神经网络非常强大,但是它们需要大量的能量。麻省理工学院的工程师们现开发出了一种新的芯片,可以将神经网络的功耗降低95%,这也许会使得其可在电池驱动的移动设备上运行。
在去年的一次机器学习技术大会上,马斯克就向与会者透露了他们已经发力研发自己的 AI 芯片,欲打造“世界最好”的 AI 硬件。
创建其中任何一家公司都是一项重大成就。而同一个人创建这么两个公司并同时运营着,确实是非凡的成就。
前几天,美国三大商业巨头亚马逊、伯克希尔·哈撒韦(Berkshire Hathaway)和摩根大通(JPMorgan Chase)宣布,将为员工提供更好、更便宜的医疗保健服务。
这是一篇来自牛津大学人类未来研究所的万字长文,由专注于研究AI政策的 Miles Brundage撰写,并获得八万小时(80,000 Hours,大学研究机构)团队和其他人员的帮助,希望给愿意从事”AI政策”行业的人们一些指导和方向。
犹记得 2017 年的 WWDC,上台进行分享的都是些上了岁数的“中老年”群体。反观谷歌 I/O 大会,一群风华正茂的壮年演讲者们意气风发,与苹果的“老龄化”形成了鲜明的对比。
无论你是 AI 的创业者、投资人,还是对 AI 技术感兴趣的爱好者或者是商务人士,希望我讲的内容可以对大家有一定的借鉴意义。
国家会议中心工业互联网峰会的主论坛上,吴恩达以Landing.AI创始人&CEO的身份,几乎全程中文,进行了一场题为《人工智能在生产制造业中的实践》的演讲。
我们需要重新审视人工智能的本质,探索它的应用,弄清是谁在控制它。并且,从长远的角度来看,讨论一下未来我们是否能控制它等。
何时能达到真正的人工智能时代?这可能是未来学家、AI 专家和对科技有着强烈兴趣的人们都很关注的一个问题。
在发布深度学习课程项目 Deeplearning.ai、面向制造业的 AI 公司 Landing.ai 之后,人工智能著名学者吴恩达(Andrew Ng)于 1 月 30 日宣布了又一个重大动向:进军风险投资领域,成立人工智能创业投资机构 AI Fund。
目前全球共有190多万深度学习与数据挖掘的人才,其中85万都在美国,中国只有5万人,华裔人才有14万。
但因为 Google 目前的 TensorFlow 是目前最多开发者、初创公司、企业使用的架构,因此 Google Cloud AutoML 一推出就引发了热烈的讨论。
本周,Facebook发生了一件大事。LeCun卸任FAIR负责人,担任Facebook首席AI科学家。领导层变更暗示了Facebook在人工智能方向上的转变。