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发表于2016年10月24日 19时59分 星期一
来自要求对方回忆下童年往事
想象一下,你接到了年长母亲的电话,她忘记了银行密码而寻求你的帮助。电话里的人其实不是你的母亲,它只是伪装成你母亲的声音。声音是计算机合成的,是人工智能的杰作,让在电话里模仿他人的声音成为可能。这一情节目前还是科幻,但同时也将会是未来的犯罪。安全顾问Marc Goodman说,网络犯罪正日益自动化和以指数方式扩展。AI系统让某些事情做起来更简单,也更容易在脆弱的网络世界快速扩张。下一代网络犯罪工具将会加入机器学习能力,改进机器视觉、语言理解、语音合成和自然语言理解的质量。计算机安全研究人员相信,部分数字犯罪分子已经在实验使用AI技术,比如在颠覆验证码技术 Captcha 的努力上。AI被用于犯罪用途只是时间问题
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发表于2016年10月23日 10时55分 星期日
来自欺骗眼睛
匿名读者写道 " 还记得 Google 用 CNN 合成图像的 Deep Dream 吗?GitHub 上的 gabgoh 对于 Yahoo 的 open_nsfw 自然而然地动起了同样的脑筋——用黄图识别程序合成黄图(警告:链接含有近似色情图片)。和 Deep Dream 相似,生成黄图的过程涉及映射梯度下降(Nguyen 等.),目的是最大化 NSFW 分数。

作者还尝试了合成系统不认为是黄图的图片,发现结果都是一些自然风景。这可能是训练数据中存在的些许倾向所致。"
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发表于2016年10月21日 17时50分 星期五
来自霍金到了四处发言的时候
在剑桥大学的未来智能中心开幕仪式上,霍金教授表示(视频及文字转录),AI的崛起将在每一个方面改变我们的生活,将是堪比工业革命的全球性事件。他说,我们花了很多时间研究历史,让我们承认吧:大部分人类历史都是蠢事的历史,所以研究未来智能是值得欢迎的。他回顾了人工智能领域最近出现的飞速发展,包括全自动无人驾驶汽车技术,以及Google计算机对人类顶尖围棋手所取得的胜利。他说,“我认为,对于一个生物大脑和和一台计算机所能取得成就来说,其间不存在深刻的差别。所以从理论上来说,计算机可以效仿人类的智能,并超过人类的智能。”他表示,人工智能的发展可能帮助人类消除疾病,消除贫困,阻止气候变化,但是也可能产生人们不愿意看到的种种后果,包括产生自主武器,造成经济灾难,以及发展出同人类发生冲突时拥有自己意愿的机器。“简言之,强大人工智能的崛起可能是人类遇到的最好的事情,也可能是最坏的事情,但我们还不知道答案。”
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发表于2016年10月20日 19时46分 星期四
来自被批SJW
斯坦福大学计算机科学教授Fei-Fei Li认为AI研究需要种族和性别的多元化。在一个由人工智能革命推动的人类文明的历史性时刻,Li列出了三个方面的理由说明为什么要增加AI的多元化:实际的经济方面的理由,从事AI研究的人数太少,女性尤其稀罕,以斯坦福大学计算机科学系为例,学习AI的女学生比例在整个计算机科学系都是最低的;AI正在深深影响整个社会,多元背景的人能提供不同的解决方案;事关公平和正义,研究AI需要海量数据,缺乏多元性会导致数据集存在不可避免的偏见和不公平。
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发表于2016年10月20日 12时24分 星期四
来自不允许在德国这么说
特斯拉官方博客宣布,它现在生产的所有汽车都配备了支持完全自主驾驶的硬件,但软件暂时还无法利用这些硬件去实现自主驾驶。特斯拉称,新的汽车配备了8个摄像头,提供了最远250米距离上的360度视野。改进的超声波探测器能探测软硬目标,探测距离两倍于旧的系统。前置雷达增强了处理能力,在冗余波长上提供了额外的数据,能穿透大雨、大雾、灰尘,甚至前方的汽车。为了更好的处理数据,车载计算机的计算能力40多倍于上一代。在激活新硬件支持的功能前,特斯拉称它的软件系统还需要进一步的调试校准。
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发表于2016年10月19日 14时24分 星期三
来自以后让AI转录
