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AnkhMorpork(36532)
发表于2016年03月17日 10时31分 星期四
来自中国路况
百度首席科学家吴恩达披露该公司将在美国测试自主驾驶汽车。吴恩达说,只要基础设施进行微小改动,对于人工智能而言就已足够。他表示,或许在遥远的未来,自主驾驶汽车可以像人类司机那样开车,但两年内还不行。百度打算在2018年前在中国推出自主驾驶的穿梭车,在限定区域内环线运行。既定的熟悉路线可减少意外状况发生的可能性。随着系统不断学习,运行路线将逐步扩大。吴恩达称,百度正在使用改进后的宝马3系轿车进行测试,已经与几家中国汽车生产商达成了部署首批自动驾驶汽车的承诺。吴恩达补充道,百度尚未决定第一部自动驾驶汽车是否安装方向盘。
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发表于2016年03月15日 19时17分 星期二
来自下次挑战柯洁,如果中国解封Google的话
AlphaGo挑战李世石的围棋人机大战最后一局持续了超过了5个小时,最终李世石认输,AlphaGo以 4:1取得了胜利。而在围棋界的世界排名中,AlphaGo取代了李世石排在第四位,在至今与人类进行的比赛中,它的成绩是九胜一负。AlphaGo的程序使用了蒙特卡罗树搜索和深度神经网络,硬件上使用了1920个CPU和280个GPU,它用了数百万棋局进行训练,但并没有特别使用李世石的棋局训练以获得对垒优势。
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发表于2016年03月15日 13时07分 星期二
来自都是程序设定好的
AlphaGo和李世石的围棋人机大战正在进行最后一局的比赛,尽管这场比赛无关胜负,但在李世石赢下了第四局后第五局引起了更多人的兴趣。《金融时报》采访了AlphaGo背后的人类策划者、DeepMind联合创始人Demis Hassabis。Hassabis是一位有传奇经历的人工智能专家,他从小被视为神童,4岁开始下棋,17岁时领导开发了经典模拟游戏《主题公园》,2005年他开始在伦敦大学学院读神经科学博士,2010年与好友和同学创办了DeepMind,2014年DeepMind被Google以4亿英镑收购。Hassabis表示:“我的围棋水平足以让我欣赏它的美。但围棋不是我的强项,因此我没有亲自与AlphaGo对弈过,因为几乎从一开始我就不是对手。”对他来说,创造在游戏中击败人类的机器只是个试验,是为了以后利用DeepMind的技术,“解决让智能手机助手更智能等真实世界的挑战,并在将来,利用这种技术帮助科学家们在医疗和其他领域解决一些最为紧迫的社会问题”。
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发表于2016年03月14日 11时33分 星期一
来自先有鸡
GNU项目发布了神经网络软件包Gneural Network,一个重要动机是避免人工智能方面的计算机软件被大企业所垄断。 Google的AlphaGo和IBM的Watson展示了运用人工智能所取得的非凡成就,但GNU开发者认为只有大企业和实验室能访问这些技术代表着一种危险,因为垄断会放慢科技的进步。开发者Jean Michel Sellier因此在GPL许可证下开发了Gneural Network,目前版本还是v0.0.1。当然人工智能领域有很多开源的软件包,其中包括AlphaGo使用的软件,如CaffeTheanoTorchTensorFlowCNTK,等等。
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发表于2016年03月13日 19时36分 星期日
来自人类反败为胜
在AlphaGo对垒李世石的围棋人机大战第四局,李世石的第78手让AlphaGo在79手犯了一个严重错误,而这个错误的后果它直到89手时才计算出,在79手时AlphaGo认为它的胜率有70%,但到89手时胜率急剧下降。李世石最终赢下了第四局。第五局将在周二进行。最后一局被认为将会是一场苦战。
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发表于2016年03月12日 23时09分 星期六
来自打劫
