人工智能网

我们只看到了人工智能可以为信息安全做些什么的开始。阿兰·图灵之所以出名有几个原因，其中之一就是他在第二次世界大战期间破解了纳粹看似牢不可破的Enigma机器码。在以后的生活中，图灵还设计了一种被称为图灵测试的方法，用于确定计算机是否“智能”-我们现在称之为人工智能（AI）。图灵认为，如果一个人无法区分对话中的计算机和人，那么该计算机就会显示人工智能。自20世纪中叶现代计算机诞生以来，人工智能和信息安全几乎交织在一起。对于今天的企业来说，这种关系通常可以分为三类：事件检测，事件响应和态势感知-即帮助企业在事件发生之前了解其漏洞。自图灵时代以来，IT基础架构变得如此复杂，以至于在人员注意到入侵之前可能需要几个月的时间。当前的计算机学习迭代已经产生了有希望的结果。Chronicle最近由谷

今年早些时候，微软宣布将AI引入其无处不在的电子表格应用程序Excel中。对于Microsoft和Excel用户来说，这是一个令人兴奋的发展，但IncisiveSoftware的首席执行官DianeRobinette 对所涉及的风险持谨慎态度。“人工智能是一件好事。但它不能仅仅是“盲目”使用，这对一般用户会做-他们会点击该按钮，并用新的图表Excel将提供他们高兴得不得了，不理解可能产生的影响“除其他事项外，用户。依靠微软的模型和假设，很多人会刻意去不知道，再说，型号齐全或者如何处理例外，她说。 微软在Excel和AI方面的表现与IBM的Watson等其他AI项目几乎不相上下。然而，它的例子-以及Robinette的担忧-对于更复杂的项目来说非常有说服力。简而

《中国人工智能发展报告2018》发布会暨专题研讨会（以下简称《报告》）近日在清华大学举行。该《报告》由清华大学中国科技政策研究中心组织撰写，集合了国内多家领先研究团队的智慧，分别从人工智能的科技产出与投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境，以及社会认知和综合影响等四个方面，综合展现中国乃至全球人工智能发展现状与趋势，以达到提升公众认知水平、助力产业健康发展、服务国家战略决策的目的。会后，清华大学公共管理学院教授兼院长、清华大学中国科技政策研究中心主任薛 澜就人工智能相关话题接受了记者采访。我国AI的两个短板《中国人工智能发展报告2018》实际上是对中国当前人工智能发展的各个方面，包括人工智能资金、人力的投入，论文、专利、产业发展的产出都进行了综合的描述。还有一点，就是对各个国

旧金山-摩尔定律已经死了，人工智能也很长。这是半导体行业的新口号，在由SemiconWest的应用材料公司赞助的为期一天的研讨会上响起。“节点列车的时间即将结束。应用晶体管和互连集团前负责人SteveGhanayem表示，需要在新的途径中加强从材料到设备-硬件，软件和系统的协作-现在正在寻找收购和联盟，以使公司超越摩尔定律。当然，摩尔定律并没有完全消失。小型芯片的竞争仍在继续-少数。在主题演讲中，首席执行官GaryDickerson表示，Applied将很快发布新的晶体管材料，将泄漏电流降低三个数量级。对于芯片制造商而言，这一消息几乎与2007年英特尔在高k金属门上的进展一样大。但是今天，这种进步只对越来越少的一组设计和公司越来越重要。这里的发言人表示，制作7nm芯片需

一个广告投放，背后就是以一场拍卖、一次竞标的形式在进行」，Criteo南亚暨大中华区董事总经理黄瀚民说道。  2005年在法国成立的广告投放平台Criteo专注在「电商」领域，8年后在美国上市，透过背后拥有全球12亿人的庞大消费资料，进行AI数据分析的「命中式」投放广告。  值得关注的是，Criteo是透过浏览器Cookie来获得用户在合作电商平台的商品浏览纪录。黄瀚民在接受采访时，一开始先厘清令人联想到敏感的GDPR问题，法国拥有全球最严谨的资料保护法，在GDPR前Criteo早就严格规范多年「像政治倾向这类敏感资料，我们不采集。」  在和1万8000名客户合作后，黄瀚民娓娓道来，每一次成功的电商广告投放，背后究竟是如何操作的？&

