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BAIR

重點新聞(0706~0712)

 元學習     模仿學習  

只要看人類示範一次,AI機器人就學起來了

柏克萊加州大學的人工智慧研究院(BAIR)研究員最近以未知模型元學習(MAML)演算法,讓機器人只要觀看人類示範一次,就學會新技能。這套演算法,融合了兩種學習概念,一是元學習(Meta Learning),用來幫助機器人學習新技能,而學習的方式則是結合先前學會的動作,而非從零開始學習新技能。另外一套則是模仿學習(Imitation Learning),用來讓機器人透過觀察示範的動作、學習新技能。為了驗證,研究員在PR2機器手臂和Sawyer手臂上實驗,而結果顯示機器人能從單一個人類示範的影片,來學習辨識新物件,以及對該物件的放置、推移和拾取等動作。(詳全文)

  溫布頓網球公開賽   AI  

AI現身溫網,不只彙整精彩畫面,還當球迷小助手

本屆溫布頓網球公開賽熱烈開打,也將人工智慧技術融入其中。溫布頓透過IBM Watson技術,來選取、彙整球賽精采片段,製成精選對戰影片給球迷回顧。而選取方式,則是透過影像和聲音分析,比如球員高舉雙臂、觀眾喝采聲等。除了精選影片,溫布頓也用AI來當球迷的小助手,去年就推出球賽語音助理:Fred,能根據球迷需求來規畫行程,而使用者也能以語音方式問答。不只如此,今年溫網150周年的紀念海報,也是透過IBM Watson分析和配對150年的照片後,挑選8,400張製成一張Mosaic球場海報。(詳全文)

  Wayve    自駕車   

英國新創Wayve用20分鐘,教會AI系統開車

由劍橋大學研究員組成的英國AI新創Wayve,日前成功以增強式學習,在20分鐘內教會AI系統沿著鄉間小路開車。研究人員表示,當今的自駕車多半配有各種感測器和一長串精心手寫的規則,但他們認為,要AI系統學會駕車,應該和人學習事物一樣,從嘗試錯誤(Trial and error)中開始。於是,他們採用了一種深度增強式學習演算法(DDPG),以單眼相機的單張影像當作input,而整個AI系統則在探索、優化、評估這3個過程迭代。Wayve團隊先在虛擬世界中訓練這套AI系統,之後再到道路上實際測試,並在錯誤發生時人為介入修正,最後該系統在20分鐘內學會於鄉間小路規矩行駛,不偏離道路。(詳全文)

  加州理工學院   DNA  

合成生物分子電路曙光,DNA人工神經網路能識別分子記號

加州理工學院的研究團隊,日前宣布他們以合成DNA建立的人工神經網路,能辨識分子筆跡。研究人員表示,這是將AI編入合成生物分子電路的重要一步。該研究團隊由生物工程助理教授錢璐璐領導,其研究生Kevin Cherry以DNA神經網路為基礎,開發一套複雜的模型,可以辨識1到9的數字。如果給定一個未知數字,試管中的DNA人工神經網路就會進行一系列反應計算,接著輸出兩個螢光訊號,像是綠色和黃色代表5,綠色和紅色代表9。Kevin Cherry表示,他們開發的生物分子電路,能在一天內辨識數百個生物分子,也能直接分析分子環境。(詳全文)

OpenAI     增強學習  

人類只要示範遊戲一次,OpenAI靠增強學習讓AI青出於藍勝於藍

OpenAI的最新研究顯示,現在AI玩家只要看過人類示範玩蒙特祖馬的復仇一次,就能學習遊戲技巧並獲得74,500的高分。而與其他研究不同的是,OpenAI不再要求AI玩家模仿人類行為,而是透過增強學習,來優化拿高分的行為。首先,OpenAI以簡單的演算法,從人類遊戲示範中挑選一個片段,再讓AI玩家接著玩,並在示範過程使用近端政策最佳化(PPO)的增強學習,如此就能達到人類程度。OpenAI強調,這個研究的價值在於,允許代理人偏離示範行為,因此有機會考慮人類示範者沒有想過的解決方案。(詳全文)

