人工智能
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盘点2019:人工智能给我们带来的麻烦

李军:2019年是AI逐渐深入社会生活、同时开始带来麻烦的一年。和平利用AI,将与和平利用原子能一样,成为未来人类持续面临的挑战。
2020年1月14日

展望2050:让算法决定我们买什么

到本世纪中叶,寻找最划算交易的任务将由我们在网络空间的化身承担,这意味着企业不再对人营销,而是与我们的化身的算法进行博弈。
2019年12月9日

微软李笛:人工智能的EQ就像一片土壤

教AI画画和唱歌,是不是在为人类自己培养敌人?微软(亚洲)互联网工程院副院长、小冰团队总负责人李笛接受了FT中文网的专访。
2020年4月22日

Facebook能靠AI筛查不良内容吗?

扎克伯格曾经对人工智能审查技术很有信心,但现在看来这项技术远不能胜任,Facebook不得不加强人工审查力度。
2019年11月18日

网络安全与跨境旅客隐私保护

从社交媒体审查到生物特征识别,各国政府不断收紧的安检措施引发越来越多关于隐私和安全的担忧。
2019年11月18日

招聘偏见:技术是药还是病因?

人工智能系统评估求职者的效率更高,但它们的主要卖点是能够消除招聘者的偏见。问题在于,新技术带来的挑战是否同样糟糕?
2019年11月14日

谷歌前CEO施密特警告勿切断与中国的AI合作

现任美国国家人工智能安全委员会主席的施密特警告称,禁止与人工智能领域的中国研究人员合作将损害美国自身的创新。
2019年11月5日

DeepMind宣称AI再度取得突破

DeepMind研发的AlphaStar机器人在《星际争霸II》中达到了最高的“宗师”级别,排名高于99.8%的人类玩家。
2019年10月31日

见一见机器人“巴菲特”

将量化投资的系统化方法与长线眼光、深入研究的价值型投资方式结合起来是棘手的,但初创企业Havelock决心把股神的方法提炼成程序。
2019年10月29日

深度学习:新时代的炼金术

李军:在AI领域,撞大运式的模型构建与机器学习迫切需要一个拉瓦锡式的人物出现,从新的认知方式与算法构造角度奠定AI可解释性的基础。
2020年1月14日

为何对冲基金青睐机器学习?

机器学习将成为资产管理行业的下一波创新浪潮。虽然这些工具很复杂,但是人们或许将不得不朝这个方向发展。
2019年10月21日

如何防止人工智能炖了你的猫?

桑希尔:假如我们不能牢牢掌控人工智能,也许有一天它们会为了完成目标而不择手段,比如为做顿饭而炖了你的猫。
2019年10月16日

西方应警惕外资收购尖端技术

布拉夫:尖端技术是西方最强大的资产之一,外资收购尖端技术(包括民用技术)具有国家安全方面的潜在影响。西方政府应该更加警惕。
2019年10月10日

职场自动化:人工智能将如何替代白领工作?

人工智能除了被越来越多地应用在工厂自动化上,似乎也将带来一场白领工作的变革。它将以多快的速度席卷办公室呢?
2019年10月10日

机器人长得越像人类越好吗?

摩尔:机器人具备一些类人特征,会更容易唤起人的同理心。但如果它们与人类过于相像,就可能滑入“恐怖谷”。
2019年9月30日

机器人下属能帮人类开启高效职场生活吗?

克莱默:研究表明,有效利用自动化技术的组织,成为员工友好机构的可能性会增加,员工的工作效率也会提高。
2019年9月9日

猪肉、芯片与火星——中国人的市场观与创新观

刘远举:在中国对企业家的尊崇,是只是因为他们有钱而崇拜他们,叫爸爸,但并不认为这个群体真正为社会创造了价值。
2019年9月4日

中国人工智能初创企业申请在港上市

中国两大面部识别公司之一、阿里巴巴支持的旷视科技希望通过上市筹集至多10亿美元,尽管此前有人担心其业务的敏感性会使其受到更大关注。
2019年8月27日

当人工智能开始写小说……

文学包含着人类经验的精髓。如今一些小说家被人工智能的潜力所吸引,但是当机器真的会写作时,它们会如何刻画人类?
2019年8月26日

世界最大AI芯片诞生

Cerebras与传统思维背道而驰,开发出了世界上面积最大的芯片。这反映出多家企业制造新一代专业AI芯片的竞争到了一个关键节点。
2019年8月22日

深兰科技将自动驾驶公交车推向世界

中国政府希望在国际人工智能领域培养出本土领军企业,深兰科技把握良机,开始将其产品推向世界。
2019年8月16日

人类与AI融合无异于大脑自杀

施奈德:这样的愿景看似诱人,但如果用人工智能零件来替代大脑,总有一个时刻,你会相当于杀死了自己。
2019年8月15日

DeepMind的AI技术可提前预测急性肾损伤

DeepMind的机器学习模型能够提前两天向重症监护医生预警病人可能出现严重肾脏损伤,由此或可每年挽救数十万生命。
2019年8月2日

数据标注员:AI背后的人类训练者

随着企业拥抱人工智能,雇用工人“训练”算法以识别各类数据的数据标注行业应运而生。该行业在肯尼亚、印度等低收入国家雇用数十万工人。
2019年8月1日
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