溫布爾登網球公開賽 AI
AI現身溫網, 不只彙整精彩畫面, 還當球迷小助手
本屆溫布爾登網球公開賽熱烈開打, 也將人工智慧技術融入其中. 溫布爾登透過IBM Watson技術, 來選取, 彙整球賽精采片段, 製成精選對戰影片給球迷回顧. 而選取方式, 則是透過影像和聲音分析, 比如球員高舉雙臂, 觀眾喝采聲等. 除了精選影片, 溫布爾登也用AI來當球迷的小助手, 去年就推出球賽語音助理: Fred, 能根據球迷需求來規畫行程, 而用戶也能以語音方式問答. 不只如此, 今年溫網150周年的紀念海報, 也是透過IBM Watson分析和配對150年的照片後, 挑選8,400張製成一張Mosaic球場海報. (詳全文)
Wayve 自駕車
英國新創Wayve用20分鐘, 教會AI系統開車
由劍橋大學研究員組成的英國AI新創Wayve, 日前成功以增強式學習, 在20分鐘內教會AI系統沿著鄉間小路開車. 研究人員表示, 當今的自駕車多半配有各種感測器和一長串精心手寫的規則, 但他們認為, 要AI系統學會駕車, 應該和人學習事物一樣, 從嘗試錯誤 (Trial and error) 中開始. 於是, 他們採用了一種深度增強式學習演算法 (DDPG) , 以單眼相機的單張影像當作input, 而整個AI系統則在探索, 優化, 評估這3個過程迭代. Wayve團隊先在虛擬世界中訓練這套AI系統, 之後再到道路上實際測試, 並在錯誤發生時人為介入修正, 最後該系統在20分鐘內學會於鄉間小路規矩行駛, 不偏離道路. (詳全文)
加州理工學院 DNA
合成生物分子電路曙光, DNA人工神經網路能識別分子記號
加州理工學院的研究團隊, 日前宣布他們以合成DNA建立的人工神經網路, 能辨識分子筆跡. 研究人員表示, 這是將AI編入合成生物分子電路的重要一步. 該研究團隊由生物工程助理教授錢璐璐領導, 其研究生Kevin Cherry以DNA神經網路為基礎, 開發一套複雜的模型, 可以辨識1到9的數字. 如果給定一個未知數字, 試管中的DNA人工神經網路就會進行一系列反應計算, 接著輸出兩個熒光訊號, 像是綠色和黃色代表5, 綠色和紅色代表9. Kevin Cherry表示, 他們開發的生物分子電路, 能在一天內辨識數百個生物分子, 也能直接分析分子環境. (詳全文)
OpenAI 增強學習
人類只要示範遊戲一次, OpenAI靠增強學習讓AI青出於藍勝於藍
OpenAI的最新研究顯示, 現在AI玩家只要看過人類示範玩蒙特祖馬的複仇一次, 就能學習遊戲技巧並獲得74,500的高分. 而與其他研究不同的是, OpenAI不再要求AI玩家模仿人類行為, 而是透過增強學習, 來優化拿高分的行為. 首先, OpenAI以簡單的演算法, 從人類遊戲示範中挑選一個片段, 再讓AI玩家接著玩, 並在示範過程使用近端政策優化 (PPO) 的增強學習, 如此就能達到人類程度. OpenAI強調, 這個研究的價值在於, 允許代理人偏離示範行為, 因此有機會考慮人類示範者沒有想過的解決方案. (詳全文)
GraphQL GraphCMS
結合無頭和GraphQL特色的GraphCMS正式釋出
現在用戶有新的內容管理系統 (CMS) 可以選擇了! GraphCMS宣布對外釋出正式版本, 除了有全新的用戶介面設計, 也改進並統一了GraphQL API, 同時提升安全性功能. 官方也承諾在未來3個月內會新增的功能有, 修訂紀錄, 自定義工作流程, 自定義角色與許可權, 內容視圖, 以及支援地理位置. GraphCMS開發人員大使Jesse Martin表示, 隨著功能的發展, GraphCMS已從原本小型的項目, 晉陞到了受獨立開發者與企業歡迎的無頭CMS (Headless CMS) , 並已獲得百萬美元的種子基金. (詳全文)
雪梨機場 臉部識別
澳洲雪梨機場開始測試以臉部辨識報到, 登機作業
澳洲雪梨機場及澳洲航空近日宣布, 將展開以臉部辨識取代護照查驗的測試. 這是雪梨機場去年宣布5年自動化通關計劃的一部分, 是要取代過去紙本護照作業的不便, 澳洲航空是第一家合作夥伴. 首階段從雪梨機場搭乘澳洲航空特定國際航班的旅客, 將開始測試以臉部掃瞄完成報到, 行李託運, 進入機場貴賓室及登機. 不過有人質疑, 生物辨識雖然強大, 但數據落在政府及大型企業之手恐有隱私侵害疑慮. 雪梨機場表示將積極徵求旅客同意參加這項計劃測試, 並承諾提供「最嚴格的隱私保護」, 也將遵循所有相關法令. (詳全文)
超級計算機 台灣杉
睽違5年, 美國重返全球超級計算機龍頭寶座, 「台灣杉」拿下第148名
每半年一次的全球五百大超級計算機排行榜最近出爐了, 美國能源部與IBM連手打造的超級計算機Summit以122.3 petaflops的運算效能擠下了原本排名第一的中國神威・太湖之光 (93 petaflops) , 這是美國自2012年11月之後, 睽違5年再度奪回全球超級計算機的龍頭寶座. 今年美國除了以Summit奪冠之外, 還以Sierra (71.6 petaflops) 取得第三名. 第二名為中國神威・太湖之光, 第四名亦是來自中國, 自天河二號升級的Tianhe-2A (61.4 petaflops) , 第五名則為日本的AI Bridging Cloud Infrastructure (19.9 petaflops) . 值得一提的是, 由國網中心斥資4.3億元新台幣委由富士通打造的「台灣杉」 (Taiwania) 也進榜, 以1.33 petaflops的運算效能排名第148. (詳全文)
MIT 聲音辨識
不用人類介入, AI只要觀看60小時影片就能辨識20多種樂器聲音
MIT近日秀出自家開發的AI系統: PixelPlayer, 使用自我監督的深度學習, 以3個類神經網路在影片裡尋找數據的模式, 包括用於影片視覺分析的網路, 以視覺元素取代人為卷標, 以及用於影片聲音分析的網路, 還有合成器, 能將特定的像素與聲音關聯, 並獨立分離出來. 演算法自我監督觀看60小時的音樂表演影片後, 不需要人類介入訓練, 便可以自動辨識出20種樂器的聲音, 並能理解聲音與畫面中樂器的對應關係. 該系統能讓用戶獨立編輯聲音的能力, 對於舊音樂再制有很大的幫助. (詳全文)
圖片來源/ Wayve, BAIR, IBM, MIT
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數據源: iThome整理, 2018年7月