你所不知的角落，有人在做没有深度学习的AI
2020-08-29 13:23:08作者：智源社区 贾伟AI 这个词被偷走了。图灵奖得主Alan Kay在智源大会上曾经这样说：因为在深度学习带来人工智能的一波热潮下，很多人被误导，认为人工智能就等于机器学习。而事实上，机器学习只是整个智能研究中的子领域。因此，我们始终要意识到，尽管机器学习在近十年取得了令人瞩目的成就，但在此之外，仍有大量值得深度探究的其他人工智能研究。例如：布尔可满足性问题（Boolean satisfiability problem，SAT）。SAT ，即
破 AI 天网？马斯克脑机接口实现与猪连接
埃隆·马斯克和 AI 脑芯公司 Neuralink 一起演示脑机接口技术，展示 AI 与大脑结合研究的最新进展。Neuralink 公司通过在一头名为 Gertrude 的猪脑中安装一枚硬币大小的“Link”，读取记录 Gertrude 的脑活动。比如，当演示人员开始抚摸猪鼻子时，其脑内电波信号闪烁显示猪处于兴奋状态。演示显示，还可以同时植入多个设备。通过设备也可以预测小猪的身体运动——通过脑电路图预测小猪关节的位置，与实际运行几乎完全吻合。这项技术理论上来说，是将具有 AI 功能的..
深度学习基础：张量运算
英语原文：Tensor Operations — Basic Building Blocks of Deep Learning翻译：雷锋字幕组（大表哥、Shangru）2012-至今：深度学习爆炸时代在2012年的Imagenet运动之后，深度学习取得了突飞猛进的发展。 深度学习现在已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，当我们与语音助手交谈、使用家庭自动化系统、写电子邮件等时，许多算法都在运行。事实上，它的影响是如此之大，以至于我们可以在亚马逊上看到名为“婴儿的神经网络”的书籍：D“深
TensorFlow Lattice：灵活、可控、可解释的机器学习
双语原文：TensorFlow Lattice：灵活、可控、可解释的机器学习英语原文：TensorFlow Lattice: Flexible, controlled and interpretable ML翻译：雷锋字幕组（ZeroJ）大多数的机器学习实践者都曾遇到过训练数据和实际运行时用以评估模型的样本差别很大的情况。因此，相对灵活的机器学习解决方案，如DNN和随机森林等，仅依赖于训练数据的模型，在训练数据集和验证数据集没有覆盖的输入空间的表现经常出乎意料甚至是疯狂的。这个问题在重要的政策和
法大大刘谦：法务智能化创新实践与行业趋势
2020-08-24 14:18 导语：AI+法务，将带来怎样的行业大变化？鲸犀按：2020 年 8 月 7 日，全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。从 2016 年的学产结合，2017 年的产业落地，2018 年的垂直细分，2019 年的人工智能 40 周年，峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最
六条规则让你的ML模型部署的更快
双语原文：六点规则让你的ML模型部署的更快英语原文：Six Rules for Deploying your Machine Learning Models Faster翻译：雷锋字幕组（yhfwww）数据科学和机器学习几乎可以改善组织的任何方面，但前提是你的想法得到利用。在过去的一年中，我们学到了很多关于更快地构建和部署机器学习模型的知识，我们想分享一些我们在这里学到的东西。图：《棕色田野上奔跑的猎豹》 来自《Unsplash》，作者Cara Fuller形势在我们的组织.
人脸识别的时代，你认为该如何应对「换脸」危机？
作者：经济观察报链接：https://www.zhihu.com/question/418651616/answer/1445666612来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。我们通过两个较为典型案例，来说一说AI攻防对人脸识别/人工智能技术和行业发展的作用和意义。案例一：一秒变身“奥巴马”，“换脸”技术的攻防战2018年，一段“奥巴马”呛声特朗普的视频在全美疯传—— “Simply, PresidentTrump is a total and .
