如果你曾用过Google翻译将某些文字从你的母语翻译成某个外国语言，再重新翻回来，应该会发现结果非常好笑或非常恐怖──就看你怎么觉得；例如一篇原本是某国语言的技术文章，直接用Google翻译翻成英文，出来的结果可能是完全不知所云。
其实如果你很想整同事，还有一个很好玩的“企业用废话产生器(Corporate Gibberish Generator )，只要输入企业名称(编按：可惜只支援英文…)，就会跑出一段看起来好像有意义的废话形容你的公司，就像是：
不过以上离题太远了，我扯这么多的原因是因为看到在个网站(参考连结)上的图表──Verbal Ink是一家专职翻译公司，他们做了一个有趣的实验，让一位真人西班牙语翻译跟号称在2015年功能有进步的Google翻译进行了一场“比赛”。
比赛的项目包括直接文字翻译以及语音输入翻译(口译)，结果很有趣，无论是文字翻译或是口译，真人专业译者的精准度当然是没话说，而Google翻译的结果在意思或文法上仍会出现谬误，因此这家翻译公司建议， Google翻译在一般非母语网页浏览或是出国旅游时还是能派上一些用处，但如果是正式的商业文件或要求精准的内容，还是找专业的翻译比较好。
这一方面显示了目前人工智慧的进展，在另一方面也让我们得知，如果要让电脑达到百分之百准确、能支援关键任务的语言翻译，还有好长一段路要走(编按：像是哆啦A梦的翻译糕、Star Trek里连外星语言都能翻的电脑…)；你觉得我们要等多久？
三星不仅仅是智能手机行业的领导者之一，同时还是手机芯片业的佼佼者。而三星下一代 Galaxy S9 旗舰级手机，按照一贯的战略，必定是用自己家的处理器。这个新的处理器，就是 Exynos 9810 处理器。三星今天在宣布自己 CES 2018 创新奖名单时，首次公开确认了 Exynos 9810 移动 SoC 芯片。 但三星并未公布详细的 Exynos 9810 规格细节，只表示这是一款采用第二代 10nm 工艺打造的旗舰处理器，将会搭载第三代的定制化 CPU 核心，GPU 基于 Maili G72 打造的多核。配备全球首款支持 6CA（载波聚合）的千兆级 LTE modem，同时很可能有望整合 CDMA 实现全网通。 此
AI可能引发下一次工业革命，世界各国都在争抢AI人才。先前美国麻州大学教授做了一项电脑科学论文发布数量排名，前十名全部是美国的大学，亚洲国家当中新加坡国立大学排第一，在全球排第15，中国的大学在亚洲前十名的也有不少。这次日经新闻与荷兰学术出版公司Elsevier合作的一项调查显示，根据论文被引用次数来看，在全球前十名当中中国的大学占据2个位置。 调查认为，学术出版物的文献引用率可以反应论文的品质，而在2012～2016年期间，论文被引用次数前十名当中，排名最高的是微软，中国科学院与清华大学分据第3名与第9名。其他上榜者名次从高到低有新加坡南洋理工学院、法国国家科学研究中心、卡内基梅隆大学、多伦多大学、麻省理工大学、Google、
AI无处不在。例如，Facebook首席执行官马克扎克伯格（Mark Zuckerberg）在本周向美国国会提交近10个小时的证词期间，曾数十次提及AI，当时他指的是解决虚假账户和错误信息等问题的潜在解决方案。AI已经成为苹果，三星和LG等手机制造商的流行语。 Linley集团分析师Linley Gwennap表示：“大多数高端智能手机都有一个AI加速器，包括iPhone X的Apple A11芯片和Galaxy S9的三星Exynos 9810。他在上周举行的芯片分析公司处理器大会上表示：“我们已经看到它逐渐渗透到中高端手机市场，并且随着时间的推移，它可能会继续渗透到低端手机市场。” AI智能芯片将比智能手机传播得更
