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为用户带来具有价值的技术,才会有真正持久的影响力。7 月 5 日,百度 AI 开发者大会(Baidu Create 2017)在北京国家会议中心举行,其中以「开放创新 共襄 AI 未来」为主题的 AI 技术与开放平台分论坛,吸引了众多开发者们的关注。
图灵测试在过去很长一段时间里都被认为是一种衡量人工智能的好方法,但随着人工智能技术的发展,我们发现这种方法也有一些缺陷或不足的地方。今年五月,印度理工学院的 Arindam Bhattacharya 发表了一篇题为《A Survey of Question Answering for Math and Science Problem》的论文,介绍了研究者在制造能通过标准化考试(standardized test)的机器上所取得的进展。机器之心技术分析师 Shixin Gu 对这篇论文进行了分析解读。
阿里巴巴AI Labs 将在7月5日发布第一款智能音箱设备的消息引发了国内极大的关注,但读者们不仅不熟悉阿里巴巴AI Labs,对阿里自然语言处理方面的成果是不是也不理解?这篇文章介绍了阿里巴巴被国际数据挖掘顶会KDD2017收录的一篇自然语言处理(NLP)的相关论文《一种新的语义编码模型及其在智能问答及分类中的应用》。
「无监督学习」(Unsupervised Learning)现在已经成为深度学习领域的热点。和「有监督学习」相比,这种方法的最大优势就在于其无须给系统进行明确的标注(label)也能够进行学习。最近,在德国的图宾根,机器学习夏训营(Machine Learning Summer School)正在如火如荼地进行,其中来自 CMU 的 Ruslan Salakhutdinov 教授就带来了很多关于「无监督学习」的精彩内容。今天机器之心给大家分享的正是其课件中有关「无监督学习中的非概率模型」的相关内容,主要介绍了稀疏编码(Sparse Coding)和自编码器(Autoencoder),这两种结构
为用户带来具有价值的技术,才会有真正持久的影响力。7 月 5 日,百度 AI 开发者大会(Baidu Create 2017)在北京国家会议中心举行,其中以「开放创新 共襄 AI 未来」为主题的 AI 技术与开放平台分论坛,吸引了众多开发者们的关注。
图灵测试在过去很长一段时间里都被认为是一种衡量人工智能的好方法,但随着人工智能技术的发展,我们发现这种方法也有一些缺陷或不足的地方。今年五月,印度理工学院的 Arindam Bhattacharya 发表了一篇题为《A Survey of Question Answering for Math and Science Problem》的论文,介绍了研究者在制造能通过标准化考试(standardized test)的机器上所取得的进展。机器之心技术分析师 Shixin Gu 对这篇论文进行了分析解读。
阿里巴巴AI Labs 将在7月5日发布第一款智能音箱设备的消息引发了国内极大的关注,但读者们不仅不熟悉阿里巴巴AI Labs,对阿里自然语言处理方面的成果是不是也不理解?这篇文章介绍了阿里巴巴被国际数据挖掘顶会KDD2017收录的一篇自然语言处理(NLP)的相关论文《一种新的语义编码模型及其在智能问答及分类中的应用》。
2017 年 6 月 16 日,腾讯新一代高性能计算平台 Angel 在 Github 上低调开源。开源两周,这个项目在 Github 上持续得到关注,截至目前为止,已收获 183 Watch,1693 Star,389 Fork,也吸引了许多业界工程师对分布式机器学习平台架构的优化与算法性能的提升展开了深入的讨论与交流。
上周,今日头条人工智能实验室在清华大学举办了第二期 AI 技术沙龙,邀请到上海科技大学信息科学与技术学院的马毅教授带来题为「高维数据的低维结构与深度模型」的主题分享。马毅教授以计算机视觉为例,展示了低维模型和深度模型如何从不同角度试图攻克同一个问题:高维数据的信息提取。并且详细展示了从低维模型角度如何分解并逐步攻克这个问题,有哪些应用,以及低维模型如何给深度模型带来可解释性。以下为机器之心对讲座内容进行的整理。
