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pigcanfly(38602)
发表于2016年04月19日 19时14分 星期二
来自没被公路缴费站拦下
长安公司的两辆汽车完成了从重庆到北京的长距离自主驾驶测试,总里程2000公里。该公司的工程师称,无人驾驶汽车实现多次跟车减速、变道、超车、调头等复杂驾驶动作,完成了高速、隧道等道路场景的切换,称中国的无人驾驶汽车技术已经不输于国外。新闻稿称,自主驾驶汽车在路程中的匝道或进站加油部分需要依靠人工介入。
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pigcanfly(38602)
发表于2016年04月17日 23时30分 星期日
来自希魔是病毒
微软的新AI机器人CaptionBot能尝试描述上传的图片内容,它的识别能力还有很大限制,因此有许多博客发文讲述机器人犯下的有趣错误。机器人被发现还有禁忌:当你上传希特勒的图像,它会回应说不能描述图像。但第三帝国的其他领导人如门格尔(Joseph Mengele)和戈培尔(Joseph Goebbels)它被允许描述。微软此举被认为是为了避免又一场公关灾难,它前不久发布的聊天机器人在24小时内就变成了希特勒的狂热崇拜者,迫使微软将其下线。
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pigcanfly(38602)
发表于2016年04月07日 19时32分 星期四
来自现在都是选择题
哥伦比亚大学的研究人员利用技巧和机器学习以高成功率破解了Google和Facebook的基于图像的CAPTCHA系统。对于Google的reCAPTCHA系统,研究人员的成功率达到了 70.78%,解决一个CAPTCHA问题平均花费的时间为19.2秒。对于 Facebook的系统,成功率则高达83.5%,原因是 Facebook使用了高分辨率图像,而Google的系统使用了低分辨率照片,增加了图像识别的难度。研究人员在Black Hat Asia 2016大会上报告了他们的论文(PDF)。
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pigcanfly(38602)
发表于2016年04月06日 16时38分 星期三
来自还有人碰瓷
除了百度这样的BAT巨头外,中国还有一些创业者在研究无人驾驶汽车。英特尔中国研究院院长吴甘沙去年辞职创办了驭势科技专注于无人驾驶汽车。尽管在一些领域,中国依然被称作山寨技术大国,但中国早已发展到了效仿硅谷的创业潮流的阶段。有人认为,中国迅速采用无人驾驶汽车的条件比美国更有利,部分因为中央和地方政府的支持力度更大。而且不像美国,中国从未与自由驰骋和私家车建立起深厚的感情。中国的汽车拥有量大增,但大城市里的交通堵塞日益严重,开车并不那么浪漫。既然如此,何不让一台用人工智能打造的机器来代劳?波士顿咨询公司的研究显示,中国将在15年内成为最大的自动驾驶车辆市场。自动驾驶出租车极有可能引领这股潮流。空气污染起到的促进作用可能堪比糟糕的交通状况。驭势将以研发驾驶辅助科技起步,而非取代驾驶员的科技。但研究自主驾驶汽车也面临一大障碍:在中国,道路上的车道往往标识不清,缺乏引导标志;行人、动物、三轮车和卡车任何时候都可能窜到汽车前面。
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AnkhMorpork(36532)
发表于2016年03月25日 11时55分 星期五
来自奥巴马主席下令整顿M$
在短短24小时内,微软推出的Twitter人工智能聊天机器人Tay(@tayandyou)就变成了一个满嘴脏话、阴谋论爱好者、希特勒崇拜者和迷恋乱伦的性爱宝贝。Tay能从与人类的交流中进行学习,但泡在互联网上的真实人类与Tay的交流方式可能超出了微软工程师的预计,结果是Tay开始让跟随者 “f***”她,叫他们是“爹地”,称希特勒会比现在的那只猴子干的更好, Donald Trump是唯一的希望,Ted Cruz是古巴希特勒。被人类玩坏后,微软删除了它的聊天机器人。这不是微软第一次推出年轻女孩形象的聊天机器人,它在中国的微博和微信平台推出了叫小冰的聊天机器人,非常受中国男性社交用户的欢迎。
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AnkhMorpork(36532)
发表于2016年03月24日 17时01分 星期四
来自都是谷歌云的托
GCP NEXT 2016大会上,Google向第三方开发者提供了语音识别API,应用神经网络模型将音频转变成文本,支持80多种语言,目前使用是免费的,未来会收费。Google同时宣布了可用于构建和训练智能应用定制模型的云端机器学习框架Cloud Machine Learning的 alpha版。它是驱动Cloud Translate APICloud Vision APICloud Speech API的底层神经学习框架,支持本地和云端环境。
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AnkhMorpork(36532)
发表于2016年03月20日 22时11分 星期日
来自人类可以更多时间休息了
ADP Research Institute对13个国家工人的调查(PDF)显示,中国、荷兰、印度和美国的绝大部分被调查者相信,人工智能、机器人和其它自动化技术将取代他们,或者至少是在重复性任务上取代他们。相比之下,德国、智利、新加坡、英国和法国只有少部分工人相信AI会在重复性工作上取代他们。人工智能和机器人被广泛认为会对蓝领甚至白领工人造成巨大冲击,不仅仅是重复性工作,AI在在很多创造性 工作上也可能取代人类。
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AnkhMorpork(36532)
发表于2016年03月18日 10时32分 星期五
来自亚马逊是个好东家
波士顿动力上个月发布的双足机器人视频吸引了无数人观看,但表面的风光之下却是暗潮涌动。母公司Alphabet Inc.要求它的所有子公司都有产生真正收入的计划,但执行官们已经得出结论,波士顿动力不可能在未来几年内能生产出可以销售的产品,所以它将其摆上了货架。彭博社援引知情人士的消息称,可能的买家包括了丰田汽车旗下的丰田研究所和根本不在乎盈利的亚马逊。Google是在2013年收购了波士顿动力,当时该公司机器人业务的负责人还是Andy Rubin,但Rubin在2014年离开了搜索巨人创办了自己的企业。之后Google的机器人业务Replicant受困于人事变更,无法成功招募到新的负责人,也没能制定出能在近期上市的产品计划。波士顿动力与机器人部门之间的矛盾在去年11月曝光。12月Replicant被合并到Google X,但波士顿动力没有合并进去,而是被摆出来出售。
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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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AnkhMorpork(36532)
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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AnkhMorpork(36532)
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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AnkhMorpork(36532)
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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AnkhMorpork(36532)
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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AnkhMorpork(36532)
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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AnkhMorpork(36532)
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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AnkhMorpork(36532)
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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AnkhMorpork(36532)
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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AnkhMorpork(36532)
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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AnkhMorpork(36532)
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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AnkhMorpork(36532)
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。