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| 本文作者： 亞萌 | 2017-04-02 20:07 |
雷鋒網(wǎng)按：深圳云棲大會(huì)上，阿里發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI2.0；繼小冰、小娜、Rinna、Tay、Zo之后，微軟再推全新聊天機(jī)器人Ruuh；吳恩達(dá)妻子Carol Reiley稱，吳恩達(dá)不會(huì)加入Drive.ai；任正非談人工智能應(yīng)用，警告不要遍地智能化，否則滿盤皆輸；60秒慢棋賽制“電圣戰(zhàn)”，騰訊“絕藝”戰(zhàn)勝日本新銳棋手一力遼；百度IDL最新成果：從自然語(yǔ)言入手，教AI智能體像人類一樣學(xué)習(xí)；騰訊優(yōu)圖刷新人臉識(shí)別新高度。這里是本周AI圈大新聞。
3月29日，阿里云在云棲大會(huì)·深圳峰會(huì)上重磅亮相了阿里“NASA”首個(gè)武器——機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI2.0 ，而后阿里云首席科學(xué)家周靖人做了《ET 智慧工廠- 阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)》的主題演講。
阿里“NASA”首個(gè)重磅武器亮相：機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI2.0：
全面兼容TensorFlow、Caffe和MXNet深度學(xué)習(xí)框架
集成100余種算法組件
相比1.0版本，PAI 2.0有多項(xiàng)重大更新，除增加了100余種算法外，更重要的是對(duì)主流深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow、Caffe和MXNet的全面兼容。
雷鋒網(wǎng)了解到，微軟正在測(cè)試一款名為Ruuh的聊天機(jī)器人，專門針對(duì)印度的英語(yǔ)用戶設(shè)計(jì)。Ruuh的語(yǔ)料庫(kù)集中在聊天、寶萊塢、音樂、幽默、旅行和上網(wǎng)等內(nèi)容。
根據(jù)Ruuh的Facebook主頁(yè)顯示，微軟在3月15日申請(qǐng)了注冊(cè)商標(biāo)。
截至目前，微軟已推出多款聊天機(jī)器人包括小娜、中國(guó)的小冰、日本的RINNA、美國(guó)的Tay、以及Tay的“去黑化版”Zo。
美國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月27日，《MIT 科技評(píng)論》舉辦了 Emtech Digital 2017大會(huì)，這次會(huì)議上，Carol Reiley作為Drive.ai聯(lián)合創(chuàng)始人的身份在現(xiàn)場(chǎng)做了演講，展示了Drive.ai目前在無人駕駛領(lǐng)域所取得的成果。而Carol Reiley的另一個(gè)身份是吳恩達(dá)的妻子。
前不久，吳恩達(dá)發(fā)表公開信表示即將從百度離職。外界紛紛猜測(cè)他的下一步去向，并認(rèn)為其下一步非常有可能加入Carol Reiley所在的Drive.ai公司，投身創(chuàng)業(yè)浪潮。
但是據(jù)騰訊科技報(bào)道，Carol Reiley在Emtech Digital 2017會(huì)場(chǎng)接受采訪時(shí)否定了這一猜測(cè)。
“我們沒有過關(guān)于這一話題的談話，”Reiley說，“他(吳恩達(dá))不會(huì)加入Drive.ai?！?/p>
近日華為心聲社區(qū)公眾號(hào)發(fā)布了任正非在人工智能應(yīng)用GTS研討會(huì)上的講話，雷鋒網(wǎng)獲悉GTS是“華為全球技術(shù)服部”（Global Technical Service）的縮寫。任正非表示，要開發(fā)公司統(tǒng)一的人工智能軟件平臺(tái)，把算法、知識(shí)、方法、經(jīng)驗(yàn)等都固化在平臺(tái)上，首先在GTS實(shí)踐和應(yīng)用，未來也可以為公司其他業(yè)務(wù)提供支撐。數(shù)據(jù)底座的投資更需要加大，作為長(zhǎng)期的基礎(chǔ)工程來建設(shè)，有了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，人工智能才能發(fā)揮作用。
人工智能在投資充分的情況下不要太沖動(dòng)，要急用先行小步快跑，要聚焦在確定性業(yè)務(wù)、人工消耗大的項(xiàng)目，寧可做得少一點(diǎn)，先在一兩個(gè)點(diǎn)突破殺開口子，集中力量打殲滅戰(zhàn)，不要鋪開一個(gè)很廣泛的戰(zhàn)線。不要遍地都是智能化，這會(huì)形成全面開花沒有結(jié)果的盲動(dòng)，就有可能滿盤皆輸。
3月26日，繼“UEC杯”11連勝奪冠之后，在東京舉行的第五屆“電圣戰(zhàn)”世界人機(jī)大戰(zhàn)中，騰訊AI Lab自主研發(fā)的圍棋人工智能“絕藝”戰(zhàn)勝了日本圍棋界的新銳棋手一力遼七段（世界排名第44位，日本第2），獲得勝利。
“電圣戰(zhàn)”是“UEC杯”世界計(jì)算機(jī)圍棋大賽的姊妹賽事，由“UEC杯”冠亞軍與人類職業(yè)棋手對(duì)戰(zhàn)。本次“電圣戰(zhàn)”中，DeepZenGo和絕藝分別在上午和下午與一力遼對(duì)決，兩位AI棋手均獲勝。
上午進(jìn)行的依然是快棋，每一步棋30秒時(shí)間，而下午進(jìn)行的則是慢棋，每一步60秒。所以下午絕藝這一場(chǎng)難度更大一些。對(duì)于人類選手來說，與機(jī)器對(duì)弈，慢棋比快棋有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)榱艚o人類思考的時(shí)間更多。據(jù)騰訊團(tuán)隊(duì)介紹，之前在“UEC杯”對(duì)戰(zhàn)中，給絕藝設(shè)定的計(jì)算時(shí)間是12秒，“電圣戰(zhàn)”設(shè)定的時(shí)間改為40秒，實(shí)際用時(shí)在20秒左右。
