阪大开发AI 提前数小时预测泥石流

据日本国土交通省调查,全日本有可能受泥石流侵害的地点多达53万处。日本政府目前只能在山体滑坡前几分钟预报,当地居民避难时间非常紧迫。近日,大阪大学开发出一款人工智能(人工智能),可以提前数小时预知泥石流。

大阪大学副教授小田和广、助教小泉圭吾等组成的研究团队开发出一款AI,可以通过降水量预报,对土壤中水分含量进行预测,判断当地发生山体滑坡、泥石流的危险性,如有可能达到临界点,即可提前数小时通知当地居民避难。

如果连续长时间暴雨,泥土中就会持续渗透水分,山坡等斜面上的泥土水分积累到临界点,就有可能导致山体滑坡、泥石流。而阪大开发的这款AI拥有传感器,可以测量斜面上的水分含量及倾斜度,并根据天气预报中的降水量预报,推测出此后水分含量变化,判读是否有泥石流危险。

目前,该人工智能已经在户外实验中正确预测了山体滑坡,今后会与国土交通省、高速公路公司、地方政府等合作,在预测山体滑坡、泥石流方面发挥作用。

另外,今后还将继续进行户外实验,不断收集新数据,今后有望提前数小时即准确报知泥石流和山体滑坡情况,为居民避难争取时间。

棋王李世石首胜称永生难忘 发现电脑2弱点

韩国围棋棋王李世石连败三场后,3月13日终于发威,击败谷歌公司(Google)开发的超级电脑AlphaGo,在这次备受瞩目的人机围棋大战中扳回一城,证明人工智能仍有弱点。他在记者会上表示,「不管给什么也不换、实在是永生难忘并难以估价的一胜。」

据中央社报导,这次世纪对决共将比赛5盘,AalphaGo在周日之前拿下三连胜后已确定胜出,将得到100万美元奖金,会捐作慈善用途。周日的第4盘双方缠斗近5小时,最后由李世石击败气势凌人的电脑。

李世石今天开赛后一度陷入困境,但后来扭转局面占上风,并一直保持至终场,下到第180手,AlphaGo弃子投降。

美联社报导,今天的比赛进行3小时后,李世石显然胜券在握,韩国棋评都难掩兴奋之情。结果确定后,因为人脑连败而备受打击的棋迷开心欢呼。

AlphaGo有2个弱点
AlphaGo执黑子以星小目布局,行至黑11下法与第二局如出一辙,引发棋界对超级电脑的必胜策略或有固定套路的猜测。李世石走至白12变招后,AlphaGo在下边拆边,不再模仿第二局。李世石今局使出取实不取势的战术,在左右的下角和两边捞取实地,AlphaGo则在中央取势,并在上边形成大模样。

但在李世石侵削中央黑阵时,AlphaGo在右边接连下出令人费解的走法,当李世石下出白78挖的妙手后,AlphaGo应对失当,没有弥补薄弱环节,并在左下角下出黑97。李世石随即对左边黑大龙施压,并将上中央的白棋孤子联系起来,踏破黑色城池,锁定胜局。

李世石曾表示,他先前所以连败,是因为无法找出AlphaGo有任何弱点。如今人脑也获一胜,显示电脑虽然厉害,但并不完美。

李世石说,AlphaGo露出了两个弱点,基本上,比起执白,它比较畏惧执黑;另外,它碰到没有意料到的一手时,它会出现一种「BUG」型态,「一连下几手臭棋」,当它意想不到时,它的对应能力就显得较差。

DeepMind公司执行长:站在天才棋士李世石一方
据南韩「朝鲜日报」报导,研发出AlphaGO的Google DeepMind公司执行长哈萨比斯(DemisHassabis)赛前表示,「第4盘即将开始,我站在天才棋士李世石一方。」

比赛结束后,哈萨比斯在推特上贴文指出,「李世石展现了卓越棋力,AlphaGo虽自认为下得不错,但第87手陷入了混乱,我们面临了危机局面。」

李世石表示,对弈前曾预测会5比0或4比1获胜,假若自己在3比1领先情况下,输了这一局,可能也会很伤心。他又笑着说,连续3败后终于赢1局,真得很高兴,这全托大家的鼓励。

对于15日进行的最后一局对弈,李世石说,「今天我执白获得1胜,希望第5局能执黑再获1胜,执黑获胜更有价值,我也想这么做。」

余下一盘将在3月15日举行,AlphaGo若能够五连胜完封对手,最多可以得到125万美元奖金。

33岁的李世石是近年最出色的围棋好手之一,赢得18项国际赛冠军,是世界历来第二多。

迄今为止,最著名的人工智能胜利是在1997年,当时IBM开发的超级电脑「深蓝」(Deep Blue)在第2次挑战时,打败世界西洋棋棋王卡斯帕洛夫(GarryKasparov)。

中共大规模投资人工智慧 为哪桩?

