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| 本文作者： 李雨晨 | 2017-12-12 20:54 |
雷鋒網消息，據《紐約時報》報道，谷歌公司通過“AutoML”人工智能研究項目使計算機算法可以通過分析數據來學會執行特定任務，如開發其它機器學習算法。在某些情況下，它所產生的結果比研究人員自己設計的最好的系統更加強大和高效，從而實現“人工智能構建人工智能”。該系統最近在一個圖像分類任務中實現了破紀錄的82%的正確率。在另一個難度更大的在圖像中標記多個對象位置的任務中，自動生成的系統達到43%的正確率，而人類構建的最優的系統正確率只有39%。
“AutoML”項目將幫助大量企業開發人工智能應用系統，其研究人員正致力于“元學習”（即學會如何學習的能力）上加快部署人工神經網絡。該技術涉及為數學運算網絡提供數據，其靈感來自于對大腦中的神經元的研究。
紐約大學正與谷歌合作，建立一個名為AdaNet的系統。當給定一組已經標記好的數據時，該系統會逐層地構建一個神經網絡，并測試添加到設計中的每個參數，以確保它能提高性能。AdaNet已經能夠自動生成神經網絡，生成的網絡能夠與標準的、人工構建的而且兩倍之于它的規模的神經網絡同樣好地完成一項任務。
雷鋒網消息，12月12日，內江城區6家出租汽車公司開展車載終端改造升級工作，內江市875輛出租車都將進行改造升級，每天完成60輛出租車改造。
“改造過后的出租車多項功能里人臉識別是比較有特點的，這項功能在全省都是前列，人臉識別可以快速識別駕駛人是否是當班司機，如果不是則不能開啟出租車計價功能。”司機朱俊良表示。
“視頻監管”也是一大亮點，在新更換的行車記錄儀上有一個對車廂內的攝像頭隨時記錄車內情況，即便在全黑的情況下也能拍出80%影像，而在內江紅馬出租汽車公司有一臺終端設備可以隨時監控875輛出租車內部情況，無論是司機還是乘客有什么不文明行為都將被記錄下來。
IBM利用AI預測化學反應結果，可用于加速新藥制作
近日，IBM研究院的科學家從一種全新的視角來研究有機化學，并創造性的使用人工智能幫助他們預測有機化學反應的生成。
科學家們通過將化學反應中的原子視為字母、分子視為單詞，隨后利用人工智能語言翻譯算法來實現有機化學反應生成物的預測。這一技術有望極大加速新藥和新材料的研發。
相關論文在剛剛結束的NIPS 2017會議的深度學習分子和材料應用研討會上發表。
論文作者IBM蘇黎世研究員Teodoro Laino 說：“我們希望能通過這一工具為有機化合物設計新的合成路徑。通常合成藥物和其他復雜的有機物是十分困難的工作。這一工作能為有機化學研究帶來飛速的進展，使得商業和學術上都將受益與研究時間的縮短和探索范圍的增加。”
實際過程中，AI可以從多種方式考慮，能根據概率提供多種解決方案，同時能夠達到超過80%的準確率。目前AI能夠處理的分子最大已經包含了150個原子，但理論上來說可以處理的分子大小沒有上限，如果需要可以處理更長的分子。下一步的研究中還將把溫度、溶劑和pH值等因素考慮進來期待進一步提高精度。由于AI并不完美，研究人員們創建這一工具的目的并不是替代有機化學家，而是為化學家們提供一個有力的助手。
據雷鋒網了解，由貴陽市人民政府和英特爾(中國)有限公司、中國人工智能產業創新聯盟三方合作共同打造的人工智能開放平臺正式落戶貴陽國家高新區。
根據三方協議，人工智能開放創新平臺的主要內容包括共建人工智能開放創新共享平臺、人工智能孵化服務平臺、高校人工智能實驗室、技術檢測平臺等。
其中，人工智能開放創新共享平臺，將打造人工智能開源軟硬件共享平臺，建設支持知識推理、概率統計、深度學習等人工智能的統一計算框架平臺，開放共享給落戶貴陽的人工智能企業和創業團隊使用，降低研發成本，推動研發成果共享，人工智能開放創新平臺的研發成果優先、低成本提供給本地企業應用，降低本地企業應用人工智能成本，打造智能制造、智能健康、智能建筑等特色產業。
人工智能孵化服務平臺，則依托中國人工智能產業創新聯盟、英特爾以及人工智能企業，擬建英特爾人工智能加速器；而技術檢測平臺，擬研發全國首創的“人工智能動態技術檢測平臺”，為人工智能企業和創業團隊在技術平臺上的開發和應用提供全程的測評和跟蹤，保障技術研發的質量，同時讓投資機構了解企業研發動態和進展。
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