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華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)雙周觀察

一周觀察簡評:從本周產(chǎn)業(yè)動態(tài)看,產(chǎn)業(yè)界越來越重視AI發(fā)展的數(shù)據(jù)隱私保護及安全性。AI技術(shù)方面,技術(shù)創(chuàng)新在學(xué)術(shù)界、企業(yè)界持續(xù)保持較高熱度,專利申請數(shù)量持續(xù)攀升。自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的語音識別、手勢識別,以及視覺識別里的人臉識別仍是AI技術(shù)研究的熱點。包括谷歌、微軟在內(nèi)的多家AI高技術(shù)企業(yè),不斷通過算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)處理技術(shù)的提升對相關(guān)產(chǎn)品性能及安全性進行改進。同時,也不斷嘗試新的應(yīng)用場景和服務(wù)內(nèi)容。從資本層面看,AI領(lǐng)域的融資繼續(xù)保持高熱度,但同時也看到失敗的案例,AI是需要大量資本注入的行業(yè),一些得不到資本追捧的創(chuàng)業(yè)項目將很容易面臨淘汰和夭折,也為投資者和創(chuàng)業(yè)者提示行業(yè)風(fēng)險。

產(chǎn)業(yè)快訊

1. 面部識別存隱患,美國可能禁止政府使用面部識別技術(shù)。5月8日消息,舊金山可能成為美國第一個禁止政府機構(gòu)使用面部識別技術(shù)的城市。"停止秘密監(jiān)視條例"將阻止包括警察在內(nèi)的政府機構(gòu)在執(zhí)法中使用面部識別技術(shù)。該法案在周一的委員會投票中獲得一致通過,并將于5月14日移交三藩市市監(jiān)事委員會最終投票?萍季揞^亞馬遜2016年推出了 Rekognition 人臉識別系統(tǒng)。它作為亞馬遜云業(yè)務(wù)的一部分,一直尋求與政府合作,向后者提供基于人臉識別的安防服務(wù)。今年4月,多位人工智能研究專家以及 Facebook、微軟和谷歌等科技公司的代表呼吁亞馬遜停止向執(zhí)法機構(gòu)出售Rekognition,直到立法和保障措施到位,以防止該技術(shù)的濫用和不準(zhǔn)確性。

【產(chǎn)新君評論】微軟、Facebook、亞馬遜等科技巨頭都有發(fā)展面部識別技術(shù),亞馬遜是其中走得最遠(yuǎn)的一個。近年來,亞馬遜的人臉識別系統(tǒng)被越來越多地應(yīng)用在執(zhí)法過程中,有關(guān)于它的爭議也越來越多。隨著數(shù)據(jù)隱私泄露事件的頻發(fā),臉部信息在人們無意識中被大量采集、處理和使用,如果不加強監(jiān)管,其隱藏著潛在的風(fēng)險。因此,政府應(yīng)從管理者的角度,通過立法、行政等方式加強對于面部識別領(lǐng)域的監(jiān)管力度。同時,通過技術(shù)改進提升安全水平。企業(yè)或數(shù)據(jù)采集收集方,應(yīng)當(dāng)持續(xù)提升面部識別應(yīng)用軟件等載體以及儲存設(shè)備的安全技術(shù)水平,避免公民隱私信息泄露或遭非法轉(zhuǎn)賣。同時,對于非必要的隱私數(shù)據(jù),不應(yīng)非法采集。

企業(yè)動態(tài)

2. 谷歌召開第11Google I/O 2019開發(fā)者大會,甩出8AI黑科技。5月7日的谷歌大會,發(fā)布包括融入3D攝像頭和AR、Google Lens新增語音功能、網(wǎng)頁上的Duplex、谷歌助手、喚醒駕駛模式、安全隱私、視音頻實時字幕、語言障礙者功能在內(nèi)的八項AI黑科技。同時公布全新安卓Q、手機和大屏音箱等硬件產(chǎn)品。本屆大會為其三日,吸引超過3萬人參會。

