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在量子計算機里面最重要的事情是要做記憶，做記憶兩個事情很重要，一是它需要有很多的存儲，最近的一個工作就是在原子上面能夠做出225個記憶體，這個比以前增加了10倍。 　　另外，我們還希望量子比特存儲得久，比如說0.01秒就消失了，最近做的一項工作，用的是離子的量子計算。離子很有意思，它是先把原子用電離的方式做成變成離子，然后用鐳射固定、冷卻，同時操縱它。

繼今年5月，機器人阿爾法狗（AlphaGo）在世界級三番棋人機大戰(zhàn)中戰(zhàn)勝了世界排名第一的中國棋手柯潔，近日，阿爾法狗的下一代阿爾法元（AlphaZero）的出現(xiàn)再次引起了世人的關注。在此次對弈過程中，阿爾法元以100比0的戰(zhàn)績輕松擊敗阿爾法狗。阿爾法元的成功讓人工智能進入了一個全新的階段。

正如美國的計算機科學家克里斯·哈蒙德所言，“過去AI技術達不到要求，并不是因為設計不足，而是欠缺技術發(fā)展所需的基礎和環(huán)境?！?017年對于AI的發(fā)展而言是一個特別的年份，決定AI智慧水平的兩大要素——數(shù)據(jù)和算法，在這一年中均獲得了突破性的進展，加之大規(guī)模商業(yè)需求和資本力量的推動，為AI發(fā)展營造出絕佳環(huán)境。

在如今人工智能這個異常熱鬧的領域中，機器學習、深度學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學、大數(shù)據(jù)……光是這些熱門詞就讓人覺得分不清，它們所涉及到的技術更是讓人眼花繚亂。對于想進入行業(yè)的求學者來說，學習R還是Python？Spark那么火，Hadoop還要不要學？Caffe、Tensorflow、PyTorch、Keras、MXNet等流行的深度學習框架，該學哪一個？即使是對于人工智能科班出身的學生來說，這樣的困惑也一點都不會少。

佐治亞理工學院的研究人員開發(fā)了一種新的方法，使用人工智能來學習一個完整的游戲引擎，這個游戲的克隆軟件，可以用于控制從角色移動到圖形可視化的一切。

電子技術領域的確將經(jīng)歷巨變。它將需要一種新的硬件思考方式。而到目前為止，谷歌和亞馬遜都在引領這一趨勢，盡管這種轉(zhuǎn)變將會對蘋果這樣以硬件為中心的公司造成最沉重打擊。

我們已經(jīng)構建的架構、我們放在手機手表里的神經(jīng)引擎，對未來至關重要，這些將幫助開發(fā)者在AI領域創(chuàng)造越來越多的應用，所以我們認為手機將是一個主要的平臺。

Facebook最近公布了一款名為Sapienz的工具，實現(xiàn)了這一領域的巨大跳躍。這一工具最初是由倫敦大學學院研發(fā)的，它能夠通過自動測試識別安卓軟件中的漏洞。Sapienz含有一種進化算法，它能夠根據(jù)軟件反應做出新的選擇，它的目標就是發(fā)現(xiàn)最大量的故障并且完成最大量的測試，盡可能高效的完成任務。

面對AI在智能手機上所呈現(xiàn)出的星火燎原之勢，智能手機廠商對AI顯得興奮無比，事實上消費者在許多時候卻是一臉懵逼，時常會產(chǎn)生這樣的疑問：AI對于智能手機而言，究竟是噱頭還是真能夠帶來實際功用？

通常說來，單獨的惡意軟件是“創(chuàng)建容易，檢查難”。系統(tǒng)一旦能夠?qū)λ枰宰R別，就能“學會”如何下次對它進行響應。但是，如果在原來惡意軟件的基礎上稍作修改，那么系統(tǒng)很可能就無法識別了。