6 月 28 日,讯飞开放平台「万物一听」智能硬件新品发布会在深圳举行,AI+ 生活的未来场景在发布会上带给人想象力上的无限冲击,科技感十足。科大讯飞执行总裁兼消费者事业群总裁胡郁、消费者事业群副总裁于继栋、讯飞研究院副院长王海坤等在会上分享了精彩观点。就在发布会的第二天,科大讯飞股票表现强势,早盘时一度触及涨停板,涨近 8%。
6 月 27 日,蚂蚁金服在北京宣布向保险行业全面开放技术产品「定损宝」,用 AI 技术模拟车险定损环节中的人工作业流程,帮助保险公司实现简单高效的自动定损,成为图像定损技术在车险领域的首次商业应用。
深度学习变革了许多计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域内的任务,它为越来越多的消费者和工业产品提供更强大的智能,并潜在地影响了人们在日常经验和工业实践上的标准流程。
今年是嵌入式 AI 的起步阶段,真正的市场会从 2019 年开始慢慢扩大。
长期以来,人脑一直给研究者们提供着灵感,因为它从某种程度上以有效的生物能量支持我们的计算能力,并且以神经元作为基础激发单位。受人脑的低功耗和快速计算特点启发的神经形态芯片在计算界已经不是一个新鲜主题了。由于复杂算法和架构的快速发展,散热已经成为了一个重大挑战。神经形态计算或许会是超大规模机器和人工智能应用(例如自动驾驶)未来的基石。
Alphabet(谷歌)想要甩手波士顿动力(Boston Dynamics)的传言已经持续了很长时间,而接手者基本上已经被认为是丰田了,参见机器之心去年的报道《业界 | 尘埃终将落定,丰田研究所收购波士顿动力》。但今天早些时候,日本另一家科技企业并购主要玩家、Pepper 机器人的制造商软银(Softbank)发布一份公告宣布自己才是这家著名机器人公司的收购者。在这份官方公告中,软银还表示同时还收购另一家之前不太为人知的双足机器人公司 Schaft。
让机器具备生物一样的进化能力一直是计算机科学的一个热门研究领域,今年三月份,谷歌的多位研究者提出了一种图像分类器的大规模进化方法,机器之心也曾报道过这项研究,参阅:《深度 | 谷歌和 OpenAI 新研究:如何使用达尔文进化论辅助设计人工智能算法?》。研究发布之后,机器之心的技术分析师又对这项重要研究进行了更加深度细致的解读。
当地时间 6 月 5 日,苹果开发者年度盛会 WWDC 2017 在美国加州举行。在这个舞台上,我们看到了苹果软件、硬件有哪些新的升级、推新。但在 Keynote 中,我们看到了苹果不同于谷歌、Facebook 的人工智能战略。
接下来,NLP 将迎来 60 多年来发展最迅速的时期。
5 月 27-28 日,机器之心在北京顺利主办了第一届全球机器智能峰会(GMIS 2017),来自美国、加拿大、欧洲,香港及国内的众多顶级专家分享了精彩的主题演讲。在这篇文章中,机器之心整理了腾讯 AI Lab 副主任、西雅图人工智能研究室负责人俞栋在大会第一天发表了主题为《语音识别领域的前沿研究》的演讲,探讨分享了语音识别领域的 4 个前沿问题。
5 月 27-28 日,机器之心在北京顺利主办了第一届全球机器智能峰会(GMIS 2017),来自美国、加拿大、欧洲,香港及国内的众多顶级专家分享了精彩的主题演讲。在这篇文章中,机器之心整理了第四范式首席科学家、香港科大计算机科学与工程系主任杨强在大会第二天发表的主题为《迁移学习研究的最新进展》的演讲。
5 月 27-28 日,机器之心在北京 898 创新空间顺利主办了第一届全球机器智能峰会(GMIS 2017)。中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃为大会做了开幕式致辞。大会第一天,「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 AI Lab 副主任俞栋、英特尔 AIPG 数据科学部主任 Yinyin Liu、GE Transportation Digital Solutions CTO Wesly Mukai 等知名人工智能专家参与峰会,并通过主题演讲、圆桌论坛等形式从科学家、企业家、技术专家的视角对人工智能技术前
