新神经网络使计算机像人一样推理
你打算购买的新房附近有几个公园？某餐厅最好的配餐酒是什么？回答这些日常问题需要进行关系推理，但人工智能（AI）很难掌握这种思维方式。据美国《科学》杂志官网14日消息，谷歌“深度思维”（DeepMind）团队日前研发出一种简单的算法，不仅能解决此类推理问题，而且在复杂的图像理解测试中能超过人类。 人类天生擅长关系推理，但AI的两种主要模式——基于统计和基于符号计算的算法，在发展关系推理方面一直进展缓慢。基于统计的机器学习在模式识别方面表现优异，但不善于使用逻辑；而基于符号计算的AI可使用预先设定的规则推理关系，但不擅长学习。 新研究用一种能进行关系推理的人工神经网络来解决上述问题。该神经网络将小程序结合在一起，共同发现数据中的模式。它们拥有专门的架构来处理图像、描述语言甚至学习游戏，从而可对某个场景中的每对物体进行比较。 新神经网络接受了多重考验，且表现突出。在回答图像中物体之间的关系时，科学家们让它与另外两个神经网络（......阅读全文
新神经网络使计算机像人一样推理
你打算购买的新房附近有几个公园？某餐厅最好的配餐酒是什么？回答这些日常问题需要进行关系推理，但人工智能（AI）很难掌握这种思维方式。据美国《科学》杂志官网14日消息，谷歌“深度思维”（DeepMind）团队日前研发出一种简单的算法，不仅能解决此类推理问题，而且在复杂的图像理解测试中能超过人类。
新神经网络让人工智能像人一样思考
美国科学家开发了一个具有类似人类系统泛化能力的神经网络，挑战了一个已存在35年的观点，即神经网络缺乏系统泛化的能力，不是人脑的可行模型。相关研究近日发表于《自然》。研究者表示，使用新方法或能开发出行为更像人类的人工智能（AI）系统。人类能学习新概念，如跳跃，并将之应用到其他情景中，如向后跳或跳过障碍
IBM展示2018年人工智能研究进展并预测未来趋势
近日，IBM在网上展示了其2018年在人工智能（AI）领域取得的进展，并预测了未来AI发展的3个主要趋势。IBM从其全球12个实验室的研究人员和科学家撰写的AI论文中选出100篇集成论文集，从AI的技术发展、技术应用以及增进对AI的信任等方面展示了所取得的多项进展。 语音识别方面，IBM开发的
郑南宁：发展强人工智能需从脑认知和神经科学寻求启示
当前，人工智能已经成为席卷社会各界的热潮。今年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，一系列支持政策和措施正在逐步推进。在日前在济南举办的2017中国自动化大会上，中国工程院院士郑南宁向记者表示，当前，人工智能渗透到了社会各个领域，但目前来看，无论是深度学习还是其它方法，解决的都是单一问
OpenAI推出具备推理能力新AI模型
据ChatGPT制造者美国开放人工智能公司（OpenAI）官网12日报道，该公司已经成功研发出一系列具备推理能力的人工智能（AI）模型，并命名为“OpenAI o1”。这些模型的独特之处在于，其会花更长时间思考问题，再做出响应，就像人类一样。因此，这些模型能对复杂任务进行推理，解决以前模型很难解决的
OpenAI推出具备推理能力新AI模型
据ChatGPT制造者美国开放人工智能公司（OpenAI）官网12日报道，该公司已经成功研发出一系列具备推理能力的人工智能（AI）模型，并命名为“OpenAI o1”。这些模型的独特之处在于，其会花更长时间思考问题，再做出响应，就像人类一样。因此，这些模型能对复杂任务进行推理，解决以前模型很难解决的
人工智能神经网络创建虚拟动物模型
为探索大脑如何控制运动的奥秘，美国哈佛大学与谷歌深度思维实验室的科学家合作，创造出一个“虚拟大鼠”——生物力学上逼真的大鼠数字模型。这个“大鼠”有一个人造大脑，可像真正的啮齿动物一样四处走动。该成果代表了一种人类研究大脑如何运作的新方法。相关论文发表在最新一期《自然》杂志上。 人类和动物的运动
人工智能神经网络创建虚拟动物模型
研究人员使用真实大鼠的运动数据创造的“虚拟大鼠”。图片来源：谷歌深度思维科技日报北京6月18日电 （记者张梦然）为探索大脑如何控制运动的奥秘，美国哈佛大学与谷歌深度思维实验室的科学家合作，创造出一个“虚拟大鼠”——生物力学上逼真的大鼠数字模型。这个“大鼠”有一个人造大脑，可像真正的啮齿动物一样四处走
人工智能的五大“视觉”难题
近年来，图像识别水平的快速提升推动人工智能热潮形成，图像识别技术的突破不仅提高了计算机对人脸、文字、指纹及生物特征、医学图片等识别的准确率，而且进一步推动了安全监控、智能交通、无人机、智能制造等广泛领域的发展。但也遇到进一步发展，如可解释、可分析综合、可设计仿真等等挑战。 对此，在中国工程院信
新引擎实现大语言模型推理速度显著提升
