据国外媒体报道，谷歌于周一发布全新人工智能系统TensorFlow。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域，主要针对2011年开 发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。

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很多人说，强化学习被认为是真正的人工智能的希望。本文将从7个方面带你入门强化学习，读完本文，希望你对强化学习及实战中实现算法有着更透彻的了解。

创见干货：Google 人工智能技术依赖上下文语境，不仅能够应对各类基本的问题，还能够作为 IT「男」提供技术支持；此外，还可以作为「人生导师」与您聊一聊生命的意义和一系列的哲学话题。

人工智能的奇葩状态在于每个人人都说人工智能，但从科学家到程序员其实没人能清楚定义人工智究竟是什么。这概念之所以那么难以清晰界定，主要原因是人类其实还没太弄清楚究竟什么是智能，自然也就无法从它所覆盖的内容来定义究竟什么是人工智能。既然不能由里往外定义什么是智能，那就需要换个思路，尝试从历史、社会、进化论的视角来定义它。

1 月底，＂人工智能＂领域发生了两件大事。 第一件是 1 月 24 日，学科创始人之一的马文・明斯基（Marvin Minsky）教授因为脑溢血去世。

Adobe 本月早些时候举行了面向 Creative Cloud 用户的年度 MAX 大会。Adobe 通常会在这一大会上发布 Photoshop 和 Premiere Pro 等应用的新功能。

OpenAI是一个人工智能的工具包,包括神经网络,遗传算法,有限状态机等.

Ruby Warrior 是一个游戏，它能让 Ruby 语言和人工智能以一种很有意思的方式互动。你所扮演的是一个爬上高塔顶层获得 Ruby 宝石的战士。

有用的软件系统通常是复杂的。为了有用，它们必须随着终端用户需求和目标环境的变化而变化。在本书中，我们描述了为了征服复杂且不断变化的软件系统方法，即面向对象技术。本章中，我们提供了采用面向对象技术的依据，定义了贯穿全书的基本概念。

随着智能设备的普及，人工智能的研究已经不再局限于学术界，Google、Facebook 等公司都进入这个领域。科技公司的优势是大量的用户，这不仅为机器智能研究提供了大量数据，而且为机器智能的训练提供了现实的场景。由于人工智能是公司竞 争力的重要方面，很难想象他们会轻易分析其成果。不过，有一家公司却把其人工智能方面的研究开源了。

注：随着越来越多的东西依赖于越来越难以捉摸的人工智能（AI），发现后者的缺陷就显得越来越重要，此文中的黑箱研究就越来越必不可少。

有些人总喜欢夸口说：“我从来不会忘记别人的长相。”在人工智能研究突飞猛进的今天，还要这么夸口就有点奇怪了。事实上，现在有些电脑能记住 2.6 亿张脸。上周，谷歌公司的三位研究人员发表了一篇有关全新人工智能系统的研究论文。这一系统名为 FaceNet，谷歌号称它是迄今为止最精确的人脸识别技术。

2007 年 11 月，在收购 Android 系统两年多之后，Google 宣布面向硬件制造商、软件开发商和电信运营商等开放这一系统，并在随后公布了 Android 的源代码；

微软 CEO 萨蒂亚-纳德拉（Satya Nadella）今日在慕尼黑“DLD 科技大会”上称，人工智能（AI）目前仍处于“大型主机时代”，即计算力量集中在少数几家公司手中。纳德拉称，计算机行业崇拜那些不但能利用人工智能软件来模拟现实世界的科技公司，还要让人工智能技术变得实用，把它们提供给更多的用户，正如 PC 和移动设备逐渐取代了大型主机。

在 21 世纪人类和计算机争夺工作岗位的战斗中，计算机正在走向胜利，人类转败为胜的机会并不大。随着技术进步，那些原本人们觉得不太容易自动化的工作，失守的可能性也增大了，以下为原文内容：

近日，斯坦福大学人工智能研究所发布了 2019 年 AI 指数报告 。该报告涵盖范围较广，以下是一些从报告中提取的主要部分： 所有原始数据和图表等均可在 Google 云盘 中找到。 消息来源： https://hai.stanford.edu/news/introducing-ai-index-2019-report

“最近我见了一个做内衣的，也说自己是人工智能的企业，这是非常不正常的现象。现在，人工智能领域的泡沫化特别严重”，中国创客导师、创新工场创始人李开复在寻找中国创客启动仪式主题演讲中表示。

人工智能已经可以帮助人类做越来越多的事情，前不久百度宣布推出了音频转录应用 SwiftScribe，这个网页应用的出现意味着人工智能将改变完全依赖人工的速记行业。