虽然人工智能已经无缝过渡到各个领域，但专家们仍然认为人类是处理意外情况和道德困境所必需的。还讨论了对武器化机器人的恐惧和人工智能在没有人类控制的情况下发展的潜力。然而，正如 Yumi 所展示的 AI 在创造力和情商方面的潜力，未来值得期待。随着 AI 的集成在我们的社会中变得越来越重要，关键的挑战是获得公众对 AI 的可靠性和安全性的信任。
00:00:00 在本节中，视频解释了人工智能 (AI) 及其对应物机器人技术并不是电影让我们相信的敌人。曾经只能由人类解决的问题现在由 AI 管理，AI 似乎已经无缝过渡到不同领域，例如手机、流媒体电视、社交媒体应用程序和 GPS 地图。该视频还解释说，人工智能技术源于研究和模仿大脑的工作方式。神经网络相当于人脑运作方式的计算机，网络中的神经元负责添加输入和输出。此外，机器学习，即让计算机从它们分析的数据中学习的科学，已经成为金融、医疗保健、在线零售和税务会计等不同行业变革的驱动力。
00:05:00 在本节中，视频讨论了机器学习如何不断改进，当前的许多研究都集中在提高其有效性和效率上。机器学习算法只是该过程的一部分，因为它们不包括数据准备、问题建模或将计算机解决方案转换为实际解决方案。深度学习是指一种特定的神经网络或机器学习算法，它已经自我发挥了数百万次以学习最佳策略。人工智能可用于营销，例如网站通过分析购买历史来推荐特定商品，但自动化与真正的人工智能创造力之间存在差异。该视频还谈到了免费提供的社交数据的潜在危险以及将 AI 用于机器人技术的可能性。
00:10:00 在本节中，受访者讨论了机器人和人工智能的现状，指出虽然深度学习可以帮助他们加快学习过程，但他们仍然缺乏区分物体（如苹果和梨）的基本能力。好莱坞对机器人的描绘虽然很有趣，但根据它们目前的能力，在很大程度上是不切实际的。然而，制造人形机器人的愿望可能会被证明是可行的，因为世界已经为人类而建，并且对于具有类人能力的机器人来说可能更容易导航。 AI 有可能接管更平凡的人类任务，例如做饭和叠衣服，这引发了关于它们是否可以与人类进行有意义的合作的问题。
00:20:00 在本节中，专家们讨论了人工智能 (AI) 和机器人技术在医学和外科等各个领域的潜在影响。虽然人工智能可用于分析医疗数据并可能改善治疗，但专家认为，在发生意外事件或错误时，人类医生仍然是必要的。此外，一个棘手的问题是 AI 是否可以学习人类道德和伦理标准的复杂性，这在某些职业（例如医学）中是必需的。研究人员正在研究如何教机器像数百年前的哲学家一样进行推理，但这仍然是一项具有挑战性的任务。
00:25:00 在本节中，专家们讨论了当 AI 负责做出艰难决定时出现的道德困境，例如在事故中是优先考虑汽车驾驶员的安全还是行人的安全。探讨了将道德考虑因素编程到 AI 系统中的潜在影响和复杂性，例如在某种情况下确定最不坏的结果。此外，由于对安全和潜在故障的担忧，人们自然而然地不愿接受人工智能。然而，技术突破正在推动社会更多地采用人工智能，即使在空中交通管制等重要领域也是如此，但挑战在于通过安全性和可靠性赢得公众信任。
00:35:00 在本节中，讨论了情商在机器人中的重要性，阅读和发出情绪状态信号的能力对于人类与 AI 之间的顺畅交互变得越来越必要。然而，由于文化和个人差异，识别和解释某些面部表情可能很困难。此外，尽管技术可行，但家庭机器人的生产和可负担性仍不确定，机器人可能还需要 50 年才能从自动化和数字运算过渡到创造力和独创性。演讲者提到了他们对编程的迷恋以及最初认为 AI 可以导致退休的信念，但这在 20 年后仍未实现。
00:10:00 在本节中，黄仁勋讨论了 AI 和 MLOps 的未来，提到了根据市场调整功能并为每个用例提供最佳产品的重要性。他怀疑量子计算在未来五年内是否会普遍有用，但指出机器学习和深度学习的进步已经在许多领域带来了 1,000,000 倍的改进。他相信人工智能将能够比人类更好地执行许多任务，并预测我们将在未来几年看到超人人工智能。 Huang 还强调了 AI 在芯片制造和设计中的重要性，指出没有 AI 就无法构建下一代芯片。
00:15:00 在本节中，NVIDIA CEO 讨论了该公司通过允许世界各地的研究人员使用 NVIDIA GPU 进行具有强大计算能力的科学研究，为科学计算民主化所做的贡献。他还谈到了通过人工智能实现计算机科学的民主化，这使得几乎任何人都可以下载预训练模型并在其应用领域实现超人能力。此外，他还分享了公司为解决气候变化问题而采取的举措，例如构建一个名为 Earth-2 的数字双胞胎，它可以模拟地球的气候。
00:05:00 在本节中，Sam Altman 讨论了负责任的 AI 开发的重要性，承认其潜在的好处和坏处。他们强调需要定制选项，允许用户在特定范围内将 AI 行为与他们自己的价值观保持一致，并收集公众对这些范围应该是什么样子的意见。首席执行官们还承认，鉴于 AI 的强大功能以及负责任地建设的重要性，它们可能会产生重大的负面影响，同时还强调了在医疗保健和教育等领域的潜在好处。最后，他们讨论了人类保持对 AI 的控制的关键需求，特别是防止专制政府试图利用该技术，并提醒用户注意当模型自信地陈述完全虚构的事实时可能出现的幻觉问题.
