關於腦極體

博弈論裡有個著名的觀點大家都知道，叫做「囚徒困境」。而這個理論還有這樣一個延伸，經常用來解釋結構複雜的科技與網路公司在發展到一定階段後可能面臨的局面，叫做「重複囚徒困境」：幾個囚徒各自陷入困局中，都希望隔壁幫襯一把，結果大家都只能保持原裝不動，隨之陷入了死循環的尷尬境地。

佔據一輛無人駕駛汽車成本40%的光學雷達，以精準和無死角的空間探測能力，成為是無人駕駛領域不可或缺的存在。但和汽車相比，似乎光學雷達在無人機上更有用武之地：成像精度要求不高、行動自由範圍大、成本更低、應用領域廣泛。

不久之前，Deepmind在博透露了這樣一個消息，針對AI模型可能表現出的混亂和失控，他們準備研發一種「AI保險機制」，在緊要關頭把AI「斷電」。一旦發現AI的惡意傾向，就主動終止AI的活動。

享年95歲的史丹·李與世長辭，大概是這一天整個星球的頭條。

前幾天Facebook人工智能研究所的研究人員開發了一個AI系統，據說只要給這個系統一張美食圖片，就可以自動識別出食物的食材、食物的加工過程有哪些。因此，大家就想像以後我們自己在家就可以做出想吃的東西來。彷彿再也不用覺得某道菜好吃，自己又不會做，天天去餐廳裡花錢。

AI之於醫療影像，可以說是救世主一般的存在。超強的計算力結合學習能力，讓AI可以從無數醫療影像片中快速找到規律，將醫生幾十年之間的閱片經驗轉換成可複製、可普及的技術工具。除了極大地解放出醫生的生產力，讓緊張的醫療資源稍有緩和以外，還開始在某些疾病的發現上超越人類，像在最近的...

對移動式工作的機器人來說，如何判斷周邊環境的安全，以保證暢通無阻是非常重要的。還沒動兩步就「咣咣」碰壁，這樣的機器人就太尷尬了，最典型的是掃地機器人。

說到日常出行，人們可能會想到地鐵，共享單車，或是如今正熱門的無人駕駛汽車。誠然這些出行方式具有很強的普適性，幾乎是人人可參與的。而還有一些相對較為小眾、夾雜了極強的個人興趣的出行方式，也在不斷地出新或者推陳。比如曾經風靡一時的平衡車，比如如今在美國風頭正盛的電動滑板。

技術越進步，人越喜歡折騰自己的身體。在人工智慧和奈米材料等技術的長足發展之下，穿戴和植入設備越來越受到科學家們的喜歡，也勾起了很多勇者的嘗試慾望。到今天，供醫療診療的各種昌片、奈米機器人和設備等是一個品類，也成為了可穿戴和植入設備的主力軍。

對人類來說，神經系統可謂至關重要。你想動動手或動動腿，都得透過大腦對神經的控制才能實現。一旦控制某個部位的神經遭到了破壞，就很難恢復，這就導致很多殘障症狀的出現。