人工智能

投票通过:机器人身上应该安装毁灭开关

1月16日消息,据国外媒体报道,随着机器人越来越多的出现在我们的日常生活之中,机器人潜在的风险也得到重视,对此欧洲议会已在准备立法,管控机器人。

欧洲议会法律事务委员会在本月11日通过了一项决议,决议敦促欧盟就机器人的相关问题采取措施,建议欧盟设立机器人和人工智能方面的专门机构。

这一决议由一名来自卢森堡的社会主义欧盟议员玛迪·德尔沃(Mady Delvaux)发起,她提交的报告从整体上分析了机器人对人类生活的影响,并列举了欧盟为加以控制、可以采取哪些行动。

投票通过:机器人身上应该安装毁灭开关

除了设立专门的机构管控机器人外,德尔沃还提议赋予机器人电子人的地位,要求在机器人上安装“毁灭开关”,一旦显示出危险的迹象,人类就可将其关闭。

德尔沃在法律委员会针对她提出的决议投票后表示,“机器人在我们生活中的影响正与日俱增,我们必须立刻创建一个有力的欧盟法律框架,保证机器人目前和未来都服务于人类。”

人工智能的哲学难题:是机械计算还是自主思考?

我思故我在。这已成为了当代哲学关于自我、意识和个人主义的基础。

在笛卡尔看来,思想是可以自证的:他不需要对其进行定义。思想是什么?智能是什么?机器能否具备思想和智能?人工智能技术带来的不仅是答案,也有许多问题。我们可以来做以下的思想实验。

“中文房间”实验

想象一位只说英语的人身处一个房间中,房间的一侧有个小窗口。他随身携带一本关于中英文翻译规则的书。写着中文的纸片通过小窗口送入房间,而房间中的人可以利用自己的书来翻译这些文字,并从另一个小窗口递出。因此,一侧的纸片上写着中文,而另一侧的纸片上有着完美翻译的英文,但实际上这个人根本就不会说中文。

这一思想实验最初由约翰·希尔(John Searle)提出,常常被用于简单地证明,定义智能有多么困难。如果房间里的人足够多,那么你就可以完成几乎所有一切任务:画出或描述图片,或是翻译或修正任何语言。但这是否是一种智能?房间以外的人可能会认为,这就是智能,但房间里的人不会这样看。

柯洁认输!神秘棋手50连胜 横扫人类

最近几天,昵称“Master”的神秘网络棋手横扫围棋对弈网站,中日韩众多围棋高手纷纷告负。今日晚间,立志要用尽全部智慧最后一战的柯洁也无奈黯然投子,中盘不敌Master。

至此,神秘的Master已经做到了惊人的50连胜,无一败绩。

在此之前,中日韩第一人柯洁、井山裕太、朴廷桓都先后败在Master手下,陈耀烨、唐韦星、江维杰、金志锡、姜东润、元晟溱等世界冠军级棋手也纷纷落马。

47连胜之后,Master今晚又迎来了三位世界冠军棋手的挑战。首先是韩国九段高手朴廷桓,最终黑棋输了1目半。紧接着上场的是韩国世界冠军元晟溱,结果中盘告负。

然后,“潜伏”上阵,这是中国第一人柯洁的账号。柯洁执黑先行,下手非常强硬,一度取得局部优势,但白棋的火候恰到好处,柯洁始终没有找到任何机会。

50连胜,如此恐怖的成绩加上落子如飞的下棋速度,几乎所有人都认为Master不是人,而是全新的人工智能程序。

至于它是不是Google AlphaGo重出江湖,无人知晓。

在 12 月初的时候,苹果正式向外界宣布允许其人工智能和机器学习研究员公开发布和分享他们的最新研究成果,这一举措稍稍掀开了苹果久负盛名且神秘的创新研究进程的一角。仅在几周之后,他们的人工智能和机器学习研究的第一篇论文发表了,主要聚焦苹果在智能图像识别领域的研究。

机器学习研究也许会在苹果内部引领新的潮流。该公司最近成立的机器学习小组中六位研究员发表了一篇论文,这篇论文描述了一种用于模拟+无监督学习(simulated + unsupervised learning)的新方法。其目的是提高合成训练图片的质量。这项研究展示了该公司希望在高速增长的人工智能领域中成为领导者的渴望。

谷歌、Facebook、微软还有其他技术类初创公司一直稳步发展他们的机器学习研究小组。这些公司都发表了几百份的学术研究。他们的学术追求都是公开且有据可查,但是苹果公司一直很固执地将研究成果保密。

变化是从本月初开始的。苹果的 AI 研究部主任 Russ Salakhutdinov 宣布该公司将很快开始发表研究成果。该研究小组的第一次尝试就是很及时的。

近来,使用合成图像和视频训练机器学习模型的频率越来越高了。不使用真实世界的图像是因为其花费的成本和时间很高,而生成图像的成本更少,更容易获取和定制化。

青春永驻的秘密?人工智能为您揭开

俄罗斯科研人员近日宣称发现了可以延长人类的寿命,使人类青春永驻的关键,此探究过程主要是依靠一种人工智能工具,利用这种工具可以模拟筛选数百种化合物,并且可以有效识别其中的抗衰老物质,而这些抗衰老物质就是负责延长人类的寿命,使人类青春永驻的物质,由此可见人工智能技术即将在生物医学界引发一场科技风暴。

