网上有很多关于人工智能的新闻,人工智能怪谈的知识，也有很多人为大家解答关于人工智能奇闻事的问题，为大家整理了关于这方面的知识，让我们一起来看下吧!
本文目录一览：
1、人工智能奇闻事
2、你必须得知道的人工智能领域的大师与大事
3、扎克伯格还是人类吗？
人工智能奇闻事
【měi国】FBIquè认美国史上杀人最多连环杀手中新社8日消息，美国联邦调查局当地时间6日宣布，已承认在1970年至2005年间在全美各地杀害90多名弱势女性的79岁囚犯塞缪尔·利特尔是美国史上yǐ知杀人最多的lián环杀手。
美联社报道称，利特尔承认杀害了93名受害者。联邦调查局已核实了50起谋杀案，并认为“他的所有供词dōu是kě信的”。《纽约shí报》报道称，此前，加里·里奇韦因1980-1990年代在华盛顿州发生的49起谋杀àn被定罪，这曾让他成为杀人最多的美国连环杀手。
当局说，在过去的45年中，利特尔瞄准了包括性工作者和吸毒者在内的弱势女性群体，她们大多是非yì美国人，利特尔tōng常只知道她们的名字或昵称。联邦调查局指出，许多受害者最初被认定为因服药过量、意外或未知原因死wáng。lìng外，有些女性shī踪，尸体从未被发现，这lèi案件也很少引起注意。
【联合国】要没钱了！秘书长：资金可能在本月底耗尽
据中新wǎng8日报道，联合国秘书长古特雷斯7日表示，联合国目前已出现2.3亿美元赤字，储备金可能zài10月dǐ用罄。为避免发不出3.7万名员工薪水，秘书长下令采取措施，节shěng开支。
一位联合国官员在不具名情况下biǎo示，早前古特雷斯就要求会员国，2019年增加对联合国捐献，以避免现金流wèn题，但会员国拒绝了。gǔ特雷斯说：“维护我们财务健全的zuì终责rèn落在会员国肩上。”报道称，若不包括支fù维和bù队营运费用，联合国2018年至2019年营运预算近54亿美元，其中美国贡献22%。
【泰国】一法官在判决谋杀案后突然开枪自杀
封面新闻8日xiāo息，据泰媒报道，10月4日，zài泰国南部惹拉府，一名fǎ官在对一起谋杀案作出裁决后，突然向自己开枪。
负责审理此案的法官卡纳孔裁定五rén无罪后发表讲话：“我们必须有明确、kě信的证据才能判定yī个人有罪。如guǒ不确定，就不能处以刑罚。”当时，卡纳孔还通过社交méitǐ直播zì己de讲话。
“司法程序必须透明、可信，否则误判将让无辜之人成为替罪羊”，说完这些后，随即直播链jiē被切断。根据xiànchǎng目jī者描述，卡纳孔在已故普密蓬国王肖xiàng前念出以上誓词后，就tāo出枪往自己胸部开了一枪。
卡纳孔被紧急送wǎng医院救治，司法部发言人在zhī后的cǎi访中表示，卡纳孔已tuō离生命危险，初步调查可能是因wèi“个人压力”做出这样的举动。
【研究】60年qián拍摄的月球背面长啥样？比能看到的一面更光滑
据é罗斯卫星通讯社7日报dào，俄罗斯国家kē技文xiàndàng案馆展示了苏联“月神3hào”探测器60年前拍摄的月球背面的第一批照片。月球表面的背面，比能看到的nà一面gèng光滑。俄国家科技文献档案guǎn文件储存和归dàng部门负责人安德烈·kù拉金表示，这是因为背面的“月球海洋”和陨石坑gèng少一些。
报道称，苏联行星际站“月神3号”超越"月球地平线"，pāi下了月球神秘的背面。1960年，依据zhè些照片绘制了月球背面的第一本地图册和地图，bìng于1961年发bù了新的yuè球仪。
【yīng国】伦敦小学引入“无性别厕所”，家长：女孩们憋坏了
据环球网8日报道，位于伦敦西部迪内斯菲尔德小学的学生在暑假结束后惊讶地发现，学校在未有任何gào知的情况下，引rù了无性别厕所（男女通yòng厕所）。这一举动是让跨性别学生在学校感到“被接受”的一种方式。但这种做法却憋坏了学生并惹恼了家长。一些家长反映，他们的女儿宁愿憋一整天也不愿同男孩们共用一个厕所。
报道还称，cè所隔间shè计存在缺陷，隔间的墙壁并未从天花板贯通到地板。有家长表示，这样的设计会让偷窥变dé更容易，而事实上，已经有一些男孩越过隔间墙壁顶部窥探女孩如厕了。
【美国】为筹婚礼费用抢银行，一男子被抓或判99年
jù中新网8日报道，30岁的美国德克萨斯州男子邦珀斯为筹集婚礼费用铤而走险，在婚礼前一天抢银行。当地时间4日，他chuǎng入德州格罗fū顿地区市民州立银行，威胁一名出纳员称自己带有枪，并索yào现金，用以支付戒指、婚礼费用。
事发后，邦珀斯的未婚妻在社交媒体上看到警长办公室gōng布抢银行的消息，以及两人的订婚照片。她立即向邦珀斯确认并说服他自首。据报道，大部分赃款都被追回，总额不超guò一万美yuán。逮捕报告指出，警fāng在邦珀斯车上发现一把装有子弹的手枪，但他在抢银行过程中，并未出示枪支。若邦珀斯最终因抢劫罪被逮捕，将最高面lín99年刑期。
【美国】加州立法禁“深度伪造”视频
据环球网8日报道，美国jiā州州长加文·纽瑟姆3日签署了一项立法，将制zuò、散播“深度伪造”（deepfake）视频列入非法行为，yǐ防止错误信息对选举产生影响。这项名为《AB 730》的法律规定：在选举前60天内制作、散步任何经过篡改的政客相关视频、图像及音pín将被视wèi是一种犯罪行为，该fǎ适用于任hé一位候选人。
“深度伪造”是用来形容通过人工智néng技术合成视频或音频文件de一种技术，常用于将名人面孔的图像替换在其他人身上，画面常常以假乱真。在今年年初美国众议院议长佩洛西一段讲话视频zāo到了篡改之后，议员们对这种深度伪造视频表现出了非常大的担忧。
你必须得知道的人工智能领域的大师与大事
小西：小迪小dí，我发现人工智能发展史上很多事情都跟下棋有关呐。 小迪：是啊，人工智能发展史还是要从下棋说起，棋类游戏很多时候都被人类看做高智商游戏，在qí类游戏中让jī器与人类博yì自然再好不过了。zǎo在1769年，匈牙利作家兼fā明家Wolfgang von Kempelen就建造了机器人TheTurk，用于与国际象棋高手博弈，但是最终bèi揭穿，原来是机器人的箱子里藏着一个人。虽然这是个骗局，但是也体现了棋类游戏shì人机博弈中的焦点。 小西：哇，这么早啊！ 小迪：是啊，在1968年上映的电影《2001太空漫游》里，有个qíng节是机器人HAL与人类Frank下国际象棋，最终人类在机器人面前甘拜下风。 小西：哈哈，看来很早人们就觉得有一天，机器人会在下棋fāng面超过人类哦。 小dí：是啊，直到1997年，IBM的深蓝智能系统战胜le国际象棋世界冠军Kasparov，这是一次正式意义上的机器在国际象棋领域战胜了人类。不过，当时时代杂志发biǎo的文章还认为，计算机想要在围棋上zhàn胜rén类，需要再过上一百年甚至更长的时间。因为围棋相比于国际象棋复杂很多，而IBM的深蓝也只是一个暴力求解的系统，当时的计算机能lì在围棋千千万万种变化情况下取胜是不可能的。 小西：后来wǒ知dào。没有过100年，20年hòuAlphaGo在20年hòu的2016年dǎ败了围棋高手李世石，这下人工智能引起了全世界的关注。 小迪：恭喜你，学会抢答了！ 小西：哈哈，过奖过奖。除了下棋，人工智能发展史上有没有什么特别著名的事件或者有名的大师呢，快给我科普科普呀！ 小迪：那可就太多了啊，无数科学家默默地耕耘才有了今天智能化的社会，三天三夜都shuō不完。我就说说近些年火爆的深度学习的fā展史吧。 小西：好，洗耳gōng听呢！ gǎn知器的发明 1943年Warren McCulloch和Walter Pitts一起tí出计suàn模型，在1957年康奈尔大学的Frank Rosenblatt提出了感知器的概念，这shìzhěng个深度学习的开端，感知器是第一个具有自组织自学习能力的数学模型。Rosenblatt乐观地预测感知器zuì终可以学习，做决定和翻译语言。感知器技术在六十年代非常火热，受dào了美guó海军的资金支持，希望它以后能够像人一样活动，并且有自我意识。 第一次低潮 Rosenblatt有一个高中校友叫做Minsky，在60年代，两人在感知器的问题上吵得不可开交。R认为感知器将无所bù能，M觉得感知器存在很大的缺陷，应用yǒu限。1969年，Minsky出版了新书《感知器：计算几何简介》，这本书中描述了感知器的两个重要问题： 单层神经网络不能解决不可线性分割的问题，典型例子：异或门；当时的电脑完全没有能力chéng受神经网络的超大规模计算。 随hòu的十多年，人工智能转入第yī次低潮，而Rosenblatt也在他43生日时，因海事丧生，yí憾未能见到神jīng网络后期的复兴。 Geoffrey Hintonyǔ神经网络 1970年，此时的神经网络正处于第一次低潮期，ài丁堡大xué的心理学学士Geoffrey Hinton刚刚毕业。他一直对脑科学非常着迷，同学告诉tā，大脑对事物和概念的记忆，不是存储在某个单一的地方，而是分布式的存在一个巨大的神经网luò中。分布式表征让Hintongǎnwù很多，随后的多年里他一直从事神经网络方面的研究，在爱丁堡继续攻读博士学位的他把人工智能作为自jǐ的研究领域。 Rumelhart与BP算法 chuán统的神经网luò拥有巨大de计算量，上世纪的计算机计算能力尚未能满足神经网络的训liàn。1986年7月，Hinton和David Rumelhart合作在Nature杂志上发表论文系tǒng地阐述了BP算法： 反向传播算fǎ（BP）把纠错运算量下jiàng到只和神经元数目有关；BP算法在神经网络中加入隐层，能够解决非线性问题。 BP算法的效率相比传统神经网络大大提高，计算机的算力在上世纪后期也大幅提高，神jīng网络开始复苏，引领人工智能走向第二次huī煌。 Yann Lecun与juǎn积神经网络 1960年Yann Lecun在巴黎chū身，在法国获得博士学位后，追随Hinton做了yī年博士后，随hòu加入贝尔实验室。在1989年，Lecun发表论wén提出卷积神经网络，并且结合反向传播算法应用在手写yóu政编码上，取得le非常好的效果，识别lǜ高达95%。基于这项技术的支票识别系统在90年代占据了美国接近20%的市场。 但也是在贝尔实验室，Yann Lecun的同事Vladmir Vapnik的研究又把神经网络的研究带入了第二个寒冬。 Hinton与深度学习 2003年，Geoffrey Hinton在多伦多大学苦苦钻研着shén经网络。在与jiā拿大先进研究院（CIFAR）的负责人Melvin Silverman交谈后，负责人决定支持Hinton团队十年来进行神jīng网络的研究。在拿到资助后，Hinton做的dì一件事就是把神经网络改名为深度学习。此后的一段时间里，同事经常会听到Hinton在办公室大叫：“我知道神经网络是如何工作的了！” DBN与RBN 2006年Hinton与合作者发表论文――《A Fast Algorithm for Deep BeliefNet》（DBN）。这篇wénzhāng中的算法借用了统计力学中“波尔兹曼分布”de概念，使用了所谓的“受限玻尔兹曼机”，也就是RBN来学xí。而DBN也就是几层RBN叠加在一qǐ。RBN可以从输入数据进行预训练，自己发现重要的特征，对神经网络的权重jìn行有效的初始化。这里就出现了另外两个技术――特征提取器yǔ自动编码器。经过MNIST数据集的训练后，识别错wù率zuì低降到了只有1.25%。 吴ēn达与GPU 2007年，英伟达推出cuda的GPU软件接口，GPU编程得以极大发展。2009年6月，斯坦福大学的Rajat Rainahé吴恩达合作发表文章，论文采用DBNs模型和稀疏编码，模型参数高达一亿，使用GPU运行速度训练模型，相比传统双核CPU最快时相差70倍，把本来需要几zhōu训练的时间降到了一天。算力的进步再次加速了人工智能的快速发展。 黄仁勋与GPU 黄rén勋也shì一míng华人，1963nián出生于台湾，在1993年于斯坦fú毕业后创立了英伟dá公司，英伟达起家时主要做图像处理芯片，后来黄仁勋发明GPU这个词。相比于CPU架构，GPU善于大pī量数据并xíng处理。而神经网络的计算工作，本质上就是大量的矩阵计算的操作，GPU的发zhǎn为深度学习奠定了算力的jī础。 李飞飞与ImageNet 深dù学习的三大基chǔ――算法，算力和数据。上面提到的主要shì算fǎ与算力的发展，而数据集在深度学习发展也起到了至关重要的作用。又shì一位华人学者――lǐ飞fēi，于2009年建立ImageNet数据集，以供计算机视觉工作者使用，数据jí建立的时候，包hán320个图像。2010年，ILSVRC2010第一次举办，这是以ImageNet为基chǔde大型图像shí别大赛，比赛也推动了图像识别技术的飞速fā展。2012年的比赛，神经网络第一次在图像识别领域击败其他技shù，人工智能步入深度xuéxí时代，这也是yīgè历史性的转折点。 Yoshua Bengio与RELU 2011年，加ná大学者Xavier Glorot与Yoshua Bengio联合发表文章，在算法中提出一种激活函数――RELU，也bèi称为修正线性单元，不仅识别错误率普遍降低，而且其有效性对于神经网络是否预训练过并不敏感。而且在计算力方面得到提升，也不存在传统激活函数的梯度消失问题。 Schmidhuber与LSTM 其shí早在1997年，瑞士Lugano大学的Suhmidhuber和他de学生合zuò，提chū了长短期记忆模型（LSTM）。LSTM背后要解决的问题就是如何jiāng有效的信息，在多层循环神经网络传递之后，仍能传送到需要的地方去。LSTM模块，是tōng过内在参数的设定，决定某个输入参数在很久之后是否还值得记住，何时取出使用，何时废弃不用。 后记 小迪：其实还有好多有突出贡献的的大师，要是都列出来可以出一本很厚很厚的书啦！ 小西：这些大师都好厉害呀，为了我们的智能化生huó体验，辛勤付出了一辈子。 小迪：是啊，还有很多学者默默无闻地工作，一生清苦。 小西：他们都hǎo伟大，有突出贡献的都应该发奖发奖金，对对对，诺贝尔奖！ 小迪：哈哈。诺贝尔奖多数shì为jī础学科设立的。不过计算机界也有“诺贝尔奖”――图灵奖，这可是计算jī界最高奖项哦！2019年3月27日，ACM宣布，Geoffrey Hinton，Yann LeCun ，和Yoshua Bengio共同获得了2018年的图灵奖。 小xī：太棒了，实至名归！ 小迪：当然，图灵奖在此之qián也授予了很多在人工zhì能领域de大牛，像Minsky，John McCarthy这些，还有华人科xué家，现在在清华大学任职从事人工智能教育的姚期智先生在2000也获得过图灵奖呢！ 小西：大师们太不容易le，我们也要好好学习呀！ 小迪：是ya！如今我们站在巨人的肩膀上，许多人都可以接触到深度学习，机器学习的内容，不管是工业界还是学术界，人gōng智能都是yī片火热！ 小西：希望这yī轮人工智能的兴起不会有低潮，一直蓬勃发展下去，更好dì造福rén类。 小迪：嗯！
扎克伯格还是人类吗？
zhā克伯格是真人。关于扎克伯gé是机器人或者是蜥蜴人的阴谋论，很多网友可能早已不陌生，这些年来总有人认为扎克伯格不是人类，而是 AI 机器人。
在 2017 年，有次谈到rén工智能 AI 的时候，他竟然瓢嘴爆出：自己曾是rén类 .....
他说 ' 我是人类 ' 的时候，用的是 was（guòqù式），而当zì己说完就连忙解释，' 我还是人类，我只是指代以前的自己而已。'
然而他的无心之失却让那些阴谋论者得逞了，他们纷纷表示：看到没，他真的不是rén类了。但shì直到 2018 年扎克伯格因为脸书涉及外泄yòng户资料而被传出席美国国会听证会，
因为他在听证会的 ' 表现 '，让 ' 扎克伯格是机器人 ' 的gěng彻底被wǎngyǒu们玩坏了，网友们纷纷表示总算是找到 ' 扎克伯格是机器人 ' 的证据了。
当他面对近 100 位参议员几gè小时轮番盘问，甚至被gè大媒体记者的长枪短炮对准，他依然沉着冷静，即使是被问dào极其刁钻的问题，他依然能miàn不改色地对答rú流。于是阴谋论者纷fēn表示，他kěn定是早已经把所yǒu的情况、问题和答案都编进了程序。
以上就是关于人工智能的新闻,人工智能怪谈的知识，后面我们会继续为大家整理关于人工智能奇闻事的知识，希望能够帮助到大家！
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