早在1960年代，Geoffrey Hinton的高中时期，就有一个朋友告诉他，人脑的工作原理就像全息图一样。

一张图读懂谷歌开发者2016年大会

　　几年前，Google 在数据挖掘的答卷上交出了 Google Now，现在是更强大的 Google Assistant。

　  在计算机发明之前，大多数实验心理学家认为，大脑一个不可知的黑盒子。你可以通过响铃、狗分泌唾液来分析一个主体的行为，但思想、记忆、情绪这些东西都是模糊莫测，超出了科学的范围。因此，这些自称行为主义者，局限于自己的研究：刺激和反应，反馈和强化，铃铛和唾液的研究。他们试图放弃了解头脑的内部运作，统治了该领域四十年。

　近日Google在官方博客中宣布开源一个名为SyntaxNet的项目，它能帮助机器更好的进行自然语言理解，让机器在听懂人话方面更进一步。

　　Quora上有个问题「Is there any place for software engineers that do not learn AI or Machine Learning in the next 10 years or does everyone have to learn it?」，算上提问者本来一共也就两个Followers，我是第三个。。。但让人没有一点点防备的是，这个问题居然受到了大神Peter Norvig的垂青，给了个回答[1]。
　　

( YiViAn 2016年4月30日 )硅谷的芯片制造商Movidius于昨天发布了Fathom Neural Compute Stick芯片。 这个芯片看上去像是一个U盘， 但是里面和镶嵌了高端的视觉处理单元， 可以处理高级图形认知。 该公司的另一款芯片是Myriad 2， DJI最新的无人机正是采用了这个芯片。 而Fathom基本上就是即插即用的Myriad 2版芯片。Movidius希望工程师们可以利用这个芯片来为他们的产品制造...

今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”(简称GAIR)。大会现场，雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@...

　　澳大利亚的物理学家大概想提早退休，所以创造了一个人工智能，只要稍加管理，就可以运行、甚至改善复杂的物理学实验。研究的目的是让人类科学家们可以专注在高层次的问题以及研究设计，让繁琐劳累的实验操作交给机器人实验助理去搞定。
　　

按：本文作者董飞，整理自百度深度学习研究院人机交互负责人顾嘉唯在硅谷关于智能计算和无人车的讲座雷锋网 (搜索“雷锋网”公众号关注) 首发，转载请注明出处和作者。公号：董老师在硅谷。

五个月以前，谷歌将自己的深度学习系统 TensorFlow开源。 而如今，亚马逊也决定，跟随谷歌的脚步将自己的深度学习软件开源。目前，你可以在 Github 上看到相关的源代码，项目名为 DSSTNE(读作 destiny)。

近日，日本开发育儿手机应用(APP)的First-Ascent公司推出了一项新技术，可以根据婴儿的哭声分析哭泣的原因。预计2016年秋季将把这项新功能添加到现有的育儿APP“与爸爸一起育儿”之中。

在2012年，加州的Google X Lab 用一千台电脑架成的Google Brain，展现了前所未有的机器学习能力。研究者们准备了一千万张从Youtube 随机截图的静止画面给Google Brain「观看」。研究者没有在系统中预设任何图像知识、也没有在图片上附加任何说明标签，就让机器自己发掘图库所隐含的规则。在三天的「观看」学习之后，Google Brain 成功地将这些Youtube 截图分成了三类：...

介绍AlphaGo的技术原理，以及背后涉及到的类神经网络以及深度学习技术。

要应用科学方法进行数据探索，就应该知道可以应用什么程度的方法。神经网络对股市预测而言是无效的。蒙特卡罗算法也不能提供太多帮助，而应用不当的随机森林算法能够真正毁掉你在东南亚的假期。如果它被NSA(美国国家安全局)使用，后果会更严重。在这篇文章中，我们将简要介绍机器学习方法的分类，并了解它们是如何与不同的业务范围关联的。