今年,中共大规模投资人工智能领域,中国政府甚至准备投资21亿美元,在北京郊区建立一个以人工智慧技术研发为核心的科技园区。中国的人工智慧进展,目前相较于美国,实力究竟如何?而如此大规模的发展,又是否有其他的目的?我们的透视焦点,带您探讨。

1957年,苏联发射了人类第一颗进入行星轨道的人造卫星,引发了美、苏两国之间的太空竞赛。 2017年,中共在人工智能领域也显示出类似的竞争企图。中共国务院发布的政策蓝图将人工智能上升到国家战略层面,计划到2030年之前成为「世界主要的人工智能创新中心」,人工智能核心产业规模超过1兆元。

2018年中共大规模投资人工智能领域,包括从芯片到算法。政府准备投资21亿美元,在北京西郊建立一个以人工智能技术研发为核心的科技园区。

原雅虎中国总经理谢文分析,中国参与人工智能至少有三个主要力量:中国国内的;从美国往中国引进的;还有中共政府的。这三者未必是同一目的。

原雅虎中国总经理谢文:「这三者未必是一个目的。人工智能本身是个技术,至于说拿来这个技术是用来巩固政权,是为了参与竞争,是为了防御,或者说是为了发财,哪个目的都是可能的,是不同的人因人而异的。」

但中共政府的目的引发担忧。 《科学》杂志2月8号刊登文章「中共大规模投资人工智能有阴险的一面」。

文章说:从阴险的一面来看,各国正设法将人工智能的发展用于监视、审查,和军事目的。华府智库新美国安全中心研究员艾尔莎‧卡尼亚(Elsa Kania)说,中共军队正在资助开发人工智能的新能力,以在战场上做决策和自主使用武器。她警告说,在中国的人工智能领域,「平民和军事研发的界限往往很模糊」。

另外,最近人工智能已经发展到不仅能够近距离识别静止照片中的某个人,还可以在视频中识别。文章说,中共对这一进展显示出和美国相反的态度。当美国海关和边防局去年5月透露,计划使用面部配对来验证某些飞离美国航班上旅客的身份时,一场公开辩论爆发。但中共已经在新疆地区部署了面部识别技术。

原雅虎中国总经理谢文:「我更大的担心反而是在这样一个不民主,没有制衡,没有自由的社会里,人工智能不可能得到充分的发展。那是因为人工智能是人的创造,人的发展,人本身没有空间,人本身没有机会,他怎么会创造出好的人工智能呢?」

谢文表示,尽管官方声称中国人工智能实力可比肩美国,但实际上并非如此。

原雅虎中国总经理谢文:「我自己在这行当里干这么久我看到的。你举不出任何一个例子,说出在人工智能领域里面,基础技术中国现在领先美国。你可以说商业的热闹,喧嚣,可能挺热闹中国市场上,但实际上是不可能的,也不是真实的。」

谢文重申,假设说只要投入钱,不论在什么社会制度下科学都会大发展,这是对人类历史的嘲弄。科学研究需要充分的自由,极权社会下技术不可能发展的很好。

MIT开发新软件 让网页开启速度快34%

来自哈佛和麻省理工学院的电脑科学与人工智能实验室(Computer Science and Artificial Intelligence Lab,CSAIL)的研究员开发了一个名为「Polaris」的人工智能软件系统,可加快网页开启速度,让网页载入时间缩短了34%。

很多人都以为上网只要简单地输入URL网址即可,其实,在浏览器背后可存在一个复杂的流程。当输入网址时,浏览器不会知道该网页全貌,它必须多次存取伺服器上的各种物件(如HTML档案、JavaScript或图片),再思考如何将这些物件载入网页,这就让浏览器和伺服器之间互动变多,而减缓网页载入速度。

据pcmag.com报导,该项目的研究成员之一、哈佛大学教授米金(James Mickens)表示,对浏览器而言,下载一个页面就像是拜访多个城市,Polaris可更有效率地让你在旅程开始之前,就给你所有城市的列表,所以能够加速网页载入。

研究员奈特拉瓦利(Ravi Netravali)说:「浏览器每抓一个数据就得进行一次移动网络存取,每次花的时间是100毫秒。我们使用的方法就是减少这些存取的次数,以大大提升网页下载速度。」

研究人员利用新发明的人工智能软件系统测试了全球最知名的200个网站的网络状况,包括ESPN、Weather.com以及Wikipedia。研究人员表示,在理想的情况下,这项新技术最终将被整合到浏览器中。

数位时代来临 一银首家数位分行开幕

因应数位金融时代来临,第一银行21日旗下数位分行开幕,特别请来人工智能机器人助阵,一银董事长蔡庆年表示,一银现有190家分行,希望将打造40家数位体验分行,其中20家会再结合数位服务。一银总经理周伯蕉指出,最快今年有可能引进机器人到旗下分行。

另外,一银永春数位分行导入全台第一家「远程视讯柜员机VTM」,打破传统银行柜台服务模式,可透过视讯来提供银行专员服务,如办理信用卡、个人贷款、预约开户等。

蔡庆年说,一银去年有75%非临柜交易,未来成长脚步还会更快,所以分行功能必须转型、整合,这将是银行发展的趋势。

对于中国资本严重外逃,人民币持续贬值,引发亚洲各国连锁反应,是否会冲击台湾金融业?蔡庆年表示:「大家以为人民币会一路升值,其实它会越来越像其他亚洲币别,有上有下」,人民币不会一路升值,要看实体经济,对于中国外汇管理,银行也做好措施。

世界人工智能专家:现在我们的机器智商(IQ)小于老鼠

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图片:丹尼尔Hertzberg

你怎么教?

