1.大企業がAIを支配する時代は、学問的な起業家精神が「軍隊外」になる可能性がありますか？
'Netease Intelligence News July 7 News'現代人工知能の分野では、すべての話題がカナダ大学とつながっている3人の研究者とは切り離せないようです。
最初の一つは、トロントの70歳のイギリス人ジェフリー・ヒントンの大学で教えている、彼は「深い学習」として知られているブランチを作成し、現在は人工知能の代名詞となっている。第二は、57歳のフランス人ヤン・ルカンです今、彼ヒントン実験室の1980年代の作品とは、ニューヨーク大学で教えています。三番目は、モントリオールで育ったパリで生まれた54歳のヨシュア・ベンジオ、あり、そして今、モントリオールの大学で教えている。三人は親しい友人でありますまた、共同研究、人工知能の人々のフィールドは、「カナダのマフィア」と呼んように。
しかし、2013年に、ヒントンにGoogleに入社し、Facebookはまた、彼らは、彼らの学術的地位を維持し、指導を続けている。LeCunを雇ったが、Bengioは、モントリオールの大学で世界最高の人工知能プロジェクトの一つを建て、彼がいましたそれは最後の学問の純粋主義者だと思う。
Bengioない生まれの実業家。彼のやり方は、彼はいくつかの企業にコンサルティングサービスを提供しますが、パソコンの画面の前で長い時間滞在するために探して、少し猫背非常に謙虚だった、と彼らに招待されているが、Bengioを主張利益をもたらす可能性が最も高いプロジェクトではなく、情熱的なプロジェクトを追求します。
「Imagiaという人工知能スタートアップの共同設立者である友人Alexandre Le Bouthillierは、「彼の野望がどれほどのものか、彼の価値がどれほど良いのか分かっているはずだ」と述べた。人間の側を忘れてしまったが、ヨシュアはそうしなかった。彼はこの科学的な画期的な進歩が社会を助けることを本当に望んでいる」
Amazon、Facebook、Google、Microsoftなどの大手テクノロジー企業は、新興企業に投資したり、新興企業を獲得したり、大学のトップ才能を吸収して人工知能の分野にいるかどうかを確かめています。ワシントン大学のリーダーシップ人工知能教授、ペドロ・ドミンゴスは、彼は、彼らがポスト博士課程の学生のために適用するかどうかを尋ね、学年の接触を求めるだろうと述べた。彼はBengio時間を尋ねた最後の時間を言った「と彼は言った、私も卒業私はそれらを前に守ることができませんでした」ベンジオはこの状況にうんざりされ、脳の排液を止めたいと考えています。
2015年9月の暖かい午後に、Bengioと彼の4人の最善の熟練した同僚が、モントリオールのLe Bouthillierの家で会見した。この会議はもともとBengioによって設立された技術移転会社の戦略会議であったが、全体として社会に有益であるかもしれない - 、それらを傷つけない、それがビジネスを助けることができるスタートアップ企業や大学を作成することが可能である：深い懸念の将来の地域は、彼は彼がのことを考えていたいくつかの質問を提起する時間だと思ったようです？もしそうなら、同社はこの技術主導型の世界で競争力をすることができますか？
Bengioは、特に友人Jean-Fran？oisGagné（Bengioより15歳年下の元気な連続起業家）から聞きたがっています。 Jagn Softwareの会社;Gagnéは3年間勤務した後、カナダのベンチャーキャピタル会社であるReal Venturesの常駐起業家になりました。太陽が降り始める3時間の会議の最後に、ベンギョと他の人たちは次のように述べています。「まあ、私はビジネスプランを作りたいです。
その冬、Gagnéと同僚のNicolas Chapadosは、モントリオール大学の小さなオフィスでBengioを訪れました。
彼は人工知能技術のスタートアップ企業やその他の組織に提供するために、スタートアップ企業を共同設立し、下の資源不足の会社、それは世界で最も有能な労働力を持っていることだろうスタートアップ企業の重要なセールスポイントの独自のAI部門を確立することができません提案します：学業の状態を維持しながら、それは、Bengio研究所と月額数時間、会社のために働いて他のトップ大学の研究者をサポートしています。その結果、企業は非常に低価格のトップの才能を得ることができ、大学が滞在することができます彼らの研究者と一緒に住んでいれば、彼らの主な顧客はさらに強力な相手と競争する機会が得られるだろう。
