AI

扫地机器人、智能农药喷洒机、无人机、自动驾驶汽车……人工智能技术在不断突破我们想象力的同时,也越来越贴近我们的生活。4月11日,工业和信息化部、公安部和交通运输部联合发布“关于印发《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》的通知”,这意味着,真正的智能汽车甚至自动驾驶已经离我们不再遥远。

作为近两年行业内最热的话题,关于人工智能的讨论已经无处不在。4月25日,由中国信息通信研究院、国际电信联盟(ITU)、德国弗朗霍夫赫兹研究所共同主办的“人工智能对信息基础设施影响”研讨会在西安召开,会议邀请了来自全球人工智能企业、互联网企业、电信运营商、学术机构等各方的嘉宾和代表,共同探讨人工智能技术的发展趋势,分享成功案例,助力人工智能产业发展。

工业和信息化部科技司副司长王卫明,国际电信联盟标准局副局长 Reinhard Scholl 博士,中国信息通信研究院标准体制研究所总工续合元,德国弗朗霍夫赫兹研究所机器学习组负责人 Wojciech Samek 博士等多位国内外重量级嘉宾出席会议并发表演讲,热议人工智能对信息基础设施的影响。

视觉数据和AI的“致命应用”

考特尼·威尔逊跟随是CloudFactory营销总监。最近发表了篇关于人工智能的文章,翻译过来供大家学习交流,外语水平有限,如有语病,请海涵!

虽然许多人正在寻找“杀手级”的视觉,但更有可能视觉是AI和计算机的“杀手级应用”。

今天有AI模块的app,只需拍摄一个照片,便可在几秒钟内告诉你狗的种类,或植物的种类。当您将图像上传到Facebook时,系统将立即根据脸部识别技术进行识别,告诉你的朋友图像中有谁。

在某些情况下,机器的这种特定类型分析的能力远远超过了人类,而这些先进的人工智能技术的命脉便是视觉数据。

为什么视觉数据很重要?

人工智能的整个概念是可以构建机器来执行最人性化的任务。为了做到这一点,他们以人的智慧为模范。例如,最前沿的AI系统采用在人脑神经网络之后建模的深度学习或深层神经网络。(当然,他们没有任何地方接近人类相同的能力)。

作为人类,我们通过观察我们周围的世界并以语言,行动和对象的形式收集我们自己的数据来学习。另一方面,计算机必须由人类提供数据以便“学习”。机器学习的过程需要比人类更多的数据,时间和迭代。

作为人类,视觉对我们自然而然而形成,我们学习的第一个技能之一就是认识面孔。然后,我们识别我们周围的物体,并赋予他们意义。

我们能相信AI吗?

作者:Russell James

人工智能(AI)是未来技术的核心。很少有一种技术能像人工智能那样惠及社会。人工智能系统从大量复杂的非结构化信息中学习,并将其转化为可实施的见解。可以想象,在未来的几十年内,由于可以收集和分析的数据量不断增加,人类可以在各个领域取得重大突破,比如医学创新、气候分析和复杂的全球经济管理等等。

就像对人产生信任需要时间一样,对AI系统建立信任也不可能短时间内完成。但这并不意味着单靠时间就能解决人工智能的信任问题。人们总是希望事情会像期望的那样发展,但正像人类一样,AI也会犯错。尽管AI发展如此迅猛,但目前还是处于起步阶段。现在人们接触到的大部分系统都使用深度学习,这只是AI的一种形式。对于发现模式并将其用于识别、分类和预测的应用来说,深度学习是非常理想的选择,比如给购物者提供针对性的建议等。

然而,由于对神经网络模型运行方式的理解不够,这些系统仍然会出现错误,这些错误可能是由于训练集的限制或算法中未知的偏差造成的。这些错误带来了“AI无赖”的可怕结果,比如在Twitter上发布种族主义和性别歧视信息的聊天机器人,或者展示种族和性别偏见的AI程序。 对AI系统建立信任需要做什么呢?

AI、大数据与云计算之间的关系,我们应该怎样理解?

说到AI,总是不可避免的联想到大数据与云计算,这三者可谓相辅相成,唯有全部结合起来,才有可能成为真正的人工智能。当然,本文只是以一个普通人的视角来探寻这三者之间的联系。

一句话概括AI、大数据与云计算

简单来说,AI是基于计算机软硬件,通过模拟人类思考和智能行为的一种理论方法和技术。

而云计算则是将服务器、存储器、存储设备以及网络等资源打包成云端,为客户提供相关的按使用量付费的模式。

大数据则是将结构化数据和非结构化数据形成的所有数据整合起来,用以分析发现数据背后相关关系的信息资产。

从上面简单一句话的解释来看,就可以发现三者之间都有着一丝隐秘的关联。大数据便是AI智能化程度升级和进化的基础,拥有大数据,AI才能够不断的进行模拟演练,不断向着真正的人工智能靠拢。

三者存在紧密相关的联系

比如谷歌的AlphaGo就是这么一个典型的例子,通过大数据中的无数棋谱加以学习,才能够在后面进化到打败人类围棋高手的程度。

大数据与云计算则是原料与机器之间的关系,光有大数据,那么就只是一堆单纯的数据而已,而有了云计算,则可以对这些数据进行分析,变成有用的信息。

深思 | AI黑箱:我们要用AI解释AI?

AI算法对人类生活的影响越来越大,但它们内部的运作往往是不透明的,人们对这种技术的工作方式也愈加感到担忧。MIT科技评论曾经发表一篇题为“人工智能中的黑暗秘密”的文章,警告说:“没有人真正知道先进的机器学习算法是怎样工作的,而这恐将成为一大隐忧。”由于这种不确定性和缺乏问责制,纽约大学AI Now Institute的一份报告建议负责刑事司法、医疗保健、社会福利和教育的公共机构不应该使用AI技术。

输入的数据和答案之间的不可观察的空间通常被称为“黑箱”(black box)——名称来自飞机上强制使用的飞行记录仪“黑匣子”(实际上是橙色的,而非黑色),并且经常在空难事故后用于向调查人员提供有关飞机当时运作情况的数据。在人工智能领域,这个术语描述了AI技术如何在“暗处”运作的景象:我们提供数据、模型和架构,然后计算机给出答案,同时以一种看似不可能的方式继续学习——显然对于我们人类来说,这太难理解了。

黑箱没有什么可怕的

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

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