Google DeepMind的AlphaGo在五局三胜制比赛中以3:0战胜韩国九段棋手李世石,AI征服围棋已经不是疑问而是现实,接下来两局比赛的看点将是AlphaGo究竟是完胜还是李世石能扳回一局。围棋曾被认为至少在十年内机器无法战胜职业棋手,但这个传说去年10月AlphaGo 5:0战胜樊麾二段时就已经被攻破。围棋将和曾经的国际象棋一样,职业选手需要在机器帮助下磨砺技能提高自己。《连线》的一篇文章采访了被AI击败的樊麾二段,称他通过学习AI而在几个月内使其在全球的排名提高几百位。
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发表于2016年03月10日 16时05分 星期四
来自人类输了计算机
1997年,IBM的深蓝战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。这件事对国际象棋的真正影响发生几年之后,当棋力胜过大师的程序能运行在普通人的计算机上。从此之后,任何严肃的赛事选手都开始使用计算机研究和做准备,一些人学习程序的创造性走法,另一些人则走向了邪路,偷偷的利用计算机去打败对手。2010年,法国象棋大师Sebastien Feller被禁赛,原因就是接收了家中计算机上运行的程序给出的走法。今天的国际象棋顶级大赛都要求选手接受类似机场的安全检查。围棋可能的落子数远远超过象棋,人工智能被认为很难破解。深蓝在国际象棋上使用的蛮力方法不适用于围棋。围棋程序过去几年经历了两次突破。在2005年左右,程序员开始使用蒙特卡罗树搜索去评估棋盘上的落子,没有任何智能的程序通过模拟数千步随机走法评估每一步。随机版的暴力搜索让程序能挑战业余选手,但对最低级别的专业选手构不成任何挑战。围棋程序的第二次突破就是运用深度神经网络。去年10月,AlphaGo以5比0击败了樊麾二段。樊麾是欧洲围棋冠军,目前排名531位。这一结果震惊了围棋界。国际围棋联盟的李夏晨说,令他吃惊的是,计算机真的像人类一样下棋。李世石排名第四(第一是中国的柯洁),在与AlphaGo比赛前他很有自信,昨天第一局的失利让他感到震惊(第二局也输了)。面对计算机的挑战,围棋选手可以用更大的棋盘(目前使用的是19x19格的棋盘)推迟计算机的统治,或者像象棋选手那样与计算机合作。
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发表于2016年03月09日 21时11分 星期三
来自李开复看错
在一场类似深蓝大战卡斯帕罗夫的当代人机大战中,AlphaGo五局比赛的第一局中击败了韩国棋王李世石,这是AI首次打败职业九段棋手,创造了新的记录。李世石在比赛后表示很震惊。他将在明天继续迎战AlphaGo,这一局将会很关键,如果他再次输了,翻盘的机会将会变得渺茫。AlphaGo由Google在2014年收购的英国人工智能公司DeepMind开发,开发成员大约有15到20人,它使用了巨大的计算资源。其程序综合了神经网络和蒙特卡罗树搜索,被训练能监督式学习和自对弈。然而硬件在AlphaGo的性能表现上扮演了关键角色。AlphaGo有多种配置,最低配置使用了48个CPU和1个GPU,不同配置对它的性能有巨大影响,最低配置的表现仅仅比围棋程序如 Crazy Stone和 Zen略好一点。最高配置的AlphaGo被称为AlphaGo Distributed,使用了1920个 CPU和280个GPU。最低配置和最高配置的AlphaGo的区别类似于业余选手和职业选手的区别,足够的硬件资源使得AlphaGo能达到李世石的水平。
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发表于2016年03月09日 11时39分 星期三
来自李世石先下一城
北京时间3月9日中午12点(韩国时间下午1点),Google的围棋人工智能程序AlphaGo将正式挑战韩国职业九段棋手李世石,Google DeepMind的YouTube频道正在直播五局制比赛的第一局。李世石称,即使AlphaGo只赢了一局,对计算机而言就是胜利。如果李世石赢了Google将奖励他100万美元,如果AI赢了,Google将向慈善机构捐赠100万美元。AlphaGo由Google DeepMind的Demis Hassabis和同事开发,它在去年10月以5:0的成绩战胜了欧洲围棋冠军樊麾二段。围棋的计算复杂度远超过其它棋类,它的可能落子数超过了宇宙的所有原子数。更新:AlphaGo第一局获胜。
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发表于2016年03月03日 20时15分 星期四
来自以后会增值
