一、人工智能 AI 不断提升，有哪些新进展？
英国人工智能公司DeepMind在最新一期《科学机器人》杂志上发表了一项最新研究成果，一个人工智能足球运动员。要知道，著名的AlphaGo围棋程序就是DeepMind开发的。这个AI足球运动员是一个比AlphaGo更高级更复杂的AI程序。为什么这么说？ 战略上，围棋是1V1，只需要考虑两个人的博弈；而足球是多对多，不能只考虑个人技术，还要考虑所有成员之间的配合。即时性方面，围棋是回合制，一方移动，另一方只能旁观；足球是实时比赛，双方都在运动，反应慢一秒就可能错过机会。操作上，围棋只需要考虑下棋的步骤，而足球涉及很多动作，比如带球突破、身体对抗、精准射门等。这就需要一个强有力的体育战略体系，这些差异决定了AI足球运动员的算法要比AlphaGo复杂得多。 其实2016年AlphaGo诞生的时候，仅仅过了半年，腾讯的AI Lab就推出了自己的AI程序，命名为“绝艺”。他们让柯洁和绝艺对弈，绝艺在让柯洁有两个子的情况下也完全赢了，而且表现和AlphaGo一样好。不过当时AlphaGo在李世石的时候已经是名满天下了，已经稳坐头把交椅了。“绝艺”落后半拍，再厉害也只能算个“跟屁虫”，没有引起大众太多关注。 但是这次，早在DeepMind开发AI足球运动员之前，腾讯AI Lab就已经开发出了强大的多智能体，你可能和它对抗过。没错，王者荣耀游戏在2020年推出了一个新模块，叫做“挑战绝武”。这个绝武就是多智能体AI。像AI足球运动员，它在踢球的时候要考虑团队配合，因为王者荣耀的游戏规则是5V5，也就是10个角色分成两队分组作战；在操作上，也有复杂的行走和移动技巧。 为了快速提升绝武的战斗力，腾讯AI团队决定将其发布，并邀请亿万游戏玩家与它对战，帮助它进步。如果你也挑战过《绝武》，那就牛逼了。你为开发世界上最先进的多智能体人工智能做出了贡献。“绝武”用了三年时间成为世界上最先进的多智能体AI之一，从一开始一个连地图怪物都打不过的“弱鸡”，到成为王者荣耀职业联赛的冠军。 听到这里，不知道大家会不会有一个疑问:BAT三巨头中，百度对人工智能的投入是最多的，为什么这个多智能体AI是腾讯做的？原来腾讯开发“绝武”并不是心血来潮，而是为了解决一个实际问题。 王者荣耀游戏会不断推出新的英雄角色，这个新角色的战力需要和旧角色的战力保持平衡，不能太强也不能太弱，最好的胜率在50%左右。如何保证这个胜率？ 一般的做法是在新角色发布前找很多专业的游戏测试人员，和老角色组队玩上千款游戏，尝试测试各种技能和场景。但这种方式人力成本高，效率低，还有新角色提前泄露给大众的风险。能不能简单的设置一个AI系统，可以控制各种角色自动测试？没错，这就是“绝无”的由来。 从数学上来说，如果想求出胜率，就需要用穷举法，即推导出每一步所有可能的变量，自然就能得到结果。然而，这种方法只在理论上可行。现实中，它需要的计算能力是天文数字，超过了计算机的极限。即使是简单的围棋程序也不能采用穷举法，更不用说更复杂的多智能体了。 其实绝武1.0版和AlphaGo一样，采用的是“模仿学习”的方法。AlphaGo研究的是人类的棋谱，而“绝武”研究的是王者荣耀职业联赛的视频。然而，简单地将这些视频信息填入系统是不够准确的。因为高手也有晕招的情况，“绝武”前期分不清哪些是高招，哪些是晕招。腾讯团队找了一批游戏高手，人工标注哪些华而不实，哪些真的匠心独运，把“提纯”后的武功秘籍输入绝武。 通过“模仿学习”，绝武的水平相当于更厉害的业余选手，可以挑战游戏主播，但比不上真正的职业选手。从“模仿学习”的原理来看，“绝悟”就是跟职业玩家的屁股学，最多能学到78%上下，就像孙悟空再厉害也赶不上菩提老祖一样。后来《绝武》是如何实现成为职业选手的目标的？ 这是关于绝武2.0版本的。和AlphaGo的下一代AlphaZero一样，它不再是“模仿学习”，而是完全抛弃人类的经验，从一张白纸开始，通过和自己对打，左右手对打，总结出自己的战斗经验，这在人工智能领域被称为“强化学习”。 