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盤點(diǎn):2015年人工智能領(lǐng)域十大事件
1.人工智能開源熱潮2015年11月,谷歌開源了第二代機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)TensorFlow,為用戶們提供一種利用大量數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練計(jì)算機(jī)完成任務(wù)的途徑。軟件可以和不同方法相結(jié)合,在不同計(jì)算機(jī)硬件基礎(chǔ)上有效建立并訓(xùn)練模擬“深度學(xué)習(xí)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。谷歌此舉旨在將多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到產(chǎn)品和服務(wù)當(dāng)中。如今,使用該平臺(tái)的項(xiàng)目已經(jīng)超過600個(gè)。早在今年一月,F(xiàn)acebook也公布了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的開源項(xiàng)目,他們將一些基于機(jī)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品免費(fèi)放在了Torch(一個(gè)關(guān)注深度學(xué)習(xí)的開源軟件項(xiàng)目)上,可以用來處理數(shù)據(jù),分析信息的共同特征。此后,F(xiàn)acebook了開源人工智能硬件服務(wù)器BigSur。其他巨頭在人工智能方面也越發(fā)開放,微軟將分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具包(DMTK)通過Github開源;IBM旗下機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)SystemML正式開源,成為Apache孵化器下面的一個(gè)開源項(xiàng)目。2.DeepMind論文震驚世界當(dāng)2013年12月DeepMind的團(tuán)隊(duì)首次展現(xiàn)他們靠不斷試錯(cuò)學(xué)習(xí)最后成為擊敗人類專業(yè)玩家的游戲人工智能時(shí),很多專家都感到不可思議。而在2015年,DeepMind團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在已經(jīng)在《自然》雜志上公布了自己的研究成果:Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning—通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法的的結(jié)合,展現(xiàn)出在一系列復(fù)雜任務(wù)當(dāng)中與人類表現(xiàn)相當(dāng)?shù)乃惴?。以下視頻就是DemisHassabis在GoogleZeitgeistminds的演講,其中演示了他們訓(xùn)練人工智能成為游戲高手。(字幕由機(jī)器之心翻譯出品。聽譯:微胖。時(shí)間軸:汪汪。)3.人工智能倫理之爭加劇劍橋大學(xué)、馬斯克先后成立人工智能研究所。12月初英國劍橋大學(xué)新建了一個(gè)研究中心,致力于人工智能未來并旨在影響其道德倫理發(fā)展。據(jù)了解,一家名為Leverhulme的信托公司將為其提供十年約1000萬英鎊的資助。而到12月中旬,特斯拉和SpaceX的CEO伊隆·馬斯克、YCombinator董事長SamAltman等人宣布出資10億美元成立非盈利性人工智能(AI)研究機(jī)構(gòu)OpenAI。DeepMindCEOHassabis也透露,霍金曾和他討論人工智能的情況。而下月,紐約大學(xué)將舉行人工智能倫理研討會(huì),眾多互聯(lián)網(wǎng)巨頭及創(chuàng)業(yè)公司的人將參與本次會(huì)議。4.MagicLeap再融資神秘的MagicLeap在過去一年不斷搶占媒體版面?!斑@是一家野心勃勃的公司,雖然還沒有任何成形的產(chǎn)品,雖然其展示給投資者的只是一堆代碼和Demo”,但一年內(nèi)完成共計(jì)18億美元的融資后。不妨再來看看他們的演示視頻:為了讓用戶看到現(xiàn)實(shí)中不存在的物體和現(xiàn)實(shí)世界融合在一起的圖像并與其交互。MagicLeap需要實(shí)現(xiàn)感知現(xiàn)實(shí)似乎節(jié)并通過頭戴式顯示器以呈現(xiàn)虛擬的影像(Display)。