圖片來源: 

Hendrik Strobelt et al

重點新聞(1102~1108)

  Seq2Seq-Vis    AI黑盒子 

IBM與哈佛開發新工具,要用圖解來呈現AI翻譯的決策過程

IBM和哈佛研究員日前開發一款新工具Seq2Seq-Vis,要來打開AI翻譯技術的黑盒子。該工具利用視覺化方式,來顯示深度學習應用程式如何翻譯一段文字的決策過程。進一步來說,序列到序列(sequence to sequence)是時下機器翻譯最常見的模型,能將任何長度的輸入語序列翻譯為任何長度的輸出語序列。而Seq2Seq-Vis能以圖解釋,深度學習應用程式在不同翻譯階段的決策過程,不只能讓使用者檢查翻譯過程,也能找出哪裡出錯。

此外,該工具還可將輸入和輸出語序列中的每一個字,對應到訓練深度學習翻譯模型的範例資料。IBM研究院科學家Hendrik Strobelt表示,解釋AI翻譯模型最困難之處,在於連結訓練資料和翻譯決策,而Seq2Seq-Vis正好可以讓使用者在調校模型時,一併檢查訓練資料。(詳全文)

  DeepGaze    AI攝影機 

英特爾聯手騰訊,也推出AI攝影機專攻顧客行為分析

英特爾日前於騰訊全球合作夥伴大會上,宣布與騰訊優圖實驗室(Youtu Lab)推出AI攝影機DeepGaze,搭載英特爾Movidius Myriad 2 VPU處理器,可直接在裝置上進行推論、分析商店內的顧客行為,不只能追蹤一天內不同時間點的顧客量,還可以自動通知店員調整貨架上的商品,以節省人力調度。此外,英特爾和騰訊也推出搭載Movidius Myriad X的優盒(YouBox),如果商家使用的是舊式攝影機系統,可透過優盒、最多能連接16臺攝影機,來執行AI視覺分析,了解店內顧客行為和消費趨勢。(詳全文)

  微軟   AI學院   

為解決AI人才問題,微軟將在英國開設AI學院、培訓50萬人

為了緩解AI人才荒,微軟日前於英國Future Decoded大會上,宣布將開設AI學院,將以面對面和線上形式的課程,來培訓50萬名AI人才,授課對象包括企業和公家機關主管、IT專業人士、開發者、新創,以及微軟內部員工等。此外,微軟也想培養下一代資料科學家和機器學習工程師,藉「微軟研究院與劍橋大學機器學習計畫」讓學界AI人才進入企業。微軟於劍橋的實驗室總監Chris Bishop表示,該計畫將以數百萬英鎊投資PhD和博士後獎學金、實習和技術顧問職位。(詳全文)

  LG    智慧手推車 

LG與南韓連鎖超市E-mart合作,要開發智慧手推車

LG日前宣布與南韓當地超市E-mart合作,要共同開發新一代智慧手推車,不只能幫顧客載重物,還可以帶顧客去店內特定區域。其實,E-mart已於今年4月測試自家開發的智慧手推車Eli(如上圖),能跟著顧客、幫顧客瀏覽購物品項,顧客也可直接在手推車上結帳。不過LG表示,旗下機器人實驗室將透過這次合作,與E-mart一同開發新智慧手推車,重點將放在自駕和多重物件辨識功能,進而讓智慧手推車避障,預計於明年上半年開始測試。(詳全文)

Google     BERT  

訓練資料不足不用愁!Google開源先進自然語言處理預訓練技術BERT

Google近日開源用於自然語言預訓練的新技術BERT。BERT採用預訓練上下文表示方法,使用半監督式序列學習、生成式預訓練、ELMo和ULMFit技術,這也是第一個深度雙向、無監督的語言表示模型,僅需使用純文字資料庫就能進行預訓練。透過BERT,使用者可在雲端TPU以30分鐘、或單個GPU以數小時,來訓練出先進的問答系統。Google這次開源的專案,包含建構在TensorFlow上的程式碼和其他的語言表示模型,讓自然語言處理人員不必重頭撰寫程式碼,其中的模型,還能讓使用者快速微調自然語言任務。不過,目前發布的BERT模型僅限英語,在將來還會發布多種語言預訓練模型。(詳全文)

