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MIT

重點新聞(0805~0818)

類神經網路演算法 影片串流處理 

AI自動挑選串流處理演算法,低頻寬也能流暢播放高畫質網路影片!

麻省理工學院電腦科學和人工智慧實驗室(CSAIL)近日開發了,提升觀看影片體驗的AI系統Pensieve,可依照網路的情況,挑選處理影片的演算法,讓YouTube或是Netflix的用戶觀看影片時,可以不受影片緩衝停頓干擾,同時又可以確保影片保有高畫質。

YouTube採用自適性串流(Adaptive Bitrate,ABR)技術,試圖給予用戶較流暢的觀看體驗,自適性串流技術就是在低頻寬的情況下,在影片的品質和緩衝次數之間取捨,但是有些用戶會因為影片畫質太低而不繼續觀看影片,有些則是因為影片中斷而不繼續觀看,隨著用戶量持續攀升,YouTube無法精準地預測用戶的偏好,且該演算法需要專家用人工的方式調整演算法,來符合不同的網路狀況。在實驗中,結果顯示,相比其他方法,採用Pensieve的方法可以讓影片減少10%~30%的停頓機率,影片的品質經過用戶評價,提升了10%~25%。Pensieve不需要預測的網路的模型,或是對網路速度既有的假設,Pensieve透過類神經網路演算法執行ABR技術,在需要緩衝影片的網路狀態下,重複訓練及測試演算法。

圖片來源:MIT

智慧醫療 深度學習

AI前進印度眼科醫院第一線,Google用深度學習及早發現7千萬糖尿病患的失明危機

Google近日在臺發布一項將電腦視覺技術應用在醫療領域的研究,透過電腦視覺技術和深度神經網路演算法,可從視網膜眼底圖像中,辨識出糖尿病視網膜病變,準確率與專業醫師不相上下,這項研究早在去年底就已經發表論文,今年更進一步在印度最大的連鎖眼科醫院Aravind正式進入臨床應用的階段,輔助眼科醫師診斷糖尿病視網膜病變。

國際糖尿病聯盟(IDF)2015 年最新的統計數據指出,全球糖尿病患高達4.15億,其中3~5成的病患有視網膜病變的危機,而視網膜病變的患者中,又有1成會失明,也就是說,每20人就會有1人有失明的危機,其中印度有將近7,000萬名糖尿病患,Google研究團隊產品經理彭浩怡指出,印度目前缺少12.7萬名眼科醫師,其中有45%的糖尿病患者因為遲遲未能得到醫師的診斷治療,而飽受視力衰退的折磨。

圖片來源:Google

卷積神經網路 遞迴神經網路

臉書全面採用神經機器翻譯技術,讓機器翻譯更像人話

臉書近日宣布,用戶發布的狀態與留言將全面採用神經機器翻譯(Neural Machine Translation),臉書使用卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN)和遞迴神經網路(Recurrent Neural Networks,RNN),來自動翻譯臉書上的內容。為了增進翻譯的品質,臉書轉而採用神經機器翻譯模型,讓翻譯能夠更貼近人類語言。其中,遞迴神經網路能夠考量到文章整體上下文,來建立更準確且流暢的翻譯,這改善了傳統片語基礎翻譯一次僅能考慮幾個單詞,導致翻譯不流暢的缺點。

而臉書的神經機器翻譯系統採用深度學習框架Caffe2,以及使用向量數學函式庫和加權量化(Weight Quantization)來加強運算效率。另外,Caffe2框架彈性的本質,讓臉書開發團隊能夠調校翻譯模型的效能,這也加速了神經機器翻譯模型從部署到正式上線的過程,臉書宣稱,提升了2.5倍的速度。除了臉書採用神經機器翻譯技術之外,Google翻譯早在2016年9月就宣布採用此技術,微軟翻譯則在2016年11月宣布採用神經機器翻譯。

競大賽 自我學習

繼圍棋之後,AI機器人在電競賽中打敗人類冠軍!

