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BMW

重點新聞(0907~0913)

  BMW     AI助理  

BMW明年要推出車用AI助理,預防疲勞駕駛

BMV近日宣布將於明年推出車用AI助理,除了能執行語音指令,如播放音樂、導航或報告車輛狀況等,還能根據駕駛疲勞程度,改變車內環境。舉例來說,當駕駛說出「BMW,我累了」,AI助理將啟動活力模式(Vitality Mode),調整車內環境,改變車中光線、溫度和音樂。此外,BMW也在開發辨識人臉表情的AI系統,進一步偵測駕駛是否疲勞。

此外,BMW這款AI助理整合了微軟Office 365以及Skype企業版,讓駕駛可以在行車時參與多人會議,或是要求AI助理唸Email內容。BMW AI助理會說23種語言,預計明年5月先於巴西、日本、美國以及德國、法國、英國和義大利等歐洲大國推出。 (詳全文)

  IBM    神經網路  

IBM利用神經演化演算法,來自動挑選最合適的神經網路架構

IBM資料科學家Martin Wistuba日前在官方部落格表示,他利用演化式演算法,開發出一套神經演化式方法(Neuro-Evolutional Approach),能自動挑選最合適的神經網路架構。在給定資料集和任務的前提下,這個方法先將卷積神經網路架構視為神經元序列,然後套用一系列的突變(比如增減網路的層數),直到找出讓神經網路表現最好的架構。這些突變會改變神經網路的結構,但不會改變網路的預測。

Martin Wistuba也實驗了這套方法,針對CIFAR-10和CIFAR-100資料集來選擇影像分類的演算法,並比對其他方法的成效。結果顯示,神經演化式方法的錯誤率雖高出人為設計架構的0.6%,所需時間卻快上了5萬倍。 (詳全文)

  Uber App    乘車安全  

Uber App新功能,讓乘車體驗更安全

Uber最近針對乘車安全、駕駛安全和數位安全,在應用程式中新增一系列安全功能。首先,Uber應用程式透過駕駛員手機的GPS和多項感測器,可以偵測車輛是否發生撞擊事故,來保障乘車安全。在駕駛員安全方面,則有免持接聽功能和司機專屬的緊急按鈕;當駕駛在這些地區按下緊急按鈕時,位置、牌照號碼、汽車品牌和型號都會發送給911調度員,不過目前僅在波士頓、聖地亞哥和華盛頓特區試驗。另外,在數位安全上,未來於車程結束後,Uber駕駛員應用程式僅會出現大致的起始與結束區域,而非地址細節。在帳戶安全上,也增加了兩階段驗證。(詳全文)

  MIT    可解釋性 

MIT開發一套AI系統,能展示影像辨識的決策過程

來自MIT林肯實驗室的研究小組,日前開發一套神經網路模型,能以近人類的思考方式、來回答與圖像相關的問題。該模型名為TbD-net,在解題時,能視化呈現其推理過程,讓人類分析師可以解釋其決策過程。進一步來說,這套模型透過不同模組(Module),將一個問題分解為數個子問題,由小型神經網路分別處理,再集結起來。比如,TbD-net在解決「圖中大型金屬立方體的顏色為何?」時,第一個模組會先標記大型物件,第二個模組再從結果中去標記屬於金屬的物件,而第三個模組則從大型金屬物件中、挑出屬於立方體的物件。(詳全文)

臉書    Rosetta  

臉書發布一個能理解圖片和影片的AI系統Rosetta

臉書近日打造一個機器學習系統Rosetta,能辨識、理解影像中的文字。臉書在官方部落格中指出,Rosetta每天從臉書和Instagram上,取得幾十億筆公開圖片和影片幀幅的文字,再將這些文字輸入到事先訓練好的文本識別模型中,來理解文字和圖像共同組成的意義。具體來說,Rosetta先利用光學辨識(OCR)來掃描圖片,偵測到文字後,再用卷積神經網路(CNN)來分析字義。臉書表示,Rosetta目前能辨識多種語言,連由右至左書寫的阿拉伯文也可以。(詳全文)

Google    AI工具 

Google免費釋出可辨識兒童色情內容的AI工具

為防止兒童色情及性侵犯的影片或照片透過網路散佈,Google近日免費釋出AI工具,透過API存取來協助服務供應商、非政府組織和科技業者等,加速辨識有關兒童色情犯罪的內容(CSAM)。這款AI工具利用深度神經網路來處理影像,挑出可能涉及CSAM的影像,縮短人工審核和過濾的時間。Google表示,過去的做法是將影像與已知的CASM特徵做比對,但Google的AI工具,可以辨識出沒有CSAM特徵、但可能與CSAM有關的影像。(詳全文)

思科    AI伺服器  

瞄準企業AI運算需求,思科也推AI伺服器

趕搭AI伺服器風潮,思科宣布擴增其Unified Computing System(UCS)伺服器系列,包含支援企業AI運算作業的UCS C480 ML M5。M5是一臺4U伺服器,搭載Intel Xeon Scalable處理器。它由思科與Nvidia合作打造,支援Nvidia Tesla V100 Tensor Core GPU及Nvidia NVLink interconnect。V100具備640個Tensor Core,是全球第一顆可打破深度學習100 teraflops障礙的GPU,而NVLink提供PCIe 10倍頻寬,可以點對點網路連結所有GPU藉此提供超高效能。(詳全文)

TensorFlow      TFDV  

TensorFlow釋出資料驗證函式庫TFDV,進行大規模資料分析與驗證

TensorFlow近日釋出資料驗證(TFDV)工具,來幫助開發人員大規模理解、驗證以及監控機器學習的資料。TFDV是機器學習平臺TFX的一部分,是Google每天用來分析和驗證PB級資料的技術。TFDV能在快取中發現錯誤資料,幫助TFX使用者維護機器學習工作管線的運作。TFDV建立在一個強大的函式庫上,能計算機器學習資料的描述性統計資料,而TFDV API能讓連接器使用不同的資料格式,增加靈活性與擴展性。(詳全文)

圖片來源/BMW、MIT、Facebook、Cisco

 AI趨勢近期新聞 

1. 李飛飛離職Google Cloud AI首席科學家,卡內基美隆大學Andrew Moore將回鍋

2. 臉書自動翻譯服務新增了24種語言

3. 三星於紐約市開設AI研究中心,主攻機器人和神經科學領域

4. DARPA將投入超過20億美元啟動第三波軍事化AI技術

資料來源:iThome整理,2018年9月


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