一份新的報告警告說，人工智能的快速發展正在增加危險，惡意用戶很快就會利用這項技術來安裝自動黑客攻擊，導致無人駕駛汽車碰撞或將商用無人機變成有針對性的武器。
這項研究由來自劍橋、牛津和耶魯大學的25名技術和公共政策研究人員以及隱私和軍事專家于周三發布，他們對流氓國家、罪犯和孤狼襲擊者可能濫用人工智能的行為發出了警告。
研究人員說，人工智能的惡意使用會對數字、物理和政治安全構成迫在眉睫的威脅，因為它允許大規模、精細目標、高效的攻擊。這項研究的關注重點是5年內的合理發展。
“我
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AI
年末年初，預測明年的風口近乎是所有科技媒體都會做的一件事。
玩得更高級一點的，會邀請各路大神來一起加入預測大軍。而審視一下他們的預測思路，分析這些預測中的關鍵點和未知因素，其實也是蠻有腦洞的一件事。
比如說，我最近看到了一篇文章，是阿里巴巴旗下12位不同領域的科學家，對AI等前沿技術將在2018年如何影響世界做出了自己的預測。稍加總結之后我發現，這些科學家對于今年的科技趨勢，竟然保持了非常高度的一致性，甚至有些判斷可謂驚人。
這件事或許值得說道說道….
總體而言，
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AI IoT
《紐約時報》近日發表文章，稱人臉識別技術的發展近來可謂突飛猛進，目前已經有一些商業軟件可以用來識別照片中人物的性別，當照片中的人是白人時，99%的情況下識別結果都是正確的，但如果照片中是黑人，錯誤率就比較高了。以下為原文內容：
人臉識別技術在識別不同種族和性別的人臉時，效果有多大的不同呢?一項新的研究對此進行了測量，結果表明，膚色越黑，識別率就越低。在識別黑皮膚女性時，它的錯誤率幾乎達到了35%。
MIT媒體實驗室的研究員喬伊o布蘭威尼(Joy Buolamwini)進行的這項研究，顯示了
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人臉識別 AI
亞馬遜已經開始設計定制人工智能芯片，將用于未來的Echo設備，并提升Alexa語音助手的品質和響應時間。在此之前，蘋果和谷歌競爭對手都已經開發和部署了各自的定制人工智能硬件。由于計算任務非常密集，所以人工智能任務往往需要為設備定制芯片，甚至定制數據中心來訓練、開發和部署算法。 雖然亞馬遜不太可能親自生產芯片，但仍有可能對英偉達和英特爾的業務構成威脅。這兩家公司都將大量的芯片制造技術投入到人工智能和未來的新興領域，而且他們都通過為蘋果、亞馬遜等公司設計和制造芯片來創收。 The Informatio
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亞馬遜 AI
蘋果已經為iPhone開發了自己的芯片，谷歌則開發了TPU人工智能芯片，而亞馬遜的計劃是開發自己的人工智能芯片。
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亞馬遜 AI
5G即將商用、AI向智能手機滲透，這兩大契機為手機市場變革升級提供了巨大契機。
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AI 5G
自動駕駛在硬件、算法等核心技術日趨成熟,相關法律法規體系不斷完善的大背景下,正逐漸從車企、零部件企業和科技公司爭相搶占的熱點技術,變為與大多數消費者出行息息相關的民生熱點,越來越深入普通大眾的生活。
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自動駕駛 AI
機器人是人工智能最好的載體，它能使人工智能技術淋漓盡致的發揮，真正讓它的價值得到體現。
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AI 服務機器人
據相關數據顯示，2017年國內AI領域的投資事件高達384起，投資總額已經超過622億元人民幣。“你們準備做AI芯片嗎?”成為很多AI公司都會遇到的一個問題。 AI芯片作為最基礎的一環，提前做好“攻城略池”的準備，也是為后續發展做好鋪墊。有資料顯示，我國也已經制定了發展半導體產業的目標，2016年，芯片國產率只有26.2%，到2025年，國產率將增加到七成。這意味著國內的半導體制造能力也要同步增加。 而且相較之下，AI芯片研發上，目前國外的半導體巨頭動作并不大，主要還是以收購和合作為主，以英特爾為
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AI 芯片
隨著虛擬實境(VR)、人工智能(AI)和感測器技術的發展，新科技將徹底改變教育的樣貌。未來，AI教師可透過長期相處分析個別學童的學習能力，使用傳統教育方式或是VR技術為每個學童定制不同的教學方式，而人類教師將成為教練，與AI教師達到相輔相成的效果。 據SemiWiKi.com報導，AI教師可以使用感測器觀察學童的瞳孔大小、眼球運動和聲音語調的微妙變化，記錄學童的情緒狀態和對主題的理解程度。課程學習沒有時間壓力，沒有等級或考試，但AI教師可隨時告訴父母孩子的學習狀況，并且可以將教學內容建議給人類教師。
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AI VR
2017年國內AI領域的投資事件高達384起，投資總額已經超過622億元人民幣，AI領域已經提前做好“攻城略池”的準備，為后續發展做好鋪墊。
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AI 芯片
5年前，安防行業的一些廠商已經提出了安防三個階段的發展目標即“看得見”、“看得清”、“看得懂”，其中“看得懂”可以視為當前比較火的“AI”的雛形。眾所皆知，2016年之前，行業已經開始探討人臉識別、視頻結構化等智能應用，但由于精確度低、誤報率高，缺乏對海量視頻結構化與人臉特征信息有效的處理方法，導致了這些智能應用的可用性差。 隨著深度學習、大數據、算法等技術近幾年的大力發展以及提升，視頻結構化技術、海量數據的處理與搜索技術的逐步成熟。2016年AI與大數據應用在安防行業開始試水。時間到了2017年，
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安防 AI
從2017年至今AI確實火得映紅了科技行業的半邊天，知名科技公司都在AI領域或投資或研發，富士康本次轉型升級押注AI也在情理之中。
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富士康 AI
2018年，將會是人工智能芯片產業密集落地的一年，芯片產業在搭載深度學習加速的火箭后，將以指數級速度向前發展。然而逐風口的狂歡背后，也少不了荒唐的亂象和叢生的泡沫。
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AI 芯片
首先，安防的從業人員從來沒有像今天這樣深刻地感到AI可以用了。盡管羚羊云是平臺廠商，但一直對AI及AI專用處理器模塊(芯片或板卡)有興趣。因為過去沒有深度學習，張進曾從2004年到2012年從事了8年研發，做得幾乎絕望了。因為傳統技術無法實現人臉識別、車牌識別、行為分析和目標檢測等。今天由于深度學習，安防行業已經成為人工智能非常重要的落地點。 其次，今天安防行業從未像今天渴望把深度學習低成本、低功耗地運行下去的模塊。因為安防鏈條非常長，攝像機架設的高度、角度、光線、所處理的功能、工作環境等，不是僅靠
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人工智能 AI
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