人工智能

最近几年，AI炒翻天。有太多商业泡沫遮蔽了我们的认知。即便有些虽然看上去合理的讨论，也容易被扭曲。比如，前年下半年、去年上半年，几个行业大人物围绕中美AI核心竞争力做着比较，最后我们大都在强调自己的数据优势、场景优势，而美国强调了自己的算法与底层的综合技术。

人工智能简单的来说包括三个部分，接受信息，处理信息和做出行动。当然，这其中任何一部分都可以是人工智能的一个研究领域。接受信息包括语音识别，模式识别，计算机视觉等。处理信息就是计算机的推理能力，最有名的例子就是下围棋的阿法狗（AlphaGo）。行动部分的例子包括机器人和自动驾驶车。

在本文中，我们将介绍机器人研发中使用的十大最流行的编程语言。我们将讨论他们的缺点和优点，以及使用或者不使用它们的理由。世界上有超过1500种编程语言你可以学习。下面列出的是目前机器人中十种最流行的编程语言。每种语言都有不同的优势，作者根据自身经验，按照优先级从低到高排序。

随着人工智能在工作场所协作技术中越来越深入，人们将能够将以往的会议记录、日程安排等日常任务转化为一种创造性产出。人工智能的使用将在办公环境中创造一个全新的世界，这在几年前是不可能实现的。

谈到人工智能，人们首先想到的可能是与人类沟通交流，特别是那么不太流畅的自动应答电话或聊天机器人。但是当有效利用人工智能时，这项技术为促进更好、更具创造性的合作提供了巨大的潜力。

随着人工智能在工作场所协作技术中越来越深入，人们将能够将以往的会议记录、日程安排等日常任务转化为一种创造性产出。人工智能的使用将在办公环境中创造一个全新的世界，这在几年前是不可能实现的。

以下五种方法可以让人工智能促成创意会议，并让会场成为人们获得有益知识和经验的场所。

1. 自动记录笔记可让头脑风暴全速前进

对于负责会议记录的工作人员来说，在会议期间，经常发现记录笔记的速度很难跟上会议发言者的讲话。而在会议结束后，由于疲于记录，很可能几乎记不清会议的内容，更不用说细节了。

准确而自动地记录会议可能是人工智能可以帮助会议参与者真正专注于大会主题讨论的最简单方法之一。

凭借物联网设备生成数据的基本能力以及人工智能模拟各种设备智能行为的能力，当将这两种技术结合在一起时，我们将会看到一场前所未有的技术革命。

机器学习是当今技术最重要的基本趋势之一，也是未来十年科技将在更广阔的世界中改变事物的主要方式之一。作为其中的一部分，机器学习的各个方面引起关注 - 例如，它对就业的潜在影响，以及它用于我们可能认为不道德的目的，例如它可能给予压迫性政府的新能力。另一个，也就是这篇文章的主题，是人工智能偏差的问题。

人工智能的快速进步和发展引发了对其两用应用和安全风险的绝望猜测。从自动武器系统（AWS）到面部识别技术再到决策算法 ，人工智能的每一个新兴应用都会带来好的和坏的。正是人工智能技术的这种双重性质不仅给各国的个人和实体带来了巨大的安全风险：政府、行业、组织和学术界（NGIOA），还有人类的未来。

在这篇文章中，我将会介绍一些我们在 Cardiogram 中调试 DeepHeart 时用到的技术，DeepHeart 是使用来自 Apple Watch、 Garmin、和 WearOS 的数据预测疾病的深度神经网络。在 Cardiogram 中，我们认为构建 DNN 并不是炼金术，而是工程学。

1956年的达特茅斯会议首次提出人工智能的定义：使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。经过超过半个世纪的发展，人工智能已经渡过了简单地模拟人类智能的阶段，发展为研究人类智能活动的规律，构建具有一定智能的人工系统或硬件，以使其能够进行需要人的智力才能进行的工作，并对人类智能进行拓展的边缘学科。虽说人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉，不过其涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论等，也是非常高深的一门学问。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

人工智能的发展历程

世界上约有7％的劳动力从事建筑业，因此它是世界经济的主要部门。个人和企业每年在建筑相关活动上花费10万亿美元（麦肯锡，2017）。其他行业已经使用AI和其他技术来改变其生产力绩效。相比之下，建筑以冰川的速度发展。