人工智能目前在与专业医生的能力对比上还罕有胜迹。但深度神经网络方法最近已经可以在灰指甲这一真菌疾病的诊断上击败 42 名皮肤科专家了——这种疾病每年困扰着 3500 万美国人。
几个世纪以来，伏尼契手稿（Voynich manuscript）一直是本人类无法理解的书，但现在我们终于可以读懂它了——这要归功于我们在手稿写成的500年后发明的机器智能。
谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型，这是一种灵活的端到端方法，用于优化CPU、GPU等的自动化设备配置。该方法在多个主要神经网络模型上测试，最高实现了60.6％的性能提升。
新加坡有位高中生Karan Jaisingh已经学习人工智能和机器学习一年了。不久前，他在GitHub发出了一篇长文，专门教广大高中生（以及高中老师、高中生家长、准高中生、准高中生家长……）入门人工智能。
近日，来自美国东北大学和美国信息科学研究所的研究者联合发布论文《MoNet: Moments Embedding Network》。
在去年的一次机器学习技术大会上，马斯克就向与会者透露了他们已经发力研发自己的 AI 芯片，欲打造“世界最好”的 AI 硬件。
昨日，美国权威科学杂志《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)正式揭晓 2018 年“全球十大突破性技术”。
日前，AAAS 在 reddit 上组织了一场问答，Facebook 人工智能研究院 Yann LeCun，微软研究院院长 Eric Horvitz，谷歌研究总监 Peter Norvig 共同出席此次活动，回答了观众提出的一系列问题。
前几天，美国三大商业巨头亚马逊、伯克希尔·哈撒韦（Berkshire Hathaway）和摩根大通（JPMorgan Chase）宣布，将为员工提供更好、更便宜的医疗保健服务。
各行各业都在谈人工智能，各类企业都想运用这项技术来提升自己、捍卫行业地位。究竟哪些行业、哪些公司最积极？哪些AI细分方向最受重视？MDI Ventures美国投资总监Kyle Kling分析了11个行业的200多家公司，得出了一些规律。
身为全球最聪明的公司榜首，NVIDIA 不仅在由麻省理工科技评论主办的 EmTech China 中发表了精彩的演说。
这是一篇来自牛津大学人类未来研究所的万字长文，由专注于研究AI政策的 Miles Brundage撰写，并获得八万小时（80,000 Hours，大学研究机构）团队和其他人员的帮助，希望给愿意从事”AI政策”行业的人们一些指导和方向。
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。
但也有很多人对自动驾驶的未来表示担忧，认为完全自动驾驶的汽车还有很长的路要走，Mortor Trend为此提出了自动驾驶汽车需要克服的六个障碍，从基础设施到社会条件阐明了无人驾驶需要注意并面对的问题。
无论你是 AI 的创业者、投资人，还是对 AI 技术感兴趣的爱好者或者是商务人士，希望我讲的内容可以对大家有一定的借鉴意义。
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