如果神经网络规模足够大，会产生智能吗？
作者：桔了个仔链接：https://www.zhihu.com/question/408690594/answer/1363115251来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。明显不能。原因是：神经网络模拟的是一个个大脑功能，最多是大脑的一个分区，而不是大脑本身。这里从结构层面和技术层面两方面来讲。结构层面神经网络是从大脑的神经连接得到启发的。要实现真正的智能，那么就要实现和大脑差不多的结构。而对于人对大脑的运作方式至今还未能完全..
天上掉馅饼，我被砸中了！
天上掉馅饼，我被砸中了！今天真是一个好日子！收到了上个项目（A项目）2020年1月份的工资！我在半年后拿到了属于自己的工资，居然有一种天上掉馅饼的感觉！是该高兴，还是该心酸？我自己也不知道，觉得还是高兴居多吧。到今年9月15日，笔者下海做自由职业者（SAP freelancer）就满五年了。近五年的工作生涯中，笔者运气算是好的，总体来说。笔者有幸遇到了很多靠谱的同行，遇到了靠谱的乙方咨询公司，遇到了靠谱的甲方客户。在这些靠谱的同仁和客户的帮助下，加上笔者也是一个非常踏实靠谱的人...
戴琼海：深度学习遭遇瓶颈，全脑观测启发下一代AI算法
2020-09-03 02:24:51作者 | 青暮、陈彩娴编辑 | 陈彩娴目前我们还无法精细到神经元级别的观测，只能从功能层面理解大脑，但这些成果也启发了很多经典的人工智能算法，例如卷积神经网络启发自猫脑视觉感受野研究，胶囊网络启发自脑皮层微柱结构研究。在未来，我们能不能深入到神经元的层面研究大脑，是非常重要的一步。8月29日至30日，主题为“智周万物”的2020年中国人工智能大会（CCAI 2020）在位于江苏南京的新加坡·南京生态科技岛举办。在大会上，中国工程院院士戴琼海做
基于图神经网络的知识图谱研究进展
2020-08-31 23:13:35知识图谱本身是一种图结构数据，采用图构建知识和数据之间的关联，应用图神经网络技术，有望结合知识和数据，实现更好的可解释和可信人工智能技术。本文将介绍基于图神经网络的知识图谱学习与计算以及基于图神经网络融合知识图谱信息的应用的研究进展。1 知识图谱与图神经网络近几年来，人工智能技术得到了飞速发展，其进展突出体现在以知识图谱(Knowledge Graph)为代表的知识工程和以图神经网络(Graph Neural NetWorks, GNN)为代表的深度学习等相
40亿次仿真学习：人工智能5:0大胜人类飞行员
本文约2000字，建议阅读5分钟。本文介绍了国防高级研究计划局（DARPA）的Alpha狗斗的最后一场人机对抗试验在线展开，8支人工智能团队运用算法控制空战模拟器进行虚拟对决。8月18日至20日，国防高级研究计划局（DARPA）的Alpha狗斗的最后一场人机对抗试验在线展开，8支人工智能团队运用算法控制空战模拟器进行虚拟对决。这8支团队中，既有大型传统国防承包商（如洛克希德·马丁公司）到小型民营公司（如“苍鹭系统”）。最终，“苍鹭系统”的人工智能团队不仅击败了其余7支团队，而且以5：0的成绩.
基于深度学习的多目标跟踪（MOT）技术一览
本文约3931字，建议阅读8分钟。本文是一篇多目标跟踪方向的调研报告，从相关方向、核心步骤、评价指标和最新进展等维度出发，对MOT进行了全面的介绍，不仅适合作为入门科普，而且能够帮助大家加深理解。最近做了一些多目标跟踪方向的调研，因此把调研的结果以图片加文字的形式展现出来，希望能帮助到入门这一领域的同学。也欢迎大家和我讨论关于这一领域的任何问题。相关方向这些是我所了解的多目标跟踪（MOT）的一些相关方向。其中单目标跟踪（VOT/SOT）、目标检测（detection）、行人重识别..