Google上周五在旧金山举办了一场艺术展和拍卖会,展出了一些由电脑创作、人类提供部分指导的绘画作品,画面包括迷幻海景、梵高(van Gogh)风格的森林以及奇幻的城堡风景和狗狗图像等。专业拍卖员将其中六幅最大的作品拍出了高达8000美元的价格。在人类的帮助下,计算机使用了神经网络技术创作了29件作品,并在上周五的展览中展出。这种算法最初是为了帮助识别照片里的物体。但出于艺术创作的目的,工程师完全改变了这种算法:他们向计算机算法中输入任意形状的图像,随后算法就会报告这些图像像什么物体,比如狗、面孔或者树木等。这种算法随后进一步改变图像,使其看起来更像算法报告所认定的物体。
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发表于2016年03月01日 11时41分 星期二
来自老司机对新司机
Google的自主驾驶汽车出车祸一般是其它车撞上它,这一次可能是它首次撞上了其它车。根据Google递交到加州交通监管机构的报告,2月14的车祸发生在加州山景城,它的一辆Lexus RX450h自主驾驶汽车试图绕过一条宽阔公路上的沙袋,汽车及司机都认为路上的公交车行驶缓慢,允许它借道行驶。3秒钟后,在重新进入中央车道时汽车撞上了公交车的一侧,导致左前挡板、前轮和驾驶员一侧传感器受损。无人在事故中受伤。
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发表于2016年02月26日 14时42分 星期五
来自以后不用记忆了
随机选择一幅照片,你恐怕很难迅速判断出照片拍摄的地理位置,除非照片与知名地标性建筑或风景名胜相关。虽然如此,人类在此类任务上其实很擅长,他们能综合各种线索和信息识别位置。机器被认为不擅长此类任务,但Google的新深度学习神经网络PlaNet 改变了这一切,它能根据像素判断几乎任何照片的地理位置。Google的研究人员利用了卷积神经网络和长短期记忆方法,使用不同的视觉线索去改进识别率。研究人员将地球表面分割成数万个不同大小的正方形,使用了上亿幅照片的数据集去训练PlaNet。对 Flickr上的230万幅照片的测试显示,3.6%的照片PlaNet的地理位置识别能达到街道级别的精度,10.1%的照片能达到城市级别的精度。他们的论文(PDF)发表在预印本网站arxiv上。
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发表于2016年02月23日 13时06分 星期二
来自世纪大战
Google DeepMind CEO Demis Hassabis与韩国九段棋手李世石在伦敦的新闻发布会上宣布,Google的围棋AI AlphaGo将于3月9、10、12、13和 15日在首尔的四季酒店挑战李世石。AlphaGo运行在 Google Cloud上,它的物理地点是美国中西部,Google将通过高速线路将AI系统连接到比赛地点的酒店。比赛将通过 Google DeepMind的YouTube频道直播,而中日韩的棋友则可以通过电视观看。李世石如果赢得比赛将可以获得100万美元奖金。
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发表于2016年02月22日 15时37分 星期一
来自为了最大的善
如何防止AI干出不利于人类的事情?阿西莫夫在机器人系列中设定了三个法则,但正如 阿西莫夫自己所描述的,机器人是可以不违反特定法则的情况下违反法则意图的。如果人类程序员难以枚举所有的人类价值,那么是否可以让AI去学习人类价值?美国乔治亚理工学院的Mark O. Riedl和Brent Harrison发表了一篇论文(PDF),描述了让AI阅读和理解故事去学习人类的价值。Riedl教授说,他们在虚拟环境中模拟运行了数千次,每一次AI的行为如果与故事中描述的行为相似,那么它们将会奖励,否则将会得到惩罚。通过奖励和惩罚,AI将学会偏爱做一些事情,避免做另一些事情,AI学会像人类那样执行一个任务。Riedl教授称,AI还没有学会不要去偷东西,但它在阅读之后学会了不喜欢偷东西。
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发表于2016年02月15日 16时17分 星期一
来自人类也是