研究人员表示,利用此项计算机建模技术能够有效的减少抗衰老药物研发阶段的时间成本和各项其它的成本。

在此之前,研究人员已经在治疗癌症方面有过类似的研究案例,并且已经取得了成功。他们主要是利用了一种叫做oncofinder的算法,通过模拟筛选一系列的样本细胞,来对健康的细胞和发生癌变的细胞进行比较,探求其中的区别,来为破解癌症病变的秘密提供思路。

而在探究人类衰老机制的过程中,主要是利用了GeroScope算法,通过该算法可以准确的对于新老细胞之间的差异进行识别,并且在资源库中搜寻能够减少甚至消除这些变化的物质,从某种意义上来说,GeroScope算法就是oncofinder算法的一个延伸。

在实验的过程中,研究人员分别选取了年龄在15-30岁之间的年轻人以及年龄超过60岁的老年人的细胞作为样本,然后提取了这些细胞在DNA转录为RNA过程中的数据,并且对这些数据进行了详细的分析与计算,而分析得到的这些数据都是能够导致细胞变化的反应序列。

图灵奖获得者雷蒂:未来30年人工智能将高度普及

11月16日讯“未来三十年,随着语音识别系统的高度发展,我们操控电脑可以不需要触碰、不需要输入,只用‘说话’……”今天上午,在第三届世界互联网大会开幕式上, 世界著名人工智能专家雷伊·雷蒂第三个上台,再谈人工智能,“可以预见,在未来三十年内,我们将会实现人工智能的高度普及。”

1966年,美国计算机协会(ACM)为专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人而设立了图灵奖,成为计算机界最负盛名、最崇高的、有着“计算机界诺贝尔奖”之称的奖项。1994年,因在人工智能研究上的突出贡献,雷蒂站上了图灵奖的领奖台。他发表的“去梦那些可能的梦想吧"(To Dream the Possible Dream)的获奖演说激励了一代人。

联合国:机器人将夺走发展中国家2/3的工作

目前普遍的一种观点是,技术含量不高的重复性制造业工种最容易被大规模的机器人设备所取代。如果从全球角度来审视这一问题时,不同地区受此影响的程度也会有所不同。据联合国最新发布的一份报告显示,发展中国家的劳动力最易受到来自机器人的冲击。来自联合国贸易和发展会议的报告称,机器人自动化给北美地区的低薪工人带来了一定冲击,但在发展中国家这一影响则更为明显。因为一些机器人应用比较广泛的行业如农业及制造业,在发达国家几乎已经所剩无几,大多都已转移至海外,企业主要采用这一降低工资成本的方法来追求利润的最大化。

报告提到,在机器人自动化席卷全球的浪潮中,发展中国家近 2/3 的工作会被抢走。这一比例远高于西方发达国家的比例。发达国家采用机器人从事生产也将抵消发展中国家一直以来的劳动力成本优势,对发展中国家的不利影响可能是巨大的。

北京时间11月4日上午消息,计算机算法通常需要成千上万个例子才能学会一件事情,但谷歌DeepMind的研究人员却找到一种绕过这一流程的方法。我们多数人看过某个东西一两次后都能认出这种物体。但计算机视觉识别和语音识别算法却需要成千上万个例子才熟悉一种新的图形或单词。谷歌DeepMind研究人员现在找到了一种新的方法,他们对深度学习算法进行了一些调整,使之只需通过一个例子便可认出图像中的物体或其他东西——他们称之为“单次学习”。

该团队针对大量添加了标签的图片以及手写字体和语言对此进行了验证。


图像识别

最好的算法的确能够可靠地识别物体,但由于需要庞大的数据,所以非常耗费时间和金钱。例如,想要让算法识别出道路上的汽车,就需要为其提供成千上万个例子才能在无人驾驶汽车中实现可靠的准确率。但要收集如此多的数据通常并不实际——例如,不可能为了让一个机器人在一套不熟悉的房子里行走而为其提供长时间的学习机会。

人工智能黑客讲述:如何欺骗运用机器学习的安全软件?

今天的主题是Gmail对抗式机器学习。

我是学计算机科学、机器学习的,也是负责AI相关的研究者,在湾区那边做很多的数据挖掘、安防等相关的工作,我们非常高兴地看到现在很多的人都在做这些对抗机器学习或者深层次学习。

首先Gmail本身还是属于一个非常新兴的领域,虽然我们可以看到AI已经无处不见。很多网络安全的会议、包括一些世界级的会议,大家都在深入地使用这些技术。这也引起了我个人的兴趣,我也很好奇当看到安全这个主题下为什么Gmal机器学习为什么成为天作之合,当我们在工作中用了机器学习,你希望减少一些模型的功能。

麻省理工研发能通过无线信号识别情绪的实验装置

据外媒报道,近日麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL) 的研究人员研发了一个称为EQ-Radio的实验装置,能够通过使用人体反射的无线信号来“识别”情绪。 EQ-Radio通过收集信号并分析心率和呼吸频率变化来判断你是否感到快乐、悲伤或愤怒等。

麻省理工学院博士生 Mingmin Zhao 周二在一份声明中表示:“仅仅通过知道一个人在不同情绪下的心率变化,我们就可以可靠地检测出他们的情绪。”研究人员表示,目前这款实验装置的准确率达到了87%。

研究人员表示,这款装置还有很多用途。例如,电影公司及广告公司可以用其来测量观众的反应。智能家居公司可以根据用户的心情用它来调整照明和温度。这款设备甚至还可能被用于诊断和检测焦虑症或抑郁症等。

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