AppZen    AI支出報告  

美新創AppZen以AI讓企業支出審計流程更加自動化

美新創AppZen針對大型企業推出支出審計平臺Expense Audit,利用AI讓企業的整體支出審計流程更加自動化,不再需要逐行審批發票、收據或支出報告。該平臺整合了Workday、Oracle、Coupa、Concur和其他支出審計服務,透過電腦視覺、深度學習和自然語言處理等技術來審計員工提交的差旅支出單據,並依此給員工一個AppZen行為指數,再透過該平臺的「洞察」功能交叉比對數百個線上資料來源,可辨識和授權批准的報銷項目,並標示出可能違規的行為(比如酒精飲料)。AppZen客戶包括Amazon、花旗銀行、日立、空中巴士等,近日也獲得3千5百萬美元的B輪融資,並將其產品範圍從支出報告擴展到發票和合約。(詳全文)

OpenAI    增強學習  

OpenAI改良增強學習技術激發好奇心,讓AI玩遊戲勝過人類

 

 

OpenAI發表了RND(Random Network Distillation),以預測方法,用好奇心帶領增強學習代理人探索環境。OpenAI提到,這是首次AI玩「蒙特祖馬的復仇」(Montezuma’s Revenge)這款遊戲,超過人類平均表現,而且AI不需要人類示範,就能完成第一關。2016年時,OpenAI先以DQN結合計數的探索獎勵機制,讓AI代理人可探索15個房間,但那時的進步,都來自人類專家的示範或存取模擬器的狀態。而這次RND的發展,再次大幅改善了成果,讓AI的分數正式超過人類,而且還能完整探索24個房間。OpenAI提到,這個好奇心機制驅使AI代理人發現新房間,並找到提高遊戲分數的方法。(詳全文)

深度學習函式庫     QNNPACK   

臉書開源行動版深度學習函式庫QNNPACK,效能是TensorFlow Lite的2倍

臉書宣布開源Quantized Neural Network PACKage(QNNPACK)函式庫,這是一個行動版AI用的最佳化高效能核心函式庫,透過QNNPACK開發者可以在行動裝置進行高階電腦視覺的任務,執行像是Mask R-CNN和DensePose這類演算法,而且執行圖像分類的時間可不到100ms,即便在硬體規格較差的行動裝置上,也能維持良好的效能。

QNNPACK已整合到臉書各系列的應用程式,並已部署到全球超過10億個行動裝置上。接下來臉書要強化QNNPACK的效能,包括FP16格式下的低精度計算,以及利用NEON內積指令和16位元累加,讓更多輕量AI可在行動裝置上執行。另外,臉書也希望PyTorch API能支援QNNPACK運算子,並透過擴充套件為行動開發人員提供更豐富的工具。(詳全文)

聯想     無人商店 

硬體廠也要搶無人商店商機,聯想北京無人商店正式營運

又一家資訊科技大廠加入無人商店的戰場,聯想日前宣布其位於北京的無人商店Lecoo Unmanned Store正式對外營運。透過人臉辨識技術,客人進店前只要以平板螢幕上的攝影鏡頭識別身分資料,客人就可進入商店挑選想要的商品,直接走出即可,帳款會直接從行動支付帳號中扣除。聯想表示,將研究如何優化聯想所有裝置的臉部識別功能,並找出更適合臉部辨識的平板攝影鏡頭。(詳全文)

圖片來源/Hendrik Strobelt et al、Intel、E-mart、AppZen、OpenAI、Lenovo

 AI趨勢近期新聞 

1. 英國明年將開設5間AI醫療研究中心

2. 微軟發表新NLP工具研究,可理解組織性低的文章、自動生成摘要

3. 大陸各省市紛紛設立大數據局

資料來源:iThome整理,2018年11月


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