人工智能（ai）文章進(jìn)入人工智能（ai）技術(shù)社區(qū)

區(qū)塊鏈如何為人工智能解鎖新的領(lǐng)域？

這是一個(gè)智能產(chǎn)業(yè)興起的時(shí)代，人工智能、區(qū)塊鏈正在成為數(shù)字化世界的兩股變革力量。在不久的將來，區(qū)塊鏈和人工智能結(jié)合的應(yīng)用會越來越多。
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IBM推出AI辯手擊敗人類：人類輸了？

　　在IBM位于舊金山辦公室，人工智能辯手Project Debater擊敗來自以色列的世界級辯手Dan Zafrir和Noa Ovadia?！　≡诒荣愔埃琍roject Debater并不知道辯題。除了辯論開始的問候和笑話之外，論辯的陳述都是Project Debater自由發(fā)揮的，沒有固定的陳述詞。當(dāng)Project Debater獲得一個(gè)新的話題時(shí)，它會在其文章語料庫中搜索與該主題相關(guān)的句子和線索，用來支持其辯方論點(diǎn)。根據(jù)所有的相關(guān)內(nèi)容，它會試圖去理解辯論的主題，然后組織自己的陳述?！　‰m然機(jī)器在很
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狂燒了600多億人工智能的“商業(yè)大門”為誰開？

從創(chuàng)業(yè)者到投資人，大家對人工智能的商業(yè)價(jià)值都持有高期望，而商業(yè)“奇點(diǎn)”在哪兒呢?
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黃教主又推AI核彈級處理器芯片國產(chǎn)化還需國家意志

　　日前，英偉達(dá)推出了首款專門為機(jī)器人設(shè)計(jì)的AI芯片Jetson Xavier。作為GPU界的教主，近年來黃仁勛帶領(lǐng)其團(tuán)隊(duì)在AI芯片領(lǐng)域不斷攻城略地?！　∪ツ?2月，英偉達(dá)推出了重磅新品“Titan V”PC GPU，該款GPU擁有110萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算性能，是其去年4月份公布的架構(gòu)Titan Xp的9倍，和用于數(shù)據(jù)中心的英偉達(dá)Tesla V100 GPU一樣，Titan V也更加清晰地面向AI。　　據(jù)黃教主介紹說，“Volta”系列的“創(chuàng)生”主要為推動高性能計(jì)算和人工智能的極限：“我們用新的處理器架構(gòu)、指
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超越思維，用人工智能輔助SoC設(shè)計(jì)

2018年6月20日—今日，NetSpeed Systems宣布推出業(yè)界首款以人工智能為基礎(chǔ)的SoC芯片內(nèi)部互連解決方案Orion AI。該方案支持多播與廣播等先進(jìn)特性，能極大提升人工智能SoC與加速器ASIC的性能與效率，可廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心、自動駕駛、AR/VR，以及先進(jìn)視頻分析。Orion AI由NetSpeed經(jīng)過硅驗(yàn)證的Orion IP構(gòu)建而成，這些Orion IP已經(jīng)授權(quán)給地平線機(jī)器人、寒武紀(jì)、百度以及Esperanto等領(lǐng)先的人工智能公司。
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告別存儲器依賴癥！三星加速研發(fā)AI

在DRAM存儲器行情的前景充滿不確定性的情況下。打造擺脫依賴存儲器的經(jīng)營，正在演變?yōu)榕c時(shí)間賽跑。
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寒武紀(jì)B輪估值25億美元，領(lǐng)跑AI芯片賽道

寒武紀(jì)B輪投后整體估值達(dá)25億美元，繼續(xù)領(lǐng)跑全球智能芯片創(chuàng)業(yè)公司。
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科大訊飛董事長：AI翻譯已達(dá)英語六級水平

　　17日，國家發(fā)改委、科技部、工信部、國家網(wǎng)信辦、中科院、工程院、中國科協(xié)和天津市政府共同主辦的第二屆世界智能大會于5月16日至18日在天津舉行。本屆大會以“智能時(shí)代：新進(jìn)展、新趨勢、新舉措”為主題?！　≡谏衔缗e行的《遠(yuǎn)見：智能經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展》論壇，科大訊飛股份有限公司董事長劉慶峰進(jìn)行了主題為《A.I.賦能迎接千帆競發(fā)的新時(shí)代》的演講。他表示，人工智能已經(jīng)成為中國的國家戰(zhàn)略，它不是一個(gè)企業(yè)和一個(gè)科學(xué)家的事情，它是偉大的歷史進(jìn)程?！　≡趧c峰看來，人工智能是技術(shù)發(fā)展的大波浪，而可穿戴等分支技術(shù)是小波浪，
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AI輔助醫(yī)生“閱片” 診斷準(zhǔn)確率超95%

