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                    《科學24小時》

                    開博時間:2016-07-01 14:43:00

                    旨在向全國廣大群眾,特別是具有中等文化程度的廣大青年,普及科學技術知識,繁榮科普創作,啟迪思想,開拓視野。

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                    人工智能頂級玩家

                    2017-07-20 10:01:00

                      從2016年年初 AlphaGo戰勝李世石,獲得韓國棋院頒發的“名譽職業九段”證書開始,人工智能逐漸進入大眾的視野。2017年是人工智能作為科學概念提出的61周年,愈演愈烈的 AI浪潮成為最引人注目的科技熱點之一。

                      近年來,隨著人工智能的計算能力大幅提升,深度學習算法不斷提高,機器學習變得更為強大。同時,數據量的急劇增長大大推動了算法發展和人工智能研發加速。目前,人工智能已具備實現大規模商用的潛力,特別是在語音識別、無人駕駛等領域都有大爆發的趨勢。

                      人工智能對大規模并行計算、深度學習算法、大數據的要求,決定了目前只有少數幾家頂級的互聯網公司才具備進行研究和商業化的能力。2016年9月,谷歌、亞馬遜、Facebook、 IBM 及微軟等幾家公司宣布成立AI聯盟,并取了個很長的名字——Partnership on Artificial

                      Intelligence to Bene-fit People and Soci-ety,意為“為大眾和社會謀福祉的 AI合作組織”。

                      這是一個非盈利性組織, 旨在促進公眾對AI的理解,以及制定行業標準。這幾家公司都是國外人工智能領域的頂級玩家,當然國內也不乏百度、阿里巴巴等佼佼者。

                      谷歌

                      大家對谷歌人工智能的了解可能開始于 AlphaGo,它在深度學習的幫助下達到了戰勝圍棋高手的水準。 雖然 1997年 IBM公司的“深藍”計算機就已用窮舉法擊敗世界國際象棋冠軍了,但與能夠深度學習的 AlphaGo不可同日而語。

                      谷歌的人工智能在語言和圖像識別方面尤其出色。 2016年5月19日,在年度 I/O開發者大會上,谷歌發布了配有內置揚聲器的語音激活設備Google Home,其語音功能非常強大,可以直接與用戶進行雙向對話,實現了用語音控制整個智能家居系統的預期目標。

                      目前,谷歌公司公布了它的深度機器學習開源平臺——

                      TensorFlow。任何人只要擁有電腦和網絡連接,并懂一點點深度學習算法,就能使用有史以來最強大的機器學習平臺。

                      微軟

                      聊天機器人小冰和小娜(Cortana)作為虛擬助理已被大多數微軟用戶所熟悉,它們背后所代表的就是微軟多年以來對機器學習、對話識別和自然語言領域的投入和深度研究成果。20多年前,在微軟研究院成立初期就有部分工作集中在包括語音識別、自然語言和計算機視覺等在內的人工智能研究上,有力推進了人工智能以及包括機器學習等在內的相關領域的發展。

                      最近,微軟研究院利用深度學習,在語音識別和圖像識別上又有重大突破,并將其成果應用到諸多微軟產品中。2016年10月17日,微軟宣布實現了語音識別的重大突破——機器語音識別錯誤率(WER)降至5.9%,此舉可與職業轉錄員媲美。 在圖像理解方面,微軟的技術已超越人類,將錯誤率降至3. 57%,而人類的錯誤率是5.1%。

                      亞馬遜

                      除了我們所熟知的電子商務零售平臺之外,亞馬遜其實也是人工智能領域的種子選手。當谷歌、微軟、IBM都在宣傳自己的 AI技術進展時,鮮有宣傳的亞馬遜卻已將至少百萬臺智能音響 Ama- zon echo推廣至普通家庭,在公有云AWS上提供 AI技術支持。 而實現這一功能的,是其背后的 Al exa系統。

                      Alexa系統是首個通過語音指令驅動的 AI 語音助理軟件。亞馬遜的 Alexa系統在競爭中處于優勢地位,亞馬遜甚至已經在深入研究如何根據語音推測出人類的情感變化。

                      2016年12 月,在新零售業務Amazon Go中,亞馬遜充分展示了機器視覺、深度學習算法和傳感器三大技術整合的人工智能系統的能力。

                      IBM

                      沃森(Watson)是 IBM公司研發的人工智能系統。2011年2月,在美國最受歡迎的智力問答節目《危險邊緣》中,沃森打敗了人類對手,用自然語言實現深度問答,展示了其強大的學習能力。

                      2016年8月,在學習了海量醫學論文后,沃森用10分鐘左右的時間,為一名60歲的女性患者診斷出了很難判斷的白血病類型,并向東京大學醫科學研究所的醫務人員提出了適當的治療方案,為這名女性患者的及早康復作出了貢獻。

                      2016年11月,IBM宣布該公司的研究團隊成功地將深度學習和神經網絡技術應用于對癌細胞有絲分裂的識別中。這有望改變現有的癌癥診斷方式,降低錯誤率。

                      百度

                      作為最早布局人工智能的技術公司之一,百度公司研發的“百度大腦”已建成超大規模的神經網絡,擁有萬億級的參數、千億樣本、千億特征訓練,能模擬人腦的工作機制。

                      百度大腦以API或SDK的形式,將人工智能的圖像、語音、自然語言處理、用戶畫像等核心能力對外共享。

                      阿里巴巴

                      2016年8月,阿里巴巴推出了人工智能ET。ET基于強大的阿里云計算能力,學習海量的人類大數據,正在多個領域不斷進化。目前,ET已具備智能語音交互、圖像/視頻識別、交通預測、情感分析等技能。

                      ET能實現直播實時字幕、看圖說話、個性化推薦、體育視頻分析等功能,幫助人們更好地接受和處理各種格式的信息,還能提供包括智能客服、工業設備異常檢測、法庭庭審速記、金融風控、電子商務惡意行為監測等企業解決方案,幫助企業、機構降低成本,提高效率,減少風險。同時,ET還實現了交通預測和社會公眾趨勢預測,提高相關單位的社會公眾服務和管理水平。 在浙江省交通運輸廳與阿里巴巴合作試點的“杭州城市數據大腦”項目中,實時路況監測成本下降了90%,未來路況預測準確率高達91%以上。

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