AI趨勢周報第89期：微軟PowerPoint新增AI工具Presenter Coach，化身你的簡報教練

重點新聞(0614～0620)

  微軟    PowerPoint     AI工具 

微軟PowerPoint新增AI工具Presenter Coach，要當用戶的簡報教練

微軟近日推出PowerPoint AI新工具Presenter Coach，能針對用戶的簡報表現即時提供建議，讓用戶演講更完美。進一步來說，Presenter Coach提供用戶演練模式（Rehearsal mode），當用戶對著螢幕一張張簡報演練時，Presenter Coach會藉麥克風收音來分析用戶的說詞、語調和說話速度，要是出現太多語助詞，或是因緊張而說話速度太快，Presenter Coach就會馬上提醒用戶。此外，要是用戶對著簡報照本宣科，系統也會通知用戶改進。

不只如此，Presenter Coach還可以分析演講的內容，來提供措辭建議，比如用戶說了Best man for the job，系統會提示該用法可能有性別歧視之意，應減少使用。當用戶演練結束時，Present Coach會產生一份報告，來告訴用戶什麼地方該改進。微軟表示，該工具預計於今年夏季上線。（詳全文）

MIT     機器人感知     GAN  

賦予機器人感知能力！MIT用GAN讓機器人靠觸覺來推測物體外觀

麻省理工學院近日發表新研究成果，利用對抗生成網路（GAN）訓練出一套AI系統，不只能從機器人接收到的觸覺訊號來推測物體影像，還可從接收到的影像訊號，來推測物體觸感。

研究員首先採用KUKA機器人手臂，再加上一個自建的GelSight觸覺感測器，來收集觸覺訊號，系統再利用這些訊息，來理解視覺和觸覺訊息間的關係。為教導AI用觸覺來辨識物體，研究員利用VisGel資料庫中的1萬2千個、包含200個物體的視覺和觸覺影片，來訓練GAN模型。研究員指出，實驗結果發現，「我們的AI模型可以純粹藉由觸覺來預測物體與環境的相互作用。」也進一步強調，結合視覺和觸覺兩種感官，可增強機器人能力，並減少機器人在操縱和抓取物體任務時所需的資料。不過，目前該機器人只能辨識受控環境中的物體。研究員計畫建置更廣泛的資料集，讓機器人可在更多樣的環境中工作。（詳全文）

  Nvidia     STEAL    電腦視覺  

Nvidia研究員發表STEAL，讓語義邊界預測更精準

來自Nvidia和多倫多大學的研究員日前設計了一個語義邊界預測的新框架STEAL（Semantically Thinned Edge Alignment Learning），可更精準地偵測和預測物體的起始邊界（也就是影像中物體邊緣的像素），能有效改善現有電腦視覺模型的推理，比如3D重建、圖像生成和物體偵測等類型，也有助於標記模型訓練資料。

該研究的目標，是要藉由理解訓練時的標註噪音，來學習精準的語義邊界。於是，研究員設計了一個簡易的layer和loss，可用於現有的機器學習邊界偵測器。進一步來說，STEAL框架以主動對齊方法，在訓練期間對標註雜訊（Annotation noise）進行推理，並利用水平集方法，來從錯位標籤中學習，來達到預測物體邊界像素。（詳全文）

  IBM    自動開發       資料科學  

IBM資料科學平臺新增自動化AI，甚至可自動優化參數

IBM資料科學應用開發工具Watson Studio最近新增了一系自動化功能AutoAI，可供資料科學家簡化AI應用的建置過程，包括資料處理與預處理等工作，使其能專注在機器學習模型的設計和部署上。

該功能位於IBM Cloud上的Watson Studio，可自動執行如模型開發和特徵工程等工作；AutoAI的超參數最佳化功能，可協助資料科學家建立機器學習模型，並內建梯度提升樹等一系列適用於企業資料科學的模型類別。此外，AutoAI也支援IBM去年發布的神經網路合成（NeuNetS）技術；NeuNetS能自動合成自定義神經網路，除了能讓用戶選擇為模型進行速度或精確度最佳化，還可即時監看模型建置和訓練過程。（詳全文）

  臉書   具體化    AI Habitat  

臉書開源具體化AI平臺AI Habitat

臉書最近開源了具體化AI（embodied AI）平臺AI Habitat，為一套模擬平臺，供研究員在逼真的3D環境中訓練如虛擬機器人等具體代理人，而且可結合臉書Replica或第三方Gibson與Matterport3D等3D環境資料集。

AI Habitat平臺由Habitat-Sim、Habitat-API及Habitat Challenge等3個元件所組成，其中Habitat-Sim是個3D模擬器，具備可配置的代理人、感應器，也能處理各種3D場景資料集，單執行緒即可達到數千FPS，若是在單個GPU上的多程序，則能超過1萬FPS。Habitat-API則是一個模組化的函式庫，用來定義具體化AI的任務，像是導航、聽從指令或回答問題等。而Habitat Challenge則是號召研究人員參與的挑戰賽，與傳統AI挑戰賽不同的是，它要求參賽者上傳不具預測功能的程式碼，並於一個全新的環境中測試代理人的反應。（詳全文）

Nvidia    應用程式開發    CUDA-X HPC  

Nvidia釋出高效能計算應用程式開發包

Nvidia為高效能電腦釋出複雜運算的開發包CUDA-X HPC，集結了一系列的函式庫、編譯器和API等，協助開發者打造多元高效能電腦應用。CUDA-X HPC以自家平行運算架構CUDA為基礎，其內有精密調校的內核，還包括用於線性代數、平行演算法、訊號與影像處理的GPU加速函式庫。

Nvidia指出，CUDA-X HPC函式庫清單會時常進行延伸和微調，以利用混合精度運算等新演算法來創新內容。其中的線性代數函式庫包括了 BLAS、Math及SOLVER函式庫，讓開發者享有更多功能和彈性。而CUDA-X HPC中還有用來優化張量（cuTENSOR）的基礎函式庫、快速傅立葉變換（cuFFT）函式庫，以及用於影像和訊號處理的Nvidia GPU加速函式庫（NPP）、Nvidia平行演算法與資料結構函式庫Thrust等。此外，CUDA-X HPC還包含了Nvidia Nsight開發者工具，可提供GPU除錯和分析工具，來幫助開發者找出系統效能瓶頸。（詳全文）

微軟   Power平臺    AI工具 

微軟Power平臺加入AI建置工具，只要少量程式碼就能在企業App新增AI功能

微軟在其PowerApps和Microsoft Flow中加入AI建置工具AI Builder，用戶只需撰寫少量程式碼，就能在應用程式中添加AI功能。進一步來說，用戶可在PowerApps Studio或Microsoft Flow網站的導覽介面中使用AI Builder，而其下的模型頁籤，可讓用戶查看各機器學習模型的重要訊息，或進行模型部署、測試等操作。AI Builder提供了多種常用的AI功能，包括二元分類、文字分類、物體偵測、名片讀取器以及表格處理。

AI Builder還可從用戶標記的文字中學習，並處理儲存於Power平臺中的非結構化文字資料，並重新分配到組織特有的分類。用戶還可以將AI Builder、PowerApps以及Microsoft Flow綜合應用，就能自動化業務流程，也能用於訂閱用戶流失或是預測分析。（詳全文）

圖片來源／MIT、IBM、微軟、臉書

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資料來源：iThome整理，2019年6月