　　系全球首款CT、MRI神經(jīng)影像人工智能輔助診斷產(chǎn)品;相當(dāng)于高年資主任醫(yī)師水平?！　∥磥恚贑T機(jī)旁坐診的或許不再是白大褂醫(yī)生，而是閃著電源光的人工智能。暢想一下，十年后，當(dāng)你走進(jìn)醫(yī)院影像科，第一眼看到的會是醫(yī)生還是人工智能呢?　　上個(gè)月，全球首場圍繞神經(jīng)系統(tǒng)疾病影像診斷的“人機(jī)大賽”啟動，國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心宣布備戰(zhàn)，面向全球致力于攻克“腦病”的醫(yī)生發(fā)出“英雄帖”。一個(gè)月來，參賽情況如何?　　近日，記者從北京天壇醫(yī)院了解到，目前已有來自全國385家醫(yī)院及各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)的700余名醫(yī)生報(bào)名參賽
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想做AI芯片？這家“中國擁有的外國公司”出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器內(nèi)核

　　AI已處于快速發(fā)展階段　　AI分為四個(gè)階段，如下圖?！　?.基礎(chǔ)研究階段。每當(dāng)一個(gè)新技術(shù)來臨時(shí)，一些大學(xué)院所機(jī)構(gòu)和大公司(例如英特爾、谷歌等有基礎(chǔ)研究部門)會進(jìn)行反復(fù)研究論證，找到產(chǎn)業(yè)可能性。　　2.應(yīng)用研究階段，公司企業(yè)嘗試讓新技術(shù)通過原型機(jī)認(rèn)證，以極大地解決生產(chǎn)生活中的痛點(diǎn)，　　3.產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展階段。此時(shí)機(jī)會多，新公司、大公司多，整個(gè)產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展?！　?.最后會出現(xiàn)一個(gè)相對成熟的市場，形成一些壟斷企業(yè)/寡頭，大浪淘沙，小魚和慢魚被淘汰。　　目前AI產(chǎn)業(yè)處于快速導(dǎo)入階段，這也是公司資本和個(gè)人都在追逐
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人工智能上的從0到1

　　從0到1，再從1到100這個(gè)類比能很好地形容技術(shù)及產(chǎn)品的發(fā)生發(fā)展過程。比如福特造出第一輛T型車可以認(rèn)為是完成了汽車從0到1的過程，此后100年直到現(xiàn)在可以認(rèn)為是汽車從1到100的完善?，F(xiàn)在的汽車雖然在精密程度上遠(yuǎn)勝100年前的版本，但是仍然有發(fā)動機(jī)、傳動系統(tǒng)、方向盤和四個(gè)輪子。　　1919年福特T型車的造型，從中我們可以找到現(xiàn)代汽車的幾乎所有關(guān)鍵要素，甚至它的車牌都和現(xiàn)代的車牌一樣?！　∮?jì)算機(jī)一樣有這個(gè)過程，如前所述，其理論奠基于圖靈，圖靈之后馮·諾依曼設(shè)計(jì)了一套體系結(jié)構(gòu)把這個(gè)東西做出來了，至此可以認(rèn)
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人工智能之K近鄰算法（KNN）

　　前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下K近鄰(KNN)算法。 ^_^　　K近鄰KNN(k-Nearest Neighbor)算法,也叫K最近鄰算法，1968年由 Cover 和 Hart 提出，是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中比較成熟的算法之一。K近鄰算法使用的模型實(shí)際上對應(yīng)于對特征空間的劃分。KNN算法不僅可以用于分類，還可以用于回歸?！　NN概念：　　K近鄰算法KNN就是給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，
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人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

　　前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法。 ^_^　　20世紀(jì)60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時(shí)發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN(Convolutional Neural Networks)。　　1980年，K.Fukushima提出的新識別機(jī)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
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人工智能之Q Learning算法

　　人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下Q Learning算法。 ^_^　　通過前一篇TD-Learning時(shí)序差分(請參見人工智能(48)算法介紹，我們知道，TD-Learning時(shí)序差分是結(jié)合了動態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請參見人工智能(31))方法，并兼具兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的中心?！　D-learning時(shí)序差分大概分了6類。其中，策略行動價(jià)值qπ的off-policy時(shí)
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人工智能之ICA算法

　　人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下ICA算法。 ^_^　　ICA獨(dú)立成分分析是近年來出現(xiàn)的一種強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析工具(Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E, 2001; Roberts S J, Everson R, 2001)。1994年由Comon給出了ICA的一個(gè)較為嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出來的?！　CA
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