马斯克的”脑机接口”比扎克伯格的”大脑打字”更有前途？
2017-05-17 5:19:18 0
在接下来的几年里，你或许能够在不掏出手机的情况下就能给你的朋友发短信。你可以用Facebook，或者利用马斯克 […]
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网易智能（公众号 smartman163），定位人工智能等前沿科技领域的垂直媒体及产品服务平台，面向人工智能等领域的从业者和关注者。运营栏目包括大型策划栏目《AI英雄》，行业研究与分析栏目《AI研究院》等，提供原生内容、新闻策划、数据报告、产品评测等服务。
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网易智能讯，此前，Bitmoji可以为用户轻松地选定一个代表人物，然后把人物很好的融合在一起做成表情，即使结果 […]
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据国外媒体报道，创业者在硅谷的成功并不仅仅止步于具体业务，他们还想要创造一个个理想中的智慧城市。这种乌托邦式的愿景能实现吗？
神经网络非常强大，但是它们需要大量的能量。麻省理工学院的工程师们现开发出了一种新的芯片，可以将神经网络的功耗降低95%，这也许会使得其可在电池驱动的移动设备上运行。
本周一，巴塞罗那世界移动大会（MWC2018）正式开幕，作为“移动通信行业的风向标”，开展头几天各家厂商便纷纷发布自家旗舰产品，毋庸置疑，作为“通信电子展”的MWC，这次的主基调是5G技术，当然，我们还是看到很多的人工智能元素。
Uber前CEO卡兰尼克（Travis Kalanick）辞职后的首次公开露面，他的竞争天性受到了考验。
现在很多人都读到过这样一条新闻：机器人的时代来了，它们会夺走我们的工作。事实上，根据当前的智能技术，高达45%的工作任务可以被自动化工具取代，将来这个数字肯定会继续上升。
亚马逊公布了2017年第四季度以及全年业绩报表，财报中诸多华丽的数字远超华尔街的预测。也正因为如此，亚马逊在周五股价大涨，盘中一度创下每股1498美元的历史最高价，市值也一度突破7000亿美元关口。
这款全自动无人配送车，是由前谷歌自动驾驶项目的两位核心成员朱佳俊和Dave Ferguson带领Nuro团队历时17个月开发的第一款机器人技术落地产品。
当今世界人工智能领域，Yann LeCun被业内奉为“神一样的人物”，他是卷积神经网络的发明者，与Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio并成为“深度学习三巨头”。
“阿里的基因是电商，腾讯的基因是社交和娱乐，百度的基因是搜索和技术。如果没有新的基因，我们认为想做互联网汽车是完全不可能的。”
电动汽车应该有未来的样子——或者至少看起来像未来的汽车。那么现在已经出现的电动汽车，为什么仍然看起来像普通的汽油和柴油汽车，而不是科幻电影里的那些耀眼的汽车道具？
如今，亚马逊希望用Amazon Go便利店将自己的品牌定义扩大到“拿了就走便利店”的概念。Amazon Go是一家能真正让你“拿了就走”的商店。
他声称：“人工智能带给我们生活和工作的改变甚至将超过火和电。”皮查伊和YouTube公司CEO苏珊-沃西茨都认为，虽然人工智能很重要，但是我们也必须对其表示担忧。”
量子计算机从科学理论转向大众普及，也许并不需要30年那么长时间。这是一个令人兴奋的领域，我们已经进入了具有巨大科学发现潜力的新时代，很快我们就会开始发现量子计算机能在更广泛的范围内发挥作用，包括物质科学、化学领域、物理系统、人工智能和机器学习等等。——米哈伊尔·卢金
据CNET网站报道，日前，美国市场研究机构Navigant Research发布了最新无人驾驶技术排行榜，其调查研究显示，无人驾驶汽车行业的现状已经发生了天翻地覆的变化，而特斯拉、苹果公司在今年的排名垫底。
科技已经为我们现代生活的各个方面带来翻天覆地的变化。2018年，我们将看到无人驾驶汽车、人工智能医生和无人机送货等高科技在生活中的使用。
人工智能被誉为人类创造的最后一个发明。普遍的基本收入，曾经一度被称为隐私的话题，现在正在公开讨论。设计思维已经成为主流商业词汇，成为通往更以人为中心的世界之路。这三个独特的概念将对未来几十年的工作产生强大的影响。
因游戏和图形技术而为人所知的英伟达（NVIDIA）已经开始加速发展人工智能业务。而它的下一目标是成为一个家喻户晓的自动驾驶驾驶汽车芯片的超强制造商。
围绕在我们身边的人工智能战争不再是与让你使用音响来控制其他相关设备，而是将基于云计算的人工大脑植入各种各样的设备中。
人工智能、机器学习相关技术已经多次刷新了人们对于「计算机能做什么」的认知，那么紧接着的一个问题就是「计算机会不会替代人类的工作」。
《连线》称，想要看见未来？看看芯片产品吧，来自高通的新芯片指向计算的未来，该芯片厂商正在将目光从移动设备转向其它任何东西。
但要想使这项技术真正成熟，仍然需要自动驾驶汽车在公共道路上行驶一定里程数。这样一来，不仅可以对汽车编程方面的事情进行微调，还可以让公众接触到许多人仍然很怀疑的新技术。