3. 微軟推出新平臺,讓機器人自主避障和爬樓。在微軟Build開發(fā)者大會上,微軟公司宣布推出一個基于Azure的新平臺的有限預(yù)覽版本。這個平臺能幫助開發(fā)人員訓(xùn)練模型,給機器搭載自動系統(tǒng)。在準(zhǔn)備發(fā)布這個平臺之前,微軟已經(jīng)和機器人公司Sarcos、豐田旗下公司Toyota Material Handling等客戶進行了一系列合作,幫助他們的產(chǎn)品更加自動化。

4. 微軟推出三項機器學(xué)習(xí)簡化服務(wù),數(shù)據(jù)導(dǎo)入一鍵完成。微軟近日宣布了三項機器學(xué)習(xí)的新服務(wù),訓(xùn)練過程所需要的龐大的數(shù)據(jù)和專業(yè)知識,都可以通過這些服務(wù)進行簡化。這三項服務(wù)包括一個完全自動化創(chuàng)建模型過程的工具的新界面Azure,一個用于構(gòu)建、培訓(xùn)和部署模型的新的無代碼視覺界面,和為高級用戶托管的Jupyter(支持運行40多種編程語言的交互式筆記本)風(fēng)格的筆記本電腦。這是微軟第一次嘗試構(gòu)建的可視化機器學(xué)習(xí)工具,這三項服務(wù)將機器學(xué)習(xí)自動化進程又向前推進了一步。

5. 谷歌發(fā)布Q1財報,營收和利潤增長均不及市場預(yù)期。4月30日谷歌發(fā)布一季度財報,Alphabet收入增長17%至363億美元,增速為3年來最小。它的凈利潤為67億美元,每股盈利9.5美元。營收和利潤增長均不及市場預(yù)期。而它的競爭對手Facebook、Snap、亞馬遜和Twitter的季收入均高于或符合市場預(yù)期。與上一季度相比,其廣告的付費點擊數(shù)付費點擊率下降了9%。季度成本與收入增長大致相同,比去年增加了16.5%增長至297億美元。

6. 騰訊AI診斷帕金森病在英國臨床試驗。5月8日消息,騰訊利用人工智能為帕金森病患者診斷的項目開始在倫敦進行臨床試驗,合作商為總部位于倫敦的Medopad公司。該項目不僅針對帕金森病診斷,而且還將針對多發(fā)性硬化癥和牛皮癬。據(jù)Medopad公司介紹,帕金森病診斷的臨床試驗將在倫敦的一家私人精神健康診所Dementech Neurosciences進行,大約40名患者參與試驗,將在未來幾個月完成。

技術(shù)動態(tài)

7AI頂會ICLR優(yōu)秀論文,MIT“彩票假設(shè)”論文讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)瘦身90%“彩票假設(shè):尋找稀疏、可訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”清楚的向我們展示了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何以更小的規(guī)模、更快的速度創(chuàng)建模型。研究論文表明,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒂?xùn)練網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)個數(shù)減少90%以上,降低存儲要求,提高推理的計算性能。雖然網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大幅減小,但它們能夠被訓(xùn)練做出同樣精確的預(yù)測,在某些情況下甚至比原始網(wǎng)絡(luò)更快。

8.亞馬遜Alexa新算法:無需重新訓(xùn)練模型,讓AI輕松理解你的“話里有話”。通過CoNDA技術(shù)為IPDA添加新技能的時候,無需進行耗時的再培訓(xùn),而是通過“凍結(jié)”AI模型的設(shè)置,添加適應(yīng)新技能的新組件,并僅用與其相關(guān)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練這些新組件。在涉及900項技能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和100項新技能的再訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的實驗中,表現(xiàn)最佳的SHORTLISTER版本(總共六個版本)在現(xiàn)有技能上達到88%的準(zhǔn)確率,僅比從頭開始重新訓(xùn)練的模型的準(zhǔn)確率低3.6%。此項技術(shù)如果能不斷成熟并被推廣,語音助手將能更快更好地理解用戶的指令,變得更加善解人意。

9Open AI推出深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Musenet4月26日消息,Open AI推出深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Musenet,可以用10種不同的樂器制作4分鐘的音樂作品,并且可以將不同風(fēng)格例如莫扎特風(fēng)格與披頭士樂隊風(fēng)格結(jié)合。MuseNet未進行編程,而是通過學(xué)習(xí)預(yù)測數(shù)十萬個MIDI文件中的下一個音符來發(fā)現(xiàn)和聲,節(jié)奏和風(fēng)格,它使用與GPT-2相同的通用無監(jiān)督技術(shù),GPT-2是一種大型Transformer模型,經(jīng)過訓(xùn)練可預(yù)測序列,且無論是音頻還是文本均能實現(xiàn)。

