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心智計算（Mind Computation）以多學科交叉的方式融合來自人 工智能、認知科學、腦與神經科學、演化生物學、人類學等學科的研 究方法與計算范式，對生物智能與心智活動的計算機制機理進行多視 角、多尺度系統性的探索，在研究動物與人類心智計算理論與模型的 基礎上，發展受腦與心智啟發的通用人工智能。重點研究生物與人工 心智的計算理論體系、心智建模、學習與記憶機制、常識構建與理解、 生物與人工意識、社會認知等的科學原理和計算理論與技術。神經科學、腦科學、認知科學從多視角、多尺度系統地揭示生物 腦的結構、功能和機制，理解生物心智活動的自然智能本質；人工智 能通過計算建模來模擬、延伸和拓展動物與人類智能的方方面面，達 到類生物水平的理解、思考、學習、決策及社會認知能力。盡管人工 智能經過近七十年的發展已經在某些領域取得了顯著進展，但動物與 人類心智涉及到的復雜認知和意識、情感、想象力和創造力等，在當 前的人工智能系統中仍難以模擬和重現。為此，心智計算旨在充分實 現多學科交叉融合，深度借鑒腦與心智的工作機理，通過計算建模模 擬生物心智活動的多尺度結構和功能可塑性，在計算系統中重現動物 與人類的心智。動物與人類的心智是思維和認知能力的總體，包括感知、學習、 記憶、決策、推理、情感、心理揣測、意識等。當前對于心智的計算 建模更多關注感知、學習、記憶、決策等方面，對與自我認知相關的 情感、意識、心理揣測的研究相對較少。為此，本白皮書聚焦于心智 計算的理論模型、心理揣測、情感共情以及意識理論展開詳細的介紹。本白皮書首先回顧心智計算的研究歷史與發展歷程，匯總主要的 科學問題，從哲學視角介紹心智計算的愿景。緊接著，詳細介紹六種 心智計算的理論模型，心智計算的理論體系模型旨在同時集成感知、 記憶、決策、運動，以及意識、共情、心理揣測等社會認知能力到一套通用、系統的框架中。進一步地，本白皮書以心智活動中與自我認 知緊密結合的心理揣測、情感共情、意識理論為切入點，深入介紹經 典的實驗范式、神經機理以及計算理論模型。最后，本白皮書簡要的 總結與展望心智計算的研究。

受大模型熱潮催化，向量數據庫方興未艾。NVIDIA CEO 黃仁勛在3月的NVIDIA GTC Keynote 中，首次提及向量數據庫，并強調其在構建專有大型語言模型的組織中的重要性。大模型作為新一代的 AI 處理器，提供了數據處理能力；而向量數據庫提供了存儲能力，成為大模型時代的重要基座。向量數據庫是一種專門用于存儲和查詢向量數據的數據庫系統，與傳統數據庫相比，向量數據庫使用向量化計算，能夠高速地處理大規模的復雜數據；并可以處理高維數據，例如圖像、音頻和視頻等，解決傳統關系型數據庫中的痛點；同時，向量數據庫支持復雜的查詢操作，也可以輕松地擴展到多個節點，以處理更大規模的數據。

　　百億藍海市場蓄勢待發，向量數據庫空間廣闊。據 Statista 數據，2021 年全球數據庫市場規模為 800 億美元，同比增長約20.3%。假設增速保持20%，預計到2025年，全球數據庫市場規模將達到1658.9 億美元。據中國信通院測算，2020年中國數據庫市場規模約241億元；預計到2025年，中國數據庫市場規模將達688億元，復合增長率為23.4%。隨著AI應用場景加速落地，我們預計2025年向量數據庫滲透率約為30%，則全球向量數據庫市場規模約為99.5億美元，中國向量數據庫市場規模約為82.56億元。 　 　　海外需求逐步爆發，新興賽道群雄并起。目前向量數據庫的賽道仍處于發展初期，隨著大模型日趨成熟，越來越多玩家瞄準向量數據庫的機會并選擇加入賽道，呈現百花齊放的競爭格局。向量數據庫的頭部企業包括Zilliz、Pinecone等，目前的主要的客戶還是互聯網廠商隨著大模型應用的不斷拓寬，預計向量數據庫的公司將受到更多投資者青睞，迎來投資井噴期。 Zilliz目前已與Nvidia、IBM、Mircosoft等公司展開合作，在一級市場獲得1.13億美元投資；Pinecone先后上架Google云和AWS，逐步打開市場，在一級市場獲得1.38億美元投資。 　