但是，正如我们前面提到的，多智能体AI面临的情况比围棋这样的单智能体面临的情况要复杂得多，这意味着它的模型有大量的参数，“强化学习”的结果可能越来越强，也可能是“学习无用”，模型无法收敛，性能越来越差。就像教游泳，把宝宝扔进水里，结果无人能够预知。 其实绝武2.0就遇到过这种情况:刚开始学习曲线很漂亮，后来忽上忽下，然后突然转了下来。“强化学习”不同于“模仿学习”。机器“强化学习”的过程是一个黑箱，人类无法理解，更谈不上干预和引导。 课题组苦思冥想，终于悟出:虽然没办法，但可以降低难度！他们给“绝武”做了一个由易到难的训练计划:不是一开始就让它有5V5的近战，而是从1V1开始，然后做固定的组队训练，最后打乱组队训练。 在这样一步步的训练计划下，“绝武”终于起死回生，学习曲线上去了。最终，在2019王者荣耀世界冠军杯中，绝武战胜了顶级职业棋手，成为了游戏界的AlphaGo。 更重要的是，AlphaGo是专门用于下围棋的单个智能体，实际应用场景有限；“绝无”作为多智能体的代表，有很多实际的应用场景。比如“把王者荣耀的英雄换成汽车，把地图换成街道，就成了智能驾驶问题”；再衍生开来，如果把王者荣耀的英雄变成小行星，那就可以让小行星自动组队进行天文观测。 从这个意义上来说，《王者荣耀》早已超出了一款游戏的范畴，它是一个有数亿游戏玩家参与的多智能体AI研究平台，也是一个通向未来的基础设施。
二、人工智能的最新进展有哪些？
新闻热点汇
华为云田奇：大模型开发和训练一次1200万美元，市场将向大公司集中来源：澎湃网
- 华为云人工智能领域首席科学家田奇在人工智能大模型技术高峰论坛上表示，人工智能发展已从局部探索走向千行百业，行业应用是人工智能新的爆发点，华为云盘古大模型重点做好行业应用。
- 田奇还透露，华为盘古系列大模型的研发和训练一次需要1200万美元，市场将向大公司集中。
- 田奇分享了华为盘古系列大模型的研发与应用落地情况，包括在自然语言处理、计算机视觉、医疗健康、教育等领域的应用案例。
LeCun吴恩达开直播，疾呼GPT-5不能停！LeCun：干脆管制凤头鹦鹉6个月来源：微信公众号新智元
- 本文讨论了人工智能（AI）在科技行业中的发展和潜在危害。LeCun和吴就AI发展带来的危害以及通过暂停试验是否能够解决这种危害进行了讨论。
- LeCun认为，技术发展过程中很难在危害发生之前识别出潜在危害，但一旦危害发生，可以采取纠正措施。他还表示，人工智能与其他技术进步没有本质上的差异，应该以控制和监测的方式限制其危害，而不是完全暂停研发。
- 吴则认为，政府可以通过立法迫使公司关闭他们的服务，从而相对较快地将事情拒之门外。
- 此外，文章还提到了一些顶尖专家签署的AI暂停公开信，LeCun对此表示，公司操控技术不一定是坏事，但他也支持开放研究的观点。
科技阅读室
斯图尔特·拉塞尔呼吁对AI采取新的方法，与Peter Norvig合著了《人工智能：一种现代方法》来源：bytefeed
- 斯图尔特·拉塞尔（Stuart Russell）是加州大学伯克利分校的计算机科学教授，最近呼吁对人工智能（AI）采取一种新的方法，以潜在地拯救人类免受自我毁灭的威胁。他认为，AI具有潜在的强大工具，但如果不正确处理，也可能带来严重后果。
- 拉塞尔认为，当前的AI方法过于关注短期利益，没有考虑到长期影响或风险。相反，他建议我们应该专注于开发“安全”的AI系统，这些系统可以在有益于社会的方式下使用，而不会引导我们走向自我毁灭的道路。这将涉及创建具有内置安全协议和伦理考虑的算法和系统，这种方法他称之为“价值对齐”。
- 为了使这种价值对齐过程有效工作，拉塞尔认为，人类和机器之间必须共享公平、正义、尊重生命等共同价值观，这样他们可以更好地理解彼此并更高效地共同工作。为了实现这一目标，他提出使用博弈论或进化计算等技术，使机器能够通过试错学习，而不是直接由人类编程。
- 最终，拉塞尔希望他的呼吁能够使我们远离他所称的“毁灭文明的技术”，即在不考虑对人类潜在影响的情况下开发AI，转向一种负责任地使用AI并依然获得其许多好处的方法。通过现在采取这些步骤，我们可能能够避免未来未受限制的技术进步带来的最糟糕的后果。
新锐应用探秘