10. 美專利局公布16篇最新AR/VR專利報告。5月8日消息,近期美國專利及商標(biāo)局公布了一批全新的AR/VR專利,包括Magic Leap:估計眼臉形狀;Facebook:恒力頭戴式顯示器約束系統(tǒng);微軟:具有寬視場的折射-衍射顯示系統(tǒng);高通:利用低分辨率幀來提高高分辨率幀的幀速率;索尼:基于景深生成多層結(jié)構(gòu)虛擬現(xiàn)實媒體內(nèi)容;英特爾:具有自轉(zhuǎn)向天線的無線可穿戴設(shè)備等,一共16篇。

11. 伯克利BAIR讓機器人快速適應(yīng)環(huán)境變化。5月8日消息,伯克利人工智能研究實驗室(BAIR)近日介紹了幫助機器人快速適應(yīng)環(huán)境變化的最新研究。據(jù)介紹,研究人員開發(fā)了一種基于模型的元強化學(xué)習(xí)算法,能夠結(jié)合最新的經(jīng)驗對模型進行微調(diào),以實現(xiàn)在幾毫秒內(nèi)在線幫助機器人快速適應(yīng)如新的地形,惡劣天氣等環(huán)境變化。在每一個時間步,用于更新模型的數(shù)據(jù)都能夠從最近的經(jīng)驗的模型預(yù)測中輕易獲取。這項研究通過元學(xué)習(xí)實現(xiàn)了高容量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型的在線適應(yīng),研究人員稱雖然該研究在模擬與硬件中都展示了一定的成果,但仍有很大的改進空間。

12. DeepMind提出超越GNN的圖匹配網(wǎng)絡(luò)。5月7日消息,據(jù)報道,DeepMind和谷歌的一項新研究聚焦檢索和匹配圖結(jié)構(gòu)對象。首先,研究者展示了如何訓(xùn)練圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)使之生成可在向量空間中執(zhí)行高效相似性推理的圖嵌入。其次,研究者提出了新型圖匹配網(wǎng)絡(luò)模型(GMN),該模型以一對圖作為輸入,通過基于跨圖注意力的新型匹配機制進行聯(lián)合推理,從而計算它們之間的相似性分?jǐn)?shù)。研究者證明GMN模型在不同領(lǐng)域中的有效性,包括基于控制流圖的函數(shù)相似性搜索問題。GMN模型不止能在相似性學(xué)習(xí)的環(huán)境下利用結(jié)構(gòu),還能超越針對這些問題手動精心設(shè)計的特定領(lǐng)域基線系統(tǒng)。

投資動態(tài)

13. 曠視科技完成7.5億美元D輪融資。北京曠視科技有限公司宣布,已完成D輪第二階段融資,D輪融資總額達7.5億美元。此次投資由中銀集團投資有限公司(BOCGI)、阿布扎比投資局(ADIA)旗下全資子公司、麥格理集團以及工銀資管(全球)有限公司共同完成。本輪融資將用于曠視在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)探索,并加速AI解決方案的商業(yè)化落地和招聘AI 人才,推動公司的國際化運作。截至目前,北京曠視科技已完成5次融資。

14. 機器人創(chuàng)企Anki燒完2億美元融資倒閉。4月30日消息,據(jù)外媒報道,位于舊金山的機器人初創(chuàng)公司Anki宣布關(guān)閉,該公司將裁員200多名員工,每人將獲得一周的遣散費。此前,該公司曾獲近2億美元的投資,生產(chǎn)支持AI技術(shù)的機器人玩具。據(jù)報道,新一輪融資失敗是導(dǎo)致其關(guān)閉的主要原因。上周,該公司CEO鮑里斯?索夫曼告訴員工,"在最后一刻"交易未能實現(xiàn),微軟、亞馬遜和康卡斯特等公司的收購也未能實現(xiàn)。

注:產(chǎn)新智庫整理。

(責(zé)任編輯:喬維)

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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