在全世界范圍內(nèi)，高校紛紛上馬 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)的專業(yè)以及課程。但這只是問題的一個(gè)方面：雷鋒網(wǎng)了解到，現(xiàn)在非常多的工程師，缺乏在實(shí)際業(yè)務(wù)環(huán)境做 AI 開發(fā)的第一手經(jīng)驗(yàn)和履歷。
為填平這一道技能鴻溝，F(xiàn)acebook 在昨晚宣布創(chuàng)建 Facebook AI Academy，對(duì)公司內(nèi)部員工進(jìn)行免費(fèi) AI 技能培訓(xùn)。
Facebook 表示：
“我們堅(jiān)信創(chuàng)新以教育為基礎(chǔ)。通過向我司工程師提供最前沿的 AI 技術(shù)培訓(xùn)，F(xiàn)acebook 能夠向全公司業(yè)務(wù)線部署更多的深度學(xué)習(xí)專家。當(dāng)下，F(xiàn)acebook 有超過 40 只技術(shù)團(tuán)隊(duì)、超過 25% 的工程師在產(chǎn)品服務(wù)中要用到 AI 。我們想要進(jìn)一步提升這個(gè)數(shù)字?！?/p>
近日，加拿大多倫多大學(xué)在政府及企業(yè)的牽頭下即將成立一個(gè)名為「向量學(xué)院」（Vector Institute）的獨(dú)立非盈利研究機(jī)構(gòu)，希望能利用更好的政策和研究資源留住本地人才。
根據(jù)多倫多大學(xué)發(fā)布的官方消息，雷鋒網(wǎng)了解到，向量學(xué)院成立的第一要?jiǎng)?wù)是培養(yǎng)更多的 AI 研究生，重點(diǎn)將關(guān)注深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。機(jī)構(gòu)將聘請(qǐng) 25 位新教師與研究科學(xué)家，并接受來自政府與公司超過 1.5 億美元的資金支持，以吸引更多技術(shù)性人才。通過這種手段，向量學(xué)院希望能培養(yǎng)更多富有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的專家，并反哺現(xiàn)有的加拿大公司與初創(chuàng)公司。目前，超過 20 家公司已經(jīng)承諾至少十年的百萬投入，包括谷歌、加拿大航空、Loblaws 與加拿大五大銀行各自捐贈(zèng)的 500 萬美金。
此外，深度學(xué)習(xí)三巨頭之一的 Geoffrey Hinton 將擔(dān)任該學(xué)院的首席科學(xué)顧問。
在人類如何概括技能并將其應(yīng)用于新任務(wù)方面上，基于視覺的語(yǔ)言發(fā)揮著重要作用，這對(duì)于機(jī)器仍然是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。開發(fā)復(fù)雜的語(yǔ)言系統(tǒng)對(duì)于機(jī)器變得真正智能，并獲得像人類一樣學(xué)習(xí)的能力至關(guān)重要。
作為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的第一步，百度IDL實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了一個(gè)使用監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的組合系統(tǒng)，允許虛擬教師向虛擬AI智能體教授語(yǔ)言，通過將語(yǔ)言與感知和動(dòng)作連接起來，就像父母教他們的寶寶一樣。
IDL實(shí)驗(yàn)室的結(jié)果表明，在訓(xùn)練結(jié)束后，AI智能體能夠以自然的語(yǔ)言正確地解讀老師的指令，并采取相應(yīng)的行動(dòng)。更重要的是，AI智能體開發(fā)了“zero-shot學(xué)習(xí)能力”，這意味著智能體能夠理解潛在的語(yǔ)句，研究院發(fā)現(xiàn)，“這項(xiàng)研究使我們向教機(jī)器像人類一樣學(xué)習(xí)邁進(jìn)一步?！?/p>
論文鏈接：http://arxiv.org/abs/1703.09831
在國(guó)際權(quán)威人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)LFW上，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室在無限制條件下人臉驗(yàn)證測(cè)試（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成績(jī)?yōu)?9.80%，再次刷新了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率世界紀(jì)錄。
LFW是麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)室維護(hù)的一套公開數(shù)據(jù)庫(kù)，是目前評(píng)價(jià)人臉識(shí)別性能的試金石之一。
根據(jù)騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的介紹，訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自于他們自發(fā)搜集的名人數(shù)據(jù)庫(kù)，包含了2萬個(gè)身份，涉及200萬張人臉圖像。通過借助多機(jī)多卡的Tensorflow集群訓(xùn)練平臺(tái)，優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室集成了三個(gè)深度分別為360、540、720層的類似Inception-resnet結(jié)構(gòu)的深度網(wǎng)絡(luò)，并將最后全連接層的輸出作為特征輸出。結(jié)果顯示，三個(gè)模型融合達(dá)到99.80%的準(zhǔn)確率，而其中準(zhǔn)確率最高的一個(gè)達(dá)到了99.77%。
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