雷锋网按：本文由图普科技工程师翻译自《Methodology of Human-Level Artificia […]
AI作为技术助攻，在2020的种种变局和多个产业中焕发出了许多新的应用空间，也刷新了自己在普通人心目中的认知，从挑战人类的“阿尔法狗”变成身边无处不在的便捷功能。
微软 Build 2020 大会发布的超级计算机则无疑成为了 Azure 在 AI 方面的一把利器，拥有超过 285000 个 CPU 内核、10000 个 GPU 和 400Gbps 的网络连接，居于世界超算 Top5 之列。
那么究竟如何衡量 AI 的智能水平？目前所宣传的「在 Dota 2 或围棋等单个游戏竞技项目中击败人类」是否宣示着超级智能 AI 即将出现呢？对超级智能 AI 的恐惧合理吗？
Artificial Life（人工生命），常简称为 ALife。ALife 是什么？研究它的目的是什么？本文将带您共同回顾 ALife 简史，一起来看看 ALife 与人工智能的关系，共同展望 ALife 的未来。
数据作为机器学习的基础，从 GB、TB 到 PB 已经增长了无数倍，现在大一点的业务场景，没有 TB 级数据都提供不了高效的体验。
约 37% 的技术专家认为，未来 10 年，大多数人的生活不会因为人工智能 (AI) 及相关技术的进步而变得更好。
学者们始终没有找到合适的方法来实现如此灵活智能的机器，因此他们将目标转而解决更加实际和具体的智能化问题，也就是今天我们通常所说侠义范围内的人工智能产品。
正在让这个时代激动不已，但也正引发不少担忧。被誉为机器学习之父的美国三院院士、伯克利教授Michael I.Jordan昨天在美国知名科技媒体Medium上，难得的发布了他的第一篇文章。
MIT 宣布启动了一项雄心勃勃的项目 MIT Intelligence Quest （MIT IQ）项目，该项目旨在了解人类智力，并利用研究成果开发智能机器，几乎会对社会的各个方面产生积极的影响。
我们需要重新审视人工智能的本质，探索它的应用，弄清是谁在控制它。并且，从长远的角度来看，讨论一下未来我们是否能控制它等。
不可否认现在很多人把人工智能通常与能够跨越多个不同领域执行任务的通用人工智能相混淆，甚至与超越人类智能的超人工智能相混淆。这对任何现在称为“AI”的系统都提出了不切实际的期望。
1月18日，召开国家人工智能标准化总体组、专家咨询组成立大会，在会上，国家标准化管理委员会宣布成立国家人工智能标准化总体组、专家咨询组，负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作。
人工智能的合作涉及到大量的行业和学术参与者，因为我们希望让技术、行业和研究领域变得更加深思熟虑，并对这些想法有所启发。
五年前，研究人员在能够解读图像的软件的准确性上有了一次突如其来但大幅度的飞跃，其背后的人工神经网络支撑了我们现在在人工智能行业所看到的繁荣景象。
通常的逻辑是，被自动化取代的工作已就会消失，但是现在我们有了这个新工作，我们不知道如何对其实行自动化，所以你可以得到一份新工作，也许更好的工作，对这种先进的技术进行控制。
“我是一个非常幸运的人，没有教课的任务，有助理团队和顶尖的研究人员给我提供支持，我可以研究的领域实际上没有任何限制，我必须非常努力，才能对得起这样的特权”。
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