打造生物智能开源开放平台 人工智能的发展得益于神经科学、认知科学等领域的重大发现,而目前的人工智能与脑科学之间还存在一些错位,弥合这些缺口可能是解决当前人工智能某些不足的关键。 北京大学人工智能研究院助理研究员杜凯认为,当前的人工智能与大脑的神经计算还差距非常大,例如在在处理基本的视觉信息输入时,人工神经网络还依赖于对静态图像的学习,而人类视觉系统的神经网络处理信息是一个动态的过程。 ...
2020年,九个AI顶会(IROS、ICML、CVPR、AAAI、ICLR、ACL、AAMAS、KR、ICAPS)的参会人数均增加了将近一倍。 《报告》指出,随着时间推移,巨头公司在人工智能会议中的存在感不断提升。分析认为,学术界计算能力的不平等分布造成了“计算鸿沟”,加剧了深度学习时代的AI论文产出的不平等现象。...
类脑智能以计算建模为手段,受脑结构与机制、认知行为机制启发,企图通过软硬件协同实现机器智能。简单说,科学家希望机器能像人类感知和探索世界。类脑智能系统在信息处理机制上“类脑”,认知行为和智能水平上“类人”,目标是使机器实现人类具有的多种认知能力及其协同机制,最终达到或超越人类智能水平。...
活动中,欧洲科学院院士徐雷、英国牛津大学计算机科学系主任Michael Wooldridge以《人工智能的“能”与“不能”》为主题,分享了各自的见解;中科院计算技术研究所研究员陈熙霖、欧洲高性能计算联合事业主要负责人Michalewicz围绕《算力与人工智能》分享了当前超级计算的最新研究方向,以及如何支持AI技术突破等前沿信息。 ...
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