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BengioとGagnéが議論を開始したとき、最大のテクノロジー企業は、高度な人工知能倫理問題に関与していませんでした。軍事的および予測的な警察、人種やその他の偏見における人工知能の売り上げに関する論争がありました。しかし、たとえそうであっても、大規模なテクノロジー企業が力と富を拡大するための人工知能を導入していることを、内部者は明確に知っています。
これを理解するには、人工知能と他のソフトウェアとが異なることを知る必要があります。まず、人工知能の専門家チームを構築することが可能です。第二に、人工知能は、通常、従来のソフトウェアよりも多くのコンピューティング能力を必要とするため、非常に高価であり、良好なデータを得ることは困難です。技術的な牛でなければ、制限なく両方にアクセスできます。
Bengio氏は、「最近、人工知能の仕組みにいくつかの問題が生じている。これにより、専門知識、富、権利がいくつかの企業の手に渡されている」と述べている。良いイノベーション、より多くの収入をもたらすので、あなたはさらに多くのリソースを購入することができます。彼は言った： "それは成長することができるようです。
Bengio人工知能との最初の接触、大規模な技術系企業の台頭ことを示している。1970年代に、彼はフィリップ・K・ディックのように、空想科学小説の特に好き、モントリオールで育った「電気羊のドアンドロイドの夢？」。大学でレーン、Bengioはコンピューター工学を専攻し、彼は、マギル大学の大学院生だった紙ジェフヒントンを読むために起こった、彼はショックを受けた、それは空想科学小説の彼の幼年期の愛の彼を思い出し、「ああ、私の神！これは私が何をしたいのかである「と彼は後にリコール。
数年後、BengioとHintonとLeCunは、ニューラルネットワークと呼ばれるコンピュータモデルを扱う分野である深い学習の分野で重要な人物となりましたが、彼らの研究は誤った始まりと不満の野望に満ちています。深い学習は魅力的ですが、実際には誰もそれをうまく動作させることはできません。」機械学習カンファレンスでは、ニューラルネットワークは普及しておらず、Bengioは彼の神経ネットワークを主張していました。コロラド大学の教授であるMozer教授は、「私は、ベンジョが貧しいと思っていましたが、流暢すぎました。
後半1900年代では、研究者は、ニューラルネットワークを訓練のハイレベルは以前より多くのコンピューティングパワーを必要とどのように深い学習無効実現するために始めました。さらに、ニューラルネットワークは、学ぶために、そして消費者のインターネットの上昇の前に良いデータが必要彼らは学ぶのに十分なデータがありません。
言語翻訳、音声認識、顔認識時、サミーBengioの兄も：20世紀に、すべてのものはすぐに変え、そして、大規模な技術系企業は、市販のマイルストーンを達成するためにBengioと彼の同僚の技術を使用し始めました。要素AI：グーグルで働いて、彼はBengioが彼の兄弟と彼の同僚に従うことを望んでいた人工知能の研究者は、シリコンバレーに行きましたが、2016年10月に、彼は、ガニエ、ChapadosとRealベンチャーズが共同で、独自のスタートアップ企業を立ち上げています。同社の投資DCVC会社のマネージングパートナーマットOcko、言った：「過去5年間で、任意の人工知能プラットフォーム上Bengio要素AIに加えて、かなりの所有権ではありません。」「彼は彼の名誉でこれをサポート会社」。
Element AIは、顧客を獲得するために、研究者のスター効果、投資家の評判、大規模テクノロジー企業よりもパーソナライズされたサービスを提供するコミットメントに頼っていますが、同社のエグゼクティブは、 Amazonは世界経済を呑み込んでおり、Element AIはそれほど貪欲で倫理的ではない人工知能会社として位置づけられている。
