AI 科技评论按:本周 AI 圈的大新闻不断,最引人关注的无疑是 Master 终于公布其真实身份,最终果然是人们猜测已久的 AlphaGo。在 Master 公布其身份不久后,江苏卫视马上播出了百度大脑对战最强大脑王峰的节目,小度以 3:2 的成绩战胜王峰。
本周神秘的 Master 终于宣布自己就是就是 AlphaGo,而代为执子的就是 AlphaGo 团队的黄士杰博士!
AI 科技评论了解到,从 2016 年 12 月 29 日晚起,一个注册为“Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”接连“踢馆”著名在线围棋网站弈城网和野狐网。截至 2017 年 1 月 4 日夜,Master 已经斩获了 59 连胜,击败 15 位世界冠军,其中包括中国、韩国、日本各自的“当今第一人”柯洁、朴廷桓和井山裕太。尤其是在1月3日晚执白中盘战胜千呼万唤始出来的柯洁之后,Master 的“踢馆”也差不多变成了“表演赛”。
Master 稳定性惊人,豪取一波 50 连胜,风格也别具一格,曾在开局阶段走出一手“点三三”。外界普遍认为,这位 Master 不是人类,而是人工智能。
其实去年 DeepMind CEO Demis Hassabis 就在 Twitter 上发布声明:他们正在全力提高 AlphaGo 的智能程度,全新版 AlphaGo 将在 2017 年年初复出下棋。这与 Master 的出现时间点非常吻合。
交通拥堵不单让司机师傅们惟恐避之不及,更加对公共健康和国家经济造成了巨大的负面影响。
有研究指出,美国2015年度由交通拥堵造成的经济损失高达1600亿美元,其中包括70亿小时白白浪费在车流中的等待时间,以及30亿加仑发动机空载消耗的化石燃油。
当前,治堵的一个有效方法就是如滴滴、Uber这样的共享汽车。但共享汽车究竟能达到怎样的治堵效果,此前并没有一个基于数据出发的科学评估。
近期,MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)研发了一套全新的共享汽车调度系统,不但大大增强了现有共享汽车的运行效率,同时从数据上证明了共享汽车在治疗城市交通拥堵上的卓越表现。
CSAIL的研究表明,在不增加额外出行时间的情况下,使用共享汽车可以减少约75%的城市车辆。具体的说,在纽约只需要3000辆四座汽车提供的共享汽车服务就可以取代98%的城市出租车,而且前者的平均等待时间只需2.7分钟。
这项研究的负责人,CSAIL实验室的主任Daniela Rus教授在2016年8月曾出席雷锋网主办的CCF-GAIR大会,并发表人工智能相关的主题演讲。对于这项最新研究,她表示:“通过共享机制,每一辆四座汽车都可以一次运送多位乘客(而不像出租车那样一次只能运送一位),对于司机来说,这意味着耗费更少的时间、更少的车次,却可以获得同样多的收入。当然,这也同时意味着更少的交通拥堵,更少的空气污染,以及更快捷的出行体验。”
芮勇博士自 11 月初正式公布去联想担任 CTO 后很少公开发声,而在今日的 CES 2017 现场中,雷锋网等媒体对联想集团高级副总裁、CTO 芮勇博士进行了采访,芮勇博士非常详细全面地回答了他在联想所负责的 AI 项目以及对人工智能的看法:
联想从设备 Device Only 要转变为设备+云,Device+Cloud。为了达到这一点,其实有很多的工作要做,并且这中间可能有很多是跟技术有关的,这可能也是我为什么今天会坐在这样一个位置上的原因。就像你提到的,光有设备可能它只是一个很冰凉的设备,它之后一定要有内容和服务,最好还能希望这个内容和服务是因人而异的,是个性化的,是懂得我们用户的。那它一定要有后面的人工智能的一些支撑。
我过去也从事了大概二十多年和 AI 有关的东西,从最早的图像识别、图片搜索,到今天做自然语言等等,未来将会进一步推进智能设备、智能云、智能服务。