ChatGLM-6B 是一個開源的、支持中英雙語問答的對話語言模型，基于 General Language Model (GLM) 架構，具有 62 億參數。結合模型量化技術，用戶可以在消費級的顯卡上進行本地部署（INT4 量化級別下最低只需 6GB 顯存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技術，針對中文問答和對話進行了優化。經過約 1T 標識符的中英雙語訓練，輔以監督微調、反饋自助、人類反饋強化學習等技術的加持，62 億參數的 ChatGLM-6B 已經能生成相當符合人類偏好的回答。

主要觀點： 　　ChatGPT帶來大模型時代變革，數據要素重要性提升 　　ChatGPT是由OpenAI研發的一種語言AI模型，其特點在于使用海量語料庫來生成與人類相似的反應。初代GPT模型參數1.17億，GPT2模型、GPT3模型參數分別達到15億、1750億。不斷提升的參數量級，使得ChatGPT3當前已經能夠應用在商業、研究和開發活動中。 　　當前此類參數體量龐大的模型，成為各大科技廠商研發重點。大模型的基礎為高質量大數據。ChatGPT的前身GPT-3就使用了3,000億單詞、超過40T的數據。此類大數據基礎的前提為三部分1）有效場景下的采集數據；2）大數據的存儲、清洗和標注；3）數據質量檢驗。 　　大模型發展之下，算力與網絡設施建設成為剛需 　　算力：ChatGPT類人工智能需要更充足的算力支持其處理數據，帶來更多高性能的算力芯片需求。英偉達表示，GPT-3需要512顆V100顯卡訓練7個月，或者1024顆A100芯片訓練一個月。2012年以來，AI訓練任務中的算力增長（所需算力每3.5月翻一倍）已經超越摩爾定律（晶體管數量每18月翻一倍）。 　　網絡設施：以微軟Azure為例，其AI基礎設施由互聯的英偉達AmpereA100TensorCoreGPU組成，并由QuantuminfiniBand交換機提供橫向擴展能力。服務器節點多、跨服務器通信需求巨大，網絡帶寬性能成為GPU集群系統的瓶頸，解決方式包括增加單節點通信帶寬與降低網絡收斂比，帶來光模塊、交換機等需求。 　　下游應用場景豐富，多行業落地可期 　　1）“生成式AI(generativeAI)”在互聯網及元宇宙領域市場化空間較為廣闊。基于現行的NLP算法發展程度及數據集規模。在不久的將來，生成式AI有較大可能在“智能客服”和“搜索引擎”進行增值，并有希望以“插件”的形式賦能現有的“生產力工具鏈(工程軟件/音視頻制作工具等)”。 　　2）AI在制造業的應用可分為三方面：a）智能裝備：指具有感知、分析、推理、決策、控制功能的制造裝備，典型代表有工業機器人、協作機器人、數控機床等；b）智能工廠：重點在于實現工廠的辦公、管理及生產自動化，典型的代表場景有協作機器人、智能倉儲物流系統等；c）智能服務：指個性化定制、遠程運維及預測性維護等。 　　3）人工智能在智能汽車領域的應用包括：a）智能駕駛依托AI，將從駕駛輔助發展至自動駕駛；b）智能座艙在AI支持下，從出行工具演變為出行管家。

機器學習技術為提取信息和數據之間的潛在關系以及通過處理現有信息來訓練模型來預測未來事件提供了具有成本效益的替代方法。《高效學習機器》探討了機器學習的主要主題，包括知識發現、分類、遺傳算法、神經網絡、核心方法和生物啟發技術。

