引言 在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮。它通过模拟人类大脑的神经网络结构，让机器具备了强大的学习和推理能力。...自然语言处理的深度革命 自然语言处理是人工智能领域的另一个重要分支，它旨在让机器能够理解和生成人类语言。深度学习技术的引入为自然语言处理带来了巨大的变革。...此外，为了提高模型的可解释性，研究人员正在研究如何结合其他领域的知识和方法来解释深度学习模型的决策过程和输出结果。 结语 深度学习作为人工智能领域的重要分支，正在引领着技术创新的浪潮。...未来，随着技术的不断发展和完善，深度学习将继续在人工智能领域发挥重要作用，为我们的生活带来更多惊喜和可能性。让我们拭目以待，共同见证深度学习技术的不断进步和创新，为人类社会带来更多福祉和发展机遇！...在这个过程中，跨学科的合作与交流将发挥重要作用。通过将深度学习技术与其他领域的知识和方法相结合，我们可以共同推动人工智能领域的发展，为人类社会创造更加美好的未来。
本文从数据为中心的角度，研究了数据收集、处理和分析如何有助于可解释的人工智能（XAI）。...1 介绍 随着人工智能的发展，深度神经网络取代了传统的决策制定技术，但它们的“黑盒”性质和广泛参数化阻碍了关键应用所需的透明度。...可解释的人工智能已成为一个至关重要的领域，提出了提高机器学习可解释性的解决方案，如LIME等。XAI方法遵循类似于传统数据挖掘的有序过程，包括数据集成、算法集成和以人为本的分析。...本文从数据挖掘的角度对可解释人工智能（XAI）进行了全面审查，将现有工作分为三类，分别服务于解释深度模型、揭示训练数据性质和洞察领域知识。...4.1.4 决策透明性 XAI在各个领域都取得了进步，满足了人工智能系统对透明度和信任的需求。
对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学...智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。...主要发达国家积极布局人工智能技术，抢占战略制高点各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。...自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划...韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业人工智能的实际应用 人工智能概念从1956年提出，到今天初步具备产品化的可能性经历了58年的演进，各个重要组成部分的研究进度和产品化水平各不相同
自那时以来，该项目持续发展，而且现在成为微软研究院整体战略的一个核心部分。机器智能，或者说创建一个真正的AI，一直是微软多年来的既定目标。...在云计算和机器学习技术进步的帮助下，这方面的工作正在迅速取得进展。 ? 虽然我们的超级计算机可以在一秒内进行数百亿次运算，但是要求它们解释周围环境，使用简单的语言进行表达几乎是不可能的事情。...微软研究院在这方面的工作是开创性的，因为工作围绕神经网络概念展开，使用电子方式创建类似于人大脑某些方面的结构，允许在不同的领域增强功能。...虽然这种做法是在其它工程领域，如灵感来自昆虫和鸟类的航空设计中常见，但是近几年人类大脑新知识的积累，已经允许微软研究院在这方面取得显著进步。...微软研究院这方面的目标是确保Bing和柯塔娜成为这个星球上最先进的人工智能产品，并且允许企业和个人通过Azure访问并获得利益。
7 月 22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。...作为中国国内高规格、规模空前的人工智能大会，CCAI 一直致力于打造中国人工智能领域产、学、研紧密结合的高端前沿交流平台，将全球人工智能领域的顶级专家、学者和产业界优秀人才汇聚一堂，围绕着当前 AI 热点话题...、首席数据科学家漆远，南京大学教授、AAAI Fellow 周志华共同甄选出在人工智能领域本年度海内外最值得关注的学术与研发进展，汇聚了超过 40 位顶级人工智能专家，带来 9 场权威主题报告，以及“语言智能与应用论坛...在去年的 CCAI 大会上，李德毅院士曾从交互认知这一角度与我们分享了他对人工智能的看法：交互认知不同于但又一定伴随着记忆认知和计算认知；交互认知的外在表现，是语言交互、图像交互和体感交互。...在今年的大会上，李德毅院士将再次为所有与会者带来他在人工智能领域的最新思考及研究成果，敬请期待。
