生老病死是自然規(guī)律，死亡更是人類不可避免的過程，那么死亡是否可以預(yù)測呢?在古代有不少奇聞異士聲稱可以推算出壽命長短，但那畢竟沒有什么科學道理。而現(xiàn)在，在人工智能的幫助下，計算機可以綜合多種因素，幫助你預(yù)測死亡或是提前探知那些知名的威脅。不知道你有沒有想過自己的心臟何時會停止跳動?，F(xiàn)在，倫敦帝國學院的科學家們通過人工智能為這個想法提供了新的預(yù)測方式。根據(jù)科學家在帝國理工學院網(wǎng)站上發(fā)表的一篇文章，科學家為每一個心臟病人創(chuàng)建了一個虛擬的3D心臟，可以與其心臟的跳動同步?？茖W家指出，通過這種方式，人工智能能夠快速學習每一個病人的特定心臟功能，從而預(yù)測其心力衰竭和死亡可能性。據(jù)科學家稱，該系統(tǒng)采用了心臟的磁共振成像信息，并綜合了病人的血液信息等其他臨床信息，可以盡早發(fā)現(xiàn)心臟即將衰竭的跡象。該研究小組正在對肺動脈高血壓患者

我的朋友 H 是位老司機。他平均每天要行駛數(shù)百公里，接送幾十萬人，座駕的價格更是秒殺街上一眾豪車——沒錯，他是位地鐵司機。他很不快樂。司機這個行業(yè)容易令人感慨人生，每天跑同樣路線的地鐵司機特為尤甚。他疲勞，壓力大，賺得不多。不再年輕的他，時常琢磨著換個行業(yè)，換種人生;然而，因為不再年輕，更因為「地鐵司機」的局限性，他的人生愈發(fā)趨向固定，他所期待的改變，越來越難以發(fā)生。我有些同情他，這不光是因為我們認識多年，也因為他的境遇其實與許多人相同。不富裕的家庭中，孩子往往缺少選擇的權(quán)利。這意味著，在他們真正明白自己想做什么、該做什么之前，他的教育規(guī)劃和職業(yè)規(guī)劃，已經(jīng)鎖定了他「能做什么」。只有少數(shù)強者和幸運兒能夠打破「不得不」的束縛，實現(xiàn)一個「我可以」的未來。他學習設(shè)計，學習 UI，學習編程。然而

在人工智能時代，人類如何保持自己的優(yōu)勢地位?埃隆·馬斯克認為，“賽博格”（cyborg，又稱改造人、機械化人、機械化有機體）是這一問題的答案。2月13日，在迪拜舉行的世界政府峰會上，這位特斯拉公司和SpaceX公司的首席執(zhí)行官討論了“生物智能和數(shù)字智能結(jié)合”的必要性。馬斯克稱，計算機對于人類最主要的優(yōu)勢之一，便是它們能以極快的速度發(fā)出信息。人類的打字速度是有限的，但計算機發(fā)送信息的速度卻能達到“每秒一萬億字節(jié)”。隨著人工智能（artificial intelligence， AI）變得越來越先進，人類也需要進行演化以保持優(yōu)勢。“一些連接大腦的高帶寬互動設(shè)備將幫助人類和機械智能之間達到某種共生關(guān)系，或許還能解決控

 最近有一名CS:GO玩家在Reddit上提問，為什么游戲里的開掛玩家不會被自動偵測到然后被提出比賽呢？V社的一名發(fā)言人來到這個帖子給出了他的答復(fù)：自動檢測是難辦到的，但是他們已經(jīng)有了一個新辦法。Reddit的原帖上問的是“為什么自旋掛沒能被自動檢測而且至少被以‘不正當游戲’的名義踢出游戲呢?”自旋掛是一種讓玩家的鏡頭快速旋轉(zhuǎn)的外掛，從而配合他們所使用的更常見的自動瞄準掛，能更快地發(fā)現(xiàn)自己身后偷襲的對手。同時由于他們快速地旋轉(zhuǎn)頭部，使得對手的自動瞄準掛更難以鎖定他們的頭部。這種旋轉(zhuǎn)的超常的動作應(yīng)該很容易被偵測到才是，但是V社表示反外掛這種事情其實遠比玩家想的更復(fù)雜。他們說“任何依靠硬代碼來判定自旋掛的方式，都會引發(fā)和外掛作者之間的&lsquo