Mariette Awad和Rahul Khanna的綜合方法將理論闡述、設計原則和高效機器學習的實際應用結合在一起。他們的經驗重點，表達在他們的樣本算法的密切分析貫穿全書，旨在裝備工程師，工程學生和系統設計師設計和創建新的和更有效的機器學習系統。高效學習機器的讀者將學習如何識別和分析機器學習技術可以為他們解決的問題，如何實現和部署樣本問題的標準解決方案，以及如何設計新的系統和解決方案。

計算性能、存儲、記憶、非結構化信息檢索和云計算方面的進步，與新一代機器學習范式和大數據分析共同發展，作者在其傳統前身的概念背景下提出了這些概念。Awad和Khanna探索了深度神經網絡、分層時間記憶和皮質算法的深度學習技術的當前發展。

《自然》建議使用復雜的學習技術，使用簡單的規則來產生具有適應性、進化和分布式特性的高度智能和有組織的行為。作者研究了最流行的生物啟發算法，以及一個分布式數據中心管理的示例應用程序。他們還討論了用于解決多目標優化問題的機器學習技術，在這個問題中，現實世界系統中的解決方案是受約束的，并根據它們對多個目標的總體表現進行評估。關于支持向量機及其擴展的兩章重點介紹了機器學習核心的分類和回歸技術的最新改進。

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4302-5990-9#toc

無人機行業現在正處于黃金時期，它的增長有望呈指數級增長，盡管人道主義救援人員已經使用這種技術10年了，但市場的擴大和技術的發展正在推動越來越多的組織裝備這種設備。

無人駕駛飛行器 (UAV)，也稱為遙控飛機或“無人機”，是通過遙控或自主飛行的小型飛機。本報告重點關注非武裝民用無人機和無人機的使用。未來的報告可以探討無人水下航行器和地面無人機的影響和發展。

瑞士地雷行動基金會在其報告《人道主義行動中的無人機》（2016 年）4 中確定了六類無人機在人道主義行動中的用途：測繪；將基本產品運送到偏遠或難以到達的地點；搜救（SAR）；支持損害評估；提高態勢感知能力；監測變化（例如城市和營地的增長、農業使用或道路或基礎設施的建設）。這份報告將闡明人工智能驅動的無人機如何改進和修改這些用途。

基于AI的視頻分析是視頻監控行業討論很多的話題之一。某些應用程序能夠顯著提升數據分析 速度，自動開展重復性任務。但現今，AI解決方案無法取代人類操作員的經驗和決策制定能 力。它的切實優勢在于組合：利用AI解決方案，改善和提高人工效率。

AI概念包含機器學習算法和深度學習算法。這兩種類型都能夠使用大量采樣數據（訓練數據） 自動構建數學模型，以便能夠在無需專門編程的情況下計算結果。AI算法的開發通過迭代過程 實現，其中，在得到所需的質量水平之前，要反復執行如下操作循環：收集訓練數據、對 訓練數據加標記、使用加標記的數據訓練算法以及測試經訓練的算法。此后，可隨時將算 法用于分析應用程序中，此應用程序在購買后即可部署在監控點。這時，所有訓練都已完 成，應用程序將不再進行任何新的學習。

基于AI的視頻分析的典型任務是，以視覺方式偵測視頻流中的人和車輛，并對它們加以區 分。機器學習算法已學習對這些目標予以定義的視覺特征的組合。深度學習算法是進一步 優化，在經過相應訓練后，能夠偵測復雜得多的目標。但在使用最終的應用程序時，它需 要的開發量和訓練量以及計算資源也多得多。因此，應依據明確的監控需求，考慮專門 的、經優化的機器學習算法是否已經足夠。