不過MagicLeap還是留下了太多疑問,比如要計(jì)算4維光場,計(jì)算量驚人,如何解決芯片問題?又比如如果沒有操作系統(tǒng)支持MagicLeap,怎樣實(shí)現(xiàn)“世界就是你的新桌面”的愿景?以及除了最最最嚴(yán)重的電池問題。MagicLeap在2015年留給世界太多的問號,我們真心希望能在新的一年找到答案。5.《科學(xué)》雜志論文展示機(jī)器學(xué)習(xí)新方法“僅從一個(gè)例子就形成概念”的能力對人來說很容易。然而,盡管人工智能近年來取得了長足的進(jìn)步,但要讓機(jī)器做到這一點(diǎn),卻難于上青天,因?yàn)槟壳暗娜斯ぶ悄芡ǔP枰獜拇罅康臄?shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí),你得讓它看成千上萬張菠蘿的圖片才行。不過,這個(gè)事實(shí)或許從今年開始改變了。一篇人工智能論文今年登上了《科學(xué)》雜志的封面,為人們帶來了人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重大突破:三名分別來自麻省理工學(xué)院、紐約大學(xué)和多倫多大學(xué)的研究者開發(fā)了一個(gè)“只看一眼就會(huì)寫字”的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。三位研究者采用的方法是“貝葉斯程序?qū)W習(xí)”(BPL,BayesianProgramLearning),能讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對人類認(rèn)知進(jìn)行很好的模擬。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練,而這種方法只需要一個(gè)粗略的模型,然后使用推理算法來分析案例,補(bǔ)充模型的細(xì)節(jié)。劍橋大學(xué)的信息工程教授ZoubinGhahramani說:“我認(rèn)為這對人工智能、認(rèn)知科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)重大的貢獻(xiàn)?!倍鄠惗啻髮W(xué)和谷歌的人工智能先驅(qū)GeoffreyHinton說這個(gè)研究“令人印象非常深刻”。6.無人機(jī)逐漸成熟在2014年媒體一直都在宣傳無人機(jī)在各行各業(yè)無所不能的能力,從在野外為車輛導(dǎo)航到解決地球上的饑荒,無人機(jī)的身影無處不在。事實(shí)上,如今我們只是剛剛看到美國聯(lián)邦航空局開始為無人機(jī)的商業(yè)行為網(wǎng)開一面,開始著手制定法規(guī)。目前已經(jīng)有超過2500架商用無人機(jī)獲取了美國聯(lián)邦航空局的準(zhǔn)飛許可,與去年的宣傳形成鮮明對比的是在媒體口中無人機(jī)從“很酷的玩意兒”變成了“頭疼的玩意兒”。2015年的無人機(jī)市場正進(jìn)入爆發(fā)的前期:創(chuàng)業(yè)公司不斷涌現(xiàn)、市場領(lǐng)跑者不斷攻城略地、包括亞馬遜、谷歌在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭從不同維度進(jìn)入市場、大量消費(fèi)級無人機(jī)上架售賣以及美國聯(lián)邦航空管理局啟動(dòng)的無人機(jī)注冊規(guī)定從政府、企業(yè)再到消費(fèi)者,無人機(jī)的影響越來越大,我們也有理由相信接下來的一年會(huì)有更多突破。7.沃森的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃IBM的沃森正在快速成長中,過去一年“他”先后在五星級酒店的后廚、律師事務(wù)所及大型醫(yī)院服役,能夠自己創(chuàng)作菜譜,分析法律文本,以及診斷腫瘤等。此外,沃森還變身體育教練、仿生學(xué)家、反恐專家等。與此同時(shí),依托其強(qiáng)大的認(rèn)知計(jì)算能力,沃森還成為諸多創(chuàng)業(yè)公司的好“基友”。IBM推出了一個(gè)基于云端的平臺(tái)Bluemix給開發(fā)者使用沃森創(chuàng)造新的“智能”應(yīng)用的機(jī)會(huì)。去年1月份,IBM投入了10億美元資金用于進(jìn)一步研發(fā)沃森包括1億美元用于迅速啟動(dòng)認(rèn)知應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)。目前,沃森生態(tài)系統(tǒng)包括350家公司,77000名開發(fā)人員,他們正在設(shè)計(jì)并構(gòu)建IBM所謂的“基于云計(jì)算的認(rèn)知計(jì)算應(yīng)用”,范圍從醫(yī)療工業(yè)到金融服務(wù)和零售業(yè)。