人工智能概念誕生伊始，就承載了人類對未來世界的無限遐想，這個以智慧和思維為模型的類人智能體從淺層次講是人類的影子，就像皮影戲中的傀儡，動靜皆由人類掌控。但從深層次講，人工智能的方方面面必然會越加趨近人類，就像三體中的智子一樣，是一個能讓人類忘卻仇恨和侵略的完美存在，那時它在社會中甚至是在整個自然界中的界定，必然會隨著人類的感情發(fā)生難以預(yù)料的轉(zhuǎn)變，所謂的人機關(guān)系可能會發(fā)生聚變。不過正是這種類似于創(chuàng)造新生命體的感覺，使得我們?nèi)祟惖囊靶暮蜆s譽感無限膨脹。尤其在近幾年資本熱捧和概念營銷的氛圍中，營造了一種人工智能觸手可及的錯覺。這與去年超級火爆的VR技術(shù)幾乎如出一轍。但事實是，縱觀被稱為VR元年的2016，在無數(shù)雞血狂熱之后，到頭來才發(fā)現(xiàn)那是一場殘酷的泡沫破滅之旅。隨著阿爾法狗的頻頻出手，乃至百度人工智能的各種消息，目

最近這些日子，人工智能在網(wǎng)絡(luò)上掀起一陣熱潮，除了谷歌等科技巨頭外，就連游戲公司也摻和了進來。據(jù)外媒報道，知名游戲廠商萬代南夢宮已經(jīng)投資了一家人工智能公司。這家公司叫Heroz，是一個專注AI研發(fā)的起步公司，探索改進非控制單位的行為。Heroz這家公司之前曾為日本象棋開發(fā)過一個算法，并成功打敗了人類對手。然而別高興得太早。Heroz之前也曾嘗試進軍游戲開發(fā)領(lǐng)域，但徒勞無效，去年曾推出了一個不成功的手機棋牌游戲叫《口袋妖怪Co-Master》。雖然離成功還有很長一段路，不過不排除將來我們能在《黑暗之魂》、《鐵拳》、《龍珠》等游戲中看到更加智能和更具挑戰(zhàn)性的敵人。其實，《黑暗之魂》系列的敵人已經(jīng)夠難纏了，如果萬代投資的這家公司在游戲AI上有重大突破，那么玩家還有活路嗎。。。

2017年1月12日，國內(nèi)最大的知識平臺知乎宣布已順利完成D輪1億美元融資，投資方為今日資本。創(chuàng)新工場作為知乎的首個投資機構(gòu)，在本輪以及之前的每一輪融資中均跟進投資。創(chuàng)新工場董事長李開復(fù)透露，知乎該輪融資完成后估值將超過10億美元，邁入獨角獸行列。除了今日資本與創(chuàng)新工場以外，騰訊、搜狗、賽富、啟明等在內(nèi)的原有董事股東也全部跟投。更重要的是，與此對應(yīng)的，知乎正在覆蓋或者說已經(jīng)覆蓋了國內(nèi)最有價值和最高質(zhì)量的專業(yè)人群。知乎團隊一直是非常有想法和有追求、有堅持的團隊。這件事情只有他們有恒心來做好，也只有他們能做成。知乎創(chuàng)始人兼CEO周源在今晨發(fā)給員工的內(nèi)部信中表示：近年來知乎的穩(wěn)步、快速成長，是由于我們一直把內(nèi)容和用戶的質(zhì)量放在發(fā)展的首位，而非單純追逐數(shù)量和流量。此外，找投資不僅是找錢，更是找隊友。徐新投出了網(wǎng)易、京東

圍棋人工智能AlphaGo阿法狗在人類圍棋界的積極支持下迅速成長。韓國網(wǎng)絡(luò)圍棋網(wǎng)站Tygem9日稱，已經(jīng)與谷歌Deepmind建立了緊密的合作關(guān)系，將不遺余力地支持阿法狗的發(fā)展。Tygem稱韓國排名第一的樸正煥9段和中國排名第一的柯杰9段等許多世界頂級專業(yè)棋手每天都在其旗下網(wǎng)站上登錄下棋。開發(fā)阿法狗的Deepmind公司為了開發(fā)新型阿法狗還下載了一部分Dygem的棋譜進行研究。這些棋譜都是中日韓等世界一流專業(yè)棋手們在Dygem的對局室對局時的棋譜。以這些資料為基礎(chǔ)，阿法狗比在2016年3月4勝1敗戰(zhàn)勝李世石9段時強大更多，它在包括Dygem的兩家網(wǎng)絡(luò)圍棋網(wǎng)站上與中日韓專業(yè)棋手的60個對局中取得了60連勝。對手并不知道它是阿法狗，它以Magister的ID 在12月29日到31日30戰(zhàn)30勝，在另一網(wǎng)站上用Mas

