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俄罗斯人工智能第 11 期，2020 年 9 月 25 日
8 月 27 日，经济发展部宣布联邦项目已获通过，联邦项目摘要文件文本出现在一些在线出版物中。联邦项目的各个要素由经济发展部（负责 AI 生态系统）、通信部（AI 实施、数据集开发）和工业和贸易部（设备生产）协调。据报道，重点是发展“强 AI”领域的研究中心、可信计算机系统、计算机视觉、语音合成和识别以及 AI 就业的道德方面。我们注意到，DeepMind 和 OpenAI 等公司的目标中提到“强 AI”等同于人类智能，这似乎过于雄心勃勃，文件中对它的提及可能代表了缺乏更广泛理解的“强 AI”的目标。
Wenliang Li - Kevin Li
kevinwli@outlook.com www.kevinwli.net 6 Handyside St, London N1C 4UZ, UK 我对寻找人工智能和生物智能体背后的一般智能原理很感兴趣。我致力于生成模型、近似推理和密度估计，特别关注时间序列数据和训练灵活/深度模型。此外，我喜欢揭示现有方法的失败模式。许多灵感来自认知神经科学。 专业经历 2022 年至今 Google DeepMind 研究科学家，通用人工智能 开发最先进的序列预测和不确定性量化模型 理解和解释大规模图像和语言模型 2021 年至今 伦敦大学学院 威康信托神经影像中心荣誉研究员 教育 2015-2021 伦敦大学学院盖茨比计算神经科学部
2023 年技术和电信展望 - Metaverse Post
人工智能的发展将与法规齐头并进 人工智能 (AI) 在 2022 年取得了一些重大发展——由 DeepMind (Alphabet) 设计的人工智能程序 AlphaFold 已被证明能够分解蛋白质的结构，凸显了技术在科学进步中的作用。人工智能模型在未标记的数据上进行训练并能够执行不同的任务，而大型语言模型可以从数十亿个单词和短语中学习，它们将继续发展并为跨行业的多项任务提供解决方案。但人们争论的是，这些深度学习模型是否太有限而无法实现类似人类的智能（如果可以实现的话），或者是否需要开发其他范式，例如以上下文和整个环境为主导的范式。
战略性人工智能价值图分析可识别出对业务影响较大的领域，而非孤立的用例
人工智能 (AI) 和生成式人工智能 (GenAI) 技术有许多应用，可使各个领域的企业受益。这些应用可以增强消费者体验、提高效率、创造新的收入来源或降低成本。然而，许多企业难以发现其真正的潜力，不确定如何确定最有用、最可行的用例来实现其目标。战略性人工智能价值图分析的关键要求之一是确定高影响力的业务领域，而不是孤立的用例。我们将首先研究 Google DeepMind 关于人工智能 (AGI) 模型级别的论文 [1] 中提到的五种人工智能进化能力。如图 1 所示，这五种人工智能进化能力代表了从基本工具到完全自主代理的一系列智能辅助。了解这些能力对于将人工智能解决方案映射到特定的价值链活动非常重要。
InstaDeep CB Insights AI 前 100 名 2021 年
关于 InstaDeep InstaDeep 成立于 2014 年，是欧洲、中东和非洲地区企业决策型 AI 产品的领导者，总部位于伦敦，在巴黎、突尼斯、拉各斯、迪拜和开普敦设有办事处。凭借在机器智能研究和具体业务部署方面的专业知识，该公司在 AI 优先的世界中为其合作伙伴提供了竞争优势。利用其在 GPU 加速计算、深度学习和强化学习方面的丰富专业知识，InstaDeep 打造了新颖的 DeepChain™ 平台等产品，可解决各行各业最复杂的挑战。InstaDeep 还与人工智能生态系统的全球领导者建立了合作关系，例如 Google DeepMind、NVIDIA 和英特尔。该公司是英特尔 AI Builders 计划的一部分，并被 NVIDIA 评为首选深度学习合作伙伴。
全球数字契约人工智能治理多利益相关方磋商
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Statstalk -Africa：经济学和统计中的生成AI应用 - 第1部分
生成人工智能（Genai）是人工智能（AI）最具变革性的分支之一。是指基于从现有数据中学到的模式，可以创建新内容，例如文本，图像，音乐甚至代码。与主要旨在识别模式并做出预测的传统AI系统不同，生成的AI模型可以生成类似于培训的输入数据的新型输出。使用一些更熟悉的生成AI工具用于：生成文本（OpenAi的GPT-4）；发声（Openai Jukebox），DeepMind的Wavenet；图像生成（Openai的DALL-E）；时间序列生成（Amazon Web服务的TimeGan），视频生成（Sora - OpenAI的文本对视频模型）；和代码生成（Openai和Github，OpenAI Codex的GitHub Copilot）。
端到端责任
Google 的各个团队都在努力将这些研究成果应用并落实到我们的模型、产品和风险管理中。例如，2019 年的论文“模型报告的模型卡”为人工智能模型定义了“营养标签”，该标签随后在 Google 和整个行业中得到采用。2023 年的论文“算法系统的社会技术危害：确定危害减少的分类法”提出了一种人工智能危害分类法，为我们发布前的风险评估提供了参考（见第 18 页）。此外，2023 年的一篇 Google DeepMind 论文研究了未来更强大的通用模型可能带来的新风险（例如网络安全威胁），并提出了一种用于评估模型抵御这些风险的预警系统方法，该论文正在用于为负责任的模型训练、部署和安全决策提供参考。
Quentin Ferry（博士）
深度学习课程和认证：（i）深度学习。 （ii）UC Berkeley-设计，可视化和理解深NN（审计，2021年）； （iii）DeepMind-强化学习系列2021（审计，2021年）。-----熟悉：经典DL体系结构（MLP（FF），CNN，RNN，NLP，Transformers），模型培训与优化（SGD，正规化，超参数调整等），应用程序（RL，Vision，Vision，NLP，GAN，VAE）。无监督的学习与数据分析（PCA，TSNE，MDS等）。-----编程语言：Python（Numpy，Pandas，Pytorch，Matplot- Lib），R，Matlab（也是Java，Java，JavaScript，CSS，CSS，HTLM，MySQL）。-----科学交流（即手稿，海报和谈话）（精通所有办公室软件和Adobe Illustrator）；流利的英语和法语。
生命智能时代
AlphaFold 是一种预测蛋白质结构的人工智能工具，在两年一度的蛋白质结构预测挑战赛中，它击败了大约 100 个团队，而这一挑战赛长期以来一直困扰着生物学家。在 2023 年 12 月的更新中，Isomorphic Labs 和 DeepMind 发布了改进的 AlphaFold 模型，该模型可以更准确地预测蛋白质结构，并模拟与配体等其他分子的相互作用。AlphaFold 预测了人体中几乎所有蛋白质的形状，以及在 20 种研究最广泛的生物体（包括酵母、果蝇和老鼠）中发现的数十万种其他蛋白质。最近，在 2024 年 5 月，该团队推出了 AlphaFold 3，这是一种新模型，不仅可以预测蛋白质的结构，还可以预测几乎所有生物元素，如 DNA、RNA、配体及其相互作用。