00:10:00 在本节中，他讨论了人工智能是在世界上创造了更多真相还是更多谎言的问题。他们提到他们创建的模型应该被视为推理引擎而不是事实数据库，并且它们是人类的工具并且可以增强他们的能力。然而，他们确实承认人工智能可以消除数百万现有工作岗位，增加种族偏见和错误信息，并创造出比全人类加起来更聪明的机器，这可能会带来可怕的后果。他们强调承认这些不利因素并避免它们的重要性，同时朝着有利的方向努力，例如治愈疾病和教育每个孩子。他们还提到需要整个社会团结起来，为 AI 定义防护栏。
00:15:00 在本节中，Sam Altman 讨论了人工智能的风险及其对社会的影响。他们承认人工智能对选举的影响以及它如何被用来操纵信息的不确定性，但他们也强调该技术可以被控制、关闭或改变规则。他们表示，Touch GPT 将改变人们过去在 Google 上做的几件事，但它是一种根本不同的产品。虽然 CEO 同意 Elon Musk 对 AI 系统讲真话的重要性的看法，但他们对 AI 应该如何发展有不同的看法。他们还强调需要深思熟虑的政策和政府的关注来应对人工智能的风险，以及将其融入教育同时避免增加学生作弊或懒惰的重要性。
00:00:00 sigmoid 背后的想法可用于平滑 Heaviside 阶梯函数并为每个输出分配概率或输入范围。这在训练神经网络时尤为重要，因为它确保了可微性。在此示例中，神经网络具有两个神经元的输入层和五个神经元的输出层。隐藏层包含 100 个使用 relu 激活函数的神经元。最后一层使用 softmax 将 x 和 y 坐标的输出分配为五个神经元的最大值。通过使用 argmax 函数，可以确定最大值的索引，从而更容易对数据集进行分类。
00:05:00 该视频描述了 softmax 函数，该函数将 n 个元素的向量作为输入，并输出 n 个元素的概率向量作为输出。在训练期间，神经网络确定一组权重和偏差，使其将输入数据分类为五个不同的螺旋，这些螺旋由非线性决策边界分开。通过查看输出空间，神经网络将相似点聚集在一起，使它们线性可分。然而，当移动到初始训练区域之外时，神经网络会线性扩展决策边界，从而导致分类不准确。最后，该视频演示了如何通过绘制 softmax 函数的输出图形来可视化每种颜色的概率。
卷积神经网络解释（CNN 可视化）
卷积神经网络解释（CNN 可视化）
该视频使用数字识别示例解释了卷积神经网络 (CNN) 及其图像识别结构。
第一个隐藏层，即卷积层，应用内核或特征检测器来转换输入像素并突出显示特征，例如边缘、角和形状，从而产生多个具有非线性函数的特征图。
新生成的特征图被用作下一个隐藏层（池化层）的输入，它减少了特征图的维度，并通过保留重要信息帮助构建对输出的进一步抽象。池化层减少过度拟合，同时通过下采样特征图加速计算。 CNN 的第二个组成部分是分类器，它由完全连接的层组成，这些层使用从输入中提取的高级特征来正确分类图像。
为什么卷积神经网络如此有效？
为什么卷积神经网络如此有效？
卷积神经网络 (CNN) 的成功在于它们使用低维输入，这使得它们仅需数万个标记示例即可轻松训练。
由于存在于现实世界中但不一定存在于人工重新排列的图像中的像素块的可压缩性，通过使用仅输出少量有用信息的卷积层也取得了成功。尽管 CNN 用于执行各种图像处理任务，但它们的成功不能完全归因于它们的学习能力，因为人类和神经网络都无法从高维数据中学习。相反，他们的体系结构中的硬编码空间结构必须在训练之前就存在，以便“看到”世界。
可以教 AI 区分是非吗？ [4K] |人工智能 |火花
可以教 AI 区分是非吗？ [4K] |人工智能 |火花
该视频讨论了人工智能和机器人技术的现状和潜力，涵盖深度学习、机器人能力、对各行业的潜在影响、伦理、情商和局限性等主题。
虽然人工智能已经无缝过渡到各个领域，但专家们仍然认为人类是处理意外情况和道德困境所必需的。还讨论了对武器化机器人的恐惧和人工智能在没有人类控制的情况下发展的潜力。然而，正如 Yumi 所展示的 AI 在创造力和情商方面的潜力，未来值得期待。随着 AI 的集成在我们的社会中变得越来越重要，关键的挑战是获得公众对 AI 的可靠性和安全性的信任。
黄仁勋 — NVIDIA 下一代 AI 和 MLOps 首席执行官
黄仁勋 — NVIDIA 下一代 AI 和 MLOps 首席执行官