SCISpace：一站式AI科研辅助工具来源：https:// http://typeset.io
- SCISpace是一个科学文献的搜索和阅读平台，主要有以下特点：
- 它是免费的，可以访问全文PDF。
- 它使用AI来提供简单的解释和即时的答案，帮助用户理解和学习任何研究论文。
- 它可以发现相关和连接的论文，构建一个知识网络。
- 它还提供了一个科学协作工作空间，支持远程HPC站点之间的数据共享、联合模拟和分析。
- 它还提供了一个科学写作编辑器，支持英语编辑、校对、格式化、引用和抄袭检测等功能。
BingGPT：NewBing开源桌面客户端BingGPT来源：zdnetBingGPT是一个新的搜索引擎，它结合了Bing和ChatGPT的功能，提供了一个人工智能驱动的对话式搜索体验。它使用了OpenAI的GPT-4技术，可以根据用户的查询和上下文生成相关和有趣的回复。BingGPT有以下特点：
- 它可以作为一个聊天应用，让用户与一个智能的聊天伙伴交流，帮助用户提高沟通效率、准确性和轻松度。
- 它可以作为一个搜索引擎，让用户以自然语言的方式提出问题，获取信息和建议。
- 它可以作为一个创意平台，让用户请求生成各种内容，如诗歌、故事、代码、歌词等。
- 它可以作为一个桌面应用，让用户在Windows、macOS和Linux上使用BingGPT的功能。
BingGPT目前还在测试阶段，需要用户加入等待名单才能获得早期访问权限。Seeing AI：使用ChatGPT帮助视障群体来源：微软
Seeing AI是一个由微软开发的iOS应用，它使用人工智能技术来帮助视力障碍者导航日常生活。Seeing AI的主要功能有：
- 它可以使用设备的摄像头识别人和物体，并用语音描述它们。
- 它可以切换不同的频道，调整对摄像头前景的描述，例如文本、人脸、场景、颜色、货币等。
- 它可以利用云端和AI的能力，提供智能的建议和反馈。
- 它可以支持多种语言，包括英语、中文、日语、法语等。
Seeing AI是一个免费的应用，你可以在App Store上下载。
前沿动态的内容主要由人工智能生成，如果你也感兴趣人工智能及其应用，欢迎加入我们一起共创，可以添加我的微信（MissML0658，备注：动态），拉你加入我们的讨论群。我们之前还做了一期介绍OpenAI的小宇宙播客节目，扫描下方的二维码可以直接收听。
三、人工智能新进展
人工智能新进展
引言
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门前沿科学技术，近年来取得了许多令人瞩目的进展。它旨在模拟人类智能，实现自主学习、推理和问题解决能力。人工智能领域不断涌现的新进展使得我们探索着一个崭新的未来，本文将介绍近期人工智能领域的新发现和技术进步。
深度学习技术
深度学习（Deep Learning）是人工智能领域的一个重要技术。它通过构建具有多个神经网络层级的模型，可以实现对复杂数据的自动特征提取和高精度的模式识别。最新的研究表明，深度学习技术在各个领域都取得了突破性的进展。
在医疗诊断领域，深度学习已经展现出巨大的潜力。研究人员利用深度学习算法分析医学影像，可以快速准确地检测出患者体内的肿瘤和其他疾病。这项技术的应用为医务人员提供了重要的辅助诊断工具，可以帮助他们提高疾病识别的准确性和效率。
在自然语言处理领域，深度学习技术也取得了巨大突破。通过使用深度学习算法，研究人员可以构建出强大的语言模型，实现自动文本摘要、机器翻译和情感分析等任务。这些技术的发展为自然语言处理的应用提供了更多可能性，为人们提供了更智能化的语言交互方式。
强化学习的新发展
强化学习（Reinforcement Learning）是一种让计算机通过与环境交互学习的方法。近年来，强化学习在人工智能领域受到越来越多的关注，并取得了一系列新的发展。
研究人员提出了一种新的强化学习算法，称为深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）。该算法将深度学习和强化学习相结合，可以让计算机在复杂情境下做出更加智能的决策。深度强化学习广泛应用于自主驾驶、机器人控制和游戏策略等领域。
