IT思维

GAN的飞速发展为视觉领域带来了巨大的变化，从图像编辑到场景合成、从换脸到表情操作，各种神奇的技术已经走入我们的生活。

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。

绘制地图是一项艰苦的手工任务，但是，多亏了人工智能，现在有了一种更简单的方法，我们可以在更短的时间内覆盖更多的区域。

水下图像在海洋研究和水下机器人领域都具有重要的应用，观察海洋生物、进行水下作业都需要清晰的图像。

云计算、大数据技术以及移动网络的快速发展开启了一个大规模生产、分析和应用数据的时代。

公众号/将门创投 来源：Deepmind Safety Research 编译：T.R 制造一枚火箭是十分困难 […]

据说今年的柯南剧场版又能在中国上映了。

人们几乎每天都要听到描述人工智能发展的新研究。

28日下午，监管层对券商作出指导：若有生物科技、云计算、人工智能、高端制造在内的四个行业“独角兽”，应立即向发行部报告，符合相关规定者可以实行“即报即审”。

未来的就业形势还能依靠科技巨头和首席执行官们来决定，而人工智能的未来，依旧充满了太多的不确定性。

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。

随着人们生活节奏加快，日常作息越来越碎片化、无规律，如果能够借助人工智能有效走到提前预防监测，或许会在病情发展之前做出必要的调整。

当前，AI的竞争已然升级到国家竞争。

最近半年以来，人工智能的发展重心逐渐从云端向终端转移，相伴而生的是全新一代的计算芯片产业全面崛起。

王坚将城市描述成人类有史以来发明的最大的智能硬件。

模仿学习（Imitation Learning）背后的原理是是通过隐含地给学习器关于这个世界的先验信息，就能执行、学习人类行为。

为贯彻落实党的十九大关于推动人工智能和实体经济深度融合工作要求，落实《新一代人工智能发展规划》对标准化工作的部署，充分发挥标准化工作对人工智能技术、产业的支撑推进作用，中国电子技术标准化研究院组织编写了《人工智能标准化白皮书》。

中国科学院院士张钹对国内外人工智能产业发展现状，提出我国仅靠跟随性的应用深度学习发展人工智能，是无法引领这项技术实现革命性突破的。

近年来，深度学习有了突破性发展，NLP 领域里的情感分析任务逐渐引入了这种方法，并形成了很多业内最佳结果。本文中，来自领英与伊利诺伊大学芝加哥分校的研究人员对基于深度学习的情感分析研究进行了详细论述。

比如把两个滑雪的人辨识为一只狗，把一个棒球看成是一杯意式咖啡，又例如把一只乌龟误认为是一把步枪。

本周，Facebook发生了一件大事。LeCun卸任FAIR负责人，担任Facebook首席AI科学家。领导层变更暗示了Facebook在人工智能方向上的转变。

又是一年达沃斯。

并非所有的机器学习都是以开发人工智能为目标的，有些是为了解决一些更容易解决的问题，本文也将一并在这里进行研究和探讨。

近年来，机器学习在搜索、广告、推荐等领域取得了非常突出的成果，成为最引人注目的技术热点之一。

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”。