有些人总喜欢夸口说：“我从来不会忘记别人的长相。”在人工智能研究突飞猛进的今天，还要这么夸口就有点奇怪了。事实上，现在有些电脑能记住 2.6 亿张脸。上周，谷歌公司的三位研究人员发表了一篇有关全新人工智能系统的研究论文。这一系统名为

9 年后，想要凭借智能音箱来占领人们家庭生活空间的亚马逊，也想通过一步步的开放策略，把自家的人工智能助手 Alexa 打造成“智能音箱界的 Android”。 Alexa 开放的前奏 2014

科技大会”上称，人工智能（AI）目前仍处于“大型主机时代”，即计算力量集中在少数几家公司手中。纳德拉称，计算机行业崇拜那些不但能利用人工智能软件来模拟现实世界的科技公司，还要让人工智能技术变得实用，把它们提供给更多的用户，正如

为在人际互动和定制决策等方面，计算机似乎还比不上人类。 但是这种情况正在发生变化。 由于人工智能、自然语言处理的发展，以及计算能力的成本变得越来越低廉，人们曾经觉得不适合自动化的一些工作，突然显现出了自动化的前景。

近日，斯坦福大学人工智能研究所发布了 2019 年 AI 指数报告 。该报告涵盖范围较广，以下是一些从报告中提取的主要部分： 所有原始数据和图表等均可在 Google 云盘 中找到。

“最近我见了一个做内衣的，也说自己是人工智能的企业，这是非常不正常的现象。现在，人工智能领域的泡沫化特别严重”，中国创客导师、创新工场创始人李开复在寻找中国创客启动仪式主题演讲中表示。 李开复表示，人工智能这个概念自 1956

人工智能已经可以帮助人类做越来越多的事情，前不久百度宣布推出了音频转录应用 SwiftScribe，这个网页应用的出现意味着人工智能将改变完全依赖人工的速记行业。 早在前几年，百度就推出了“百度寻人”

谷歌此前曾证实，在围棋圈掀起巨大波澜的人工智能下一个目标领域是电子游戏，而且首个操演对象就是对综合分析能力要求非常高的 RTS 作品《星际争霸2》。那么，面对来势汹汹的人工智能，人类玩家又是如何看待的呢？2016

人工智能正以超乎想象的速度进入人们的生活。如今，看病也能用上人工智能了。近日，名为沃森（Watson for Oncology）的肿瘤人工智能来到了上海。此前，“沃森医生”已经在全球 14 个国家的多

谷歌的团队正利用来自人类的日常行为去指导机器决策，这个过程不需要任何编程。研究者开发了一款网页应用，向人们展示由人工智能创作的绘画，例如小猫和犀牛，并通过摄像头记录他们的反应。如果人们看到这些图片发笑，那么就是正面信

Caffe2 的一部分分享出来，并为研究和开源社区提供学习素材。 正在进行的工作 Facebook 人工智能研究（FAIR）团队最近发表了使用卷积神经网络（CNN）进行机器翻译的研究。 Facebook 代码团队与

代人机交互方式，使人工智能具备“五感”——视觉、触觉、听觉、嗅觉和味觉，并能对人类的情感和情绪进行分析和理解，并进行反馈。 我们都觉得这件事很有意思，它是一次探索人类与人工智能如何相处的一次比较激进的尝试，也倒逼着我们激发了对

大家好，我是来自微信的张重阳，很荣幸有这个机会和大家一起交流一下机器学习和人工智能技术在微信的应用实践。谈起人工智能，大家首先想到的是图像识别、语音识别、机器翻译、机器人这些技术，然而人工智能所涉及的应用场景和商业价值却远不止此。在日

com/idonews/article/6735.shtm 微软全球执行副总裁沈向洋在昨天的人工智能大会上做了精彩演讲，与普遍的讨论人工智能技术和应用不同，沈向洋提出了许多独特的且富有哲理的观点，他结合小冰等微软研究

Block等学者已为后深度学习时代的人工智能打下坚实的地基。期待后深度学习时代的人工智能从大脑、意识和婴儿研究中汲取灵感，创造新的算法与架构满足 深度学习所释放的对人工智能的广泛要求。 ——Bragi

美国麻省理工学院（MIT）的研究者日前开发出了一套能够识别不同语言的人工智能系统，可在不预先了解某种语言的前提下完成由该语言写成的文字冒险游戏——这似乎表明它可在玩游戏的过程当中学习新的语言。 据

本文简要介绍了 10 款 Quora 上网友推荐的 人工智能和机器学习领域方面的开源项目。 GraphLab GraphLab 是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab 提供了一个完

含的知识 API 可以通过强大的互联网来助力广大开发者。 借助微软认知服务，开发者们就算没有人工智能的知识背景也能轻松开发出属于自己的智能应用。目前这套认知服务包括视觉、语音、语言、知识和搜索五大类

新浪科技讯 北京时间4月22日早间消息，谷歌正在关注科技行业最有趣、最具前景的一些领域，包括人工智能和云计算。作为Alphabet中最重要的公司，谷歌正在发展除广告以外的新业务。 谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar

助手以及文字识别等人工智能技术的训练。 Facebook 新的 Big Sur 服务器是围绕本来为图片处理而开发的大功率处理器——GPU 来设计的。这些处理器加强了最近人工智能的一个技术飞跃——深度学习。由于