盘点丨春节假期里你错过的人工智能重要新闻
文章来源:AI科技评论
导读:狗年的春节已过,想必现在很多读者都已经回到了学习或工作的状态,不然就是在回去的路上。节日期间大家忙着走亲串友,可能错过了一些人工智领域的最新消息,今天小编就为大家盘点一番。
▌2018年麻省理工十大突破性技术公布,AI 大众化、生成对抗网络、谷歌实时翻译耳塞等上榜
一年一度的麻省理工十大突破性技术发布,和人工智能相关的有三项,分别是:
AI 大众化(AI for Everybody)
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)
巴别鱼耳塞(Babel-Fish Earbuds)
AI 大众化:评选机构认为其突破性在于基于云的AI技术使得AI更加便宜且易于使用。在这个领域的赛道上,主要玩家为:亚马逊、谷歌、微软等巨头。亚马逊的子公司AWS在云服务市场占有支配地位;谷歌则发力TensorFlow、Cloud AutoML等人工智能框架系统;微软与亚马逊合作,推出了一款深度学习框架——Gluon。
生成对抗网络:生成对抗网络是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。该方法由Ian Goodfellow等人于2014年提出。评选机构认为,其突破性在于两个网络系统通过相互对抗的方式,能够创造出超逼真的原创图像或声音,这些是机器以前从未实现过的。
巴别鱼耳塞:在科幻经典《银河系漫游指南》中有这样的场景,将黄色的巴别鱼塞到耳朵里,就可以实时地听到翻译。但现实世界中,虽然日益全球化,但是语言仍然是沟通的障碍。现在,谷歌发布了一副名叫Pixel Buds的耳塞,可以通过Pixel 智能手机上的谷歌翻译实现实时翻译。
▌马斯克离开OpenAI董事会
非盈利人工智能组织 OpenAI 近日宣布,马斯克即将退出其董事会,但将继续提供资金支持并担任OpenAI的顾问。原因是随着特斯拉日益专注于AI技术,此举可以避免日后OpenAI 与特斯拉的潜在冲突。
▌波士顿动力再次发布“虐狗”视频
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继2月12日发布了SpotMini帮助另一只机器狗开门的视频后,波士顿动力又发布了一段“虐狗”视频。视频标题为鲁棒性测试。
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在视频下方,官方解释道:这是对SpotMini进行开门过程的抗干扰测试。工作人员(未在视频中)将机器狗遥控到门口,并指出门把手的位置,发出“Go”指令(分别在视频的开始和第42秒)。
▌FastCompany 2018世界最具创新力公司Top 50公布,四家中国企业入选,腾讯第四
近日,美国商业媒体 FastCompany 发布“2018世界最具创新力公司Top 50榜单”,前五名为:苹果、Netflix、Square、腾讯、亚马逊。
FastCompany 评价腾讯的上榜理由为:“以内容为王,腾讯的微信拥有9.8亿月活跃用户,除了社交,用户可以利用微信完成打车、支付等生活中方方面面的功能。”
除了腾讯,其余3家上榜的中国企业为:VIPKid、大疆公司和字节跳动公司,阿里巴巴、滴滴出行未进入Top 50.
▌ARM、高通纷纷推出基于终端的AI解决方案
近日,英国芯片大厂ARM发布了两款最新的处理器设计,宣称将为致力于机器学习装备的公司提供“一种革命性的计算能力”。
其中一款设计适用于ARM机器学习处理器,可以为机器翻译和人脸识别等人工智能应用进行加速。另一款设计适用于ARM物体检测处理器,可以为处理可视数据及检测人或物品等过程提供优化。物体检测处理器将在2月底向行业客户提供,机器学习处理器会在今年年中推出。
几天后,高通随即宣布推出新的人工智能引擎,将适配现有的骁龙处理器(845,835,820和660)。
▌牛津、剑桥、OpenAI等机构专家发布重磅报告:《对人工智能的恶意使用:预测、预防和缓解》
人工智能技术近年来取得了长足的进展,但在中短期内是否会带来负面影响或者恶意使用这个问题,也屡屡成为专家们论战的辩题。
近日,26位来自牛津、剑桥、OpenAI等机构的AI专家联合发布了一份长达101页的重磅报告:《对人工智能的恶意使用:预测、预防和缓解》(The Malicious Use of Artificial Intelligence:Forecasting, Prevention, and Mitigation)。
▌中国人工智能初创公司2017年融资额超过美国,位居全球第一
虽然关于中美在人工智能领域的竞争分析时常见诸报端,但很难进行量化的分析。但近期CB Insights的一份报告显示,在人工智能初创企业的融资方面,中国已经超越了美国。2017年,中国 AI 初创企业融资额占全球48%,美国则为38%。
▌陈天奇团队发布TVM研究论文《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning》
去年8月,华盛顿大学陈天奇团队发布了TVM。TVM是一个端到端的优化堆栈,具备图形级和算子级的优化能力,可以为多种硬件后端提供深度学习工作负载的性能可移植性。
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