有些人總喜歡夸口說：“我從來不會忘記別人的長相。”在人工智能研究突飛猛進的今天，還要這么夸口就有點奇怪了。事實上，現在有些電腦能記住 2.6 億張臉。上周，谷歌公司的三位研究人員發表了一篇有關全新人工智能系統的研究論文。這一系統名為

9 年后，想要憑借智能音箱來占領人們家庭生活空間的亞馬遜，也想通過一步步的開放策略，把自家的人工智能助手 Alexa 打造成“智能音箱界的 Android”。 Alexa 開放的前奏 2014

科技大會”上稱，人工智能（AI）目前仍處于“大型主機時代”，即計算力量集中在少數幾家公司手中。納德拉稱，計算機行業崇拜那些不但能利用人工智能軟件來模擬現實世界的科技公司，還要讓人工智能技術變得實用，把它們提供給更多的用戶，正如

為在人際互動和定制決策等方面，計算機似乎還比不上人類。 但是這種情況正在發生變化。 由于人工智能、自然語言處理的發展，以及計算能力的成本變得越來越低廉，人們曾經覺得不適合自動化的一些工作，突然顯現出了自動化的前景。

近日，斯坦福大學人工智能研究所發布了 2019 年 AI 指數報告 。該報告涵蓋范圍較廣，以下是一些從報告中提取的主要部分： 所有原始數據和圖表等均可在 Google 云盤 中找到。

“最近我見了一個做內衣的，也說自己是人工智能的企業，這是非常不正常的現象。現在，人工智能領域的泡沫化特別嚴重”，中國創客導師、創新工場創始人李開復在尋找中國創客啟動儀式主題演講中表示。 李開復表示，人工智能這個概念自 1956

人工智能已經可以幫助人類做越來越多的事情，前不久百度宣布推出了音頻轉錄應用 SwiftScribe，這個網頁應用的出現意味著人工智能將改變完全依賴人工的速記行業。 早在前幾年，百度就推出了“百度尋人”

谷歌此前曾證實，在圍棋圈掀起巨大波瀾的人工智能下一個目標領域是電子游戲，而且首個操演對象就是對綜合分析能力要求非常高的 RTS 作品《星際爭霸2》。那么，面對來勢洶洶的人工智能，人類玩家又是如何看待的呢？2016

人工智能正以超乎想象的速度進入人們的生活。如今，看病也能用上人工智能了。近日，名為沃森（Watson for Oncology）的腫瘤人工智能來到了上海。此前，“沃森醫生”已經在全球 14 個國家的多

谷歌的團隊正利用來自人類的日常行為去指導機器決策，這個過程不需要任何編程。研究者開發了一款網頁應用，向人們展示由人工智能創作的繪畫，例如小貓和犀牛，并通過攝像頭記錄他們的反應。如果人們看到這些圖片發笑，那么就是正面信

Caffe2 的一部分分享出來，并為研究和開源社區提供學習素材。 正在進行的工作 Facebook 人工智能研究（FAIR）團隊最近發表了使用卷積神經網絡（CNN）進行機器翻譯的研究。 Facebook 代碼團隊與

代人機交互方式，使人工智能具備“五感”——視覺、觸覺、聽覺、嗅覺和味覺，并能對人類的情感和情緒進行分析和理解，并進行反饋。 我們都覺得這件事很有意思，它是一次探索人類與人工智能如何相處的一次比較激進的嘗試，也倒逼著我們激發了對

大家好，我是來自微信的張重陽，很榮幸有這個機會和大家一起交流一下機器學習和人工智能技術在微信的應用實踐。談起人工智能，大家首先想到的是圖像識別、語音識別、機器翻譯、機器人這些技術，然而人工智能所涉及的應用場景和商業價值卻遠不止此。在日

com/idonews/article/6735.shtm 微軟全球執行副總裁沈向洋在昨天的人工智能大會上做了精彩演講，與普遍的討論人工智能技術和應用不同，沈向洋提出了許多獨特的且富有哲理的觀點，他結合小冰等微軟研究

Block等學者已為后深度學習時代的人工智能打下堅實的地基。期待后深度學習時代的人工智能從大腦、意識和嬰兒研究中汲取靈感，創造新的算法與架構滿足 深度學習所釋放的對人工智能的廣泛要求。 ——Bragi

美國麻省理工學院（MIT）的研究者日前開發出了一套能夠識別不同語言的人工智能系統，可在不預先了解某種語言的前提下完成由該語言寫成的文字冒險游戲——這似乎表明它可在玩游戲的過程當中學習新的語言。 據

本文簡要介紹了 10 款 Quora 上網友推薦的 人工智能和機器學習領域方面的開源項目。 GraphLab GraphLab 是一種新的面向機器學習的并行框架。GraphLab 提供了一個完

含的知識 API 可以通過強大的互聯網來助力廣大開發者。 借助微軟認知服務，開發者們就算沒有人工智能的知識背景也能輕松開發出屬于自己的智能應用。目前這套認知服務包括視覺、語音、語言、知識和搜索五大類

新浪科技訊 北京時間4月22日早間消息，谷歌正在關注科技行業最有趣、最具前景的一些領域，包括人工智能和云計算。作為Alphabet中最重要的公司，谷歌正在發展除廣告以外的新業務。 谷歌CEO桑達爾·皮查伊(Sundar

助手以及文字識別等人工智能技術的訓練。 Facebook 新的 Big Sur 服務器是圍繞本來為圖片處理而開發的大功率處理器——GPU 來設計的。這些處理器加強了最近人工智能的一個技術飛躍——深度學習。由于