Facebook的人工智能研究主管:雅安·勒存机器如何制定教学计划。

人工智能,机器的传统定义的方式我们认为属于人类,经常执行的任务和解决问题。还有一些我们认为的任务很简单——识别照片中的物体,开车,但AI的任务尤其艰巨。机可以在董事会超越人类,但机器的程序,从本质上讲,体力劳动,机器由一个程序是有限的。30美元的设备可以超越我们的棋盘游戏,但它不能做——我不能学会做所有其他的事情。

这就是为什么我们需要机器学习。显示机器数以百计的猫的照片,机器就会训练你的算法,并学会更好地识别猫的图片。机器学习的基础是所有的大型网络公司,该公司可以进行排名的搜索结果,为特定用户选择最相关的内容和建议。

深度学习是基于人类的大脑,要复杂得多。机器和机器学习,深入学习教忽略所有不重要信息的声音或图像,提出了一种方法来反映世界的无限多样性的层次结构视图。深度学习带给我们的无人驾驶车辆,语音识别,有时更擅长识别肿瘤放射学专家医疗分析系统。

尽管这些值得赞美的的进步,我们要距离人类一样聪明的机器,我们的机器,甚至更糟而聪明老鼠非常远,我们只看到了AI强度约为5%。

是时候重新思考工作吗?

百度的首席科学家吴En:AI将如何改变未来的工作。

现在在美国,驾驶一辆卡车是最常见的一种职业。数以百万计的人在东部和西部海岸之间的货物运输,为了谋生。然而,所有的这些就业机会会很快消失。无人机将取代人类司机开车在路上,和更快、更安全、更有效率。有这样的好事,公司将选择更昂贵,更容易犯错误的人类司机吗?

类似劳动改变历史上也有先例。在工业革命之前,90%的美国人在农场工作。蒸汽技术和制造业的崛起,让许多人失去了工作,而且还创造了许多新的就业机会,还创建了一个新的领域的许多人无法想象。雪崩的变化在两个世纪的过程中,慢慢地,美国有足够的时间来适应变化。农民在耕作,直到退休,他们的孩子去上学,成为一名电工,工厂工头,房地产开发商和食品化学家。

和卡车司机就没有这么幸运了。他们的职业,还有数以百万计的其他职业的人,很快就会过时。在智能机器的时代,大量的人将没有工作能力,或被淘汰。我们可能见证了经济危机在1930年代最大的失业。

1933年,富兰克林·罗斯福的新政帮助大量的失业者,并帮助美国经济重新启动。更重要的是,它能帮助我们从农业社会向工业社会的转变。罗斯福的“公共工程部”雇用失业者新建桥梁和高速公路,改善交通基础设施在美国。这些改进的非常先进的新技术应用,奠定了坚实的基础:一辆汽车。

我们需要一个新的21世纪,针对人工智能可以带来新的就业机会建立培训计划。我们需要火车卡车司机和办公室助理,构建未来的数据分析师,旅游规划者,我们仍然不知道如果我有其他职业的要求。在美国内战之前(直到1860年代)的农民,绝对无法想象他的儿子是一个电工,但现在,我们几乎没有人工智能将在未来创造什么样的工作机会。但我们清楚,革命必须采取措施,来完成从工业社会过渡到智能机器时代。

人工智能:像人类一样吗?

智能机器如何模仿自己的“创造者”。

达到人类水平的人工智能,我们所要做的下一步是创建智能自动-但不是机器。人工智能可以让您平安回到家里,在你的车,但是不能自动选择下一个目的地后回家。在此基础上,我们将加入基本的动机以及情感和道德价值。如果我们创建一个强大的学习能力,就像人类的大脑,应该是“继承”不难想象机器的特点,以及一些类似人类的弱点。但在我看来,“终结者”的预言非常不可能的。这需要精心策划的,不规则的个人意图,设计了一个恶意尝试编写智能机器,没有代理,公司或个人——更不用说可以单枪匹马达到人类水平的人工智能。构建智能机器是我们这个时代最大的一个科学的挑战,需要各国,公司、实验室之间共享的智慧和学术团体。人工智能的发展是最有可能是渐进的,是开放的。——。雅安·勒存

如何成为机器的主人

牛津大学,成立研究所所长人类未来尼克·博斯特罗姆:AI的生存危机。丹妮拉·埃尔南德斯。

我:告诉我你在做什么工作?

我们必须“控制”很感兴趣相关的技术挑战。你能确保人工智能,必须符合原文的程序员?我们必须强人工智能AI对经济感兴趣,政治和社会问题。什么样的政治体制是最能够帮助我们过渡到智能机器的时代吗?我们如何确保不同利益相关者一起从事能带来积极的结果吗?

你做了很多研究,生存危机。如果用最简单的语言解释一个5岁的孩子,你会怎么描述它?

我想说这是未来科技可以毁掉一生。观众有点老,我认为人类灭绝的可能性,或可能永远不会摧毁我们的价值在未来的可能性。

你认为什么样的策略将有助于减少潜在的人工智能生存危机?

研究将有助于控制问题。当我们理解如何让机器变得真正的智慧,我们应该能够有一些概念,知道如何控制机,如何进行工程设计,从而让机器和人类站在同一阵营,符合人类的价值观,而不是破坏性的。这涉及到一系列的技术难题,其中一些我们现在已经开始研究。

你能给一个例子吗?

控制问题,不同的人想到不同的方法。一种方法是学习研究的价值。我们想让AI终于可以分享我们的价值观,所以AI可以作为我们人类意志的延伸。我们不能把所有注意力集中在一长串,然后人工智能。最好是使用人工智能学习我们的价值观和喜好他们的智力。

每个人的价值观是不同的。我们如何确定哪些机器学习价值观?

这是一个非常大、非常复杂的问题:巨大的巨大冲突之间的价值观和利益之间的冲突。在某种意义上,这是最大的一个尚未解决的问题。如果你对技术进步更乐观,最终你会觉得我们会知道如何可以做越来越多的事情。

我们将征服自然以前所未有的程度。但有一个科学和技术不能自动解决问题,是冲突和战争。最黑暗的宏观状况是,人们可能会使用技术,这种超越自然的力量,知识,致力于他人的伤害和破坏。这个问题不能自动解决。

我们如何处理压力?

