AI Edge: AI安全，當(dāng)哲學(xué)遇到工程學(xué)：為什么計(jì)算才是AI的重點(diǎn)巩步；MNIST for Fashion已到貨旁赊；伸手、觸碰2號(hào)：來自Google X的新抓握研究椅野；醫(yī)療與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉點(diǎn)终畅；Microsoft用一個(gè)更簡(jiǎn)單的系統(tǒng)將IBM的語音識(shí)別準(zhǔn)確率記錄打破；終極監(jiān)視：AI只需要通過你的走路方式就能認(rèn)出你竟闪；綜述論文：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)生了什么离福？；有禮貌的機(jī)器人炼蛤；微軟擁有專門為AI設(shè)計(jì)的基于FPGA的Brainwave 芯片妖爷；軟件霸權(quán)萬歲？

AI安全理朋，當(dāng)哲學(xué)遇到工程學(xué)：

... AI安全是一個(gè)尚很模糊但在不斷成長(zhǎng)的重要領(lǐng)域赠涮，實(shí)際上在這個(gè)領(lǐng)域的人可能都對(duì)其所知甚少子寓。目前，圈子內(nèi)還沒有一個(gè)滿意答案的問題是：為了確保安全笋除，什么才是正確的抽象層斜友？

是通過將一堆哲學(xué)和邏輯規(guī)則編碼到一臺(tái)機(jī)器中，然后再依次提高真實(shí)性來實(shí)現(xiàn)呢垃它？還是通過訓(xùn)練系統(tǒng)來對(duì)人類自己的行為進(jìn)行模擬鲜屏，以一種人類喜歡的行為模式進(jìn)行行動(dòng)來實(shí)現(xiàn)呢？

...由Open Philanthropy的丹尼爾·杜威撰寫的文章解答這個(gè)問題的一半国拇，這是機(jī)器智能研究所(MIRI)在“高可靠性智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)”方面所做的工作洛史，試圖解決AI安全所固有的一些棘手問題（例如 - 如何保證一個(gè)自我完善的智能系統(tǒng)，不會(huì)對(duì)什么是良好行為與我們有很大的不同看法酱吝？智能系統(tǒng)在介入我們生活時(shí)應(yīng)采用什么樣的推理系統(tǒng)也殖？智能系統(tǒng)如何來模擬他人的行為？）
...更多：‘My currentthoughts on MIRI’s ‘highly reliable agent design’ work.

為什么計(jì)算才是AI的重點(diǎn)：

... 雖然數(shù)據(jù)對(duì)于AI算法至關(guān)重要务热，但我認(rèn)為AI開發(fā)計(jì)算機(jī)更具戰(zhàn)略性忆嗜，尤其是對(duì)復(fù)雜環(huán)境的問題進(jìn)行研究時(shí)（如增強(qiáng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法或多代理仿真等等）。

... 投資人比爾·喬伊說：“擁有真正真正的超級(jí)計(jì)算機(jī)就像是時(shí)間扭曲一樣崎岂，你可以做一些現(xiàn)在看起來不劃算捆毫，但在未來看很劃算的事情（可能在十年之后）。
...更多 Q&A with Joyabout technology and a (potentially) better battery.冲甘。

MNIST for Fashion已到貨：

...德國(guó)電子商務(wù)公司Zalando發(fā)布了時(shí)尚MNIST的數(shù)據(jù)集绩卤，包含6萬種不同類型服裝的28X28像素的圖像，如褲子或T恤等江醇。 這是一個(gè)相當(dāng)了不起的事 - 每個(gè)研究人員都傾向于在測(cè)試新的AI分類系統(tǒng)時(shí)濒憋，先用MNIST測(cè)試一下，但由于MINIST只是由不同寫法的數(shù)字0-9組成陶夜，所以它也非常無聊跋炕。（而且我們也很容易過擬合）。

... 他們寫道：“時(shí)尚MNIST旨在作為直接替代原始MNIST的數(shù)據(jù)集律适，用于基準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。” 我們希望遏插，如果人們要在MNIST上進(jìn)行測(cè)試捂贿，那么現(xiàn)在也會(huì)在時(shí)尚MNIST進(jìn)行測(cè)試（或者更好的是，直接將CIFAR或ImageNet作為新的“測(cè)試基準(zhǔn)”）胳嘲。
...更多關(guān)于數(shù)據(jù)集厂僧。
...查看基準(zhǔn) benchmarks on thedataset published by Zalando here