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/511841.shtm
自动化所研发出全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎
中国科学院自动化研究所研究员曾毅带领的类脑认知智能团队，打造出全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎（Brain-inspired Cognitive Intelligence Engine，简称为BrainCog，中文名为“智脉”），并进行全面开源开放，为探索面向通用人工智能的类脑智能研究提供基础性
可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2025年度项目指南
可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2025年度项目指南 可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划面向人工智能发展国家重大战略需求，以人工智能的基础科学问题为核心，发展人工智能新方法体系，促进我国人工智能基础研究和人才培养，支撑我国在新一轮国际科技竞争中的主导地位。 一、科学目标
做数学题，人工智能与人类高手不相上下
一年前，美国谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能问题解决器AlphaGeometry，在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中达到银牌选手水平，震惊了世界。IMO是为有天赋的高中生设置的难度极高的数学竞赛。DeepMind团队现在表示，系统升级后的AlphaGeometry2的性能已经超过了IMO金
日本借深度神经网络破译人类思维－人工智能走近大脑
外媒称，日本研究人员已经成功借助人工智能破译了人类的思维和想象，从而在理解人类思想及其背后的大脑机制领域获得了重大突破。 据阿根廷 21 世纪趋势网站 6 月 6 日报道，破解人类思维的内容是科学界长久以来的愿望。事实上，此前的种种研究也已经实现了破译人类所见、回忆、想象和梦境的内容。 例如
9年“孕育”－类脑认知智能引擎“智脉”诞生
曾毅团队 受访者供图近日，中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心研究员曾毅团队发布了历时9年打造的全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎“智脉”(Brain-inspired Cognitive Engine，以下简称BrainCog)，并进行全面开源开放，助力自然智能的计算本质探索和新一代人工智能的发
青年科学家：尺度定律不能显著提高模型因果推理能力
幻觉和泛化是模型落地绕不开的话题。模型的幻觉带来错误回答，使得人们在一些关键的认知上产生疑虑，一定程度上会阻碍大模型落地。由于过分注重尺度定律，人力、算力等大量资源资源投入到尺度定律，导致基层研究人员没有足够多的计算资源研究新的模型路线，挤压创新空间。青年科学家共同探讨大模型技术架构的未来可能性人工
模式识别急需借鉴脑和神经科学
随着计算机硬件、互联网、大数据的发展和深度学习的广泛应用，模式识别作为人工智能的一个重要分支，其方法不断更新发展，并已在许多领域中被推广应用，关注度与日俱增。 实际上，过去20多年中，互联网搜索、视频监控、文字识别、语音识别、人脸识别、人机交互等技术成功应用的背后都有模式识别方法作为支撑。
“征服”数学，AI是否有能力“回答世界”
最近，专门为人工智能（AI）设立的AI国际奥林匹克数学竞赛（IMO）即将进入尾声，其结果将随今年7月于英国巴斯举行的65届IMO大会同步揭晓。这项赛事的目的是推动发展大语言模型的数学推理能力，训练出更高数学水平的新AI模型。 纯数学领域中的重大发现是推理和创造力的灵感结晶，往往意味着人类智慧
新构建！深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”
中国科学院自动化所李国齐研究员和北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作构建出深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”。它可以提供全栈式的脉冲深度学习解决方案，能够处理神经形态数据、构建深度脉冲神经网络、部署神经形态芯片。相关研究成果在线发表于《科学进展》杂志。图片来源：中国科学院自动化所脉冲神经网络被誉为第三