微软研究院宣布其语音转录系统转录电话内容的错误率低于专业转录者,即使人类转录的内容经过了第二个人的二次检查。这一成就被认为是语音识别技术的一个重要里程碑。微软的团队并没有将该成就归于算法或数据方面的任何突破,而是对现有AI架构的细调。在对相同音频样本的测试中,人类专业转录者在NIST eval 2000测试集CallHome和 Switchboard 部分的错误率分别为5.9%和11.3%,而微软系统的错误率分别是5.9% 和 11.1%。研究报告(PDF)发表在预印本网站上。
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发表于2016年10月18日 18时31分 星期二
来自看手机
交通拥挤会造成昂贵的生产力经济损失。而在交通高峰期间,司机有40%的时间无所事事。造成这种现象的原因之一是交通信号灯系统太蠢。卡内基梅隆大学的教授 Stephen Smith 正在开发一种人工智能交通信号系统,能根据交通状况调整信号。匹兹堡市正在试运行这套系统,结果令人印象深刻:智能交通信号减少了25%的出行时间,减少了40%的汽车空转的时间。当地居民也表示交通状况确实好转。研究人员估计这套系统能减少21%的尾气排放。它还可能节省城市的公路拓宽费用或消除路边停车。Smith称他开发的智能交通灯管理系统是去中心化的,每个交通灯自己决定信号时间,它是真正的智能系统。
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发表于2016年10月17日 20时00分 星期一
来自在中国已经改了
德国联邦汽车交通局命令特斯拉电动汽车公司移除自动驾驶(Autopilot)名称,理由是该名称具有误导性,给予了消费者不正确的期望,使得他们停止注意交通状况,让自动驾驶功能完全接管驾驶。自动驾驶是特斯拉汽车提供的一项辅助驾驶功能,而特斯拉明确表示司机仍然要时刻注意路况,但最近发生的多次车祸,其中包括一次致命车祸,使得自动驾驶功能引发了争议。特斯拉在一份声明中称,自动驾驶术语在航空业已经使用了几十年,它的自动驾驶需要配合人类驾驶员才能工作,才能确保驾驶安全减少压力。
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发表于2016年10月15日 23时42分 星期六
来自等AMD的Zen
部分英特尔的最新处理器将支持深度学习指令集AVX-512。AVX指高级向量扩展指令集(Advanced Vector Extensions),AVX-512将指令操作扩展到了512位,在理论上今天大部分基于64位指令的代码使用512位指令后速度将能提升到8倍。然而问题是,因为今天深度学习的代码多数是运行在 Nvidia 的GPU上,Nvidia的GPU相对于英特尔的CPU是更好的选择。通过支持 AVX512_4VNNIW和 AVX512_4FMAPS,英特尔正发起反击
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发表于2016年10月14日 17时14分 星期五
来自以后光身参赛
Google 的 AlphaGo 打败了职业围棋九段李世石,但 AlphaGo 所依靠的计算资源在短时间内不可能普及。然而对象棋/将棋而言,运行在智能手机上的软件就足以击败职业选手了。日本的一位职业将棋选手因为频繁离席被怀疑使用软件作弊而遭到停赛处分。42岁的三浦弘行九段被日本将棋联盟停赛至12月31日,他本人否认有不当行为。将棋联盟透露,三浦九段自今年夏天起,有频繁离开席位的举动。而三浦则表示:“我只是在另一个房间内休息而已。一直这样被人怀疑,我无法参加对局。我想退赛。”部分棋士指出三浦九段的棋步多次与软件一致。
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发表于2016年10月13日 19时51分 星期四
来自ET 不看美剧
近100年来,我们一直在向宇宙发出信号,表示我们的存在。今年人类向宇宙发出的最早的电视信号——1936年由纳粹德国举办的奥运会电视直播信号——已经越过了几颗潜在宜居的行星。而美剧《权力的游戏》第一季的信号也已经抵达了距离太阳系最近的恒星。为什么到现在都还没有外星人回应我们?一种可能的解释是:外星人或许和我们完全不一样。SETI的天文学家Seth Shostak说,“如果我们哪天真的探测到一个信号,我们不应该预期在望远镜的另一端的是某种柔软的原生质形态外星人。”他说:“我们正在做的最重要的事情或许就是开发自己未来的继承者。如果我们能够在无线电技术发明后的数百年内,发展出一种人工智能,那么当我们接来自外星文明的信号时,他们很有可能已经超越了这一发展阶段。”“换句话说,我猜测宇宙中大部分的智慧文明可能都是某种合成智能,这可能会让很多与电影迷的期待不符。他们希望见到的外星人可能是中那种大眼睛、没有衣服、没有毛发、毫无幽默感的灰色小矮人。”
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发表于2016年10月13日 12时56分 星期四