伸手、觸碰2號(hào)：來自Google X的新抓握研究：

...當(dāng)你拿起你以前從未見過的咖啡杯了牛，你做什么颜屠？就個(gè)人而言辰妙，我會(huì)先看著它，然后會(huì)根據(jù)它的形狀還有我之前無數(shù)的拿咖啡杯的經(jīng)驗(yàn)來推斷出我大概該怎么拿甫窟，然后再把它拿起來密浑。如果我把它捏碎了（我希望我可以），那么我就知道我用的力是錯(cuò)誤的粗井，下一次調(diào)整之后再嘗試尔破。

...現(xiàn)在，Google的研究人員已經(jīng)嘗試通過創(chuàng)建他們所謂的“幾何感知”智能系統(tǒng)浇衬，來模仿這樣的心理過程了懒构。讓他們可以教自己的機(jī)器人來拾取101個(gè)日常物品中的任何一個(gè)，成功率在70％到80％（對(duì)于完全沒見過的物體耘擂，大概60%）胆剧。

...該系統(tǒng)代表了正在建造的新型架構(gòu)的特點(diǎn) - 高度專業(yè)化和高度模塊化。在這里醉冤，智能系統(tǒng)通過大約三到四個(gè)不同的相機(jī)視圖來研究它面前的對(duì)象秩霍，然后使用這種2D圖像的擴(kuò)展來推斷出對(duì)象的3D表示。之后將其投影到用于操縱視圖和獲得潛在抓握方式的OpenGL圖層中冤灾。通過對(duì)這些行為進(jìn)行大約15萬次有效的抓握示范之后前域，它就能推斷出適當(dāng)?shù)膬?nèi)部抓握表示，然后根據(jù)這個(gè)調(diào)整自己的抓握使其像成功的示范抓握韵吨。這個(gè)系統(tǒng)成功實(shí)現(xiàn)了上述功能匿垄，而且展示了比其他系統(tǒng)都要好的性能。然而在它的準(zhǔn)確率達(dá)到99%+之前归粉，它是不太可能在工業(yè)界得到大量運(yùn)用的椿疗。 （但另一方面，深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展糠悼，一定程度上也能加速這方面的發(fā)展）

...值得注意的是届榄，Google只需要大約1500個(gè)人類演示（通過HTC Vive在Google的開源PyBullet 3D虛擬現(xiàn)實(shí)虛擬現(xiàn)實(shí)）中創(chuàng)建了15萬個(gè)不同的抓握預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集。它能夠通過一系列定向隨機(jī)化系統(tǒng)來增強(qiáng)人類的演示倔喂，以幫助它產(chǎn)生其他合成的铝条，成功的抓握示范。
...閱讀更多： Learning GraspingInteraction with Geometry-Aware 3D Representations.

醫(yī)療與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉點(diǎn)：

...基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)評(píng)估技術(shù)席噩，可以用于更好地發(fā)現(xiàn)和診斷像帕金森氏癥一樣的病痛班缰；來自社交媒體的嵌入時(shí)間軸可以幫助提供關(guān)于心理健康方面的持續(xù)診斷；美國(guó)食品及藥物管理局(FDA)需要批準(zhǔn)一個(gè)新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)悼枢，其將在不需要人們填寫大量的表單情況下埠忘，對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整。

... 在這篇文章中閱讀更多內(nèi)容：read about thesepoints and more in this post: 30 Things I Learned at MLHC 2017.

Microsoft用一個(gè)更簡(jiǎn)單的系統(tǒng)將IBM的語音識(shí)別準(zhǔn)確率記錄打破：

...微軟研究團(tuán)隊(duì)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)透露了他們最新的語音識(shí)別系統(tǒng)，其中錯(cuò)誤率約為5.1％莹妒。
閱讀更多關(guān)于這個(gè)系統(tǒng)（PDF）名船。

...現(xiàn)在，語音識(shí)別的進(jìn)展飛速旨怠，IBM和微軟進(jìn)行激烈競(jìng)爭(zhēng)渠驼，來各自制定新的標(biāo)準(zhǔn)，大概是因?yàn)樗麄兌枷胂虼罂蛻糍u語音識(shí)別系統(tǒng)吧运吓。而(只是純粹的假設(shè))亞馬遜和Google只想通過API銷售他們的系統(tǒng)渴邦，而不太關(guān)心公關(guān)宣傳方面。也就是悶聲發(fā)大財(cái)拘哨。

...快速刷新的錯(cuò)誤率谋梭。
... 2017年8月：微軟：5.1％*
... 2017年3月：IBM：5.5％
... 2016年10月：微軟：5.9％**
... 2016年9月：微軟：6.3％
... 2016年4月：IBM：6.9％。
... *微軟聲稱該系統(tǒng)堪比人類謄寫員倦青，盡管需要外部驗(yàn)證瓮床。
... **微軟聲稱該系統(tǒng)堪比人類謄寫員，原來只是不正確的評(píng)估产镐。