我这个问题没有简单的答案。我不认为有一个简单的技术解决方案。

自动控制系统的编程可以代理从我们组的自由?人类已经完成,从某种意义上说,当我们的自私行为。

保守的假设是强人工智能可以自己编程,可以改变自己的价值观,但也打破任何美国的束缚。在这种情况下,我们的目标是设计,让机器选择不使用伤害人类的力量。如果AI希望为人类服务,它会杀死人类行为分布效果较低的期望。我们有理由这样认为,如果你设定目标系统以适当的方式,最后的决策标准能保持下来。

让我们把大脑更好

贝宝和筹集基金,卢克Nosek创始人之一:在人类的大脑,我们需要训练你的大脑。

今年早些时候,韩国冠军李se-dol AlphaGo ai(人工智能)计划与谷歌在一个历史性的战争。李se-dol 18世界头衔,但在今年3月19日,他们输给了软件。

今天的高性能计算前所未有的强烈。强人工智能系统的出现,但距离远,这台机器还远未达到人类的大脑的容量。我们没能理解强人工智能(有时称为AGI)将如何工作,将带来什么影响我们的生活和我们的经济。人们常常会影响的广度相比,核能技术的出现从斯蒂芬·霍金,elon musk,AlphaGo创造者有建议,我们应该小心。

这个比喻是将核武器的感觉,但也很合适。核武器是强人工智能最坏的打算。相反,乐观和光明预计视而不见(常见的经济繁荣,摧毁所有疾病),乐观和恐惧能让我们的偏见。

强人工智能可以帮助数十亿人生活更安全,更健康,更快乐的生活。但设计这样的机器,工程师需要聪明的人类和机器面临复杂的社会经济现实,神经,和有一个更好的了解,比今天的理解。如果我们要升级现有的大脑,我们可以更好的理解,一个强大的人工智能,并与它们共存。

我们可以改善人类的智慧可以分为三个阶段。第一阶段,使用类似谷歌搜索技术来增强和完善人类的大脑,它一直在进步。我们可以比较:1996年,一个五岁的孩子拿着借书证,并在2016年打开谷歌搜索页面下五个孩子——只要几个键盘,可以得到很多人的知识。

如果需要使用科技在第一阶段补充大脑,所以第二阶段将直接扩大大脑。自适应学习个性化教育软件,实时调整课程。如果学生做得很好,将加快教学速度。如果学生学习更加困难,软件会慢下来,改变教学风格,或者告诉老师需要指导。自适应学习和在线教育可能意味着一刀切的教育。增强现实技术和虚拟现实技术的融合,也可以扩大我们无法想象情报的方式。

聪明的从根本上改变需要提高大脑的第三阶段。经颅磁刺激(TMS)是美国食品和药物管理局(FDA)批准的非侵入性治疗,治疗一个电磁线圈将使用在他的头上。使用经颅磁刺激治疗创伤后应激障碍(PTSD),自闭症,和抵抗严重的抑郁症。如大脑治疗中心在加州和肯塔基州路易斯维尔大学的这些机构,样本规模不大,但也影响的持续时间未知,但提高个体的比例高,比例最高的测试,200年高功能自闭症患者取得了90%更好。经颅磁刺激的早期迹象可能没有相关看很多神经系统症状有疗效。如果我们能受伤或积极作用的神经正常的大脑,也许很快,我们可以促进健康的大脑连接,实现共同提高智力。

强人工智能出现在地平线上,但是现在,我们只可以使用他们的大脑。升级自己的情报,是创造未来的智能机器和共存的第一步。

你不能让机器学习常识

至少目前还没有。这仍然是真正的人工智能的最大障碍。

预测学习也被称为无监督学习,是第一个动物和人类理解世界的模型。我们可以看一看这句话:“约翰”拿起他的手机,离开了房间。经验告诉你,电话可以移动模式,约翰可以从门出去。而缺乏机器世界的一个很好的描述正常及其极限,也许永远也猜上面的信息。可预见性的机器学习——一个非常重要但还有待开发特性,将人工智能不需要人监督,可以自主学习,就像一个孩子学习。然而,让机器学习常识不仅是一个技术问题,这是一个可以把几十年的科学和数学的挑战。在此之前,我们的机器不能真正的智能机器。——。雅安·勒存

远远超过Siri的“父亲”:AI深度学习和机器智能

作者:三

最近,在旧金山举行的大会上,是世界上最大的人工智能行业专家一起讨论未来的人工智能领域的。SRI国际的信息和计算的部门主管威廉•马克讲话在一系列的干货。

SRI国际信息和计算的部门负责人威廉·马克

我不知道斯里兰卡和威廉·马克吗?SRI国际孵化Siri的母公司,负责相关研究是威廉·卡洛项目主持。他带领技术研究,为以后奠定基础Siri的出生外国媒体PC杂志评价他背后的一个主要智库“Siri”。因此,Siri的威廉·马克,创始人之一Dag Kittlaus,亚当崔氏,汤姆·格鲁伯和Siri的称为“父亲”。

威廉·马克说:我们需要更少的“人工”人工智能。他强调AI不仅仅是深入学习和机器智能。这是非常重要的。因为大多数企业的参与者。他们专注于使用人工智能的人类:超大规模并行计算。许多演讲者提到,IBM Watson在15秒内阅读4000万文档的壮举。他们把这个证明我们正在迅速走向“奇点”(注:奇点,奇点是一个人类的视觉人工智能在人类社会之外,所以革命性变革的时机,参考Ray Kurzweil“奇点”)。