如何戏弄人脸识别系统
作者：Karen Hao 和 Patrick Howell O'Neill翻译：欧阳锦校对：和中华本文约1600字，建议阅读5分钟。本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在，并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。标签：人脸识别 攻击 安全性 GAN人脸识别技术作为一种在机场和其他高安全场景下识别人群的方法，正在飞速发展和普及，但它距离“万无一失”还有很长一段路要走。研究人员已经证明他们可以欺骗现代的人脸识别系统，使它辨别出一个根本不在那里的人
机器学习集成学习与模型融合
来源：Datawhale本文约5955字，建议阅读10分钟。本文介绍在Kaggle或者阿里天池上面大杀四方的数据科学比赛利器---集成学习。对比过kaggle比赛上面的top10的模型，除了深度学习以外的模型基本上都是集成学习的产物。集成学习可谓是上分大杀器，今天就跟大家分享在Kaggle或者阿里天池上面大杀四方的数据科学比赛利器---集成学习。一、什么是集成学习正所谓“三个臭皮匠赛过诸葛亮”的道理，在机器学习数据挖掘的工程项目中，使用单一决策的弱分类器显然不是一个明智的选择，因为.
“黑”掉神经网络：腾讯披露新型AI攻击手法
本文约3000字，建议阅读6分钟。本文为你介绍一种新兴的针对机器学习模型的攻击方式“后门攻击”。“后门攻击”是一种新兴的针对机器学习模型的攻击方式。8月19日，第19届 XCon 安全焦点信息安全技术峰会于北京举行，腾讯朱雀实验室首度亮相。据介绍， 朱雀实验室专注于实战级综合攻击研究及AI 安全技术研究，以攻促防 。会上，腾讯朱雀实验室高级安全研究员 nEINEI 分享了 AI 安全方向的最新研究成果：模拟实战中的黑客攻击路径，摆脱传统利用“样本投毒”的 AI 攻击方式，直接控制 AI 模型的神
卢宇：改善在线教育，人工智能大有可为
2020-09-01 22:17:23为做好疫情防控工作，阻断疫情蔓延，工业和信息化部科技司 发布《充分发挥人工智能赋能效用、协力抗击新型冠状病毒感染的 肺炎疫情倡议书》，指出要着力保障疫情期间的工作生活有序开展， 开放AI教育资源，助力教育在线化，推动实施“停课不停学”。全国各地中小学也积极通过各类网络教学平台组织和开展线上教学与教研活动。线上教学的全面铺开，是教育领域防范疫情的重要举措，但同时也存在着一系列痛点问题亟待解决。一、在线教育的痛点（一）线上教学智能性有待提升学生线上学习的过程
Yoshua Bengio：深度学习如何实现系统进化？
2020-09-02 01:27:20作者 | 青暮、彩娴、大鑫编辑 | 陈彩娴8月29日至30日，主题为“智周万物”的2020年中国人工智能大会（CCAI 2020）在位于江苏南京的新加坡·南京生态科技岛举办。加拿大蒙特利尔大学教授、2018年图灵奖获得者、蒙特利尔学习算法研究所（Mila）主管Yoshua Bengio在这次大会中进行了在线演讲，演讲主题是《DeepLearning：From System One to System Two》。Yoshua Bengio提到，人的
数据准备技巧及其对机器学习的重要性
2020-09-03 14:12:13“数据只是数千个故事的整合，讲述其中一些故事可以为数据赋予意义。”——Chip & Dan Heath本文最初发布于 Medium，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。数据是什么？数据是指在某领域中能够描述你所想解决问题的例子，而数据的选择则取决于你想满足的任务目标。下面是一些提供各种开源数据常用的网站，方便各位建立属于自己的机器学习应用，向成功更进一步。Kaggle - 井井有条的平台，学习者的乐园，在其内核的帮助下.
GPT-3开始探索付费使用：每月700块，写得比莎士比亚还多
2020-09-03 13:16:11萧箫 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI10月1日起，如果想要使用GPT-3接口的话，恐怕得收费了。当然，如果你的使用程度在每个月100次以下，大概率上还是可以蹭蹭免费的API。不过如果要大规模使用、或者用来做实验的话，那么交钱是不可避免的。目前的收费方式，是按输入输出的词（token，包括单词、符号和标点）数量计价，如果每个月花费700元的话，就能获得GPT-3接近3000页小说的输出。具体的计价方式是这样的：.
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