蒋华良院士团队开发可解释性深度神经网络分子表征模型
近日，上海科技大学免疫化学研究所特聘教授蒋华良院士团队在《Journal of Medicinal Chemistry》发表封面文章“Pushingthe Boundaries of Molecular Representation for Drug Discovery with the Gra
基金委发布下一代人工智能方法重大研究计划项目指南
关于发布可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2023年度项目指南的通告国科金发计〔2023〕12号国家自然科学基金委员会现发布可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2023年度项目指南，请申请人及依托单位按项目指南中所述的要求和注意事项申请。国家自然科学基金委员会2023年3月31
AI会威胁人类？“教父们”也有分歧：Meta首席科学家称完全是胡说八道
Meta首席人工智能科学家、有“AI教父”之称的杨立昆（Yann LeCun）似乎并不不担心人工智能会对人类构成威胁。 他在接受最新采访时详细阐述了自己的观点，并在回答有关AI是否聪明到足以对人类构成威胁的问题时，他说道：“请原谅我的法语不好，但这完全是胡说八道。” 杨立昆认为，当今的大型语
新一代人工智能：“轻”装上阵－普惠民生
深度学习近些年来迅猛发展，在人工智能领域显现出了强大的威力。然而这一切是有代价的。为了完成日益复杂的AI任务，神经网络模型体量暴增，对服务器的储存和算力要求也水涨船高，由此产生的经济成本、耗费的电量、对环境的污染正在困扰着这个行业。 人工智能的这场游戏正变得越来越“笨拙”，也越来越奢侈。于是，
科学实践中人工智能到底是什么
陈小平人工智能（AI）到底是什么？对当前产业升级有什么作用？与人类的关系将如何发展？这些问题众说纷纭，莫衷一是。通过对AI的科学基础、科学内涵、科学成果和实际应用四方面的梳理发现，科学实践中的AI主要是经典人工智能，它将在15年内推动大面积、颠覆性创新的产业落地。经典人工智能的科学基础和科学内涵通常
简介金相抛光机待突破的技术难题
a、抛光方式的研究 先进的金相试样抛光机，需要有先进的理论作指导目前，有关金相试样抛光机的理论著作过于老化，新理论和学术研究性文章比其他机械技术理论少，且深度不够，学术价值低，这给新机型的开发研制带来了困难。理论研究是今后有待深入探讨的关键内容之一。 b、冷却方式的研究 多数试样抛光方法最重要
受聘清北两校，朱松纯团队发表最新成果
我们能相信人工智能（AI），并将汽车驾驶、金融保险和医疗健康等决策权全盘交给它吗？很遗憾，现在还不行。 当前基于深度神经网络的AI算法“可解释性”很差，它的处理过程仿佛一个“黑盒子”，不能解释为何作出特定决策。我们无法信任它。因此，可解释人工智能（XAI）的研究——其目的是搭建人机信任的桥梁—
受聘清北两校，朱松纯团队发表最新成果
我们能相信人工智能（AI），并将汽车驾驶、金融保险和医疗健康等决策权全盘交给它吗？很遗憾，现在还不行。当前基于深度神经网络的AI算法“可解释性”很差，它的处理过程仿佛一个“黑盒子”，不能解释为何作出特定决策。我们无法信任它。因此，可解释人工智能（XAI）的研究——其目的是搭建人机信任的桥梁——势在必
ChatGPT如何“思考”
北京时间5月14日凌晨，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）发布了其下一代大型语言模型GPT-4o，人工智能（AI）领域再起硝烟。尽管AI一词已很普及，但其内部运作方式仍像黑箱操作一样，是一个谜。因为AI依赖机器学习算法，而先进的机器学习算法使用模拟人脑结构的神经网络，信息在不同神经元间传递，以
清华交叉团队突破智能光计算训练难题
清华大学电子工程系方璐教授课题组自动化系戴琼海院士课题组另辟蹊径首创了全前向智能光计算训练架构研制了“太极-II”光训练芯片实现了光计算系统大规模神经网络的高效精准训练该研究成果以“光神经网络全前向训练”为题于北京时间8月7日晚在线发表于《自然》期刊清华大学电子系为论文第一单位，方璐教授、戴琼海教授
清华交叉团队突破智能光计算训练难题
清华大学电子工程系方璐教授课题组自动化系戴琼海院士课题组另辟蹊径首创了全前向智能光计算训练架构研制了“太极-II”光训练芯片实现了光计算系统大规模神经网络的高效精准训练该研究成果以“光神经网络全前向训练”为题于北京时间8月7日晚在线发表于《自然》期刊清华大学电子系为论文第一单位，方璐教授、戴琼海教授