昨日，国际著名科学杂志《Nature》最新一期的封面是写得有些“难以辨别”的 26 个英文小写字母。老实说，如果不是按序排列，单独看“f”、“p”、“t”这几个字母的写法，要认出本体实在有些难度。

这段对话其实被后期修改过了，口型和内容不吻合。至于「隐秘」剧组为什么要修改这段台词，我也是在还原了原对话之后才知道答案，因为原对话实在过于黑暗了，坐实了朱朝阳的黑化，是不可能过审的。

深度学习是否成功可以用适合的图片测试它

《2019 年数据和人工智能全景图》的第一部分涵盖了有关数据和人工智能的社会影响的问题，包括全景图本身。在第二部分中，我们将深入探讨数据与人工智能的一些主要行业趋势。

根据外媒The Independent报道，大多数人看到这张图，第一时间都会认为是鸭子。但这里面其实暗藏玄机，你只要稍微把图案的角度稍微转换一下，就会发现它其实也是只兔子。

当指尖在键盘上跳跃，清脆的噼啪声此起彼落时，你输入的所有信息，包括那些情真意切的词句，那些不欲人知的心事，还有你的网络账户、银行密码……全都被它泄露了。

关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。

　有人甚至把名字都给我想好了，叫“深度程序员”（DeepCoder = Deep Learning + Coder）。口号是：“有了 DeepCoder，不用 Top Coder！” 还有人给我指出了这方向最新的，吹得神乎其神的研究，比如微软的 Robust Fill……　　我谢谢这些人的关心，然而其实我并不在乎，也不看好人工智能。现在我简单的讲一下我的看法。

深度学习未必就是未来的一定主流，至少一些大牛是这么认为的。传统的机器学习有如下特点，知识系统化，有相对经典的书。其中统计学习(代表SVM)与集成学习(代表adaboost)是在实践中使用非常多的技术。

随着人工智能（AI）技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的 12 个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。

过去，程序员就像是上帝，制定计算机系统运行的律法。随着机器学习的兴起，计算机正在脱离人们的控制。工程师们永远也无法确切搞清楚计算机是如何通过机器学习完成任务的。神经网络和人们的大脑一样，像个“黑箱”，难以捉摸，这些“黑箱”正在日益接管我们的数字生活。编程将变得不再重要，未来，我们将不再关注行为背后的底层代码，而是专注于行为本身，我们要学着像巴甫洛夫训练狗的条件反射一样训练计算机。