合成数据旨在为软件开发人员和研究人员提供类似于真实数据的数据，人们通过部署合成数据来验证数学模型、训练机器学习模型以及测试软件应用程序，并且以上操作不会损害真实的个人数据。
OpenAI集合了全世界最顶尖的人才！而首席科学家Ilya Sutskever就是OpenAI的灵魂人物！他是什么人？他是深度学习教父Hinton的学生，AlexNet的作者，本身就是「深度学习」的开创者。
人工智能是受人脑启发的，但它到底有多像人脑呢？深度学习和人造神经网络方面的先驱约舒亚·本希奥谨慎指出，人工智能是对大脑中正在发生的事情的模仿，而不是复制。
过去一年来，Vision Transformer的应用范围得到了极大拓展。ViT已经能够生成真假难辨的连续视频帧，从2D图像序列到生成3D场景，并检测点云中的对象。如果没有这些成果，近期大火的Diffusion模型恐怕也无法达成如此惊艳的文本到图像生成进步。
史蒂夫·沃兹尼亚克为AGI提出了一种特殊测试方案——“咖啡测试”。将机器带到普通的家庭中，让它在没有任何特定的程序帮助下，进入房间并煮好咖啡。它需要主动寻找所需物品，明确功能和使用方法，像人类一样，操作咖啡机，冲泡好饮品。能够做到这一点的机器，即通过了“AGI测试”。
“模态”（Modality）是德国理学家赫尔姆霍茨提出的一种生物学概念，即生物凭借感知器官与经验来接收信息的通道，如人类有视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉模态。多模态是指将多种感官进行融合，而多模态交互是指人通过声音、肢体语言、信息载体（文字、图片、音频、视频）、环境等多个通道与计算机进行交流，充分模拟人与
1959年，亚瑟·塞缪尔首先发明了机器学习的形式，这种形式现在被称为强化学习。它使用的是一个程序，该程序通过自己玩跳棋来学习......“电子游戏具有一些特殊的优点，包括真实模拟、确定边界、上帝标准、无损探索以及有趣益智，因此，它就成为了一个非常好的训练场域。”
光电智能计算模型性能首次超越了LeNet-4电子神经网络模型。系统还能实现高速、高精度的人类动作识别。运行同样的神经网络，光电计算系统与特斯拉V100图形处理器（GPU）相比，计算速度提高了8倍，系统能效提升超过一个数量级，核心模块计算能效则能够提升四个数量级。
可解释的人工智能进展缓慢——人工智能研究人员一直花费大量的时间来尝试解释人工智能在做什么。通过深入研究数据，发现训练有素的人工智能模型严重依赖于来自数据集特定的一些参数。不过，可解释人工智能的结果通常并不令人信服，容易陷入“鸡生蛋，蛋生鸡”的悖论中，因此可解释的人工智能进展很缓慢。
机器学习是人工智能的一个应用，它使用算法和统计模型来教计算机系统如何在没有任何人工交互的情况下执行各种任务。与定义决策逻辑的传统计算机编程不同，机器学习使系统可以根据可用数据调整其行为。
人工智能的核心在于机器学习算法，而目前算法只能解决三类问题：分类、聚类、回归。所有的人工智能应用，本质上都是将问题抽象成分类、聚类、回归这三类模型，并对这三类模型进行不同的组合，最后通过模型求解来解决现实问题。
结合机器学习和大数据，新一轮的AI进步为我们提供了能够对口头命令做出响应的小工具，以及能够识别路障的自动驾驶汽车。令人欣喜的同时，也要意识到他们的缺陷——均不具备常识。