2018年的CES，除了火爆的自动驾驶技术和落地方案之外，搭载智能助理的产品也遍地开花，从去年亚马逊的独步天下扩展到谷歌、百度、微软。产品上，从智能音箱拓展到PC、电视、冰箱等各种家居产品上。
百度AI集中亮相，Apollo自动驾驶开放平台及对话式人工智能操作系统DuerOS发布了全新的技术和硬件产品，Apollo平台研发负责人王京傲宣布Apollo2.0正式开放，百度COO陆奇进行了开场演讲。
市场研究公司Gartner发布数据显示，供应商将大举押注人工智能，并预计这一趋势将成为智能手机市场的一个关键因素。Gartner发现，未来4年支持AI的智能手机数量将增长到70%，从2017年的10%增加到2020年的80%。
然而，日产却在中间地带的尝试中提出了不同的想法。这家汽车制造商在2018年1月初宣布，该公司正在开发一种“Brain-to-Vehicle（B2V）接口”，该接口如果被实现，将提高司机的反应时间，从而使驾驶更安全。
针对被曝光处理器存在严重的安全漏洞一事件，英特尔今日称已为基于英特尔芯片的各种计算机系统（包括个人电脑和服务器）开发了更新，并且正在快速发布这些更新，以保护这些系统免受谷歌Project Zero所报告的两种潜在攻击隐患（被称为Spectre和Meltdown）。
CES 2018开幕在即，众多车厂曝出消息将亮出自己在自动驾驶上新的进展。而在1月5日，百度就提前展示了旗下Apollo2.0版本的自动驾驶汽车并在硅谷的北美研发中心邀请媒体试乘。
2018年可能是一切都发生戏剧性变化的一年。2017年深度学习取得的惊人突破将在2018年以一种非常有力的方式延续下去。2017年的研究工作将会转移到日常的软件应用中。
虽然降价后的激光雷达解决方案的效果不会马上浮出水面，它并不像你可以出去购买一辆Level 5的自驾车或任何其他的东西一样简单，任何有助于降低这些车辆复杂系统成本的行为，都值得鼓励，以创造城市政府或个人公民能够承受的成本。
“中华民族正迎来伟大复兴”，美国《纽约客》杂志即将在1月8日出版的最新一期中刊出以此为题的长文，并在副标题写道，“因为特朗普舍弃了美国的全球责任，中国正尝试收拾残局”。
“人工智能就像现在的‘狂野西部’，”高通的图形主管Tim Leland在本月早些时候告诉我，该公司推出了最新的高端移动芯片。
在如今的深度学习硬件的过渡时期，购买深度学习硬件是没有意义的，也许我们很快就会有更便宜的NVIDIA显卡，可用的AMD芯片以及超快的Nervana神经网络处理器。
贝索斯、马斯克、布兰森三个亿万富豪之间的终极斗争可能会发生在明年，评判胜利的标准只有一个，谁明年可以让第一批乘客进入太空，谁就是赢家。
据国外媒体报道，谷歌已聘用苹果公司芯片工程师约翰·布鲁诺（John Bruno），该公司正在致力于设计自己的消费者设备芯片组。
爱丁堡大学参与利用热门犯罪系列节目“犯罪现场调查”来训练人工智能系统的项目——具体涉及与节目内容相关的视频、音频以及文本，从而训练人工智能系统掌握准确识别剧集中“坏人形象”的本领。
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。
亚马逊于12月14日和15日在班加罗尔举办了为期两天的亚马逊人工智能会议（Amazon AI Conclave），以此展示人工智能在新兴创业公司中所扮演的日益重要的角色。
伊隆·马斯克(Elon Musk)对机器人、人工智能以及机器学习领域的意见常常会引起人们的重视，他对这些技术的即作出了乐观预测，也有可怕的悲观预测。
今天上午，北京市交通委员会通过官网对外公布了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》。
吴恩达宣布自己的新公司 Landing.ai 成立，希望从制造业入手，「帮助传统企业在 AI 时代实现转型」。与
他和我们讨论了认知计算、意识、数据、DARPA、AI解释能力以及超收敛性（superconvergeni）等话题。
据Techcrunch报道，谷歌和NASA宣布，通过机器学习技术在开普勒-90系统中发现了一颗新行星。
Google AI大咖李飞飞放出了重磅消息，那就是宣布成立谷歌AI中国中心，成为近年来Google在中国最重要的战略布局。
如果到了2030年，人工智能将给城市的面貌带来怎样的平均标准变化呢？专家们对人工智能进行了一个世纪的研究，而他们认为其影响将比我们想象的更加深远。
人工智能界最权威的学者、斯坦福大学计算机系教授吴恩达宣布了自己的又一个新项目Landing.ai，吴恩达任CEO。
2017年12月11日，美国计算机协会ACM（the Association for Computing Machinery）提名了 54 名会士（Fellow），以表彰其在数据库理论、设计自动化、信息检索、多媒体计算和网络安全等方面做出的突出贡献。
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。
Salakhutdinov展示的另一个项目是苹果上个月发表的一篇研究论文的基础，该论文的核心是使用激光雷达来检测行人和骑自行车的人。
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