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OpenAI

重點新聞(0727~0802)

  OpenAI      Dactyl 

OpenAI訓練出機器巧手,可精準抓握和操控物體

OpenAI日前開發一套機器人系統Dactyl,結合一隻有24個自由度的市售機器手Shadow Dextrous Hand和三臺攝影鏡頭,並使用與OpenAI Five Dota2遊戲專案相同的增強學習演算法,自學翻轉方塊的任務,比如將某一面朝上。研究人員先在一個可隨機改變環境的模擬世界中訓練AI模型,動態添加視覺干擾,比如改變虛擬機器手和方塊的顏色,或是方塊表面光滑度和重量,甚至是引力。這些作法是要讓Dactyl理解,如何在現實世界控制方塊,而隨機的變化,能讓Dactyl學習處理意外。經過虛擬世界中100多年的模擬,研究人員表示,Dactyl不只學會操控方塊,還自己學會掌控其他物體。(詳全文)

  澳洲   AI中心 

不滿政府只重商用AI,澳洲工黨宣布將投6千萬設AI研究中心,聚焦AI道德

澳洲聯邦政府今年編列了將近3千萬澳幣(約臺幣6億多元)來發展一套AI藍圖和AI倫理框架,但澳洲反對黨(也就是工黨),數位經濟影子部長Ed Husic反而認為,政府部門仍侷限在AI商業應用為主,因此,他宣布要投入3百萬澳元(臺幣約6千多萬元)來打造一間專注於AI研究、AI道德議題和產業加速的非營利AI研究中心,而且跨黨派、各級政府州及產學界合作。為「發展AI倫理」,這間國家AI中心還將設立一個諮詢小組和產業加速器,以及一個AI實驗室。(詳全文)

  AI    電影預測   

電影公司也瘋AI!福斯用深度學習來判斷電影賣不賣座

20世紀福斯電影公司的研究員,最近開發一套深度學習模型,用來預測哪些觀眾在觀看電影預告片後,會去看整部電影。研究人員在在Google雲端平臺租用Nvidia Tesla P100 GPU,用近幾年數百部電影預告片和百萬個觀眾出席記錄,來訓練卷積神經網路,並用TensorFlow深度學習框架的cuDNN涵式庫來加快模型訓練速度。該系統提取的特徵包括顏色、亮度、臉部、物體和風景等,而這套系統也對上映電影進行分析,同樣用預告片收視率來預測觀眾出席率,研究人員表示,和實際結果十分符合,也認為這樣的預測系統,能幫助電影製作人針對不同階段下行銷決策。(詳全文)

  英國    HART  

英國警察局長揭露AI可挑選不易再犯者清單,能演算法降低人為偏差維護司法正義

英國Durham Constabulary警察局長Michael Barton日前在英國律師協會舉辦的司法體系與演算法公聽會中,是為辯護該局去年啟用的AI試點計畫。該計畫利用一款評估危害風險的AI工具HART,來幫助羈押官識別出,哪些犯人可以列入檢察官緩起訴的資格審查清單。HART工具利用機器學習,來預測犯人在未來兩年內再犯罪的可能性。不過,Michael Barton表示,HART是一種輔助判斷,不會用於做最後決策,但可以找出那些因人為審查而遺漏的合格對象,希望盡可能找出那些不會再犯的犯人,才啟用這個工具來輔助,來避免司法正義中的人為偏差情況。他說,到目前為止,HART找出的對象,只有不到5%的人再度犯罪。(詳全文)

AI     CPP  

加拿大要用AI加速審查身障人士退休撫卹金申請

加拿大負責監管數百萬人民福利金的聯邦官員,希望AI可以解決加拿大退休金計畫(CCP)的申請問題,特別是加速身障人士申請CCP撫卹金的過程。為此,渥太華官方在今年3月展開一項小專案,也就是用機器學習來進行預測性分析,包括將身障CCP撫卹金的申請文件分類,並加速決策過程。加拿大就業和社會發展部發言人表示,今年3月執行的專案,其最終成果將在明年年底前公布,政府也會同時公告在國內推行這項預測性分析作法的細節。(詳全文)

