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人工智能周报(第二期)

| 作者 TalkingData 关注 0 他的粉丝 发布于 2016年12月5日. 估计阅读时间: 15 分钟 | QCon上海2018 关注大数据平台技术选型、搭建、系统迁移和优化的经验。

人工智能周报,为大家带来全球大数据产业及周边行业最新的咨询动态以及领袖观点。期待和大家一起不断找到海外数据技术和方案在国内落地的灵感,让每个大数据人同步在人工智能领域的世界前沿。

[业界新闻]Intel 希望在深度学习训练实现100倍的增长

Intel 数据中心集团执行副总裁兼总经理 Diane Bryant表示,英特尔 Nervana 平台将“实现突破性的性能和大幅减少训练复杂神经网络的时间”。她预测,Intel 将在深度学习训练的表现上展示出100倍的增长。上周 SC16 上,Intel 透露了其产品路线图,嵌入其处理器将使得人工智能获得提高到更高水平所需的关键能力和属性。Intel 将在2017年上半年测试第一个名为“Lake Crest” 的 AI 特定硬件,并在明年稍后时间推出。 Lake Crest 将针对运行神经网络工作负载进行优化,并将采用“具有高带宽互连前所未有的计算密度”。

原文链接:Intel will deliver 100X increase in deep learning training

[业界新闻]日本拟打造深度学习超级计算机

据报道,日本正在努力回归超级计算机方面的领先地位,该国计划制造世界上速度最快的超级计算机,为生产商提供一个帮助研发无人驾驶车辆、机器人以及医疗诊断的平台。日本预算明细显示,作为恢复该国在技术领域吸引力的政策的一部分,经济产业省将对此前未被报道过的项目投资195亿日元(1.73亿美元)。日本工程师最早将在明年年初制造一部每秒钟13万亿次计算,即130浮点运算。制造新计算机的日本产业技术综合研究所总干事 Satoshi Sekiguchi 表示,他们了解到,没有其它机器的速度能够超过这一超级计算机。

原文链接:Japan looks to create a superfast supercomputer for deep learning

[TD精选]Google 人工智能专家谈论人类的科幻未来

Jeff Dean, Google Senior Fellow, Systems and Infrastructure Group

Google 联合创始人兼领导人之一 Jeff Dean 在接受 Fortune 杂志的采访时分享了最前沿的 AI 研究、其中涉及的挑战以及 AI 在产品中的应用。他谈到研究者在推动人工智能时面临着的挑战是如何把监督学习和非监督学习结合起来,他还解释了强化学习这一 AI 技术的概念、应用范畴以及一些有趣的具体研究实例,例如,强化学习在棋盘游戏、设置空调旋钮、读取街景图中的所有商业名称和标志、分析卫星图像和医疗成像中的应用。

原文链接:Google Artificial Intelligence Whiz Describes Our Sci-Fi Future

[业界新闻]人工智能自主创建视频,预测即将发生的情况

MIT 计算机科学和人工智能实验室(CSAIL) 的研究员开发了一个深度学习算法,能够自动生成视频,并预测出接下来将发生的视频内容。经过 200万条视频的广泛培训后,AI 系统通过将两个神经网络相互对准来生成镜头,一个通过确定哪些对象在静止帧中移动来创建场景,另一个作为质量检测 - 确定视频是真实的还是模拟的,并且当检查器 AI 认为镜头是真实的时候人工视频便是成功的。这项技术肯定有其局限性,它不能产生进一步超过1.5秒的视频,移动时它无法分辨对象是否在原地,并倾向于夸大他们的尺寸。如果 CSAIL 可以扩展预测并使它们更逼真,它可能会产生深远的影响。

原文链接:AI can create videos of the future

[业界新闻]AI 驱动的投资银行 Euklid 完成种子融资,估值达1000万欧元

AI 投资银行 Euklid 宣布完成种子轮融资,并且本轮融资估值为 1000 万欧元。Euklid 于2015年7月在意大利罗马成立,是一家投资银行,利用人工智能和区块链技术以透明的方式为客户提供银行和投资服务。目前 Euklid 计划将其总部迁至伦敦,以实施其国际战略。这些资金将允许其在英国设立一个新公司,并在卢森堡设立一个 RAIF 基金。Euklid Italia 将继续提供比特币交易服务,而 Euklid UK 将通过卢森堡预留替代投资基金帮助客户交易指数和股票,该基金将在获得金融业务授权之前从客户那里获得储蓄中介在英国从 FCA 。

原文链接:AI Driven Investment Bank Euklid Closes Seed Funding at €10M Valuation

[业界新闻]GE 与儿童医院联合运用深度学习工具辅助小儿脑扫描

GE 医疗正与波士顿儿童医院合作,开发用于儿童疾病诊断和治疗的数字工具,最初的重点是脑疾病的诊断成像。在第一个项目中,GE 将贡献其软件和云计算能力,而波士顿儿童的放射科医生将在他们的临床知识运用其中,目标是创建一个决策支持工具,帮助放射科医生解释大脑的儿科 MRI 扫描。这极有可能减少误诊和不必要的测试所带来的金钱和时间压力。虽然一些图像数据库存在用于比较的儿科图像,但是它们大都局限于主要学术机构的儿科单元。此番合作伙伴关系将建立一个平台,扫描来自不同年龄的儿童大脑,在全球范围内用作解释儿科大脑图像时的参考。

原文链接:GE, Boston Children's to create deep-learning tool for pediatric brain scans

