一份新的报告警告说，人工智能的快速发展正在增加危险，恶意用户很快就会利用这项技术来安装自动黑客攻击，导致无人驾驶汽车碰撞或将商用无人机变成有针对性的武器。
这项研究由来自剑桥、牛津和耶鲁大学的25名技术和公共政策研究人员以及隐私和军事专家于周三发布，他们对流氓国家、罪犯和孤狼袭击者可能滥用人工智能的行为发出了警告。
研究人员说，人工智能的恶意使用会对数字、物理和政治安全构成迫在眉睫的威胁，因为它允许大规模、精细目标、高效的攻击。这项研究的关注重点是5年内的合理发展。
“我
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AI
年末年初，预测明年的风口近乎是所有科技媒体都会做的一件事。
玩得更高级一点的，会邀请各路大神来一起加入预测大军。而审视一下他们的预测思路，分析这些预测中的关键点和未知因素，其实也是蛮有脑洞的一件事。
比如说，我最近看到了一篇文章，是阿里巴巴旗下12位不同领域的科学家，对AI等前沿技术将在2018年如何影响世界做出了自己的预测。稍加总结之后我发现，这些科学家对于今年的科技趋势，竟然保持了非常高度的一致性，甚至有些判断可谓惊人。
这件事或许值得说道说道….
总体而言，
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AI IoT
《纽约时报》近日发表文章，称人脸识别技术的发展近来可谓突飞猛进，目前已经有一些商业软件可以用来识别照片中人物的性别，当照片中的人是白人时，99%的情况下识别结果都是正确的，但如果照片中是黑人，错误率就比较高了。以下为原文内容：
人脸识别技术在识别不同种族和性别的人脸时，效果有多大的不同呢?一项新的研究对此进行了测量，结果表明，肤色越黑，识别率就越低。在识别黑皮肤女性时，它的错误率几乎达到了35%。
MIT媒体实验室的研究员乔伊o布兰威尼(Joy Buolamwini)进行的这项研究，显示了
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人脸识别 AI
亚马逊已经开始设计定制人工智能芯片，将用于未来的Echo设备，并提升Alexa语音助手的品质和响应时间。在此之前，苹果和谷歌竞争对手都已经开发和部署了各自的定制人工智能硬件。由于计算任务非常密集，所以人工智能任务往往需要为设备定制芯片，甚至定制数据中心来训练、开发和部署算法。 虽然亚马逊不太可能亲自生产芯片，但仍有可能对英伟达和英特尔的业务构成威胁。这两家公司都将大量的芯片制造技术投入到人工智能和未来的新兴领域，而且他们都通过为苹果、亚马逊等公司设计和制造芯片来创收。 The Informatio
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亚马逊 AI
苹果已经为iPhone开发了自己的芯片，谷歌则开发了TPU人工智能芯片，而亚马逊的计划是开发自己的人工智能芯片。
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亚马逊 AI
5G即将商用、AI向智能手机渗透，这两大契机为手机市场变革升级提供了巨大契机。
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自动驾驶在硬件、算法等核心技术日趋成熟,相关法律法规体系不断完善的大背景下,正逐渐从车企、零部件企业和科技公司争相抢占的热点技术,变为与大多数消费者出行息息相关的民生热点,越来越深入普通大众的生活。
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自动驾驶 AI
机器人是人工智能最好的载体，它能使人工智能技术淋漓尽致的发挥，真正让它的价值得到体现。
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据相关数据显示，2017年国内AI领域的投资事件高达384起，投资总额已经超过622亿元人民币。“你们准备做AI芯片吗?”成为很多AI公司都会遇到的一个问题。 AI芯片作为最基础的一环，提前做好“攻城略池”的准备，也是为后续发展做好铺垫。有资料显示，我国也已经制定了发展半导体产业的目标，2016年，芯片国产率只有26.2%，到2025年，国产率将增加到七成。这意味着国内的半导体制造能力也要同步增加。 而且相较之下，AI芯片研发上，目前国外的半导体巨头动作并不大，主要还是以收购和合作为主，以英特尔为
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AI 芯片
随着虚拟实境(VR)、人工智能(AI)和感测器技术的发展，新科技将彻底改变教育的样貌。未来，AI教师可透过长期相处分析个别学童的学习能力，使用传统教育方式或是VR技术为每个学童定制不同的教学方式，而人类教师将成为教练，与AI教师达到相辅相成的效果。 据SemiWiKi.com报导，AI教师可以使用感测器观察学童的瞳孔大小、眼球运动和声音语调的微妙变化，记录学童的情绪状态和对主题的理解程度。课程学习没有时间压力，没有等级或考试，但AI教师可随时告诉父母孩子的学习状况，并且可以将教学内容建议给人类教师。
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AI VR
2017年国内AI领域的投资事件高达384起，投资总额已经超过622亿元人民币，AI领域已经提前做好“攻城略池”的准备，为后续发展做好铺垫。
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AI 芯片
5年前，安防行业的一些厂商已经提出了安防三个阶段的发展目标即“看得见”、“看得清”、“看得懂”，其中“看得懂”可以视为当前比较火的“AI”的雏形。众所皆知，2016年之前，行业已经开始探讨人脸识别、视频结构化等智能应用，但由于精确度低、误报率高，缺乏对海量视频结构化与人脸特征信息有效的处理方法，导致了这些智能应用的可用性差。 随着深度学习、大数据、算法等技术近几年的大力发展以及提升，视频结构化技术、海量数据的处理与搜索技术的逐步成熟。2016年AI与大数据应用在安防行业开始试水。时间到了2017年，
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安防 AI
从2017年至今AI确实火得映红了科技行业的半边天，知名科技公司都在AI领域或投资或研发，富士康本次转型升级押注AI也在情理之中。
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富士康 AI
2018年，将会是人工智能芯片产业密集落地的一年，芯片产业在搭载深度学习加速的火箭后，将以指数级速度向前发展。然而逐风口的狂欢背后，也少不了荒唐的乱象和丛生的泡沫。
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AI 芯片
首先，安防的从业人员从来没有像今天这样深刻地感到AI可以用了。尽管羚羊云是平台厂商，但一直对AI及AI专用处理器模块(芯片或板卡)有兴趣。因为过去没有深度学习，张进曾从2004年到2012年从事了8年研发，做得几乎绝望了。因为传统技术无法实现人脸识别、车牌识别、行为分析和目标检测等。今天由于深度学习，安防行业已经成为人工智能非常重要的落地点。 其次，今天安防行业从未像今天渴望把深度学习低成本、低功耗地运行下去的模块。因为安防链条非常长，摄像机架设的高度、角度、光线、所处理的功能、工作环境等，不是仅靠
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