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Googleの従業員がペンタゴンに人工知能を提供するという決定に応じて、軍事情報技術を使用しているテクノロジー企業の軍事的立場は、道徳的な礎石になっていることがわかります。ベンギオと彼の共同設立者たちは、人工知能は攻撃の軍事目的のために決して建てられないだろうと誓う。
しかし、今年の初め、韓国の研究大学KAISTは、Element AIとハンファが接触を持っていますが。それは大韓国財閥ハンファ（ハンファ）防衛部門、軍事システムの確立と連携すると発表したが、それでもBengioを締結しましたそれは「人間の自己コントロール兵器の開発を助けにはなりません」と約束するまで公開状は、韓国の研究所をボイコット。ガニエはまた、ハンファに書き込むように注意し、要素がない会社の独立した研究開発の腕に協力を強調した。ガニエと科学者をすばやく保証：韓国科学技術院とハンワはこれをしません。
自律武器は人工知能が直面している唯一の道徳的な挑戦、またニューヨーク大学教授人工知能のケイト・クロフォードの主要な社会的影響の研究に最も重大な挑戦でもない。彼女はすべての「苦痛」の将来への脅威となり、人工知能のために書き込みます既存の問題から気を取ら注意、モデルはエンジニアによって提供されたデータに基づいて人工知能を訓練しているからである。「性差別、人種差別や差別の他の形態は、機械学習アルゴリズムに移植されている」ので、データなぜなら指定されたモデルからの任意の偏差が悪影響をもたらすでしょう。
Tayは、人が話す方法を理解するためにMicrosoftがTwitterでリリースしたAIチャットボットで、「ヒトラーが正しい」などの人種差別主義的発言をすぐに発表し始めた。 Googleの人工知能の特徴の1つは、ユーザーが自閉症に基づいて対応する芸術的キャラクターを見つけるのを手助けすることであり、この機能はアフリカ系アメリカ人をステレオタイプに基づいた奴隷とアジア系アメリカ人と一致させるものです。これは、人工知能がトレーニング中に西洋の芸術に過度に依存していることが原因である可能性があります。
このような問題は世界的な偏見によるものですが、これは人工知能の分野には役立ちません。白人とアジア人が支配する広範なコンピュータサイエンスコミュニティにおける人工知能の多様性のためです。それはさらに少なくなります。
要素AIの従業員は、女性33％、リーダー職の35％が女性、技術職の23％が多くの大企業よりも高い。要素AIの従業員は25カ国以上から集められている。しかし、同社は従業員を民族別に分類していませんでした。私の訪問時には、主に白人やアジア人、特に高層ビルが見られました。
Bengio氏は、現状について「恥ずべき」と言い、問題を解決しようとし、募集の範囲を広げ、恵まれないグループの学生に資金を提供したと同時に、ElementはAnneの副社長を雇いました。 Mezeiは、製品に存在する可能性のある倫理的問題に取り組むため、開発者と協力して研究者として倫理学者を雇用しています。
初期の研究では、Element AIは独自のデータに基づいていくつかの製品を開発しました。たとえば、Q＆Aツールは社内の共有ファイルを基にしてトレーニングを行っていました。人工知能を顔認識に倫理的に活用することで、従業員の許可を得て表情を捉えるカメラを設置し、従業員を実験し、従業員の気持ちを調査し改善する私たちはこの問題を自分たちで解決したいと思っています。
Bengioは、科学者の仕事は、人工知能の研究結果を探求し続けることであると信じている。彼は人工知能もたらしを軽減するために、教育や社会的セーフティネットへの投資、富の分布をより均等な方法ながら、政府は、この分野の監督で、より積極的であるべきと述べました避けられないワシントン大学の教授ドミンゴスの負の効果は言った：「私は、彼の会社は、倫理的な人工知能の会社かもしれないBengioは人工知能が倫理的であると考えていると思います。」「が、率直に言って、技術的Bengioたくさんの少しナイーブ。スタッフはちょっと素朴ですが、彼らはこのユートピア的な見方をしています。
ベンジョ氏は、「科学者として、私たちは市民社会と政府との関わりを持つ責任があると信じている」と述べ、「私たちが信じる方法で思考や心に影響を与える」と述べた。