值得注意的是,威廉·马克未来人工智能一些高级的想法,有些复杂的系统设计。

马克说:“语言交际的人工智能的发展,我们已经做了很多工作。系统使用深度学习的一部分。但是人工智能技术包括意图识别、自然语言处理和检测。即时会话管理,人的包含在这个对话中,有时多内容,我们必须教AI理解人们表达了新打算,但是我还没有完成。我们不需要机器学习解决这个问题,但一个明确的规则和一系列的推理机制。”

Siri生于2011年,被苹果收购,威廉·马克的团队优化平台另一个名为凯AI的对话,人工智能应用于金融业。虽然现在是一个独立的公司,马克还担任新公司的主任。凯是一个人工智能基于金融体系,这意味着马克团队必须加入信任机制在凯的设计。

马克说:“如果人们可以信任,人工智能将是决定成功的关键。这就是我说不要那么“人工”人工智能的意义。人工智能是不一样的思维方式。例如,当人们想到因果关系,但大多数AI系统考虑相关,这是由系统设计决定。各地的差距是一个非常重要的事情。同时,这也是我们关注的前沿问题:开发一个可信赖的系统。只有这样,AI能够真正走进家庭和被人接受。

最后,他发现他的领导SRI团队的参与者在一个计划:“超级Siri”。应用于他正在学习如何应对人口老龄化的问题:

“这是一个非常严重的文化和经济问题,它有很多方面。人们思考衰老,总立即想到国内机器人,这是我们正在研究的。我们也在考虑的问题。许多老人是孤独的,这导致认知能力下降。我们正在开发的“超级Siri”将给老人带来“家庭”,激发他们过去生活的记忆。,该系统将结合家庭传感器,监控人民的活动能力和健康问题。它也将被连接到互联网的东西。”

听到这个威廉·马克,结论是:编辑下一波的AI可能是春天的主题“如何使人产生和人工智能之间的信任。“这就要求开发商给人工智能人意图的能力是通过推理机制,预测需求,行为,和想说的。”

启动OptimizingMind让人工智能决策的透明度,提高人机相信条条大路通罗马。不同的地方是,威廉·马克专注于人工智能学习和理解人类的行为,和OptimizingMind通过开发一个“透明访问”算法是人工智能决策过程变得可见(见推荐阅读“AI黑箱问题如何打破?”)。但无论是威廉·马克或OptimizingMind显然都认为人工智能的核心挑战是信任问题,谁能解决这个问题谁站在艾城的下一波的波潮。

13个最强大的人工智能对话AlphaGo的投资者

这是一个最值得期待的头脑风暴AI的行业。

击败李se-dol AlphaGo开始新一轮的人工智能(AI)的投资热潮。

我们邀请DeepMind早期投资者扬tallinn AI集团在中国最强大的大脑对话。tallinn是最早发现DeepMind——最红的AI公司投资者在2016年,他目睹了人工智能技术的发展,致力于研究人工智能的潜在风险。

邀请参与对话的AI领导人包括:

陈Xiaoliang声音智慧科技CEO

丁慧百川信用报告的首席技术官,前贝宝全球消费者数据,科学部门的负责人

高始兴,以为会气的CEO

李Zhifei,去问CEO

孟,资本投资的副总裁

吴淦砂之前,控制潜在的科技公司的首席执行官,英特尔中国研究院

徐Cheng心橙互联首席执行官、前谷歌工程师,

油漆,蚂蚁金方案

印刷、脸+ + CEO

创始人于地平线机器人,之前百度深度的研究学院

张Benyu CloudBrain首席执行官

张,金沙江创业投资合作伙伴

云赵,新媒体的创始人,“机器”的核心

(排名不分先后,按姓氏拼音排序)

这是一个最值得期待的头脑风暴AI的行业。(上)今天启动,领导人讨论了人工智能技术的商业化,低估方向在人工智能领域,人工智能和人类的竞争。下周,我们推出了(底部)文章,Talllinn将为您解读AI投资和创业,和解密DeepMind给你。

如果是一个企业家在人工智能领域,欢迎留言在后台“人工智能”,我们将邀请你加入资本AI通信集团高峰。此外,tallinn对话过程中引用了许多为人工智能领域深刻的面试报告。这次面试如果你想阅读完整的版本,你可以点击“阅读”关注高峰首都乎列。

面试/峰科技团队的资本投资

翻译/峰奇奇周Xiaoran

Yu(百度前深度学习的创始人兼研究所所长地平线机器人)

问:当你在Deepmind投资,考虑其商业模式?什么最吸引你?

我投资DeepMind不是赚钱。所以它的商业模式不是我的首要任务。对我来说,这是一个战略投资:我想加入一个未来人工智能研究有潜力成为一个团队的领袖,成为一个分子,也要确保他们有一个清晰的理解AI的风险。

在2011年,就在我投资AlphaGo非常看好他们的创始人,当他们有很多进展,包括从泰尔由基金投资),我想他们会很长一段路。

问:在深度学习的革命,下一个目标是什么?

也许你比我更有资格回答这个问题。发展的深入学习,我不太关注及时。我现在知道关于人工智能的发展有这些:

更好的无监督学习(无监督学习):如寻找数据结构;或无标签数据(带安全标签的数据时),设置条件下的预测模型;

迁移学习迁移(学习):将研究特定区域建立模型,应用于其他领域。就像人类学习下国际象棋,在提升的运动也可以帮助其他董事会层面;

更好的数据泛化(泛化):与人类相比,机器学习很“饥饿”数据。只接收、处理大量的训练数据(训练数据),形成可用的模型。但几个模型,研究人员并没有足够的数据来训练机(我的一个朋友笑神经网络的深度美化查找表)。这需要改善通过更好的数据泛化。

印度的创始人(脸+ +)

问:人工智能很热,很多分析机构也预测将成为未来的人工智能技术基于水电煤的技术。如果这个过程最后成真,是否会有一个从量变到质变的过程,互联网改变业务也从信息共享、购买商品的量变一步一步,首先改变的定量变化业务的人工智能领域最有可能是哪一个?

