2010年奇点峰会，DeepMind创始人Demis Hassabis在会上发表了关于AGI的演讲，演讲题目是：建立AGI的系统神经学方法。 AGI指通用人工智能，它是一种假设的计算机程序，可以和人类一样执行智能任务，甚至有希望超越人类。AGI将能够完成离散的任务，比如识别照片或翻译。此外，它将会加减运算、下棋、说法语，还能理解物理论文、撰写小说、设计投资策略、与陌生人谈话。它将能够监测核反应、管理电网和交通流量，它可以轻易地做任何事情。相比之下，目前最先进的AI在AGI面前看起来就简单得像个便携式
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谷歌 DeepMind
据外媒报道，近日，谷歌大脑展示了如何让机器人没有目标地“玩”也可以变得更聪明。谷歌通过模拟远程操纵机器人获得了一个数据集“Learning from
Play data(LfP)”。在远程操作中，研究人员让机器人用机械手和机械臂与现实世界交互，但是没有具体的目标。 谷歌将这个数据集用于系统内，该系统试图对这些有趣的动作序列进行分类，并将它们映射到一个潜在的空间。同时，系统中的另一个模块试图查看潜在空间并提出可以将机器人从其当前状态转换到其目标状态的动作序列。 谷歌将使用这个数据集的方法与使用行
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谷歌 机器人
人工智能的世界到底是什么样子的? 几十年来，研究人员一直对此感到困惑，但近年来，这个问题变得愈加紧迫。机器视觉系统正被越来越多地应用于生活的各个领域，从医疗保健到自动驾驶。 但通过机器的眼睛“看”世界，仍然是一个不小的挑战，比如我们该怎么理解为什么它把有些人归为行人，而把有些人归为路标。如果我们无法做到这一点，就有可能会造成严重的，甚至是致命的后果。比如前段时间已经发生的，自动驾驶汽车撞上行人致死的事件。 虽然，神经网络在识别图像中的物体等任务上取得了巨大的成功，但它们是如何做到的在很大程度上仍
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波士顿的一家小型初创企业有一个奇怪的想法，想要为人工智能开发一种快速高效的处理器，只要让光线照射，它就能正常工作。 更具体地说，Lightmatter的芯片包括一个名为Mach-Zehnder干涉仪的光学元件，而不是一种更常见的累加器或MAC单元。这种互换旨在规避当前市面上的芯片面临的限制。 Lightmatter刚刚获得GV公司的首笔支持，它是谷歌母公司Alphabet的风险投资部门。这标志着有一种新类型的硬件可以加速扩大人工智能的发展空间。目前，人工智能正在以零售和医疗保健等技术以外的多个领域
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不到三年，谷歌母公司Alphabet旗下独立团队DeepMind再度出手，其开发的人工智能系统AlphaStar于北京时间1月25日凌晨在《星际争霸2》中打败了职业电竞选手。有业内人士指出，AlphaStar挑战电竞选手背后，是一个始于人工智能，却落脚在云计算竞争的故事。
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谷歌 人工智能 云计算
谷歌表示，作为实现增长战略的一个组成部分，谷歌计划在2019年投入130亿美元用于建设新的数据中心和扩建基础设施。 尽管谷歌有打算减少整体资本支出，但这一数字远远超过了谷歌在2018年在这方面投资的90亿美元。谷歌母公司Alphabet首席财务官Ruth
Porat上周在财报电话会议上表示，她预计2019年的资本支出增长将“大幅放缓”。 即便如此，谷歌仍然制定了雄心勃勃的扩张路线图。谷歌计划在美国俄亥俄州、内布拉斯加州、内华达州和德克萨斯州建设新的数据中心，并扩大现有在美国俄克拉荷马州和南
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基于当前的美国环境和G-MAFIA提供的诱人条件，一个有才华的计算机科学家是不太愿意加入政府或军队工作的。在美国，公民义务的机会成本太高，政府无法吸引最优秀和最聪明的人才为国家服务。
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近日，谷歌在印度班加罗尔成立了新的芯片团队gChips，新招聘的10多人中，包括来自英特尔、高通、英伟达和博通等传统芯片制造商的工程师。目前已雇佣16名工程师和4名招聘人员，招聘和扩张仍在进行。据悉，该芯片团队的员工可能会和谷歌在硅谷的现有芯片团队合作，对设计理念进行微调和测试，再将最终产品发给制造商生产。一名高管还称，该团队2019年底可能会扩张至80人。 芯片之于谷歌的重要性 为什么谷歌在加码芯片，因为AI芯片是AI技术的基础。当AI技术进一步发展，所需要的信息和运算量会进一步提升，CPU