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それにもかかわらず、Bengioは他の学者に影響を与える可能性があり、次世代の研究者を養成しています（彼の息子の1人は人工知能研究者になり、もう1人はミュージシャンになりました）。彼はElementの共同創設者そのうちの1人であるが、Bengio氏はオフィスで多くの時間を費やしていないことを認め、商用アプリケーションから遠い人工知能研究のフロンティアに焦点を当てている。
技術は行わ良い仕事作るために人工知能に焦点を当ててきたが - パターンを識別し、結論を出すために - しかしBengioは、これらの基盤をスキップしたい、と彼のマシンに触発され、より人間の知能の構築を開始します、それはのように見えるかもしれませんが、私たちが想像することができ、将来的には、機械はあなたも現実の世界でナビゲートすることができ、倉庫内の製品を移動することができないだけで記述することに消極的に躊躇。彼らはただのコマンドに応答しますが、ご理解と同情していません人間はイメージを認識するだけでなく、アートを創造することもあります。この目標を達成するために、Bengioは人間の脳の仕組みを研究しています。
Bengioは人間のような人工知能が可能であると信じているが、Elon Muskらが人間が人間を超越できるということを強調している道徳的な懸念に気を取られている。道徳的な選択、「最大の危険性の1つは、人々が人工知能を無責任なやり方で、あるいは悪意のある方法で扱うということです。私は彼らの個人的な利益を意味します」と、他の科学者もしかし、ベンジオはこのように感じていますが、人工知能研究の継続に伴い、世界で最も強力な政府、企業、投資家が資金を提供しています。 。
、Bengioは私に言ったの大きな技術会社についての議論では、「私たちは、要素AIはこれらの巨人のように同じ大きさことができますしたい。」私は彼がフォーカスを非難し、その富と権力を維持し続けるかどうかを質問すると、彼は、答えました「世界を変え、ビジネスの仕方を変え、より集中しないようにし、より民主的にすることが、企業の創造である。
（選択：フォーチュンコンピレーション：NetEase Smart Participation：Li Qing）
中国の人工知能企業は4,000を超えている。
科学技術デイリーニュース（インターン記者唐の牙）「人工知能の会社は2018年5月8日の時点で、2016年に爆発的な成長に2015年に提示し、4040社の全国人工知能、人工知能、中国における技術革新の合計は、中関村はハイツになります。 「初めて6月30日、委員会を代表して北京あなたジンソフトウェアでの経済と情報技術委員会の副所長が発行した 『北京人工知能業界ホワイトペーパーを。』
人工知能の業界の北京ベース番号を見つけるために初めての白書、組織委員会の関係部署早期シンポジウム、多くの研究の後、総合的なインテリジェンス部門、オレンジ、青い海の波や取得を指示し、他の投資会社がまとめたデータ。
近年では、北京は、人工知能関連製品の分野で登場し、そのような今日の見出しのような企業の数は、ビブラートAPP 2018第一四半期の世界初のダウンロードを開発しました。「北京は、産業クラスターの人工知能の利点の業界全体を覆うように形成されてきましたそれはその政策、イノベーションと起業家の雰囲気、資本環境、研究開発とのテーマでソフトウェア関連。「あなたジンの特許保護に大きなメリットがある 『人工知能の焦点を、より良い未来を楽しむ』第二十二中国国際ソフトウェアフェアは、ソフトウェア産業発展サミットフォーラムグローバル第四に公開白書の中で述べています。
記者は人工知能で4000社の以上の企業が、人工知能北京の企業が26％を占め、1070年に達したことを知りました。全国のベンチャーキャピタル人工知能が35％を占め、北京で431を含め、1237年合計します。北京はAラウンドの前に人工知能企業の資金調達段階の56.9％を持っており、革新的な開発の可能性を持って、まだ半分以上が初期段階にあることを示しています。
、ミレーの音、ホワイトペーパーは、人工知能の分野北京トップ5は、全国で探査で知恵、健康、知恵のホーム、スマートシティ、スマート小売、無人天壇病院、北京連合医科大学病院や他の医療の知恵だったの利点を指摘しましたJingdong Dingdong Audioは市場で人気のあるスマートホーム製品となり、Smart RetailはJingdong、Meituan、便利な蜂などの独特な小売企業として登場しました。