終極監(jiān)視：AI只需要通過你的走路方式就能認(rèn)出你：

...我們正在慢慢地適應(yīng)各國(guó)政府隘庄，在其社會(huì)中廣泛使用面部識(shí)別技術(shù) - 近年來，技術(shù)使用從警察和監(jiān)視系統(tǒng)慢慢擴(kuò)展到邊境管制檢查站癣亚，現(xiàn)在中國(guó)有些地方丑掺，就連十字路口都有一些系統(tǒng)監(jiān)控人們橫穿馬路這樣的小違規(guī)

...有些抗議者已通過戴口罩或在臉上綁繃帶來試圖阻止這個(gè)過程。一些藝術(shù)家甚至提出用某種特別化妝技術(shù)來欺騙識(shí)別系統(tǒng)（一個(gè)有趣的現(xiàn)實(shí)世界般的對(duì)抗樣本）述雾。

...現(xiàn)在街州，捷克共和國(guó)馬薩里克大學(xué)的研究人員建議使用視頻監(jiān)控系統(tǒng)來識(shí)別一個(gè)人，推斷他的步態(tài)玻孟，然后在其他攝像機(jī)上搜索這一步態(tài)唆缴。

... “你的身份識(shí)別就是你的走路模式。比起將行人分類為難以獲得的名稱或數(shù)字黍翎，偵查員是直接要求有關(guān)監(jiān)視系統(tǒng)捕獲的外觀信息 - 以及相應(yīng)的時(shí)間戳和地理位置面徽。在展示的應(yīng)用程序中，給行人進(jìn)行聚類而不是分類匣掸。鑒定是以查詢?yōu)槔M(jìn)行的趟紊，“研究人員寫道。

...如何工作：該系統(tǒng)從標(biāo)準(zhǔn)RGB-D攝像機(jī)（與Kinect中廣泛應(yīng)用的攝像機(jī)相同）獲得輸入碰酝，然后使用運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)來導(dǎo)出人運(yùn)動(dòng)的基本結(jié)構(gòu)霎匈。通過Fisher’s Linear Discriminant Analysis 和Maximum Margin Critereon（MMC）的組合來學(xué)習(xí)不同人的步態(tài)的個(gè)人模型。

...工作效果如何：不是很好砰粹，所以先不用緊張。但隨著許多研究小組正在開展步態(tài)分析和識(shí)別的工作，作為大型視頻理解項(xiàng)目的一部分碱璃，我預(yù)測(cè)這種項(xiàng)目的這樣的基本組件會(huì)隨著時(shí)間推移而得到改善弄痹。
...閱讀更多： You Are How YouWalk: Uncooperative MoCap Gait Identification for Video Surveillance withIncomplete and Noisy Data.

綜述論文：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)生了什么？

...幾位研究人員寫了一篇綜述文章嵌器，分析了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的進(jìn)展肛真。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一系列的技術(shù)基礎(chǔ)，從使AI系統(tǒng)能夠只從像素輸入爽航，就能學(xué)會(huì)控制和掌握電腦游戲蚓让；到使得機(jī)器人學(xué)習(xí)有用的動(dòng)作，以及一些其他應(yīng)用程序讥珍。

...如果剛才寫的這些讓你有些不明白的話历极，那么可以試著讀讀這篇論文：A Brief Survey ofDeep Reinforcement Learning

... 每個(gè)人都應(yīng)該讀讀這篇文章的結(jié)論：“雖然在尋求理解復(fù)雜和不斷變化的世界方面有許多挑戰(zhàn)，但是強(qiáng)化學(xué)習(xí)允許我們選擇如何去探索它們衷佃。實(shí)際上趟卸，強(qiáng)化學(xué)習(xí)使智能系統(tǒng)有能力進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以更好地了解其周圍環(huán)境氏义，使其能夠?qū)W習(xí)更高級(jí)的因果關(guān)系〕校現(xiàn)在，高質(zhì)量的視覺渲染器和物理引擎的可用性使我們能夠在這個(gè)方向上進(jìn)行很多探索惯悠，如嘗試在視覺環(huán)境中學(xué)習(xí)直觀的物理模型邻邮。雖然在現(xiàn)實(shí)世界中仍存在有挑戰(zhàn)，但是通過觀察和行動(dòng)來學(xué)習(xí)世界基本原則的智能系統(tǒng)正在取得穩(wěn)步進(jìn)展克婶⊥惭希“