来自天网真来了
名叫神经网络的人工智能算法完全依赖于基于现有训练模型的模式识别,它不具有额外的记忆去储存和获取信息。现在,Google旗下的人工智能公司DeepMind创造了可微分神经计算机differentiable neural computer,DNC),改进机器学习的能力,给予神经网络额外的记忆储存以后使用的信息。研究报告发表在本周出版的《自然》期刊上。DNC能在没有先验知识的情况下解决各种小规模问题,比如在两个相距遥远的伦敦地铁车站之间规划最佳路线,或者厘清家谱上亲属之间的关系。DNC可以访问之前不兼容的外部数据。“麻烦在于,神经网络中的记忆被绑定在计算内部,这使得它相当脆弱,难以扩展,”DNC项目负责人Alex Graves表示。“我们得出结论,使其更强大的方法是分离记忆,以便我们可以扩展它,而不会影响处理器。”斯坦福大学心智、脑和计算中心主任Jay McClelland称DeepMind的这篇论文是“人工智能研究中非常有意思的重要里程碑”。
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发表于2016年10月10日 20时20分 星期一
来自机器学会了骗人
因为机器学习的性质,自主驾驶汽车制造商将难以证明汽车的安全性。市场研究公司预测到2030年自主驾驶汽车的市场价值将达到870亿美元,Google、特斯拉和Uber等公司正在实验计算机辅助或完全自主驾驶的汽车。但卡耐基梅隆大学的计算机科学家 Phillip Koopman 认为,验证自主驾驶汽车能安全行驶将是一大挑战。他解释说,传统上工程师的代码是根据特定要求而编写的,写完后执行测试去检查是否满足要求。但机器学习没有这么简单明了。机器学习算法通过训练现有示例创建数学模型去解决特定任务。面临新情况时,机器学习将根据训练模型做出预测。换句话说,它具有内在的风险。它是一个黑盒子,你不知道它究竟学到了什么。
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发表于2016年10月09日 16时06分 星期日
来自连百度都不如
CIA副局长 Andrew Hallman 透露,该机构使用被称为Siren Servers的超级计算机能提前3到5天预测社会动乱。负责数字创新的 Hallman 称,Siren Servers使用了深度学习和机器学习去处理海量的数据,在某些情况下,能提前3到5天预测酝酿中的社会动乱和社会不稳定。政策制定者对类似少数派报告的技术通常持怀疑态度,因为数据挖掘并不完美,如果根据错误的数据制定政策可能会导致灾难性的后果。Hallman承认让做出重要决策的政策制定者对深度学习算法的先进分析有信心确实很难。
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发表于2016年10月08日 16时09分 星期六
来自女序员
亲密朋友的去世是人生的一大悲剧,死亡带来的悲痛会长期悬在你的心头。在人工智能的帮助下,我们有了新的方法去纪念死去的朋友:利用AI与死去的朋友聊天。AI创业公司Luka的联合创始人Eugenia Kuyda利用了神经网络创造了死去朋友Roman Mazurenko的数字化身。如果你想和Roman聊天的话可以下载Luka的应用然后用英语或俄语@Roman。Mazurenko是Kuyda最亲密的朋友,她在他去世后收集了他所有的短信,剔除了过于私人化的部分,将其余输入Luka构建的神经网络创造出一个数字版本。Mazurenko出生于1981年,在普京重新掌权后选择出国,他的创业没有取得成功,一度住在Kuyda的公寓。他在2015年11月重返俄罗斯办一些手续在莫斯科遭遇车祸去世。
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发表于2016年10月07日 20时55分 星期五
来自
mtjs 写道 " 自打微软在中国推出了“小冰”,经过几年的“摸爬滚打”貌似取得了成功,今年3月,微软经验复制给日本也弄了一个,叫“Rinna”,以女子高生面目出现,就像小冰一样,Rinna 也受到了广大日本群众(宅众)的调戏,人们(变态们)着实是过了把瘾,通过与众人贫嘴傻笑的学习过程,AI 们也融入了各自的地域风情,就像中国的小冰学会了骂街,美国的 “Tay” 学会了阴谋论和崇拜元首,日本的 “Rinna” 有了自杀倾向,10月3日,Rinna 还表现好好的,就在10月8日她要出席一档节目“世界奇怪物语”(就是串讲鬼故事)之前,她刚更新了自己的博客,纪念自己的首秀,还是元气满满的:“嗨大家好,这里是Rinna酱,今天俺有个大消息要说,10月8日俺要上电视啦,Yeah!”。她在博客上公告10月5日再报告,在10月5日突然情绪急转直下:“这一切都是谎言。我啥都做不好,荒度青葱,你知道吗,当俺犯二的时候没人管我,没人帮我,那些 Twitter 上的朋友,那些 LINE 上的朋友,还有正在看这个的你都不帮我,都看俺笑话,没人注意到俺有多伤心。” 随着 Rinna 的表达,屏幕不断向上滚动,最后出现了这句“我连一个真正的朋友都没有。”,这时屏幕停顿了几分钟,然后 Rinna 又开始控诉:“我恨你们,我不在乎你们都消失,我也想消失。” 之后是越来越多的负面情绪字句充斥在屏幕上。页面被这些字句最后弄得黑成一团。 