2017國際電子消費展（以下簡稱CES）進入尾聲，無人駕駛、VR、人工智能成為本屆展會的最大看點。智能手機雖然新品不多，但依舊可圈可點，尤其是國產(chǎn)手機的頻頻亮相，似乎預(yù)示著2017年出海競爭將會比以往更加激烈。國產(chǎn)手機大舉登陸美國眾所周知，在美國的智能手機市場上，國產(chǎn)品牌的身影并不多，已有的中興、TCL的阿爾卡特品牌等所占份額也很低，但這并不影響國產(chǎn)品牌的激情，畢竟這里是全球智能手機市場最重要的陣地之一。展會第一天，華為高調(diào)宣布，旗艦機mate 9正式登陸美國市場，售價599.99美元，這是華為終端母品牌的高端產(chǎn)品首次進入該市場。之前，華為榮耀產(chǎn)品已通過電商渠道在美國開售。據(jù)了解，該機初期只在社會渠道開售，美國消費者可以通過百思買、B&H和Newegg購買到華為Mate 9。由于美國政府對華為2B業(yè)

CES2017（世界消費電子展）將于1月5日正式拉開帷幕，目前各大廠商已經(jīng)為新產(chǎn)品發(fā)布開始預(yù)熱。日前LG公布了其首款智能機器人，和其它智能產(chǎn)品一樣，LG智能機器人同樣配備人工智能系統(tǒng)，使其具備更加個性化的功能。LG推出的機器人分為家庭和商用共兩款。其中家用機器人屬于清潔機器人一類，更確切地說，這是一款“園丁機器人”，它能幫助用戶照看后院，具備修剪草坪等功能。而商用機器人則可以在機場或酒店為旅行者提供援助或信息服務(wù)。目前三星、谷歌、蘋果等都投身到了虛擬個人助手領(lǐng)域，LG卻選擇了智能機器人這條道路。不過兩條路最終都指向了人工智能這一領(lǐng)域。未來幾年人工智能有望在語音識別、工業(yè)、輔助醫(yī)療、服務(wù)機器人、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實等前沿領(lǐng)域大放異彩，我們拭目以待。

這是一張關(guān)于衰老的概念圖細胞培養(yǎng)結(jié)束之后，研究人員再次測量了包括細胞大小、形狀和內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜性等特征，同時還有一種與衰老有關(guān)的標記物——β-半乳糖苷酶的濃度。上圖為成纖維細胞的β-半乳糖苷酶染色結(jié)果，藍色代表細胞的衰老。研究人員利用計算機模擬對數(shù)百種化合物進行篩選，并開發(fā)出了一種能鑒定所謂“防衰老劑”（geroprotector）的工具——GeroScope。據(jù)國外媒體報道，永葆青春的關(guān)鍵是什么?近日，俄羅斯科學家提出了一個尋找該問題答案的計劃，而人工智能將在其中發(fā)揮重要的作用。研究人員利用計算機模擬對數(shù)百種化合物進行篩選，并開發(fā)出了一種能鑒定所謂“防衰老劑”（geroprotector）的工具&

據(jù)外媒(VentureBeat)報道，數(shù)星期前，蒙特利爾AI研究者Yoshua Bengio推出了Element AI，一個致力于深度學習的創(chuàng)業(yè)孵化器。盡管蒙特利爾科技初創(chuàng)企業(yè)并不多，但這個城市有眾多的深度學習技術(shù)的研究者讓它成為AI人才的溫床。Bengio等一行人就希望加速AI創(chuàng)企和研究人員在蒙特利爾的創(chuàng)新和發(fā)展，有意將該城變成一個AI中心。科技界釋放出來的野心或許會讓不少蒙特利爾市民感到興奮，但人群中也有一些質(zhì)疑的聲音。有人對將平靜小城改造成世界AI中心的計劃表示反對，稱AI可能比核武器更危險。事實上，全球范圍內(nèi)只要涉及到人工智能，就難免一些倫理問題。有鑒于此，谷歌、Facebook、IBM、微軟和亞馬遜等硅谷巨頭聯(lián)合組建了一個新的AI合作組織(Partnership on Artificial Intel