最近,深度学习正随着训练过程简单化和准确化而变得越来越流行。对于旨在将研究转换为工业应用的研究者而言,这是一个至关重要的需求,例如机器人。
全球机器智能峰会(GMIS 2017),是全球人工智能产业信息服务平台机器之心举办的首届大会,邀请了来自美国、欧洲、加拿大及国内的众多顶级专家参会演讲。
5 月 27 日,机器之心主办的为期两天的全球机器智能峰会(GMIS 2017)在北京 898 创新空间顺利开幕。
5 月 28 日,机器之心主办的第一届全球人工智能峰会(GMIS 2017)顺利闭幕。在为期两天的大会中,许多学界和业界的重量级嘉宾在 GMIS 的舞台上分享了机器学习的前沿进展、交叉学科的新奇思想、人工智能的炫酷应用以及机器智能时代的创业经验。在第一天,有「LSTM 之父」之称的 Dalle Molle 人工智能研究所副主任 Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 AI Lab 副主任俞栋等嘉宾为我们带来了干货十足的头脑风暴和前沿解读。
全球机器智能峰会(GMIS 2017),是全球人工智能产业信息服务平台机器之心举办的首届大会,邀请来自美国、欧洲、加拿大及国内的众多顶级专家参会演讲。本次大会共计 47 位嘉宾、5 个 Session、32 场演讲、4 场圆桌论坛、1 场人机大战,兼顾学界与产业、科技巨头与创业公司,以专业化、全球化的视角为人工智能从业者和爱好者奉上一场机器智能盛宴。
2017 年 5 月 27 日上午,机器之心主办的第一届全球人工智能峰会(GMIS 2017)在北京 898 创新空间顺利开幕
全球机器智能峰会(GMIS 2017),是全球人工智能产业信息服务平台机器之心举办的首届大会,邀请了来自美国、欧洲、加拿大及国内的众多顶级专家参会演讲。本次大会共计 47 位嘉宾、5 个 Session、32 场演讲、4 场圆桌论坛、1 场人机大战,兼顾学界与产业、科技巨头与创业公司,以专业化、全球化的视角为人工智能从业者和爱好者奉上一场机器智能盛宴。
5 月 27 日,经过 3 小时 38 分钟的鏖战,209 手,柯洁盘中投子再负 AlphaGo,至此中国乌镇围棋峰会圆满告落。赛后,中国围棋协会为授予AlphaGo职业九段称号。
经历过 AlphaGo与柯洁第一场势均力敌,第二场热血沸腾的比赛之后,今天,乌镇围棋峰会进入了配对赛与团体赛的争夺。上午 10:59 分,连笑八段联手 AlphaGo 执白战胜古力九段与 AlphaGo 的组合,赢得了史上首次人机配对赛。而在下午 16::32 时,五位世界冠军组成的团队在与 AlphaGo 的对决中收官阶段认输,团体赛告于段落。
5 月 23 日,国内知名人工智能创业公司云从科技向机器之心透露,已拿到中国银行总行订单,其人脸识别软件将在中国银行总行、境内分支机构、境外分支机构以及控股子公司全面应用。
机器之心 GMIS 2017 全球机器智能峰会将于 5 月 27 日和 28 日在北京 898 创新空间召开,同期还有 IME 智能机器展览在同一地点举行。
今天下午 13:37,「中国乌镇·围棋峰会」人机大战的第二场比赛落下帷幕。在耗时 3 小时 7 分钟的比赛后,柯洁投子认负,AlphaGo 取得了胜利。
李佳,谷歌云机器学习/人工智能研发负责人(Head of R&D, AI/ML, Senior Director at Cloud,Google)。本科毕业于中国科大自动化系。新加坡南洋理工大学硕士。在伊利诺伊大学香槟分校、普林斯顿大学与斯坦福大学跟随李飞飞从事计算机视觉研究。2011 年获斯坦福大学计算机科学博士。曾在谷歌实习,2011 年加入雅虎,2014 年成为雅虎资深研究员,开始领导雅虎实验室的视觉计算和机器学习部门。2015 年 2 月,Snapchat 聘请李佳担任公司研发主管。2016 年加入谷歌。在结束乌镇的活动之后,李佳将亮相机器之心 GMIS 2017,分享精彩的主题演讲。