人工智能生成内容（AIGC，AI-Generated Content）在图像生成领域取得了显著的进展。...风格迁移（Style Transfer）风格迁移是图像生成的一个重要应用。它通过将一幅图像的内容与另一幅图像的风格结合，生成新的图像。其背后的核心技术是卷积神经网络和基于梯度优化的图像重构。...判别器：接受真实图像和生成的假图像，并输出它们是“真实”还是“生成”的概率。生成器的目标是生成逼真到足以欺骗判别器的图像，而判别器的目标是尽可能准确地区分真实图像和生成图像。...5.1 自回归模型的基本原理自回归模型的核心思想是将图像生成过程视为一个序列问题，通过先前生成的像素或块的条件概率来生成当前像素或块。这样可以捕捉图像的局部依赖性和全局结构。...展望AIGC（AI Generated Content）图像生成技术在近年来取得了显著进展。
我们希望，这个框架能够像划分自动驾驶技术等级一样，为人们提供一种通用的语言，以便比较不同的 AGI 模型，评估它们可能带来的风险，并跟踪我们在实现 AGI 这一目标道路上的每一步进展。...2 定义 AGI：案例分析 在人工智能领域，AGI（通用人工智能）的定义层出不穷。本节中，我们将探讨九个广为人知的定义，并分析它们的优势和不足。...这一政策借鉴了生物安全等级标准，采用分级方法来界定人工智能系统的风险等级，指出每个人工智能安全等级（ASL）可能带来的危险能力，以及在每一等级需要采取的防范或部署措施。...6.2 能力与自主性 尽管能力是人工智能风险的基石，但人工智能系统（包括 AGI）并不是在孤立中运作的。它们是通过特定的界面部署，并在特定的环境中完成既定任务的。...人工智能交互范式：风险评估新框架 表 2 2 展现了通用人工智能（AGI）水平、自主水平与风险之间的相互影响。模型性能和适用范围的提升开启了更多交互方式的选择（包括潜在的完全自主 AI）。
记者 | 仲培艺 7月22-23日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团&蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。...毫无疑问，近来人工智能那些惊人的进展，在很大程度上要归功于大数据、智能学习模型和算法，还有人们借助商用硬件所执行的大规模并行运算。...CSDN：在将机器学习以及其他人工智能技术应用到生命与医疗科学这条路上，您和您的团队做了哪些工作及部署？人工智能在医学战场上面临哪些挑战？谈谈机器学习在个性化医疗等医疗手段当中的应用？...我们相信，通过对机器学习技术和人工智能的不断优化，在我们的努力下，全世界的病理学家将会取得前所未有的进展，得以更好更快地做出疾病诊断。...此外，正如我在上文中提到的，人工智能系统通常只是某个复杂系统或进程中的一个小部分。那么，如何确保人工智能系统与其他组件顺利协作，是将人工智能推向实践和产品环节的关键步骤。
[ 亿欧导读 ]1、赛诺菲巴斯德利用AI研发流感疫苗；2、两大计算机网络助力葛兰素史克研发新药；3、人工智能不到1秒就能诊断结直肠癌，准确率达86%；4、诊断乳腺癌，人工智能准确率高达97%；5、人工智能发现帕金森病进展标志物...图片来源网络 盘点人工智能在医疗行业的6大最新进展，主要集中在新药研发、疾病诊断两大领域。...而疾病诊断运用人工智能技术，可以使结直肠癌、乳腺癌获得较高的诊断准确率，可以找到帕金森病的进展标志物，甚至可以在发病前数年预知阿兹海默症。...5、人工智能发现帕金森病进展标志物 位于麻省剑桥地区的GNS Healthcare宣布，利用人工智能技术找到了帕金森病的一个进展标志物，这项研究发表在了《柳叶刀》的子刊《The Lancet Neurology...与另一个遗传变异一起，它们能用来预测患者运动能力衰退的进展情况。此外，研究人员们也发现了一些和疾病进展有关的人口因素。
传统的机器学习 (ML) 技术在生成用于组学分析的预测模型方面取得了部分成功，但在处理数据内的潜在关系以实现更准确的预测方面存在局限性。...然而，将CNN整合到预测组学数据分析中并非没有挑战，包括与模型可解释性、数据异质性和数据大小相关的问题。这篇综述阐明了这些复杂性，并为未来的研究指明了方向，以充分发挥人工智能的优势。...使用 DeepInsight 将表格转换为图像 推进CNN在组学分析中应用的挑战 虽然将表格到图像的转换与 CNN 结合起来进行全局分析取得了重大进展，但仍有一系列挑战和问题亟待解决： 1....这导致了一种理解，即应该仔细管理模型的复杂性，以防止这种过拟合。然而，最近的理论进展正在挑战这一观点，特别是在DL领域。具体来说，DL算法在反向传播学习过程中具有内在的正则化特征。...新的细胞类型和标记基因的发现突显了其对细胞生物学做出巨大贡献的潜力。 虽然将表格到图像转换与cnn进行组学分析的合并已经取得了重大进展，但仍然存在需要解决的挑战： 4.
