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深度解析 | 人工智能 (AI):到超级智能的路径

什么是AI?

MAFIA

人工智能或者是AI可能对很多人来说只是一个科幻的概念,但最近在这领域有很多很有趣的进展。

首先,AI并不是机器人。机器人只是AI的身体,而AI是机器人的头脑。但在很多情况下AI是无体的,比如智能手机的语音助手只是AI软件和数据组成的。

AI的口径或等级可以分成三大类:

Artificial Narrow Intelligence (ANI)

短秤weak AI,这类AI只专注于一个单一功能或领域,比如当世界象棋冠军。

Artificial General Intelligence (AGI)

短秤strong AI,这类AI跟人一样聪明,人能做或想到的事它都能实现。人类到目前还没研发出真正的AGI,要实现这个比实现ANI难得多,因为AGI要会抽象地思考、解读、和从经验快速学习。

干货丨你需要了解这些AI 语音对话技术

机器学习以及自然语言处理技术的进步,开启了人与人工智能进行语音交互的可能,人们透过对话的方式获取信息、与机器进行交互,将不再只是存在科幻情结当中。语音交互是未来的方向,而智能音箱则是语音交互落地的第一代产品。

一、语音交互流程简介

AI 对话所需要的技术模块有 4 个部分,分别为:

自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)
自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)
自然语言生成(Natural Language Generation, NLG)
文字转语音(Text to Speech, TTS)

干货丨你需要了解这些AI 语音对话技术

以叮咚开发文档中的语音交互流程图来看Ai 对话技术的主要路径:

让人工智能摆脱偏见

作者:Francisco Socal,Imagination Technologies

人们都曾看过电影里机器控制了世界而人类被毁灭的场景。好在这些电影只是娱乐性的,现实世界是不会发生的。然而,一个更应该关注的问题是:算法偏见。

所谓“算法偏见”是指在看似没有恶意的程序设计中带着设计者的偏见,或者所采用的数据是带有偏见的。结果当然是带来了各种问题,例如,被曲解的谷歌搜索,合格的考生无法进入医学院就学,聊天机器人在推特上散布种族主义和性别歧视信息等。

AI界的七大未解之谜:OpenAI丢出一组AI研究课题

近日,OpenAI在官方博客上丢出了7个研究过程中发现的未解决问题。OpenAI希望这些问题能够成为新手入坑AI的一种有趣而有意义的方式,也帮助从业者提升技能。

OpenAI版AI界七大未解之谜,现在正式揭晓——

AI界的七大未解之谜:OpenAI丢出一组AI研究课题

1. Slitherin’

难度指数:☆☆

实现并解决贪吃蛇的多玩家版克隆作为Gym环境。

环境:场地很大,里面有多条蛇,蛇通过吃随机出现的水果生长,一条蛇在与另一条蛇、自己或墙壁相撞时即死亡,当所有的蛇都死了,游戏结束。

智能体:使用自己选择的自我对弈的RL算法解决环境问题。你需要尝试各种方法克服自我对弈的不稳定性。

检查学习行为:智能体是否学会了适时捕捉食物并避开其他蛇类?是否学会了攻击、陷害、或者联合起来对付竞争对手?

AI时代多帮帮中国兄弟?Imagination说这个可以有

根据Gartner的预估,到2020年深度神经网络(DNN)和机器学习应用将为半导体企业创造100亿美元的市场商机,人工智能与机器学习将逐渐渗透所有事物,成为未来5年科技厂商的主要战场。而作为GPU行业的王者之一,Imagination在被Canyon Bridge收购之后会如何看待并布局AI战场?正在崛起的大批中国AI公司是否给外资企业带来了威胁?日前,Imagination Technology市场传播副总裁David Harold接受了《电子工程专辑》的独家专访。

Imagination Technology市场传播副总裁David Harold
Imagination Technology市场传播副总裁David Harold

AI和大数据2017“成长的烦恼”

人工智能和大数据在2017年的发展遇到了以下10个成长的烦恼:

1.人工智能无IQ标准

人工智能领域发展最好的一个领域是无人驾驶,而究其原因不外乎其拥有了从L0到L5的全球通用标准。但是在其他领域,人工智能细分领域过多,标准化相对缺乏,语音识别做到什么境界算成功,图像识别怎样算最好无法定性,人类都有IQ值来评估是否聪明,可AI却没有。行业无标准让市场、厂商和用户都只能摸黑前行。