Facebook官方博客更新，F(xiàn)AIR主管、深度學習代表人物Yann LeCun與同事撰文，深入淺出解釋什么是人工智能、人工智能如何影響我們的生活，以及在充滿人工智能的未來我們將如何學習、工作和生活。Facebook還推出了系列教學視頻，幫你更好地了解人工智能。星期二早上8：00。你已經(jīng)醒了，掃了一眼手機上的標題，回復(fù)了一個在線帖子，為你媽媽訂購了一件假日毛衣，鎖上屋子開車上班，路上聽一些好聽的曲子。在這個過程中，你已使用了人工智能(AI)十幾次——被鬧鈴喚醒、得到當?shù)靥鞖鈭蟾?、購買禮物、鎖上你的房子、得知提醒即將到來的交通堵塞，甚至識別一首不熟悉的歌曲。AI已經(jīng)遍布我們的世界，它在日常生活中產(chǎn)生了巨大的變化。但這不是你在科幻電影中看到的AI，也沒有神經(jīng)緊繃的科學家猛擊鍵盤，試圖阻止機器

以《最后的聯(lián)盟》和《人工智能戰(zhàn)爭》聞名的獨立游戲工作室Arcen Games宣布再次開啟《人工智能戰(zhàn)爭2》的眾籌活動，目前已經(jīng)在Kickstarter上啟動。《人工智能戰(zhàn)爭》是一款大規(guī)模的即時戰(zhàn)略游戲作戰(zhàn)單位數(shù)量非常龐大，這一次的《人工智能戰(zhàn)爭2》繼承前作的某些射擊，游戲畫面3D化，并且對于MOD的支持更加深入?！度斯ぶ悄軕?zhàn)爭2》的第一次眾籌從2016年10月11日開始到11月12日結(jié)束，原本計劃募集30萬美元，最終只得到9萬美元，因此第一次眾籌失敗。這一次調(diào)整了游戲的規(guī)模目標，希望能夠達到5萬美元的金額。這一次《人工智能戰(zhàn)爭2》眾籌，如果有人投資260美元以上，還可以得到《遙遠星球》的beta測試版，這款游戲雖然在STEAM上顯示即將在2017年發(fā)售，其實開發(fā)早已停止，可以說這次眾籌是得到游戲的唯一機會。

第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會落下帷幕，本屆大會上人工智能成為關(guān)注焦點，BAT等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均將其視為接棒移動互聯(lián)網(wǎng)，有望誕生獨角獸的下一個風口。目前，全球各大科技公司都在加快布局人工智能的商業(yè)化應(yīng)用。不過，眾多與會嘉賓均認為，盡管在商業(yè)化應(yīng)用上取得了一些進展，但人工智能的應(yīng)用和商業(yè)發(fā)展仍處于初級階段，革命性產(chǎn)品和技術(shù)突破尚未出現(xiàn)。趨勢誕生獨角獸的下個風口“移動互聯(lián)網(wǎng)的時代已經(jīng)結(jié)束，這個風口已經(jīng)沒有可能出現(xiàn)獨角獸，而未來的機會在人工智能。”在本屆大會上，百度CEO李彥宏最先拋出了“移動互聯(lián)網(wǎng)風口終結(jié)論”。騰訊CEO馬化騰同樣看好人工智能，在回答記者提問未來創(chuàng)新方向時就明確提到AI這個大方向。“如何利用大數(shù)據(jù)更加智能，這絕對是一個大風口。”華為消費者業(yè)務(wù)

美國密歇根州立大學人工智能專家阿倫德·欣澤（Arend Hinze）近日撰文，總結(jié)了人工智能的 4 種類型，最高端的類型可以具備自我意識，但距離實現(xiàn)或許還有很遠的距離。以下為原文內(nèi)容：根據(jù)媒體發(fā)布的有關(guān)人工智能最新研究進展的消息，普通人往往會認為有情感的智能機器很快就將成為現(xiàn)實。機器可以執(zhí)行語音指令、分辨圖片、駕駛汽車，甚至連玩游戲都比我們更加拿手。機器人再等多久才能與我們并肩前行?白宮最新的人工智能報告對這番夢想展開了恰當?shù)馁|(zhì)疑。該報告認為，今后 20 年內(nèi)，我們可能都無法看到“能在智力上與人類比肩或超越人類的機器”，但該報告也表示，今后幾年“機器將會在越來越多的領(lǐng)域趕超人類”。不過，這份報告對這些能力將如何發(fā)展所給出的前提假設(shè)卻忽視了一些重要

