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新冠疫情提振自动化和机器人行业

数据和调查显示,新冠大流行正推动企业加快技术改革,令自动化和数字化行业成为经济动荡中为数不多的赢家。
2020年10月22日

伪造人脸:继深度伪造后的又一AI诡计

AI生成的静态伪造人脸虽然不如深度伪造视频那么引人注目,但正日益成为传递虚假信息的普遍工具。
2020年10月21日

为什么AI在新冠危机中表现并不抢眼?

贝纳奇:新冠大流行病爆发后,世界各地的极客们纷纷行动起来,然而,强大的人工智能技术在这场危机中没有派上大用场。
2020年10月14日

艺术展:AI的歧视、缺陷与风险

宋佩芬:麦克阿瑟“天才奖”得主Trevor Paglen 9月在伦敦佩斯画廊的个展,从AI训练过程出发,探讨AI如何延续种族主义、阶级分化等偏见。
2020年9月25日

令人震惊的人工智能语言模型

桑希尔:包含1750亿个语言参数的GPT-3,被用来创作诗歌、漫画素描、吉他即兴曲,提供医疗建议。但它有意识吗?听听哲学家们怎么说。
2020年8月27日

特斯拉能否成为电动汽车市场的iPhone?

华尔街曾押注这家电动汽车制造商的掌门人马斯克遭遇硬着陆,甚至可能破产。如今,如果股市是可信的,他已把整个世界踩在脚下。
2020年2月12日

谷歌乳腺癌AI检测误诊率低于医师

谷歌健康开发出的AI系统可以比放射科医生更准确地诊断乳腺癌,谷歌希望这一系统能够获批成为医生的辅助工具。
2020年1月2日

盘点2019:人工智能给我们带来的麻烦

李军:2019年是AI逐渐深入社会生活、同时开始带来麻烦的一年。和平利用AI,将与和平利用原子能一样,成为未来人类持续面临的挑战。
2020年1月14日

招聘偏见:技术是药还是病因?

人工智能系统评估求职者的效率更高,但它们的主要卖点是能够消除招聘者的偏见。问题在于,新技术带来的挑战是否同样糟糕?
2019年11月14日

比特大陆爆发内讧

联合创始人詹克团称在因公出差且不同意的情况下被免去公司董事长一职,威胁要采取法律行动夺回公司控制权。
2019年11月8日

DeepMind宣称AI再度取得突破

DeepMind研发的AlphaStar机器人在《星际争霸II》中达到了最高的“宗师”级别,排名高于99.8%的人类玩家。
2019年10月31日

扎克伯格在国会的作证包含多少水分?

福鲁哈尔:Facebook坚称无意为虚假政治广告负责任。所以我想帮帮扎克伯格,对他最近讲话中的一些“假消息”做事实核查。
2019年10月29日

机器人长得越像人类越好吗?

摩尔:机器人具备一些类人特征,会更容易唤起人的同理心。但如果它们与人类过于相像,就可能滑入“恐怖谷”。
2019年9月30日

世界最大AI芯片诞生

Cerebras与传统思维背道而驰,开发出了世界上面积最大的芯片。这反映出多家企业制造新一代专业AI芯片的竞争到了一个关键节点。
2019年8月22日

深兰科技将自动驾驶公交车推向世界

中国政府希望在国际人工智能领域培养出本土领军企业,深兰科技把握良机,开始将其产品推向世界。
2019年8月16日

人类与AI融合无异于大脑自杀

施奈德:这样的愿景看似诱人,但如果用人工智能零件来替代大脑,总有一个时刻,你会相当于杀死了自己。
2019年8月15日

DeepMind的AI技术可提前预测急性肾损伤

DeepMind的机器学习模型能够提前两天向重症监护医生预警病人可能出现严重肾脏损伤,由此或可每年挽救数十万生命。
2019年8月2日

数据标注员:AI背后的人类训练者

随着企业拥抱人工智能,雇用工人“训练”算法以识别各类数据的数据标注行业应运而生。该行业在肯尼亚、印度等低收入国家雇用数十万工人。
2019年8月1日

中国要建立不同于西方的AI规则?

桑希尔:过去两个世纪里,西方近乎垄断了全球的价值输出。但如今在数字领域,人工智能超级大国中国决意要制定自己的规则。
2019年7月29日

专访许成钢:人工智能需要什么样的制度建设?

技术自身的发展前景,取决于能否有一流的学者带来超乎寻常的新想法。而技术将如何影响社会、塑造未来,仍需求解于制度。
2019年6月28日

Alexa,说说你的人工智能是怎么来的

邰蒂:学者们绘制的“人工智能系统解剖图”显示,当代西方社会对于数字科技的环境代价和人类代价一无所知。
2019年6月5日

科大讯飞募集一只美元基金投资人工智能

被特朗普政府盯上的中国AI企业科大讯飞,正寻求募集一只3亿至3.5亿美元的基金,投资AI初创企业,充实在国内的生态系统。
2019年6月10日

人工智能产业寻找商业化“落地”之路

技术生态如何转化出更多的商业场景和应用,并被市场验证,形成可持续的发展与生存链条?行业中人仍在求解答案。
2019年5月21日

小心AI带来的战略决策困境

希尔:一篇发人深省的新论文提醒管理者注意人工智能的局限和风险。如果他们将太多决策委托给机器,他们将失去创新和承担风险的能力。
2019年8月7日
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