決于這個東西在搜索引擎內部是否被分類標記，或者是否有準確的文字描述。 最近一兩年是人工智能的啟動元年,人工智能已經推動計算機視覺技術達到了一個新的高度。在這個高度，業界的目標是在像素級理解圖像，而

UCLA 的 Judea Pearl 教授（75歲），獎勵他在人工智能領域的基礎性貢獻，他提出概率和因果性推理演算法，徹底改變了人工智能最初基于規則和邏輯的方向。 圖靈獎以傳奇人物阿蘭·圖靈(Alan

歲男孩，從而讓人們忽視了一些古怪的回答。 從這件事本身，我們也可以看到，其實圖靈測試本身也是有缺陷的。因此，在測試人工智能的時候，許多人已經開始使用新的方法，其中，Winograd Schema 挑戰就是比較受歡迎的一

，然后是 Elon Musk ，最近的一 個是 Bill Gates 。所有的這些聰明人都表示，人工智能（ AI ）需要仔細觀察，以免它的發展帶來潛在的生死威脅。 找出被認為是潛在威脅的任何具體內容有點困難。

文/劉學文 《星際穿越》熱映，引發廣泛討論基本都是物理問題，比如蟲洞、黑洞。五維空間等等，不過在這些熱議話題之外，還有一個地方倒是頗為值得玩味。那就是片中那幾個方方正正，自以為幽默的機器人們。

6月7日到12日，世界頂級的計算機視覺會議CVPR在美國波士頓召開，會議邀請了Facebook人工智能實驗室主任、NYU數據科學中心創始人、深度學習界的泰斗 Yann LeCun 做了題為“What's

Google Now 的背后是人工智能。現在關于人工智能的討論已經很多，也有很多人擔心人工智能未來會帶給人們意想不到的災難。比如對于節約能源這個一個指令，人工智能可能主動幫人類關燈，但也有可能消滅

在今天之前，PageRank 算法是谷歌準確而快速呈現你心中所想的秘笈。在今天之后，可能就是對谷歌越來越重要的以人工智能為核心的搜索技術 RankBrain。 眾所周知，PageRank 算法是由谷歌創始人 Larry

net/article/2015-11-02/2826106 近日，新聞爆料說谷歌正在使用一個機器學習人工智能系統“RankBrain”來對搜索結果排序。想知道它的工作原理以及如何在谷歌排序系統上運行嗎？以

微軟實時語音翻譯 Skype Translator、必應搜索、微軟小娜（Cortana）人工智能虛擬助手，這些大家耳熟能詳的應用背后潛藏的對話翻譯技術、知識編纂和語義理解等技術，無一例外都來自于機器學

世代編者按】在過去的一年，整個社會都在擔憂：人工智能可能奪走 300 萬卡車司機的工作。但事實證明，至少在近期內，受人工智能威脅最直接的是華爾街的交易員和對沖基金經理。 從這個角度講，我們是否要高呼“人工智能萬歲”呢？

李彥宏表示，為此，科技之于百度，從幾年前開始到可以預見的相當長一段時間內，重心就在于人工智能。 “布局人工智能，就是希望讓機器獲得人的部分能力，也讓更多的人沒有門檻地使用技術、便捷地享受技術成果。”

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。

Google、Microsoft 和 Facebook 等巨頭的大力投入，深度學習正在超越機器學習，人工智能來勢兇猛。那么，如今人工智能最熱門的技術趨勢是什么？ 黑匣認為，復雜神經網絡、LSTMs（長短期記憶網絡）、注意力模型（Attention

網易科技訊 4月14日消息，據《連線》雜志報道，谷歌開源人工智能深度學習系統TensorFlow正變得越來越強大。 去年，谷歌向全世界開放了它的人工智能深度學習系統TensorFlow。此前，Tenso

谷歌最新開發的人工智能算法 RankBrain 顯然比人們預期的更加先進復雜，這種人工智能算法開發最初的目的在于處理人們模糊、陌生或者容易產生歧義的搜索請求，現在已經成為了谷歌搜索核心技術的重要組成部

cn/2015/12/08/mkwqk/ 基于人工智能和機器學習的應用在不斷發展，一些從事相關技術研發的企業或組織也向開發者開放了一些相關的API接口。通過這些API，開發人員能夠利用其人工智能和機器學習技術開發自己的智

年底發過一篇文章《深度學習會讓機器學習工程師失業嗎？》，引起很大的反響。的確，過去一年的時間里，深度學習正在改變越來越多的人工智能領域。Google DeepMind 工程師 Jack Rae 預測說，過去被視為對于中型到大型

近日，百度位于硅谷的人工智能實驗室（SVAIL）開源了其核心的人工智能系統： Warp-CTC ，該系統是一種在CPU和GPU上快速的CTC的并行實現。這項舉動舉動對于促進機器學習、人工智能領域的技術研究與

與Facebook不同，智能手機自身無法識別和標記其用戶，但麻省理工學院(MIT)研發的人工智能芯片卻能改變這一現狀。 MIT研發的這款168核的芯片原型名為“Eyeriss”，能夠識別人臉、其他