MIT和多倫多大學研究員開發VirtualHome家事模擬系統,教會AI助理在虛擬世界中做家事。研究人員表示,他們為此開發的不只是家事系統,也是大型的家事敘述資料庫。

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MITCSAIL

重點新聞(0601~0607)

  MIT   虛擬助理   

MIT教虛擬助理做家事,盼用真實影片教機器人解任務

來自MIT電腦科學暨人工智慧實驗室(CSAIL)和多倫多大學的電腦科學家,日前開發一套家庭環境模擬系統VirtualHome,能模擬各種家事場景,然後教虛擬助理完成這些家事,比如擺桌和泡咖啡等。以「開電視後在沙發上看電視」來說,研究人員先蒐集各種家事說明,然後翻譯為程式碼,如此的程式包括:走向電視、開電視、走向沙發、坐在沙發上、看電視。研究員建立這些程式後,便將程式送到VirtualHome的3D模擬器,轉為一段影片,讓虛擬助理執行程式定義的任務。研究人員表示,他們的成果不只是教虛擬助理做家事,還包括建立了一個大型家事資料庫。他們希望,未來能藉YouTube等真實影片,來教導機器人完成一項任務。(詳全文)

 蘋果     iOS 12   

蘋果WWDC秀iOS 12,不只推AR共享體驗,還新增防上癮功能

蘋果於6月4日舉辦全球開發者大會(WWDC),展示新作業系統iOS 12,增添了AR共享體驗、Memoji和相機特效、FaceTime多人視訊、Siri捷徑、For You相簿頁面、防上癮(Screen Time)等功能,同時也改善了隱私安全和其他App功能,比如將Siri翻譯擴展至40多組語言,而iPhone和 Apple Watch的Wallet也開始支援學生證。

在AR共享體驗方面,ARKit 2工具讓開發人員可打造新穎的AR應用程式,也能專注於特定地點、物體偵測和影像追蹤,進而讓使用者共享AR體驗,比如2人用iPad玩桌上積木射擊遊戲。而防上癮功能,則會產生每日和每周報告,告知使用者當天或當周花了多少時間在哪些應用程式,以及接收到多少通知等,家長也可透過iCloud家庭共享功能,從自己的iOS裝置來限制小孩的使用時間。(詳全文)

  AWS    SageMaker  

AWS的ML工具SageMaker終於支援東京機房

Amazon近日在官方部落格宣布,自家機器學習雲服務AWS SageMaker不只開始支援Amazon東京機房,還新添了幾項新功能,比如支援AWS通用語言CloudFormation和開源神經網路框架Chainer。SageMaker是一套機器學習工具,目的為簡化開發人員在建立、訓練和部署機器學習模型的過程,內建幾種常見的ML演算法,而且已先經過最佳化。SageMaker支援的框架則有TensorFlow、Apache MXNet和Chainer,使用者也可以把自己慣用的框架導入SageMaker。另外,SageMaker也內建A/B測試功能,可協助測試模型。(詳全文)

  軍事AI   Google  

員工抗議有效! Google明年將不續約五角大廈Maven計畫

根據美媒Gizmodo報導,Google雲端CEO Diane Greene在6月1日的會議中表示,Google與美國國防部簽訂的Maven計畫,在2019年到期後,將不再續簽。到目前為止,Maven計畫已讓Google備受批評,因為這項計畫要求Google提供AI技術支援,藉由提高圖像分析的準確度,讓美軍無人機能更精準辨識目標,進而進行精準攻擊。雖然Google表示,自己只提供開源框架TensorFlow API,但Google內部已有數千名員工連署,要求公司停止與五角大廈的合作,其中已有數十名員工因此離職抗議。(詳全文)