攝像機的算法開發和不斷提升的處理能力使得能夠直接在攝像機上（基于前端）運行先進的 基于AI的視頻分析工具，而不必在服務器上（基于服務器）執行計算。這樣就能夠改善實 時功能性，因為應用程序能夠直接訪問未壓縮的視頻材料。相比CPU或GPU（圖形處理單 元），利用攝像機中的專用硬件加速器，如MLPU（機器學習處理單元）和DLPU（深度學習 處理單元），能夠更省電地實現前端分析。

在安裝基于AI的視頻分析應用程序之前，必須仔細研讀并遵守制造商基于已知前提條件和限制 要求所提出的建議。每套監控安裝都具有唯一性，應針對每個監控點評估應用程序的性能。如果質量低于預期，應開展全面調查，而不是僅著眼于分析應用程序本身。視頻分析性能取 決于多方面因素，涉及攝像機硬件、攝像機配置、視頻質量、場景動態和照明等。在許多情 況下，了解這些因素的影響并進行相應的優化有助于提升系統的視頻分析性能。

隨著AI在監控領域的應用日益廣泛，必須嚴謹評估這項技術的使用時機和場合，從而在運 行效率優勢與新應用場合之間合理平衡。

PyTorch是Facebook于2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發布的一個全新的機器學習工具包，一經推出便受到了業界的廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員的研發工具。

《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網絡的構成、神經網絡的知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺中的應用、深度學習在序列數據和文本中的應用、生成網絡、現代網絡架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。

《PyTorch深度學習》適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch的業內人員閱讀；具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以通過本書掌握PyTorch的用法。

Vishnu Subramanian在領導、設計和實施大數據分析項目（人工智能、機器學習和深度學習）方面富有經驗。

擅長機器學習、深度學習、分布式機器學習和可視化等。 在零售、金融和旅行等行業頗具經驗，還善于理解和協調企業、人工智能和工程團隊之間的關系。

一個綜合的人工智能系統應該不止能“感知”環境，還要能“推斷”關系及其不確定性。深度學習在各類感知的任務中表現很不錯，如圖像識別，語音識別。然而概率圖模型更適用于inference的工作。這篇survey提供了貝葉斯深度學習（Bayesian Deep Learning, BDL）的基本介紹以及其在推薦系統，話題模型，控制等領域的應用。

基于深度學習的人工智能模型往往精于 “感知” 的任務，然而光有感知是不夠的，“推理” 是更高階人工智能的重要組成部分。比方說醫生診斷，除了需要通過圖像和音頻等感知病人的癥狀，還應該能夠推斷癥狀與表征的關系，推斷各種病癥的概率，也就是說，需要有“thinking”的這種能力。具體而言就是識別條件依賴關系、因果推斷、邏輯推理、處理不確定性等。

概率圖模型（PGM）能夠很好處理概率性推理問題，然而PGM的弊端在于難以應付大規模高維數據，比如圖像，文本等。因此，這篇文章嘗試將二者結合，融合到DBL的框架之中。

比如說在電影推薦系統中，深度學習適于處理高維數據，比如影評（文本）或者海報（圖像）；而概率圖模型適于對條件依賴關系建模，比如觀眾和電影之間的網絡關系。

從uncertainty的角度考慮，BDL適合于去處理這樣的復雜任務。復雜任務的參數不確定性一般有如下幾種：（1）神經網絡的參數不確定性；（2）與任務相關的參數不確定性；（3）perception部分和task-specific部分信息傳遞的不確定性。通過將未知參數用概率分布而不是點估計的方式表示，能夠很方便地將這三種uncertainty統一起來處理（這就是BDL框架想要做的事情）。

另外BDL還有 “隱式的”正則化作用，在數據缺少的時候能夠避免過擬合。通常BDL由兩部分組成：perception模塊和task-specific模塊。前者可以通過權值衰減或者dropout正則化（這些方法擁有貝葉斯解釋），后者由于可以加入先驗，在數據缺少時也能較好地進行建模。

當然，BDL在實際應用中也存在著挑戰，比如時間復雜性的問題，以及兩個模塊間信息傳遞的有效性。