NVIDIA 首席执行官黄仁勋解释了公司专注于机器学习的历史，从为 ImageNet 竞赛加速神经网络模型开始。他讨论了 NVIDIA 的全堆栈计算类型及其在构建适用于不同应用程序的通用 GPU 方面的成功。 Huang 预测人工智能在芯片制造和设计方面的增长，以及深度学习算法模拟气候变化缓解策略的潜力。他还讨论了 MLOps 的重要性，并将机器学习的精炼过程比作工厂。最后，Huang 分享了他对虚拟世界创新和创造力未来的兴奋之情。
他更容易受到伤害并招致更多的批评，他认为这是一种完善自己的想法和做出更明智的决定的方式。詹森还谈到了他的领导方式，指出无论公司的股票表现如何，他的行为和解决问题的方式都是一致的。作为一家上市公司，他承认要取得成功存在外部压力，但他相信，如果他们能清楚地表达自己的愿景以及他们为什么要做某事，人们就会愿意试一试。
OpenAI 首席执行官、首席技术官谈风险以及人工智能将如何重塑社会
OpenAI 首席执行官、首席技术官谈风险以及人工智能将如何重塑社会
OpenAI 首席执行官兼首席技术官山姆奥特曼告诉美国广播公司新闻的丽贝卡贾维斯，人工智能将重塑社会并承认其中的风险：“我认为人们应该高兴我们是一个......讨论人工智能对社会的潜在影响，强调需要负责任的发展，符合人类价值观并避免负面后果，例如裁员或增加种族偏见。
他们断言，虽然人工智能有潜在的危险，但不使用这项技术可能会更危险。首席执行官们还强调了人为控制和公众意见在定义人工智能护栏方面的重要性，以及人工智能革新教育和为每位学生提供个性化学习的潜力。在承认与人工智能相关的风险的同时，他们对其在医疗保健和教育等领域的潜在好处表示乐观。
神经网络是决策树（w/ Alexander Mattick）
神经网络是决策树（w/ Alexander Mattick）
神经网络是决策树，是一种机器学习算法，适用于具有明确定义的统计数据的问题。他们特别擅长学习表格数据，这是一种易于存储和理解的数据。
在此视频中，来自剑桥大学的 Alexander Mattick 讨论了最近发表的一篇关于神经网络和决策树的论文。
这是一个改变游戏规则的人！ （DeepMind 的 AlphaTensor 解释）
这是一个改变游戏规则的人！ （DeepMind 的 AlphaTensor 解释）
AlphaTensor 是一种新算法，可以通过将矩阵乘法分解为低阶张量来加速矩阵乘法。这是矩阵乘法的一项突破，可以节省大量时间和精力。
该视频解释了由 Google 的 DeepMind 开发的工具 AlphaTensor 如何成为人工智能领域的游戏规则改变者。
谷歌的 AI Sentience：我们离它有多近？ |科技新闻简报播客 |华尔街日报
谷歌的 AI Sentience：我们离它有多近？ |科技新闻简报播客 |华尔街日报
关于 Google 的 AI 系统 Lambda 是否可以变得有感知力的争议将在本节讨论。虽然专家们驳斥了这个想法，但人们担心它可能发生的看法以及政策制定者和法规带来的潜在危险。讨论强调，人们更多地关注 AI 系统的超能力和歧视或操纵的后果，而不是它们可能因无法正常工作而造成的危害。
神经网络，视觉介绍 |可视化深度学习，第 1 章
神经网络，视觉介绍 |可视化深度学习，第 1 章
该视频清晰直观地介绍了神经网络的基本结构和概念，包括人工神经元、激活函数、权重矩阵和偏置向量。
它演示了如何使用神经网络来查找数据中的模式，确定数据集中的边界线和复杂的决策边界。还强调了激活函数的重要性，因为它有助于处理更复杂的决策边界和对数据进行分类。
该视频最后承认了深度学习先驱的支持，并探索了经过训练的神经网络是什么样子的。
可视化深度学习 2. 为什么神经网络如此有效？
可视化深度学习 2. 为什么神经网络如此有效？
该视频探讨了神经网络的有效性，深入探讨了 softmax 函数、决策边界和输入转换。该视频解释了如何使用 signoid 函数代替传统的 argmax 函数为每个输出分配概率。
然后它演示了使用 softmax 函数对相似点进行聚类并使它们在训练过程中线性可分。然而，当移动到初始训练区域之外时，神经网络会线性扩展决策边界，从而导致分类不准确。
该视频还解释了如何将神经网络中的第一个神经元转换为决策边界的平面方程，并演示了一种交互式工具，可通过神经网络可视化手写数字的转换。