人工智能

据中国信息通信研究院数据显示，2017年，AI市场规模达到了220亿元，预计其将以48%的年均复合增速发展，2020年将达到710亿元。其中，智能语音在中国人工智能市场中的份额占22%，即48亿元。

当数据科学家谈论深度学习时，通常谈论的是图像生成、检测、分类和回归任务。尽管如此，深度学习和人工智能正被广泛应用于机器人领域，并解决了其中一些重大的挑战。正是对计算机视觉的深入学习推动了人们对自动驾驶汽车的追求。强化学习也为AlphaGo这样的应用提供了动力，而更多的组织希望通过这些应用获得更多回报。

陈左宁表示，经典的HPC的算力环境可支持现有人工智能的模型算法，但性能功耗比和性价比都较低，并非最适合的，需要创新体系结构和软件架构。

随着组织继续应对冠状病毒疫情，以证明数据分析和人工智能的投资回报率，实现智能自动化以及利用数据的多样性、公平性、包容性至关重要。

配备自动能源管理和维护警报的智能建筑的想法已有多年的文献记载。现在，人工智能的兴起有望实现更高水平的自动化管理。

IoT Analytics发布的《人工智能市场报告2020-2025》估计，到2025年，全球工业人工智能市场规模将达到725亿美元。

人工智能技术如今得到越来越多的应用，从研发疫苗到在线购物再到农业种植，人们期望在2021年看到更多的发展和进步。

技术是中立的，也是双向发展的，不会因为惧怕风险而停滞不前。对深度伪造的内容不能一竿子打死，很多深度伪造的合成媒体内容具有存在的正当性，而对影响国家安全、公共安全、政治的虚假信息才需要加强监管和规制。

研究表明，人工智能技术在阻止网络安全威胁和数据泄露方面至关重要。而人工智能处于数字革命的最前沿，人工智能改变人们工作和生活的重要方式之一是网络安全。人工智能可以加强网络安全，但也带来了挑战，因为道德黑客和黑帽黑客都在采用人工智能技术。

人脸识别系统已经给我们的城市带来诸多方便。然而，在许多国家，对人脸识别的抵抗声也在不断高涨。研究人员、公民自由倡导者和法律学者都受到人脸识别技术兴起的困扰。他们正在跟踪其使用，揭露其危害并开展运动以寻求保障甚至是彻底禁止技术的使用。然而，技术发展的潮流浩浩荡荡，更多人认为该技术的存在是“不可避免的”，但是其背后存在的道德伦理问题值得我们深思。

随着技术的迭代，人工智能正在快速从解决 “具体问题” 的弱人工智能向解决 “通用问题” 的强人工智能演进。

在今天发表在《科学报告》杂志上的一篇文章中，研究人员展示了如何采用一个世纪前引入的物理概念来解决这两个挑战，该物理概念描述了铁块冷却过程中磁体的形成。