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Yoshua Bengio 教授的书面声明
人类正处于人工智能 (AI) 加速发展的轨道上。2019 年，最先进的模型是 GPT-2，该模型无法可靠地数到十。仅仅四年后，同样基于深度学习的类似但更大的人工智能系统可以编写软件并就智力主题提供建议。科技公司现在正竞相创造通用人工智能 (AGI)：在大多数或所有知识工作中匹敌或超越人类能力的通才和自主系统。2018 年深度学习图灵奖的三位获奖者（Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和我）将 AGI 的时间线定在几年到几十年的区间内。在本文中，我研究了这其中涉及的一些更大规模的风险，并提出了减轻灾难性后果风险的方法。
大数据和人工智能如何发挥作用
仅仅拥有积累大量数据所需的处理能力和存储空间是不够的。一定有办法解决这个问题。由于没有人能够扫描大量数据来寻找可用于战略规划的模式或联系，因此人工智能被用于这项任务。数据使组织能够更多地了解特定的人口统计数据及其动机。当消费者被动或主动使用某项技术时，就会生成描述该技术的数据。这包括信用卡、智能手机、相机和任何增强其数据配置文件的电子设备。当分析正确时，机构可以了解很多有关个人或群体的行为和特征的信息。此类重要信息可用于改进服务或产品。因此，企业现在竞相开发最强大、最准确、最全面的数据收集和分析工具。
构建量子计算机：实用介绍
全球竞相打造世界第一台量子计算机，吸引了政府和工业界的巨额投资，也吸引了越来越多的人才。与许多尖端技术一样，最佳实施方案尚未确定。这本重要的教科书介绍了四种最先进的量子计算平台：核磁共振、量子光学、离子阱和超导系统。书中回顾了量子计算实际实现所依赖的基本物理概念，然后对每种硬件固有的优缺点进行了平衡分析。教材包括 80 多个精心设计的练习，为教师提供了实用的解决方案、关键场景中的应用问题以及进一步阅读的建议，有助于获得实用而广泛的学习体验。《构建量子计算机》适用于物理学、工程学和计算机科学专业的高年级本科生和研究生，是这一新兴领域的宝贵资源。
太空探索的计算机视觉
摘要 — 可以说，我们生活的时代是新太空时代的开端。当所有主要的私营和公共太空部门都在竞相成为第一个登陆火星的人时，星际任务就变得至关重要。不仅火星，木卫二和金星也被认为是生命的家园。自主性是实现这些星际任务目标的基本部分。深度学习和计算机视觉可用于实现航天器的自主性。本文讨论了计算机视觉在太空应用中的作用以及计算机视觉在火星探索中的进展。它还总结了 NASA MER 任务中使用的立体视觉算法，这是计算机视觉在太空探索中的典范。关键词 — 航天器对接、轨道机动、立体视觉
2022 年年度影响报告
因此，在如此廉价的本土能源面前，看到我们的两位首相候选人竞相禁止在农业用地上安装太阳能，真是令人费解。当然，这并不是利兹·特拉斯提出的唯一疯狂政策，英国太阳能协会今年夏天与许多支持该政策的利益相关者（包括内阁部长）合作，以废除该政策。最近发表的《斯基德莫尔评论》和新内阁部长发表的几份公开支持声明证实，本届政府坚定地期待太阳能在屋顶和地面安装方面的扩张。反对党甚至更加乐观，工党希望在下一届议会中将太阳能的比例提高三倍。可再生能源将成为下届大选的焦点。
从公共利益角度治理人工智能
人工智能 (AI) 被定位为 21 世纪初具有决定意义的通用技术。各国竞相确保在人工智能创新能力方面的领导地位，重点关注横向创新政策，以推动国内技术竞争力。然而，我们认为全球和国家政府需要更加关注人工智能创新的方向。我们提出，市场塑造方法可以帮助协调公共和私人互动，推动人工智能向公共利益迈进。我们进一步提出，这需要更大胆的全球技术政策议程，以协调和塑造国家和非国家行为者在人工智能开发和传播中的关系，以实现公共利益活动。我们最后提出了一系列有限的建议，以帮助政策制定者制定