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众所周知，谷歌是一家非常成功的软件公司。在软件方面，谷歌取得了相当出色的成绩，包括谷歌浏览器、谷歌地图以及谷歌输入法等。 就软件公司而言，通常其硬件部门难以获得较高的成就。但在2018年，谷歌突破了这一普适结论。 谷歌的硬件部门正逐渐走向成熟，这在软件公司中是一个非常罕见的案例。为了达到这一成就，谷歌花了近十年的时间。 该公司在实体产品领域的雄心日益凸显，互联网的混战已经无法满足其事业上的野心，谷歌明显加大了其在零售行业的投入力度。并且2019年，这一趋势还将持续下去。 据分析师估计，硬件正在
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1月15日，谷歌高级研究员、谷歌AI负责人Jeff Dean发表了博文，回顾总结了2018年谷歌的技术研究进展。从谷歌的人工智能、量子计算、感知技术、算法理论、AutoML、机器人以及TPU等多个技术层面，系统地还原了谷歌AI的2018。
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这是一场数字语音助手在沙漠里展开的battle。 我不会说德语。但在拉斯维加斯凯撒宫的礼宾服务台，我与谷歌合伙经理Phillip Klimke谈天说地，而他只会说德语。 而我们的翻译呢，正是谷歌智能助理。 这是谷歌智能助理的最新技能，这家搜索巨头的数字助手软件类似于亚马逊的Alexa和苹果公司的Siri。在CES2019这个最大的舞台，谷歌为智能助理推出了翻译模式，旨在成为人们跨语种交流时的中间人。 谷歌正在凯撒宫的礼宾台、纽约市的Dream
Downtown和旧金山的凯悦酒店试用这项
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信息分析公司爱思唯尔最近发布的一项研究报告《人工智能：知识的创造、转移与应用》显示，越来越多的研究人员正逐渐从学术界向产业界流动，这一趋势在美国尤为突出。研究数据显示，在过去三年，中国学术界吸引人工智能人才的数量远远多于流失的数量。如果保持当前的势头，中国有望在四年内赶超欧洲，成为全球人工智能研究成果最多的地区。
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2019年，围绕人工智能助手在全球打得火热，此前雷军表示内置小爱同学的激活设备数已经超过了一亿台，百度则回复搭载“小度人工智能助手”的智能设备激活量已超两亿。亚马逊声称载人工智能助手Alexa智能设备已销售1亿台，谷歌就宣称到1月底，其AI助手Google
Assistant将登陆10亿部设备，比亚马逊足足多了9亿。如今，语音应用场景覆盖人们生活方方面面，这场C位争夺战可谓是热火朝天。 亚马逊卡位智能家居 亚马逊AI助手Alexa成为智能家居最受欢迎语音助手，凭借Echo/Alexa模式让智能
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谷歌人工智能量子(Google AI Quantum)团队最近发表了两篇论文，介绍了他们在理解量子计算机学习任务方面取得的新进展。 量子计算，它能给AI技术的发展带来什么帮助吗? 的确可以! 谷歌已经证明了量子计算也能解决传统机器学习中的图像分类问题，而且随着技术发展，量子计算机将在在学习能力上超越经典的神经网络。 另外量子计算还能解决经典网络中一些棘手问题，比如预防出现模型训练中的梯度消失问题。 量子神经网络 在第一篇论文中，谷歌构建一个神经网络的量子模型，研究如何在量子处理器上执行
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在最近发布的一篇博文中，谷歌公司全球事务高级副总裁Kent Walker写道：谷歌将不会通过Google
Cloud提供“通用型”的人脸识别API。除非相关“挑战”得到明确“认定与解决”。 Walker解释称，“与其它一些公司不同，谷歌正在努力解决与人脸识别技术相关的一系列重要技术与政策性问题。与众多具有多种用途的新技术一样，人脸识别的应用同样需要被慎重考量，从而确保其使用方式符合我们的原则与价值观，同时避免滥用与可能出现的危害性结果。” 最近，谷歌公司似乎对新技术的使用表现出了与业界不同
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谷歌介绍
谷歌logoGoogle（Google Inc.，NASDAQ：GOOG）是一家美国上市公司（公有股份公司），于1998年9月7日以私有股份公司的形式创立，以设计并管理一个互联网搜索引擎。Google公司总部位于加利福尼亚山景城，在全球各地都设有销售和工程办事处。Google于1999年下半年启动；2004年8月19日，Google公司的股票在纳斯达克（Nasdaq）上市，成为公有股份公司。201 [
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