12月份,沃森物聯(lián)網(wǎng)全球總部在慕尼黑開張,同時(shí)開放一些強(qiáng)大的包括語音識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測和分析服務(wù)、視頻和圖像識別服務(wù)以及非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)分析服務(wù)在內(nèi)的API,通過開放化的人工智能技術(shù)進(jìn)軍物聯(lián)網(wǎng)。8.NIPS2015召開今年的參會(huì)人數(shù)接近4000,創(chuàng)下了NIPS舉辦以來的注冊人數(shù)之最。其中,注冊大會(huì)基調(diào)報(bào)告的人數(shù)為2584人,比去年激增100%。大會(huì)總共收錄了403篇論文,其中深度學(xué)習(xí)課題約占11%。本次大會(huì)也體現(xiàn)出了深度學(xué)習(xí)的幾大發(fā)展趨勢,例如,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架變得越來越復(fù)雜而精密,且逐漸從單一框架變成基于多種神經(jīng)科學(xué)技術(shù)的混合和匹配;大部分最先進(jìn)的系統(tǒng)都將LSTMs;注意力模型越來越成為研究的主流;在深度學(xué)習(xí)的幫助下,計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理之間不再割裂,變得更加融合;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮的展示則令人看到在移動(dòng)設(shè)備上進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的可能性;深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交叉將產(chǎn)生更多令人興奮的成果。9.谷歌量子計(jì)算機(jī)的“重大進(jìn)步”人工智能的發(fā)展離不開高性能計(jì)算尤其是量子計(jì)算機(jī)研究突破,谷歌在量子計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域取得重要進(jìn)展。谷歌在一篇論文中指出:“在一個(gè)特定的、精心設(shè)計(jì)的概念證明問題上,我們比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的運(yùn)行速度快1億倍?!睋?jù)了解,2013年,谷歌從加拿大本拿比的D-Wave公司購買了一臺(tái)量子計(jì)算機(jī)。D-Wave是唯一一家銷售此類設(shè)備的公司,他們的產(chǎn)品在學(xué)術(shù)界飽受爭議。此前他們曾聲稱自己的計(jì)算速度更快,但遭到了質(zhì)疑?,F(xiàn)在,谷歌發(fā)布了D-Wave迄今為止最強(qiáng)大的結(jié)果,顯示出1億倍的速度提升。不過,該論文的結(jié)果受到諸多質(zhì)疑。瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的MatthiasTroyer說:“你需要仔細(xì)讀一讀文章,”“它只是在某些特定的問題上比某些特定的傳統(tǒng)算法快108倍,而這些問題的設(shè)計(jì)初衷就是對普通算法很難,對D-Wave很簡單。”MatthiasTroyer進(jìn)一步指出,對模擬退火算法進(jìn)行一下改進(jìn),就能把D-Wave的優(yōu)勢降到100倍,而另一些更加復(fù)雜的算法在普通PC上運(yùn)行時(shí)甚至能比D-Wave更快。麻省理工學(xué)院的ScottAaronson說:“這肯定是迄今為止對D-Wave的能力最令人印象深刻的證明。但是,D-Wave是否真能取得我所認(rèn)為的『真正的量子提速』,目前還完全不清楚?!?0.微軟亞洲研究院的152層“深度殘差網(wǎng)絡(luò)”獲得2015ImageNet冠軍過去幾年,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興讓圖像和語音識別等技術(shù)的精度實(shí)現(xiàn)了大幅度飛躍。而在2015ImageNet計(jì)算機(jī)視覺識別挑戰(zhàn)賽上,微軟亞洲研究院以152層“深層殘差網(wǎng)絡(luò)(deepresidualnetworks)”系統(tǒng),獲得圖像分類、圖像定位以及圖像檢測全部三個(gè)主要項(xiàng)目
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