答:对我来说,所以天气预报是不准确的。想要人工智能工具类似于水和电的服务,需要满足两个条件:

这项技术已经成为更一般的和有效的。在许多情况下,你可以喜欢租用计算能力,租金10分钟的人工智能服务。

甚至时至今日(一般人工智能,人工智能)扮演重要的角色在经济和其他因素在经济中仍然可以发挥一定的作用。

这两个观点,事实上,是一个直接的矛盾:如果AI变得更加强大和推广,其他因素将会衰弱的经济。最后,想想看:经济是人类的机构,如果AI比人类做的,可能就不需要人类经济,就像人类不需要蚂蚁经济。

以利以谢Yudkowsky(米里,机器智能研究所的创始人之一)的话说,超级智慧的AI,宇宙是免费的任何原子的重组。他们甚至不需要赚钱养活自己。一旦有能力重组的原子结构,他们可以做任何他们想要的东西。

但是有些人,我有不同的观点。有些人认为:即使AI有优越的智力和普遍性,现有的经济系统可以维持。我的朋友罗宾·汉森,约翰·梅森大学的经济学教授,认为超级智慧的AI会出现在现有的经济体系,并受其约束,而不是颠覆和破坏它。

张Benyu(CloudBrain创始人)

问:你觉得有更重要的方向低估,并没有得到足够的投资吗?”

答:我认为这是“价值观和对接研究”(价值——对齐的研究)。概念首次斯图亚特·j。罗素(Stuart j。罗素,世界领先的计算机科学家)在一般人工智能:现代方法(人工智能:一种现代方法)。他认为:我们需要重新定义人工智能研究的目标。不要停留在纯智力发展,但发展可以使最好的超级智慧对接人类价值观。但从世界范围内的人工智能的发展,在当前的研究很大程度上被忽略了。

这是一个非常困难的挑战,正如Givewell慈善机构的一份报告中提到的关于人工智能的风险:知识可以验证,但这不是价值。如果人工智能学习错误的数据,做了错误的预测,人们会很快发现和纠正。但对于错误的价值观,我们很难检测和正确的。

我们没有选择,必须面对的挑战。如果我们想让子孙后代未来,我们必须解决这个问题尽快AI值的对接。当然,我不是说其他人工智能研究的风险并不重要。

问:AI在3 – 5年的研究和发展瓶颈将被你认为是什么?例如:电脑电源吗?或者以前冯·诺依曼(计算机),理论本身的父亲吗?目前,人类知识吗?政府的控制?或者因为越来越多的简单的方法来赚钱,导致研究人员的短缺?

很长一段时间,缺乏洞察力的人,人工智能领域和强大的计算能力(这将极大地提高神经网络技术)。在很短的时间内,两个仍然难以突破的瓶颈。

一个有趣的话题是“快速”影响人们如何。一方面,更高的需求必然会刺激供给。但另一方面,它给行业带来很多噪音,人才难以集中精力学习。

从基本理论、当前人工智能技术更多使用GPU(图像处理单元),而不是CPU(计算处理单元)。所以在很大程度上,这个行业已经放弃了纽曼理论。

吴淦砂(前英特尔中国研究院,控制潜在的首席执行官科技)

问:你是Deepmind早期投资者,促进AI赶上人类智慧,和剑桥“风险研究中心”和“麻省理工学院”生活未来研究所”,后者的创始人致力于探索人工智能在人类存在风险的可能性和解决方案。两者之间有冲突。你如何在道德和社会影响Deepmind反馈和指导?

答:Deepmind,我们举行一些相关的讨论。人工智能的未来发展的安全,Deepmind专业研究人员招募了,并开始与牛津大学人类的未来研究所合作,和谷歌也成立了“道德和安全委员会。当然,作为一个启动资金和人员有限,DeepMind对这个领域的贡献仍然是非常有限的。但我相信他们将继续投入精力做研究对接的“值”。

总的来说,我很高兴我能帮助人工智能研究和对接搭建沟通桥梁“价值观”。Deepmind,此外,现在可以专注于“值”对接研究,我还有一点小信贷(笑)。

云赵(新媒体的创始人“机器”的核心)

问:Elon Musk后,斯蒂芬·霍金最近渡(增加男,日本美国理论物理学家)已经表明,我们应该担心人工智能,很多人工智能行业名人和公众更多的关注这个话题。从业人员在人工智能领域,然而,经常从解决具体的问题,在这个问题上,如果不是特别关心,或者只是提出一些比较宏观的解决方案,如DeepMind伦理委员会,你认为对人工智能,以防止风险,我们应该采取什么具体的,可以立即开始行动计划?