下一个里程碑式的研究是自然语言理解，使用了新技术记忆网络（即MemNets）带来了新的进展。MemNets在卷积神经网络中加入了一种短期记忆来推动深度学习系统，让这些系统可以像人类那样理解语言。...但是计算机仍然无法做到这一点——我们在计算机视觉和自然语言理解所取得的进展仍然由监督学习推动。 FAIR团队最近开始研究这些模型，你可以在下面的案例中看到我们一些早期成果。...我们将传统的基于搜索的方法——随着游戏的进行对每个可能的着子方式建模——与我们计算机视觉团队开发的模式匹配系统相结合，以此来实现这个功能。...Facebook最近正在运行一个小型的人工智能助手M的测试。不像其他的机器驱动服务，M考虑的更长远：它可以替你完成任务。它可以购物；安排礼品送到您心爱的人手中；预定餐厅，旅行安排，约会等等。...我们的AI研究——探索连通性的全新方式以及使用Oculus VR身临其境地感受分享的经验——需要长期的努力。
2015年9月，美国《连线》（WIRED）杂志刊登了六位专家对未来20年人工智能领域可能取得的突破的展望。...如果计算机能够解决数据融合的这个挑战，人工智能将会有更多难以想象的用武之地。...通过帮助我们加快工作和激发思维，人工智能将引领创新的新时代。...对于服务机器人等自治系统，获得足够的道德能力和道德规范将会是至关重要的。 美国艾伦人工智能研究所CEO Oren Etzioni认为，在20年里人工智能将能够读懂科学文本。...美国MetaMind创始人兼首席技术官Richard Socher认为，人工智能未来面临两个主要挑战：一是理解并确定事实与概念之间联系，二是研究高效智能算法。
、人工智能，认为这是又一轮泡沫的开始，那么2016年可以说是人工智能全面影响人们生活的一年。...纵览2016年的人工智能技术，笔者的印象是实用化、智能化、芯片化、生态化，让所有人都触手可及。下面我们以时间为坐标，盘点这一年的技术进展。...在这些华丽的成绩之外，技术铺垫仍然是一项不容小觑的工作，包括DQN算法模型与硬件平台。我们接下来会详细介绍。 深度增强学习DQN 增强学习是最近几年中机器学习领域的最新进展。...对于无人车来说，人工智能、深度学习的技术发展至关重要。...小结：可以预见，将来会有更多具备人工智能功能的嵌入式设备和移动App，进一步拉近我们与人工智能距离，成为密不可分的知心朋友。或许有一天你几乎无法分辨你的微信好友究竟是人，还是AI。
如果说2015年大家还在质疑深度学习、人工智能，认为这是又一轮泡沫的开始，那么2016年可以说是人工智能全面影响人们生活的一年。...纵览2016年的人工智能技术，笔者的印象是实用化、智能化、芯片化、生态化，让所有人都触手可及。下面我们以时间为坐标，盘点这一年的技术进展。...在这些华丽的成绩之外，技术铺垫仍然是一项不容小觑的工作，包括DQN算法模型与硬件平台。我们接下来会详细介绍。 深度增强学习DQN 增强学习是最近几年中机器学习领域的最新进展。...对于无人车来说，人工智能、深度学习的技术发展至关重要。...小结：可以预见，将来会有更多具备人工智能功能的嵌入式设备和移动App，进一步拉近我们与人工智能距离，成为密不可分的知心朋友。或许有一天你几乎无法分辨你的微信好友究竟是人，还是AI。
毫无疑问，近来人工智能那些惊人的进展，在很大程度上要归功于大数据、智能学习模型和算法，还有人们借助商用硬件所执行的大规模并行运算。...CSDN：在将机器学习以及其他人工智能技术应用到生命与医疗科学这条路上，您和您的团队做了哪些工作及部署？人工智能在医学战场上面临哪些挑战？谈谈机器学习在个性化医疗等医疗手段当中的应用？...我们相信，通过对机器学习技术和人工智能的不断优化，在我们的努力下，全世界的病理学家将会取得前所未有的进展，得以更好更快地做出疾病诊断。...使用深度学习的架构来表达某些人工智能领域的知识表述问题，是非常有趣而且很可能颇有前景的工作。但是类似这些方面，我们离获得定论还相距甚远。...此外，正如我在上文中提到的，人工智能系统通常只是某个复杂系统或进程中的一个小部分。那么，如何确保人工智能系统与其他组件顺利协作，是将人工智能推向实践和产品环节的关键步骤。
来源：DeepHub IMBA本文约2400字，建议阅读10+分钟本文为你总结今年5月以来，高斯过程相关研究的新进展。...但是高斯过程（GPS）中却很少使用低精度的算法，这是因为GPS的复杂线性代数在低精确度中是不稳定的。论文研究了在半精度训练GPs时可能发生的不同的失效模式。...连续时间方法最近获得了新的进展，在不规则采样时间序列的情况下，它们可以比离散时间方法更好地处理数据。...由于最近和当前的进展，利用GPs对复杂数据进行建模变得越来越可行。如果你想在神经和深度学习方法找到一个有趣替代方案，高斯过程可以说是目前最先进的机器学习方法。...理想情况下，可解释的机器学习应该有助于发现模型中的缺陷，并帮助后续的调试过程。机器学习可解释性的一个活跃的研究方向是基于梯度的方法，它已成功地应用于复杂神经网络。