對抗學習     臉部識別  

多倫多大學用對抗學習打造「隱私濾鏡」

來自多倫多大學電子電腦工程學院的教授Parham Aarabi和研究生Avishek Bose近日發表了一個「隱私濾鏡」演算法(Privacy Filter),採用深度學習中的對抗學習方法,訓練兩套神經網路,第一套用來識別人臉,第二套則用來破壞第一套的人臉識別任務。Avishek Bose解釋,第二套神經網路具有破壞性,會「攻擊」第一套在尋找的臉部特徵。他說:「假設第一套神經網路靠眼角特徵來辨識某人身份,那第二套神經網路就會稍微調整眼角特徵,讓它變得不容易辨識。」因此,「隱私濾鏡」可以干擾社群媒體的臉部識別演算法,讓照片無法被識別,進而保護個人相片和隱私。該研究團隊希望,未來能以網路或App形式對外發布這個隱私濾鏡工具。 (詳全文)

AWS    Neptune  

AWS圖學資料庫服務Neptune正式上線

AWS的圖學資料庫Amazon Neptune,最近終於正式上線,適用於美國北維州、俄亥俄州、奧勒岡州和歐洲愛爾蘭等地。這款圖學資料庫除了能讓使用者建立複雜的互動圖形App,還支援圖學查詢語言,比如Apache TinkerPop的Gremlin,以及SPARQL。AWS表示,Neptune的核心是高效能圖學資料庫引擎,可以在幾毫秒間、處理數十億筆資料間的關係,也可支援Property Graph、RDF等資料模型。而這次的發布,也加強該工具與AWS環境的整合,像是支援AWS CloudFormation和AWS命令程式列介面,也可搭配身份存取管理(IAM),大量載入AWS S3的資料。此外,AWS Neptune現在也可以支援Apache TinkerPop 3.3.2版本。(詳全文)

國網   AI雲端平臺 

國網中心打造國家級AI雲端平臺

國家實驗研究院高速網路與計算中心(國網中心)將在今年建置AI雲端平臺,年底完成系統測試,明年第一季可望開放外界使用。日前國網中心啟用了新一代超級電腦「臺灣杉」,接下來將以10億元打造計算效能比「臺灣杉」更大的AI雲端平臺。該平臺以TWGC(Taiwan GPU Cloud)稱呼,將分三期建置,今年先完成初期建置,預計在8月完成機房的基礎配置,9月完成AI計算主機的硬體建置,10月完成軟體布建,12月完成系統測試。國網中心表示,未來隨著AI計算服務開放,也會推出機器學習模型市集。(詳全文)

Nvidia     HGX-2   

Nvidia發表AI與HPC專用的統一運算架構HGX-2

Nvidia新推出第一個專用於AI和高效能運算的統一架構HGX-2,提供多重精度計算,可滿足不同運算需求。Nvidia創辦人黃仁勳在GPU技術大會(GPU Technology Conference)提到,當計算需求暴增時,CPU擴展的能力顯得薄弱。而HGX-2搭載Tensor Core GPU,可為企業提供能強大的運算能力,該公司也表示,將其用於ResNet-50訓練基準,每秒能訓練15萬5千張圖片,其運算能力相當於一臺擁有300顆CPU的伺服器。不過,該系統售價不低,第一個使用HGX-2架構的AI超級電腦DGX-2將在第三季發售,要價接近40萬美元。(詳全文)

智慧物流      語音助手  

菜鳥推出物流語音助手,連方言都聽得懂

阿里巴巴旗下的菜鳥物流,透過人工智慧技術,可以在同一時間撥打數通電話,協助快遞員在送貨前、先跟收貨人確認收貨。此外,菜鳥物流的語音助手還能聽懂方言,也可以辨識收包裹的地點,並即時反饋,可以提高快遞效率。另外,菜鳥物流日前在2018全球智慧物流峰會上,也展示了語音助手與真人的對話,除了能通知收貨、詢問送貨地址外,還能回答的問題包裹類型。不只這樣,當對話的真人停頓一段時間時,語音助手還會詢問:「喂,還在嗎,給你放在門口可以嗎?」(詳全文)

圖片來源/Apple、Avishek Bose、MIT

 AI趨勢近期新聞 

1. Nvidia宣布與科技部合作,將更多AI技術引進臺灣

2. PayPal買下AI零售預測新創Jetlore

3. 國研院晶片中心聯手半導體設計商Synopsys,推動AI研發深耕架構

資料來源:iThome整理,2018年6月


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