[业界新闻]Google AI 通过读取视网膜信息预防糖尿病患者盲症

Google 研究人员与医生合作开发了一款 AI,可以自动识别致成人盲症的主要原因-糖尿病视网膜病变。它使用深度学习系统,通过检查视网膜照片来检测状况。 根据《美国医学协会杂志》上发表的一篇文章,在最近的一项研究中,AI 检测成功率与人类眼科医生的成功率大致相同。检测糖尿病性眼病的一种最常见的方法是让专科医生来检查眼后部的图像,然后再评估疾病是否存在及其严重程度。然而解读这些照片需要经过专门的训练,目前世界上许多地区,还没有足够多合格的评估者能够筛选出存在发病风险的每个人。这个 AI 背后的想法不是借此取代医生,正是希望这种技术能够帮助到更多的人,尤其是在医疗条件有限的国家。

原文链接Google’s AI Reads Retinas to Prevent Blindness in Diabetics

[业界新闻]Intel 创建自动驾驶技术专用团队

Intel 在上周二宣布与 Mobileye 和 Delphi 在自动驾驶技术方面的合作关系之外,最近还透露了正在创建一个专门致力于追求自动驾驶解决方案开发的团队 - 自动驾驶组(ADG)。投资部门对自动驾驶技术投资2.5亿美元, ADG 将由高级副总裁 Doug Davis 领导,引入专用于自动驾驶的专业垂直可能是 Intel 整体最重要的变化。Intel 还指出,它将提供酷睿 i7 处理器用于 Delphi/Mobileye 平台,计划明年1月在 CES 正式推出测试车。自动驾驶只是 ADG 任务的一部分,它还将关注驾驶辅助技术,继续与一大批使用其芯片的汽车制造商客户,包括宝马、戴姆勒、现代、丰田、特斯拉,开展更多的工作。

原文链接:Intel creates a dedicated autonomous driving technology group

[业界新闻]GM 全新智能巡航控制系统将启用面部识别

据路透社报道,根据国家公路交通安全管理局(NHTSA)的相关功能建议,GM 下一个智能巡航控制系统将让驾驶者在操作过程中脱离方向盘,并使用面部识别来确保他们仍然关注着道路状况。目前的巡航辅助功能都要求驾驶员将手放在方向盘上,而这种新的半自动模式将使用面部识别软件来识别驾驶员是否专注于驾驶过程。在驾驶员分心时,该系统将发出红色视觉警报、振动座位,然后最终播放事先录制的消息让他们恢复正常的行为。这一Super Cruise 系统将在2017年正式推出。

原文链接:GM’s new semi-autonomous cruise control will use facial recognition

[业界新闻]Amazon 发布三项 AI 工具,为开发者提供机器学习智慧

Amazon 在2016 re:Invent developer event 上宣布了目前完成研发的三个不同的工具,为外界开发者提供更多机器学习的智慧。首先是一个图像识别服务- Rekognition,可以让开发者很容易为应用添加图像识别功能;其次是文字语言转换服务- Amazon Polly 可以把文本转化为生动逼真的话语,有47种声音,支持24种语言;其三,也是最重要的一项新服务- Amazon Lex ,实际上,Lex 就是亚马逊的人工智能助手 Alexa 的内核,它可以帮助开发者创建可以进行多重步骤的会话应用,开发者可以通过它来打造自己的聊天机器人,也可以用于提供信息、增强程序功能,甚至用来控制无人机、机器人或玩具等。

原文链接:Amazon launches Amazon AI to bring its machine learning smarts to developers

[业界新闻]虚拟助手大比拼,谁才是最终胜者

2016年几个科技巨头都拥有了自己的虚拟助手,苹果的 Siri,亚马逊的 Alexa,微软的 Cortana 和 Google Assistant。虽然他们都处在发展的最初阶段,人们也很好奇究竟哪一款虚拟助手最实用?笔者通过八小时的机器对话,对他们进行了比较,主要考察内容包括:回复日常问题,处理邮件、发送和读取信息、对体育的了解、对音乐的识别、天气信息、日历读取、社交内容、翻译能力、手机的基本设置任务以及一些常识问题,最后还测试了虚拟助手不同的个性。综合上述所有方面,Google Assistant 有着轻微的优势,它有着庞大且备受欢迎的软件服务生态系统使得虚拟助手可以贯穿其中;Siri 需要不断的拼凑,调用 Yahoo, WolframAlpha 等软件,很难获得自主的凝聚力;Alexa 是开放的,擅长一些简单的任务,在网购等特定方面表现突出;而 Cortana 就是 Bing 的一个快捷方式。

原文链接:We put Siri, Alexa, Google Assistant, and Cortana through a marathon of tests to see who's winning the virtual assistant race — here's what we found

[业界新闻]Comma.ai 开源自动驾驶技术

Comma.ai’s new technology release: The Comma Neo, an open-sourced robotics platform

Geohot 的公司 Comma.ai 在经历过一些监管问题之后,尝试以另一种途径“开源”其自驾驶技术并且推出机器人平台-Comma Neo 指导用户构建自己的硬件设备。所有信息将会通过 Comma.ai 的 GitHub 存储库提供。该公司一直希望赋予自动驾驶 “大众化” 的能力,此次开源 Open Pilot 将给开发者提供了自动驾驶仪软件,Comma Neo 存储库提供了 Autopilot 7 的几乎所有功能。Geohot表示,它比 Tesla 之外的所有车载软件更好,并经过 MIT 授权。但用户同时也需要提升硬件来优化自己的车。 该公司目前现在还没有建造任何新产品,它提供了用户所需的材料、软件等详细信息,希望帮助用户正确地将 Comma.ai 载入车中。

原文链接:Geohot’s startup Comma.ai open-sources its self-driving car technology

本文选自TalkingData锐眼看世界,已获授权。


感谢杜小芳对本文的审校。

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