在上周末的美国科学促进会会议上,一组计算机科学家和伦理学家讨论了人工智能和机器人技术的进步对人类的影响。“我们正在接近这样一个时刻,机器将能够在几乎所有任务上超越人类,”德克萨斯州Rice University计算机科学教授Moshe Vardi表示,“在这个时刻来临之前,社会需要直面一个问题:如果人类能够做的工作,机器几乎都能够做,那么人类该做些什么?“一个典型的回答是,我们将自由地从事休闲活动,”Vardi教授表示,“但是我不觉得只有休闲的人生前景有吸引力。我相信工作对于人类的福祉是不可或缺的。”耶鲁大学的伦理学家Wendell Wallach呼吁机器人行业投入一部分资金去研究人工智能技术的伦理、法律和社会影响。他认为伦理学家、社会理论学家应该参与人工智能的研发。他说,机器不应该去作出能导致人类死亡的决定。他认为机器编程去杀人将是一种“自体恶”,机器不可预测,无法完全控制,难以归因责任。它们将会破坏基本的伦理原则。自主杀人机器人将会在战场上完全抹掉人性
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发表于2016年02月11日 22时07分 星期四
来自出车祸AI负责
美国监管机构允许Google制造出没有方向盘和刹车踏板的自主驾驶汽车。美国国家公路交通安全管理局批准了Google去年11月递交的不需要人类司机的汽车设计。Google目前正在测试的自主驾驶汽车原型都需要有一位人类司机在里面监视,以在紧急情况下接管驾驶权。现在美国交通监管机构允许AI单独驾驶自主驾驶汽车,不需要人类陪伴,这也意味着人工驾驶需要的方向盘、刹车等机械控制组件对于未来的自主驾驶汽车而言并非是必要的。接下来的问题将是Google是否能确保自主驾驶汽车能达到安全驾驶的标准。
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发表于2016年01月28日 10时49分 星期四
来自欧洲人玩围棋
CrazyMicroSIM 写道 "Google于2016年1月28日在Nature发表文章称由其开发的围棋AI阿尔法围棋(AlphaGo)以5:0的成绩战胜欧洲围棋冠军樊麾二段,并将在今年3月挑战韩国棋手李世石九段。李是近十年中获得世界冠军最多的棋手,被认为是当今围棋第一人。如果李世石战胜了阿尔法围棋,将获得由Google公司提供的100万美金的奖金。"
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发表于2016年01月26日 11时23分 星期二
来自RIP
MIT人工智能实验室的联合创始人Marvin Minsky周日晚上在波士顿去世,享年88岁。他的家人称死因是脑溢血。Marvin Minsky生于1927年,在哈佛获得数学学士学位,在普林斯顿获得数学博士学位,他长期在MIT执教,与同事John McCarthy联合创办了人工智能实验室,在没有超级电脑和微处理器的时代,他通过演示向计算机传授常识推理的可能性而为人工智能研究奠定了基础。他在1969年获得了计算机科学领域的最高奖图灵奖,他在其著作《The Society of Mind》中认为智能不是任何单一机制的产物,而是来自于被称为agents的简单部件的交互,他曾担任过《2001太空奥德赛》的科学顾问。
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发表于2016年01月18日 12时22分 星期一
来自就一个开源项目
百度公布了用于构建Deep Speech 2语音识别系统的代码。源代码 Warp-CTC托管在GitHub上,采用Apache许可证授权。百度的代码是一个改进的深度学习算法实现,可以工作在CPU和NVIDIA的GPU上。百度进行的测试中,Deep Speech 2语音识别正确率比从亚马逊Mechanical Turk上招募的人类测试者更高。在中文语音测试中,人类组的错误率是4.0% ,而机器是3.7%。
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发表于2016年01月14日 18时07分 星期四
来自看着汽车一头撞上去
Google在最新的自主驾驶汽车安全报告(PDF)中承认,如果司机不人为干预自主驾驶汽车会出车祸。Google曾计划制造没有手动控制装置的自主驾驶汽车,但从Google的报告上看目前的技术还不成熟,不可能完全去除手动控制装置。Google在报告中称,过去15个月它的自主驾驶汽车在加州公路上行驶里程超过68万公里;有272次软件自己检测到错误而向司机报警,向人类司机交出了驾驶控制权;有另外69次司机在软件没有报警的情况下控制了汽车,因为他们意识到会有安全威胁,其中13次可能会发生车祸,2次可能会撞上交通锥标,11次可能会发生更严重事故。Google称,工程师已经研究了这些情况,完善了软件确保汽车安全驾驶。