AI趨勢周報第63期：IBM和哈佛開發新工具，要解釋AI翻譯的決策過程

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