人工智能解锁新领域深度学习算法助力发现古人类遗迹
近年来，深度学习作为机器学习的一个分支，在考古学中迅速普及应用，使得考古工作的效率得到提升。除了用于发现考古遗迹，预测、翻译古文字，人工智能还参与了部分文物的修复过程。 人工智能继续探索新领域，这次是考古。 近日，来自美国宾夕法尼亚州立大学、澳大利大悉尼大学等4所研究机构的研究人员，在著名考古学期刊《考古学杂志》上发表的研究成果展现了深度学习算法在发现古人类遗迹方面的潜力。 该成果显示，利用深度学习算法，研究人员在美国东南部发现了多处距今3000—5000年前的美洲原住民生存遗迹——贝环（shell ring），该遗迹的发现将有助于进一步了解美国原住民的社会经济结构。 解决样本稀少问题 贝环是由动物骨骸、植物、软体动物壳、陶瓷碎片等堆积而成的一个环形结构，它们通常位于富含丰富贝类的河口附近。贝环中夹杂的贝壳﹑各种食物的残渣以及石器﹑陶器等文化遗物，对于了解当时的自然环境和社会环境有很大帮助。此次研究主要以美国东南部......阅读全文
人工智能解锁新领域 深度学习算法助力发现古人类遗迹
近年来，深度学习作为机器学习的一个分支，在考古学中迅速普及应用，使得考古工作的效率得到提升。除了用于发现考古遗迹，预测、翻译古文字，人工智能还参与了部分文物的修复过程。 人工智能继续探索新领域，这次是考古。 近日，来自美国宾夕法尼亚州立大学、澳大利大悉尼大学等4所研究机构的研究人员，在著名考
人工智能进入“深度学习+”阶段
虽然从底层技术看，ChatGPT并不算创新，但其社会影响远远超出了预期。这款由美国人工智能公司OpenAI开发的聊天机器人，2022年11月推出后火遍全球，成为史上增长最快的消费者应用程序。 让机器和真人自由对话，一直是人工智能领域的重要目标之一。ChatGPT的爆火背后，其实是深度学习技术的
深度学习复兴：向人工智能迈进
它是未来的一部分，我们才刚刚开始。图片来源：BRUCE ROLFF 3年前，美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌X实验室的研究人员从YouTube视频中提取了1000万个静态图像，并将其输入“谷歌大脑”——由1000台计算机构成的网络，从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3
深度学习算法“解密”脑活动
英国《自然·医学》杂志9月25日在线发表的一项研究，报告了一种可以分析四肢瘫痪患者大脑活动的深度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激，从而恢复瘫痪肢体的功能性运动。 慢性瘫痪患者的生活质量可以通过脑机接口加以改善。脑机接口可以将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备（例如计算机光标
AI侦探敲碎深度学习黑箱
研究人员创建了能填补照片空白的神经网络，以鉴别人工智能瑕疵。 Jason Yosinski坐在美国加州旧金山的一个小型玻璃办公室内，陷入了对人工智能的沉思。作为优步公司的研究科学家，Yosinski正为在笔记本电脑上运行的人工智能（AI）进行“脑外科手术”。 很多AI将改变人类现代生活，例如
深度学习算法准确追踪动物运动
根据英国《自然·神经科学》杂志8月21日在线发表的一项研究，美国哈佛大学团队运用一种新型深度学习算法，成功追踪动物运动及行为，其准确度可达到人工水平，而且无需采用追踪标记物或进行费时的手动分析。专家认为，这一成果打开了海量的数据来源之门。 准确追踪行为发生期间的身体运动部位是运动科学的一项重要
深度学习协助预测厄尔尼诺 |《自然》论文
《自然》发表的一篇论文Deep learning for multi-year ENSO forecasts报道了一种可以提前一年半预测厄尔尼诺事件的深度学习方法，克服了该领域内长期存在的一项挑战。用来预测厄尔尼诺现象的CNN预测系统来源: Ham et al. 厄尔尼诺事件发生于太平洋东部和
TPU将成深度学习的未来？（一）
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时，谷歌的CEO皮采提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（张量处理单元）的处理器，简称TPU。在这个月看来，第一代的TPU处理器已经过时。在昨天凌晨举行的谷歌I/O 2017
TPU将成深度学习的未来？（二）
能够进行数据推理的第二代TPU第一代的TPU只能用于深度学习的第一阶段，而新版则能让神经网络对数据做出推论。谷歌大脑研究团队主管Jeff Dean表示：“我预计我们将更多的使用这些TPU来进行人工智能培训，让我们的实验周期变得更加快速。”“在设计第一代TPU产品的时候，我们已经建立了一个相对
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中