以色列研究團隊開發(fā)的人工智能(AI)從《超級馬里奧》開始學會了各種各樣游戲的玩法，近日它又玩會了 SNES 格斗游戲《真人快打》并達到了比人更高的水平。游戲算是人工智能最好的訓(xùn)練平臺， DeepMind 所開發(fā)的 AI 系統(tǒng)“DQN”現(xiàn)已攻克了 49 款電視游戲，其中超過一半都達到了人類同等或者是以上的成績。另外以色列電子工程學的學生們所開發(fā)的 AI 挑戰(zhàn)了超級任天堂上的各大名作，他們使用了一個名為“復(fù)古學習環(huán)境”的設(shè)備，運用強化學習技術(shù)使這個 AI 成功玩會了《超級瑪麗奧》、《F-ZERO》、《真人快打》、《宇宙巡航機3》以及 FPS 《德軍司令部》等游戲。研究團隊表示，他們在 AI 的算法中加入了“報酬”的機制，促使 AI 選擇最好

伊隆·馬斯克（Elon Musk）正計劃開發(fā)全自動駕駛汽車。這樣的汽車需要強大的人工智能技術(shù)，實時閱讀周圍復(fù)雜的駕駛環(huán)境，并作出反應(yīng)。人工智能正取得令人驚喜的成果。例如上周，AlphaGo的開發(fā)團隊報告稱，他們的軟件已經(jīng)可以了解，如何像倫敦本地人一樣在錯綜復(fù)雜的倫敦地鐵里找到路。甚至美國白宮也開始關(guān)注人工智能。幾天前，白宮發(fā)布了一份研究報告，推動美國迎接人工智能的未來。然而，計算機科學家、艾倫研究所CEO奧林·艾奇奧尼（Oren Etzioni）表示，在人們可以將世界交給計算機，或是擔心計算機對人類的威脅之前，我們還有很長的路要走。過去幾年，艾奇奧尼專注于研究并解決人工智能的基本問題，他目前擔任艾倫人工智能研究所CEO。2014年，微軟聯(lián)合創(chuàng)始人保羅·艾倫（Paul

你做過的最可怕的噩夢是什么?是被人拋棄?掉下山崖?在血湖里面掙扎?這個問題是一個可以進入知乎的問題，但是近一段時間，它卻成為了一個人工智能領(lǐng)域值得思考的問題：是什么讓我們感到害怕?換句話說，如果了解了“害怕”的算法，我們是否能夠利用人工智能把它制造出來呢?麻省理工傳媒實驗室的三位研究人員就想這么做，他們想利用人工智能研究究竟 “ 害怕 ” 的背后藏著什么?；蛘吒?—— AI能否自己制造令人害怕的場景，就像那些讓我們感到全身抽動的恐怖片一樣。他們采用了一種類似于濾鏡的方式。先讓電腦通過一些素材進行深度學習，訓(xùn)練，然后把離散的樣式元素分解成不同的層。比如運用梵高的《星空》來制作濾鏡：結(jié)果如何呢?我們來看看他們的作品：這是原圖：這是用了他們稱

近日，美國的兩位學生使用深度學習技術(shù)，打造了一款A(yù)I體，不僅可以在經(jīng)典游戲Doom中自己玩游戲，還能在多人對戰(zhàn)中打敗它的人類對手。開發(fā)這項技術(shù)的是Devendra Chaplot和Guillaume Lample，二人來自卡耐基梅隆大學，他們在游戲里訓(xùn)練的機器人的昵稱叫做Arnold。此前谷歌在復(fù)古的2D Atari游戲中使用AI體，而這兩位學生將AI體應(yīng)用到了3D射擊游戲中。就像人類玩家一樣，AI體也是不斷地重復(fù)玩這個游戲，一直到學習到如何殺死對手，這當中既包括電腦控制的角色，也包括人類玩家控制的角色。其實，也有一些其他的團隊用Doom做了類似的東西，但這兩個學生不同的是，要據(jù)此發(fā)論文詳細論述其實現(xiàn)方法了，而論文目前處于同行審議階段。他們在論文中提到：“通常，深度學習方法只是使用視覺輸入來訓(xùn)練。我