整个机器学习领域仍然是一个非常新的领域，仍处于初生阶段。未来它还会出现很多的创新，谷歌的领先优势会随着时间的推移而缩小，乃至消失。微软的一项有趣的举措是，它在支持一种叫做“开放神经网络交换”（Open Neural Network Exchange，简称ONNX）的东西，随着时间的推移，这种东西可能会减少开发人员对单个框架的依赖
机器人公司波士顿动力的新品刷屏了科技圈头版头条。与往常低调行事风格一样，波士顿动力只在YouTube上放出了一段新品演示视频。这段视频中以腿足式机器人“Atlas”为主角，小跑着的Atlas，在不改变步伐的情况下，轻松单腿在三个高台上跳跃穿梭，跳跃高度40厘米，并以跑酷的方式迅速从A点移动到B点。
3G连接的是”人与人“，4G连接的是”人与平台“，而5G则是万物互联。在万物互联的时代，有哪些”矿“可以挖？又有哪些领域有望诞生新一代的BAT？
我国智慧医疗近几年发展比较快，一个重要原因是有比较丰富的电子病历、医疗影像、病理图像等数据，基于这些数据，科研人员能够通过标注来训练人工智能模型。当前无人驾驶技术仍不成熟，一个重要的影响因素是计算效率不够高。“1000辆上路的自动驾驶汽车，每天要处理相当于当前百度图像搜索的数据量，要及时、有效地
AI公司VC化的内驱力则是AI的赋能特性和其to B的商业模式：AI的目标是替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能，本身并不包含直接的应用解决方案，这使得AI必须融入各行各业，深度改造已有产业才能创造价值。换句话说，AI技术是“大脑”，没有四肢就无法独立行走。
经此一役，孟晚舟的传奇故事，将使她升华为某种意义上的英雄，成为舆论端华为人心中接班人的不二人选。而华为最重要的创始人任正非，更增添了教父的神秘色彩。这样的故事，全球IT界其实早已写就——美国IBM公司的小托马森，从创始人老托马森手里接班，曲折努力，将企业带上了另一个高度。当科技落向这片人间，也必定不缺
人工智能的方法论，就是模仿人的脑结构，通过一种对大脑的结构分析，将任务细分到尽可能小而且准确的区域，从而形成一种复杂性的处理结构。所以，人工智能大致属于仿生学范畴，依托于脑科学。人工智能永远不可能创造出人的大脑，只能模仿人的大脑的一部分结构。其模仿的可能性，大概类似于人类模仿鸟儿制造出了飞机。
在之后的10年中，无论是在工厂生产中还是在老年人护理中，智能机器都成了司空见惯的存在。不仅在中国如此，世界各地都是如此。约翰·马尔科夫这本书的特点在于生动活泼的事实叙述。在他的笔下，美国人曾经纠结于人与机器的替代程度问题。但是，“在这本书出版的过程中，美国的就业人数从1.15亿增长到了1.37亿。
下围棋属于逻辑推理脑力劳动，而驾驶汽车却是感知、运动等结合的脑力劳动。人类经过驾校训练，相对容易就可以掌握这个技能，但是用机器实现它却遇到了艰难挑战。这种情况在人工智能领域被称为莫拉维克悖论。“它意味着人类觉得简单的事情，计算机却难做到，人类觉得难度大的事情，计算机却完成得很轻松。”主要面临
罗曼法官说，按照相关法律，用户提供给商家的联系方式应该仅限于特定服务，然而现实生活中不少商家会将用户电话挪作他用，以便后续推销，其行为已经涉嫌侵犯个人隐私。至于AI在其中的作用，罗曼法官说：“侵权的是人，而不是技术。没有AI以前，骚扰电话就已经很多了，AI只不过是提供了另一种实现途径。”
“万物互联”的世界，一切似乎都可化为连线、计算、识别码、无线射频技术和分布式网络，主客体的关系和边界在悄然发生变化。当丢失的物品可以自主呼叫主人，窗户能感知风暴而自行关闭，厨房里的食物拥有可追踪的识别码，冰箱可以发出续订牛奶的订单……