但是高斯过程（GPS）中却很少使用低精度的算法，这是因为GPS的复杂线性代数在低精确度中是不稳定的。论文研究了在半精度训练GPs时可能发生的不同的失效模式。...连续时间方法最近获得了新的进展，在不规则采样时间序列的情况下，它们可以比离散时间方法更好地处理数据。...由于最近和当前的进展，利用GPs对复杂数据进行建模变得越来越可行。如果你想在神经和深度学习方法找到一个有趣替代方案，高斯过程可以说是目前最先进的机器学习方法。...人们对所谓的可解释方法越来越感兴趣——本质上是旨在使机器学习模型的决策过程对人类透明。当不合逻辑或有偏见的推理可能导致对人类实际不利的后果时，特别需要这种能够进行解释的方法。...理想情况下，可解释的机器学习应该有助于发现模型中的缺陷，并帮助后续的调试过程。机器学习可解释性的一个活跃的研究方向是基于梯度的方法，它已成功地应用于复杂神经网络。
11月4日，在2018腾讯WE大会上，腾讯首席探索官网大为介绍了腾讯在“人工智能+医疗”领域的最新进展——打造“救命的AI”。 网大为说，腾讯在众多领域均在开发人工智能，但在医疗领域倾注最多激情。...在网大为看来，人工智能技术在医疗领域的应用能够解决医疗资源不平等的问题。他表示，在农村地区或者部分不发达国家，医疗水平欠佳，但使用人工智能技术，就能够获得相当数量的数据，去支撑治疗手段的实施。...据腾讯官方数据，“腾讯觅影”已与国内100多家三甲医院达成合作，通过共建人工智能联合医学实验室的形式，推进AI在医疗领域的研究与应用。...除了人工智能在医疗领域的应用，在演讲中，网大为还展望了人工智能技术在解决未来人类社会中出现的食物、能源与水（Food、Energy、Water，缩写“FEW”，网大为认为这三个问题最为重要）短缺问题时的巨大潜力...“如果我们能够使用人工智能来保障我们的FEW，那么就能够实现一个可持续的未来。”网大为说。
下一个里程碑式的研究是自然语言理解，使用了新技术记忆网络（即MemNets）带来了新的进展。MemNets在卷积神经网络中加入了一种短期记忆来推动深度学习系统，让这些系统可以像人类那样理解语言。...但是计算机仍然无法做到这一点——我们在计算机视觉和自然语言理解所取得的进展仍然由监督学习推动。 FAIR团队最近开始研究这些模型，你可以在下面的案例中看到我们一些早期成果。...我们将传统的基于搜索的方法——随着游戏的进行对每个可能的着子方式建模——与我们计算机视觉团队开发的模式匹配系统相结合，以此来实现这个功能。...Facebook最近正在运行一个小型的人工智能助手M的测试。不像其他的机器驱动服务，M考虑的更长远：它可以替你完成任务。它可以购物；安排礼品送到您心爱的人手中；预定餐厅，旅行安排，约会等等。...明白这一切技术原理，这将需要多年的艰苦工作，但如果我们能够正确理解这些新技术，我们离连通世界又近了一步。 想要了解更多关于我们人工智能研究以及已经产生的影响，那就看看这个视频。
2015年12月29日《技术评论》发文，回顾了2015年人工智能与机器人领域所取得的进展。该文指出，2015年机器人并未真正取代人工作业，但人们似乎认为这是最终要实现的目标。...过去几年里，随着异常庞大和复杂的“深度学习”神经网络技术的发展，人工智能领域有了显著发展，而这一趋势在2015年得以继续保持。全球科技巨头聘用了该领域的专家，将此技术应用于语音识别等任务。...脸谱网的研发团队正在致力于开发能够实现语言解析和有意义对话的深度学习人工智能技术，并在2015年底推出了一项名为M的私人助理服务，该服务采用人工模式，将被用于训练脸谱网的人工智能会话技术。...随着人工智能与机器人技术的飞速发展，一些专家开始担忧这些技术带来的长期后果。牛津大学哲学家Nick Bostrom所写的一本书加剧了这种担忧，书中假设了许多令人惶恐不安的、与人工“超智能”有关的场景。...然而，研究人员阅读这本书后发现，技术进步并不能成为引起人类恐惧的原因。 如果2016年人工智能与机器人的发展能与早期一些研究者的乐观看法一致，那么科技界可能会出现一场机器人技术革命。
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