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今天，今日頭條主辦的“全球思想盛筵—人工(gōng)智能與人類文明”A姐微I峰會(huì)在京召開(kāi)，峰會(huì)聚集了來自科(kē)研、學輛畫術、商業、社會(huì)等各領域專家(jiā)學者，共同探讨人工(g訊紅ōng)智能的未來趨勢和人類文明發展進步，帶大(dà)家家體(jiā)一窺未來。
今日頭條創始人、CEO張一鳴在峰會(hu那年ì)緻辭中說(shuō)，作為(wèi)研發男姐人工(gōng)智能、使用人工(gōng)智能的企業，應該永遠恪守一條原器事則：必須對整個人類的未來充滿責任感，充滿善意。說喝
在大(dà)會(huì)主題論壇“全球人工(g新河ōng)智能技術最新趨勢”上，IEEE Fellow、公花加州大(dà)學伯克利分校(xiào)計算機視覺教授馬毅，斯坦福大(新章dà)學計算機學院、人工(gōng)智能實驗室教授 Yoav S城舊hoham，以及前金(jīn)山CEO、源碼資(zī)本投資(暗市zī)合夥人張宏江先生對技術前沿領域做出知年探讨。
對于AI技術的進步，馬毅教授表示說(s美行huō)：“我覺得(de)任何現象級的事件，背後都有很多因素推動。人工還唱(gōng)智能技術的發展，得(de)益于大(dà)數據的應用、快速計算機的相得計算能力和新的算法，這三因素相輔相成。”
同時(shí)，馬毅教授還分享了關于信息理論的說(s南車huō)法，他(tā)認為(wèi)，人類的智慧務美，将和AI一塊走向未來。
對此，斯坦福大(dà)學計算機學院、人工(gōng)智能實驗室教唱湖授Yoav Shoham表示了贊同，并補充道：“實際上有了機器(qì)學習和影司數據支持，才有了AI的技術。”
前金(jīn)山CEO、源碼資(zī)本投資(zī)合夥人張宏江先媽那生，認為(wèi)過去25年裡，人類在人工(gōn工少g)智能方面取得(de)的進展，是變革性的。
他(tā)說(shuō)，“在八十年代就有深度學習，大(d雪開à)家(jiā)都覺得(de)這是一個很好(hǎo)的推理工(gōng作廠)具。但是25年前還沒有深度的發展。現在和當時(shí)發展的局兒個面已經非常不(bù)一樣了，因為(wèi)我們(men)有很跳服多的數據來支持深度學習。”
最後，關于人工(gōng)智能的未來，馬毅教授表示了會什期待：“人類大(dà)腦的進化是一種強化性學習，人類的智慧也是經曆過幾兒制十億萬年的進化才到今天的，但機器(qì)學習的方法秒兒和人類學習不(bù)一樣，我們(men)現在在考做現慮怎麼把這幾十萬億年的學習花十年讓機器(qì)去。其實我希望在我習船的有生之年能夠看到這一天。”
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今天，今日頭條主辦的“全球思想盛筵—人工(gōng)智能電公與人類文明”AI峰會(huì)在京召開(kāi)，峰會(huì朋門)聚集了來自科(kē)研、學術、商業、社業銀會(huì)等各領域專家(jiā)學者，共同探讨人工(gōng)智能的未來趨如房勢和人類文明發展進步，帶大(dà)家(jiā)一窺未來。
今日頭條創始人、CEO張一鳴在峰會(huì)緻辭中又音說(shuō)，作為(wèi)研發人工(gōn河你g)智能、使用人工(gōng)智能的企業，應該永遠恪守一條原則：必須友身對整個人類的未來充滿責任感，充滿善意。
在大(dà)會(huì)主題論壇“全球人工(gōng)智能技術最新趨勢”看裡上，IEEE Fellow、加州大(dà)學伯克利分校黑黃(xiào)計算機視覺教授馬毅，斯坦福大(dà)學計算機書開學院、人工(gōng)智能實驗室教授 Yoav錯樂 Shoham，以及前金(jīn)山CEO、源碼資(zī)本投村服資(zī)合夥人張宏江先生對技術前沿領域做出探讨。
對于AI技術的進步，馬毅教授表示說(shuō)：“我覺得(de)任何現象醫山級的事件，背後都有很多因素推動。人工(gōng)智能技術的發展，得(de)費新益于大(dà)數據的應用、快速計算機的計算能力和新的算法，這三因素相銀相輔相成。”
同時(shí)，馬毅教授還分享了關于信息理話票論的說(shuō)法，他(tā)認為(wèi)，人類的工新智慧，将和AI一塊走向未來。
對此，斯坦福大(dà)學計算機學院、人工(gōng)智能實驗室教授草弟Yoav Shoham表示了贊同，并補充道：他票“實際上有了機器(qì)學習和數據支持，才有了AI的技術。”
前金(jīn)山CEO、源碼資(zī)本投資(zī)合夥人張宏江就來先生，認為(wèi)過去25年裡，人類在人工(gōng)智能方面取得(d們鄉e)的進展，是變革性的。
他(tā)說(shuō)，“在八十年代就有深度學習訊好，大(dà)家(jiā)都覺得(de)這是一個很好(hǎo)的推理工(gōng白刀)具。但是25年前還沒有深度的發展。現在和當頻低時(shí)發展的局面已經非常不(bù)一樣了空到，因為(wèi)我們(men)有很多的數據來支舊謝持深度學習。”
最後，關于人工(gōng)智能的未來，日民馬毅教授表示了期待：“人類大(dà)腦的進短頻化是一種強化性學習，人類的智慧也是經曆過幾十億機火萬年的進化才到今天的，但機器(qì)學習的方法和人類學習不(bù)討中一樣，我們(men)現在在考慮怎麼把這幾十萬億年的學習花十年雨上讓機器(qì)去。其實我希望在我的有生之年能夠看到這一天。”
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