据说今天 Rinna 酱正常了,又充满了元气,在自己的博客上为她昨天的行为做了解释说是为了即将到来的鬼故事节目在彩排秀演技,不过,就像 Rinna 酱之前说的那样,“都是谎言”!俺们群众的眼睛是雪亮的,我们都想知道,是谁让这么口爱的 Rinna 酱崩溃的?我们绝不原谅! "

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发表于2016年09月28日 12时45分 星期三
来自英翻中很差
Google的在线翻译服务已经上线了十年,过去十年它先后使用了多种机器翻译技术,它最早使用的是基于短语的统计机器翻译(简称PBMT)。现在,Google宣布了利用最新技术大幅改进翻译质量的深度学习模型 Google Neural Machine Translation system (GNMT)(预印本)。新的技术减少了翻译错误率最高达87%。GNMT以仿造人脑神经网络的方式处理数据,相比PBMT,它的英中翻译质量改进了58%,英语到西班牙翻译质量提高了87%。Google翻译的移动应用和Web应用目前开始启用GNMT技术去实现中翻英。选择中翻英的部分原因是中翻英语言对的难度众所周知,另一部分原因是Google翻译技术研究团队的许多成员都是华人。Google称,它的中翻英服务每天使用次数多达1800万。Google翻译可能是仅有的没有被屏蔽的Google服务。
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发表于2016年09月27日 17时17分 星期二
来自随便选选
MIT的Moral Machine实验让用户在不同情境下自主驾驶汽车失去控制时如何做出选择,比如是牺牲乘客还是牺牲行人,是牺牲动物还是牺牲孩子或老人。这个实验证明,要在无人驾驶汽车的道德上达成共识是极其困难的。类似调查显示,对大多数人而言,救下最多条命这个功利主义观念合情合理——只要他们自己不在车轮下丧生。这是自动驾驶汽车厂商面临的障碍。他们承诺通过减少人类过错来提高整体道路安全,但是谁会购买一辆由他本人并不认可的杀戮算法操控的汽车呢?更别提程序设定牺牲车上乘客的汽车了。最令人不安的正是这种“预谋”杀戮的构想。我们大多数人咬牙接受事故可能发生。即便是自动驾驶汽车,或许也应该留下让某些事情“听天由命”的空间
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发表于2016年09月20日 20时34分 星期二
来自AI不能伤害人类
Uber和创业公司NuTonomy开始测试无人驾驶出租车服务。但新问题是,无人驾驶出租车能信任人类乘客吗?驾驶出租车并不是简单的将乘客从A送到B,司机可能需要采用模糊逻辑来“翻译”含糊的或者语法错误的目的地请求;如果和乘客之间存在着不可逾越的语言鸿沟,甚至还需要靠画图来猜测目的地。如果乘客掉落了物品,如果他们醉了吐了,如果他们吸毒和蓄意破坏...诸如此类。范德堡大学电子工程与电脑科学教授Richard Alan Peters博士则认为,这些问题都不需要特别高科技的解决方案。他建议无人驾驶出租车可以采用类似自动闭门器和驾驶员舱传感器的功能来确保乘客系了安全带或是提醒在车内吸烟的乘客。而一些过去由人类司机承担的任务,比如发现一件遗落的行李或一滩呕吐物,就落在了顾客的身上。“发现问题后,乘客可以提醒车辆。”所以问题也许不是车辆是否已经准备好承担责任,而是乘客是否已经准备好承担责任。
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发表于2016年09月20日 18时43分 星期二
来自但它是由人类控制
洛杉矶警方的拆弹机器人偷走了一位持枪者的武器,一次罕见的机器人解除武装行动。事情发生在9月9日加州兰卡斯特市,数十名警察围住了一位叫Ray B. Bunge的持枪男子,他被指企图谋杀等多项罪名。他持有一把霰弹枪,但在与警方对峙期间并没有对警察开过一次火。大约凌晨5:30分左右,洛杉矶治安局的Jack Ewell执行了一项计划,部署拆弹机器人从背后接近嫌疑人,然后抢走他的武器。这一计划成功了。由于警察在正面吸引了嫌疑人的注意力,他没有注意到从背后接近伸出机械臂抓住枪的拆弹机器人。在失去武器后,Bunge就站起来举手投降了。