​ 谷歌.微软.苹果.特斯拉.百度.腾讯.阿里等互联网巨头企业,以及纳德拉.马斯克.扎克伯格.马云等互联网大佬,近年来一直都对人工智能--AI非常上心.在众多场合对AI给予了或肯定,或恐惧的评价.但无论观点如何,AI成为研发热门方向已经毋庸置疑.而在舆论中,AI也被塑造成为未来无所不能,乃至超越人脑且有智慧的强大智慧生命体. 但事实上,AI其实仅仅按程序设定的一段更为特殊复杂的程序,它只会按照设定的偏好和功能,凭借强大的基础性能去完成"猜测".让人们误解其为一个"有思考&qu…

终于找到ML日报的微信链接,抄之...................................... 请拜访原文链接:[祖母论与还原论之争]为什么计算机人脸识别注定超越人类?评价:         从直觉上,总体视觉框架,我更推崇maar视觉理论,即还原论.因为对于广泛的视觉识别,此解释在哲学意义上完备性比其他解释更好.但对于人脸识别,这就难说了.就像骑自行车需要学习,学习之后便成为"程序记忆",固定为记忆系统.对于人脸识别这种极为特殊且频次极高的行为,千万年的人类进化,是否在…

既然程序执行时有些部分是彼此互斥的(在程序的一次执行中,执行了这部分就不会去执行另一部分),那么所谓的 人类大脑只开发了10%? 是不是其实只是程序互斥的一种体现. 而往往"智商"高的人,大脑开发率比较高.我认为就是因为他们大脑程序的互斥性比较少的可能了.…

发表时间:(2019年4月) 一. 概述: 本文报道了一种可研究人类大脑组织中特定神经细胞的蛋白质组学的方法.作者通过激光捕获显微切割技术(LCM)从逝者大脑中分离出目的神经元细胞,接着尝试了一系列不同的样品收集方法,裂解液和酶解方法,最终从10 um厚,60,000 um2大小的小脑分子切片中鉴定到了稳定重复的1500蛋白.用此方法,作者从分出的贝兹细胞(Betz)和浦肯野细胞(Purkinje)分别得到了高度特异表达的2800-3600个蛋白. 二. 研究背景: 蛋白质组学研究通常需要毫克级…

[导读]Nature发表华裔作者论文:通过解码大脑活动提升语音的清晰度,使用深度学习方法直接从大脑信号中产生口语句子,达到150个单词,接近正常人水平. 大脑活动能够解码成语音了. 说话似乎是一项毫不费力的活动,但它其实是人类最复杂的动作之一.说话需要精确.动态地协调声道发音器官结构中的肌肉--嘴唇.舌头.喉部和下颌.当由于中风.肌萎缩侧索硬化症或其他神经系统疾病而导致言语中断时,丧失说话能力可能是毁灭性的. 来自加州大学旧金山分校的科学家创造了更接近能够恢复说话功能的脑机接口(brain–co…

一位AI研究员+区块链创业者的终极展望:AI DAO将统治世界 [日期:2017-01-09] 来源:infoq.com  作者:杨赛 [字体:大 中 小] Trent McConaghy是一位资深的AI研究员,从上世纪90年代开始从事AI方面的研究.截止到2016年年底,Trent已经在相关领域发布过35篇论文.出版过2本书籍.注册过20项专利.并先后创办过3家公司.2013年的一天,当时正为比特币技术狂热的Trent跟他的艺术家夫人Masha在柏林逛了一次画展,在参观回家后的闲聊中,两人展开…

这是一只AI生出的小AI. 谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型.长这样: △ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈Mask-RCNN:也超过了另外两只行业精英:FPN和SSD. 模型叫做NAS-FPN.大佬Quoc Le说,它的长相完全在想象之外,十分前卫: △ 喜讯发布一日,已收获600颗心 AI的脑洞果然和人类不一样.对比一下,目标检测界的传统方法FPN (特征金字塔网络) 长这样: 谷歌大脑说,虽然网络架构搜索 (NAS)…

在我的一生中,我见证了社会深刻的变化.其中最深刻的,同时也是对人类影响与日俱增的变化,是人工智能的崛起.简单来说,我认为强大的人工智能的崛起,要么是人类历史上最好的事,要么是最糟的.我不得不说,是好是坏我们仍不确定.但我们应该竭尽所能,确保其未来发展对我们和我们的环境有利.我们别无选择.我认为人工智能的发展,本身是一种存在着问题的趋势,而这些问题必须在现在和将来得到解决. 人工智能的研究与开发正在迅速推进.也许我们所有人都应该暂停片刻,把我们的研究重复从提升人工智能的能力转移到最大化人工智能的社…

在围棋界,AI战胜人类,这不是人类的耻辱,是人类的荣耀. 看到柯洁悲伤哭泣的画面,曾经放出豪言的大男孩,低下了骄傲的头.我相信经过这样一次挑战,对他的成长有好处,无论是人生,还是棋艺. 在围棋领域,人类只是被自己创造的像自己的人工智能,打败了自己,我确信,以后在越来越多的领域,AI将全面超越人类. 那么将来人工智能是不是会把人类给废了呢?恐怕现在谁也无法给出答案.但我想,假定有那么一天,这个过程应该还很漫长,除非人类找到大脑的所有奥秘,并能够通过技术来模拟.果如此,那么人类就是站在上帝视角,来观…

谷歌大脑提出:基于NAS的目标检测模型NAS-FPN,超越Mask R-CNN 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 235 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 怎么搜出来? 模型怎么样? One More Thing 本文转载自量子位(QbitAI) 这是一只AI生出的小AI. 谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型.长这样: △ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈…