1、Emotional intelligence the essential skillset for the age of AI Key Findings 74% of executives and 58% of non-supervisory employees believe that EI will become a “must-have” skill: 61% of executives 。

2、 人工智能报告之机器学习 Artificial Intelligence Report of Machine Learning 2020 年第 1 期 顾问：唐杰 2020 年 1 月 II rQqPrRmQmRqOnPmNxPpOpM6M8Q7NsQnNsQmMiNoOrMiNpOpPbRpPzRvPtQtMxNtRrP 图目录 图 1-1 机器学习发展历程。

3、1 浅谈人工智能的下个十年 Jie Tang Computer Science Tsinghua University 2 人工智能的第三次浪潮 pOtMmMrNmRoQnPqRyQmNsR8OaO6MoMmMoMnNiNnNqMkPtRqQ8OnNvMuOsQrPwMqNpQ 3 人工智能历史人工智能历史 4 人工智能领域发展趋势人工智能领域发展趋势Powered byClaude Shanno。

4、 中国人工智能产业中国人工智能产业 知识产权白皮书知识产权白皮书 （2 20 01919） 中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟（A AIIAIIA） 2012019 9 年年 1 12 2 月月 I 中国人工智能产业知识产权白皮书中国人工智能产业知识产权白皮书 2 20 01919 编写单位编写单位 主编主编 上海交通大学苏州人工智能研究院 俞凯。

5、略的影响，既取决于敌方对其军事应用能力的认知，也同样取决于其实际能力。
例如，一个国家要发展出定位和锁定敌方所有核武发射器的能力，在技术上极具挑战性，但这项能力却能产生出巨大的战略优势。
因此，各国都垂涎三尺，不顾一切技术困难追求这项能力，即使这样做有可能惊动对手，增加冲突的可能性。
从技术上说，高级人工智能仍难以克服源自数据局限和信息论论证的障碍，但跟踪和瞄准系统只需要被视为具备这项能力，便可产生破坏稳定的作用。
一种近乎实现的能力，也许比已经实现的能力更加危险。
人工智能的发展轨迹，连同辅助信息技术和其他方面的进步，将对未来25年的核安全问题产生重大影响。
人工智能技术或延续近年来快速进化的趋势，抑或在现有技术成熟后趋于稳定。
一些理论家认为，机器在未来某个时候可能会发展出提高自身智力的能力，形成“超级智能”，具备人类无法理解或控制的能力，但对于人工智能的进化之路（包括形成超级智能的可能性）仍然众说纷纭。
有人设想取得初步突破之后会遭遇挫折；有人则猜测会走循序渐进的道路。
上述两种极端情况与核战争的前途关系不大。
发展停滞（又称为人工智能的寒冬）只会导致当前核安全环境的微末变化。
若超级智能成为现实，人工智能将令整个世界面目全非，在此过程中人类或将得到挽救或将走向毁灭。
另外两种情况下，人工智能的发展取得巨大进步，实现许多新的功能，但至少在某些方面仍逊于人类、容易出错，。

6、术必将成为新一轮科技革命和产业变革的重要的驱动力量。
然而作为一项颠覆性的技术，人工智能对人类社会的各方面尤其是知识产权制度提出了新的挑战。
针对这些挑战，由中国人工智能产业发展联盟（Artificial Intelligence Industry Alliance，AIIA）学术与知识产权工作组组织，在上海交通大学苏州人工智能研究院的牵头下，联合各会员单位、法学界、人工智能产业界、知识产权服务机构等在内的专业团队组建了人工智能产业知识产权研究课题组。
课题组对人工智能产业的知识产权保护现状进行跟踪分析，对人工智能产业的知识产权热点问题进行深入的研究探讨，并以系列报告的形式于每年持续发布人工智能产业相关白皮书，以期引导、鼓励、并保护人工智能企业技术创新，促进成果转化和产业化，为人工智能产业的整体发展提供智库和智力支持，为我国人工智能产业的发展保驾护航。
课题组于 2018 年发布了 2018 人工智能产业知识产权与数据白皮书（以下简称“2018 白皮书”），从基本法律概况（保护端）、专利分析（创新端）和专利价值评估（运营端）三个具体角度，呈现了 AI 领域的知识产权现状，并通过既有争议和案例的展示，对数据相关权利的几个主要问题进行了梳理。
2018 白皮书一经发布，就在社会各界引起了强烈反响，在此基础上，2019 年，课题组征集更多单位参与，扩大研究范围，加大讨论力度。

7、 人工智能全球最具影响力女性学者报告 Report of Women in AI 2000 Most Influential Scholar Award 主 办 单 位：清华中国工程院知识智能联合研究中心 清华大学人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 战略合作单位：北京市科学技术委员会人才交流中心 数 据 提 供：AM 技 术 支 持： 智谱.AI 2020 年 3 月 。

8、人工智能之机器学习 Artificial Intelligence Report of Machine Learning 2020 年第 1 期 顾问：朱军，唐杰 2020 年 1 月 1 概概述篇述篇 . 1。

9、显示了AI已经如何破坏健康和护理。
随后，报告提出了一个路线图，以帮助各国使用人工智能，并将各国的卫生系统从被动转变为主动，进而对健康情况进行预测甚至预防。
低收入和中等收入国家（LMIC）应对系统性卫生挑战，例如卫生工作者短缺，人口服务不足，城市化进程迅速和信息虚假等，从人工智能中受益最大，但也遭受了最大的损失。
对COVID-19大流行的反应只是一个例子，这个例子也说明了全球健康状况现在如何依赖数据。
但是，大多数国家仍需要建立这些数据的可使用性和可操作性，并且不投资风险的政府会进一步扩大其人口中的医疗不平等现象。
低收入和中等收入国家的许多案例已经将人工智能用于健康方面处于世界领先地位。
例如，卢旺达的虚拟健康咨询服务已经覆盖了三分之一的成年人口，并且印度的医院正在使用人工智能来预测心脏病发作的风险，即可以提前七年。
高收入国家在健康方面也可以从人工智能中受益匪浅。
例如，医护人员短缺是一项全球性挑战，到2030年，全球缺口预计将达到1800万。
这增加了对支持性人工智能工具的投资的必要性，该工具可以帮助护士和社区医护人员诊断和治疗传统上被认为有疾病的人。
人工智能不应取代人类，而应通过执行诸如处理大数据的任务来增强人类的能力，以加速和使健康问题的诊断更加准确。
“除了现有的传染病负担和不断增加的慢性病潮流之外，许多国家还没有做好应对新出现的疾病的准备，例如COVID-。

10、入至少10亿美元、正在进行的人工智能计划的企业，并对相关高管进行了广泛、深入的采访。
调查发现： 扩张人工智能并不容易。
尽管越来越多的组织已经通过了试点，但只有13%的企业在众多团队中推出了多个人工智能应用程序，而COVID-19危机阻碍了这些开展人工智能企业的前进。
但这仍然是值得的。
97%规模化人工智能的领导者已经从他们的部署中看到了可量化的好处，在创造收入、降低风险、与客户接触和优化成本方面，人工智能更有可能实现或超过他们的预期。
制定计划会有帮助。
高绩效组织遵循四个原则：授权、运作、培育、监督和扩大。
为了成功地规模化人工智能，领先的企业需要通过正确的工具、技术平台和敏捷实践来打下坚实的数据基础。
他们建立了平衡的运作模式、创造了合乎道德的人工智能算法、培养了丰富的人才和合作伙伴。
最后，为了扩大规模化的成果，企业需要不断检查人工智能模型的准确性和影响。
人工智能的好处是显而易见的，企业只需要拨开天平就能触及它们所带来的利益。

11、了解当今人工智能的道德状况。
我们想了解组织可以做些什么来转移到设计符合道德规范的人工智能系统、如何从中受益，以及如果不这样做会产生什么后果。
我们发现，虽然客户越来越信任人工智能支持的交互，但机构在伦理方面的进展却令人失望。
因为信任一旦遭到破坏以后，重建信任是很困难的。
道德上的人工智能需要在审计、培训和道德运作的基础上建立强有力的领导力、治理和内部实践基础。
在此基础上，组织必须：1.明确概述人工智能系统的预期用途，并评估其总体潜在影响； 2.积极部署人工智能以实现可持续发展目标；3.在人工智能系统的整个生命周期中积极地嵌入多样性和包容性原则，以促进公平性；4.借助技术工具提高透明度，人性化人工智能体验，确保人工智能系统的人工监督；5.确保人工智能系统的技术鲁棒性；6.赋予客户隐私控制权，让他们负责人工智能交互。

12、to drive AI at scale to transform the financial services customer experience）中，我们采访了5000多名客户和300多名银行和保险业高管。
我们发现，金融服务公司越来越多地转向人工智能来进行客户交互，并且从中获得了显著的收益。
事实上，51%的客户每天都与银行和保险公司进行人工智能交互，而金融服务公司在面向客户的功能中部署人工智能后，其运营成本降低了13%，每个客户的收入增加了10%。
当涉及到扩展这些计划时，问题就开始了。
如果不想被落在后面，金融服务机构应该：投资于价值驱动的人工智能，以改变客户体验；创建基于信任和道德的人工智能治理方法，以推动广泛的客户采用；提供人工智能体验，考虑到需要同理心和情感的“签名时刻”；建立AI使客户参与所需的技术基础；为人工智能设置高级领导角色，旨在被加速采用；让客户了解人工智能能为他们做什么，并使人工智能系统可解释和透明。

13、数据点，它们可以帮助定位病毒/DNA结构，使其更接近目标。
创建DNA试验研究的模拟途径和相应的处理方法可以作为基础，加快新型冠状病毒肺炎疫苗的发现和治疗途径。
本报告主要介绍人工智能的几个关键趋势：趋势一: 利用深层神经网络结构提高归纳能力和准确性。
趋势二：从系统1深入学习过渡到系统2深入学习。
趋势三：图像分割、分类和属性摘取。
包括以上等11个趋势。
（关注公众号“三个皮匠”，获取最新行业报告资讯）点击下载报告：印孚瑟斯（Infosys）：人工智能优先成为有活力的企业PDF全文将分享到三个皮匠每日知识精选知识星球，三个皮匠感谢您的支持！加入三个皮匠报告网站年度VIP即送星球年会员需要批量下载和及时更新最新研究报告的朋友，可以加入我们的三个皮匠每日知识精选知识星球分享会，大量的中外文精品报告及各类专题资料将会优先分享到知识星球中，加入即可下载全部报告，还可根据您的需要定制各类报告。
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14、了自己的作用 随着金融犯罪领域的不断发展，人工智能正在为银行提供一种更快、更智能的方法，以减少误报，获得对客户行为更全面的认识，并在此过程中降低成本。
全球研究发现，金融服务机构每年在金融犯罪调查上的支出为180.9亿美元，其中62% 用于欧洲、中东和非洲地区的劳动力支出。
根据联合国的数据，所有这些只能追回不到1% 的犯罪所得。
尽管银行一直在寻求通过简单在现有系统上加倍下注，来更有效地采用这种技术，但反洗钱过程往往保持着严重的“孤立”状态，系统和部门之间缺乏凝聚力。
人工智能遗留技术是一种很好的抑制剂，在开放源码技术使罪犯能够更快地适应和发展的时候，减缓了银行的速度。
银行必须找到更广泛、更智能地寻找系统脆弱性的方法，同时促进各部门之间更密切的协调。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：Raconteur：2020年人工智能商业报告。
点击下载PDF报告。

15、的作用，意味着政府在这些领域干预的全新途径。
此外，NSAI强调需要一个健全的生态系统，以促进前沿研究，不仅解决这些社会问题，并作为人工智能创新的试验台，同时使印度能够通过在全球范围内扩展这些解决方案，以取得全球战略领先地位。
2.基于技术的人工智能系统管理方法：人们对使用技术和统计方法来解决人工智能相关问题的兴趣越来越大，这不仅增加了该领域的研究主体，也促进了学术界和业界解决方案开发者的责任感。
下图图显示，在过去十年中，在人工智能、机器人和计算机科学相关的会议上，“伦理”主题的论文数量正在增加。
该领域的进展尚处于萌芽阶段，必须加以推进，以跟上人工智能领域一些经典和热门话题的总体增长步伐。
人工智能领域关键词与“伦理”主题相关的论文数量：人工智能领域关键词涉及“经典”、“热门”和“伦理”主题的论文数量：世界各地的私营部门、学术机构、政府组织和国际机构都为负责管理人工智能系统的技术工具的研发做出了贡献。
国防高级研究计划局(DARPA)致力于可解释人工智能(XAI)，确保人工智能抗欺骗(GARD)的稳健性，理解群体偏见(UGB)和机器常识(MCS)。
世界经济论坛启动了全球人工智能行动联盟，以加速在全球和跨部门采用可信任、透明和包容的人工智能。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：印度国家研究院(NITI Aayog。

16、NOVEMBER 2018 MCKINSEY ANALYTICSNeil Webb Notes from the AI frontier: AI adoption advances, but foundational barriers remain Survey respondents report the rapid adoption of AI and expect only a minima。

17、人工智能之人工智能之知识知识表示学习表示学习 报告报告顾问：刘知远顾问：刘知远 清华大学人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 清华-中国工程院知识智能联合研究中心 2020 年 7 月 rQnQpOrRtOnMqPtRtOmMpQ6M8Q7NsQmMoMmMeRoPoOiNtRoQ9PpPwPNZrMzRMYpPqP I 目录目录 报告说明.。

