻小说作家眼中的"阿狗"和"人工智能"。     

意想不到的体育赛事

<正>格斗版“老鹰抓小鸡”在杭州亚运会中,“卡巴迪”比赛的举行让人们有机会一睹这个项目的风采。赛场上充满着激烈的对抗、紧张的气氛和惊险的转折,深深地吸引了观众,特别是青少年的眼球。“卡巴迪”是一项团队对抗性运动,双方在一块矩形场地上进行比赛,不需要借助任何运动器械交替进行进攻。赛场为长方形,长13米,宽10米。一条中线将场地分为两半,每半场内有一个长3.75米,宽2.75米的区域,为“反击区”。男子比赛上下半场各20分钟,女子比赛上下半场各15分钟,中场休息5分钟。每支队伍12名队员,其中7名首发队员,其余5名为替补队员。     

中国象棋和计算机

下棋是一种游戏,但下棋集中了人的一般思维过程,引起了人工智能专家的重视。《中国象棋和计算机》一文介绍了这一领域的工作及其对人工智能研究的重大意义。     

人工智能自我意识的觉醒

正2016年,人工智能已经经历了60年的风雨路程。未来,人工智能到底可以发展到什么程度?人工智能逐渐演变为一种社会需要,机器也不再是人们眼中冰冷的工具,而是拥有自我意识的机器。作为科幻作品中很大的母题,人工智能经常在科幻电影中出现,比如《我,机器人》《黑客帝国》《机械姬》,其中人工智能往往扮演反叛者的角色,对人类造成伤害。结合现实来说,这样的事情会不会发生?     

创世大爆炸前发生了什么?

犹如一场垒球比赛,三击不中即为出局,九局便结束一场比赛。宇宙也有它自己的比赛时限,不过它没有场外的记时员而已。从奥古斯汀(Augustine)以来的思想家都曾说过,空间和时间是组成宇宙的两大部分,除此之外别无其他。 爱因斯坦相对论在解释犹如时空几何学上的“弯曲”的地心引力时,已经预见到20世纪天文学中的一个基本事实,即宇宙的膨胀。宇宙学家通过像电影回放那样向后     

人工智能综论

“人工智能”这一词从它出现一天起就遭到支持和反对两种大相径庭的对待。然而,不管怎样,目前人工智能技术正以坚实的步伐从实验室走向社会实践中去,并且扮演着越来越重要的角色。由蒋新松等同志撰写的《人工智能综论》一文,就人工智能这一领域的形成、主要应用方面及今后的发展趋势作了较为全面的介绍。本期同时刊载了《机器人与机器人学》一文,就机器人问世数十年来,关于它的应用、性能、运动学问题、动力学问题和控制等方面作了综述。     

研学,让科技离我更近

正假期,你会做什么?每天睡觉睡到自然醒?玩一天的游戏?出去旅行放松心情?也许,很多同学都会选择趁着假期好好地放松一下,毕竟,平时学业是如此繁忙。但是,这些却不是广东华侨中学创新人才培养班同学们的选择。他们充分利用假期的时间,通过参与人工智能学习、参加科技比赛、参与文化寻根等研学活动,进一步感受科技的魅力。     

神经网络与神经场

至今人类在人工智能和人工神经网络上的一切努力皆可归纳为用电流、网络、线路等方式去模拟大脑,因而有较多的实质性困难。如果能够从电磁场原理上进行探索,充分利用空间这一广阔的信息通道,将可能使大脑模拟工程向前大大推进一步。     

集合搜索的一些命题

当前,人工智能科学和工程中的各种搜索技术都是逐点搜索式,从起始结点(起始状态)到目标结点(目标状态)的搜索路线形成为状态空间的一棵搜索树,其上挂满了大量的中间结点(中间状态)。     

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?     

人工智能在多人桌德州扑克比赛中战胜世界顶尖选手

<正>美国卡内基-梅隆大学2019年7月11日宣布,该校和脸书公司合作开发的人工智能Pluribus在六人桌德州扑克比赛中击败多名世界顶尖选手,成为机器在多人游戏中战胜人类的一个里程碑。美国《科学》杂志7月11日在线发表的相关论文显示,Pluribus与13名     

连续解空间的复合遗传算法

提出了一种新的人工智能优化方法－复合遗传算法,并完成了该方法更高效寻优机理的理论分析。     

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     

知识工程的组织方法

人工智能越来越多地在各个技术领域中采用。专家系统是人工智能应用最普遍的一种形式。如何描述人类的知识是专家系统的一个核心问题。本文介绍了专家系统的组织与设计,着重叙述专家系统中知识工程的描述及组织方法,并以最新的专家系统为例作了说明。     

从基于逻辑的人工智能到社会智能的发展

本文从思维科学和系统科学交叉发展的观点回顾人工智能半个世纪发展的历程它经历了以“物理符号系统”为假设的传统人工智能(逻辑思维的模拟);人工神经网络为代表的分布式人工智能(形象思维的模拟);现场人工智能(逻辑思维、形象思维与运行环境相结合的模拟);智能体技术、人工社会研究所涌现的社会智能(社会思维和群体智慧与运行环境相结合的模拟)。钱学森于1990年发表了开放的复杂巨系统及处理这类系统有关复杂问题的方法论,接着提出我们要研究的不是智能计算机,是人机结合的智能系统,以此为基础,建立了信息空间综合集成研讨体系(CyberspaceforWorkshopofMetasyntheticEngineering),为社会智能涌现提供了可操作的技术平台[1]。