如果云计算在1982年就成为现实的话，科幻电影《外星人E.T.》中E.T. 的可能会更快的回归自己的星球。对于那些并不是很了解的年轻人而言，E.T. 是同名叫座电影中的一个可爱的外星人因为同行的植物学家同伴离开得太匆忙，他被不小心留在了地球上。最终，E.T. 在...

评价一家公司好与坏，通常会用到一般公认会计原则（GAAP） 。而这种类型的原则常常只能评判有形资产。人、思想可不像账目清单和银行账户，一目了然，随意评估。机器学习则正好弥补了这一鸿沟，只需要收集人类所思、所想、所说、所做等各种数据，就可以帮助我...

随着人工智能的发展，人类将会把越来越多的决策权交给机器。但是，从目前的一些事例看，基于机器学习的决策并非那么公正完美，相反，那些决策也渗透着偏见。近期的一份研究报告中，Google的一名研究科学家Mortiz Hardt表示：基于机器学习的决策是极为有用的...

Vincent Vanhoucke是Google的首席科学家，斯坦福大学电子工程学博士，目前在Google Brain主导机器人相关的项目。Vanhoucke主要的研究领域是语音识别、计算机视觉和机器人等领域，他还即将主持机器人领域的盛会CoRL 2017（Conference on Robot Learning）。 V...

本文作者：周翔 导语：库克认为，AR就像iPhone里的芯片，它不是一款独立的产品，而是一种关键性的技术。 苹果CEO蒂姆库克和USTWO员工 雷锋网消息：上周，苹果CEO蒂姆库克马不停蹄地拜访了法国、德国和英国。周三（2月8日），库克被英国格拉斯哥大学（Univers...

科技讯10月27日消息 据外媒（Ars Technica）报道，上周微软宣布实现语音识别新突破：其开发的语音转录系统识别误差仅为5.9% ，已接近人类大脑水平。该转录系统基于微软自家的开源软件Cognitive Toolkit所开发，微软于昨日发布了该软件的 2.0 beta版。 此前这...

【AI世代编者按】美国多个部门正启动用于癌症的先进计算解决方案联合设计（JDACS4C）项目，试图利用深度学习技术推动抗癌研究。国外媒体近期刊文，对这一项目进行了介绍。 里克史蒂芬斯（Rick Stevens）表示，到2017年第二季度，用于癌症的先进计算解决方案...

科技讯12月15日消息 据外媒（TechTarget）报道，就如同几年前软件接管全球技术行业一样，如今我们看到机器学习算法开始主导软件行业。 五年前，科技企业家马克安德森（Marc Andreesen）在华尔街日报上发表文章，称软件正在吞噬全世界。在软件适用范围和利润...

今天，机器学习诸多理论的主要奠基人、美国三院院士Michael I. Jordan受聘为清华大学访问教授，同时发表主题报告。Jordan认为，大数据的增长对传统的数据科学理论提出了改变的需求，特别是统计学和计算学的相关理论，应该呈融合式的发展。Jordan特别提到，要...

按：机器学习与人工智能变得越来越热。大数据原本在工业界中就已经炙手可热，而基于大数据的机器学习则更加流行，因为其通过对数据的计算，可以实现数据预测、为公司提供决策依据。跟我们生活息息相关的最常见机器学习算法包括电影推荐算法、图书推荐算法。...

Data Science Central网站主编、有多年数据科学和商业分析模型从业经验的Bill Vorhies曾撰文指出，过去一年人工智能和深度学习最重要的发展不在技术，而是商业模式的转变所有巨头纷纷将其深度学习IP开源。 毋庸置疑，开源浪潮是2016年人工智能领域不可忽视的...

上周五微软宣布收购美国一家人工智能初创公司Maluuba，具体收购金额未公布。 据悉Maluuba总部位于蒙特利尔，公司主要技术是自然语言理解，擅长问答及决策系统的深度学习与强化学习。收购后，Maluuba创始人Sam Pasupalak和Kaheer Suleman加入微软人工智能与微...

据国外媒体报道，加拿大多伦多大学科学家近日根据谷歌公司和Netflix公司的算法开发出一款机器学习软件。研究人员认为，这款机器学习软件可用于发现外太空的外星生命。据了解，这款强大的软件比传统的预测一个行星系统是否有生命存在的方法要快1000倍。研究人...

由于具有足够高的计算能力和工作效率，深度学习在生活中无处不在。如今，深度学习已经进入自动驾驶汽车、便利店和医院等领域。然而，要成为顶尖人才，竞争还是十分激烈的，适应新的行业并解决面临的挑战仍是个难题。为了补充Udacity公司之前的人工智能课程，...

为了让初学者了解AI，以下列出六个值得注意的AI领域，并描述它们是什么、为什么它们是重要的、它们今天如何使用，以及研究它们的公司。 在过去10年中，AI领域取得了很大的进步，随着巨头接连不断地借媒体阐明他们长期看重AI的策略，很多人已经对语音识别和自...

机器学习也会对数据产生偏见，从而导致错误的预测。我们该如何解决这一问题？ Google的新论文或许会揭晓答案。 机器学习中的机会均等 随着机器学习计算稳步发展，越来越多人开始关注其对于社会的影响。机器学习的成功分支之一是监督学习。有着足够的历史遗留...

想挑战冯诺依曼，就必须从三个要素入手：基本操作，例如加减乘除；逻辑流程控制，例如if-else-then，for，while；设存储器，内存和硬盘的寻址。DeepMind团队认为，冯诺依曼体系中的逻辑流程控制和外设存储器使用，都必须在程序中写死，而不能通过观察范例，...

几年之前，深度学习还是机器学习里面一个不太受人关注的领域。随着神经网络和大数据的出现，很多复杂任务的实现已经成为可能。 2009年时，深度学习还是一个新兴领域，只有少数人认为这是一个值得研究的领域。但很快，这个领域就得到了很大的发展，目前已经被...

微软和瑞士国家计算中心（CSCS）的科学家们取得了重大突破，将超级计算机上深度学习的训练时间缩减到数分钟。训练时间的缩短，再加上超级计算机技术的引入，或能够解决现在在图像、视频和语音识别，自然语言处理等方面问题的瓶颈。考虑到深度学习能够提供的...

上天赐予人类惊人的学习能力。我们从出生开始就学习复杂的任务，如语言和图像识别，之后在一生中以这种第一学习体验为基础不断进行修正。之后，似乎自然而言的是，我们利用这种学习概念来积累知识，并能够建立模型和预测结果，甚至将这种概念应用于与计算机...