AI人工智能指南

现在未来有了两种选项：人工智能和区块链？如何将有限精力投入到这两种之一？虽然它们的共同点都是耗费显卡，投入买入一张显卡用来挖矿？还是进行人工智能计算？就目前来看，挖矿非常方便，适合普通人，而人工智能适合博士生等高端人群。这里就催生了两条方向，自下而上还是自上而下，两者都有成功

人工智能神经网络的成功表明：无论你认为“你”是什么，它不过只是一些神经元相互连接，一些能量流过它们（例如，一些激素作用于它们）。这是OpenAI的首席执行官有七十多万粉丝Sam Altman的一段话。畅销书作家、神经科学家和计算机先驱杰夫·霍金斯揭示了一种智能理论：千脑，该理论将彻底

如今，强化学习（RL：reinforcement-learning）之所以引起如此广泛的兴趣，其原因之一就是其跨学科性。该领域的核心概念实际上遵循基本 博弈论， 进化论 和神经科学原理。与所有其他形式的机器学习相比，实际上，在尝试

人们可以实现三种类型的AI： 第一种是认知自动化：通过程序实现人类的抽象思维（从具体归纳总结到普遍规律）并将其用于自动化执行人类的任务。当前几乎所有的机器学习和符号AI都属于此类。 第二种是认知辅助：使用AI帮助我们理解世界。人工智能可以帮助我们感知，思考，理解。我相

如今以“人工智能”为名义销售的大部分人工智能产品都是类似蛇油一样的护肤品作用，没有什么作用。Arvind Narayanan昨天在麻省理工学院发表一次演讲中，描述了为什么会发生这种情况，我们如何识别有缺陷的 AI 声明并进行反击。这里是幻灯片的简要摘录：关键点

GPT-3由独立的AI研究和部署公司OpenAI构建，是一种大规模的自然语言模型，目前在微软Azure上运行。GPT-3将集成到Microsof

想象一下，您是一位科学家，需要发现一种新的抗生素来对抗可怕的疾病。您将如何找到它？通常，您必须在实验室中测试很多不同的分子，直到找到具有必要的杀细菌特性的分子。您可能会发现一些擅长杀死细菌的竞争者，只是意识到您不能使用它们，因为它们也证明对人体有毒。这是一个非常漫长，非常昂贵的过程，

人工智能合成的人和真人的区别：真人眼睛有反光。当我们看着某物时，我们所看到的图像就会反映在我们的眼睛中。在真实的照片或视频中，眼睛上的反射通常看起来是相同的形状和颜色。但是，由人工智能生成的大多数图像（包括生成的对抗网络（GAN）图像）都无法准确或始终如一地做到这一点，这可能是由于合

企业人工智能机器学习项目失败几个原因：第一. 不深刻理解自己的业务，导致以为人工智能是纯算法，与业务数据无关：与软件工程项目不同，AI的基本单元不是代码行，而是代码和数据。在企业中，数据通常属于特定业务领域，并且是由客户与特定业务产品或服务的交互产生的。数据反映的不仅仅是数字

美国宇航局(NASA)的“机智”号太阳能无人机于19日凌晨在火星上升空，飞行持续近40秒后着陆。其中有800,000行代码指示这次自主飞行。各位程序员，请感到自豪。

人工智能与机器学习实现自动化的四个等级： L0. Human-only 人工 L1. Shadow mode 影子模式 L2. AI-Assisted AI辅助 L3. Partial automation 部分自动化 L4. Full aut

英伟达在加利福尼亚州的国家能源研究科学计算机中心 (NERSC)启动了一台新的超级计算机，据说是世界上最快的人工智能工作负载。这台超级计算机以天体物理学家 Saul Perlmutter 的名字命名，最初的任务是利用机载 6,000 多个 Nvidia A100 Tensor Cor

在2010年代初，机器学习取得了令人瞩目的进步，引发了人们对人工智能的兴奋（和恐惧），这种人工智能很快使许多任务（包括编程）自动化。但是AI在软件开发中的渗透受到了极大的限制。人类程序员使用大量的有意识的和潜意识的思维机制发现新的问题并探索不同的解决方案。相反，大多数机器学习算法需要

Lemonade建立在数字载体上：使用机器人和机器学习来使得保险变得即时，无缝和令人愉悦。这是因为Lemonade处于数据优势上：实际上，Lemonade收集的数据比传统保险公司多100倍：典型的房主保单有20-40个字段（名称，地址，生日等），因此传统的保险公司会为每个用户

预训练语言模型 

美国最受欢迎的在线炒股平台RobinHood将用户的交易数据出售给对冲基金，用于执行高频交易的机器学习的训练数据（为Citadel的M/L模型提供了免费的训练数据）。这些散户数据有助于基金在股票上涨之前买入，而在股票下跌之前卖出，这帮助对冲基金赚了数十亿美元。具有讽刺意味的是，这些被