2.人工智能延伸边缘

人工智能的应用在过去是由中心计算支持的,但是由于应用需求的边缘化扩张,物联网将会是人工智能的下一个发展重地,而边缘计算在智能化领域开始成为主角。

3.AI嵌入超算和云计算

人工智能技术不仅在贴近用户层面的边缘化扩展,也在向更深层次的计算需求扩展。云计算和超算技术的发展正在带领人工智能进入一个前所未有的领域。作为人工智能三大因素之一,计算力的发展让人工智能能涉足的事情变多起来。

人工智能也有负能量,我们得提前做好准备

最近几天,各种对2018年的科技预测层出不穷,其中对AI的畅想占了大头,内容差不多是一片喜庆祥和。

但事有两来,当我们开始从AI中收获价值的时候,技术升级后带来的潜在风险也在升温。这就像汽车当然好过牛车,但汽车也会带来各种各样的交通事故。我们当然不能因此禁止汽车上路,但是也不能对交通问题视而不见。

今天我们来预测几个,很可能在2018年进入我们眼帘的“人工智能负能量”。

毕竟做好准备,是解决问题的前提条件。

一、人工智能伦理问题开始出现个案

2017年1月,在加利福尼亚州阿西洛马举行的Beneficial Al会议上,近千名人工智能相关领域的专家,联合签署了著名的《阿西洛马人工智能23条原则》。

随后,各种关于人工智能伦理道德的讨论、会议,以及相关协会和科技组织开始出现在公众视野里。

《23条原则》的主要内容,就是呼吁人工智能不能损害人类的利益和安全,同时人工智能必须可以被人类控制,同时人类要尽量尊重人工智能和机器人的安全。

听起来颇有点科幻的味道,但是在各行各业开始部署AI,尤其开始利用AI进行自动化决策的时候,人工智能的伦理与道德问题或许真的会浮出水面。

Imagination月度问答:AI被过度炒作了吗?

作者:Benny Har-Even

欢迎大家来到新系列文章的首篇,我们每个月将会在这里讨论这个行业目前面临的一些重大问题。我们将向行业内专家和我们公司内部的专家提问一些问题。第一个问题很简单:“AI被过度炒作了吗?”

最近Imagination宣布推出神经网络加速器(NNA) PowerVR Series2NX而进入AI相关行业的世界。这为神经网络的硬件加速提供了前所未有的性能,并使未来的嵌入式和移动设备能够利用神经网络驱动的AI应用。

边缘计算推动AI发展,未来能摆脱云计算吗?

的确,现在人工智能AI技术的火爆程度不亚于任何一项IT新技术的宣传力度,我们也不可否认,人工智能背后所依靠的就是云计算平台的强大支撑,很多AI的具体需要依靠云计算平台当中边缘计算去完成,但是,现在AI在应用部署过程当中仍然受限制于边缘计算的成本层面以及设备只能分析能力等很多方面。

不管是从现在的国家政策扶持方面,还是企业在业务应用推动等方面,我们都可以看到人工智能现在到底有多火,根据权威市场分析机构的研究数据表明,在未来,全球人工智能市场规模年均增长率达到15%。到2030年,人工智能将助推全球生产总值增长12%左右,近10万亿美元。如此庞大的一个市场规模足以让越来越多的企业投身其中。

到底什么是边缘计算?

正是因为边缘计算对于人工智能以及对于云服务的重要意义,我们才更要清楚的了解到底什么才是边缘计算。所谓的边缘计算就是在靠近物理设备或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,来满足快速连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求技术。

编者按:人工智能的快速发展的确值得欣喜,但快速发展的背后还有各种不完善的地方。比如,前不久麻省理工学院的一些学生,利用3D打印出来的乌龟,成功地让谷歌的InceptionV3图像分类器认为其是一个步枪。乌龟=步枪?这个差距还是非常巨大的。如果正在行驶的无人汽车,把一个停车标志看成了限速标志呢?这将会带来多大的危险?近日,FastCodesign发表了一篇文章讨论了这一问题,作者为Katharine Schwab,文章由36氪编译。

一辆自动列车在轨道上飞速行驶,它的摄像头不断地扫描着各种信号,以预测它的行驶速度应该有多快。它注意到了一个似乎需要提高速度的信号,然后照做了。几秒钟之后,火车险些出轨。后来,当一名人类调查员检查出问题的标志时,他们得到的是一种截然相反的信号——是放慢速度,而不是加快速度。

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