有禮貌的機(jī)器人：

...在英格蘭北部的一些地方，很高興地向某人打招呼時(shí)鸠补，即使是一個(gè)陌生人萝风，只要走上前，拍拍肩紫岩，說道“way-eye”就行了规惰。而在倫敦，如果你這樣做泉蝌，人們往往會(huì)以一種英式驚恐表情看著你歇万，或直接打電話報(bào)警了。

...我們?nèi)绾未_保我們的機(jī)器人不會(huì)產(chǎn)生這樣的社交誤解呢勋陪？一個(gè)名為CARESSES的EU-JAPAN項(xiàng)目正在努力解決這個(gè)問題贪磺，通過建立一個(gè)能注意所在地區(qū)的文化規(guī)范的機(jī)器人。

...迄今為止诅愚，該項(xiàng)目包括一些發(fā)現(xiàn)寒锚，如考慮到文化轉(zhuǎn)變情況下，機(jī)器人如何整合它的行為。還有包括通過咨詢跨文化護(hù)士而創(chuàng)建的三套不同的激勵(lì)方案刹前，其中包括使機(jī)器人在與來自日本的某人談話時(shí)減少不確定性泳赋，或與希族塞人交談時(shí)應(yīng)該表示恭敬。

...使用的組件：系統(tǒng)運(yùn)行在universeAAL平臺(tái)上喇喉，一個(gè)歐盟AI框架項(xiàng)目祖今，并與日本的家庭自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)“ECHONET”集成。
...（在這個(gè)階段）主要是列舉出可能的方法拣技。幾年來千诬，目前的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的各種研究方法很可能被集成到如下所述的機(jī)器人系統(tǒng)中：
... The CARESSESEU-Japan project: making assistive robots culturally competent.

微軟擁有專門為AI設(shè)計(jì)的基于FPGA的Brainwave 芯片：

...摩爾定律是一個(gè)過于夸張的結(jié)論，現(xiàn)在像Amdahl的晶體管縮放定律膏斤，或是硅的材料科學(xué)性質(zhì)徐绑，都正在制約傳統(tǒng)芯片架構(gòu)的發(fā)展。那么一個(gè)期望主宰AI領(lǐng)域的公司會(huì)怎么做呢掸绞？如果您是谷歌泵三，答案是試圖創(chuàng)建具有特定功能的專用集成電路（ASIC），直接將AI功能放入芯片的邏輯電路中 - 這就是谷歌的張量處理單元（TPU）衔掸。

...而微軟正在用Project Brainwave進(jìn)行不同的探索烫幕，該計(jì)劃是使用現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)進(jìn)行AI處理，每個(gè)FPGA上都有一個(gè)小的ASIC類型組件敞映。這里的賭注是较曼，雖然FPGA的效率低于ASIC，但其先天的靈活性（現(xiàn)場(chǎng)可編程振愿，可以在將芯片制作并部署在數(shù)據(jù)中心之后修改芯片的邏輯電路）意味著微軟能夠隨著新的AI組件發(fā)明捷犹，快速適應(yīng)新的工作。

..賭注：谷歌公司認(rèn)為應(yīng)該值得為了當(dāng)前的AI運(yùn)算專門設(shè)計(jì)芯片冕末，但這樣會(huì)犧牲靈活性萍歉，而微軟則將賭注押在了靈活性上。人工智能研究的發(fā)展及其相對(duì)的發(fā)生率將使其中一個(gè)戰(zhàn)略成功档桃，另一個(gè)是陷入困境枪孩。
...更多 about the chipshere, and check out the technical slide presentation.

軟件霸權(quán)萬歲？：

... Saku P藻肄，一個(gè)具有獨(dú)特觀點(diǎn)的VR程序員蔑舞，他說幾乎所有的一切 - 有一個(gè)理論，說亞馬遜代表大多數(shù)未來公司的形態(tài) - 大型軟件實(shí)體嘹屯，會(huì)通過雇用承包商來處理其邊緣業(yè)務(wù)（即攻询，用真人來快遞），同時(shí)利用其核心業(yè)務(wù)構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施州弟，實(shí)現(xiàn)二钧栖、三級(jí)業(yè)務(wù)低零。

... 按這樣把時(shí)間向前推，你所得到的是一個(gè)由幾家巨大科技公司所主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)體拯杠，可能花費(fèi)大量的資金來構(gòu)建技術(shù)虛榮項(xiàng)目毁兆，這些項(xiàng)目的投資額是戰(zhàn)略性商業(yè)投資的兩倍多（比如：Facebook的各種無人機(jī)計(jì)劃，Google的“ 杰夫·貝佐斯將他的亞馬遜獲得的財(cái)富投入太空公司Blue Origin阴挣，等等。）
...閱讀更多：How big willcompanies be in the 21st Century?