繼AlphaGo打敗人類棋王之後,近日Tesla創辦人Elon Musk持有的AI公司OpenAI的機器人軟體在電競大賽上擊敗人類冠軍。OpenAI的軟體機器人在全世界最大的電競大賽The International,在知名多人對戰遊戲中《Dota 2》比賽中,擊敗了人類好手Danylo (外號Dendi)Ishutin。Dota 2原本是兩隊各5人的複雜對戰遊戲,不過這次比賽則是人類和電腦的1對1對戰。

OpenAI是Musk所成立的非營利AI機構。由於Musk長久以來擔憂AI發展若未經適當規範,可能將產生毁滅影響,因此OpenAI旨在研發對人類有益的AI技術。7月間他也警告若未妥善管理,AI可能會透過製造假新聞、造假電子郵件紀錄等操縱資訊,嚴重可能引發戰爭。

OpenAI工程師Greg Brockman解釋這隻機器人是專為本次1:1大戰而設計,而該公司的訓練方法是複製2個機器人後自己和自己對戰。它就從一開始隨機亂打中慢慢學習強化技術,最後拾級而上到達玩家水準。OpenAI的機器人在和多位Dota 2高手對戰接連獲勝,昨天有2萬人在現場目睹人和電腦的對戰,第一局AI機器人獲勝,第二局Ishutin中途就放棄,並拒絕第三局。

圖片來源:OpenAI

對話機器人 AI競賽

臺北市政府要率先打造市民服務Chatbot,先用比賽試水溫

除了1999電話市政服務之外,臺北市政府近日為了要打造全臺第一的市民服務Chatbot,宣布舉辦「2017第一屆市政Chatbot聊天機器人大賽」,作為日後進一步採購的參考,參賽者提交的Chatbot必須串接臺北市政府市政網站整合平臺常見問答的市政 Open Data,或是其他臺北市政府已公開的資料,來打造出臺北市政府FAQ的聊天機器人,且必須將Chatbot上線為期一個月(8月21到9月21日),提供民眾適試用、評分。

這次聊天機器人大賽評分方式比較特別,參賽者必須將開發的Chatbot作品上線,也必須自行提供服務架設主機和網路相關設備,並開放試用,實際提供民眾與Chatbot互動,由民眾實測後,透過網路投票和專業評審,一起選出市政Chatbot的得獎作品。

 

圖片來源:臺北市政府

新聞辨識 機器學習

臉書對抗假新聞再出招,以機器學習過濾可疑內容加快查證過程

誓言對抗假新聞氾濫問題的臉書近日又有新動作,繼聘請第三方業者進行查證工作之後,臉書開發了一套軟體,自動將轉貼內容進行分類,一旦懷疑有假,便會自動轉發給合作的查證公司,加速假新聞判定流程。自從去年美國總統大選的許多假新聞事件以來,臉書一直遭受外界抨擊,認為這間全球最大社交網路公司對於自家平臺上散播的訊息品質並未盡到管理的責任,也促使Facebook大動作聘請外部查證公司如Snopes等,協助進行查證,並開始對內容可能有問題的轉貼文,作出標記。

在採用新的軟體後,臉書導入了機器學習技術,將貼文進行第一階段的分析,一旦發現可能的假新聞,便會轉發給事實驗證機構,驗證後的結果將會標記於貼文之下。臉書在德國發出的聲明也表示,將會在美國、法國、荷蘭與德國進行新的事實驗證功能測試,除了提供事實驗證機構判斷的結果之外,也會在貼文下方提供更多相關文章連結,協助用戶了解事情的來龍去脈,幫助其作出判斷。

AI趨勢近期新聞

※DeepMind與暴雪娛樂聯手,把《星海爭霸II》變成AI研究環境了!

※蘋果Swift語言共同發明人Chris Lattner加入Google旗下AI團隊

※Salesforce發表AI版社群行銷工具,助行銷人員掌握社群用戶照片中的祕密

※臉書買下可辨識及移除影片物件的德國新創fayteq

※張善政:臺灣AI的機會要從開發應用著手,建構出開源軟體的生態系是關鍵

※資料來源:iThome整理,2017年8月。


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