GraphQL    GraphCMS  

結合無頭和GraphQL特色的GraphCMS正式釋出

現在使用者有新的內容管理系統(CMS)可以選擇了!GraphCMS宣布對外釋出正式版本,除了有全新的使用者介面設計,也改進並統一了GraphQL API,同時提升安全性功能。官方也承諾在未來3個月內會新增的功能有,修訂紀錄、自定義工作流程、自定義角色與權限、內容視圖,以及支援地理位置。GraphCMS開發人員大使Jesse Martin表示,隨著功能的發展,GraphCMS已從原本小型的專案,晉升到了受獨立開發者與企業歡迎的無頭CMS(Headless CMS),並已獲得百萬美元的種子基金。(詳全文)

雪梨機場   臉部識別  

澳洲雪梨機場開始測試以臉部辨識報到、登機作業

澳洲雪梨機場及澳洲航空近日宣布,將展開以臉部辨識取代護照查驗的測試。這是雪梨機場去年宣布5年自動化通關計畫的一部分,是要取代過去紙本護照作業的不便,澳洲航空是第一家合作夥伴。首階段從雪梨機場搭乘澳洲航空特定國際航班的旅客,將開始測試以臉部掃瞄完成報到、行李託運、進入機場貴賓室及登機。不過有人質疑,生物辨識雖然強大,但資料落在政府及大型企業之手恐有隱私侵害疑慮。雪梨機場表示將積極徵求旅客同意參加這項計畫測試,並承諾提供「最嚴格的隱私保護」,也將遵循所有相關法令。(詳全文)

超級電腦     臺灣杉   

睽違5年,美國重返全球超級電腦龍頭寶座,「臺灣杉」拿下第148名

每半年一次的全球五百大超級電腦排行榜最近出爐了,美國能源部與IBM聯手打造的超級電腦Summit以122.3 petaflops的運算效能擠下了原本排名第一的中國神威・太湖之光(93 petaflops),這是美國自2012年11月之後,睽違5年再度奪回全球超級電腦的龍頭寶座。今年美國除了以Summit奪冠之外,還以Sierra(71.6 petaflops)取得第三名。第二名為中國神威・太湖之光,第四名亦是來自中國、自天河二號升級的Tianhe-2A(61.4 petaflops),第五名則為日本的AI Bridging Cloud Infrastructure(19.9 petaflops)。值得一提的是,由國網中心斥資4.3億元新臺幣委由富士通打造的「臺灣杉」(Taiwania)也進榜,以1.33 petaflops的運算效能排名第148。(詳全文)

MIT     聲音辨識  

不用人類介入,AI只要觀看60小時影片就能辨識20多種樂器聲音

MIT近日秀出自家開發的AI系統:PixelPlayer,使用自我監督的深度學習,以3個類神經網路在影片裡尋找資料的模式,包括用於影片視覺分析的網路,以視覺元素取代人為標籤,以及用於影片聲音分析的網路,還有合成器,能將特定的像素與聲音關聯,並獨立分離出來。 演算法自我監督觀看60小時的音樂表演影片後,不需要人類介入訓練,便可以自動辨識出20種樂器的聲音,並能理解聲音與畫面中樂器的對應關係。該系統能讓使用者獨立編輯聲音的能力,對於舊音樂再製有很大的幫助。(詳全文)

圖片來源/Wayve、BAIR、IBM、MIT

 AI趨勢近期新聞 

1. Nvidia新AI技術可移除照片雜訊,包括文字和浮水印

2. 蘋果整併Core ML和Siri團隊,成立新AI部門讓前Google AI大將John Giannandrea領導

3. 矽谷多家AI新創被爆以真人假扮AI

4. 《北京人工智能產業發展白皮書 (2018)》發布!統計中國目前有4040家AI公司

5. 陸26所大學聯合建議增設人工智能學位

資料來源:iThome整理,2018年7月


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