7月13日，清华大学中国科技政策研究中心发布的《中国人工智能发展报告2018》，从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境、以及社会认知和综合影响四个方面描绘中国人工智能的发展面貌。研究发现，中国人工智能领域的技术发展与市场应用已进入国际前沿发展国家群体，但发展质量并不乐观，基础研究成果乏善可陈，企业研发与美国相比差距较大，产学研合作不足，地方存在盲目跟风倾向等等。例如，在论文、高水平论文、专利数上，中国排名第一。国际AI人才数仅次于美国，累计达18232人，但杰出人才仅977人。BAT研发投入销售比虽然较高，但从知识生产能力方面，国家电网与华为更出色。其中，国家电网是唯一一家在论文产出、专利布局上能与国际领先企业竞争的中国企业，而华为则是人才投入上最为突出的中国企业。据悉

人工智慧（AI）技术持续发展，这个技术所拥有的改变世界力量也愈大，它可能会被用在正面发展上，也可能在战争、危害他人性命之上。身为AI技术发展领导者之一的Google，透过执行长皮采（SundarPichai）发布的一篇文章，来发表Google最新制订出来的AI应用价值准则，什么是AI应用该有的目标，什么不该有。该遵守的AI应用目标包含：对社会有利、避免创造不公平偏向、为安全而制、让人类能给予回馈意见、该保有用户隐私、鼓励高水准的科学表现等。AI应用不该做的事，则包括造成多数人的伤害、用来制造武器、用来搜集监控资讯而违反国际规范，以及不该违反国际法规与人权之事。Google与美国军方合作、引起员工不满会产生这篇AI使用价值准则，源自Google与美国军方合作的计画ProjectMaven，

自2013年以来，中国机器在全球最强大的超级计算机排名中位居第一。现在美国又回到了顶峰。美国能源部田纳西州橡树岭国家实验室的工程师刚刚发布了Summit，这是一台具有足够处理能力的超级计算机，可以超越目前的记录保持者中国的双威太湖之光。  这款新机器能够在峰值性能下达到每秒200petaflops-200亿次计算。为了说明这一点，地球上的每个人都必须每天每隔一天进行一次305天的计算，以遏制新机器在眨眼之间可以做些什么。首脑会议比太湖之光快60％，几乎是名为泰坦的机器的八倍，该机器也位于橡树岭，并在美国超级计算机峰会的到来之前保持了美国超级计算机的速度纪录。  但这不仅是国家的骄傲，而且是危险的。超级计算机已经在工业中用于从设计新飞机到创建新材料等各个

6月8凌晨，GoogleCEO桑达尔·皮查伊（SundarPichai）宣布了他们使用人工智能的七项原则，以及四条底线。  这是3月Google被披露与军方合作，引起大量员工抗议，受到各路抨击后，劈柴叔首次正式回应。这些原则依然符合Google一路以来的价值观，也提到了不会将人工智能技术用于开发和制造武器，但并没有说将会停止与军方的合作。  这七项基本的原则是：  1.对社会有益。  2.避免制造或者加深不公平的偏见。  3.在开发中进行测试以确保安全。  4.对人类负责。  5.隐私原则。  6.坚守对卓越科学的追求。 &

科学家们一直致力于创造一种像人类一样思考的机器，但经过一段时间的探索，这一进程遇到了阻碍，他们基本上已经暂停了模仿“人脑”，转而研究已有发现的应用。剩下的仍在孜孜不倦地追求“超智能机器”的人中，图灵奖获得者JudeaPearl提出了通往智能机器的新路线图。  “人脑”模仿受挫  卡内基梅隆大学计算机科学系主任AndrewMoore在接受Axios采访时表示，尽管现在的AI在可视化、语音和困难游戏方面有令人惊叹的能力，但它仍然“没有魔力”。“我们不再试图复制人脑，我们专注于设计制造（已经发明的东西）”，他说。  Moore的观点与人工智能界日趋强烈的疑问一致——现有的方法真的可以实现所谓”人工智能”吗？去年九月，AI领域最受尊敬的先驱