Google    企業客服  

Google用AI改造企業客服中心,讓AI客服可以自然語言理解回應、還能判斷情緒

Google宣布在其客服中心解決方案加入AI新功能,讓企業可使用AI代理人,進行互動式語音回應(IVR)。以Phone Gateway功能來說,企業可以為AI代理人分配一個專用工作電話號碼,在不需要新增任何基礎設施下,就能接聽電話,系統會自動管理電話基礎設備,進行語音辨識、語音合成、自然語言理解與編排協作,整套功能不需要開發人員動手拼湊不同服務。在互動語音回答中,Dialogflow增加原生語音回應,這個能力額外補充了語音轉文字的功能。此外,Dialogflow還加入了情緒分析功能,可快速推測用戶態度是正面、負面還是中立。(詳全文)

BigQuery    機器學習  

BigQuery新增多項功能,資料倉儲內機器學習BigQuery ML成最大亮點

Google在今年Cloud Next宣布,在原本分析資料倉儲BigQuery服務加上機器學習技術,推出BigQuery ML新功能,讓資料科學家或分析師可使用簡單的SQL語法,直接以BigQuery中大量的結構與半結構化資料,建置與部署機器學習模型。創建模型語法簡單的就像是創建表格一樣CREATE MODEL dataset.model_name。BigQuery ML是一組簡單的SQL語法擴充,用戶只要使用這些語法,就能直接應用常見的機器學習功能,像是銷售預測或客戶分類等。另外,對於資料準備問題,BigQuery ML也提供了一些能減輕用戶工作量的做法,像是智慧預設設定和資料轉換功能,幫助使用者快速取得良好的成果。(詳全文)

臉部辨識     Amazon   

ACLU指Amazon人臉辨識技術準確率不足,竟將28名國會議員當成罪犯

美國公民自由聯盟(ACLU)日前公布了針對Amazon Rekognition人臉辨識系統所進行的實驗結果,ACLU建立了2.5萬名罪犯的人臉資料庫,再以535名美國國會議員的照片進行比對,發現Rekognition將28名國會議員辨識為罪犯,錯誤率達5%。ACLU一向積極反對Amazon的Rekognition人臉辨識服務,認為執法機關使用Rekognition,即有可能造成警方偏見,進而危及人民的自由與生命。不過,Amazon向紐約時報提出聲明,表示ACLU採用的Rekognition預設信心門檻為80%,是給企業用來比對員工與工作證上的照片是否相符,而Amazon推薦執法部門使用的則是信心門檻高達95%的設定,以降低錯誤的可能性。(詳全文)

Ada Lovelace      演算法 

世界首位開發人員演算法遺作,拍賣出10萬英鎊高價

英國詩人拜倫之女Ada Lovelace,被譽為全球第一位程式開發員,她在1843年出版了皮革裝訂書,內容包括她對義大利數學家Luigi Menabrea論文的翻譯,描述了巴貝奇的「分析機」計畫,也就是打造一臺機械式通用計算機。此外,這本書還涵蓋Ada Lovelace對開創性演算法的解釋和說明,比如用於分析機中計算白努利公式的演算法,這個演算法被視為史上第一個演算法。Ada Lovelace畢生致力於數學和科學,這本書是目前已知的六個副本之一,日前賣出10萬英鎊的高價。(詳全文)

馬牌      柏克萊加州大學  

德國馬牌汽車集團聯手柏克萊加州大學,專攻車用AI可靠性研究

全球汽車供應大廠德國馬牌集團(Continental)與柏克萊加州大學DeepDrive中心聯手,要進行汽車AI研究。馬牌集團於2015年成立AI和機器人實驗室,以協調公司各種研究,而DeepDrive中心則採用先進技術,來發展車輛的機器視覺和學習。兩方合作的第一年,將側重於測試車輛中AI系統的可靠性,以及優化神經網路速度。德國馬牌認為,這麼一來能更容易在車輛中執行AI運算,也有助於即時位用戶帶來良好的體驗。(詳全文)

圖片來源/OpenAI、The Canadian Press、Google、Moore, Allen & Innocent

 AI趨勢近期新聞 

1. Google AutoML Vision進入公開測試,也推出自然語言理解和翻譯模組新服務

2. Google和美國國家衛生研究院聯手打造全球生物醫學資料生態系統

3. 微軟計畫以機器學習,來預測Windows 10最佳更新時間

資料來源:iThome整理,2018年8月


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