3.スタンフォードはAIプログラムを開発し、元素の周期表を「再発見」する。
探査と試み約世紀、人類の歴史の中で偉大な科学的成果だけにして、化学の科学者の後 - 周期表今現在の形に編成、スタンフォード大学の物理学者は、わずか数、人工知能プログラムを開発しました。時間周期表を「再発見」します。
知恵「われわれは人工知能かどうかを知りたい」「は独立周期表を発見できるようにする。」プロジェクトリーダー、スタンフォード大学の教授シャウチェン・ザンは、「私たちのチームはその証拠である。」、プレスリリースで述べて
シャウチェン・ザンと米国の新しい問題で他人「全米科学アカデミーは、」報告書は述べて、それらは人工知能プログラムAtom2VecのGoogleの自然言語処理技術を使用して開発した、異なる複数の化合物を分析することによって、オンラインデータベースには、原子間を区別することを学びます学習プロセスを通して人間の介入はありません。
まず盛張がその周りに表示される単語の特徴は、他の単語から引き出すことができると説明した。「男」としばしば「女性が」一緒に出演しながら、例えば、単語「王」としばしば「女王」は、一緒に表示されます。彼らはこれを置きますアイデアは、原子に印加され、人工知能公知の化合物名の入力は、塩化ナトリウム、塩化カリウム、および水が挙げられます。
これらの化合物の名前を分析することによって、人工知能プログラムは、カリウムとナトリウムが類似の特性を有し、ハロゲン元素と組み合わせて化合物を形成することができることを発見した。 （新華社通信によると）
4.DeepMind人工知能は、フラット画像を3Dシーンに変換することを学ぶ。
外国メディアの報道によると、Googleの親会社の子会社DeepMindは、最近2D平面画像を観察した後、シーン全体を3Dでレンダリングする人工知能技術を開発した。ピクセルで世界を見る代わりに、私たちは環境を見渡し、すべてを仮定します。
DeepMindチームはいない、物事は彼らの視点からどのように見えるかを推測するために訓練された人工知能である。DeepMind科学者がからどのように人工知能を教えるために設計され、ニューラルネットワークであるクエリ世代ネットワーク（ジェネレーティブクエリネットワーク、GQN）を、提案しましたシーンに仮想オブジェクトは基本的に、2次元平面画像AIのように見える別の角度は、シーンを表示し、それを再作成してみてください。この場合には、どのAI DeepMindは、人間の入力をラベルに使用しないことが重要ですそれは3つの画像だけを見て、3Dバージョンのシーンがどのように見えるかを予測し始めます。
研究者は、達成しようとしている「完全に教師なしのシーン理解を。」人工知能はまだ現在の実世界の訓練画像を受け入れていない、次のステップは、未来からリアルなシーンの写真をレンダリングするので、唯一の写真を使用することが人工知能に基づくDeepMind GQNこれは、オンデマンドの3Dシーンの現実の世界とほぼ同じで生成することができます。パシフィック・インターネット
泥棒を防ぐため5.日本の技術を導入AI顔認識セキュリティカメラ
最近、日本テレコムの巨人NTT東日本と日本のテクノロジー企業の地球アイズスマートAIのセキュリティカメラを起動するには、AI Guardmanと呼ばれる。泥棒の打ち上げのための特別のカメラ、泥棒を効果的に巻き込まれることができます。
このカメラは、カーネギーメロン大学が開発したオープンソース技術を使用して、AI技術を使用して人間の四肢を識別し、それを指に細分することができます。不審な行動があった場合は、直ちに事務員に通知され、画像とロケーションメッセージが一緒に送信されます。
このカメラは144°をスキャンすることができます、角度が比較的大きいです、それはスーパーマーケットなどの場所でのインストールに非常に適しています。
このデバイスの価格は2,200ドルで、データ処理に月額41ドルの追加料金が必要です。
現在、日本のショップやスーパーマーケットでは、1万8000〜3万2千ドルの盗難に悩まされていますが、このカメラが日本のスーパーマーケットの被害を効果的に抑えることができれば幸いです。