谷歌大脑实验室对 2017 届机器学习培训生的招生已接近尾声,申请截止日期本月 13 日。此前,谷歌大脑培训生项目只进行了一届,但是各方面的反响非常不错。近日,谷歌大脑研究团队的领导者、大神 Jeff Dean 亲自为它站台,在谷歌官方博客对项目进行介绍、宣传。
“谷歌大脑培训生”的英文名称是 Google Brain Residency,是一个为期一年的全日制研究型培训项目。最早被谷歌在 2015 年十月公布,但 2016 年六月才正式运营。它旨在帮助有志于机器学习和深度学习研究的人,开启他们的事业。的确,作为全球顶级 AI 实验室的谷歌大脑;哪位 AI 开发者、研究员若能在那儿有一年的培训、研究经历,都可能会成为被各大公司、研究院争相聘请的青年人才。谷歌表示,该项目的目标是培养成功、有产出的深度学习研究人员。而且,这是一个利用谷歌世界顶尖的 AI 基础设施做研究、积累相关经验的好机会——它提供了与谷歌 AI 专家交流、一同工作、探索机器学习前沿问题的契机。
该培训项目的层次,相当于在美国一流大学进行为期一年的深度学习研究生、博士生研究。参与培训的学霸们,在日常的研读论文、学习之外,要参与谷歌大脑研究项目,并且在业内顶级期刊、会议发表研究成果。嗯,看来也只有学霸才能胜任,这要求已经能在国内顶级大学评上教授了。我等资质平庸之人还是自己看书、听慕课去(洗洗睡)吧。经历培训之后,谷歌期望参与者能在深度学习领域的研究经验上有巨大长进。
从 2016 年 4 月份开始,腾讯成立了自己的 AI 部门。目前这个部门拥有 30 多个科学家,90% 以上的人都是博士学历,绝大多数人都是海外名校归来,包括哈佛、康奈尔、麻省理工、哥伦比亚大学等高校。
腾讯的 AI 可能并不像其他巨头那样出名,比如说拥有 AlphaGo 的谷歌;拥有无人车和度秘的百度;以及拥有一些优秀图像识别项目的 Facebook 等等。
腾讯 AI 主要是集中在四个垂直领域:计算机视觉、OCR、语音识别、NLP。每一个领域里都会拓展到更多深层次的研究。在计算机视觉领域,除了传统的图像处理,还会涉及到 AR 以及空间定位技术等。
语音识别方向,除了传统的语音识别、语音合成,还会将相关技术置入在自动翻译当中。另外,除了传统的自然语言处理这种认知行为的研究,腾讯还这些技术进行落地研发聊天机器人等。
腾讯这四个 AI 研究方向,与腾讯现有的业务紧密结合。
腾讯作为一家社交为长的公司,会根据社交业务创造 AI 能力和产品,包括聊天机器人、智能助手,都会在社交的基础上进行研究。与此同时,游戏是腾讯非常重要的一项业务。未来腾讯会在游戏里面引入更多 AI 能力,设想这样一个场景,未来 LOL 是不是可以有 AI 参加这种世界竞赛,跟人对打。腾讯也有一款很受欢迎的手游叫做王者荣耀,如果利用 AI 把这里面的能力提升,就会提高可玩性和乐趣性。
除此之外,腾讯还会提供我们很多工具类 AI,包括人脸识别、语音识别、自然语言处理,以及学习平台等。
AlphaGo 本周刚以 Master 的名字在围棋赛中横扫中日韩高手斩获 60 连胜后,在周五晚,江苏卫视播出的节目最强大脑第四季中,百度的人工智能机器人“小度”也在中国版“人机大战”中胜出。“小度”首战告捷:在跨年龄人脸识别任务上,以 3:2 的比分险胜“最强大脑”代表王峰。
有人将这场比赛称之为 “中国电视史上首次人机对战”的比赛。
比赛中 Cross-Age Face Identification(跨年龄人脸识别)是一个难度较大的挑战,在第一个节目设置中,需要识别对象的年龄跨度大概为 20 岁。在第二个节目设置中,对比小学毕业照和成年照,年龄跨度也高达十几岁,而且第二个节目设置中的人脸数达到了 1500 个以上。在稀疏的数据集上学习到更好的特征,保证跨年龄的同一个人的两张人脸的距离,比不同人相似年龄的两张人脸距离小就是关键。最终,小度的表现让人觉得非常惊艳。