AI技术（人工智能技术）是模拟和实现人类智能的计算技术，涉及机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。AI技术使得计算机和机器能够像人类一样进行感知、学习、推理和决策。通过不断分析和学习大量数据，AI技术可以在没有明确编程的情况下完成任务，例如图像识别、语音识别、自动驾驶等。AI技术在医疗、金融、教育、零售等多个行业中得到广泛应用，推动了各行各业的数字化转型。
李开复预测了在未来二十年，AI 等技术发展会深刻影响五大产业变革。
本文总结了文本分类相关的深度学习模型、优化思路以及今后可以进行的一些工作。
近日，斯坦福大学人类中心 AI 研究所（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence）的一个跨学科团队发布了《2021 AI 指数》报告，报告的内容显示，技术进步和私人投资水平在新兴的 AI 公司中正在加速增长。
我们什么时候才能拥有在各方面能够模仿人脑的人工智能？专家们对这个问题意见不一。但大家都同意的是，目前的人工智能系统与人类的智力相去甚远。直接表现是：AI只在特定任务中表现优异，无法将其能力扩展到其他领域。
当前的 AI 缺少信息进入 “大脑” 后的加工、理解和思考等，做的只是相对简单的比对和识别，仅仅停留在 “感知” 阶段，而非 “认知”，以感知智能技术为主的 AI 还与人类智能相差甚远。
尽管现有的机器学习模型已经取得了巨大的进步，但遗憾的是，所有的模型不过是对数据的精确曲线拟合。从这一点而言，现有的模型只是在上一代的基础上提升了性能，在基本的思想方面没有任何进步。那么，怎样才能推动AI社区解决这一问题呢？
如今制造行业流行的是什么?我想，这可少不了“数字转换”、“工业4.0”、“人工智能(AI)”...
未来，哪些行业将从人工智能中受益？14位技术专家对哪些行业和部门最终将从AI中受益最大进行了预测。
随着二十一世纪到来，各个国家的成功与失败已经不再单纯取决于其公民与政府领导；对于技术的远景规划，开始成为国家竞争间的巨大差异化优势。如果某个国家面对迅猛起飞的自动化与AI技术浪潮而无动于衷，那么其势必会被历史浪潮吞没。而如果一个国家拥戴AI技术，并在AI的伦理应用领域投入大量资源与思想，那么他们或许会在未来几十年内走在全球前沿。
根据最新的研究结果，训练一个普通的 AI 模型消耗的能源相当于五辆汽车一生排放的碳总量，而 BERT 模型的碳排放量约为 1400 磅二氧化碳，这相当于一个人来回坐飞机横穿美国。为何 AI 模型会如此费电，它们与传统的数据中心计算有何不同？