【一周·精选】这个周末,在家读一读这11篇文章

机器如何才能像人一样思考?情感计算会是人工智能的发展方向吗?人工智能将如何影响经济?NIPS大会上有些什么新见解?新时代下自然语言处理该如何发展?……

哲学将是打开人工智能的金钥匙

本文作者David Deutsch教授是牛津大学的一位物理学家以及量子计算先驱。他认为:人工智能是可以实现的,但是,仅靠计算机科学和神经科学还无法令机器像人一样思考。智能存在,无论是人还是机器,在定义智能存在的属性时,都是一项具有创造性的工作。

深度学习简明入门,以及它在物联网和智慧城市中的角色

本文作者Ajit Jaokar是futuretext的创始人。本文中,他简要讲述了深度学习的基本原理,以及在物联网和智慧城市中的未来应用。

咨询业的未来:增强人类智能

计算机永远不会夺取人类的主动性,也不能替代人类的创造性思考。计算机会将人类从更多卑微或重复性的思维形式中解脱出来,并将切实增加充分利用人类理性的机会。

专访微软王永东:小冰、情感计算以及人工智能的另一条发展之路

近几年人工智能的迅速发展也带来了更多更加智能的智能语音助理,包括Google Now、Facebook M、亚马逊Echo、微软Cortana和小冰等,其中的大部分产品重点关注功能,而微软小冰却是走了另外一条路——从与用户的情感交流出发,在底层的深度学习技术越发通用的前提下,不同的产品理念就体现了各方对人工智能现状及未来的不同理解。就此,机器之心对微软(亚洲)互联网工程院院长王永东博士、小冰项目资深产品总监彭爽等人进行了深度专访。

对中产阶级和知识经济来说,人工智能究竟是敌是友?

本文是对斯坦福大学的Michael Webb的采访实录,他接受了马斯克的资助,正在研究如何使人工智能的经济影响保持对人类有益。


梳理2015年机器人产业资本大事件

根据不完全统计,2015年,在全球多起著名机器人金融领域的案例中,用于股权融资的55项金额已经超过12.78亿美元,而用于并购的31项金额已逾19.7亿美元。上一年度业内都发生了哪些金融领域的大事件?产业的发展趋势对商界人士又有哪些启发?

颜水成:深度学习、Baby Learning与人工智能

深度学习(Deep Learning)当前的成功离不开与大数据的结合,但从业者也渴望摆脱对大量标注样本的依赖。颜水成(YAN Shuicheng),奇虎360首席科学家、360人工智能研究院院长,曾任新加坡国立大学电子与计算机工程系的Dean’s Chair Associate Professor,提出了模拟婴儿自学习逐步获取知识的Baby Learning方法,对于学习模型的自我增强与自我适应非常有价值。近日,CSDN记者采访了颜水成,从研究和应用两个角度对深度学习的进展、问题与未来发展进行剖析,并对深度学习从业人员如何开展工作的方法提出建议。

四十年的难题与荣耀——从历史视角看语音识别发展

未来40年,语音识别将通过图灵测试。这将真正使星际迷航般的移动设备愿景成为现实。我们预期语音识别技术可帮助缩小消除我们与机器之间的隔阂。正如RickRashid展示的《纽约时报》新闻英汉语音翻译演示一样,不管是地理位置障碍还是语言障碍,它都将是促进和增强人们之间自然对话的强大工具。

NIPS 2015大会上的新洞察

NIPS(Advances in Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)是每年12月由NIPS基金会主办的机器学习和神经计算领域的顶级会议,它由连接学派(connectionist)神经网络的学者于1987年在加拿大创办,后来随着影响力逐步扩大,也曾移师美洲、欧洲等地举办。2015年的NIPS大会于12月7日至12月12日在蒙特利尔的国会会展中心举行。大会获得了包括微软在内的多家知名IT企业的大力赞助。今年共有3755名来自世界各地的研究人员注册并参加了会议,相比去年参会人数几乎翻倍。此次大会覆盖的内容除了机器学习和神经科学领域,还包括认知科学、心理学、计算机视觉、统计语言学和信息论等多个领域。

解读2015丨自然语言处理:持续探索,稳中前行

本文通过回顾自然语言处理的发展历史,解读2015年整个自然语言处理行业的重大变化,进而提出新的时代下自然语言处理技术的发展瓶颈、以及对于自然语言处理所提出的挑战、自然语言处理未来的发展方向。

「侵入」人体的电子设备,你准备好了吗

研究者们想要将人的身体与感应器联结一体,收集信息,改变医疗的未来。

机器之心编辑出品。

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