答:有趣的问题。增加男性真的认为我们应该感到焦虑吗?他不相信人工智能风险之前(至少我这么认为)。如果他的态度改变了,这是一个好消息(越来越多的人开始面对存在的问题)。

对开发人员的态度,我认为你是对的。他们没有动力去考虑系统的风险(更准确地说,它是关于价值观和对接问题),但他们有能力改善系统的性能。作为霍尔顿Karnofsky说:“目前从文化和制度层面,开发人员没有动力去关心这些问题。但即便如此,仍有少数官员开始关心这些潜在的问题。所以我相信未来会越来越多的人加入这个想法。”

(有一个很好的文章,列举了许多优秀的AI开发者对风险考虑http://slatestarcodex.com/2015/05/22/ai-researchers-on-ai-risk/)

目前如何预防这种风险吗?当对接“值”字段后缺乏资金问题的缓解,然后人才的瓶颈是缺乏(质量要求不同于其他领域的人工智能研究和开发)。我们需要更多的人和机构,解决各种问题的研究——从操作理论哲学。

如前所述,解决人工智能问题的对接“价值观”不仅是非常重要的,它是有趣的!

陈Xiaoliang(声音情报技术首席执行官)

问:机器学习理论和神经科学,人类行为密切相关。Deepmind,因此,使用“深度”的强化学习算法来训练人工智能需要大量的病例。但我们都知道,我们通常可以通过一个案例推断,从而学习一个概念,算法比机器还可以通过学习的方式。为了解决这个问题,科学家们正试图使用贝叶斯推理方法让AI通过简单的案例研究。你认为贝叶斯推理和深度学习的未来?人工智能以及如何模仿接近人类想象力和推理能力?

嗯……据我所知,通常是基于神经网络函数逼近,和神经生理学只有一些意外接触。

我不知道关于贝叶斯学习方法,尽管我认为这是最优的理论,特别是消耗计算资源。此外,还有一个非常有趣的最近被称为“终极”贝叶斯AIXI人工智能产品。

事实上,从一般的角度来看,目前的方法是不够好。我的朋友Gary Marcus重申了这一观点。他还成立了一个公司探索泛化技术:几何情报(我的投资项目!)。

高开始(认为太极拳的创始人)

问:你认为在未来人们有他们自己的个人的大数据?

答:在某种程度上,可能的。我投资了两个公司,有关“私有云”:(http://sandstorm.io/)和Urbit(http://urbit.org/)。

但让我这么说吧,公共数据(公共数据)的大小和价值会更“大”。随着传感器的广泛应用,数据量将几何倍增长。此外,越来越多的先进的分析技术可以使用一些数据和历史数据来推断出更多的信息。

刘伟(联想之星合作伙伴)

问:非结构化数据的未来发展应该如何?如何充分使用它们?我们有必要学习和深度学习相结合的框架?此外,大量的数据可以解决所有的问题吗?在某些情况下,如果失败的代价很大,很难结束其边界条件(例如:自动驾驶)?”

答:基本上,我认为非结构化数据最终可以满足需要。像孩子一样可以从非结构化的感官信息的研究,我不认为什么是大脑的“魔法”。

最近,我的一个朋友正在听很多自然语言处理(NLP,自然语言处理)演讲后,发现一个有趣的现象:许多研究人员有多少认知语言学的“少”,从而表明他们的系统已经足够聪明没有预设前提的知识学习。

我同意你对非结构化学习的观点。这种学习可能会导致一个“黑盒”系统,最后,在极端情况下产生严重的后果。当系统变得更加自主,更多的资源我们可以控制,我们需要使AI更加可预测的。一种方法是引入更多的结构和系统的限制。

我们当然不希望给这个星球的未来,一个训练有素的一堆非结构化浪漫小说“黑匣子”(黑盒)神经网络,是吗?

问:你认为一般人工智能(街区)是来自于人工智能领域的一系列垂直?从长远来看,依赖机器学习算法将风险在哪些方面?2150你觉得最常见的职业是什么?

答:我不认为智能集成垂直领域的人工智能可以生成丐。Deepmind方法是非常有前途,它开发了一个更通用的算法,然后用于垂直领域的研究中,为了达到超过人类的性能。

对风险:使用AI人工智能领域的发展本身会导致高水平的风险,因为在这个过程中没有人的参与,让AI控制开发过程,结果可能会失控。

关于工作:我认为到2150年职业和经济作为一个整体可能根本不存在!人类社会经济分工的概念。上下文是,世界上有很多人,他们接近的能力,但由于各种优势,因此该事务将拥有它。当我们有一个超级聪明的人工智能,它比人类所有能力,经济分工的基础是存在的,就像我们人类和蚂蚁不交易。

可能,当然,在2150年之前我们有一个超级聪明的人工智能,人类文明是因其他原因不存在吗

“谢谢推动人工智能平台”魔方”300万辆自行车后面到底有谁安排?

共同创始人兼首席技术官拜夏呀推出“崇拜背后的自行车大数据平台的人工智能“魔方”,平台将监控包括车辆数据、循环分布数据推荐,智能停车场,城市自行车的需求数据,环境数据、交通数据,包括数据维度,使用谷歌研发的第二代人工智能学习系统TenserFlow自行车供需预测和调度。

据夏呀网站,现在已经进入了50个城市,自行车,300万,累计6亿骑自行车。和第一个共享骑车北京地区发布的白皮书,共享一个自行车发射后,用户使用黑色摩托车旅行时间减少53%,共享骑自行车的总距离超过25亿公里。

莫拜大数据首席科学家阴飞,魔方的车辆操作平台,管理、调度、规划的最佳路线,推荐使用历史数据集智能停车场和地理围栏,和基于深度学习无法停止图像识别,魔方平台还可以根据天气情况,预测第二天骑。

使用“魔方”平台,“崇拜自行车可以集成地理、时间、天气、能力,汽车,人们和其他数以百计的可变因素,并预测未来在任何时候,任何地方骑自行车共享状态的视觉显示,从而提高操作效率。