此外，强化学习在推荐系统中也得到了广泛应用。通过使用强化学习算法，推荐系统可以根据用户的反馈动态调整推荐策略，从而提供更加个性化和准确的推荐结果。这种基于强化学习的推荐系统极大地提高了用户的体验，促进了电商行业的发展。
人机交互界面的革新
近年来，人机交互界面也迎来了一系列革新，为人们提供了更加智能、便利的操作方式。
语音助手是当前最热门的人机交互方式之一。随着语音识别和自然语言理解技术的不断提升，语音助手的使用越来越广泛。语音助手可以根据用户的指令，执行各种操作，例如播放音乐、发送短信和查询天气等。它们不仅提高了人们的生活效率，还为各行业带来了更多创新的可能性。
虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）和增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术也在人机交互领域引起了巨大的关注。通过利用虚拟现实设备，用户可以体验到沉浸式的虚拟世界，与计算机生成的场景进行互动。增强现实技术则将计算机生成的图像与现实世界进行融合，为用户提供更加丰富的信息展示方式。虚拟现实和增强现实技术的兴起，将进一步推动人机交互界面的创新和发展。
结语
人工智能领域的新进展为我们展示了未来的可能性。深度学习技术、强化学习的发展，以及人机交互界面的革新，为社会生活带来了诸多改变和便利。然而，人工智能技术仍然面临着挑战和未知。我们期待未来的发展，人工智能将在更多领域发挥作用，为人类创造更美好的未来。
四、人工智能的研究意义？
对于人工智能的研究，可以帮助我们找准人类对于自身的定位。就目前来说，人类是地球上最高形态的智慧存在，但对于整个宇宙来说，其实是不确定的，相对于未来未知的情况，就更加不确定。
人类在研究人工智能时，总是希望研究的目的成为最终的结果。从而达到对自己有利的目的。而事物的发展也不总是如我们自己所愿。从整个生命进化来看，人类并不一定是生命进化的最终形态。
如果这一点成立，那么我们研究人工智能，很可能就是告诉我们人类不要狂妄自大，人这样一种生命存在的形态，并非是生命进化的终极层次。
五、教育研究的最新进展
教育研究的重要性
教育研究是为了持续改进教育体系和教学方法，以提高学生的学习成果和促进个人发展。通过科学的研究方法和数据分析，教育研究能够揭示有效的教学策略、教育政策的影响以及教育改革的需要。教育研究的最终目标是推动教育的公平性、质量和可持续发展。
教育研究的前沿领域
教育研究的前沿领域在不断扩展和演变。目前，以下几个领域成为了研究的热点：
- 技术与教学：研究如何有效地整合新技术和教学，推动教育创新。
- 学习科学：探索学生的认知过程和学习策略，以帮助教师更好地指导学生。
- 评估与测量：研究有效的评估方法和工具，以衡量学生的学习成果和教学效果。
- 特殊教育：关注有特殊教育需求的学生，研究如何提供适应性教育。
- 教育政策：研究教育政策的制定和执行，以推动教育发展。
教育研究的新进展
教育研究领域不断涌现出新的成果和发现。以下是一些近期的新进展：
- 融合学习的有效性：研究发现，将不同学科的内容和技能进行有机融合的教学方法，可以提高学生的学习成绩和问题解决能力。
- 游戏化教学：研究表明，将游戏元素融入教学过程可以增加学生的参与度和积极性，提高学习效果。
- 个性化教育：研究显示，根据学生的个体差异和学习需求，提供个性化的教学方案能够更好地促进学生的学习。
- 在线教育的挑战：研究指出，在线教育的普及面临着教学质量的保障、师生互动的困难等诸多挑战，需要进一步研究和改进。
结语
教育研究对于推动教育改革和提升教学质量具有重要意义。通过深入研究和相互交流，我们可以不断改进教育实践，为学生的成功和社会的进步做出更大的贡献。
感谢您阅读本文，希望通过本文对教育研究的最新进展有所了解，进一步认识到教育研究的重要性。
六、Catie研究：癌症治疗的新进展
提到癌症治疗，许多人都会感到压迫和担忧。然而，借助于科学研究的不断进展，许多癌症患者看到了恢复的希望。今天我想和你分享一个叫做Catie研究的项目，这个名字可能在维基百科上有所提及，但它的背景和影响远不止于此。