上周(5 月 15 日),知名人工智能创业公司依图科技对外宣布,已于近日完成 C 轮融资。此轮融资高达 3.8 亿人民币,投资方包括高瓴资本、云锋基金、红杉资本、高榕资本及真格基金,募集到的资金将用于医疗核心技术研发、临床应用等方向。
5 月 23 日,乌镇围棋峰会第一场人机大战以柯洁落败而结束,DeepMind 和谷歌在今天的人工智能高峰论坛中详细回顾了昨天的比赛,并解读了 AlphaGo 背后的强大实力。
Google Home 是谷歌在 2016 年 I/O 开发者大会上推出的一款智能硬件产品。时隔一年,Google Home 新增了 5 个特性:全新的通知功能、拨打电话、增加日历和提醒、电视操作界面、支持更多流媒体服务。
近日,加利福尼亚大学和 Adobe Research 在 arXiv 上联合发表了一篇名为《生成人脸修复(Generative Face Completion)》的论文,论文中的模型包括包括一个生成器、两个鉴别器以及一个语义解析网络,可针对缺失图像直接生成局部或整张的逼真图像。此论文已被 CVPR 2017 接收,机器之心对该篇论文做了扼要介绍和解读。论文链接请移步文末。
一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 昨日在山景城开幕,在首日的 Keynote 中,谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而在下午面向开发者的 session 中,也有很多有关机器学习的内容值得我们学习。所以这届 Google I/O 并非略显乏味,反而充实了更多机器学习内容。在这篇文章中,机器之心根据视频为大家介绍了一个面向初学者的教程:如何使用谷歌 Mobile Vision API 在手机上开发应用。
当地时间 5 月 17 日,谷歌在山景城开启了本年度的谷歌 I/O 开发者大会。昨日机器之心对此次大会上将出现的有关人工智能和机器学习的内容进行了梳理。机器之心作为谷歌官方受邀媒体来到现场,近距离为大家报道谷歌人工智能的最新进展。
人脑是一个智能而复杂的机器。
机器之心梳理了本次论坛四场报告的概要,并就报告中提到的「卷积与生物记忆」和「反向传播算法与脑研究」等研究方向进行了拓展解读,同时也精选了专题讨论环节中五个值得关注的问题。
搭载着 ULSee 智能驾驶集成方案的汽车上,4 个摄像头分别安装在车身的前后左右,用于采集车辆在行车过程中四周的影像。
昨天,GPU 开发者的年度盛会,GPU 技术大会(GPU Technology Conference,GTC)在美国加州圣何塞开始举行。随着近年来人工智能和机器学习技术的发展,本次大会吸引了众多机器学习的研究人员参与,除了将要出场演讲的黄仁勋外,来自 Facebook 的贾扬清(Caffe 作者)与重回谷歌的 Ian Goodfellow(GAN 提出者)等人也将亮相。机器之心作为本次大会的特邀媒体,亲临现场对本次大会的亮点进行了报道。
近年来,在计算机计算能力的指数级突破和数据量飞涨这两大因素的推动下,深度学习带来了人工智能的又一波浪潮。图像识别、语音识别、视频理解、自然语言理解、博弈、预测分析、内容生成…… 深度学习不断地在不同的应用领域创造着惊喜。
Jürgen Schmidhuber 为机器之心 「2017 全球机器智能峰会」的重要演讲嘉宾。
随着复杂和高效的神经网络架构的出现,卷积神经网络(CNN)的性能已经优于传统的数字图像处理方法,如 SIFT 和 SURF。在计算机视觉领域,学者们开始将研究重点转移到 CNN,并相信 CNN 是这一领域的未来趋势。但是,人们对成效卓著的 CNN 背后的机理却缺乏了解。
作为海云数据创始人兼 CEO,不仅是因为其自主研发的唇语识别技术,提高英文识别准确率,更重要的是,冯一村找到了唇语识别的变现之道。
在斯坦福运筹学博士、杉数科技联合创始人兼 CTO 王子卓看来,人工智能和运筹学都能通过数据帮助人们解决实际问题。但与人工智能专注于预测、识别等功能的准确性相比,运筹学更在意的是给出商业、金融等场景下完整的解决方案,解决具体的行业问题。
在近日于英伟达总部举行的 Jetson TX2 Editor's Day 活动中,英伟达向人们展示了新一代 Jetson 计算平台的强大计算能力。