3月23日崇拜自行车红包,用户打开崇拜自行车应用,除了看到可用在自行车外,可能会发现一个红色的信封图标,通过GPS用户发现“拜红车”解锁骑自行车,可以获得最低1元,最高100元的现金奖金。

和使用之前推出了一个红包,阴大飞,根据设置的汽车数量,车辆将被设置为一个红色的信封,由魔方生成平台,崇拜将在某种程度上,工作的一部分操作调度“外包”给用户,以降低运营成本的调度。

崇拜的同时,联合,包括交通公路研究所11的学院和大学,科研机构、非政府组织建立了第一个城市旅游开放研究所,拥有大型数据结构和效率,改善旅游有助于科学的城市规划。

夏yip说:“通过建立城市旅游开放研究所,自行车能够崇拜与世界顶级智库研究机构的深度沟通,开放与合作,促进城市计算的创新,探索创新的方法对于城市的可持续发展,交通管理、绿色旅游、空间规划、文化生态,和许多其他领域,权力智慧城市,低碳城市和健康城市建设。”(维情青青)

人工智能团队出生在东莞,韩国、低能耗成为一个卖点

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韩科院三年前推出了智能眼镜。文件的照片

南都记者——梁Jindi手,声音不能使用,眼睛可以派上用场,使用虹膜识别,代替鼠标的闪烁,测试和维修的机器,只有381毫瓦的能源消耗,这个人工智能- – – – – -基于“增大化现实”技术的智能眼镜预计将在东莞生产。

松山湖高新区在3月24日,东莞科技金融集团有限公司,有限公司,金花投资控股集团有限公司有限公司科技电子工程系在韩国签署了战略合作协议,该协议引入韩国科学技术研究所、清华大学王教授志华电子信息,主要包括半导体、人工智能和其他相关国际科学研究和创新的技术平台,尽快促进韩国UXfactory公司人工智能技术项目,美国eMagin护目镜项目地面嵩山湖。

低能耗成为一个卖点

刘将是韩国的学校,完成电子工程学院院长科技始于1998年,大约20年研究设计让手机使用3 d图像,半导体芯片网络自律型半导体从事人工智能学习得更快的能力。UXfactory成立于2015年,由刘将完成一个门生作为首席执行官,主要从事智能半导体AI,基于“增大化现实”技术的移动解决方案,将实验室技术的成功转型。

低能量柳树开发团队完成产品的优势。刘将AI – AR完成智能眼镜的平台,只有381毫瓦的能源消耗,可以长时间工作。使用人员戴眼镜,只需要使用虹膜识别,通过闪烁而不是鼠标,双手的释放,这一目的可用于汽车、飞机和其他精密维修。简单来说,就是通过眼镜后面的照片,后面是通过眼镜的分析数据,制定维修计划,实现远程操作,节约成本。除了眼镜可以把虚拟键盘,可以使用人员在虚拟键盘打击乐,眼镜也可以记录信号和输入。

刘也带来了完成“在线人脸识别模式平台”,功耗是0.6毫瓦,一般1瓦特的产品。另一个产品是移动三维AR模型,通过单相机对象建模平台的形成,除了用户的直接生产多样化的产品可以激活平台服务,并创造最大价值。

将严格的人们的视线,根据刘,分别在韩国,习近平“一、东莞、香港和建立一个公司,一个韩国负责的主要芯片,系统设计,习近平的一个负责软件和提供解决方案,东莞,作为合资公司研究中心和生产基地,“可以,宁愿和韩国科学院、清华大学建立的研发中心东莞着陆。”刘翔将会完成。

四方签署了战略合作协议

人工智能成为2016年全球科技最大的风口。据市场研究公司CBInsights研究报告,2016年仅在今年已经40多个相关创企业通过科技巨头收购。这个著名的科技巨头,包括谷歌、苹果、英特尔、FaceBook等更大,孙正义,软银软银和阿拉伯国家的主权基金去年建立了一个1000亿美元的投资基金,这个名字“视觉基金(VisionFund)”,主要投资人工智能、物联网、智能机器人等。

“一系列的收购,在一定程度上反映出我们的价值。”说,刘翔将完成三个产品目前,该公司已研发到地上,下一步是生产问题,上周他告诉东莞松山湖环境,喜欢东莞工业支持,也希望充分利用东莞“一项目一讨论”的政策,是出生在东莞。

松山湖高新区在3月24日,东莞科技金融集团有限公司,有限公司,金花投资控股集团有限公司科技有限公司电子工程系在韩国签署了战略合作协议。

协议提出,引入韩国科学技术研究所、清华大学王教授志华电子信息、半导体、人工智能和其他相关国际科学研究和创新的技术平台,尽快促进韩国UXfactory公司人工智能技术项目,美国eMagin护目镜项目地面嵩山湖。

东莞市科技局副局长XiaoZhengYong介绍,自去年以来,超过100 AR / VR公司落在东莞,东莞,在人工智能等产业转型时期,伟大的健康所需的行业,东莞东莞欢迎韩国团队的到来。

“东莞企业主要是做内容,现在我们做硬件,都可能发生互动”。金花集团电子商务有限公司,总经理崔盛戴介绍,做的是芯片,人工智能的顶部UXfactory着陆可以把内容设计师、终端业务的到来。

东莞科技金融集团是均方项目,像人工智能在未来的市场上,根据协议内容黄金集团和带头在松山湖高新区设立的AI智能集成芯片和基于“增大化现实”技术,虚拟现实,机器人产业孵化基金,吸引国际优秀的团队和公司,早期和早期发育相关的企业,支持团队提供必要的市场化的风险投资。