什么是Catie研究？
Catie研究其实是一个在癌症药物研究领域的重要项目，重点关注的是针对不同类型癌症的疗法和治疗效果。早在20世纪90年代，这项研究就启动了，经过多年的努力，Catie研究已经成为了癌症治疗的重要参考。它不仅研究了药物本身的效果，还关注了患者的生活质量和治疗带来的副作用。
研究的组成部分
其实，Catie研究包含了多个部分。主要可以分为以下几个方面：
- 药物试验：对新药的临床试验，以评估其在治疗特定类型癌症时的有效性和安全性。
- 生活质量评估：研究中也有针对患者生活质量的调查，比如治疗后的身体状况、心理状态、与家庭和社会的关系等。
- 数据分析：将所收集的数据进行分析，寻找治疗的最佳方案和有效的剂量，以期望能够达到最佳疗效。
研究的影响
经过数年的努力，Catie研究所提供的数据不仅对医生和研究人员有着重要的参考价值，也为广大癌症患者带来了希望。通过这项研究，我们能够更好地理解不同药物的效果，从而为患者制定更为个性化的治疗方案。
不难发现，Catie研究极大地推动了癌症治疗领域的发展，也为科研工作者提供了一个宝贵的参考。许多患者在接受治疗后也受益匪浅，特别是在减轻副作用和提高生活质量方面，这让许多患者对未来充满了希望。
Catie研究对患者的帮助
你可能会问，“Catie研究如何对我或我的家人产生影响？”其实，这项研究的意义不仅体现在研究的结果上，更关键的是其为患者提供了一个信心，帮助他们在面对疾病时不再感到孤独。每一个参与研究的患者，都是在为癌症治疗贡献一份力，他们的参与会让未来的癌症治疗变得更为精准。
同时，Catie研究也激励了许多其他研究，在癌症领域带来了更多创新的药物和治疗方法。例如，经过这项研究的验证，一些新的免疫疗法陆续出现并在临床上得到了应用，这对很多晚期癌症患者来说，可能是焕发新生的机会。
结尾思考
你是否正在经历或了解某位癌症患者？Catie研究所带来的进展可以被视为治疗选择和希望的源泉。在未来，我们可以期待更多这样的研究，帮助我们更好地应对这一共同的挑战。
希望借助本文，你能够对Catie研究有一个更清晰的认识，并在面对癌症治疗时，能够从容不迫。无论如何，科学的前行会为我们的生活带来更多希望和可能，每一次的进展都是一小步，但却是无数个勇敢者努力前行的成果。
七、人工智能会展研究意义？
背景：现代化社会越来越发达，人工智能的应用越来越广泛，在各个领域都有涉及
意义：科技兴国
八、人工智能数学研究方向？
当前许多 AI 的研究基本上都围绕着数学在进行，比如有统计学、概率论等，这些都是在理论层面的。无论你在哪里看到关于人工智能的课程，都会跟你说要求你掌握了基本的数学知识，例如导数、线性代数、概率论、统计学等。
如果是数学专业的人，在 AI 上偏向于理论的研究，例如新算法的研究，利用更加好的知识来使算法更加快速更加精确。
九、人工智能会计研究内容？
5G时代的到来，推动了人工智能技术能在财会领域更好地应用，顺应时代发展趋势，推动财会领域变革。
基于此，本文通过文献研究法、对比分析法、经验总结法等研究方法，对人工智能现状和在财会领域应用现状进行调查研究。
目前，AI在财会领域应用还存在成本相对较高、AI财会算法不够优化、缺乏AI财会专业人才等问题，阻碍AI在财会领域应用进程，因此，本文从国家、社会、财会人员3个层面思考，通过经验总结提出一些思考和建议。
十、人工智能的研究内容？
人工智能的研究内容如下的：
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
扩展资料
智能模拟：机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。
学科范畴：人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。
涉及学科：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，仿生学，社会结构学与科学发展观。