自计算机出现以来，人机交互界面经历了命令行到图形化界面的更新迭代，而随着人工智能（ AI ）在生活中的逐渐普及和应用，例如苹果的Siri、亚马逊的Alex，甚至是京东的JIMI已经纷纷闯入我们的生活，我们现在正在经历从图形化界面向对话式界面的技术变革时刻，而这其中， 对话机器人 的发展将会是一个关键点。下面就随那我来体现小编一起来了解一下相关内容吧。 图形化界面VS对话式界面 比较一下图形化界面和对话式界面，主要有以下四点差异： 1）图形化界面是二维的，更加重视广度；对话式界面是一维的，更加注重深度，用户可以更专注于一件事情上。 2）图形化界面更加注重空间感，主次关系也要通过颜色和距离感来实现差异化，这是图形化界面设计时的一
近日，浪潮发布新款 AI 应用 服务器 AGX－5。而在不久前，英伟达、华为等巨头也纷纷推出AI硬件产品。产品密集发布，AI硬件市场火爆。据国际数据公司（IDC）公布的《2017年中国AI基础架构市场调查报告》（以下简称《报告》），2017年AI硬件销售额同比增长235%，在AI整体市场占比72.4%。 传统印象中，服务器是提供计算服务的硬件，难言“时髦”。但风生水起的人工智能、大数据、云计算都离不开服务器，由此，被架到风口上的服务器产业驶入发展快车道。 与传统服务器比，AI服务器强在何处？服务器如何刷新速度，以与快速发展的AI相适应？前者的应用场景和挑战在何处？ 数据暴涨 传统算力难达要求 “梯子很长，但还远远够不到
横扫围棋界后， 人工智能 企业 DeepMind 近日又在学术期刊《Nature Medcine》发表一项研究。“这项研究或将改变重度眼疾的治疗方式。” DeepMind官网自信地写道。 这篇题为《可在临床上用于视网膜疾病诊断和转诊的深度学习》的论文称，系统能诊断包括糖尿病眼病、黄斑病变等50多种眼科疾病，准确度超过专家，并且可推荐相应的诊疗措施。 DeepMind 慢慢的变成了 AI 领域的明星，其将 机器学习 和系统神经科学的前沿技术相结合，建立强大的通用学习算法，其开发的 AlphaGo 打败了世界最顶尖的围棋手。此前有外国媒体报道，DeepMind 欲将其算法应用到医疗保健行业，包括计划在 5年内使用机器学习处理英国国家医
作为2019世界人工智能大会的重要组成部分，世界人工智能大会安全高端对线日在上海世博中心举办。本次高端对话由上海赛博研究院联合国内外知名机构共同承办，期间将发布世界人工智能安全法治导则、世界AI产业十大实践案例和十佳学术论文，并聚焦智能网联汽车安全、人工智能数字内容治理、人工智能数据安全等主题进行深度研讨。 全球迈向AI时代，如何确保人工智能安全可控发展是各国面临的共同挑战。本版特邀参与高端对话的两位嘉宾聚焦智能网联汽车主题撰文，全面呈现全球智能网联汽车产业的发展形态趋势。 智能网联汽车发展现状 智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现V2X（车与人、车、路、
人类认知和AI(AI)的结合标志着第五次工业革命的开始。在这个时代，人类与机器人协同工作，一同推动社会进步。工业 5.0 正在将计算从边缘推向世界，人类发展也将空前繁荣，这一切都源自AI的力量。 OpenAI 推出的 ChatGPT™ 就是 AI 时代的经典案例。 时至今日，AI 模型在获取海量数据、识别模式、诊断并确定最终的原因等方面表现出色。如今，大多数 AI 研究人员聚焦于 AI 发展的下一阶段——生成式 AI。这不仅是因为 ChatGPT 引发的技术热潮，更因为生成式 AI 能为企业未来的发展带来非常大潜力。 美光智能制造暨人工智能部门副总裁 Koen De Backer 表示：“生成式 AI 在美光内部的一项重要
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