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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。
美国的人工智能政策必须涵盖初创企业
事实上，人工智能并不新鲜。作为一种理论概念（执行类似人类计算的机械设备），人工智能可以追溯到数千年前。现代领域出现在第二次世界大战之后。1950 年，英国数学家、密码破译大师艾伦·图灵发表了《计算机机械与智能》，其中图灵提出了一种名为“模仿游戏”的机器智能测试。“人工智能”一词首次出现在 1955 年达特茅斯大学计算机科学教授约翰·麦卡锡安排的研讨会上。1959 年，美国科学家亚瑟·塞缪尔在一次关于教机器下棋的演讲中提出了“机器学习”一词。近年来，随着可用数据量越来越大，加上获得巨大计算能力越来越容易和越来越便宜，这一领域的发展速度极快。
人工智能与临床心理学 - 当前趋势
摘要 心理治疗赋予陷入情绪冲突的患者一种控制感，使他们能够处理自己的反应，并通过有意识和行为的改变恢复镇静。这些转变可以通过提高他们的倾听技巧、观察能力、创造意识、使他们更加专注和干预来实现。在治疗过程中使用专门的工具和技术，不仅可以改变而且可以增强他们的认知和有效理解。融合这两个广泛范围的想法：心理学的复杂性和人工智能的活力在最近一段时间内获得了发展势头。本综述重点介绍机器智能如何通过计算机实施的心理治疗工具增强自我意识。关键词：人工智能；应用；心理学 * 通讯作者：Mohammad Tahan，伊朗比尔詹德伊斯兰阿扎德大学 电子邮件地址：t.mohammad2@gmail.com https://doi.org/10.6092/2612-4033/0110-2184
计算与认知
电气工程与计算机科学系 ( https://catalog.mit.edu/schools/engineering/electrical- engineering-computer-science ) 和脑与认知科学系 ( https://catalog.mit.edu/schools/science/brain-cognition-sciences ) 提供联合课程，可授予计算与认知理学学士学位 ( https://catalog.mit.edu/degree-charts/computation-cognition-6-9 )，该课程侧重于脑科学、认知和机器智能的计算和工程方法这一新兴领域。课程设置灵活，可满足学生对该领域各种兴趣的需求 — 从受生物启发的人工智能方法到大脑中的逆向工程电路。该联合课程为学生的职业生涯做好准备，包括人工智能和机器学习的高级应用，以及系统和认知神经科学的进一步研究生学习。该项目的学生是两个系的正式成员，并有一名来自脑与认知科学系的学术顾问。
` CECRI 新闻
受疫情影响，卡拉库迪科学与工业研究理事会 (CSIR) 中央电化学研究所 (CSIR-CECRI) 于 2021 年 9 月 26 日以线上方式庆祝了印度科学与工业研究理事会 (CSIR) 成立 80 周年。CSIR-CECRI 首席科学家 V. Saraswathy 博士在欢迎辞中欢迎主宾，并向听众介绍了 CSIR 的起源、辉煌的过去和充满希望的现在。她对 CSIR 的快速发展充满信心，认为其未来将硕果累累。CSIR-CECRI 主任 N. Kalaiselvi 博士在主席致辞中引用了《自然》杂志最近的一篇文章，该文章称人工智能 (AI) 和机器智能 (MI) 将统治整个世界，涵盖科学技术的方方面面，这也必将加强我们的自力更生口号。
建造与人学习和思考的机器
我们想要什么机器智能？我们设想的机器不仅是思想的工具，而且是思想中的合作伙伴：合理，有见地，知识渊博，可靠和可信赖的系统与我们一起思考。当前的人工智能（AI）系统在某些时候满足了其中一些标准。从这个角度来看，我们展示了如何将协作认知科学用于工程师系统，这些系统确实称为“思想合作伙伴”，旨在满足我们的期望并补充我们的局限性。我们制定了几种协作思想模式，其中人类和人工智能认为合作伙伴可以参与并提出Desiderata作为与人类兼容的思想伙伴关系。借鉴了计算认知科学的图案，我们激发了通过贝叶斯镜头围绕其使用的思想伙伴和生态系统设计的替代缩放路径，从而通过贝叶斯镜头来实现我们的合作伙伴，从而积极地建立和理性，而不是人类和世界的模型。
测试系统智能|约瑟夫·西法基斯（Joseph Sifakis）
摘要我们讨论了系统智能测试的充分性以及通过其实施提出的实际问题。我们建议替换测试作为系统在给定上下文中成功执行任务的另一个系统成功的系统的能力。我们展示了如何使用该测试来比较通过图灵测试无法考虑的人和机器智能的各个方面。我们认为，通过替换测试的建筑系统涉及一系列技术问题，这些问题超出了当前AI的范围。我们提出了一个实施建议的测试和验证系统属性的框架。我们讨论了AI系统验证的固有局限性，并提倡新的理论基础，以扩展现有的严格测试方法。我们建议，基于人与机器之间技能的互补性，替换测试可能会导致多种智力概念，反映了在不同程度上结合基于数据的和符号知识的能力。
智能飞行控制系统 - CORE
莱特兄弟中的一位讲述了自己对抗阵风的亲身经历，他写道：“利用自动机器克服这些干扰的问题吸引了许多聪明才智的注意力，但对我和我兄弟来说，完全依靠智能控制似乎更可取”[1, 2]。莱特兄弟的驾驶行为依赖于对视觉和惯性线索的正确解读，展现了生物智能控制。过去，人类飞行员通过手动灵活性、知情规划和任务协调来驾驶飞机。随着飞机特性和技术的发展，飞机操作越来越依赖于机电传感器、计算机和执行器。面板显示器增强了决策能力，稳定性增强系统提高了飞行质量，制导逻辑将机器智能带到了现代飞机大部分任务中“无人值守”飞行的地步。
对认知启发式人工智能的批判性审视
摘要 大自然是许多发明和理论的灵感源泉。这种灵感的主要好处之一是将不可能变为可能。人工智能领域的诞生也不例外，人们采用认知启发的方法，梦想拥有一个像人类一样思考的智能系统。然而，人类智能向机器智能迈进的这段旅程坎坷且充满挑战，导致人工智能与认知研究分离。在本文中，我们重点介绍了人工智能发展中认知启发的主要挑战和机遇。然后，我们将灵感来源分解为四个抽象层次，研究人员可以从中获得灵感。这些层次为人工智能系统建模贡献了三个主要阶段。从认知层次到建模阶段的二维映射及其之间的关系旨在协助认知启发方法的过程。