18、年，北美人工智能博士毕业生中有65%进入了产业，高于2010年的44.4%，凸显了产业已开始在人工智能发展中发挥更大的作用。
3.创造一切：人工智能系统现在可以以足够高的标准合成文本、音频和图像，以至于人类很难分辨出合成和非合成输出的区别，因为这项技术的某些应用受到限制。
4.人工智能面临着多样化的挑战：相比之下，2019年，45%的美国居民人工智能博士毕业生是白人，2.4%是非裔美国人，3.2%是西班牙裔。
5. 中国在人工智能期刊引文方面超过了美国：几年前，中国在期刊出版物总数上超过了美国，现在在期刊引文方面也领先于美国；然而，过去十年，美国的人工智能会议论文(也被大量引用)一直显著多于中国。
6.大多数美国人工智能博士毕业生来自国外，且留在美国：2019年，北美新的人工智能博士中，国际学生的比例继续上升，达到64.3%比2018年增加了4.3%。
在外国毕业生中，81.8%留在美国，8.6%在国外工作。
7.监视技术快速、廉价，而且越来越普遍：大规模监视所需的技术正在迅速成熟，图像分类、人脸识别、视频分析和语音识别等技术都在2020年取得重大进展。
8. 人工智能伦理缺乏基准和共识：尽管许多团体在人工智能伦理领域产生了一系列定性或规范性的产出，但该领域通常缺乏可用于衡量或评估关于技术发展的更广泛社会讨论与技术发展之间关系的基准它自己。
此外，研究人员和民间。

19、智能会议上提出的与伦理学相关的研究，以及世界各地大学的计算机科学(CS)系正在提供什么样的伦理学课程。
报告关键摘要自2015年以来，提交给人工智能会议的标题中包含伦理相关关键词的论文数量有所增长，尽管在主要人工智能会议上匹配伦理相关关键词的论文标题平均数量多年来仍然较低。
2000-19年在人工智能会议上提及伦理关键词的论文标题数量2020年，与人工智能的道德使用相关的五个最受关注的新闻话题是：欧盟委员会关于人工智能的白皮书的发布、谷歌解雇道德研究人员蒂姆尼特盖布鲁、联合国成立的人工智能道德委员会、梵蒂冈的人工智能道德计划以及IBM退出面部识别企业。
按主题分列的2020年人工智能伦理新闻报道(占总数的%)文本由云闲 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：人工智能研究所(HAI)：2021年人工智能指数报告。

20、p在世界各地的司法管辖区，有关数据和人工智能治理的新政策举措和条例标志着自我监管的结束和新监督的兴起。
随着监管环境继续以传统的速度发展，领先的组织正在积极主动地解决人工智能道德和治理问题，而不是等待对它们实施要求。
ppCOVID19以及病毒。

21、p全脑功能连接组：高通量全脑成像辅助预测斑马鱼决策行为nbsp;brpp由于技术上的挑战，以往对生物脑的研究多集中在局部脑区。
随着光学成像技术的兴起，结合斑马鱼幼鱼这样一种神经网络规模适中，且脑组织高度透明的模式生物，使得高通量的全脑成像成。

22、p欢迎来到第四版的人工智能指数报告。
今年，我们显著扩大了报告中可用的数据量，与更广泛的外部组织合作校准我们的数据，并加深了我们与斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所HAI的联系。
人工智能索引报告跟踪整理提取和可视化与人工智能相关的数据。
它的。

23、在世界各地的司法管辖区，有关数据和人工智能治理的新政策举措和条例标志着自我监管的结束和新监督的兴起。
随着监管环境继续以传统的速度发展，领先的组织正在积极主动地解决人工智能道德和治理问题，而不是等待对它们实施要求。
ppCOVID19以及病毒。

24、政府机构寻求在日益动态和复杂的环境中提供高质量的服务。
然而，过时的基础设施和缺乏收集和使用大量实时数据的系统，使各机构难以完成其任务。
政府有巨大的机会利用物联网IoT改造公共服务，以提供特定情况的实时数据，从而改善决策和优化运营效率。
pp。

25、机器学习是让计算机不依赖确定的编码指令，模拟或实现人 类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构 使之不断改善自身的性能。
机器学习是人工智能核心技术，是使计 算机具有智能的根本途径。
基于处理数据种类的不同，可以分为有 监督学。

26、人类居住的发展，从岩洞到房屋，从乡村到城市，从活动到存储，是一部空间管理的历史。
今天，工业化的发展极大丰富了物质资源，这给人们带来愉悦感的同时，也侵占了生活空间。
据报道，平均每个美国家庭拥有3000件物品1 ;每10名美国人中就有1人租用异。

27、为智能的未来做好准备 美国总统政办公室 美国国家科技委员会 技术委员会 2016年10 免责声明 该中译本由译和第九区联合提供；翻译的准确性由译者宫科技政策办公室负责。
关于美国国家科技委员会 美国国家科技委员会是政分处理科技事务的要机构，负。

28、 电信网络人工智能应用电信网络人工智能应用 白皮书白皮书 2018 年年 中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟 2018年年9月月AIIA 电信网络人工智能应用白皮书2018 年 引 言 1956 年， 在达特茅斯学院举行的一次。